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精选几个Java测试工具，希望能帮到你：1.Arquillian Arquillian是JVM一个高度创新性和可扩展的测试平台，支持Java开发人员轻松创建自动化集合的，功能性的和验收的测试。Arquillian允许在运行时间执行测试。Arquillian可以用来管理单个或多个容器的生命周期，捆扎测试用例，从属类和资源。它还能够部署归档到容器中，在容器中执行测试、捕获结果，并创建报告。 Arquillian集成了常见的测试框架，如JUnit 4、TestNG 5，并允许使用现有的IDE发布测试，并且由于其模块化的设计使得能够运行Ant和Maven测试插件。2.JTest JTest也被称为“Parasoft JTest”，是一款通过Parasoft制作的自动化的Java软件测试和静态分析软件。JTest包含的功能有：单元测试情况下的生成和执行、静态代码分析、数据流的静态分析、度量分析、回归测试、运行时错误检测。 此外，它还具备了同行代码审查流程自动化和运行时错误检测的功能，如：竞态条件、异常、资源和内存泄漏、安全漏洞攻击。3.The Grinder “The Grinder”是一个Java负载测试框架，不但运行简单，而且其分布式测试采用了许多负载注入机器。只要有Java API，The Grinder就可以负载测试。这包括HTTP Web服务器、SOAP和REST Web服务器、应用程序服务器、以及用强大的Jython和Clojure语言写的包含了自定义协议的测试脚本。The Grinder的GUI控制台允许对多个负载注射器进行监测和控制，并自动管理客户端连接和cookies、SSL、代理感知和节流连接。 The Grinder在BSD风格的开源许可下是免费的。 4.TestNG TestNG是一款为Java编程语言设计的测试框架，灵感来自于JUnit和NUnit。 TestNG的主要功能是覆盖范围更广的测试分类，如单元、功能性、端到端，一体化等。它还有一些新的功能，可以使之更强大和更容易使用，如：注解、具备大型线程池各种策略的运行测试、多线程的代码测试、灵活的测试配置、参数化数据驱动的测试支持，等等。 TestNG支持各种各样的工具和插件，比如Eclipse、IDEA、Maven等等。 5.JUnit JUnit是一个为Java编程语言设计的单元测试框架。 JUnit为测试驱动开发框架的发展发挥了重要作用。它是现在被统称为xUnit的单元测试框架大家庭的组成成员之一，源于SUnit。 在编译时，JUnit可以连接作为JAR，用于编写可重复的测试。6.Powermock PowerMock是一款支持单元测试源代码的Java框架。虽然PowerMock可以作为Mocking框架，例如Mockito和EasyMock的扩展而运行，但是它具备了更强大的能力。PowerMock利用自定义的类加载器和字节码操纵器，来确保静态方法的模拟、静态初始化的删除、函数构造、最终的类和方法以及私有方法。它的主要目的是通过最少的方法和注释来扩展现有的API，以获得额外的功能。7.CucumberCucumber 是 BDD 模式下实现可执行规范（Executable Specifications）的开源工具，但是它的使命并不局限于做自动化验收测试，更加重要的在于其能够在团队成员之间构建统一的交流基础（feature 文件）、规范交流用语（Domain Specific Language）、提高各个利益相关方（Business Stakeholders）沟通效率和效果，从而达到提升产品质量、做成客户期望得到的产品这一最终目标

借助mask-image属性.text-gradient {display: inline-block; font-family: '微软雅黑'; font-size: 10em; position: relative; } .text-gradient[data-text]::after {content: attr(data-text); color: green; position: absolute; left: 0; z-index: 2; -webkit-mask-image: -webkit-gradient(linear, 0 0, 0 bottom, from(#ff0000), to(rgba(0, 0, 255, 0)));}

Java反射可以于运行时加载、探知、使用编译期间完全未知的classes。换句话说，Java程序可以加载一个运行时才得知名称的class，获悉其完整构造（但不包括methods定义），并生成其对象实体、或对其fields设值、或唤起其methods。

可以自定义任何属性，不过命名最好规范些一般有data-前缀

ondragstart 事件：当拖拽元素开始被拖拽的时候触发的事件，此事件作用在被拖曳元素上ondragenter 事件：当拖曳元素进入目标元素的时候触发的事件，此事件作用在目标元素上ondragover 事件：拖拽元素在目标元素上移动的时候触发的事件，此事件作用在目标元素上ondragleave 事件：拖拽元素在目标元素上移动的时候触发的事件，此事件作用在目标元素上ondrop 事件：被拖拽的元素在目标元素上同时鼠标放开触发的事件，此事件作用在目标元素上ondragend 事件：当拖拽完成后触发的事件，此事件作用在被拖曳元素上event.preventDefault() 方法：阻止默认的些事件方法等执行。在ondragover中一定要执行preventDefault()，否则ondrop事件不会被触发。另外，如果是从其他应用软件或是文件中拖东西进来，尤其是图片的时候，默认的动作是显示这个图片或是相关信息，并不是真的执行drop。此时需要用用document的ondragover事件把它直接干掉。event.setDataTransfer.effectAllowed 属性：就是拖拽的效果。evetn.setDataTransfer.setDragImage() 方法：指定图片或者文档元素做拖动时的视觉效果。

利用弹性盒子（flex） 将父级元素设置为弹性容器，在其子元素中设置margin:auto;即可实现居中。

找个简单的框架例如VUE，先看教程例如：http://www.runoob.com/w3cnote/vue2-start-coding.html然后在找些小项目连续，多实践

分情况：URL中是hash路径，用来跳转到锚点，现在很多前端框架的路由就是基于这个；HTML中是id选择器。

加载：类加载过程的一个阶段：通过一个类的完全限定查找此类字节码文件，并利用字节码文件创建一个Class对象验证：目的在于确保Class文件的字节流中包含信息符合当前虚拟机要求，不会危害虚拟机自身安全。主要包括四种验证，文件格式验证，元数据验证，字节码验证，符号引用验证。准备：为类变量(即static修饰的字段变量)分配内存并且设置该类变量的初始值即0(如static int i=5;这里只将i初始化为0，至于5的值将在初始化时赋值)，这里不包含用final修饰的static，因为final在编译的时候就会分配了，注意这里不会为实例变量分配初始化，类变量会分配在方法区中，而实例变量是会随着对象一起分配到Java堆中。解析：主要将常量池中的符号引用替换为直接引用的过程。符号引用就是一组符号来描述目标，可以是任何字面量，而直接引用就是直接指向目标的指针、相对偏移量或一个间接定位到目标的句柄。有类或接口的解析，字段解析，类方法解析，接口方法解析(这里涉及到字节码变量的引用，如需更详细了解，可参考《深入Java虚拟机》)。初始化：类加载最后阶段，若该类具有超类，则对其进行初始化，执行静态初始化器和静态初始化成员变量(如前面只初始化了默认值的static变量将会在这个阶段赋值，成员变量也将被初始化)。这便是类加载的5个过程，而类加载器的任务是根据一个类的全限定名来读取此类的二进制字节流到JVM中，然后转换为一个与目标类对应的java.lang.Class对象实例，在虚拟机提供了3种类加载器，引导（Bootstrap）类加载器、扩展（Extension）类加载器、系统（System）类加载器（也称应用类加载器）

前端：Angular、Vue、React；后端：Ruby on Rails、Spring、Django

可以转换成节点-连接形式的JSON数据，然后使用dagre-d3来可视化展示。这样可视化后就能看出问题了。

比较推荐CROS方案，让后端web容器配置下跨域网址白名单，前端基本不需要做什么。也是比较通用的方案了。

可以找到简单的教程入门啊，比如vue应该很适合新手可以看看这个教程：http://www.runoob.com/w3cnote/vue2-start-coding.html

当然最重要的还是基础：HTML：对Web标准的理解、浏览器内核差异、兼容性、hackCSS：布局、盒子模型、选择器优先级及使用、HTML5、CSS3、移动端适应。JavaScript：数据类型、面向对象、继承、闭包、插件、作用域、跨域、原型链、模块化、自定义事件、内存泄漏、事件机制、异步装载回调、模板引擎、正则、JSON、ajax等。此外AngularVueReact等框架的使用，Node端的经验、HTTP以及网络方面、安全等等。还有适应能力，架构能力，解决方案，沟通表达，逻辑思维等等吧

可以先学习下统计自然语言处理的基础理论。然后简单做下分词，N元语法等简单任务。然后可以搞下命名实体、关键词抽取，摘要生成，还可以玩下本体模型问答系统等等

逻辑思维对任何程序员都是很重要的。懂一些算法在前端同样是很有必要的，例如3D图形图像处理，一些树组件的编写等等都会用到的。

可以尝试用Spark MLlib构建机器学习系统

当然首选python了，Tensorflow，Keras，Theano，PyTorch等等各种包应有尽有

根据先验知识或者基于某种假设等去选择模型；通过特征工程提取数据特征，对比几种常见模型；用交叉验证等方法评估算法模型选取较好的继续调整参数

通常的算法是一种计算方案，更偏向是特定问题的固定解决方案。而且一般来说是一个函数。而机器学习算法更多的是一种数据模型训练方法，他的输入可能是大量甚至海量数据，而输出是一个特征变量，少量数据模型和一个计算方法。一般脱离了特征和模型没法继续执行判断。