請問java如何學(xué)習(xí)？老生常談的問題了，為什么不這樣講了呢？不論學(xué)什么，簡單的方法都會(huì)有人問這個(gè)東西該怎末自學(xué)？怎摸學(xué)效率高？有什么好的方法？也都能能找到各種真是五花八門的回答，但無外乎大都先打好基礎(chǔ)

請問java如何學(xué)習(xí)？

老生常談的問題了，為什么不這樣講了呢？不論學(xué)什么，簡單的方法都會(huì)有人問這個(gè)東西該怎末自學(xué)？怎摸學(xué)效率高？有什么好的方法？也都能能找到各種真是五花八門的回答，但無外乎大都先打好基礎(chǔ)，生克制化實(shí)踐，到最后后漸漸地十階。當(dāng)然也不是這樣的，學(xué)習(xí)沒有捷徑，僅有一步一步踏實(shí)地，漸漸積累，下的功夫加上了，也就都會(huì)了。

可是呢，各個(gè)行業(yè)的學(xué)習(xí)方法上是有一些差異的，就it行業(yè)來說，學(xué)的東西都差不多也是為了運(yùn)用的，因?yàn)槎鄤?dòng)手是必不可缺的，無論打基礎(chǔ)，肯定后面的三階學(xué)，多敲多思考是貫穿于的，遇見看不懂的始終百思不得其解的，最好別管，向前看就對了，不要鉆牛角尖，這些問題來講是由于你的知識(shí)面太窄了倒致的，因此見到后面，前面的恐怕就領(lǐng)悟了。不過，腳踏實(shí)地，慢慢來嘛，不懈地，兩個(gè)月se基礎(chǔ)語法，面向?qū)ο缶幊袒臼翘匦远级寄軌蛲耆莆盏膽?yīng)該差不多。

伴隨著你自學(xué)的深入，你會(huì)感覺自己什么都會(huì)了，戰(zhàn)神的感覺，這樣的話恭喜你，剛剛踏出門檻，但還是沒有入門學(xué)習(xí)，我把這個(gè)階段稱做“門外漢階段”，這個(gè)階段，你的見識(shí)太少，覺著自己什么都會(huì)，反正只不過是個(gè)坐井觀天。

很快地你就會(huì)度過這個(gè)階段，忽然間知道有一天，你覺得自己什么都應(yīng)該不會(huì)了，你很很茫然，覺的路很長，走將近盡頭，這會(huì)兒你才全是真正的入門了，達(dá)到第一層。

一直往前，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，入了門之后，學(xué)出聲變得輕松眾多，并非自己的代碼也能讀明白了，學(xué)習(xí)站了起來如日中天，這是確實(shí)是你技術(shù)滬弱深強(qiáng)能提高的時(shí)候，也就至了第二層。

再向前，你的技術(shù)越發(fā)高，你突然發(fā)現(xiàn)自己懂的卻越來越“少”了，這時(shí)候你的格局比之前高了好幾個(gè)層次，視野更大了，見到的東西很多，覺得自己知道怎么樣太少，這會(huì)到了第三層。

于是，你不時(shí)地學(xué)，不時(shí)地補(bǔ)短板，知道一點(diǎn)的越來越多，你又發(fā)現(xiàn)，自己好象又什么都不可能了，就到了第四層。

有天，你發(fā)現(xiàn)到第一層到第四層是個(gè)非循環(huán)的過程，你在一瞬間清楚不過it行業(yè)這樣，技術(shù)更新迭代的很快，今天你是行業(yè)大佬，明天你可能會(huì)就成了“門外漢”，僅有持續(xù)不斷學(xué)習(xí)，才不可能被行業(yè)7強(qiáng)，這是第五層。

人工智能是否會(huì)成為大數(shù)據(jù)和分析生態(tài)系統(tǒng)的匹配？

首先，答案是當(dāng)然的，未來人工智能必然會(huì)會(huì)自動(dòng)分配大數(shù)據(jù)去相關(guān)不能操作。

大數(shù)據(jù)的去相關(guān)操作以數(shù)據(jù)為中心，從數(shù)據(jù)的采集、儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)的分析和借用，其中數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)的核心步驟之一，又是目前數(shù)據(jù)價(jià)值化的比較多之一。緊接著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能咨詢技術(shù)也到來了新的發(fā)展機(jī)會(huì)，大數(shù)據(jù)一直在成為人工智能研發(fā)的不重要基礎(chǔ)。

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的看操作體現(xiàn)在200元以內(nèi)幾個(gè)方面：

第一：機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)分析不重要之一。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)的重要的是技術(shù)組成部分，目前數(shù)據(jù)分析的比較多有兩種，共有是統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的六大研究內(nèi)容之一。目前有不少從事行業(yè)人工智能研發(fā)的技術(shù)人員都是從大數(shù)據(jù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)過去的，從大數(shù)據(jù)進(jìn)入到人工智能領(lǐng)域又是比較也的。

第二：人工智能必須大數(shù)據(jù)的支撐。人工智能的細(xì)分領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等都不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)能夠提供給這些數(shù)據(jù)支撐，所以才大數(shù)據(jù)是人工智能的重要的是基礎(chǔ)。理論上來說，數(shù)據(jù)量越大，人工智能系統(tǒng)是會(huì)越智能，效果也會(huì)越好。

第三：大數(shù)據(jù)和人工智能會(huì)進(jìn)一步整合起來。目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也很最常見的一種的應(yīng)用是“場景分析”，大數(shù)據(jù)的作用還是血法人決定各種決策。不斷機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的斷的成熟，未來智能體依據(jù)什么數(shù)據(jù)分析結(jié)果接受自主決策的場景會(huì)越來越多，在狀況下，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合必然會(huì)會(huì)越來越互相交叉。

不過，大數(shù)據(jù)的發(fā)展定然會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)人工智能的發(fā)展，另外人工智能也當(dāng)然最感謝大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)和人工智能以及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要的是組成部分，未來必然會(huì)有廣闊的發(fā)展空間。

我普通機(jī)電設(shè)備互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)幾千年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，通常的研究方向集中在一起在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸陸續(xù)續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，很有興趣朋友可以了解我，完全相信當(dāng)然會(huì)極大。

如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，也這個(gè)可以詳細(xì)咨詢我，謝謝啦！