本篇文章給大家談談我的世界觀察者有什么用?，以及我的世界觀察者模式指令手機版的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
文章詳情介紹：
《我的世界》礦物探測器怎么合成 礦物探測器合成指南
在我的世界游戲中礦物探測器在幫助玩家尋找礦物時提供巨大的幫助，那么我的世界礦物探測器怎么合成呢？下面小編就為大家帶來我的世界礦物探測器合成方法介紹，跟小編一起去看看吧。
我的世界礦物探測器合成攻略
1、“觀察者”：它跟發射器、活塞一樣具有方向放置性，擁有一個輸入端，一個輸出端。圖上這個臉是輸入端，一個紅點的是輸出端，帶有箭頭的分別是頂部和頂部，一個大黑條的是側面。
2、檢測，輸出:毫無疑問，偵測器就是個BUD，但是它相對于舊版本的常見BUD來講，檢測范圍更廣。因為偵測器不僅僅能夠檢測方塊更新，還能夠檢測到方塊狀態變化，我舉個例子，活塞BUD無法檢測到紅石燈的亮起和熄滅，但是偵測器卻可以檢測到。
3、實際應用:
(1)、雙邊沿脈沖發生器,無論是信號從有到無，還是從無到有，經歷這個狀態變化后發出一次脈沖信號的元件，姑且稱為雙邊沿脈沖發生器，很明顯，偵測器自身就能視為雙邊沿脈沖發生器。
(2)、下邊沿脈沖發生器，活塞推動一個偵測器，完全可以代替傳統非門+脈沖發生器制作而成的下邊沿脈沖發生器
4、單刻脈沖發生器，這個就不多說了。時鐘脈沖發生器，兩個偵測器輸入端貼著輸入端放置，那么輸出端就會輸出一種頻率比較高的時鐘脈沖信號，但是沒有燒火把和比較器高頻來得高。
5、其次，這是個3x3十字門，大小也是壓到了8x11=88 Blocks，同樣是將觀察者作為單刻脈沖發生器以及下邊沿脈沖發生器來使用。偵測器在輸出信號的時候，自身也產生了狀態變化...這就意味著可以被其他偵測器檢測到。
來源：九游網
體系性學習Go語言工程師的大綱
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Go語言是Google開發的一種靜態強類型、編譯型、并發型，并具有垃圾回收功能的編程語言，它用批判吸收的眼光，融合C語言、Java等眾家之長，將簡潔、高效演繹得淋漓盡致。
Go語言起源于2007年，當時Google的技術大神們備受C++越來越臃腫的困擾，決心開發一種新的語言來取代C++。他們認為：與其在臃腫的語言上不斷增加新的特性，不如簡化編程語言。于是，Golang這門新語言應運而生。
在十年多的時間里，Go語言發展勢頭強勁，憑借其簡潔、高效的特性，在競爭激烈的編程語言市場中占據了一席之地。Google、騰訊、阿里等大公司紛紛選擇使用Go語言來開發服務應用項目。當然，和其他的編程語言一樣，Go語言也有其自身的缺陷。
?大綱視頻領取請到www.1cxy.net
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| 所處階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| 第一階段Go語言開發入門實戰 | 1.Go語言介紹及開發環境搭建 | 1.Go語言是什么 2.Go語言優勢 3.Go語言適合來做什么 4.Go語言安裝和設置 5.標準命令概述 6.第一個Go語言程序 | 課程設計理念： 夯實基礎，Go語言作為區塊鏈技術第一編程語言， 學習Go語言編程從入門到精通，從單純的語法理解到靈活應用解決實際問題，有助于區塊鏈技術基礎做鋪墊，掌握Linux和Windows雙系統開發環境，掌握常見數據結構和算法（時間復雜度計算，排序，搜索，棧，隊列，二叉樹），建立面向對象思維，能對問題進行抽象歸類。掌握基礎的并發理論。 可掌握的核心能力： 1、通過Go語培養編程思維和動手能力； 2、通過Go語言的學習培養面向過程及編程思想，為以后的深入學習就業課程打下堅實基礎。 可解決的現實問題： 1、具備Go領域基礎專業編程能力； 2、實現Go語言程序開發案例。 市場價值： 具備學習編程思維，但尚不能達到任何企業用人標準。 |
| 2.基礎類型 | 1.變量的命名規則 2.變量的聲明 3.變量的初始化 4.變量的賦值 5.匿名變量 6.基礎數據類型 7.字面常量 8.常量定義 9.iota枚舉 10.類型轉換 11.類型別名 12.fmt包的格式化輸出 | ||
| 3.運算符 | 1.算術運算符 2.關系運算符 3.邏輯運算符 4.位運算符 5.賦值運算符 6.其他運算符 7.運算符優先級 | ||
| 4.流程控制 | 1.選擇結構 2.循環語句 3.跳轉語句 | ||
| 5.函數 | 1.定義格式 2.自定義函數 3.遞歸函數 4.函數類型 5.匿名函數與閉包 6.延遲調用defer 7.獲取命令行參數 8.作用域(局部變量，全局變量 | ||
| 6.工程管理 | 1.工作區 2.包 3.測試案例 4.GOPATH設置 5.編譯運行程序 6.Go get,test,install等等 的使用 7.go語言包管理(godep/glide/govender)?? | ||
| 7.復合類型 | 1.指針 2.數組 3.Slice 4.map 5.結構體 | ||
| 8.面向對象編程 | 1.封裝與繼承 2.接口的實現 3.Interface{}數據類型 4.類型斷言 5.多態的特性 6.反射 | ||
| 9.指針與方法 | 1.對象生命周期和匿名函數 2.指針數組 3.指向指針的指針 4.指針與函數的副本機制 5.帶有指針接收器的方法 | ||
| 10.異常處理 | 1.error接口 2.panic錯誤 3.recover | ||
| 11.文件處理 | 1.字符串處理 2.字符串轉換 3.正則表達式 4.Json處理 5.文件操作 6.案例：拷貝文件，文件切割歸并 | ||
| 12.go標準庫開發 | 1.創建自定義包 2.導入包 3.Go命令行工具簡介 4.Strings包 5.Bytes包 6.容器包 7.IO包 8.OS包 9.Image包 10.數學處理包 11.runtime包 12.日志包 13.系統調用包 14.反射包 15.unicode編碼包 16.unsafe包 17.調試包 | ||
| 13綜合文件處理 | 1.處理JSON文件 2.處理XML文件 3.處理純文本文件 4.處理二進制文件 5.創建ZIP歸檔文件 6.創建可壓縮tar包 7.解開ZIP歸檔文件 8.解開tar歸檔文件 | ||
| 14.開發實戰 | 1.黑白棋項目實戰 2.大數據文件處理實戰 | ||
| 第二階段Linux與Go語言高級編程 | 1.Linux命令 | 1.Linux下的目錄結構 2.工作日程應用命令 3.Ubuntu下的軟件安裝和卸載 | 課程設計理念 1.Linux是企業級服務器，必會 2.高并發的多進程多線程開發服務器后端開發必會 可掌握的核心能力： 具備Linux平臺Golang服務器開發方向基本知識和常用技能，并具備基本的開發能力。 可解決的現實問題： 1、具備Golang后端開發能力 2、具備Linux系統編程能力 3、可解決常見Linux系統編程問題 4、了解系統編程的并發機制 市場價值： 熟練學習和掌握后，可滿足企業開發的初中級需求。 |
| 2.LinuxShell | 1.Linux下的目錄結構 2.工作日程應用命令 3.Ubuntu下的軟件安裝和卸載 4.base shell 5.base shell腳本常規編程 6.base shell腳本實戰 | ||
| 3.Linux開發與調試工具 | 1.Go語言Linux下IDE開發工具安裝與配置 2.文件描述符,虛擬地址空間 3.Linux系統IO函數 4.阻塞和非阻塞的概念 | ||
| 4.系統I/O操作 | 1.OS包 2.文件屬性相關函數 3.鏈接相關概念及函數 4.目錄操作相關概念及函數 | ||
| 5.多進程開發 | 1.進程相關的概念 2.進程操作相關函數 3.孤兒進程 4.僵尸進程 5.進程回收 | ||
| 6多進程同步與通信 | 1.進程共享內存通信 2.進程匿名管道通信 3.進程命名管道通信 4.進程信號量通信 5.進程讀寫文件通信 6.進程互斥量通信 7.進程網絡通信 | ||
| 7.協程序與通信 | 1.互斥量 2.死鎖以及解決方案 3.讀寫鎖 4.條件變量 5.條件變量實現生產消費者模型 6.線程同步 7.Sync包 | ||
| 8.goroutine協程與調度器 | ?1.Goroutine協程的概念 2.Goroutine調度器機制 3.協程的高并發編程 | ||
| 9.channel管道與CSP同步機制 | ?1.CSP通訊順序同步機制 2.channel管道及特性 3.緩存channel與非緩存channel 4.并發的循環 5.select | ||
| 10.高并發原理分析 | 1Mutex的實現、擴展功能和坑。 2RWMutex的實現、擴展功能和坑。 3Waitgroup的實現、坑 4Cond的使用和坑 5Once的實現和坑，單例的Eager/Lazy實現 6Pool的坑， net.Conn的池 7Map的實現、應用場景 8Context的一些問題 | ||
| 11高并發拓展 | 1可重入鎖 2信號量 3SingleFlight及應用 4ErrGroup 5自旋鎖 6文件鎖 7并發Map的多種實現 | ||
| 12原子操作分析 | 1原子操作的實現 2操作的數據類型 3提供的函數 4通用Value類型 5.擴展的原子操作庫 | ||
| 13.channel實戰 | 1.常見易犯錯的channel使用場景 2.三大使用場景 3.Or-done模式的三種實現 4.扇入 5.扇出 6.Tee 7.Pipeline 8.流式處理 | ||
| 14.golang內存模型分析 | 1.堆，棧，靜態區，代碼區 2.init函數 3.goroutine 4.channel 5.Mutex/RWMutex 6.Waitgroup 7.Once 8.atomic | ||
| 15線程安全數據結構設計與實戰 | 1.文件線程安全實戰 2.并發大數據搜索實戰 | ||
| 第三階段Go語言網絡與服務器開發 | 1.網絡協議與網路編程 | 1.OSI七層模型結構 2.TCP/IP 4層模型結構 3.B/S、C/S優缺點對比 4.常見網絡協議格式 5.套接字；網絡字節序 6.IP地址轉換函數 7.編寫TCP的C/S網絡程序 8.UDP通信機制與模型 9.本地套接字 10.三次握手建立連接過程 11.四次揮手斷開連接過程 12.滑動窗口概念 13.錯誤處理函數封裝 14.TCP狀態轉換 15.2MSL概念 16.端口復用方法 17.半關閉 18.socket網絡編程 | 課程設計理念： 高并發服務器開發，掌握Linux操作系統groutines協程/進程/線程管理和網絡socket編程，熟練編寫C/S客戶機服務器通信程序，理解Go協程的調度器機制具備常見高并發服務器開發，游戲服務器開發能力。 可掌握的核心能力： 1.具備常用后臺服務器開發方向基本知識和常用技能，并具備基本的開發能力； 2.掌握gouroutine、channel等go語言并發機制和高并發服務器解決方案； 3.掌握Linux平臺系統編程； 4.掌握網絡編程協議，實現網絡間點對點通信。 可解決的現實問題： 能夠實現包括服務器后臺、服務器數據庫的開發。 市場價值： 熟練學習和掌握后，可滿足企業開發的初中級需求。 |
| 2.Golang網絡編程實戰 | 1.socket客戶端編程 2.socket服務端編程 3.案例：并發的時鐘服務器 4.案例：并發的回顯服務器 5.實戰：高并發網絡聊天室 6.實戰：分布式排序 7.實戰：文件傳輸 8.實戰：文件夾傳輸 | ||
| 3.RPC遠程調用機制 | 1.RPC使用protocol buffers 2.RPC環境搭建 3.golang實現RPC遠程調用 4.RPC-Server編寫 5.RPC-Client編寫 | ||
| 4.GRPC遠程調用機制 | 1gRPC簡介 2gRPC編寫指南 3gRPC編譯指南 4gRPC遠程調用 5gRPC異步通信 6gRPC流通信 | ||
| 5.高并發服務時間輪 | 1.時間輪原理 2.時間輪Golang實現 3.時間輪的測試和使用 | ||
| 6.高并發服務器框架設計 | ?1.服務器框架基礎類IServer實現 2.服務器框架消息接口設計與實現 3.服務器框架數據包接口設計與實現 4.服務器框架網絡連接接口設計與實現 5.服務器框架網絡連接管理者接口設計與實現 6.服務器框架網絡請求接口設計與實現 7.服務器框架網絡請求路由設置 | ||
| 7.AOI通信廣播機制 | ?1.AOI算法實現 2.基于AOI算法的區域廣播 3.全局廣播 4.AOI位置信息管理 | ||
| 8.高并發服務器框架設計 | Golang高并發大數據搜索服務器開發 | ||
| 9.基于Golang輕量級TCP并發服務器框架實現 | 1基礎路由模塊 2全局配置 3消息封裝 4多路由模式 5讀寫分離模型 6消息隊列及多任務 7鏈接管理 8連接屬性設置 ? | ||
| 10.TCP并發游戲服務器實戰 | 1AOI興趣點算法 2數據傳輸協議protocol buffer 3Proto3協議定義 4構建項目及用戶上線 5世界聊天 6上線位置信息同步 7移動位置與AOI廣播 8玩家下線 9模擬客戶端AI模塊 | ||
| 第四階段前端開發 | 1.html5與css3 | html概述及基本結構 html標簽及布局入門 css載入方式 css選擇器 css屬性入門 css基本布局演示 相對地址與絕對地址 列表及表單 盒子模型 css顯示屬性 css元素溢出 表格 定位 css權重 | 課程設計理念： html5/css/javascript是整個互聯網頁面的基石，學好他們打好基礎非常的重要。 web服務是web服務的基石。 可掌握的核心能力： 1、可根據UI設計，開發web網站的前端頁面； 2、PC端和移動端頁面特效開發； 3、前端頁面性能優化。 4.掌握web服務開發 可解決的現實問題： 1、開發常見Web網站的前端頁面和移動端H5頁面； 2、跟后臺進行數據通信； 3、掌握當前市場流行的前后端分離的開發模式中所用的前端框架。 4.掌握web服務開發與對接前端 市場價值： 前端作為web網站開發的半壁江山，全棧工程師必備技能 web服務是開發必備技能。 |
| 2.JavaScript | 變量 數據類型及基本語法規范 函數 條件語句 獲取元素方法及操作元素 事件屬性及匿名函數 綜合實例 數組及操作方法 循環語句 字符串及操作方法 調試程序的方法 定時器 變量作用域 封閉函數 | ||
| 3.jQuery | jquery選擇器 jquery樣式操作 綁定click事件 jquery動畫 jquery特殊效果 jquery鏈式調用 jquery屬性操作 jquery循環 jquery事件 表單驗證 事件冒泡及事件委托 Dom操作 javascript對象 json和ajax請求 | ||
| 4.前端框架 | 1、vue.js簡介及基本概念 2、Vue.js模板語法 3、Class與Style綁定、條件渲染、列表渲染、事件處理、表單輸入綁定、過濾器、實例生命周期、數據交互 4、vue組件、vue單文件組件、vue組件開發自動化工具、生成vue單頁面應用項目 | ||
| 5.nodejs | ?1. ES6介紹 2. ES6變量定義 3. ES6解構賦值 4. ES6函數擴展 5. ES6class語法 6. Nodejs發展歷史 7. Nodejs異步IO機制 8. Nodejs功能介紹 9. npm包下載 10.全局變量 11.path模塊 12.fs模塊 13.fs模塊reader流 | ||
| 6.web服務開發 | 1web工作方式 2Go搭建一個簡單的web服務 3 Go如何使得web工作 4 Go的http包詳解 5.表單 5.1 處理表單的輸入 5.2 驗證表單的輸入 5.3 預防跨站腳本 5.4 防止多次遞交表單 5.5 處理文件上傳 5.6 小結 6.session和數據存儲 6.1 session和cookie 6.2 Go如何使用session 6.3 session存儲 6.4 預防session劫持 6.5 小結 | ||
| 第五階段數據庫與后端框架開發 | 1.關系型數據庫-mysql | 0.sql語句實戰 1.mysql表的約束 2.mysql中出現的中文亂碼問題 3.mysql函數庫連接數據庫 4.mysql API訪問數據庫 5.使用基礎類API實現mysql客戶端工具 6.預處理類API訪問mysql數據庫 7.使用api修改mysql事務特性 8.sql語句注入實戰 | 課程設計理念： html5/css/javascript是整個互聯網頁面的基石，學好他們打好基礎非常的重要。 Beego是目前大型互聯網公司主流的web服務器框架，由于Go的先天性支持高并發，所以很多大型互聯網公司都在web服務框架做Go語言的轉型，可以輕松實現億萬級別的高并發，更加節約企業運營成本。 可掌握的核心能力： 1、 可根據產品原型圖，開發web網站的前端界面； 2、 可根據業務流程圖，開發web網站的后臺業務； 3、 可根據web框架設計，開發對應的數據庫； 4、 緩存服務器的操作和設計； 5、 異步任務的實現。 可解決的現實問題： 1、高并發全功能的web網站開發； 2、提供數據響應速度靈活運用緩存； 3、根據實際問題設計出相應數據庫表。 市場價值： web全棧工程師，獨立開發前端和后端業務。 |
| 2.no-sql緩存型數據庫-redis | 1.key-value存儲方式特性 2.redis的環境安裝和redigo驅動安裝 3.redis中key相關操作 4.redis中string相關操作 5.redis中list相關操作 6.redis中hash相關操作 7.redis中set和sort-set相關操作 | ||
| 3.NoSQL-MongoDB數據庫實戰 | 1.NoSQL 簡介 2.MongoDB 簡介 3.MongoDB 概念解析 4.MongoDB 連接 5.MongoDB 創建數據庫6. 6.MongoDB 刪除數據庫 7.MongoDB 創建集合 8.MongoDB 刪除集合 9.MongoDB 插入文檔 10.MongoDB 更新文檔 11.MongoDB 刪除文檔 12.MongoDB 查詢文檔 13.MongoDB 條件操作符 14.MongoDB $type 操作符 15.MongoDB Li.Mit與Skip方法 16.MongoDB 排序 17.MongoDB 索引 18.MongoDB 聚合 19.MongoDB 復制(副本集) 20.MongoDB 分片 21.MongoDB 備份與恢復 22.MongoDB 監控 23.MongoDB 關系 24.MongoDB 數據庫引用 25.MongoDB ObjectId 26.MongoDB .Map Reduce 27.MongoDB 全文檢索 | ||
| 4.git | ?1.代碼版本控制工具git的常用指令 2.git的團隊開發組建 3.git代碼倉庫的創建與管理 | ||
| 5.分布式文件系統fastDFS | 1.分布式概念 2.tracker、storage、client相關配置 3.fastDFS中go的api封裝 | ||
| 6.Nginx與反響代理部署 | 1.Nginx環境安裝 2.Nginx環境配置 3.Nginx反響代理搭建 4.Nginx搭建負載均衡 | ||
| 7.beego框架 | 1.beego的框架環境搭建 2.controller設計： ?? 參數配置、 ?? 路由設置、 ?? session控制、 ?? 多種格式數據輸出、 ?? 請求數據處理 3.model設計： ?? ORM使用、 ?? CRUD操作、 ?? 高級查詢、 ?? 原生SQL查詢 4.view設計： ?? 模板語法指南、 ?? 模板處理 | ||
| 8.beego框架實戰 | 租房項目實戰 | ||
| 8.Gin框架 | 1.Gin框架概述 2.AsciiJSON 3.HTML 渲染 4.HTTP2 server 推送 5.JSONP 6.Multipart/Urlencoded 綁定 7.Multipart/Urlencoded 表單 8.PureJSON 9.Query 和 post form 10.SecureJSON 11.XML/JSON/YAML/ProtoBuf 渲染 12.上傳文件 13.單文件 14.多文件 15.不使用默認的中間件 16.從 reader 讀取數據 17.優雅地重啟或停止 18.使用 BasicAuth 中間件 19.使用 HTTP 方法 | ||
| 8.Gin框架實戰 | 博客項目實戰 | ||
| 第六階段容器編程 | 1.虛擬化VS容器化 | 1.虛擬化基礎知識 2.常見虛擬化種類及技術實現 3.容器化基礎知識 4.虛擬化 VS 容器化 | 課程設計理念 1.docker虛擬化是企業級部署常見方式 2.k8s是管理docker必備工具 可掌握的核心能力： 1、熟練掌握虛擬化技術； 2、熟練使用容器與容器編排工具。 可解決的現實問題： 1、能夠使用KVM實現虛擬化； 2、能夠熟練使用Docker容器； 3、能夠熟練使用Kubernates容器編排工具。 學完此階段可擁有的市場價值： 熟練掌握和學習后，可滿足Linux云計算架構工程師的高級需求。 |
| 2.Docker | 1.Docker快速入門 2.Docker鏡像管理 3.Docker容器管理 4.Docker數據管理 5.Docker網絡管理 6.Docker集群管理 | ||
| 3.Kubernetes(k8s)實戰 | 1.Kubernetes設計架構 2.Kubernetes集群與部署 | ||
| 第七階段微服務與分布式 | 1.微服務分布式編程理論 | 1. 高可用設計 2. 負載均衡 3. 集群 | 課程設計理念： 該階段課程重要解決企業常見虛擬化部署及微服務相關分布式主流技能，Go語言作為Docker的開發語言，更是捧紅了分布式的生態. 可掌握的核心能力： 1.具備市場主流大數據分布式技術； 2.具備go語言高并發后臺開發能力； 3.具備docker虛擬化容器技術； 4.具備分布式微服務架構設計能力。 可解決的現實問題： 1.解決企業容器虛擬化技術； 2.解決企業從資源的利用率和可用性優化方案； 3.解決傳統PaaS企業，采用Micro Service(微服務)的方式來實現他們的應用。 市場價值： 熟練學習和掌握后，可滿足企業開發的初中級、甚至高級需求。 |
| 2.微服務特性 | 1.微服務與微服務框架介紹 2.單體式服務特點 3.微服務架構的特性 4.微服務架構的缺點 | ||
| 3.protobuf通信協議 | 1.protobuf簡介 2.數據交互的格式比較 3.protobuf的優點 4.protobuf的安裝 | ||
| 4.服務發現 | 1.什么是服務發現 2.Consul的環境與安裝 3.Consul代理 4.Consul Server 5.Consul Client 6.注冊服務 7.查詢服務 8.Consul架構 | ||
| 5.go-mirco微服務框架 | ?1.Micro介紹與安裝編譯 2.創建微服務 3.啟動consul進行監管 4.微服務的srv端操作 5.微服務handler編程 6.微服務與gRPC | ||
| 6.高階分布式理論 | 1.進程與線程 2.并發 3.鎖 4.并行 5.集群 6.狀態特征 7.系統重發與冪等性 8.硬件異常 9.CAP理論 10.CAP理論澄清 12.2PC 13.3PC 14.心跳檢測 15.高可用設計 16.容錯性 17.負載均衡 18.全局ID生成 19.哈希取模 20.一致性哈希 21.路由表 22 數據拆分 | ||
| 7.RESTful | 1.REST概念 2.RESTful的實現 3.RESTful接口設計 | ||
| 8 ETCD與分布式高并發 | 0ETCD介紹 1.ETCD實現服務發現 2.ETCD實現分布式配置 3.ETCD實現分布式鎖，Mutex, RWmutex實戰 4.ETCD實現分布式柵欄 5.ETCD實現分布式leader選舉 6.ETCD實現分布式隊列 7.ETCD實現分布式優先隊列 8.ETCD實現分布式STM 9.其它分布式并發庫 | ||
| 8.消息中間件 | 1.RabbitMQ 2.go-nats 3.NSQ 4.消息中間件六大模式 一對一傳輸 一對多傳輸 多對多傳輸 任務隊列模式 發布訂閱模式 路由模式 交換機模式 | ||
| 9.分布式組件zookper | 1.zookper簡介 2.Zookeeper 概述 3.Zookeeper 基礎 4.Zookeeper 工作流 5.Zookeeper leader選舉 6.Zookeeper 安裝 7.Zookeeper CLI 8.Zookeeper API 9.Zookeeper 應用程序 | ||
| 10.分布式日志組件kafka與Kibana | 1.Apache Kafka 概述 2.Apache Kafka 基礎 3.Apache Kafka 集群架構 4.Apache Kafka 工作流程 5.Apache Kafka 安裝步驟 6.Apache Kafka 基本操作 7.Apache Kafka 簡單生產者示例 8.Apache Kafka 消費者組示例 9.kibana分布式可視化? | ||
| 11搜索引擎Elasticsearch與Solr | 1.Elasticsearch填充 2Elasticsearch版本之間遷移 3Elasticsearch API約定 4Elasticsearch文檔API 5Elasticsearch搜索API 6Elasticsearch聚合 7Elasticsearch索引API 8Elasticsearch集群API 9Elasticsearch查詢DSL 10Elasticsearch映射 11Elasticsearch分析 12Elasticsearch模塊 13.solr延申 | ||
| 12分布式綜合實戰 | mapReduce編程實戰 raft(kvraft)編程實戰 Fault-tolerant Key/Value服務實戰 Sharded Key/Value服務實戰? | ||
| 13.golang搜索引擎框架yinchengSearch實現 | golang搜索引擎框架yinchengSearch實現 | ||
| 14.微服務項目設計 | 1.微服務拆分原則 2.微服務項目流程與接口設計 3.Docker-compose單機集群 | ||
| 15.微服務項目實戰-十億級營銷實戰 | 項目簡介：基于騰訊云廣告平臺。根據關鍵字定位QQ群，導出QQ數據，進行郵箱群發或者導入騰訊營銷系統進行彈窗廣告。高峰期數萬個用戶同時訪問，搭建分布式結構解決客戶需求。并且給客戶定制系統。 項目描述：項目采用分布式結構設計。 1.web接口，基于ETCD實現了備胎模式與集群選舉模式建立負載均衡（一臺服務器掛掉，選舉一位服務器當作管理服務器） 2.對于17億數據建立索引與算法優化，實現0.01秒1MB內存檢索17億數據。 3.基于golang搜索引擎riot,以及分詞系統，實現關鍵字快速搜索 4.基于redis與go-fastDFS搭建緩存系統 5.設計通用數據庫接口—導出MongoDB ,mysql,redis 6.設計通用消息中間件接口—rabbitMQ.NSQ,kafka, 7.設計加密與權限管理充值系統。 8.基于ETCD的服務發現與維護系統。 9.實現接口，負載均衡算法切換。 10.分布式數據采集系統，廣度遍歷提取一個網站上的所有QQ。 11.接入分布式日志。 | ||
| 第八階段密碼學開發 | 1.常用密碼算法 | 1.對稱加密體系 2.非對稱加密體系 3.數字簽名 4.數據機密性 5.身份鑒別 6.數據完整性 7.國密開發 | 課程設計理念： 掌握信息安全開發； 可掌握的核心能力： 1.具備常見密碼學原理及安全密碼安全協議知識體系； 2.具備信息安全編程開發能力； 3.為信息安全系統開發和區塊鏈開發提供理論支持； 4.熟悉常見的安全協議和加密算法； 5.熟悉信息安全優化協議和行業標準。 可解決的現實問題： 1.能夠解決信息安全加密數據傳輸及認證流程，具備信息安全領域開發能力，可解決中心化體系金融開發； 2.扎實的理論基礎，快速融入各種行業企業區塊鏈相關開發需求。 市場價值： 安全人才市場短板巨大。 |
| 2.常用密碼協議 | ?1.密碼學安全協議 2.數字證書認證(CA)中心 3.公鑰基礎設施PKI系統 | ||
| 3.密碼與社會工程學 | 實戰密碼字典與破解ssh,與mysql數據庫 | ||
| 4.信息安全改進實戰 | 1微服務防纂改安全實現 2微服務防監聽安全實現 3微服務身份鑒定安全實現 | ||
| 第九階段后端綜合項目實戰 | 1.分布式日志系統 | 項目簡介 根據業務需求進行項目架構設計和開發，實現多產品線的業務日志收集，并且實現業務日志的可視化展示和檢索。 掌握技能 1、服務端程序架構設計； 2、Go語言開發服務端agent； 3、etcd； 4、kafka； 5、ElasticSearch； 6、Klbaba； ? | 課程設計理念： 源于企業的真實項目 可掌握的核心能力： 1.具備常見項目開發模式 2.具備軟件開發思想與軟件工程理論 3.為大規模數據開發開發提供理論支持； 4.熟悉項目常見的負載均衡算法； 5.熟悉分布式后端優化協議和行業標準。 可解決的現實問題： 1.能夠解決數據流動流程，具備分布式后端領域開發能力，； 2.扎實的理論基礎，快速融入各種行業分布式微服務相關開發需求。 市場價值： go后端市場短板巨大。 |
| 2.自動駕駛圖像識別后端微服務集群 | 自動駕駛圖像識別分布式后端系統 運行環境+ golang + docker + grpc + protobuf + beego + MySQL+tensorflow+redis+go-fastDFS 項目簡介：解決公司數千汽車的在線自動識別任務，go的效率遠大于python,基于golang分布式提升現有業務性能。 項目描述：本系統作為自動駕駛的模塊系統 ，提供圖像識別計算任務。基于100臺GPU服務器，實現數千實時業務識別。 并且可以快速人為后臺標注數據，提升模型識別率。 1. 基于redis與gofastDFS實現緩存系統+圖片保存系統 2. 基于tensorflow GPU Go實現圖像識別調用 3. 基于ETCD實現服務發現與選舉 4. 基于GRPC與http提供兩種接口 5. 提供模型的下載更新—TCP，FTP 6. 后臺人為標注與訓練更新模型 7. 消息中間件解決負載均衡 8. 基于密碼學實現防范黑客攻擊 9.? 接入分布式日志系統 | ||
| 3.大數據分布式精準營銷與智能推薦系統 | 項目簡介：基于QQ號，手機號，郵箱的標簽系統，基于標簽智能推薦，導出精準數據，進行商業營銷。并且給客戶定制系統。 運行環境： golang + docker + grpc + protobuf + beego + redis + fastDFS + rabbitMQ+riot+ETCD+mongoDB+NSQ+goFastDFS 項目描述：項目基于分布式設計 1. 基于mongoDB數據庫實現標簽系統，基于Mongodb集群 2. web接口實現數據導入，基于ECTD與消息中間件實現負載均衡，選舉模式。 3. web數據采集基于分布式設計，redis隊列實現，可定制搜索層數，深度遍歷，廣度遍歷。 4. 導入數據接口，支持txt,xls,doc,pdf,mdb,常見數據格式 5. 導出數據接口，支持json,txt,xls,doc,pdf,mdb,常見數據格式 6. 外接短信系統，郵件系統。 7. 設計通用數據庫接口—導出MongoDB ,mysql,redis 8. 設計通用消息中間件接口—rabbitMQ.NSQ,kafka, 9. 基于redis與go-fastDFS搭建緩存系統 10. 標簽系統，統計詞頻與分詞處理，建立標簽。 11. 接入分布式日志系統 12. 權限管理與充值系統。加密GRPC調用，調用確保簽名正確才能調用，支持支付寶微信支付。 | ||
| 第十階段面試輔導 | 專業面試訓練 | go專題面試強化訓練 計算機網絡面試專題面試強化訓練 數據庫專題面試強化訓練 數據結構算法專題面試強化訓練 分布式設計面試專題面試強化訓練 操作系統面試專題面試強化訓練 | 課程設計理念： 源于企業的真實面試題與項目面試。 可掌握的核心能力： 1.具備世界五百強面試 2.具備軟件開發思想與軟件工程理論 3.為大規模數據開發開發提供理論支持； 4.熟悉軟件工程與行業標準。 可解決的現實問題： 1.通過企業面試； 2.扎實的理論基礎，快速融入企業開發需求。 市場價值： 通過技術面試與技術考核，在工資上有很強的議價能力。 |
| 項目經驗與面試表達訓練 | 1.語言表達能力訓練 2.項目經驗表達能力訓練 3.項目實戰能力訓練 | ||
| 簡歷輔導 | 1招聘熱點速遞、 2職業生涯規劃、 3職場經驗心得分享、 4簡歷制作 |
| 所處階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| 設計模式 | 面向對象設計模式 | 1. 代碼無錯就是優？――簡單工廠模式 2. 商場促銷――策略模式 3. 拍攝UFO――單一職責原則 4. 考研求職兩不誤――開放-封閉原則 5. 會修電腦不會修收音機？――依賴倒轉原則 6. 穿什么有這么重要？――裝飾模式 7. 為別人做嫁衣――代理模式 8. 雷鋒依然在人間――工廠方法模式 9. 簡歷復印――原型模式 10. 考題抄錯會做也白搭――模板方法模式 11. 無熟人難辦事？――迪米特法則 12. 牛市股票還會虧錢？――外觀模式 13. 好菜每回味不同――建造者模式 14. 老板回來，我不知道――觀察者模式 15. 就不能不換DB嗎？――抽象工廠模式 16. 無盡加班何時休――狀態模式 17. 在NBA我需要翻譯――適配器模式 18. 如果再回到從前――備忘錄模式 19. 分公司=一部門――組合模式 20. 想走？可以！先買票――迭代器模式 21. 有些類也需計劃生育――單例模式 22. 手機軟件何時統一――橋接模式 23. 烤羊肉串引來的思考――命令模式 24. 加薪非要老總批？――職責鏈模式 25. 世界需要和平――中介者模式 26. 項目多也別傻做――享元模式 27. 其實你不懂老板的心――解釋器模式 28. 男人和女人――訪問者模式 | 課程設計理念： 設計模式（Design pattern）代表了最佳的實踐，通常被有經驗的面向對象的軟件開發人員所采用。設計模式是軟件開發人員在軟件開發過程中面臨的一般問題的解決方案。這些解決方案是眾多軟件開發人員經過相當長的一段時間的試驗和錯誤總結出來的。 可掌握的核心能力： 1.具備面向對象編程思想與架構思想 2.具備go語言高并發后臺架構能力； 3.具備go語言分布式后臺架構能力； 4.具備分布式微服務架構設計能力。 可解決的現實問題： 1.了解在軟件開發過程中所面臨的問題的最佳解決方案； 2.解決企業從資源的利用率和可用性優化方案； 3.理解軟件工程思想，快速理解軟件工程架構設計。 4.能夠根據企業實際需求，搭建好的架構 市場價值： 熟練學習和掌握后，可滿足企業架構師需求。 |
| Go并發設計模式 | 1生成器 2服務化 3多路復合 4select監聽信道 5.結束標志 6.菊花鏈 7.隨機數生成器 8.定時器 9.常駐內存并發 10.非常駐內存并發 11.超時并發 | ||
| 高并發分布式設計模式 | 1、單庫單應用模式 這種是最簡單的模式，即一個數據一個應用服務器，一般在產品發布初期使用會比較方便，單日30萬到50萬PV以下一般沒有問題。 2、內容分發模式 在主機中使用了靜態文件緩存之后，還可以使用CDN的方式把靜態文件分發到離用戶最近的節點上以達到快速響應的目的，一般在百萬級別的PV時需要使用 3、查詢分離模式 主要是指數據庫的讀寫分離，能夠降低響應延時，在千萬級別的PV時會使用。 4、微服務模式 微服務是把一個單應用拆分成多個服務，每個服務部署在各自的主機中，最后通過一個ESB來管理和調度這些服務，優點是各司其職不會出現混亂和一致性癱瘓，缺點也很明顯，就是集成測試和協同發布難度大增。 5、分庫分表模式 當一個表的數據出現上億級別的時候就要考慮分表了，比如訂單數據等，根據用戶的屬性或者時間來拆分成多個表存儲，甚至是拆分成多個庫存儲。 6、多級緩存模式 可以把數據緩存到redis、memcache或者分布式文件系統之中，一般是在500萬PV之上需要使用。 7、彈性伸縮模式 當應用容易出現波峰波谷的情況時使用彈性伸縮模式可以有效降低硬件資源的成本，特別是在使用公有云的時候這個成本的下降積累會是一個比較大的值。 8、多機房模式 如果是自建機房可以在南北方各地安置機房以達到有效降低延遲，以及防止同時宕機的可能性出現。如果是使用公有云可以采用多個節點部署。另外一方面，采用CDN的也是多機房的一種實際應用。 | ||
| 微服務設計模式 | 1聚合器微服務設計模式 2代理微服務設計模式 3鏈式微服務設計模式 4分支微服務設計模式 5數據共享微服務設計模式 6異步消息傳遞微服務設計模式 | ||
| 微服務單元設計模式 | 外交官模式（Ambassador） 防腐層（Anti-corruption layer） 后端服務前端（Backends for Frontends） 艙壁模式（Bulkhead） 網關聚合（Gateway Aggregation） 網關卸載（Gateway Offloading） 網關路由（Gateway Routing） 挎斗模式（Sidecar） 絞殺者模式（Strangler） |
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| 所處階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| 第一階段數據結構 | ?1程序性能分析 | 1.1 什么是程序性能 1.2 空間復雜度 1.1.1 空間復雜度的組成 1.1.2 舉例 1.3 時間復雜度 1.3.1 時間復雜度的組成 1.3.2 操作計數 1.3.3 最好、最壞和平均操作計數 1.3.4 步數 | 課程設計理念： ?通過出很多高大上的算法和數據結構題，體現出自己與其它公司的區別。尤其是一些特別難的，一出考場，就熱鬧了，網上也跟著熱鬧了。 ?通過高大上的題目，才能識別出哪些是聰明勤奮的孩子，哪些是不入流的小弟。 ?? 你要曉得，BAT等公司，給應屆本科生的薪水，都在月薪1萬以上，一年大概在13萬以上。 ?? 薪水、人才、面試難度，自然是相關聯的。 ? 算法，我覺得是個非常裝逼的詞。書本和網上的輿論，都把這個詞塑造的比較高大。 ?? 我不這樣認為，為嘛呢，我就喜歡提出一些有新意的觀點。 ?? 算法，解決問題的方法而已，有啥了不起的。 ?? 農民、建筑、醫療，哪個行業沒有解決問題的方法，唯獨IT程序設計搞了算法Algorithm出來。 ?大公司的業務比較復雜，用到的技術難度較大，對一個人的能力素質要求很高。大數據、云計算、高性能之類的需求也比較大，對數據結構和算法等基本功的要求比較高。數據結構和算法的功底，可以看出一個人的成長潛質。 ?? 大公司的業務比較復雜，用到的技術難度較大，對一個人的能力素質要求很高。大數據、云計算、高性能之類的需求也比較大，對數據結構和算法等基本功的要求比較高。數據結構和算法的功底，可以看出一個人的成長潛質。 ?? 而中小公司比較在乎短期利益，招個能立即干活，幫忙公司搞錢的工人。什么能立即搞錢，當然是做項目啦，而不是搞研究，算法啥的，根本用不上。中小型公司，做的更多是業務系統、網站，進度、性能、業務是主要的，算法需求很低。 ? 打個比方，算法就好比武俠中的內功，學得好，未來才能成為大蝦，稱霸武林。但是，內功再好，沒有招式，也發揮不出來。而做項目，搞應用開發，就好比武俠中的招式，學個一招半式，就可以找軟柿子捏擠下，體驗學武功的快感。 可掌握的核心能力： 1.具備世界五百強數據結構與算法面試 2.具備軟件開發思想與軟件工程理論 3.為大規模數據開發開發提供理論支持； 4.熟悉軟件工程與行業標準。 可解決的現實問題： 1.通過企業面試； 2.扎實的理論基礎，快速融入企業開發需求。 市場價值： 通過技術面試與技術考核，在工資上有很強的議價能力。理解數據結構開發在實際中的作用。 |
| ?2漸近記法 | 2.1 引言 2.2 漸近記法 2.2.1 大Ο記法 2.2.2 漸近記法Ω和Θ 2.3 漸近數學（可選） 2.2.1 大O記法 2.2.2 Ω記法 2.2.3 Θ記法 2.2.4 小ο記法 2.2.5 特性 2.4 復雜度分析舉例 2.5 實際復雜度 | ||
| ?3性能測量 | 3.1 引言 3.2 選擇實例的大小 3.3 設計測試數據 3.4 實驗設計 3.5 高速緩存 3.5.1 簡單計算機模型 3.5.2 緩存未命中對運行時間的影響 3.5.3 矩陣乘法 | ||
| 4 線性表——數組描述 | 4.1 數據對象和數據結構 4.2 線性表數據結構 4.2.1 抽象數據類型linearList 4.2.2 抽象類linearList 4.3 數組描述 4.3.1 描述 4.3.2 變長一維數組 4.3.3 類arrayList 4.3.4 迭代器 4.3.5 arrayList的一個迭代器 4.4 在一個數組中實現的多重表 4.5性能測量 4.6廣義表概念 4.7廣義表實戰 | ||
| 5 線性表——鏈式描述 | 5.1 單向鏈表 5.1.1 描述 5.1.2 結構chainNode 5.1.3 類chain 5.1.4 抽象數據類型linearList的擴充 5.1.5 類extendedChain 5.1.6 性能測量 5.2 循環鏈表和頭節點 5.3 雙向鏈表 5.4 雙向循環鏈表 5.5 應用 5.5.1 箱子排序 5.5.2 基數排序 5.5.3 凸包 5.5.4 并查集 | ||
| 6 數組和矩陣 | 6.1 數組 6.1.1 抽象數據類型 6.1.2 數組的索引 6.1.3 行主映射和列主映射 6.1.4 用數組的數組來描述 6.1.5 行主描述和列主描述 6.1.6 不規則二維數組 6.2 矩陣 6.2.1 定義和操作 6.2.2 類matrix 6.3 特殊矩陣 6.3.1 定義和應用 6.3.2 對角矩陣 6.3.3 三對角矩陣 6.3.4 三角矩陣 6.3.5 對稱矩陣 6.4 稀疏矩陣 6.4.1 基本概念 6.4.2 用單個線性表描述 6.4.3 用多個線性表描述 6.4.4 性能測量 | ||
| 7.哈希表與集合 | 7.1哈希函數 7.2哈希碰撞 7.3哈希表數組實現 7.4哈希表鏈表實現 7.5集合概念 7.6交集，并集，差集 7.7數組集合 7.8鏈表集合 7.9哈希集合 | ||
| 8棧 | 8.1 定義和應用 8.2 抽象數據類型 8.3 數組描述 8.3.1 作為一個派生類實現 8.3.2 類arrayStack 8.3.3 性能測量 8.4 鏈表描述 8.4.1 類derivedLinkedStack 8.4.2 類linkedStack 8.4.3 性能測量 8.5 應用 8.5.1 括號匹配 8.5.2 漢諾塔 8.5.3 列車車廂重排 8.5.4 開關盒布線 8.5.5 離線等價類問題 8.5.6 迷宮老鼠 8.6 數學表達式字符串解析計算 8.7 進制轉換 8.8 迷宮尋路算法 | ||
| 9隊列 | 9.1 定義和應用 9.2 抽象數據類型 9.3 數組描述 9.3.1 描述 9.3.2 類arrayQueue 9.4 鏈表描述 9.5 應用 9.5.1 列車車廂重排 9.5.2 電路布線 9.5.3 圖元識別 9.5.4 工廠仿真 | ||
| 10.跳表和散列 | 10.1 字典 10.2 抽象數據類型 10.3 線性表描述 10.4 跳表表示（可選） 10.4.1 理想情況 10.4.2 插入和刪除 10.4.3 級的分配 10.4.4 結構skipNode 10.4.5 類skipList 10.4.6 skipList方法的復雜度 10.5 散列表描述 10.5.1 理想散列 10.5.2 散列函數和散列表 10.5.3 線性探查 10.5.4 鏈式散列 10.6 一個應用——文本壓縮 10.6.1 LZW壓縮 10.6.2 LZW壓縮的實現 10.6.3 LZW解壓縮 10.6.4 LZW解壓縮的實現 10.6.5 性能評價 | ||
| 11二叉樹 | 11.1 樹 11.2 二叉樹 11.3 二叉樹的特性 11.4 二叉樹的描述 11.4.1 數組描述 11.4.2 鏈表描述 11.5 二叉樹常用操作 11.6 二叉樹遍歷 11.7 抽象數據類型BinaryTree 11.8 類linkedBinaryTree 11.9 應用 11.9.1 設置信號放大器 11.9.2 并查集 | ||
| 12優先隊列 | 12.1 定義和應用 12.2 抽象數據類型 12.3 線性表 12.4 堆 12.4.1 定義 12.4.2 大根堆的插入 12.4.3 大根堆的刪除 12.4.4 大根堆的初始化 12.4.5 類maxHeap 12.4.6 堆和STL 12.5 左高樹 12.5.1 高度優先與寬度優先的最大及最小左高樹 12.5.2 最大HBLT的插入 12.5.3 最大HBLT的刪除 12.5.4 兩棵最大HBLT的合并 12.5.5 初始化 12.5.6 類maxHblt 12.6 應用 12.6.1 堆排序 12.6.2 機器調度 12.6.3 霍夫曼編碼 | ||
| 13競賽樹 | 13.1 贏者樹和應用 13.2 抽象數據類型WinnerTree 13.3 贏者樹的實現 13.3.1 表示 13.3.2 贏者樹的初始化 13.3.3 重新組織比賽 13.3.4 類completeWinnerTree 13.4 輸者樹 13.5 應用 13.5.1 用最先適配法求解箱子裝載問題 13.5.2 用相鄰適配法求解箱子裝載問題 | ||
| 14搜索樹 | 14.1 定義 14.1.1 二叉搜索樹 14.1.2 索引二叉搜索樹 14.2 抽象數據類型 14.3 二叉搜索樹的操作和實現 14.3.1 類binarySearchTree 14.3.2 搜索 14.3.3 插入 14.3.4 刪除 14.3.5 二叉搜索樹的高度 14.4 帶有相同關鍵字元素的二叉搜索樹 14.5 索引二叉搜索樹 14.6 應用 14.6.1 直方圖 14.6.2 箱子裝載問題的最優匹配法 14.6.3 交叉分布 | ||
| 15.平衡搜索樹 | 15.1 AVL樹 15.1.1 定義 15.1.2 AVL樹的高度 15.1.3 AVL樹的描述 15.1.4 AVL搜索樹的搜索 15.1.5 AVL搜索樹的插入 15.1.6 AVL搜索樹的刪除 15.2 紅-黑樹 15.2.1 基本概念 15.2.2 紅-黑樹的描述 15.2.3 紅-黑樹的搜索 15.2.4 紅-黑樹的插入 15.2.5 紅-黑樹的刪除 15.2.6 實現細節的考慮及復雜性分析 15.3 分裂樹 15.3.1 介紹 15.3.2 分裂樹的操作 15.3.3 折算復雜性 15.4 B-樹 15.4.1 索引順序訪問方法 15.4.2 m叉搜索樹 15.4.3 m階B-樹 15.4.4 B-樹的高度 15.4.5 B-樹的搜索 15.4.6 B-樹的插入 15.4.7 B-樹的刪除 15.4.8 節點結構 | ||
| 16.圖 | 16.1 基本概念 16.2 應用和更多的概念 16.3 特性 16.4 抽象數據類型graph 16.5 無權圖的描述 16.5.1 鄰接矩陣 16.5.2 鄰接鏈表 16.5.3 鄰接數組 16.6 加權圖的描述 16.7 類實現 16.7.1 不同的類 16.7.2 鄰接矩陣類 16.7.3 擴充chain類 16.7.4 鏈表類 16.8 圖的遍歷 16.8.1 廣度優先搜索 16.8.2 廣度優先搜索的實現 16.8.3 方法graph：：bfs的復雜性分析 16.8.4 深度優先搜索 16.8.5 深度優先搜索的實現 16.8.6 方法graph：：dfs的復雜性分析 16.9 應用 16.9.1 尋找一條路徑締結斯卡拉算法 16.9.2 連通圖及其構成 16.9.3 生成樹，普里姆算法，克魯斯卡爾算法 16.9.4最短路徑A*算法 16.9.5拓撲排序 16.9.10? 網絡流 16.9.10.1 流網絡 16.9.10.2 Ford\Fulkerson方法 16.9.10.3 最大二分匹配 16.9.10.4 推送重貼標簽算法 16.9.10.5 前置重貼標簽算法 | ||
| 17排序與查找 | 17.1排序 17.1.1選擇排序與性能分析優化 17.1.2冒泡排序與性能分析優化 17.1.3希爾排序與性能分析優化 17.1.4插入排序與性能分析優化 17.1.5二分查找插入排序與性能分析優化 17.1.6歸并排序與性能分析優化 17.1.7快速排序與性能分析優化 17.1.8奇偶排序與性能分析優化 17.1.9基數排序與性能分析優化 17.1.10木桶排序與性能分析優化 17.1.11歸并排序與性能分析優化 17.1.12雞尾酒排序與性能分析優化 17.1.13地精排序與性能分析優化 17.1.14堆排序與性能分析優化 17.1.15錦標賽排序與性能分析優化 17.1.16梳子排序與性能分析優化 17.2查找 17.2無序查找 17.2.1有序查找 17.2.1.1 二分查找 17.2.1.2 中值查找 17.2.1.3 斐波那契查找 17.2.1.4 三分查找 17.2.1.5 二分查找近似查找 | ||
| 18鏈表排序 | 18.1鏈表插入排序 18.2鏈表選擇排序 18.3鏈表冒泡排序 18.4鏈表快速排序 18.5鏈表歸并排序 | ||
| 19.外部排序 | 19.1多路歸并排序 19.2置換選擇排序 19.3索引查找 19.4二級索引檢索17億文件 | ||
| 20. bitmap與布隆過濾器 | 20.1位運算快速回顧 20.2 bitmap實戰 20.3 布隆過濾器實現 | ||
| 21.字符串檢索 | 21.1常規字符串檢索 21.1KMP算法 21.2BM 算法 21.3Karp—Rabin算法 21.4字符串實現高精度加法 21.5字符串實現高精度減法 21.6字符串實現高精度乘法 21.7字符串實現高精度除法 | ||
| 22內存回收算法 | 22.1 概述 22.2 可利用空間表及分配方法 22.3 邊界標識法 22.3．1 可利用空間表的結構 22.3．2 分配算法 22.3．3 回收算法 22.4 伙伴系統 22.4．1 可利用空間表的結構 22.4．2 分配算法 22.4．3 回收算法 22.5 無用單元收集 22.6 存儲緊縮 | ||
| 第二階段算法導論 | 1.第一天 數學基礎 | 1.1 函數增長與復雜性分類 1.1.1 漸進符號 1.1.2 階的計算 1.1.3 復雜性分類 1.2 概率論 1.2.1 事件與概率 1.2.2 期望與方差 1.3 代數學 1.3.1 矩陣 1.3.2 行列式 1.3.3 解線性方程組 1.3.4 多項式 1.1.5 復數 1.1.6 群 1.4 組合學 1.4.1 排列與組合 1.4.2 鴿巢原理 1.4.3 容斥原理 1.4.4 特殊計數序列 1.4.5 Pólya計數定理 1.5 博弈論 1.5.1 博弈樹 1.5.2 SG函數 1.5.3 Nim游戲與Nim 1.6 數論 1.6.1 整除 1.6.2 不定方程 1.6.3 同余方程與歐拉定理 1.6.4 原根、離散對數和二項同余方程 1.6.5 連分數 | 課程設計理念： ?通過出很多高大上的算法和數據結構題，體現出自己與其它公司的區別。尤其是一些特別難的，一出考場，就熱鬧了，網上也跟著熱鬧了。 ?通過高大上的題目，才能識別出哪些是聰明勤奮的孩子，哪些是不入流的小弟。 ?? 你要曉得，BAT等公司，給應屆本科生的薪水，都在月薪1萬以上，一年大概在13萬以上。 ?? 薪水、人才、面試難度，自然是相關聯的。 ? 算法，我覺得是個非常裝逼的詞。書本和網上的輿論，都把這個詞塑造的比較高大。 ?? 我不這樣認為，為嘛呢，我就喜歡提出一些有新意的觀點。 ?? 算法，解決問題的方法而已，有啥了不起的。 ?? 農民、建筑、醫療，哪個行業沒有解決問題的方法，唯獨IT程序設計搞了算法Algorithm出來。 ?大公司的業務比較復雜，用到的技術難度較大，對一個人的能力素質要求很高。大數據、云計算、高性能之類的需求也比較大，對數據結構和算法等基本功的要求比較高。數據結構和算法的功底，可以看出一個人的成長潛質。 ?? 大公司的業務比較復雜，用到的技術難度較大，對一個人的能力素質要求很高。大數據、云計算、高性能之類的需求也比較大，對數據結構和算法等基本功的要求比較高。數據結構和算法的功底，可以看出一個人的成長潛質。 ?? 而中小公司比較在乎短期利益，招個能立即干活，幫忙公司搞錢的工人。什么能立即搞錢，當然是做項目啦，而不是搞研究，算法啥的，根本用不上。中小型公司，做的更多是業務系統、網站，進度、性能、業務是主要的，算法需求很低。 ? 打個比方，算法就好比武俠中的內功，學得好，未來才能成為大蝦，稱霸武林。但是，內功再好，沒有招式，也發揮不出來。而做項目，搞應用開發，就好比武俠中的招式，學個一招半式，就可以找軟柿子捏擠下，體驗學武功的快感。 可掌握的核心能力： 1.具備世界五百強數據結構與算法面試 2.具備軟件開發思想與軟件工程理論 3.為大規模數據開發開發提供理論支持； 4.熟悉軟件工程與行業標準。 可解決的現實問題： 1.通過企業面試； 2.扎實的理論基礎，快速融入企業開發需求。 市場價值： 通過技術面試與技術考核，在工資上有很強的議價能力。理解算法在實際開發中的作用。 |
| 2初等數論與組合數學 | 2.1 整除 2.2 質數與合數 2.3 質數篩法 2.4 質因數分解 2.5 最大公約數和最小公倍數 2.6 模運算 2.7 同余 2.8 歐幾里得算法 2.9 擴展歐幾里得算法 2.10 模意義下的乘法逆元 2.11 與質數有關的定理 2.12 線性同余方程 2.13 中國剩余定理 2.14基本計數原理 2.15 排列 2.16 組合 2.17 楊輝三角 2.18 特殊排列組合 2.19? stirling數 2.20 Catalan數 2.21 容斥原理 2.22 鴿巢原理 | ||
| 3暴力求解 | 3.1 簡單枚舉 3.2 枚舉排列 3.2.1 生成1~n的排列 3.2.2 生成可重集的排列 3.2.3 解答樹 3.2.4 下一個排列 3.3 子集生成 3.3.1 增量構造法 3.3.2 位向量法 3.3.3 二進制法 3.4 回溯法 3.4.1 八皇后問題 3.4.2 其他應用舉例 3.5 路徑尋找問題 3.6 迭代加深搜索 | ||
| 4.數論基礎 | 4.1 基礎數論概念 4.2 最大公約數 4.3 模運算 4.4 求解模線性方程 4.5 中國余數定理 4.6 元素的冪 4.7 RSA公鑰加密系統 4.8 素數的測試 4.9 整數的因子分解 | ||
| 5.概率與隨機算法 | 5.1 雇用問題 5.2 指示器隨機變量 5.3 隨機算法 5.4 概率分析和指示器隨機變量的進一步使用 5.4.1 生日悖論 5.4.2 球與箱子 5.4.3 特征序列 5.4.4 在線雇用問題 | ||
| 6.貪婪算法 | 6.1 最優化問題 6.2 貪婪算法思想 6.3 應用 6.3.1 貨箱裝載 6.3.2 0/1背包問題 6.3.3 拓撲排序 6.3.4 二分覆蓋 6.3.5 單源最短路徑 6.3.6 最小成本生成樹 6.3.7赫夫曼編碼 6.3.8 擬陣和貪心算法 6.3.9 用擬陣求解任務調度問題 | ||
| 7分而治之算法 | 7.1 算法思想 7.2 應用 7.2.1 殘缺棋盤 7.2.2 歸并排序 7.2.3 快速排序 7.2.4 選擇 7.2.5 相距最近的點對 7.3 解遞歸方程 7.4 復雜度的下限 7.4.1 最小最大問題的下限 7.4.2 排序算法的下限 7.4.3 最大子數組問題 7.4.4 矩陣乘法的Strassen算法 7.4.5 用代入法求解遞歸式 7.4.5 用遞歸樹方法求解遞歸式 7.4.6 用主方法求解遞歸式 7.4.7 證明主定理 7.4.8 對b的冪證明主定理 7.4.9? 向下取整和向上取整 | ||
| 8.動態規劃算法 | 8.1 算法思想 8.2 應用 8.2.1 0/1背包問題 8.2.2 矩陣乘法鏈 8.2.3 所有頂點對之間的最短路徑 8.2.4 帶有負值的單源最短路徑 8.2.5 網組的無交叉子集 8.2.6 鋼條切割 8.2.7 最長公共子序列 8.2.8 最優二叉搜索樹 8.2.9 最大連續子序列和 8.2.10 最長不下降子序列（LIS） 8.2.11 最長回文子串 8.2.12 DAG最長路 8.2.13 背包問題 | ||
| 9.回溯法 | 9.1 算法思想 9.2 應用 9.2.1 貨箱裝載 9.2.2 0/1背包問題 9.2.3 最大完備子圖 9.2.4 旅行商問題 9.2.5 電路板排列 | ||
| 10.分支邊界算法 | 10.1 算法思想 10.2 應用 10.2.1 貨箱裝載 10.2.2 0/1背包問題 10.2.3 最大完備子圖 10.2.4 旅行商問題 10.2.5 電路板排列 | ||
| 11.攤還分析 | 11.1 聚合分析 11.2 核算法 11.3 勢能法 11.4 動態表 11.4.1 表擴張 11.4.2 表擴張和收縮 | ||
| 12.線性規劃 | 12.1 標準型和松弛型 12.2 將問題表達為線性規劃 12.3 單純形算法 12.4 對偶性 12.5 初始基本可行解 | ||
| 13.多項式與快速傅里葉變換 | 13.1 多項式的表示 13.2 DFT與FFT 13.3 高效FFT實現 | ||
| 14.計算幾何學 | 14.1 多邊形 14.1.1 計算幾何誤差修正 14.1.2 計算幾何點類 14.1.3 計算幾何線段類 14.1.4 多邊形類 14.1.5 多邊形的重心 14.1.6 多邊形內格點數 14.1.7 凸多邊形類 14.1.8 凸多邊形的直徑 14.1.9 半平面切割多邊形 14.1.10 半平面交 14.1.11 凸多邊形交 14.1.12 多邊形的核 14.1.13 凸多邊形與直線集交 14.2 圓 14.2.1 圓與線求交 14.2.2 圓與多邊形交的面積 14.2.3 最小圓覆蓋 14.2.4 圓與圓求交 14.2.5 圓的離散化 14.2.6 圓的面積并 14.3 三維計算幾何 14.3.1 三維點類 14.3.2 三維直線類 14.3.3 三維平面類 14.3.4 三維向量旋轉 14.3.5 長方體表面兩點最短距離 14.3.6 四面體體積 14.3.7 最小球覆蓋 14.3.8 三維凸包 14.4 其他 14.4.1 三角形的四心 14.4.2 最近點對 14.4.3 平面最小曼哈頓距離生成樹 14.4.4 最大空凸包 14.4.5 平面劃分 | ||
| 15.NP完全性 | 15.1 多項式時間 15.2 多項式時間的驗證 15.3 NP完全性與可歸約性 15.4 NP完全性的證明 15.5 NP完全問題 15.5.1 團問題 15.5.2 頂點覆蓋問題 15.5.3 哈密頓回路問題 15.5.4 旅行商問題 15.5.5 子集和問題 | ||
| 16.近似算法 | 16.1 頂點覆蓋問題 16.2 旅行商問題 16.2.1 滿足三角不等式的旅行商問題 16.2.2 一般旅行商問題 16.3 集合覆蓋問題 16.4 隨機化和線性規劃 16.5 子集和問題 | ||
| 17.高級專題? | 17.1 知識點選講 17.1.1 自動機 17.1.2 樹的經典問題和方法 17.1.3 可持久化數據結構 17.1.4 多邊形的布爾運算 17.2 難題選解 17.2.1 數據結構 17.2.2 網絡流 17.2.3 數學 17.2.4 幾何 17.2.5 非完美算法 17.2.6 雜題選講 17.3爬山法 17.4模擬退火法 17.5遺傳算法 | ||
| 第四階段機器學習 | 1回歸算法 | 1回歸算法 1.1最小二乘法(Ordinary Least Square) 1.2邏輯回歸(Logistic Regression) 1.3逐步式回歸(Stepwise Regression) 1.4多元自適應回歸樣條(Multivariate Adaptive Regression Splines) 1.5本地散點平滑估計(Locally Estimated Scatterplot Smoothing) ? | 課程設計理念： 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。 可掌握的核心能力： 1解決機器學習的應用問題 2.為大規模數據實現智能開發提供理論支持； 可解決的現實問題： 1.理解神經網絡算法，掌握機器學習理論的基礎； 2.扎實的理論基礎，快速融入企業開發人工智能需求。 市場價值： 通過技術面試與技術考核，在工資上有很強的議價能力，具備機器學習開發能力。 |
| 2基于實例的算法 | 2基于實例的算法 2.1? k-Nearest Neighbor(KNN) 2.2 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ） 2.3 自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM） | ||
| 3正則化方法 | 3正則化方法 3.1Ridge Regression 3.2Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO） 3.3彈性網絡（Elastic Net） | ||
| 4決策樹學習 | 4決策樹學習 4.1分類及回歸樹（Classification And Regression Tree， CART） 4.2 D3 (Iterative Dichotomiser 3) 4.3? C4.5 4.4? Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID) 4.5 Decision Stump 4.6隨機森林（Random Forest） 4.7多元自適應回歸樣條（MARS） 4.8梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM） | ||
| 5貝葉斯方法 | 5貝葉斯方法 5.1樸素貝葉斯算法 5.2平均單依賴估計（Averaged One-Dependence Estimators， AODE） 5.3 Bayesian Belief Network（BBN） | ||
| 6 基于核的算法 | 6 基于核的算法 6.1支持向量機（Support Vector Machine， SVM） 6.2徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF) 6.3線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA) | ||
| 7聚類算法 | 7聚類算法 7.1 k-Means算法 7.2 期望最大化算法（Expectation Maximization， EM） | ||
| 8關聯規則學習 | 8關聯規則學習 8.1Apriori算法 8.2 Eclat算法 | ||
| 9人工神經網絡 | 9人工神經網絡 9.1感知器神經網絡（Perceptron Neural Network） 9.2反向傳遞（Back Propagation） 9.3 Hopfield網絡 9.4學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ） | ||
| 機器學習算法實戰 | 婚戀網站智能推薦，房產預測 | ||
| 第五階段深度學習 | 深度學習與神經網絡 | 0深度學習 0.1受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine， RBN） 0.2 Deep Belief Networks（DBN） 0.3卷積網絡（Convolutional Network） 0.4堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders） ? | 課程設計理念： 深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。 深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。 可掌握的核心能力： 1解決深度學習的應用問題 2.為大規模數據實現智能開發提供理論支持； 可解決的現實問題： 1.理解神經網絡算法，掌握深度學習理論的基礎； 2.扎實的理論基礎，快速融入企業開發人工智能需求。 市場價值： 通過技術面試與技術考核，在工資上有很強的議價能力，具備深度學習開發能力。 |
| 深度學習降低維度算法 | 1降低維度算法 1.1主成份分析（Principle Component Analysis， PCA） 1.2偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS） 1.3 Sammon映射 1.4 多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS） 1.5投影追蹤（Projection Pursuit） | ||
| 深度學習集成算法 | 2集成算法 2.1 Boosting 2.2 Bootstrapped Aggregation（Bagging） 2.3 AdaBoost 2.4 堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending） | ||
| tensorflow-go | tensorflow深度學習框架 | ||
| 深度學習實戰 | 手寫識別，圖像識別，自動駕駛圖像識別 | ||
| 第六階段智能推薦 | 智能推薦算法 | 基于內容的推薦算法 協同過濾推薦算法 基于知識推薦 基于效用推薦 基于規則推薦 | 課程設計理念： 智能推薦根據不同用戶的喜好挖掘生成用戶畫像，為每位用戶提供“千人千面”的個性化推薦內容，幫助傳媒、電商等行業有效提升點擊率、轉化率及用戶粘性，極大地增加客戶的經營效益 可掌握的核心能力： 1解決智能推薦的核心問題 2.為大規模數據智能推薦開發提供理論支持； 可解決的現實問題： 1.理解智能推薦算法，掌握推薦理論的基礎； 2.扎實的理論基礎，快速融入企業開發智能推薦需求。 市場價值： 通過技術面試與技術考核，在工資上有很強的議價能力，具備智能推薦系統開發能力。 |
| 智能推薦實戰 | 電商推薦算法與今日頭條文章推薦算法實現 |
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| 所處階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| 公鏈開發 | 第一階段Go公鏈開發 | ?1.Golang區塊鏈公鏈開發-區塊鏈架構實現 2.Golang區塊鏈公鏈開發-工作量證明 3.Golang區塊鏈公鏈開發-持久化 4.Golang區塊鏈公鏈開發-UTXO交易結構 5.Golang區塊鏈公鏈開發-交易與地址 6.Golang區塊鏈公鏈開發-交易與梅克爾樹 7.Golang區塊鏈公鏈開發-交易與網絡 | 課程設計理念： 了解區塊鏈系統基本原理，基于Go語言能夠給企業定制區塊鏈系統。 掌握主流區塊鏈(Bitcoin，Ethereum)相關機制與原理，理解各類主流的共識算法(PoW，PoS，DPoS)，熟練掌握區塊鏈系統Go開發語言，能基于以太坊編寫智能合約，能編寫和發布代幣； 可掌握的核心能力： 1.具備常見密碼學原理及安全密碼安全協議知識體系； 2.具備信息安全編程開發能力； 3.為信息安全系統開發和區塊鏈開發提供理論支持； 4.掌握主流區塊鏈(Bitcoin，Ethereum)相關機制與原理； 5.理解各類主流的共識算法(PoW，PoS，DPoS)； 6.熟練掌握區塊鏈系統Go開發語言； 7.熟悉常見的安全協議和加密算法； 8.熟悉比特幣優化協議和行業標準。 可解決的現實問題： 1.能夠解決信息安全加密數據傳輸及認證流程，具備信息安全領域開發能力，可解決中心化體系金融開發； 2.扎實的理論基礎，快速融入各種行業企業區塊鏈公鏈相關開發需求。 市場價值： 區塊鏈人才市場短板巨大。 |
| 第二階段比特幣源碼分析 | 1.比特幣設計理念： ? -比特幣內涵 ? -比特幣的價值 ? -數字簽名與多重簽名 ? -獨特交易設計模式及其優勢 ? -區塊：如何解決攻擊和交易的時間順序 ? -分叉 ? -比特幣的雙花攻擊 ? -51%攻擊 ? -挖礦與礦池 ? -比特幣難度 ? -比特幣擴容 2.比特幣源碼分析： ? -架構 ? -地址生成、編碼與解碼（橢圓曲線與Base58編碼） ? -交易結構、創建、傳播、整合(CTransaction) ? -交易池(CTxMemPool) ? -腳本(P2PKH、P2PK、P2SH) ? -區塊構建、效驗、組裝與選擇(CBlock、CBlockHeader) ? -難度計算與調整(Difficulty) ? -POW共識算法(Consensus) ? -分叉檢測 ? -Merkle Tree ? -SPV與Bloom過濾 ? -JSON-RPC接口 ? -挖礦（Minner） ? -網絡節點發現、連接、廣播與異常處理 | ||
| 第三階段比特幣源碼定制修改 | 定制山寨幣C++與定制國密比特幣 | ||
| 第三階段以太坊源碼 | 1. 下載、編譯、啟動Go-etherenum 2. Go-etherenum客戶端代碼和Node分析 3. 以太坊RPC通信實例和原理代碼分析 4. Ethereum服務和以太坊P2P協議發送廣播源碼分析 5. 以太坊P2P協議接收廣播的處理和Fetcher源碼分析 6. 以太坊核心BlockChain源碼分析 7. 以太坊通過EVM執行交易過程分析 8. 以太坊Bloom過濾器實現原理及應用場景分析 | ||
| 第四階段EOS源碼分析 | 1EOS簡介、源碼下載、編譯、調試; 2EOS插件源碼結構。 3EOS數據， 4DPos共識算法 5數據結構 6賬戶與權限系統，石墨烯系列特有的，不同于其它區塊鏈平臺； 7Token與資源系統。 8區塊生產和區塊同步 9智能合約開發。 10并行 11跨鏈。 12部署和維護。 13治理 | ||
| 第五階段以太坊源碼定制修改 | 修改以太坊的共識算法為dpos | ||
| 第六階段超級賬本源碼分析 | 1. fabric 賬號 和 fabric-ca 的使用 2. fabric中的組織, 節點, 用戶 3. fabric中的通道 4. fabric中的共識機制 5. fabric中的賬本 6. fabric的交易流程 | ||
| 第七階段超級賬本定制修改 | 修改超級賬本為國密 | ||
| 第八階段IPFS系統源碼分析 | IPFS 底層技術 分布式哈希表（DHT） Chord 協議 Kademlia 協議 S/Kademlia 協議 BitTorrent 協議 分布式版本控制(Git) 自驗證文件系統((SFS) IPFS Multiformats IPFS IPLD IPFS 存儲層 IPFS Bitswap IPFS 網絡層 IPFS 集群 | ||
| 第九階段定制IPFS系統 | 修改星云文件系統為國密 | ||
| 第十階段ripple源碼分析 | 1.Ripple簡介 2.區塊鏈底層結構與格式 3.交易類型與格式 4.網絡架設與配置 5.轉賬交易 6.掛單交易 7.多方簽名交易 8.Escrow交易 9.Payment Channel交易 10.交易的發送方式 11.交易的路徑原理 12.網關的介紹與應用 13.網關的底層技術 14.共識流程 | ||
| 第十一階段去中心化交易所定制bitshares | 定制去中心化交易所設計 | ||
| 第十二階段基于編譯原理實現VM虛擬機 | VM虛擬機實現 | ||
| 第十三階段錢包開發 | 錢包助記詞恢復私鑰 私鑰碎片 多重簽名 比特幣轉賬 以太坊轉賬 以太坊合約代幣轉賬 |
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| 所處階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| 公智能合約開發 | 1Solidity語言 | 1.基礎語法：整型、布爾、浮點、internal、external、storage、memory等 2.高級語法：數組、枚舉、結構、映射、元組等 | 能基于以太坊與EOS編寫智能合約，能編寫和發布代幣,具備區塊鏈Dapp開發能力。 可掌握的核心能力： 1.能夠掌握使用 Vue 技術棧進行項目開發； 2.能夠掌握源代碼管理工具的使用； 3.能夠熟練掌握前后端分離開發模式； 4.能夠掌握使用主流框架開發門戶網站、管理系統、移動 Web 等客戶端； 5.能夠掌握 Web 項目的部署與發布模式； 6.能基于以太坊編寫智能合約； 7.能編寫和發布代幣； 8.掌握常用的DApp開發框架； 9.具備區中心化分布式存儲模型開發能力。 可解決的現實問題： 扎實的理論基礎，快速融入各種行業企業區塊鏈相關開發需求。 市場價值： 區塊鏈人才市場短板巨大。 |
| 2 以太坊簡介 | 1.合約編程: 合約、繼承、全局函數、地址、轉賬、事件、修飾器等 2.以太坊簡介與環境搭建 ?? a. Mist錢包 ?? b. MetaMask錢包 ?? c. Remix編譯器 | ||
| 3.以太坊框架 | 1. 區塊鏈搭建并實現多個節點實現數據交互 ??? a. 私有鏈搭建 ??? b. 聯盟鏈搭建 2. Truffle框架學習 ?? a. 部署在不同的環境中（develop環境、Ganache、私有鏈、ropsten網絡等） ?? b. 單元測試編寫 ?? c. 內置項目介紹 3. Web3.0.js學習 | ||
| 4.以太坊項目實戰 | 案例1：以太坊項目實戰-投票系統 案例2：以太坊項目實戰-發行簡單代幣 案例3：以太坊項目實戰-電子錢包制作 案例4：基于以太坊的區中心化游戲-以太貓開發實戰 | ||
| 5.EOS智能合約 | 1.EOS智能合約環境部署 2.HPP 3.CPP 4.WAST 5.ABI 6.貨幣合約 7.Tie-Tac-Toe 8.EOS合約實踐 9.EOS合約升級 10.EOS合約調試 | ||
| 6.EOS項目實戰 | 案例 EOS實現代幣發行，轉賬。 | ||
| 聯盟鏈智能合約實戰 | HyperLedger Fabric環境配置 | 1部署HyperLedger Fabric 2.First-NetWork環境測試與網絡啟動 3 fabric 賬號 和 fabric-ca 的使用 4. fabric中的組織, 節點, 用戶 5. fabric中的通道 6. fabric中的共識機制 7. fabric中的賬本 8. fabric的交易流程 9.cryptogen模塊命令與配置 10.configxgen模塊命令與配置 11.orderer模塊命令與配置 12.peer模塊命令與peer channel 13 .證書與channel管理 | 課程設計理念： hyperledger是IBM公司支持，linux基金會孵化的區塊鏈商業級開發平臺。hyperledger Fabric是完全用Go語言實現的，hyperledger是可以廣泛運用在私有鏈和聯盟鏈上，國內有眾多的大公司加入了hyperledger聯盟。 可掌握的核心能力： 1.具備區塊鏈及相關產業的工作經驗； 2.具備類Hyperledger,以太坊等公開區塊鏈項目開發能力； 3.具備智能合約及其使用場景； 4.具備掌握Bitcoin，Ethereum，HyperLedger Fabric的區塊鏈相關機制與原理； 5.熟悉；Hyperledger Fabric Technology的各種組件（Peers、Orderer、MSP、CA ...）； 6.能夠使用Go語言編寫智能合約鏈碼； 7.熟悉hyperledger febric的部署。 可解決的現實問題： 1.區塊鏈底層產品的設計、研發工作； 2.區塊鏈應用層產品的設計、研發工作； 3.研究底區塊鏈底層協議及實現，參與優化重構。 市場價值： 熟練學習和掌握后，可滿足企業開發的初中級、甚至高級需求。 |
| HyperLedger Fabric智能合約chaincode | 1.ChainCode介紹 2.Golang的ChainCode代碼結構 3.ChainCode交易背書機制 4.orderer排序節點 5.部署peer0.orggo節點 6.部署peer0.orgcpp節點 7.鏈代碼打包 8.創始塊和通道文件 9.Zookeeper部署與配置 10.Kafka理念及設置 11.orderer節點設置 12.多集群環境搭建 13.dairy組織部署 14.process組織部署 15.sell組織部署 16.溯源業務chainCode編寫 17.阿里云平臺區塊鏈服務簡介 18.云平臺區塊鏈服務搭建 19.鏈代碼管理 20.鏈代碼編寫 21.個人認證鏈代碼 22.項目區塊鏈服務系統搭建 23.交易信息上鏈 | ||
| HyperLedger Fabric實戰 | 基于聯盟鏈的商品溯源平臺 |
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