本人大一，零基础想自学Java，应该买什么书_百度知道
本人大一，零基础想自学Java，应该买什么书
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如果你想学习Java编程，有两个方面建议：一是自学，二是去培训机构1、自学：需要自己的搜集资料学习，遇到问题各位找，费时费力2、芯学苑培训：学习系统规划学习时间，课程安排，就业支持，在短时间内就达到了初级水平。一、关于自学需要掌握的知识有：一、JavaSE基础1.1、J2SEJAVA 开发基础知识 | Eclipse 开发环境 | J2SE 5.0 API | J2SE 8.0新特性 | 多线程技术 | Socket 网络技术|Regular Expression | Java反射技术 | Properties技术 | 各种实战设计模式| Java Debug技术 |面向对象设计原则详解 | 实例解决面向对象设计 | 面试题内部详解 | 面试答题技巧详解 | AWT/SWING技术1.2、实战数据结构数据结构实战训练 | 数组、链表等常用数据结构实战1.3、正则表达式正则表达式基本语法。预搜索、断言、分组。 JAVA操作正则表达式Matcher/Pattern1.4、反射机制JAVA的动态性、Reflection技术、JVM类加载器、Class对象、Method等。1.5、CHAT项目Chat项目通过完成一个模拟的在线聊天系统，主要锻炼大家对于TCP/IP、Socket编程、C/S模式的编程、线程的运用等方面的能力。1.6、坦克大战单机版/图片版/网络版这三个项目通过大家喜闻乐见的小游戏的形式来锻炼大家对于JavaSE综合运用的能力，并且能够初步运用面向对象的编程理念，锻炼初步的设计能力，并基本掌握多线程的编程。二、Java Web开发2.1、数据库技术Oracle 基础管理;SQL 语言PL/SQL语言;触发器、存储过程;MySQL,SQLServer简介;业界常见问题设计;数据库表的设计范式;数据备份与移植;多表连接难题详解;嵌入式数据库应用;2.2、JDBC技术JDBC基础; 连接池技术;使用设计模式开发连接池;详细扩展与测试池效率;2.3、HTML4 & CSS & JavaScriptHTML 语言;CSS 语言; JavaScript 语言;JS常用模版;后台管理模版; DOM; JS操作CSS; JS操作DOM;ECMAS JS操作DIV;js基于对象编程; ;Firefox和firebug调试技术;2.4、Bootstrap前端css框架，让我们的学生不会美工也能做出漂亮的页面;2.5、JqueryJquery基本技术;Jquery使用插件;2.6、Http协议深入使用HttpWatcher深入理解协议内部机制;2.7、JSTL标签库JSTL核心标签库，JSTL函数标签库、JSTL格式化标签库，JSTL之XML解析标签库、自定义标签技术;2.8、JSP & ServletServlet 技术;JSP 技术; JSTL Tag Library 技术; Filter&Listener技术; 报表系统;FileU Tomcat 服务器技术;servlet 过滤器和AOP编程;servlet监听器;2.9、SCM技术CVS初步;SVN简介;2.10、Java Web实战演练综合运用所学知识; HTML + CSS + JS; JSP + Servlet + JavaB FileU 分页技术;数据校验; MVC初步; F L2.11、XML 技术XML + XSL + DTD/SXML数据解析; XML应用详解;XQUERY技术;CAST技术(XML数据和对象互转);2.12、AJAX技术AJAX技术基础; AJAX技术框架; AJAX技术调试技巧;2.13、项目实战《基于servlet/JSP技术的电子商务网站》、《基于AJax和Jquery的BBS论坛系统》、《基于Apache CommonsFileUpload的网络硬盘系统》三、主流框架技术及项目实战3.1、流行Web 框架简介Struts2/spring4.x/hibernate4.x/spring mvc / WebWork /mybatis等简介3.2、MVC 模式Model View Controller 模式深入3.3、SpringMVCspringmvc概述; springmvc的开发流程;springmvc基本配置; springmvc的注解开发; 常用注解;service,control,reposity,reques+mapping,responseboby等3.4、Struts2.xStruts2的基本开发流程;action类的三种实现方法; XML配置的几种方法; Struts2国际化支持; Struts2异常处理;Struts2的验证框架; Struts2的多模块配置;拦截器;3.5、Hibernate4.xHibernate基本开发流程; ORM简介; 模拟SQL语句的自动生成; hibernate的检索; 性能优化 一级缓存 二级缓存 查询缓存 事务与并发悲观锁、乐观锁3.6、Spring4.x简单工厂模式 ;抽象工厂; 工厂方法模式; Spring3简介; Spring的基本开发流程; IOC、DI; Bean的配置;SSH框架的整合;Spring的注解开发; Spring AOP开发 代理模式 静态代理、动态代理、CGLIB;3.7、MybatisMybatis简介; Mybatis的开发流程; 配置文件 ;映射文件; 面向接口的Mybatis开发;3.8、手工编写实战开发 struts2.x框架亲自动手开发struts2.x框架，融入设计模式，让大家的对struts的核心机制烂熟于胸!3.9、手工编写实战开发 Hibernate4.x框架芯学苑名师亲自带领你开发hibernate框架，让你真正将ORM框架理解透彻!3.10、手工编写实战开发mybatis框架完成另一个ORM框架mybatis的开发工作!3.11、手工编写实战开发 Spring 4.x框架Spring是最著名的框架之一!也是业界应用范围非常广泛的框架!是否对其核心机制有透彻了解，往往是高薪的关键!因此，芯学苑名师带领你完成spring框架核心机制的开发。当别人还在探讨如何使用spring时，你已经更上层楼!3.12、项目实战《基于struts2+spring+mybatis的电子政务系统》、《基于spring MVC+hibernate的在线考试系统》二、去培训机构要注意的有：现在IT行业的培训机构越来越多，鱼龙混杂，那么，应该如何擦亮眼睛，选择一家货真价值的机构来学习呢?如果你是刚毕业的大学生，或者已经在社会上工作过的有志之士，想在软件行业道路上发展，最重要的是你要有技术。现在，企业需求的是有IT技术的人才最吃香，如果你没有技术，是不是应该与时俱进努力学习新时代所需求的知识呢?那你就需要提升一下自身的综合实力和竞争力，就是学习技术，技术是在社会竞争中最核心的实力，其次就是自身的综合能力。学技术就要选择靠谱的机构，不能说看到那种广告的宣传，我们要看真正受到实惠的学生，也就是口碑，这是最实在，也是最真实的。西安芯学苑教你几招如何练出火眼金睛：1.需要实地考察，选择适合你的学习方式;2.教学方式：技术必须面对面的传授，有问题及时的解决，拒绝视频教学;3.试听，这个也是考量教学师资的部分;4.口碑：一个培训机构的好坏和学员的口碑宣传也有一定的关系的;5.就业：是不是真的能保障学员就业，而不是直接给学生随意的推送一家就不管事了(谨慎小心选择);6环境：环境可以带给大家愉悦的学习环境(好的氛围才能带动更好的学习)
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正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气预报、甚至是买垃圾袋的魔术盒，而这一切你只需要大声说出：
Aleax，给我订一个pizza！
Echo Dot 在2015年的圣诞假期一经推出就大受欢迎，在上面立刻售罄。
但其实语音识别已经存在很多年了，那为什么现在才成为主流呢？因为深度识别终于将语音识别在非受控环境下的准确度提高到了一个足以投入实用的高度。
吴恩达教授曾经预言过，当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
下面就让我们来学习与进行语音室识别吧！
并不总是一个黑盒
如果你想知道神经机器翻译是如何工作的，你应该猜到了我们可以简单地将一些声音送入，然后训练它使之生成文本：
这是使用深度学习进行语音识别的最高追求，但是很遗憾我们现在还没有完全做到这一点（至少在笔者写下这一篇文章的时候还没有&我敢打赌，再过几年我们可以做到）
一个大问题是语速不同。一个人可能会很快的说出&Hello！&，而另一个人可能非常缓慢的说&heeeelllllllllllllooooo&！&，产生了一个拥有更多数据也更长的声音文件。这两个文件都应该被识别为同一个文本&&Hello！&。而事实证明，把各种长度的音频文件自动对齐到一个固定长度的文本是很难的一件事情。
为了解决这个问题，我们必须使用一些特殊的技巧，并进行一些深度神经网络以外的特殊处理。让我们看看它是如何工作的吧！
将声音转换为比特（Bit）
显然，语音识别的第一步是&我们需要将声波输入到电脑中。
我们应该怎么将声波转换为数字呢？让我们使用我说的「hello」这个声音片段举个例子：
声波是一维的，它在每个时刻都有一个基于其高度的值。让我们把声波的一小部分放大看看：
为了将这个声波转换成数字，我们只记录声波在等距点的高度：
这被称为采样（sampling）。我们每秒读取数千次，并把声波在该时间点的高度用一个数字记录下来。这基本上就是一个未压缩的 .wav 音频文件。
&CD 音质&的音频是以 44.1khz（每秒 44100 个读数）进行采样的。但对于语音识别，16khz（每秒 16000 个采样）的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。
让我们把&Hello&的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样：
每个数字代表声波在一秒钟的16000分之一处的振幅。
数字采样小助手
因为声波采样只是间歇性的读取，你可能认为它只是对原始声波进行粗略的近似估计。我们的读数之间有间距，所以我们必然会丢失数据，对吧？
但是，由于采样定理（Nyquist theorem），我们知道我们可以利用数学，从间隔的采样中完美重建原始声波&&只要我们的采样频率比期望得到的最高频率快至少两倍就行。
我提这一点，是因为几乎每个人都会犯这个错误，并误认为使用更高的采样率总是会获得更好的音频质量。其实并不是。
预处理我们的采样声音数据
我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。
我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。相反，我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。
让我们开始吧，首先将我们的采样音频分成每份 20 毫秒长的音频块。这是我们第一个 20 毫秒的音频（即我们的前 320 个采样）：
将这些数字绘制为简单的折线图，我们就得到了这 20 毫秒内原始声波的大致形状：
虽然这段录音只有 1/50 秒的长度，但即使是这样短暂的录音，也是由不同频率的声音复杂地组合在一起的。其中有一些低音，一些中音，甚至有几处高音。但总的来说，就是这些不同频率的声音混合在一起，才组成了人类的语音。
为了使这个数据更容易被神经网络处理，我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。我们将分离低音部分，再分离下一个最低音的部分，以此类推。然后将（从低到高）每个频段（frequency band）中的能量相加，我们就为各个类别的音频片段创建了一个指纹（fingerprint）。
想象你有一段某人在钢琴上演奏 C 大调和弦的录音。这个声音是由三个音符组合而成的：C、E 和 G。它们混合在一起组成了一个复杂的声音。我们想把这个复杂的声音分解成单独的音符，以此来分辨 C、E 和 G。这和语音识别是一样的道理。
我们需要傅里叶变换（Fourier Transform）来做到这一点。它将复杂的声波分解为简单的声波。一旦我们有了这些单独的声波，我们就将每一份频段所包含的能量加在一起。
最终得到的结果便是从低音（即低音音符）到高音，每个频率范围的重要程度。以每 50hz 为一个频段的话，我们这 20 毫秒的音频所含有的能量从低频到高频就可以表示为下面的列表：
但是把它们画成图表时会更容易理解：
你可以看到，在我们的 20 毫秒声音片段中有很多低频能量，然而在更高的频率中并没有太多的能量。这是典型「男性」的声音。
如果我们对每个20毫秒的音频块都重复这个过程，我们最后会得到一个频谱图（从左到右每一列都是一个29毫秒的音频块）
频谱图很酷，因为你可以在音频数据中实实在在地看到音符和其他音高模式。对于神经网络来说，相比于原始声波，从这种数据中寻找规律要容易得多。因此，这就是我们将要实际输入到神经网络中去的数据表示方式。
从短音频中识别字符
现在我们已经让音频转变为一个易于处理的格式了，现在我们将要把它输入深度神经网络。神经网络的输入将会是 20 毫秒的音频块。对于每个小的音频切片（audio slice），神经网络都将尝试找出当前正在说的声音所对应的字母。
我们将使用一个循环神经网络&&即一个拥有记忆，能影响未来预测的神经网络。这是因为它预测的每个字母都应该能够影响它对下一个字母的预测。例如，如果我们到目前为止已经说了「HEL」，那么很有可能我们接下来会说「LO」来完成「Hello」。我们不太可能会说「XYZ」之类根本读不出来的东西。因此，具有先前预测的记忆有助于神经网络对未来进行更准确的预测。
当通过神经网络跑完我们的整个音频剪辑（一次一块）之后，我们将最终得到一份映射（mapping），其中标明了每个音频块和其最有可能对应的字母。这是我说那句「Hello」所对应的映射的大致图案：
我们的神经网络正在预测我说的那个词很有可能是「HHHEE_LL_LLLOOO」。但它同时认为我说的也可能是「HHHUU_LL_LLLOOO」，或者甚至是「AAAUU_LL_LLLOOO」。
我们可以遵循一些步骤来整理这个输出。首先，我们将用单个字符替换任何重复的字符：
HHHEE_LL_LLLOOO 变为 HE_L_LO
HHHUU_LL_LLLOOO 变为 HU_L_LO
AAAUU_LL_LLLOOO 变为 AU_L_LO
然后，我们将删除所有空白：
HE_L_LO 变为 HELLO
HU_L_LO 变为 HULLO
AU_L_LO 变为 AULLO
这让我们得到三种可能的转写&&「Hello」、「Hullo」和「Aullo」。如果你大声说出这些词，所有这些声音都类似于「Hello」。因为神经网络每次只预测一个字符，所以它会得出一些纯粹表示发音的转写。例如，如果你说「He would not go」，它可能会给出一个「He wud net go」的转写。
解决问题的诀窍是将这些基于发音的预测与基于书面文本（书籍、新闻文章等）大数据库的可能性得分相结合。扔掉最不可能的结果，留下最实际的结果。
在我们可能的转写「Hello」、「Hullo」和「Aullo」中，显然「Hello」将更频繁地出现在文本数据库中（更不用说在我们原始的基于音频的训练数据中了），因此它可能就是正解。所以我们会选择「Hello」作为我们的最终结果，而不是其他的转写。搞定！
稍等一下！
你可能会想「但是如果有人说Hullo」怎么办？这个词的确存在。也许「Hello」是错误的转写！
当然可能有人实际上说的是「Hullo」而不是「Hello」。但是这样的语音识别系统（基于美国英语训练）基本上不会产生「Hullo」这样的转写结果。用户说「Hullo」，它总是会认为你在说「Hello」，无论你发「U」的声音有多重。
试试看！如果你的手机被设置为美式英语，尝试让你的手机助手识别单词「Hullo」。这不行！它掀桌子不干了，它总是会理解为「Hello」。
不识别「Hullo」是一个合理的行为，但有时你会碰到令人讨厌的情况：你的手机就是不能理解你说的有效的语句。这就是为什么这些语音识别模型总是处于再训练状态的原因，它们需要更多的数据来修复这些少数情况。
我能建立自己的语音识别系统吗？
机器学习最酷炫的事情之一就是它有时看起来十分简单。你得到一堆数据，把它输入到机器学习算法当中去，然后就能神奇地得到一个运行在你游戏本显卡上的世界级
系统&对吧？
这在某些情况下是真实的，但对于语音识别并不成立。语音识别是一个困难的问题。你得克服几乎无穷无尽的挑战：劣质麦克风、背景噪音、混响和回声、口音差异等等。你的训练数据需要囊括这所有的一切，才能确保神经网络可以应对它们。
这里有另外一个例子：你知不知道，当你在一个嘈杂的房间里说话时，你会不自觉地提高你的音调，来盖过噪音。人类在什么情况下都可以理解你，但神经网络需要训练才能处理这种特殊情况。所以你需要人们在噪音中大声讲话的训练数据！
要构建一个能在 Siri、Google Now！ 或 Alexa 等平台上运行的语音识别系统，你将需要大量的训练数据 。如果你不雇上数百人为你录制的话，它需要的训练数据比你自己能够获得的数据要多得多。由于用户对低质量语音识别系统的容忍度很低，因此你不能吝啬。没有人想要一个只有八成时间有效的语音识别系统。
对于像谷歌或亚马逊这样的公司，在现实生活中记录的成千上万小时的人声语音就是黄金。这就是将他们世界级语音识别系统与你自己的系统拉开差距的地方。让你免费使用 Google Now！或 Siri，或是只要 50 美元购买 Alexa 而没有订阅费的意义就是：让你尽可能多地使用它们。你对这些系统所说的每一句话都会被永远记录下来，并用作未来版本语音识别算法的训练数据。这才是他们的真实目的！
不相信我？如果你有一部安装了 Google Now！ 的 Android 手机，请点击这里收听你自己对它说过的每一句话：
你可以通过 Alexa 在 Amazon 上找到相同的东西。然而，不幸的是，苹果并不让你访问你的 Siri 语音数据。
因此，如果你正在寻找一个创业的想法，我不建议你尝试建立自己的语音识别系统来与 Google 竞争。相反，你应该想个办法，让人们把自己讲了几个小时的录音交给你。这种数据可以是你的产品。
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