• AI-06-程序员 T 型发展的一些建议
  chat 程序员个人发展的一些建议 大家好，我是老马。 相信很多程序员和我一样，每天被各种媒体号洗脑的非常焦虑。 总是担心，失业了怎么办？被替代怎么办？ 下面说一下程序员的 T 型发展，希望给大家一点启发。 一、T型发展的核心逻辑与阶段规划 T型发展的核心是 垂直领域深度（专业能力） 与 横向知识广度（跨界整合） 的结合。 对于程序员，建议分三阶段推进： ...
  2025-03-07 11:49:19 | AI
• AI-03-AI 库 WEKA 介绍
  todo 费曼学习法 系列教程===》实践 作品集 ==》长期价值 chat 简单介绍 以下是针对 Weka 的详细介绍，涵盖其核心功能、技术架构、应用场景及实战示例，适合 Java 开发者快速掌握这一经典机器学习工具： 一、Weka 概述 Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是由新西兰怀卡托大学开发的机器学习工具...
  2025-03-07 11:49:19 | AI
• AI-03-AI 库哪些成熟的应用场景
  chat 成熟的场景 以下是关于机器学习库成熟且有价值的应用场景的详细介绍，结合各行业实际案例与技术实现方案，帮助开发者理解如何将机器学习工具落地到真实业务中： 一、金融领域 1. 信用评分与风险控制 技术实现： 使用 Weka 或 Apache Mahout 的监督学习算法（随机森林、逻辑回归）分析用户历史数据（收入、征信记录、消费行为）。 数据流程： # 伪代...
  2025-03-07 11:49:19 | AI
• AI-02-AI 库简单介绍
  chat 对比一下Java 技术栈的深度学习库，机器学习库。深入介绍一下二者 以下是针对Java技术栈的深度学习库与机器学习库的对比及深入分析，结合两者的核心功能、应用场景和生态系统进行综合解读： 一、定义与核心功能差异 机器学习库 定义：提供传统机器学习算法（如分类、回归、聚类、推荐系统等）的工具集合，通常不依赖神经网络结构。 核心功能： ...
  2025-03-07 11:49:19 | AI
• web3 还是 ai?
  chat 转型建议 未来5-10年Java开发者值得转型的五大方向及建议 一、AI与机器学习：技术渗透的核心领域 核心原因： AI技术已从实验阶段进入规模化应用期，预计到2030年全球AI市场规模将突破1.5万亿美元，涵盖医疗、金融、制造等领域。Java开发者可利用其企业级工程经验（如高并发、微服务架构）参与AI系统落地，尤其在以下场景： AI工程化：将Python训练的模型...
  2025-03-07 11:49:19 | Performance
• 软件研发过程中的风险控制
  一些技巧 chat 详细介绍一下 软件研发过程中的风险控制 软件研发过程中的风险控制 一、风险控制的定义与重要性 软件研发风险是指在开发过程中可能对项目造成负面影响的不确定性事件。风险控制通过系统化的方法识别、评估和应对这些风险，以提高项目成功率、降低成本和增强团队适应性。 重要性： 提高项目成功率：主动管理风险可减少计划外问题，避免项目失败。例如，德勤调查显示，仅61%的团队...
  2025-03-07 11:49:19 | Performance
• 性能压测优化的一些最佳实践技巧
  一些技巧 网络传输：压缩+解压 解耦：可以使用 Kafka/rocket 进行异步解耦 数据库交互：无论是 mysql/vm/neo4j 等等，学会使用批量入库操作。避免单次过大 异步线程池：可以考虑采用多线程处理提升并发性能，但是会提升系统的复杂度。 索引 chat 软件性能优化，有哪些常见的技巧与最佳实践 软件性能优化是一个涵盖从系统设计到代码实现、再到运行环境调优的全方...
  2025-03-07 11:49:19 | Performance
• 为何互联网公司效益不好，总是先裁程序员？
  开篇 大家好，我是老马。 近些年经济不好，身边很多小伙伴所在的公司裁员。 最近一直在思考一个问题，为何互联网公司效益不好，总是先裁程序员？ 如果把企业比作一艘远洋巨轮，当暴风雨来临时，船长会毫不犹豫地把最重的货物抛入海中。 在数字经济的惊涛骇浪里，程序员们就像那些被标注着”黄金”的压舱石——明明价值连城，却总在危机时刻第一个被舍弃。 成本高 但是在企业效益不好的时候，首先想到的...
  2025-03-07 11:49:19 | AI