系统学习

复习Servlet和JSP的基本知识，学习JSP2.0的新知识，比如EL表达式等，系统的梳理成JavaEE标准中的Servlet相关的标准、原理和模式。为将来基于框架的开发积累基础知识。 Head First系列书籍的特点就是深入浅出的讲解核心知识及其原理，适合用理解记忆的方式来学习。 该书的知识体系结构如下图所示： 转载于:https://www.cnblogs.com/linux254/archive/2010/06/01/1749437.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30220241/article/details/99133943

已经看了大数据相关知识一阵时间了，自己也是从新手开始的，所以看了大量的大数据如何入门的技术博客、帖子等，下面记录总结下自己学习的内容。 一、大数据学习前期知识储备 在学习大数据前，需要对云计算、虚拟化、Linux、JAVA这几个方面都需要了解，下面简单阐述下这几个方面的概念。 1.云计算 所谓的云计算，指的就是把你的软件和服务统一部署在数据中心，统一管理，从而实现高伸缩性。 云计算的部署方式 从部署方式来说，总共有两类云计算： 私有云：数据中心部署在企业内部，由企业自行管理。微软为大家提供了Dynamic Data Center Toolkit，来方便大家管理自己的数据中心。 公共云：数据中心由第三方的云计算供应商提供，供应商帮助企业管理基础设施（例如硬件，网络，等等）。企业将自己的软件及服务部属在供应商提供的数据中心，并且支付一定的租金。Windows Azure正是这样一个公共云平台。 云计算的运营方式 从运营方式来说，总共有三类云计算： 软件即服务（SaaS） ：云计算运营商直接以服务的形式供应软件，供最终用户使用。有些服务还提供了SDK，从而使得第三方开发人员可以进行二次开发。在这种运营模式下，开发人员通常只能针对现有的产品开发插件，而无法充分挖掘平台和操作系统的特点，不过他们可以在现有产品的基础上添加新的功能，而不必从头开始实现。微软的Bing，Windows Live

去年以来关于人工智能（AI）的讨论非常火热，最近读到一篇这个主题的文章觉得非常不错，翻译过来分享下。这不是一篇烧脑的关于人工智能技术文，而是一篇开阔的思辨性文章。 下面是原文： 是的，数百万低报酬、低技能的工作岗位将面临风险，但人工智能革命还是会带来很多好处的。 1 周二，白宫发布了一份关于人工智能与经济的令人寒心的报告。报告以如下推断开头：“可以预计机器将在越来越多的任务上达到甚至超越人类的表现。”，之后它警告了大量人工岗位的消失。 然而，为了应对这种威胁，政府做出了一个可能听起来很荒谬的建议：我们必须加大对人工智能的投资。美国生产力和竞争优势的风险实在太高，以至我们不得不加倍投入。 这个方法不仅有意义，而且是唯一有意义的方法。担忧数百万的工作职位，像小车或卡车司机，将会被自动驾驶革新，这是有道理的，但我们也有巨大的需求鸿沟需要机器学习来帮助填平。我们的医疗系统是有深度缺陷的，智能终端可以在更多的地方向更广的人群传播更实惠的、支付得起的更高质量医疗服务。我们的基础教育设施还不足以覆盖以让学生准备好面对阴然逼近的经济动荡。在这方面，人工智能系统可以切入到教师力量薄弱的地区。我们也可能通过开发更智能的基础设施来获得能源独立性，就像 Google 子公司 DeepMind 为其母公司的电力使用所做的事一样（译注：DeepMind 利用人工智能技术使得 Google

1.windows CE -windows mobile ,feture i will study Linux embedded ,google android 2.G3 networking (wcdma ,cdma2000 ,Td-scdma) G4 and G5 [ss7 call signal sms signal voip ] 3.Oma[ota pim wifi bt mms synml wap siml drm] 4.some basic information about tcpip sniffer server[smtp pop3 imap4 streaming ardius sip http ],amd i know that i have study it for four years in school. so , it will take me 1.5~2 years to study. 我已经获得了网络工程师和系统分析师的认证，我希望在2年后 获得 华为的hcse或是cisco的ccnp ，如果我要转行的话，我想还要拿到ccie的证书。 呵呵 ，远了 。。。。。。路在脚下。 转载于:https://www.cnblogs.com/jason0085/archive/2009/04/17/1438327.html 来源： https://blog.csdn