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新手如何学习Java
C语言，数据结构，线性代数，网络工程都看看，然后学Javase（封装，继承，多态，集合，多线程，io等）接着Javaweb（html，css，js，ajax，jquery等）最后Javaee（ssh，ssm等框架）基本就可以找工作了，当然这只是入门，路很长。可以看看我写的一些心得体会，可能对你有所帮助。
怎样学习Java
学习计划
首先，我把Java系统学习分成两个阶段。
第一阶段：建立完整的的技术栈，成为一个有富于生产力的高级软件工程师。
在这个阶段要掌握一系列的基础知识和工具。这些东西前后关联，所以学习过程成线性顺序，要从上往下进行。
下面是第一阶段的学习路线：
第二阶段：这个阶段的目标是成为Java技术专家、架构师，因此必须在上一阶段的技术上，往高处（例如设计模式、大数据）走，往深处（Spring源码、Java虚拟机）走。
这个阶段的知识，并不存在前后的关联。在完成第一阶段的学习之后，完全看工作的需要，以及个人的兴趣，安排学习的优先级。
下面是第二阶段的学习目标：
接下来，我就点一下这个学习计划中的“关键点”。
Servlet
要成为一个优秀的Javaweb专家。无论是你用SpringMVC实现的普通REST接口，还是微服务。往深地走，都要深刻理解Servlet以及容器（例如Tomcat）.
因此，在深度学习微服务，以及SpringMVC之前，一定要把Servlet学精，因为他是整个Javaweb的基石。所以，在成为软件专家的路上，Servlet是最基本的垫脚石，务必重视。
SQL
在我作为程序员入行的时候，没少在SQL语言下功夫，尤其是在SQL语言优化方面，包括在存储过程中各种折腾。
但现在，SQL优化在开发过程中的优先级显著降低，有几个原因：
各种ORmap框架（例如Hibernate、Mybatis）的出现，使SQL的工作量大大降低。各种ORmap框架本身也会对编写的、自动生成的SQL进行优化。当前的服务器架构，如果要提高性能，首先应该考虑架构的横向扩展性，而不是在SQL上进行极端优化。但现在也不是说可以完全“任性”地编写SQL。只是说对于程序员，只要掌握最常见的SQL优化原则，做到工整就够了。
缓存、队列
缓存，队列。业界都有了较成熟的方案，例如Redis，ActiveMQ等。在学习的过程中，第一步是掌握核心概念，以及他们要解决的问题。然后就要亲自安装，使用这些软件，建立感性的认识。
其次就是在掌握核心概念的基础上，掌握这些开源软件的JavaAPI，然后试着在此基础上，编写典型的Demo，从而在Java语言层面上彻底掌握。
至于有些朋友提到的把概念再“实现一遍”。不知道朋友指的是使用API，还是把缓存和队列软件，用Java语言实现一下。如果是后者，不是说不可以，关键是太费时间。同时，就业界实践来说，不是特别必要。如果你真有兴趣，把优先级放低一点，作为一个更长期的目标。
Linux
这个学习计划是一个长期的，深入的学习计划。最终是要成长为技术专家、或架构师。那么有必要适时的掌握下Linux。因为在实践中，服务器往往委托于Linux服务器。而且将来，还有不少开源软件只能在linux上运行。
因此，在开始学习缓存和队列前，需要先掌握了Linux的基本用法。然后再学习的过程中，就把这些开源软件在Linux上运行。
这样，在你学习Java的过程中，顺便也把Linux学习了，这远比你将来单独学习Linux要有趣，印象要深刻。
微服务
微服务并不是一门具体的技术，而是一个设计理念，很多语言和框架都可以实现，例如Java中的SpringMVC等。
因此，如果已经掌握了SpringMVC、Springboot。那么对微服务的掌握是水到渠成的事情。你要做的就是注意力放在微服务的应用场景上。
设计模式
设计模式是较为靠上的东西。如果Java基础不是太好的话，很容易陷入空泛，眼高手低。
如果你的Java基础太薄弱，例如没有掌握“抽象类”。那么我建议你先把设计模式学习停一下，先把Java的基础知识补充下，至少要学完《Java核心技术》第六章，也就是掌握完整的现象对象的概念。然后再回来学习设计模式。
在学习设计模式的时候，一定要动手。最起码要把书中列举的设计模式，用Java语言实现一下。如果你阅读时是经典的GOF《设计模式》，其中的代码（用C++描述），就不容易用Java实现。建议你可以参照《HeadFirst设计模式》，其中的demo都是短小精悍，很适合用Java来实现。
这样，一则有利于理解设计模式。二则在学习设计模式的过程中，也进一步增强对Java基础知识的掌握。这种学习过程是一个相互促进的过程。
学习笔记很重要
特别重要的一点，学习的过程中，尽量的写学习笔记，其中包括难点和重点。
因为，系统深入的学习Java必然是一个长期的，综合的过程。到后期，一定会出现学着后面，忘了前面。如果你没有学习笔记，又没有实践中积累的代码，那么就会出现边学边忘的情况。
而有了学习笔记，可以给自己的学习留下了“踪迹”，以后复习的时候用来参考，很快就能把早前学习的记忆“唤醒”。
而且，这些学习笔记在后来的工作中，还能成为自己的参考手册，随用随查。
还有，那就是学习笔记还是一个特别好的面试宝典。因为既然你记下了笔记，这些东西往往经过你深度思考，深度消化的东西，也是你区别于其他工程师的卓越之处。
此回答转自乐字节
压缩pdf文件有什么工具推荐
这个网站估计可以帮到你：
https://smallpdf.com/cn/compress-pdf
基本不用介绍，你一看就明白
值得注意的是：
如果PDF里面的图片太大把图片压缩一下。
下载一个“智图”客户端即可解决。
建议把图片压缩之后做成PDF，然后在用刚才说到的网址进行压缩。即使没有任何基础的人也是一看就明白的。
数据分析有哪些工具
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。
我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：
1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。
2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。
所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字
DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。
上图先，先看些基本图
各种数据分析好后，可以做成组合图册：
重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。
如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。但不适合我，所以我这里就不进行推荐了。
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