苏州线上学Java_苏州JAVA培训
赵艳敏高级讲师
从事设计行业多年，有着丰富的设计和动画制作经验。曾参与中国电信天翼 手机网及天翼手机DIY等多个项目的设计，动画，及As开发。项目经验丰富。曾在卡酷动画卫视下属公司担任高级动画师一职，参与多部动画片的制作 。对动画也有较高的造诣。
精通Flash、After Effects、Photoshop、Illustrator、ActionScript 2.0/3.0、Edius、CoolEdit、Axure RP、DIV CSS等相关技术。
讲课有自己的风格，思维活跃，条理清晰讲课注重细节，由简入繁。本着以 学生学会为目的，更注重理论与实践相结合。
现在学习Java还有前途吗？
在互联网行业，Java工程师是一个技术含量非常高的岗位，支撑了互联网行 业的半壁江山，全世界有一千万Java程序员，目前还在有更多的计算机爱好者向Java的大门奔来。Java发展了20多年，关于Java的悲观论调也不时出现 ，现在学Java还有前途吗？是否已经过了红利期了呢？
Java作为所有编程语言中热门技术，可以说它无处不在，目前全球有着数十 亿的设备正在运行着Java，很多服务器程序都是用Java编写，用以处理每天超过数以千万的数据。
无论是手机软件、手机Java游戏还是电脑软件，每一次购物到每一笔支付成 功，都离不开Java，越来越多的企业也正采用Java语言开发网站，而在所有程序员中，Java开发工程师就占据了20%的比例。
从国内排名靠前网站的主要开发语言，也可以看出Java在各大开发语言中的 地位。淘宝、搜狐、网易等一线互联网公司，都在使用Java开发语言。
这也不难理解，为什么Java现在这么火爆，吸引越来越多的人学习，根本原 因，还是因为企业对Java的认可和应用。
Java有没有前途，需要我们认清自己今后应该怎么走自己的路线，是走技术 ，还是走管理。走技术路线：从初级、中级、高级再到软件架构师。如果说走管理路线：项目经理、部门经理、技术总监。只有清楚了自己要走的路线 后，再往决定的那一方面去努力，学习。除此以外，还有一些人学了这一专业后，从事销售顾问、培训讲师、自己创业的都有，关键是自己要认识自己 ，自己更适何哪一条路。
所以，先认清“正确的结果”，根据正确的结果去设计你的过程。当一个人 具有明确的职业目标时，就会对有助于实现目标的蛛丝马迹都特别敏感，做事情相应也就会很有目的性，而不是稀里糊涂的。所以，就容易到达自己的 目的。如果没有职业目标，脚踩西瓜皮滑到哪里是哪里，学什么技术都没前途。
在未来的几年，Java工程师人才的需求还在不断的加大，由于人才的紧缺， 这个岗位相对于其它专业薪资待遇还是不错的，而且Java工程师的待遇是与工作经验直接挂勾的，当你有了丰富的经验以后，你在这个行业里就比较抢 手了，而且企业所出的薪酬也是相当高的，到时只有你选择他们了。
Java设计和编程思想课程介绍
Java设计和编程思想
Java基础
环境搭建（包括Windows下和
Linux下的Java环境搭建）
Java语言基础
Java流程控制
Java常用类
Java面向对象
Java类与对象
介绍面向对象多态
接口与抽象类
Java高级
异常处理
I/O、JavaBean
反射
多线程
网络编程
泛型/Java集合类
Java与数据库
MySQL
ORACLE
JDBC开发与应用
Redis
课程优势
1.行业一线讲师讲解，深入浅出。
2.全面、完善的java课程体系，帮助学员更深更广的体验java魅力。
本阶段学习目标
1.精通java面向对象思想和基础语法。
2.熟练java中异常处理。
3.精通java中I/O操作。
4.掌握java中多线程操作。
5.精通java中集合类的使用。
6.掌握java中网络编程。
7.精通数据库/JDBC/redis/mysql的使用
本阶段学习效果
1.精通Java语言及其高级特性。
2.具备本地应用开发能力，能够开发一些本地软件，例如：聊天室，文件传 输助手等。
机器学习面试2
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机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
原文网址：http://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，因此可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合
如果代入一些特征得到的模型是一个稀疏模型，表示只有少数特征对这个模型有贡献，绝大部分特征是没有贡献的，或者贡献微小（因为它们前面的系数是0或者是很小的值，即使去掉对模型也没有什么影响），此时我们就可以只关注系数是非零值的特征。这就是稀疏模型与特征选择的关系。 拟合过程中通常都倾向于让权值尽可能小，**后构造一个所有参数都比较小的模型。因为一般认为参数值小的模型比较简单，能适应不同的数据集，也在一定程度上避免了过拟合现象。可以设想一下对于一个线性回归方程，若参数很大，那么只要数据偏移一点点，就会对结果造成很大的影响；但如果参数足够小，数据偏移得多一点也不会对结果造成什么影响，专业一点的说法是『抗扰动能力强』。
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