本文目錄一覽：
在java裡面的向上轉型和向下轉型的具體好處在哪裡？
java裡面的向上轉型和向下轉型的具體好處如下：
1.轉型是在繼承的基礎上而言的，繼承是面向對象語言中，代碼復用的一種機制，通過繼承，子類可以復用父類的功能，如果父類不能滿足當前子類的需求，則子類可以重寫父類中的方法來加以擴展。
2.向上轉型：子類引用的對象轉換為父類類型稱為向上轉型。通俗地說就是是將子類對象轉為父類對象。此處父類對象可以是介面
向上轉型時，父類指向子類引用對象會遺失除與父類對象共有的其他方法，也就是在轉型過程中，子類的新有的方法都會遺失掉，在編譯時，系統會提供找不到方法的錯誤。實例如下：
public class Animal {
public void eat(){
System.out.println(“animal eatting…”);
}
}
class Bird extends Animal{
public void eat(){
System.out.println(“bird eatting…”);
}
public void fly(){
System.out.println(“bird flying…”);
}
}
class Main{
public static void main(String[] args) {
Animal b=new Bird(); //向上轉型
b.eat();
b.fly(); //此處提示在Animal中沒有定義fly方法。
｝
如何理解java中的向下轉型
Java里只有兩種,一種是向上轉型,一種是向下轉型,其實原理都是一樣的.
比如
人(People)
繼承了
動物
這個類(Animal)
則向上轉型代表
把子類賦值給父類
Animal
a
=
new
People();
向下轉型則將父類的引用還原成實際的子類
People
p
=
(People)
a;
但是向下轉型一定要是實際的子類,否則會報錯.
比如現在多了一個
猴子(Monkey)
類
繼承
動物類
之前
a
是通過
new
People()
得來的
但是向下轉型的時候是不能轉為猴子的,否則會報類轉換異常.
如
Monkey
m
=
(Monkey)
a;
這樣是會報錯的.
用我們的語言其實也好理解,比如
人是屬於動物,但是人不屬於猴子,反之亦然,猴子也不屬於人,但是是動物
Java程序員如何轉型做大數據
1、技術日漸成熟，應用空間得以拓展
大數據技術，最早於1980年被首次提及，卻在近幾年才獲得突飛猛進的發展。相較於幾十年前神經網路演算法捉襟見肘的計算能力，如今處理器對大規模數據的高速處理能力無疑發揮了關鍵性的作用。藉助於處理器的高性能，使我們短時間內完成PB 級數據的機器學習和模型訓練成為可能，由此為高度依賴深度學習的圖像、語音識別產品的快速迭代奠定基礎，大數據應用空間得以拓展，也由此催生了提供相關產品與服務的技術公司。
2、重視數據資產，數據挖掘已成必然
現代信息技術使每日產生的數據量呈指數級增長，企業發展再也無法迴避對數據價值的挖掘與利用。電商平台利用畫像做個性化推薦，互聯網金融公司利用高危識別技術管控金融風險，滴滴出行利用交易數據通過實時定價優化利潤……這些都是對大數據價值的發掘和利用。隨著數據資產意識的加強，數據挖掘也將獲得越來越多結合具體行業場景的重視。
3、技術催生業務新模式，蘊含創業新契機
大數據產業鏈，催生出針對不同版塊提供產品和服務的業務組合新模式，無論是利用推薦演算法做內容服務的今日頭條，還是基於數據整合提供監測服務的 TalkingData，或者是提供底層架構支持的阿里雲，無不是發覺了大數據產業鏈條所蘊含的創業先機。
大數據創業，時至今日熱度不減，雖難出BAT那樣巨頭獨大的局面，其提供的相對公平的競爭機會，依然在吸引著新的創業公司加入。
4、市場供不應求，崗位挑戰空間大
翻看大數據相關招聘崗位，一方面是供不應求的招聘局面，另一方面是騰訊、華為等大牌互聯網公司開出的誘惑薪資，都讓普通崗位的程序員躍躍欲試。
再加上這些崗位相比於傳統的軟體工程，有更高的挑戰空間和更大的難度，自然引得更多人才進入到這個領域。
大數據相關崗位有哪些？
1. 偏技術的「演算法工程師」
利用演算法手段，構建機器學習模型，解決諸如「人臉識別」、「支付風險管控」等高難度問題。它往往既需要工程師在具體問題上有足夠的專註力，也需要對相關的演算法有足夠深度的了解。
2. 偏業務的「數據挖掘工程師」
結合計算機知識，重點攻克複雜業務的演算法化和模型化難題。與演算法工程師的要求不同，它往往不需要工程師在演算法上探索得足夠深入，卻對知識的廣度和技能的交叉度有較高的要求，還需要工程師具備相當和快速的業務理解能力。當然了，對數據的高敏感性也必不可少。
技術 Leader 最想要什麼樣的人？
1、最好，你是個獨當一面的全才
基礎條件：紮實的計算機基礎、邏輯能力、英文等素質
保障條件：聰明、學習能力強
加分條件：大規模集群開發經驗；上層數據應用優化經歷；熟悉聚類、分類、推薦、
NLP、神經網路等常見演算法；會數據處理，還熟悉聚類、分類、推薦、NLP、神經網路等各種常見演算法……
2、退而求其次，有配合團隊的長板優勢
全才難得，退而求其次，針對不同崗位吸收具有不同特長的人才，以追求團隊整體配合的平衡，也不失為一個策略。
計算機視覺領域的大數據公司，往往需要自己的團隊中同時具備如下特長的成員。比如精通演算法的人才：把圖像識別相關演算法模型調整到極致；工程實力型人才：高性能實現訓練好的演算法模型，或者幫團隊搭建一整套視頻圖像數據採集、標註、機器學習、自動化測試、產品實現的平台。
即便同一演算法工程團隊內部，成員的技能側重點也要合理搭配，以互為補充。比如，有人專註核心演算法研究，就要有人擅長業務分析，專註業務演算法模型的實現。
因此，對於想轉型大數據的普通程序猿來說，梳理清楚自己現有技能對於新團隊的價值非常重要，這是促使新團隊決定吸收自己的關鍵。比如，發揮硬體和底層系統工作經歷在演算法高速實現上的優勢，一旦通過自身擅長的技能切入新團隊之後，就有了更多橫向發展的機會，幫助自己在大數據相關領域建立更強競爭力。
3、相較當前技能水平，紮實的基礎和成長空間更被看重
當前技能水平好比是術，而紮實的計算機基礎則處於道的層面，諸如Spark等工具性知識通過後期學習便能輕易掌握，而如果缺少了C++/Java基礎想進步卻絕非易事。比如，如果演算法、數據結構比較強，編程語言上對 C++ 理解較深入，在應用層的學習上，就可能會比其他人快很多。
有人將程序猿能力抽象為一個金字塔模型，雖然對計算機語言的精通是每個工程師都注重的能力，但越基礎的素養越蘊含了更多的發展潛力。相比單純苛責當前技能，能利用基礎素養勝任一部分基礎工作，然後通過1-2年鍛煉接受更複雜問題的程序猿，反而更受企業青睞。
TalkingData 大數據招聘負責人曾直言道，相比於對 Spark 了解更多的人，他們更願意招收那些 Java 學得好的人。因為 Spark 的介面學習起來相對容易，但是要想精通 Java 是一件很難的事情。如果把 Java 或者 C++ 學透了，那麼對計算機技術的認識將很不一樣。
轉型大數據，要點歸納
1、重視基礎
2、發揮專長
3、準備充分
4、首選公司內部轉崗
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/294200.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 