弯道超车!阿里P5~P8学习路线终发布,程序员进阶的关键所在

简介: 我们都知道优秀程序员的成长之路就是一条不断打怪升级之路。相信很多人都思考过以下问题:初级程序员如何快速成长?怎样从—个初学者成长为一名合格的程序员?又如何从一名合格的程序员登上职业高峰,成为一名CTO(首席技术官)呢?

前言

我们都知道优秀程序员的成长之路就是一条不断打怪升级之路。相信很多人都思考过以下问题:初级程序员如何快速成长?怎样从—个初学者成长为一名合格的程序员?又如何从一名合格的程序员登上职业高峰,成为一名CTO(首席技术官)呢?

如何做?

先不说其他的,这个成长与蜕变的过程肯定是需要积累的。初入职场,大家都是干一些基本的代码工作,而此后的2-3年,是程序员职业生涯中成长最快的几年,这段时间也是他们最有激情,做事专注,容易养成良好习惯的时期。2-3年的时间里有些人快速成为了某一个领域的技术专家,而有些人也可能停滞不前。这时候如果你对自己的未来有一个既好又详尽的长期规划,那么肯定会少走许多的弯路。

如果你没有一个好的规划跟一个成长路线,不要慌!今天互联网雷锋(小编)我就为大家整理了一套P5~P8的学习路线。下面就为大家展示出来,且往下看!

如果以下五点你有中枪但又不知道该如何做的,那么后面展示的学习路线一定对你大有裨益!

1.具备1年以上Java开发经验想要快速提升竞争力

2.缺乏Java整体认知想要建立完善的知识体系

3.梦想进入BATJ等名企渴望掌握大厂核心技术

4.跳槽屡屡碰壁,急需短时间精进,跳槽拿高薪

5.有意深耕Java技术,立志成为Java架构师

不多bb,看内容

P5(JavaSE,MySQL,前端技术,后端框架,数据结构与算法,基础源码阅读,设计模式,软件测试等)

  • JavaSE

网络异常,图片无法展示
|

  • MySQL

网络异常,图片无法展示
|

  • 前端技术

网络异常,图片无法展示
|

  • 后端框架

网络异常,图片无法展示
|

  • 设计模式

网络异常,图片无法展示
|

  • 数据结构与算法

网络异常,图片无法展示
|

网络异常,图片无法展示
|

  • 基础源码阅读

网络异常,图片无法展示
|

  • 软件测试

网络异常,图片无法展示
|

P6(基础素养,“三高”,中间件,分布式,安全,大数据,算法进阶等)

  • P6基础素养

网络异常,图片无法展示
|

  • 三高(高可用,高并发,高拓展)

网络异常,图片无法展示
|

  • 中间件技术

网络异常,图片无法展示
|

  • 分布式

网络异常,图片无法展示
|

网络异常,图片无法展示
|

  • 安全

网络异常,图片无法展示
|

  • 大数据分析

网络异常,图片无法展示
|

  • 算法

网络异常,图片无法展示
|

P7(架构素质培养/修炼指向,底层源码原理,调优,全局观,算法,百万级设计等)

  • 架构素质培养

网络异常,图片无法展示
|

网络异常,图片无法展示
|

  • 调优

网络异常,图片无法展示
|

  • 源码底层

网络异常,图片无法展示
|

  • 算法

网络异常,图片无法展示
|

  • 百万级设计

网络异常,图片无法展示
|

P8(全局把控,实际落地,业务驱动,软实力,案例解析等)

  • 全局把控

网络异常,图片无法展示
|

  • 落地

网络异常,图片无法展示
|

  • 业务驱动

网络异常,图片无法展示
|

  • 软实力

网络异常,图片无法展示
|

  • 案例解析

网络异常,图片无法展示
|

项目(参与进一个项目是最快的提升方式,在项目迭代中解决各个项目阶段的问题,还原开发经历实现能力全面升级)

网络异常,图片无法展示
|

写在最后

由于篇幅限制就只能展示出这部分学习路线了,最后要与大家说是:如果你不想当一条咸鱼,想从CRUD的苦海里脱离出来,那么一定一定不要停止学习!虽然我也常常自黑说35岁之后直接转行送外卖,但也只是说说,其实只要你技术过硬到了后面完全可以技术+管理两条腿走路,根本就可以打破程序员所谓的“中年危机”,成为自己想成为的人!

本文就是愿天堂没有BUG给大家分享的内容,大家有收获的话可以分享下,想学习更多的话可以到微信公众号里找我,我等你哦。

相关文章
|
存储 安全 Ubuntu
百度搜索:蓝易云【T-Pot安装教程。】
请注意,T-Pot是一个强大的工具,需要谨慎使用。确保你遵守适用的法律法规,并且仅在合法的环境中使用T-Pot进行安全测试和研究。
525 0
|
消息中间件 存储 网络协议
MQ(消息中间件)概述及 RabbitMQ 的基本介绍
MQ(消息中间件)概述及 RabbitMQ 的基本介绍
2051 0
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文介绍感知量化训练(QAT)流程,旨在减少神经网络从FP32量化至INT8时的精度损失。通过在模型中插入伪量化节点(FakeQuant)模拟量化误差,并在训练中最小化这些误差,使模型适应量化环境。文章还探讨了伪量化节点的作用、正向与反向传播处理、TensorRT中的QAT模型高效推理,以及QAT与PTQ的对比,提供了实践技巧,如从良好校准的PTQ模型开始、采用余弦退火学习率计划等。
1023 3
【AI系统】感知量化训练 QAT
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
5G NR:下一代移动通信的基石
5G NR:下一代移动通信的基石
1701 1
|
存储 机器学习/深度学习 数据可视化
解析exe文件
如何使用`objdump`工具解析exe文件,包括exe文件的组成、`objdump`的用法以及如何查看exe文件的节头信息和完整内容。
732 0
解析exe文件
|
Python 容器
AutoDL Python实现 自动续签 防止实例过期释放 小脚本 定时任务 apscheduler requests
AutoDL Python实现 自动续签 防止实例过期释放 小脚本 定时任务 apscheduler requests
455 0
fastadmin中Validate和validate的区别
fastadmin中Validate和validate的区别
371 0
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参|数据分享
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参|数据分享
|
开发工具 git Windows
Git分支新建与合并案例实操(结合IDEA讲解)
Git分支新建与合并案例实操(结合IDEA讲解)
1051 0