目前在学习JAVA，请问可以从哪里找到项目实战?

一、目前在学习JAVA，请问可以从哪里找到项目实战?

Java实战项目：

项目一：传智健康项目

黑马程序员Java项目《传智健康》，超完整的企业级医疗行业项目（基于SSM+Zookeeper+Dubbo+Spring Security技术栈）_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1Bo4y117zV?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickwww.bilibili.com/video/BV1Bo4y117zV?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickwww.bilibili.com/video/BV1Bo4y117zV?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/15yNdMDZtn4QDb3UA0n9zGA提取码：5900

内容要点：传智健康管理系统是一款应用于健康管理机构的业务系统，实现健康管理机构工作内容可视化、患者管理专业化、健康评估数字化、 健康干预流程化、知识库集成化，从而提高健康管理师的工作效率， 加强与患者间的互动，增强管理者对健康管理机构运营情况的了解。

项目二：品达通用权限

黑马程序员Java品达通用权限项目，基于SpringCloud SpringBoot 的微服务框架的权限管理解决方案_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1tw411f79Ewww.bilibili.com/video/BV1tw411f79Ewww.bilibili.com/video/BV1tw411f79E

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1d1iNdZVt9VZt5ZW9ImObRw提取码：5901

内容要点：对于企业中的项目绝大多数都需要进行用户权限管理、认证、鉴权、加密、解密、XSS防跨站攻击等。这些功能整体实现思路基本一致，但是大部分项目都需要实现一次，这无形中就形成了巨大的资源浪费。本项目就是针对这个问题，提供了一套通用的权限解决方案。

1.基于SpringCloud(Hoxton.SR1) +SpringBoot(2.2.2.RELEASE) 的微服务框架

2.具备通用的用户管理、资源权限管理、网关统一鉴权、XSS防跨站攻击等多个模块

3.支持多业务系统、多服务并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架

4.采用SpringBoot、Zuul、Nacos、Fegin、Ribbon、Hystrix、JWT Token、Mybatis Plus等主要框架和中间件。

项目三：闪聚支付

黑马程序员Java大型分布式微服务闪聚支付项目，Java移动支付全生态系统，掌握大厂支付核心技术_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV17v411V79cwww.bilibili.com/video/BV17v411V79cwww.bilibili.com/video/BV17v411V79c

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1XUl1UvghcSvCqkTOH2noCA提取码：5900

内容要点：闪聚支付是一个提供聚合支付的平台，目前主要的做法是线上聚合收银台（开放API），线下C2B一码多付、B2C商家扫码。闪聚支付不仅应以SaaS服务形式，为各商户提供订单管理、门店管理、财务数据统计等基础服务，还以支付为入口，通过广告、营销、金融等服务，构建一个移动支付的全生态系统。

项目四：集信达短信平台

https://www.bilibili.com/video/BV1Jb4y1d7GY?spm_id_from=333.999.0.0www.bilibili.com/video/BV1Jb4y1d7GY?spm_id_from=333.999.0.0www.bilibili.com/video/BV1Jb4y1d7GY?spm_id_from=333.999.0.0

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1XbMHKcUc8SGIGqZVNaSzyw提取码：12p0

内容要点：随着企业业务扩张、短信规模化使用，传统短信平台的接入方式和单一的信息发送功能，已不能满足现代企业管理的需求，所以统一入口、减少对接成本、简单易行的操作与维护、高稳定、高可靠的移动信息化应用成为短信平台发展趋势。

1.智能均衡分配、高可用、大吞吐的企业级解决方案

2.保证短信高效、准确的送达、简易的操作对接方式

3.通过对服务的解耦、通讯方式的升级来提升系统的吞吐量

4.在多通道的加持下，通过智能动态的通道评级、选举、降级、热插拔，增强了系统的健壮性，摆脱对单一通道的依赖

5.提供多种对接方式，满足企业内部的各种需求

项目五：Java项目《iHRM 人力资源管理系统》

黑马程序员Java项目SaaS移动办公完整版《iHRM 人力资源管理系统》，跨行业SaaS办公整合性解决方案_哔哩哔哩_bilibili

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1VkIaI83sCO0CBGkHXOfrzA提取码：13p7

内容核心：iHRM是一款基于SaaS平台的人力资源管理系统， 企业通过该系统可以完成员工管理、审批管理、考勤管理、社保公积金管理、薪资管理等功能，为企业的人力资源管理提供一站式解决方案。

项目六：Java在线支付，全面掌握Java（微信+支付宝等）常用支付方式

黑马程序员Java在线支付教程，全面掌握Java（微信支付+支付宝支付等）常用支付方式_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1LU4y1h736www.bilibili.com/video/BV1LU4y1h736www.bilibili.com/video/BV1LU4y1h736

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1foJqYHEiuenhRBqvzmA0Eg提取码：13p6

内容核心：讲解了微信支付、支付宝支付，同时讲解了商家生成门店二维码，并扫码支付，内容丰富，学完本套课程即可掌握常用的支付方式

项目七：Java项目《好客租房》

黑马程序员Java项目《好客租房》，Java企业级解决方案（Spring全家桶+分布式解决方案+微信授权+爬虫解决方案等）_哔哩哔哩_bilibili

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/19RVSrIU82cZYSjFAtz0_NA提取码：12p8

内容核心：《好客租房项目》采用SOA架构思想进行设计，采用SpringBoot、SpringMVC、Mybaits、Dubbo等技术框架实现，好客租房是直接促成房东与租户对接的生活服务平台，他包含房东发布房源，租户多维度寻找房源，智能匹配房源，近期行情查询等功能。减少中间环节产生的费用，提高房东与租户匹配的成功率。

项目八：Java项目《万信金融》

黑马程序员Java项目《万信金融》企业级开发实战，全网最全面的Java互联网金融行业解决方案_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1Ub4y1f7rkwww.bilibili.com/video/BV1Ub4y1f7rkwww.bilibili.com/video/BV1Ub4y1f7rk

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/16WDcuH8nqq2vTaqspFPy9A提取码：12p2

内容核心：万信金融是一个P2P（person-to-person）金融平台， 采用银行存管模式，为用户提供方便、快捷、 安心的P2P金融服务。项目包括交易平台和业务支撑两个部分，交易平台主要实现理财服务，包括：借钱、出借等模块；业务支撑包括：标的管理、对账管理、风控管理等模块，项目采用先进的互联网分布式系统架构进行研发，保证了P2P双方交易的安全性、快捷性及稳定性。

项目九：Java项目《瑞吉外卖》

黑马程序员Java项目实战《瑞吉外卖》，轻松掌握springboot + mybatis plus开发核心技术的真java实战项目_哔哩哔哩_bilibili

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1bxEy2bHiCYQtouifUppsTA

提取码：1234

内容核心：以当前热门的外卖点餐为业务基础，业务真实、实用、广泛。基于流行的Spring Boot、mybatis plus等技术框架进行开发，带领学员体验真实项目开发流程、需求分析过程和代码实现过程。学完本课程能够收获：锻炼需求分析能力、编码能力、bug调试能力，增长开发经验。

项目十：Java项目《学成在线》

黑马程序员Java企业级实战开发《学成在线》微服务项目，基于SpringCloud、SpringCloudAlibaba技术栈开发，项目搭建到选课支付学习全通关_哔哩哔哩_bilibili

视频资料链接：https://pan.baidu.com/s/1Z2TnMADNPImMPIK5EJQ1-A?pwd=9987

提取码：9987

内容核心：本课程以在线教育业务为基础，基于当前热门的 Spring Cloud 微服务技术栈进行设计，采用Nginx、SpringBoot、Spring Cloud、MyBatis-Plus、MQ、Redis、Elasticsearch等框架和中间件为基础进行开发，带领学员体验Java大型项目从需求分析、架构设计、编码、调试、测试的整个过程。 注：项目集成门户后需要使用http://www.51xuecheng.cn域名进行调试，如果视频中使用的是其它域名请改成http://51xuecheng.cn。

二、java学习路线？

下面我们来说说Java开发介绍。

1. DOS常用命令

2. JVM、JRE、JDK之间的关系

3. Java开发环境的搭建：安装JDK，配置环境变量

4. Java入门程序（Java的开发流程）

5. Java的注释，标识符、标识符的命名规范

6. Java基本数据类型

7. 变量和常量的定义及初始化

8. Java的运算符

9. 运算符的优先级

10. Java分支语句之if...else

11. 循环的嵌套

12. 方法的定义

13. 方法的形参和实参

14. 方法的压栈

15. 方法的递归调用

三、如何学习JAVA？

1:系统学习一下java的语法.语法要需的精通.. 2:下面四个一定要掌握.这是将来工作的核心; a:java的面向对象编程(此为重中之重) b:java类集 c:java.IO d:java的数据库编程 3:自己一定要勤动手.只有写的多才会融会贯通,不会的可以去网上找高手问.所以.不会的程序可以从别人那拿来用...但是java程序编程的设计思想自己一定要弄明白,因为找个谁也教不了你.如果你想成为高手.必须要学习和考虑程序的设计思路 如果想做web开发,还要学习 html css js servlet jsp 数据库(mysql oracle 等等),如果有时间还要学习框架例如 struts2 hibernate spring 等等

四、机器学习可以实战的案例

机器学习可以实战的案例

在当今信息时代，数据是一种宝贵的资源，而机器学习是利用这些数据来让计算机系统进行学习和改进的技术。机器学习的应用已经渗透到各个领域，从医疗保健、金融、零售到交通、娱乐等行业都能看到它的身影。在本文中，我们将探讨一些机器学习在实战中的成功案例，展示其在不同领域的应用和影响。

医疗保健领域

在医疗领域，机器学习的应用正在为医生提供更准确的诊断和治疗方案。例如，利用机器学习算法可以分析大量的医学影像数据，帮助医生检测疾病的迹象，识别肿瘤和其他异常情况。此外，机器学习还可以根据患者的个体特征和病史，预测疾病的发展趋势，为医疗决策提供支持。

金融领域

在金融领域，机器学习被广泛应用于风险管理、欺诈检测、信用评分等方面。通过分析历史交易数据和市场趋势，机器学习可以帮助金融机构预测风险事件的发生概率，制定相应的风险控制措施。同时，机器学习还能够识别异常交易行为，提高金融安全性。

零售领域

在零售领域，机器学习可以通过分析顾客的购买行为和偏好，为商家提供个性化推荐和营销策略。通过建立用户画像和预测模型，商家可以更好地了解顾客需求，提高销售转化率和客户满意度。同时，机器学习还可以优化库存管理和供应链规划，降低成本，提高效率。

交通领域

在交通领域，机器学习被应用于交通流量预测、智能交通管理等方面。通过分析历史交通数据和实时路况信息，机器学习可以预测交通拥堵情况，提前进行交通管控，缓解拥堵问题。同时，机器学习还可以优化交通信号控制系统，提高道路利用效率，减少交通事故发生率。

娱乐领域

在娱乐领域，机器学习被应用于内容推荐、个性化服务等方面。通过分析用户的观看历史和喜好，机器学习可以为用户推荐更符合其兴趣的影视作品和娱乐内容，提高用户体验和忠诚度。此外，机器学习还可以根据用户的反馈和行为调整服务策略，不断优化用户满意度。

总的来说，机器学习在各个领域都有着广泛的应用前景，其实战案例不断涌现，为人类社会带来了许多便利和改变。未来，随着数据规模的不断扩大和算法算力的不断提升，机器学习将发挥越来越重要的作用，推动各行各业的发展和进步。

五、机器学习实战宋能辉

近年来，机器学习在各个领域展现出了强大的应用潜力，尤其是在人工智能领域。作为一项引领未来的技术，机器学习的应用正在不断拓展和深化。而在这个充满挑战和机遇的领域中，机器学习实战一直被认为是深入理解和应用机器学习算法的关键环节之一。

机器学习实战的重要性

正如著名专家宋能辉所言，理论知识固然重要，但实践经验更为宝贵。在机器学习领域，仅仅掌握理论知识是远远不够的，只有通过实战经验的积累和应用才能真正掌握和运用各种机器学习算法。通过实际的项目实践，我们才能更好地理解算法背后的原理，更深入地发现问题并解决问题。

而要进行有效的机器学习实战，我们需要掌握数据处理、特征工程、模型选择与调优等关键步骤。这些步骤都需要结合实际项目的需求和特点来制定合适的方案，才能达到预期的效果。在这个过程中，经验丰富的机器学习从业者如宋能辉，能够给出宝贵的建议和指导，帮助我们更快地上手项目，更高效地解决问题。

机器学习实战的挑战与机遇

随着人工智能技术的不断进步和普及，机器学习实战面临着越来越多的挑战和机遇。挑战在于不同领域的应用需求日益复杂多样，要求我们不断学习和更新知识，不断优化和改进算法，以应对各种新情况和需求。

而机遇也同样巨大，随着大数据、云计算等新技术的发展，机器学习实战的应用场景将越来越广泛。对于有志于从事机器学习领域的人来说，学习并掌握好机器学习实战技能，将是未来发展的重要 tro。借助机器学习实战的经验，我们可以更好地应对市场需求，实现个人职业的发展和突破。

结语

作为一项前沿的技术领域，机器学习实战为我们提供了无限可能。如果我们能够不断学习、实践、总结经验，并和像宋能辉这样的领域专家多交流，相信我们一定能够在机器学习领域取得更大的突破和成就。

六、机器学习实战 azw3

机器学习实战：探索数据科学的奥秘

在当今数字化时代，数据被认为是新的石油，而数据科学家则是探明这一宝藏的探险家。机器学习作为数据科学领域的重要分支，正在逐渐成为企业和研究机构利用数据进行决策和预测的关键工具。本文将探讨机器学习实战的重要性，以及如何运用这一技术来解决现实世界中的问题。

什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能的应用，通过训练模型来使计算机系统从数据中学习并提高性能。与传统的编程方法不同，机器学习依赖于数据驱动的方法，模型通过大量数据进行训练，从而能够自动进行预测和决策。

机器学习广泛应用于各行各业，包括金融、医疗、电子商务等领域。通过机器学习算法，企业可以更好地理解客户行为、优化运营流程、提高产品推荐的精准度等，从而获得商业竞争优势。

机器学习实战的重要性

尽管机器学习在理论上有很多优势，但实际应用中却面临着诸多挑战。机器学习实战是将理论知识与实际问题相结合的过程，能够帮助数据科学家更好地理解问题、选择合适的算法、处理数据并验证模型的有效性。

机器学习实战的过程中，数据清洗、特征提取、模型选择和评估等步骤至关重要。只有通过实际实践，数据科学家才能不断积累经验，提升解决问题的能力。

运用机器学习解决实际问题

现实世界中存在着各种各样的问题，而机器学习可以为我们提供更好的解决方案。例如，在金融领域，机器学习可以帮助银行识别信用卡欺诈行为；在医疗领域，机器学习可以根据患者的病历预测疾病风险。

通过将机器学习技术应用于实际问题中，我们可以更好地挖掘数据的潜力，为社会创造更大的价值。只有将理论知识与实践相结合，才能真正发挥机器学习的潜力。

结语

机器学习实战是数据科学领域中至关重要的一环，只有通过不断的实践和探索，我们才能更好地理解数据背后的规律，提升预测和决策的准确性。希望本文能够为正在学习机器学习的同学们提供一些启发，让我们一起探索数据科学的奥秘。

七、机器学习入门到实战pdf

机器学习入门到实战PDF - 从理论到应用的完整指南

在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了技术领域中一个不可或缺的部分。无论是在商业领域还是学术界，机器学习的技术都被广泛应用。对于想要深入了解机器学习的人来说，一本全面的书籍是必不可少的。而《机器学习入门到实战PDF》就是这样一本能够帮助你从理论到应用全面掌握机器学习的指南。

为什么选择《机器学习入门到实战PDF》？

《机器学习入门到实战PDF》一书囊括了机器学习的基础知识到实际应用的全过程，适合各种不同层次的读者。无论你是初学者还是已经有一定机器学习基础的专业人士，本书都能为你提供有益的知识和实践指导。

在本书中，作者从最基础的机器学习概念开始讲起，逐步深入介绍了各种经典的机器学习算法，并通过实战案例帮助读者将理论知识应用到实际项目中。无论你是想要学习机器学习的基础知识，还是想要提升自己在实际项目中的应用能力，本书都能满足你的需求。

内容概览：

• 第一部分：机器学习基础 - 介绍了机器学习的基本概念、算法分类以及常用工具和库的使用方法。
• 第二部分：监督学习 - 深入讨论了监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树等，并提供了相关实例帮助读者理解。
• 第三部分：无监督学习 - 探讨了无监督学习的相关算法，如聚类、降维等，并通过实际案例展示了其应用。
• 第四部分：深度学习 - 着重介绍了深度学习的原理和常见网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。
• 第五部分：机器学习实战 - 通过真实案例和项目实践，帮助读者将所学知识应用到实际项目中，提升应用能力。

学习机器学习的建议：

想要在机器学习领域取得成功，除了阅读相关书籍和资料，还需要进行大量的实践和项目实战。只有通过不断地实践和尝试，才能真正掌握机器学习的精髓。

另外，与其他机器学习爱好者一起讨论和分享经验也是非常重要的。加入机器学习社区，参与讨论，与他人交流学习心得和项目经验，可以帮助你更快地成长和进步。

总之，《机器学习入门到实战PDF》是一本值得一读的机器学习指南，无论你是初学者还是专业人士，都能从中受益。通过系统学习本书的内容，并结合实际项目实践，相信你能够在机器学习领域取得更好的成就。

八、机器学习实战第2讲

在本文中，我们将深入探讨机器学习实战第2讲的相关内容。作为机器学习的重要环节之一，这一讲将带领读者进一步了解和掌握机器学习中的关键概念和技术。

机器学习模型介绍

在第2讲中，我们将介绍各种机器学习模型的基本原理和应用场景。从监督学习到无监督学习，以及强化学习，我们将帮助读者建立起对不同模型之间区别和联系的清晰认识。

数据预处理

除了模型本身的介绍，数据预处理也是机器学习中不可或缺的一部分。我们将详细讨论数据清洗、特征选择、特征编码等关键步骤，并分享一些实战经验和技巧。

模型评估与调参

了解模型的指标评估和参数调优对于机器学习的成功至关重要。我们将介绍常用的评估指标、交叉验证技术，以及调参方法，帮助读者更好地提升模型的性能。

应用案例分析

最后，我们将通过一些实际案例来展示机器学习在不同领域的应用。从金融到医疗，从社交网络到电商，机器学习的应用无处不在，希望这些案例能够带给读者一些灵感和启发。

总结

通过机器学习实战第2讲的学习，读者将能够更深入地理解机器学习的核心概念和技术，为未来在实际项目中应用机器学习打下坚实的基础。希望本文能够帮助读者更好地掌握机器学习的精髓。

九、机器学习实战第2章

机器学习实战第2章：探索数据预处理

在机器学习领域，数据的质量和预处理对模型的性能至关重要。第2章将带领您深入探讨数据预处理的重要性和各种技术方法。数据预处理是机器学习中一个至关重要的步骤，它涉及到数据的清洗、转换、归一化等操作，对数据进行有效的预处理可以提高模型的准确性和泛化能力。

在本章中，我们将介绍数据预处理的基本概念和常见的技术方法，包括缺失值处理、数据标准化、特征选择等。了解这些技术方法将有助于您在实际的机器学习项目中更好地准备和处理数据。

缺失值处理

缺失值是数据中常见的问题之一，处理缺失值是数据预处理的重要一环。在本章中，我们将介绍处理缺失值的几种方法，包括删除缺失值样本、填充缺失值等。针对不同类型的数据和问题，选择合适的缺失值处理方法十分重要。

数据标准化

在实际的机器学习任务中，数据通常具有不同的尺度和分布特点，数据标准化是一种常用的数据预处理技术，旨在将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。通过数据标准化，可以有效地减少不同特征之间的尺度差异，提高模型的性能。

特征选择

特征选择是指从原始数据中选择对建模有帮助的特征，剔除冗余或无用的特征。在机器学习实战中，特征选择是一个值得深入研究的领域，好的特征选择能够提高模型的精度和泛化能力，降低过拟合的风险。

通过对数据预处理技术的深入研究和实践，可以更好地理解数据对模型的影响，提高机器学习模型的效果和性能。希望本章的内容能为您在机器学习实战中的数据预处理工作提供一些帮助和启发。

十、机器学习实战第14章

机器学习实战第14章

介绍

机器学习实战第14章讨论了深度学习模型在自然语言处理领域的应用。随着人工智能技术的不断发展，深度学习在自然语言处理中的应用已经取得了很大的进展，为文本分类、情感分析、机器翻译等任务提供了强大的工具。

内容概述

本章首先介绍了自然语言处理的基本概念，包括词嵌入、文本表示等内容。接着详细讲解了深度学习模型在自然语言处理中的应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。最后通过案例分析展示了深度学习模型在文本分类和情感分析任务中的效果。

关键内容

• 自然语言处理基础知识
• 深度学习模型在自然语言处理中的应用
• 文本分类和情感分析案例分析

自然语言处理基础知识

在自然语言处理中，词嵌入是一种常用的技术，它将文本中的词语映射到高维空间中的连续向量，以便计算机能够更好地理解词语之间的语义关系。文本表示是将文本数据转换为计算机可处理的形式，通常采用词袋模型或者TF-IDF方法。

深度学习模型在自然语言处理中的应用

深度学习模型在自然语言处理中表现出色，其中卷积神经网络适用于文本分类等任务，而循环神经网络在处理时序数据时有很好的效果。此外，注意力机制在机器翻译等任务中也大放异彩。

文本分类和情感分析案例分析

案例分析展示了深度学习模型在文本分类和情感分析任务中的应用。通过对大量文本数据的训练，深度学习模型可以有效地识别文本中的主题或情感倾向，为企业决策提供有力支持。

结论

机器学习实战第14章深度探讨了深度学习在自然语言处理领域的应用，为读者提供了解决文本分类、情感分析等问题的实用方法和技巧。希望本章内容能够帮助读者更好地理解深度学习在自然语言处理中的价值和应用。