当前位置: 首页 > news >正文

【猿灰灰赠书活动 - 02期】- 【Java从入门到精通2023年7月最新(第7版)】

说明:博文为大家争取福利,与清华大学出版社合作进行送书活动
图书:《Java从入门到精通》

一、好书推荐

图书介绍

Java入门经典,95万Java程序员的入行选择。配备升级版Java开发资源库,在线大咖课+在线答疑,学习1小时,训练10小时,从入门到项目上线,打造全新学习生态。

《Java从入门到精通(第7版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细讲解了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识。全书分为4篇共24章,内容包括初识Java,开发工具(IDEA、Eclipse),Java语言基础,流程控制,数组,类和对象,继承、多态、抽象类与接口,包和内部类,异常处理,字符串,常用类库,集合类,枚举类型与泛型,lambda表达式与流处理,I/O(输入/输出),反射与注解,数据库操作,Swing程序设计,Java绘图,多线程,并发,网络通信,飞机大战游戏,MR人脸识别打卡系统。书中所有知识都结合具体实例进行讲解,涉及的程序代码都给出了详细的注释,这可以帮助读者轻松领会Java程序开发的精髓,并快速提高开发技能。

本书主要面向对Java开发感兴趣的初学者,从入门到精通
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

编辑推荐

“软件开发视频大讲堂”丛书是清华社计算机专业基础类零售图书畅销品牌之一。

(1)2008—2023年,丛书累计修订7次,销售400万册,深受广大程序员喜爱。

(2)4本荣获“全行业优畅销书”奖,1本荣获清华社“专业畅销书”一等奖,多数品种在全国计算机零售图书排行榜排行中名列前茅。

(3)实用、易懂、资源丰富,被数百所高校选为专业课教材。

《Java从入门到精通(第7版)》以长更新稳定版本JDK 19为基础,图书特点如下。

  1. 学通Java只需要4步:基础知识→核心技术→高级应用→项目实战,符合认知规律。

  2. 249集同步教学微课+强化实战训练+在线答疑,夯实基础,精准,有效,速练,适合自学。

  3. 219个应用实例+149个编程训练+96个综合练习+2个项目案例,学习1小时,训练10小时,从入门到项目上线,真正成为Java高手。

  4. 根据图书首页说明,扫描书中二维码,打开明日科技账号注册页面,填写注册信息后将自动获取Java开发资源库一年(自注册之日起)的VIP使用权限。

(1)技术资源库:426个技术要点,系统、全面,随时随地学习。

(2)技巧资源库:583个开发技巧,快速扫除盲区,掌握更多实战技巧,精准避坑。

(3)实例资源库:707个应用实例,含大量热点实例和关键实例,巩固编程技能。

(4)项目资源库:40个实战项目,快速积累项目经验,总有一个你找工作会用到。

(5)源码资源库:747项源代码详细分析,多读源码,快速成长。

(6)视频资源库:644集学习视频,边看视频边学习,提升更快。

(7)面试资源库:Java各方向企业面试真题,合理职业规划,快速就业。

学会、用好Java开发资源库,可在短时间内从小白晋升为一名软件工程师。

  1. 在线解答,高效学习。

(1)关注清大文森学堂公众号,可加入本书的学习交流群,参加图书直播答疑。

(2)关注清大文森学堂公众号,可参加Java训练营,获取Java就业知识、Java技术/行业热点动态、面试辅导等直播课。

四、购书渠道

为抽中的朋友们如果中意这本书可以到一下地址进行购书,价格会给到最优

京东:https://item.jd.com/14067396.html
当当网:http://product.dangdang.com/29600459.html

三、参加方式

本书赠送3本,均从评论区进行抽取

  • 活动时间:截止到2023-08-18 20:00:00 (周五开奖)
  • 抽奖方式:博主编写random代码把评论区所有用户加入池中进行抽奖
  • 参与方式:关注博主、点赞、收藏、评论“全力支持猿灰灰!!!” (每个人最多可以有两条评论进入抽奖池中)

四、中奖名单公布

中奖用户通过文末加我微信发送地址给我

待公布

http://www.lryc.cn/news/126442.html

相关文章:

  • Springboot 设置统一的请求返回格式
  • logstash日志换行处理小解
  • openpnp - 做一个抛料盒
  • 数据结构——单链表的实现(c语言版)
  • 【计算机组成原理】24王道考研笔记——第四章 指令系统
  • C#使用FileInfo和DirectoryInfo类来执行文件和文件夹操作
  • 每日一学——TCP/IP参考模型
  • LAXCUS分布式操作系统:技术创新引领高性能计算与人工智能新时代
  • 两只小企鹅(Python实现)
  • Linux | 使用wget命令调用服务接口
  • POJ Prime Path 埃氏筛法+广度优先搜索
  • React React Native
  • 分布式定时任务系列5:XXL-job中blockingQueue的应用
  • QT网络编程之TCP
  • 《游戏编程模式》学习笔记(四) 观察者模式 Observer Pattern
  • 前端一键升级 package.json里面的依赖包管理
  • 当速度很重要时:使用 Hazelcast 和 Redpanda 进行实时流处理
  • 筛法求欧拉函数
  • consul限制注册的ip
  • 用AI攻克“智能文字识别创新赛题”,这场大学生竞赛掀起了什么风潮?
  • EJB基本概念和使用
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka消费者分区再均衡(Rebalance)
  • BIO、NIO和AIO
  • 理解 Go 中的切片:append 操作的深入分析(篇1)
  • 由于找不到mfc140u.dll,无法继续执行代码怎么修复?
  • 【0.1】lubancat鲁班猫4刷入debian网络ping 域名不通问题
  • KafkaStream:基本使用
  • 【数据结构】二叉树
  • 基于灰狼优化(GWO)、帝国竞争算法(ICA)和粒子群优化(PSO)对梯度下降法训练的神经网络的权值进行了改进(Matlab代码实现)