1.修改了参数访问服务器的话一般服务器都会有访问日志，一查就跑不了。

2.直接修改一下用户的前端操作，类似油猴那样做到知乎免登陆也能看、百度云盘直接显示本地下载地址等等的(虽然我不知道他们是不是这么做的，但是修改js的确可以做到)，这样的修改，服务器只能通过其他的蛛丝马迹才能找到你（类似页面埋点看你本地操作记录，然后这埋点代码也能本地修改，简直道高一尺魔高一丈），这就有点太繁琐，一般公司在也许正常的情况下也是睁一只眼闭一只眼。

大概也就知道这么多了，说的不对的还请指正。

请问java如何学习？

这是一个大家常问的问题了，Java的学习一定是要适合自己才可以的，不仅是JAVA是学习其它的学习也都是一样的，无论学习什么技术内容第一个条件就是要适合自己，要不再花费了时间和精力，甚至还有大量的金钱的情况下选择一个不合适的技术进行学习，到最后很容易导致浪费。

下边我们就来说一下J***a该如何进行学习？

1、在决定学习J***a前一定要先去了解一下J***a行业的发展和J***a岗位相关工作内容需要掌握的技能有哪些，通过了解这些内容，我们大体上就可以决定在找学习资料或者的找J***a培训机构的时候应该如何去找什么样的课程比较好。

2、确定自己适合自学还是要报名J***a培训机构学习，自己根据实际情况进行选择即可，选择一个合适的学习方式可以大幅度的增加学习效率。如果不太确定的话可以自学一段时间体验一下在做决定，可以到b站上边学习依稀下尚硅谷的教程视频。

3、制定一个系统的学习***，尽量把每一天学习的内容都确定好，什么时候进行***教程的学习，什么时候进行课程的相关练习。一个好的学习***也能够提升一定的学习效率。

4、一定要结合实际项目进行学习，要多动手进行实战，先可以从基础的理论课程案例学起，学习优秀案例能够更快的掌握相关技术，然后，在逐渐的过多到整个项目的开发学习。项目的学习除了可以帮助学员更好的掌握相关技术，同时也可以学习一定的项目经验，工作后可以更快更好的融入。

本人it从业14年，谈谈自己的看法。

1、首先，一门语言的学习路线首先都是基本数据类型，J***a是[_a***_]对象语言、面向对象的基础必不可少，然后会学到异常处理、输入输出流、多线程、数据库编程、网络编程、反射等等必不可少的基础，基础一定打牢、后面会触类旁通。建议一本书《J***a编程思想》（要反复研读、每次都会有新收获）。

2、除了理论学习，一定要结合实际项目，要动手来实战，先从改别人的代码做起，学习优秀代码的书写规范对自己的习惯养成很有帮助。github是必不可少的学习园地，可针对某个场景搜索解决方案。

3、再次强调，基础一定要打牢，接触过很多开发人员基础不扎实，不理解原理本质，甚至连j***ac都不知道、在开发质量和解决问题时都比基础好的同事差很多，所以一定是理论+实践，重视数据结构、算法等没错的。

4、最后，一定得坚持，一两天都能做到，长期的坚持积累就很不容易了，一份付出一份回报，学到的都是自己的，形成学习习惯后终会成为大牛的。

加油💪！

学了基础后可以开始学习主流框架，比如springmvc、mybatis等等，不同的场景会有对应框架，可学习的内容还是很多的，你所说的爬虫只是很简单的网络编程加上html结构解析就可以搞定，J***a、python等等都可以easy完成。

很多培训机构基础讲的不深，直接上项目，可以快速上手、但一定

老生常谈的问题了，为什么这么讲了呢？无论学习什么，首先都会有人问这个东西该怎么学习？怎么学习效率高？有什么好的方法？也都能找到各种五花八门的回答，但无外乎都是先打好基础，结合实践，最后后慢慢进阶。其实也就是这样，学习没有捷径，只有一步一步脚踏实地，慢慢积累，下的功夫足够了，自然就会了。

但是呢，各个行业的学习方法上是有一些差异的，就it行业来说，学的东西基本都是用来应用的，所以多动手是必不可少的，无论是打基础，还是后面的进阶学习，多敲多思考是贯穿始终的，遇到不懂的始终想不通的，不要管，往后看就对了，不要钻牛角尖，这些问题往往是由于你的知识面太窄了造成的，所以看到后面，前面的自然就顿悟了。总之，脚踏实地，慢慢来，坚持不懈，两个月se基础语法，面向对象基本特性都能够掌握的差不多。

随着你学习的深入，你会感觉自己什么都会了，无敌的感觉，那么恭喜你，刚刚踏进门槛，但还没有入门，我把这个阶段称为“门外汉阶段”，这个阶段，你的见识太少，觉得自己什么都会，其实只是个井底之蛙。

很快你就会度过这个阶段，突然有一天，你感觉自己什么都不会了，你很迷茫，觉的路很长，走不到尽头，这个时候你才全是真正的入门了，达到第一层。

继续往后，你会发现，入了门之后，学起来变得轻松许多，不是自己的代码也能读懂了，学习起来如日中天，这是也是你技术大幅提高的时候，也就到达了第二层。

再往后，你的技术越来越高，你发现自己懂的却越来越“少”了，这时候你的眼界比之前高了好几个层次，视野更大了，看到的东西很多，觉得自己懂得太少，这才到了第三层。

于是，你不断地学，不断地补短板，了解的越来越多，你又发现，自己好像又什么都不会了，就到了第四层。

有一天，你发现第一层到第四层是个循环的过程，你瞬间明白其实it行业就是这样，技术更新迭代的很快，今天你是行业大佬，明天你可能就成了“门外汉”，只有保持不断学习，才不会被行业淘汰，这就是第五层。

首先，对于IT行业来说，基础最重要。万丈高楼平地起，不论什么技术、中间件、工具，都是由基础知识为根基搭建起来的。就像建造大楼，没有水泥、钢筋、混凝土，也建不起来。

基础知识是所有技术的根基，应该花足够的时间学习、巩固。

J***a开发方面的知识不少，总结了一下：

一定要自主学习

我们都是从学生时代过来的，可以说我们一生之中的知识巅峰时期，正是高中那三年，确切的来说，是高三那一年。各种资料、书籍、试卷堆积如山，一周一小考，一月一大考，反复强化记忆。

1、起初，不要用什么智能的IDE，就用简单的EditPlus什么的，当你用完三个月半年后，改用eclipse/myeclipse就比较顺手了。

2、找一本最简单的j***a书来看，不要看是简单，就不看，越是简单的东西，越是大多数人不重视的地方。不要买有七八百叶的什么J***A宝典，你根本没有时间和精力去研究它。

3、最好下载一些***，像尚学堂的j***a课程，张孝祥的，孙鑫老师的都不错。尚学堂的马士兵老师讲课比较幽默，且易学易懂。资料全。初级j***a、servlet、oracle、mysql、ssh几乎都有***。

4、一定要动手。不要看到就明白了，要动手写，去思考问什么这样，养成动手与思考的习惯。

5、最好能够实践去，实践是真理的检验标准。通过实践的项目来磨练自己，充实自己。

vue中的log是什么意思？

在Vue中，log是一个用于输出调试信息的方法。它可以在控制台中打印出特定的消息，帮助开发者追踪代码执行过程中的问题。

通过使用log，开发者可以输出变量的值、函数的执行结果等，以便更好地理解代码的运行情况。

log方法通常用于调试阶段，一旦代码调试完成，可以将log语句删除或注释掉，以提高代码的性能和可读性。在Vue中，常用的log方法有console.log()、console.warn()和console.error()等。

在Vue中，log是一个常用的方法，用于输出调试信息。它可以在控制台中查看，也可以在浏览器的开发者工具中查看。log方法可以接受任意数量的参数，将这些参数转换为字符串并输出到控制台或日志文件中。例如：

```j***ascript

this.$log('Hello World!')

```

如何体系化的学习Git？

谢谢邀请！

作为一名干了几年前端的程序员，我来聊一聊和git相关的经验！

看见“体系化的学习”这几个字眼，我猜测楼主是一个有很多空闲时间的新人！我有很长一段时间都有这种思想，对于一种新知识总想一口气学完所有相关知识点，以后一劳永逸，但是这里有很多问题：

时间长、学习成本高、战线拉得很长

工作中用到的只是其中的一部分，容易导致遗忘

过多分散自己的工作精力，不容易在业务上出成果，影响个人发展

所以我个人建议还是工作中用到什么就去学什么，当然提前储备知识也是很好的事！

以前大家都是用SVN管理代码，现在都流行用Git仓库，比较有名的就是GitHub和GitLab，如果我们自己有什么开源的项目就可以上传到GitHub上，可以给自己的履历增色。企业级的代码管理一般都是应用GitLab，现在很多一二线的互联网公司都是自己搭建Git仓库。Git相对于SVN的好处有可以不依赖于网络、对分支和版本控制有更好的支持等等！

1、多实战操作

去GitHub注册个账号用git操作管理起来

把基本命令玩起来 才是王道

2:找网上git学习资料

推荐你廖雪峰的git学习教程

3:如果你公司用git

那学习起来就方便了，拉个代码流跑个全流程，把代码冲突、代码合并这样常见操作玩起来

4:多用git

没其他建议了，常见命令玩熟悉了就可以

加油git不难

大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？

大数据是IT行业的[_a1***_]数据，目前被大家片面的理解为“很多很多的数据”，这是一个错误的认知！

大数据是人工智能时代的基础特点之一，根据《大数据时代》一书介绍，大数据需要具备以下五个特点：

大数据之所以被称之为“大”，主要是指数量比较大。只有数据体量达到PB级别以上，才能被称为大数据。我们日常听到的部分企业建个数据库，收集了几个GB的图像或用户信息，就称为大数据，要知道1PB=***TB=*******GB，也就是说，这些企业建设的数据量，很多连大数据的零头都算不上！

从以上几个特点，我们可初步分析出大数据的应用场景，然后再从应用场景去分析大数据主要涉及的内容和在这些应用场景中的岗位有那些。

场景1、大数据量的交易。如互联网行业的大型电商平台，需要通过交易大数据进行客户行为分析、商品广告分析等；

场景2、大数据量加工。如供应链、生产过程优化、生产***等；

场景3、服务智能分析。人类衣食住行方面的服务场景非常多，如：***、城市出行、服装、餐饮等，对这些数据进行综合清洗，从人的维度、货的维度、交易的维度来进行分析，可提升服务价值和优化服务方向；

场景4、科技智能化处理。如生物技术、基因技术、医疗技术等科技领域，会产生大数据了的基础数据，通过对基础数据的解读和处理，来提升生命科技的研究；

其他场景还可根据不同的行业做细分，此处不一一列举，感兴趣的读者可通过下面的大数据应用矩阵图进行分析：

从上面的应用场景，我们不难看出和大数据相关的一些岗位：

大数据一词起源于apache旗下的一款开源组件hadoop（该组件可用于存储结构化与半结构化数据并进行离线批处理）。目前，业界对大数据并没有明确的定义，一般是从大数据的‘4V’特征进行阐述，即volume（大体量）、variaty（多样性）、velocity（及时性）及value（价值密度低）。

大数据设计的内容比较广泛，包括大数据存储、大数据实时/离线计算、大数据分析等。经过十几年的发展，大数据已经形成一套涵盖各种应用的大数据生态圈，具体包含数十种组件。其中，与大数据存储相关的组件有HDFS（分布式文件系统）、hive（数据仓库）、HBase（大数据列式存储）等；与大数据计算相关的组件有mapreduce（第一代离线批处理计算框架）、spark（基于内存的计算框架，可用于离线或实时计算）、Flink（流式计算）等；与大数据分析相关的组件有spark ml（spark机器学习算法库）、tensorflow（分布式深度学习框架）等。此外，还包括yarn（***调度）、oozie（工作流）、kafka（消息队列）等就不一一介绍了。

目前，大数据相关的岗位可以粗略地分为大数据开发与大数据分析两种。其中，大数据开发主要是负责搭建并维护大数据集群，并对相关组件进行二次开发以适应公司的具体业务；大数据分析主要是在大数据集群上实现相关的机器学习或深度学习算法，挖掘相关的信息，***决策。

作为一名科技工作者，大数据也是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。

首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟，其内容涉及到数据的***集、传输、整理、存储、分析和应用等多个方面，在就业岗位上涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位。

大数据技术本身并不是孤立的，大数据技术与云计算、物联网和人工智能等技术也有非常紧密的联系，所以也可以把大数据技术看成是一个大的技术生态。对于要想进入大数据领域发展的技术人员来说，可以根据自身的知识结构和能力特点来选择切入点，当前大数据开发岗位的人才缺口要相对大一些，而如果具有扎实的数学和统计学基础，也可以考虑从事大数据分析岗位（算法岗位），虽然当前算法岗位的竞争比较激烈，但是算法岗位的岗位附加值还是比较高的，未来的发展空间也相对比较大。

大数据开发岗位通常分为平台开发岗位和行业应用开发岗位，平台开发岗位属于研发级岗位，对于从业者的知识结构有更多的要求，当前研究生更愿意从事平台开发岗位，而且当前大厂的平台开发岗位也比较多。对于初学者来说，从大数据应用开发岗位开始做起是比较现实的选择。

相对于大数据平台开发岗位来说，大数据应用开发的技术门槛要低一些，开发人员基于已有的大数据平台来完成开发任务，往往并不需要考虑系统级问题，但是需要开发人员掌握一定的行业知识。所以，从事大数据开发岗位也需要一个系统的学习过程。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于j***ascript日记的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***ascript日记的5点解答对大家有用。