面向对象死锁，面向对象操作

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软件体系结构的体系风格

1、软件架构分为数据流风格、调用／返回风格、独立构件风格、虚拟机风格和仓库风格。(1)数据流风格：数据流风格包括批处理序列和管道／过滤器两种风格。

2、体系结构风格反映了领域中众多系统所共有的结构和语义特性，并指导如何将各个模块和子系统有效地组织成一个完整的系统。

3、要为系统选择或设计某一个体系结构风格，必须根据特定项目的具体特点，进行分析比较后再确定，体系结构风格的使用几乎完全是特定的。面向数据流，按照一定的顺序从前向后执行。

4、软件体系结构是具有一定形式的结构化元素，即构件的集合，包括处理构件、数据构件和连接构件。处理构件负责对数据进行加工，数据构件是被加工的信息，连接构件把体系结构的不同部分组组合连接起来。

1、好处并发编程之所以让人迷惑是因为有不止一种问题的解决需要使用并发，也有不止一种方法去实现并发，而且他们之间也没有清晰的映射。使用并发编程来解决的问题可以划分为两类，即“speed”和“designmanageability”。

2、缺点过度封装：使用OOP时，会把一些复杂的问题分拆抽象成较简单的独立对象，通过对象的互相调用去实现方案。但是，由于对象包含自己封装的数据，一个问题的数据集会被分散在不同的内存区域。

3、个人认为java的最大优点是开源，但是这往往也成了最大的缺陷了，无法定义一个好的标准使得开发时使用了框架，在新的程序员来到公司时必须先了解框架，延缓了开发的时间。所以java的前景应该是稳定而光明的。

在进行web开发中，需要掌握很多的相关知识，并且需要掌握数据库的知识。在开发过程中，数据库的使用是非常重要的，这样才能更好的掌握开发。

J2EE是Java2的企业版，主要用于分布式的网络程序的开发，如电子商务网站，OA系统和ERP系统。

框架，struts2，hibernate4，mybatis3，spring4，spring mvc，这些东西都要掌握，但是整个JAVA体现想要理解的还算可以确实有些难度，自己的话，基本没啥可能了。

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你需要精通面向对象分析与设计(OOA/OOD)、涉及模式(GOF，J2EEDP)以及综合模式。你应该了解UML，尤其是class，object，interaction以及statediagrams。

1、面向对象数据库系统（ObjectOrientedDataBaseSystem，简称OODBS）是数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物。

2、大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

3、面向对象是一种认识方法学，也是一种新的程序设计方法学。把面向对象的方法和数据库技术结合起来可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致。

4、数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。

1、快速学习能力在大数据工作中，快速学习能力是非常重要的，这样数据工程师才能早很快的时间里面熟悉不同的项目，并且能够在短时间里面成为大数据专家。

2、大数据所需技能：linux 大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用mapreduce对数据进行处理。

3、学习大数据还需要具备理性和客观的思维，这样对于分析数据和学习相关知识具有很大的优势。

4、入行大数据需要掌握的技能：数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

5、作为一名大数据分析师，需要掌握以下技能：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。

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