就阿里巴巴来讲,刚入职的程序员一般就是P4,能够独立做项目了就是P5,能够独立做项目并且可以带他人做项目就是P6,能够带团队做项目就是P7,能够自己开拓新业务并带团队做项目就是P8,P8已经对业务层面有了较高的要求了。
做为一名程序员至少熟练掌握两到三种开发工具的使用,这是侍卖程序员的立身之本,其中C/C++和JAVA是重点推荐的开发工具,C/C++以其高效率和高度的灵活性成为开发工具中的利器,很多系统级的软件还是用C/C++编写。
而JAVA的跨平台和与WEB很好的结合是JAVA的优势所在,而JAVA即其相关的技术集JAVAOne很可能会成为未来的主流开发工具之一。
其次,能掌握一种简便的可视化开发工具,如VB,PowerBuilder,Delphi,CBuilder,则更好,这些开发工具减小了开发难度,并能够强化程序员对象模型的概念。另外,需要掌握基本的脚本语言,如shell,perl等,至少能读懂这些脚本代码。
职业要求
一般的程序员都有在专业领域的学习,还有很小一部分程序员是自学的,尽管一些专业性的学校或者综合大学可以提供,但是也需要一些别的途径来提供相关的人才。
尽管学扮闭历是比较重要的,但是公司经常把重点放在应聘者的工作经验上,很多刚从大学毕业的大学生虽然有引人注目的学位证书,但是他们找不到工作是因为他们缺乏经验。
一个程序员虽然没有正规的学历,但是如果一个人拥有程序设计的深厚知识背景或者丰富的工作经验的话,那么他的机会要比有学历的应届厅谈裂毕业生大得多。所以要尽量抓住有用的工作和实习机会,这样的话在毕业后你就会发现,多实习让你有更多的经验,在找工作的时候就有更多的机会。
现在学python的人很多,如果只给一个理由的话,一句话:写起来快、看起来明白。
你要非要问它可以干什么。作为通用性的语言基本上什么都能干,除了一些对性能要求很高的场合。比较常见的领域是:web服务器、科学计算、应用内嵌脚本、系统管理(程度由高到低)。
就这个事情而言简单说说我的看法吧。
首先,我觉得赶时髦没有任何的问题(话说Python现在算时髦么,都快20年了。时髦的应该是go、hack之类的吧)。作为一个职业程序员,追赶技术的潮流本来就是很正常的事。有了什么新的工具、语言、理论。先拿来玩一玩,了解一下他的特性。这叫技术储备。一个东西之所以能流行起来必然有它的特点在里边。有的时候学些东西仅仅就是 have a fun 而已。每次都当你有需求的时候再学永远都会余桐如落后一拍,而且无法站在一个高度去选择。
举个例子:比如你现在要写个手机游戏,现在有Unity、cocos2d、cocos2d-x、cocos2d-x lua 及其他引擎可供选择。如果你从来都没有用过这几个东西你怎么选择?肯定是上网看一堆良莠不齐的博客,问问同事、学长之类的,最后凭感觉选一个就开始写。如果你只会其中一个呢?你肯定会毫不犹豫的使用你会的那个。问题在于,有的时候不同的技术方案有不同的局限性,弄不好这就是定时炸d啊。如果这些你都用过,即使不是非常的精通。你也可以根据自己的团队组成、工期、人员招聘的难度、游戏类型等等来选择最合适的工具。等到有需求的时候根本不会有那么时间来让你每个都学一遍的。
其次,最为一个程序员,开拓视野很重要。多尝试几门语言没有任何坏处。学习其他的语言有助于你跳出自己之前的局限来看问题。语言限制了你的表达,也限制了你思考问题的方式。多了解一些不同的编程范式,有助于你加深对编程语言的了解。没有什么坏处。只是蜷缩在自己熟悉的东西里永远无法提高。
最后,我觉得你的心态有很大的问题。为什么这么说呢?如果很多人不断的对我说:“自己会python,python有多么多么高级牛掰厉害。”我的第一反应是:“我擦,真的么?这么吊的东西我居然没用过。回去玩玩看,到底好不好用。”而不是说:“擦,又TM给老子装逼,会python了不起么?”如果你真正渴求的是知识or技术,你根本不会在意谁在什么地方用什么语气说的。你在意的只会是知识本身。
想系统学习python,以下是python的一整套课程体系,轮行可以根据体系来学习,事半功倍。
马哥2019教学大纲全面升级,核心技术从“薪”出发
python自动化+Python全栈+爬虫+Ai=全能Python开发-项目实战式教学
阶段一:Python基础及语法
课程内容
Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置
Python语言概述及发展,搭建Python多系统开发环境
Python内置数据结构、类型、字符及编码,流程控制
列表和元组,集合和字典精讲、文件 *** 作、目录 *** 作、序列化
装饰器、迭代器、描述器、内建函数,模块化、动态模块加载
面向对象和三要素、单双链表实现,运算符重载,魔术方法原理
Python的包管理,打包工具,打包、分发、安装过程
异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用,插件化开发
并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型
实战 *** 练:用项目管理git管理代码和持续集成开发
实战 *** 练:用Python开发小应用程序
阶段二:Python网络编程及后台开发
课程内容
同步IO、异步IO和IO多路复用详解
C/S开发和Socket编程,TCP服务器端和客户端开发
TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发
Socketserver模块中类的继承,创建服务器的开发
算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图
Mysql安装使用,数据类型、DDL语句建库建表
数据库库、表设计思路及数据库开发
使用pymysql驱动,创建ORM,CRUD *** 作和事务
连接池实现和Python结合的后台开发
key-Value模型与存储体系介绍,多种nosql数据库
实战 *** 练:开发基于C/S架构的web服务器
阶段三:前端开发及全栈可视化
课程内容
Html、Css、bootstrap入门到精通
浏览器引擎,同步、异步网页技术,前端开发技术解析
ES6常量变量、注竖启释、数据类型、let和var
ES6函数及作用域、高阶函数、箭头函数、匿名函数
JS对象模型,字面式声明对象创建,旧式类定义
React比vue技术对比及优劣势解析
React框架介绍,组件、核心实战和应用
HTML5浏览器端多种持久化技术和store.js使用
蚂蚁金服React企业级组件ant design开发
React状态管理库Mobx应用,axios异步HTTP库使用
无状态组件、高阶组件、柯里化、装饰器、带参装饰器
实战:Todolist业务功能开发及可视化
阶段四:Web框架及项目实战
课程内容
web框架Django、Flask、tornado对比
从零开始实现类Flask框架、实现路由、视图等
实现类Flask、正则匹配、webbob库解析、字符串解析等
实现类Flask框架高级路由分组、字典访问属性化等
实现Django开发环境搭建、ORM与数据库开发
实现Django模板语言、应用创建、模型构建
实现Django开发流程、创建应用、注册应用等
RESTful接口开发、React组件、MySQL读写分离等
前后端分离模式MySQL分库分表、Nginx+uWSGI部署
实战:实现多人博客系统项目,采用BS架构实现
实战:分类和标签、转发、搜索、点击量、点赞等特效
阶段五:Python运维自动化开发
课程内容
Devops自动化运维技术框架体系、应用布局
任务调度系统设计,zerorpc及RPC通信实现,Agent封装与实现
mschedule通信消息设计和接口API
企业级CMDB系统,虚拟表实现,DDL设计与实现
实战:开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理
自动化流程平台:流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程
分布式监控系统设计与实现思路
全面讲解Git版本控制、脚本自动化管理、Git分支合并
实战:基于生产环境持续集成案例Jenkins+gitlab+maven
Python实现执行环境构建及代码测试示例
阶段六:分布式爬虫及数据挖掘
课程内容
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析
urllib3、requests、lxml等模块企业级使用
requests 模块模拟登录网站,验证,注册
Scrapy框架与Scrapy-Redis,实现分布式爬虫
Selenium模块、PhantomJS模块,实现浏览器爬取数据
selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施
实战:Python 实现新浪微博模拟登陆,并进行数据分析
实战:爬取淘宝、京东、唯品会等电商网站商品
实战:某乎评价抓取和好评人群及价值信息挖掘
实战:提取豆瓣电影信息,分析豆瓣中最新电影的影评
阶段七:人工智能及机器学习
课程内容
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习
机器学习基础理论、线性回归算法、逻辑回归算法
KNN算法、决策树算法、K-MEANS算法、神经网络背景概述
单层感知器介绍、单层感知器程序、单层感知器-异或问题
线性神经网,Delta学习规则、线性神经网络解决异或问题
BP神经网络介绍、BP算法推导、BP神经网络-异或问题
sklearn-神经网络-手写数字识别项目
Google神经网络演示平台介绍
Tensorflow安装、Tensorlfow基础知识:图,变量
Tensorflow线、非线性回归及数据分析建模
实战:中国大陆房价预测
实战:汽车车牌识别及人脸识别
阶段八:高薪简历制作和面试技巧
课程内容
以python工程师运维日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责
从简历格式,技能描述,项目案例,个人优势360°打造精致个人简历
国内4大招聘网站简历上传,投递,工作岗位筛选和黄金岗位识别技巧
简历投递时间节点,简历邮件标题,开场白书写规范和技巧
全面讲解技术面试和人事面试的侧重点以及面试回答方向和方法
从着装、自我介绍、职业发展、薪资谈判等全方面培养面试综合能力
讲解薪资和股票期权抉择,以及未来技术发展趋势,和就业公司选择
按照企业面试官标准 ,进行一对一的技术面试和人事面试指导
毕业后可加入价值12800元的马哥往期智囊团和高端人脉圈
终身享受高端独家业内高薪就业机会推荐
现代我们用的电脑,平板,还是手机,或者中国移动等三大运营商使用的服务器,它们虽然 从外形和体积上相差甚远,但核心部件的组成还是类似的,都遵循冯·诺依曼体系结构。
那什么是冯·诺依曼体系结构呢?如图:
即 以存储器(内存储器和外存储器)为核轮数明心的架构体系。 包含存储器,控制器,运算器,输入/出设备和总线。
那计算机如何毕拦工作的呢?
通过输入设备(键盘,鼠标或者扫描仪等)把数据存入存储器,由控制器负责把数据从存储器掉入运算器进行运算,运算结束后的结果通过输出设备(显示屏,打印机等)输出。
在现代计算机中把控制器和运算器合成CPU,即中央处理器。
而把存储器分成,外存储器(如硬盘),内存储器,缓存,寄存器。它们依次靠近CPU更近,存取速度更快,容量更小,单位价格更贵。
需要注意的是,对存储器上面的设计是为了更好的协调CPU和存储器速度上的差异。可见设计是和谐的艺术,也是妥协的艺术~_~
2018年至今腊告大火的AI芯片,即人工智能芯片,就是在做运算器和存储器之间的加速,以便能够更快的处理更高数量级的数据(结构化和非结构化)。不过目前市面上的AI芯片都是缓解冯·诺依曼体系结构中计算器和存储器速度不匹配的矛盾的,并不能真正解决。
要想解决这个矛盾,我们很可能要期待量子计算的发展。
简单说一下量子计算和冯·诺依曼体系结构的不同。
第一,冯·诺依曼体系结构使用的是0和1的二进制方式表示。每一位同一时间只能表示0,或者1。
第二,量子计算里面每一个量子都可以同时表示多个状态(8个)。效率显然比二进制表示方式高很多。
然而为什么量子计算还没有实际使用,那是因为量子在常温下的不稳定性。制造一台量子计算机,比如计算机大小如一个笔记本,那用来控制温度的机柜就需要1人高。
好了,今天先讲到这里。明天继续学习~_~
我是一名软件工程师,也是一位宝妈,我在”007不写就出局”践行写作成长 。如果你也想用写作的形式记录生活,精进学习,欢迎扫码,我们一起进步。
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