建大-王老师🌵的个人资料 - RAT

建大-王老师🌵 幸福IT学院1

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北大青鸟建大校区：年薪15万+，我始终相信努力就会有收获杭州 1.2w*13薪资年薪15万＋座右铭：我觉得奋斗就会有结果，拼搏就能拿高薪！！！简介：之前是从初中毕业，干过一段时间零工，最后想着得学门技术，才走上IT的道路。学员故事分享：我是2014年初中毕业的，干零工干到19年底，最后因为疫情，想着学门技术，转IT方向了。通过了解，最后就上了西安的北大青鸟建大校区，学了差不多2年，现在实施工作1年多，从小公司的实习生，最后从西安来了杭州这边，做测试，虽然比之前辛苦一点，但是挣的也很多，而且工作也很体面，起码找对象什么的也好介绍一点，现在也在公司找到了女朋友，这是之前打零工时都不敢想的生活，还是得学一门技术才可以，建大校区老师挺负责的，讲的都很实用，对现在的我来说也帮助很大。总之我不后悔我的选择，如果不趁着年轻拼一下，我觉得我以后会后悔！最终我的结果也没让我的努力白费。

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北大青鸟建大校区：别再说程序员35岁就失业，明明越老越吃香！相信每一位即将入行IT的年轻人都听过以下江湖传言，“程序员是碗青春饭”、“程序员35岁就失业”……（一）35岁真的是程序员的一个坎吗？在2022年10月24日程序员节这一天，360 创始人周鸿祎在社交媒体表示：“有人说程序员35岁就会被淘汰，实际上程序员应该越老越吃香。拿360白帽子黑客来讲，没有10万行以上代码的积累，就抓不住对手伸进我们网络里的黑手。” 在IT行业说到年龄危机，或者说中年职场危机，是在危机什么？怕没有体力加班？怕跟不上高强度的工作？怕被公司无故裁员？其实不然，更多的程序员是在焦虑，焦虑这个行业不再需要他们了。不可否认，IT行业确实以年轻程序员为主体，但同样不可否认的是，“老”程序员独有的丰富行业经验、创造力、前瞻性，才能让公司走的更扎实、更久远。这一观点，据在线招聘公司 Dice 最新发布的2021年度技术薪酬报告中显示得更为明显。从 2019 年到 2021 年，拥有 11-15 年经验的IT技术人员的薪水平均增长了 9.1%，而拥有 6-10 年经验的技术人增长了 8.9%。与 2019 年相比，拥有 15 年经验的技术人员增加了 7.5%。（数据来源自Dice、CSDN）小青想说，不论是做IT还是做其他行业，随着从业者年龄的增长，如果你的个人价值大于自身身价，就会拥有更多机会，但如果小于自身身价，被淘汰也是常理，切不可用年龄为行业下定论。（二）学习+积累+实践，才是成功的唯一真谛。在IT行业如何保鲜，为自己增加竞争力？过来人小青分享几个经验给你：IT行业，淘汰的不是人云亦云的“35岁”，而是不能拥抱变化，拥抱新技术的人，只在工位上机械性的“敲代码”是万万不行的，要让你的能力和经验匹配你现有的岗位需求，成为公司的“宝藏”。我们选择一个行业的时候，要看它的前景与发展，而不是被网络舆论所左右。

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北大青鸟西安建大校区：一文讲明白人工智能、机器学习、深度学习随着互联网进入下半场，互联网的发展从野蛮式生长变为精细化生长，它的运营模式从人工指定变为智能推荐，这背后无疑就是人工智能。说起人工智能，我们常常会听到诸如机器学习、深度学习、有监督学习、无监督学习等名词，那么这些名词分别是什么意思？彼此之间又有什么关系呢？人工智能，即AI（ArtificialIntelligence），是通过研究来使得计算机可以模拟人的思维过程、智能行为（比如思考、学习、推理）的科学，它包含软硬件领域，涉及计算机科学、心理学、语言学、哲学，，我们熟知的智能硬件、智能推荐、机器学习、自然语言、语音识别都是属于人工智能的一部分，因为它承担了人类的思考工作、简化了人类的思考。机器学习，即ML（MachineLearning），是实现人工智能的一种方式，是基于已有数据、经验来进行自动识别的科学。传统软件思考决策的方式是，产品经理根据用户存在的场景，思考解决方案，设计操作路径，程序员根据产品原型图进行开发上线，用户再根据产品所引导的使用路径进行使用，所有的可能都在程序设计的时候定义清楚了。在机器学习中就不是这样的路径，机器程序代替产品经理的工作，根据大量的数据来训练学习出可能的场景、解决方案、操作路径，让用户基于学习的内容做决策。有监督学习，即SL（SupervisedLearning），是实现机器学习的一种方式，是基于给定的训练数据集中学习出一个模型，当新的数据到来时，按照这个模型预测结果即可。这是一种比较简单的机器学习的模式，相比传统软件模式，它通过统计学、概率学、回归分析的方式让数据变得更加可靠，可以说实现了人工智能的一小步无监督学习，即USL（UnsupervisedLearning），也是实现机器学习的一种方式，是基于数据之间的相似性进行聚类分析学习，发现相似的内容。它是有监督学习的补充，因为在现实生活中，很多数据我们是没有办法事先想到的、事先进行分类的，通过无监督学习，即使是事先不知道的数据类型，也可以通过训练挖掘它们之间的关系，辅助人类进行决策，可以说是让人工智能又向前迈进了一步。深度学习，即DL（DeepLearning），更是机器学习的一种方式，它建立模拟人脑进行分析学习的方式，在获取到数据时像人脑思考一样的进行训练，获取结果。那么人是如何进行思考的呢？在人的大脑内有无数的神经元，它们将获取到的信息不断的进行分层、抽象，最后获取结果。深度学习的模式就是人类思考模式的映射，它通过多层处理，将初始获得的低层特征逐步的转化为高层特征，再通过学习、调优，建立起输入与输出的关系，尽可能的接近现实关联决策关系。我们以如何判断一个动物是一只猫为例。在人类的思考中，通过从出生到成长的外界教导学习，我们看到形状就能判定这是一只猫还是一只狗了；在有监督学习中，通过输入猫的体重、大小、颜色、毛色、四肢等特征，判断该特征与猫这种模型的匹配度，根据匹配度大概判断是否是猫；在无监督学习中，我们依旧输入猫的特征数据，除了有监督学习中的数据外，还可以包含行走距离、行走速度、寿命、四肢长度等数据，无监督学习通过数据的相似性将数据集化为多个类别，再训练寻找类别与类别之间的关系，最后估计数据的内在分布情况，做出推测；在深度学习中，我们增加图片、声音、味道等数据，让机器通过像人类一样的思考，将身体内在特征、外在特征一层层抽象，最终给出推测结果。可以看到，对于同一个数据样本集，每一种人工智能学习方式都是不一样的，越简单越清晰的样本使用越初级的学习方式越有效，而越复杂越模糊的样本则使用越高级的学习方式才会越有效，这都是人工智能的方式，没有好与不好，只有合适与不合适。总的来说，是人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习、有监督学习、无监督学习，深度学习包含了卷积神经网络、深度信息网络，每一种模式的最终目的都是实现人工智能。有的人会担心有了人工智能，会面临大量的失业问题，其实不会，人工智能只是人思考决策的辅助，它们擅长从大量的数据中学习、记忆、定义问题，而人类擅长于分析复杂的问题，简单情况就交由机器决策，复杂问题自己分析决策，二者不是取代与被取代的关系，而是相辅相成。

北大青鸟西安建大校区：一文讲明白人工智能、机器学习、深度学习随着互联网进入下半场，互联网的发展从野蛮式生长变为精细化生长，它的运营模式从人工指定变为智能推荐，这背后无疑就是人工智能。说起人工智能，我们常常会听到诸如机器学习、深度学习、有监督学习、无监督学习等名词，那么这些名词分别是什么意思？彼此之间又有什么关系呢？人工智能，即AI（ArtificialIntelligence），是通过研究来使得计算机可以模拟人的思维过程、智能行为（比如思考、学习、推理）的科学，它包含软硬件领域，涉及计算机科学、心理学、语言学、哲学，，我们熟知的智能硬件、智能推荐、机器学习、自然语言、语音识别都是属于人工智能的一部分，因为它承担了人类的思考工作、简化了人类的思考。机器学习，即ML（MachineLearning），是实现人工智能的一种方式，是基于已有数据、经验来进行自动识别的科学。传统软件思考决策的方式是，产品经理根据用户存在的场景，思考解决方案，设计操作路径，程序员根据产品原型图进行开发上线，用户再根据产品所引导的使用路径进行使用，所有的可能都在程序设计的时候定义清楚了。在机器学习中就不是这样的路径，机器程序代替产品经理的工作，根据大量的数据来训练学习出可能的场景、解决方案、操作路径，让用户基于学习的内容做决策。有监督学习，即SL（SupervisedLearning），是实现机器学习的一种方式，是基于给定的训练数据集中学习出一个模型，当新的数据到来时，按照这个模型预测结果即可。这是一种比较简单的机器学习的模式，相比传统软件模式，它通过统计学、概率学、回归分析的方式让数据变得更加可靠，可以说实现了人工智能的一小步无监督学习，即USL（UnsupervisedLearning），也是实现机器学习的一种方式，是基于数据之间的相似性进行聚类分析学习，发现相似的内容。它是有监督学习的补充，因为在现实生活中，很多数据我们是没有办法事先想到的、事先进行分类的，通过无监督学习，即使是事先不知道的数据类型，也可以通过训练挖掘它们之间的关系，辅助人类进行决策，可以说是让人工智能又向前迈进了一步。深度学习，即DL（DeepLearning），更是机器学习的一种方式，它建立模拟人脑进行分析学习的方式，在获取到数据时像人脑思考一样的进行训练，获取结果。那么人是如何进行思考的呢？在人的大脑内有无数的神经元，它们将获取到的信息不断的进行分层、抽象，最后获取结果。深度学习的模式就是人类思考模式的映射，它通过多层处理，将初始获得的低层特征逐步的转化为高层特征，再通过学习、调优，建立起输入与输出的关系，尽可能的接近现实关联决策关系。我们以如何判断一个动物是一只猫为例。在人类的思考中，通过从出生到成长的外界教导学习，我们看到形状就能判定这是一只猫还是一只狗了；在有监督学习中，通过输入猫的体重、大小、颜色、毛色、四肢等特征，判断该特征与猫这种模型的匹配度，根据匹配度大概判断是否是猫；在无监督学习中，我们依旧输入猫的特征数据，除了有监督学习中的数据外，还可以包含行走距离、行走速度、寿命、四肢长度等数据，无监督学习通过数据的相似性将数据集化为多个类别，再训练寻找类别与类别之间的关系，最后估计数据的内在分布情况，做出推测；在深度学习中，我们增加图片、声音、味道等数据，让机器通过像人类一样的思考，将身体内在特征、外在特征一层层抽象，最终给出推测结果。可以看到，对于同一个数据样本集，每一种人工智能学习方式都是不一样的，越简单越清晰的样本使用越初级的学习方式越有效，而越复杂越模糊的样本则使用越高级的学习方式才会越有效，这都是人工智能的方式，没有好与不好，只有合适与不合适。总的来说，是人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习、有监督学习、无监督学习，深度学习包含了卷积神经网络、深度信息网络，每一种模式的最终目的都是实现人工智能。有的人会担心有了人工智能，会面临大量的失业问题，其实不会，人工智能只是人思考决策的辅助，它们擅长从大量的数据中学习、记忆、定义问题，而人类擅长于分析复杂的问题，简单情况就交由机器决策，复杂问题自己分析决策，二者不是取代与被取代的关系，而是相辅相成。

北大青鸟西安建大校区：一文讲明白人工智能、机器学习、深度学习随着互联网进入下半场，互联网的发展从野蛮式生长变为精细化生长，它的运营模式从人工指定变为智能推荐，这背后无疑就是人工智能。说起人工智能，我们常常会听到诸如机器学习、深度学习、有监督学习、无监督学习等名词，那么这些名词分别是什么意思？彼此之间又有什么关系呢？人工智能，即AI（ArtificialIntelligence），是通过研究来使得计算机可以模拟人的思维过程、智能行为（比如思考、学习、推理）的科学，它包含软硬件领域，涉及计算机科学、心理学、语言学、哲学，，我们熟知的智能硬件、智能推荐、机器学习、自然语言、语音识别都是属于人工智能的一部分，因为它承担了人类的思考工作、简化了人类的思考。机器学习，即ML（MachineLearning），是实现人工智能的一种方式，是基于已有数据、经验来进行自动识别的科学。传统软件思考决策的方式是，产品经理根据用户存在的场景，思考解决方案，设计操作路径，程序员根据产品原型图进行开发上线，用户再根据产品所引导的使用路径进行使用，所有的可能都在程序设计的时候定义清楚了。在机器学习中就不是这样的路径，机器程序代替产品经理的工作，根据大量的数据来训练学习出可能的场景、解决方案、操作路径，让用户基于学习的内容做决策。有监督学习，即SL（SupervisedLearning），是实现机器学习的一种方式，是基于给定的训练数据集中学习出一个模型，当新的数据到来时，按照这个模型预测结果即可。这是一种比较简单的机器学习的模式，相比传统软件模式，它通过统计学、概率学、回归分析的方式让数据变得更加可靠，可以说实现了人工智能的一小步无监督学习，即USL（UnsupervisedLearning），也是实现机器学习的一种方式，是基于数据之间的相似性进行聚类分析学习，发现相似的内容。它是有监督学习的补充，因为在现实生活中，很多数据我们是没有办法事先想到的、事先进行分类的，通过无监督学习，即使是事先不知道的数据类型，也可以通过训练挖掘它们之间的关系，辅助人类进行决策，可以说是让人工智能又向前迈进了一步。深度学习，即DL（DeepLearning），更是机器学习的一种方式，它建立模拟人脑进行分析学习的方式，在获取到数据时像人脑思考一样的进行训练，获取结果。那么人是如何进行思考的呢？在人的大脑内有无数的神经元，它们将获取到的信息不断的进行分层、抽象，最后获取结果。深度学习的模式就是人类思考模式的映射，它通过多层处理，将初始获得的低层特征逐步的转化为高层特征，再通过学习、调优，建立起输入与输出的关系，尽可能的接近现实关联决策关系。我们以如何判断一个动物是一只猫为例。在人类的思考中，通过从出生到成长的外界教导学习，我们看到形状就能判定这是一只猫还是一只狗了；在有监督学习中，通过输入猫的体重、大小、颜色、毛色、四肢等特征，判断该特征与猫这种模型的匹配度，根据匹配度大概判断是否是猫；在无监督学习中，我们依旧输入猫的特征数据，除了有监督学习中的数据外，还可以包含行走距离、行走速度、寿命、四肢长度等数据，无监督学习通过数据的相似性将数据集化为多个类别，再训练寻找类别与类别之间的关系，最后估计数据的内在分布情况，做出推测；在深度学习中，我们增加图片、声音、味道等数据，让机器通过像人类一样的思考，将身体内在特征、外在特征一层层抽象，最终给出推测结果。可以看到，对于同一个数据样本集，每一种人工智能学习方式都是不一样的，越简单越清晰的样本使用越初级的学习方式越有效，而越复杂越模糊的样本则使用越高级的学习方式才会越有效，这都是人工智能的方式，没有好与不好，只有合适与不合适。总的来说，是人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习、有监督学习、无监督学习，深度学习包含了卷积神经网络、深度信息网络，每一种模式的最终目的都是实现人工智能。有的人会担心有了人工智能，会面临大量的失业问题，其实不会，人工智能只是人思考决策的辅助，它们擅长从大量的数据中学习、记忆、定义问题，而人类擅长于分析复杂的问题，简单情况就交由机器决策，复杂问题自己分析决策，二者不是取代与被取代的关系，而是相辅相成。

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北大青鸟西安建大IT学院:桃李不言，下自成蹊感谢同学们的信任，我们教学团队以专业的职业素养对待每一位学生。越努力，越幸运，一起奔向美好的前程！

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北大青鸟西安建大IT学院:新学期，新气象，去拥抱更好的自己！愿你们在新的学期拥有太阳的热情、马刺的坚韧、火箭的速度！在北大青鸟取得辉煌成就！

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老师们为学生做好后勤保障工作北大青鸟建大校区的老师们正在拿着劳动工具，用心地打扫着校园里每一片角落，清除着每一处死角。明亮的窗户，洁净的教室，美好的校园环境你心动了吗？[让我看看][让我看看]

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15款Java程序员必备的开发工具如果你是一名Web开发人员，那么用膝盖想也知道你的职业生涯大部分将使用Java而度过。这是一款商业级的编程语言，我们没有办法不接触它。对于Java，有两种截然不同的观点：一种认为Java是最简单功能最强大的编程语言之一，另一种则表示这种编程语言既难用又复杂。下面这些工具或许功能和作用不同，但是有着一个共同的主旨，那就是——它们都是为了给Java编码和开发提供卓越的支持。

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