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本篇文章給大家談?wù)?a href="http://www.hljstys.com/t72970.html">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(jī)版的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)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(cè)器怎么合成 礦物探測(cè)器合成指南
在我的世界游戲中礦物探測(cè)器在幫助玩家尋找礦物時(shí)提供巨大的幫助，那么我的世界礦物探測(cè)器怎么合成呢？下面小編就為大家?guī)?lái)我的世界礦物探測(cè)器合成方法介紹，跟小編一起去看看吧。
我的世界礦物探測(cè)器合成攻略
1、“觀察者”：它跟發(fā)射器、活塞一樣具有方向放置性，擁有一個(gè)輸入端，一個(gè)輸出端。圖上這個(gè)臉是輸入端，一個(gè)紅點(diǎn)的是輸出端，帶有箭頭的分別是頂部和頂部，一個(gè)大黑條的是側(cè)面。
2、檢測(cè)，輸出:毫無(wú)疑問(wèn)，偵測(cè)器就是個(gè)BUD，但是它相對(duì)于舊版本的常見(jiàn)BUD來(lái)講，檢測(cè)范圍更廣。因?yàn)閭蓽y(cè)器不僅僅能夠檢測(cè)方塊更新，還能夠檢測(cè)到方塊狀態(tài)變化，我舉個(gè)例子，活塞BUD無(wú)法檢測(cè)到紅石燈的亮起和熄滅，但是偵測(cè)器卻可以檢測(cè)到。
3、實(shí)際應(yīng)用:
春庭景如舊其二箱子(原神春庭景如舊二) - 櫻花動(dòng)漫
(1)、雙邊沿脈沖發(fā)生器,無(wú)論是信號(hào)從有到無(wú)，還是從無(wú)到有，經(jīng)歷這個(gè)狀態(tài)變化后發(fā)出一次脈沖信號(hào)的元件，姑且稱為雙邊沿脈沖發(fā)生器，很明顯，偵測(cè)器自身就能視為雙邊沿脈沖發(fā)生器。
(2)、下邊沿脈沖發(fā)生器，活塞推動(dòng)一個(gè)偵測(cè)器，完全可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)非門+脈沖發(fā)生器制作而成的下邊沿脈沖發(fā)生器
4、單刻脈沖發(fā)生器，這個(gè)就不多說(shuō)了。時(shí)鐘脈沖發(fā)生器，兩個(gè)偵測(cè)器輸入端貼著輸入端放置，那么輸出端就會(huì)輸出一種頻率比較高的時(shí)鐘脈沖信號(hào)，但是沒(méi)有燒火把和比較器高頻來(lái)得高。
5、其次，這是個(gè)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(fā)生器以及下邊沿脈沖發(fā)生器來(lái)使用。偵測(cè)器在輸出信號(hào)的時(shí)候，自身也產(chǎn)生了狀態(tài)變化...這就意味著可以被其他偵測(cè)器檢測(cè)到。
來(lái)源：九游網(wǎng)
體系性學(xué)習(xí)Go語(yǔ)言工程師的大綱
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Go語(yǔ)言是Google開(kāi)發(fā)的一種靜態(tài)強(qiáng)類型、編譯型、并發(fā)型，并具有垃圾回收功能的編程語(yǔ)言，它用批判吸收的眼光，融合C語(yǔ)言、Java等眾家之長(zhǎng)，將簡(jiǎn)潔、高效演繹得淋漓盡致。
Go語(yǔ)言起源于2007年，當(dāng)時(shí)Google的技術(shù)大神們備受C++越來(lái)越臃腫的困擾，決心開(kāi)發(fā)一種新的語(yǔ)言來(lái)取代C++。他們認(rèn)為：與其在臃腫的語(yǔ)言上不斷增加新的特性，不如簡(jiǎn)化編程語(yǔ)言。于是，Golang這門新語(yǔ)言應(yīng)運(yùn)而生。
在十年多的時(shí)間里，Go語(yǔ)言發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，憑借其簡(jiǎn)潔、高效的特性，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的編程語(yǔ)言市場(chǎng)中占據(jù)了一席之地。Google、騰訊、阿里等大公司紛紛選擇使用Go語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)服務(wù)應(yīng)用項(xiàng)目。當(dāng)然，和其他的編程語(yǔ)言一樣，Go語(yǔ)言也有其自身的缺陷。
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| 所處階段 | 主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | 學(xué)習(xí)目標(biāo) |
| 第一階段Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)入門實(shí)戰(zhàn) | 1.Go語(yǔ)言介紹及開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 | 1.Go語(yǔ)言是什么 2.Go語(yǔ)言優(yōu)勢(shì) 3.Go語(yǔ)言適合來(lái)做什么 4.Go語(yǔ)言安裝和設(shè)置 5.標(biāo)準(zhǔn)命令概述 6.第一個(gè)Go語(yǔ)言程序 | 課程設(shè)計(jì)理念： 夯實(shí)基礎(chǔ)，Go語(yǔ)言作為區(qū)塊鏈技術(shù)第一編程語(yǔ)言， 學(xué)習(xí)Go語(yǔ)言編程從入門到精通，從單純的語(yǔ)法理解到靈活應(yīng)用解決實(shí)際問(wèn)題，有助于區(qū)塊鏈技術(shù)基礎(chǔ)做鋪墊，掌握Linux和Windows雙系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境，掌握常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法（時(shí)間復(fù)雜度計(jì)算，排序，搜索，棧，隊(duì)列，二叉樹(shù)），建立面向?qū)ο笏季S，能對(duì)問(wèn)題進(jìn)行抽象歸類。掌握基礎(chǔ)的并發(fā)理論。 可掌握的核心能力： 1、通過(guò)Go語(yǔ)培養(yǎng)編程思維和動(dòng)手能力； 2、通過(guò)Go語(yǔ)言的學(xué)習(xí)培養(yǎng)面向過(guò)程及編程思想，為以后的深入學(xué)習(xí)就業(yè)課程打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1、具備Go領(lǐng)域基礎(chǔ)專業(yè)編程能力； 2、實(shí)現(xiàn)Go語(yǔ)言程序開(kāi)發(fā)案例。 市場(chǎng)價(jià)值： 具備學(xué)習(xí)編程思維，但尚不能達(dá)到任何企業(yè)用人標(biāo)準(zhǔn)。 |
| 2.基礎(chǔ)類型 | 1.變量的命名規(guī)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(chǔ)數(shù)據(jù)類型 7.字面常量 8.常量定義 9.iota枚舉 10.類型轉(zhuǎn)換 11.類型別名 12.fmt包的格式化輸出 | ||
| 3.運(yùn)算符 | 1.算術(shù)運(yùn)算符 2.關(guān)系運(yùn)算符 3.邏輯運(yùn)算符 4.位運(yùn)算符 5.賦值運(yùn)算符 6.其他運(yùn)算符 7.運(yùn)算符優(yōu)先級(jí) | ||
| 4.流程控制 | 1.選擇結(jié)構(gòu) 2.循環(huán)語(yǔ)句 3.跳轉(zhuǎn)語(yǔ)句 | ||
| 5.函數(shù) | 1.定義格式 2.自定義函數(shù) 3.遞歸函數(shù) 4.函數(shù)類型 5.匿名函數(shù)與閉包 6.延遲調(diào)用defer 7.獲取命令行參數(shù) 8.作用域(局部變量，全局變量 | ||
| 6.工程管理 | 1.工作區(qū) 2.包 3.測(cè)試案例 4.GOPATH設(shè)置 5.編譯運(yùn)行程序 6.Go get,test,install等等 的使用 7.go語(yǔ)言包管理(godep/glide/govender)?? | ||
| 7.復(fù)合類型 | 1.指針 2.數(shù)組 3.Slice 4.map 5.結(jié)構(gòu)體 | ||
| 8.面向?qū)ο缶幊?/td> | 1.封裝與繼承 2.接口的實(shí)現(xiàn) 3.Interface{}數(shù)據(jù)類型 4.類型斷言 5.多態(tài)的特性 6.反射 | ||
| 9.指針與方法 | 1.對(duì)象生命周期和匿名函數(shù) 2.指針數(shù)組 3.指向指針的指針 4.指針與函數(shù)的副本機(jī)制 5.帶有指針接收器的方法 | ||
| 10.異常處理 | 1.error接口 2.panic錯(cuò)誤 3.recover | ||
| 11.文件處理 | 1.字符串處理 2.字符串轉(zhuǎn)換 3.正則表達(dá)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(biāo)準(zhǔn)庫(kù)開(kāi)發(fā) | 1.創(chuàng)建自定義包 2.導(dǎo)入包 3.Go命令行工具簡(jiǎn)介 4.Strings包 5.Bytes包 6.容器包 7.IO包 8.OS包 9.Image包 10.數(shù)學(xué)處理包 11.runtime包 12.日志包 13.系統(tǒng)調(diào)用包 14.反射包 15.unicode編碼包 16.unsafe包 17.調(diào)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(jìn)制文件 5.創(chuàng)建ZIP歸檔文件 6.創(chuàng)建可壓縮tar包 7.解開(kāi)ZIP歸檔文件 8.解開(kāi)tar歸檔文件 | ||
| 14.開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn) | 1.黑白棋項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 2.大數(shù)據(jù)文件處理實(shí)戰(zhàn) | ||
| 第二階段Linux與Go語(yǔ)言高級(jí)編程 | 1.Linux命令 | 1.Linux下的目錄結(jié)構(gòu) 2.工作日程應(yīng)用命令 3.Ubuntu下的軟件安裝和卸載 | 課程設(shè)計(jì)理念 1.Linux是企業(yè)級(jí)服務(wù)器，必會(huì) 2.高并發(fā)的多進(jìn)程多線程開(kāi)發(fā)服務(wù)器后端開(kāi)發(fā)必會(huì) 可掌握的核心能力： 具備Linux平臺(tái)Golang服務(wù)器開(kāi)發(fā)方向基本知識(shí)和常用技能，并具備基本的開(kāi)發(fā)能力。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1、具備Golang后端開(kāi)發(fā)能力 2、具備Linux系統(tǒng)編程能力 3、可解決常見(jiàn)Linux系統(tǒng)編程問(wèn)題 4、了解系統(tǒng)編程的并發(fā)機(jī)制 市場(chǎng)價(jià)值： 熟練學(xué)習(xí)和掌握后，可滿足企業(yè)開(kāi)發(fā)的初中級(jí)需求。 |
| 2.LinuxShell | 1.Linux下的目錄結(jié)構(gòu) 2.工作日程應(yīng)用命令 3.Ubuntu下的軟件安裝和卸載 4.base shell 5.base shell腳本常規(guī)編程 6.base shell腳本實(shí)戰(zhàn) | ||
| 3.Linux開(kāi)發(fā)與調(diào)試工具 | 1.Go語(yǔ)言Linux下IDE開(kāi)發(fā)工具安裝與配置 2.文件描述符,虛擬地址空間 3.Linux系統(tǒng)IO函數(shù) 4.阻塞和非阻塞的概念 | ||
| 4.系統(tǒng)I/O操作 | 1.OS包 2.文件屬性相關(guān)函數(shù) 3.鏈接相關(guān)概念及函數(shù) 4.目錄操作相關(guān)概念及函數(shù) | ||
| 5.多進(jìn)程開(kāi)發(fā) | 1.進(jìn)程相關(guān)的概念 2.進(jìn)程操作相關(guān)函數(shù) 3.孤兒進(jìn)程 4.僵尸進(jìn)程 5.進(jìn)程回收 | ||
| 6多進(jìn)程同步與通信 | 1.進(jìn)程共享內(nèi)存通信 2.進(jìn)程匿名管道通信 3.進(jìn)程命名管道通信 4.進(jìn)程信號(hào)量通信 5.進(jìn)程讀寫(xiě)文件通信 6.進(jìn)程互斥量通信 7.進(jìn)程網(wǎng)絡(luò)通信 | ||
| 7.協(xié)程序與通信 | 1.互斥量 2.死鎖以及解決方案 3.讀寫(xiě)鎖 4.條件變量 5.條件變量實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)消費(fèi)者模型 6.線程同步 7.Sync包 | ||
| 8.goroutine協(xié)程與調(diào)度器 | ?1.Goroutine協(xié)程的概念 2.Goroutine調(diào)度器機(jī)制 3.協(xié)程的高并發(fā)編程 | ||
| 9.channel管道與CSP同步機(jī)制 | ?1.CSP通訊順序同步機(jī)制 2.channel管道及特性 3.緩存channel與非緩存channel 4.并發(fā)的循環(huán) 5.select | ||
| 10.高并發(fā)原理分析 | 1Mutex的實(shí)現(xiàn)、擴(kuò)展功能和坑。 2RWMutex的實(shí)現(xiàn)、擴(kuò)展功能和坑。 3Waitgroup的實(shí)現(xiàn)、坑 4Cond的使用和坑 5Once的實(shí)現(xiàn)和坑，單例的Eager/Lazy實(shí)現(xiàn) 6Pool的坑， net.Conn的池 7Map的實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用場(chǎng)景 8Context的一些問(wèn)題 | ||
| 11高并發(fā)拓展 | 1可重入鎖 2信號(hào)量 3SingleFlight及應(yīng)用 4ErrGroup 5自旋鎖 6文件鎖 7并發(fā)Map的多種實(shí)現(xiàn) | ||
| 12原子操作分析 | 1原子操作的實(shí)現(xiàn) 2操作的數(shù)據(jù)類型 3提供的函數(shù) 4通用Value類型 5.擴(kuò)展的原子操作庫(kù) | ||
| 13.channel實(shí)戰(zhàn) | 1.常見(jiàn)易犯錯(cuò)的channel使用場(chǎng)景 2.三大使用場(chǎng)景 3.Or-done模式的三種實(shí)現(xiàn) 4.扇入 5.扇出 6.Tee 7.Pipeline 8.流式處理 | ||
| 14.golang內(nèi)存模型分析 | 1.堆，棧，靜態(tài)區(qū)，代碼區(qū) 2.init函數(shù) 3.goroutine 4.channel 5.Mutex/RWMutex 6.Waitgroup 7.Once 8.atomic | ||
| 15線程安全數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)戰(zhàn) | 1.文件線程安全實(shí)戰(zhàn) 2.并發(fā)大數(shù)據(jù)搜索實(shí)戰(zhàn) | ||
| 第三階段Go語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器開(kāi)發(fā) | 1.網(wǎng)絡(luò)協(xié)議與網(wǎng)路編程 | 1.OSI七層模型結(jié)構(gòu) 2.TCP/IP 4層模型結(jié)構(gòu) 3.B/S、C/S優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比 4.常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式 5.套接字；網(wǎng)絡(luò)字節(jié)序 6.IP地址轉(zhuǎn)換函數(shù) 7.編寫(xiě)TCP的C/S網(wǎng)絡(luò)程序 8.UDP通信機(jī)制與模型 9.本地套接字 10.三次握手建立連接過(guò)程 11.四次揮手?jǐn)嚅_(kāi)連接過(guò)程 12.滑動(dòng)窗口概念 13.錯(cuò)誤處理函數(shù)封裝 14.TCP狀態(tài)轉(zhuǎn)換 15.2MSL概念 16.端口復(fù)用方法 17.半關(guān)閉 18.socket網(wǎng)絡(luò)編程 | 課程設(shè)計(jì)理念： 高并發(fā)服務(wù)器開(kāi)發(fā)，掌握Linux操作系統(tǒng)groutines協(xié)程/進(jìn)程/線程管理和網(wǎng)絡(luò)socket編程，熟練編寫(xiě)C/S客戶機(jī)服務(wù)器通信程序，理解Go協(xié)程的調(diào)度器機(jī)制具備常見(jiàn)高并發(fā)服務(wù)器開(kāi)發(fā)，游戲服務(wù)器開(kāi)發(fā)能力。 可掌握的核心能力： 1.具備常用后臺(tái)服務(wù)器開(kāi)發(fā)方向基本知識(shí)和常用技能，并具備基本的開(kāi)發(fā)能力； 2.掌握gouroutine、channel等go語(yǔ)言并發(fā)機(jī)制和高并發(fā)服務(wù)器解決方案； 3.掌握Linux平臺(tái)系統(tǒng)編程； 4.掌握網(wǎng)絡(luò)編程協(xié)議，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 能夠?qū)崿F(xiàn)包括服務(wù)器后臺(tái)、服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)。 市場(chǎng)價(jià)值： 熟練學(xué)習(xí)和掌握后，可滿足企業(yè)開(kāi)發(fā)的初中級(jí)需求。 |
| 2.Golang網(wǎng)絡(luò)編程實(shí)戰(zhàn) | 1.socket客戶端編程 2.socket服務(wù)端編程 3.案例：并發(fā)的時(shí)鐘服務(wù)器 4.案例：并發(fā)的回顯服務(wù)器 5.實(shí)戰(zhàn)：高并發(fā)網(wǎng)絡(luò)聊天室 6.實(shí)戰(zhàn)：分布式排序 7.實(shí)戰(zhàn)：文件傳輸 8.實(shí)戰(zhàn)：文件夾傳輸 | ||
| 3.RPC遠(yuǎn)程調(diào)用機(jī)制 | 1.RPC使用protocol buffers 2.RPC環(huán)境搭建 3.golang實(shí)現(xiàn)RPC遠(yuǎn)程調(diào)用 4.RPC-Server編寫(xiě) 5.RPC-Client編寫(xiě) | ||
| 4.GRPC遠(yuǎn)程調(diào)用機(jī)制 | 1gRPC簡(jiǎn)介 2gRPC編寫(xiě)指南 3gRPC編譯指南 4gRPC遠(yuǎn)程調(diào)用 5gRPC異步通信 6gRPC流通信 | ||
| 5.高并發(fā)服務(wù)時(shí)間輪 | 1.時(shí)間輪原理 2.時(shí)間輪Golang實(shí)現(xiàn) 3.時(shí)間輪的測(cè)試和使用 | ||
| 6.高并發(fā)服務(wù)器框架設(shè)計(jì) | ?1.服務(wù)器框架基礎(chǔ)類IServer實(shí)現(xiàn) 2.服務(wù)器框架消息接口設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 3.服務(wù)器框架數(shù)據(jù)包接口設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 4.服務(wù)器框架網(wǎng)絡(luò)連接接口設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 5.服務(wù)器框架網(wǎng)絡(luò)連接管理者接口設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 6.服務(wù)器框架網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求接口設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 7.服務(wù)器框架網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求路由設(shè)置 | ||
| 7.AOI通信廣播機(jī)制 | ?1.AOI算法實(shí)現(xiàn) 2.基于AOI算法的區(qū)域廣播 3.全局廣播 4.AOI位置信息管理 | ||
| 8.高并發(fā)服務(wù)器框架設(shè)計(jì) | Golang高并發(fā)大數(shù)據(jù)搜索服務(wù)器開(kāi)發(fā) | ||
| 9.基于Golang輕量級(jí)TCP并發(fā)服務(wù)器框架實(shí)現(xiàn) | 1基礎(chǔ)路由模塊 2全局配置 3消息封裝 4多路由模式 5讀寫(xiě)分離模型 6消息隊(duì)列及多任務(wù) 7鏈接管理 8連接屬性設(shè)置 ? | ||
| 10.TCP并發(fā)游戲服務(wù)器實(shí)戰(zhàn) | 1AOI興趣點(diǎn)算法 2數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議protocol buffer 3Proto3協(xié)議定義 4構(gòu)建項(xiàng)目及用戶上線 5世界聊天 6上線位置信息同步 7移動(dòng)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(kāi)發(fā) | 1.html5與css3 | html概述及基本結(jié)構(gòu) html標(biāo)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(duì)地址與絕對(duì)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(quán)重 | 課程設(shè)計(jì)理念： html5/css/javascript是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面的基石，學(xué)好他們打好基礎(chǔ)非常的重要。 web服務(wù)是web服務(wù)的基石。 可掌握的核心能力： 1、可根據(jù)UI設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)web網(wǎng)站的前端頁(yè)面； 2、PC端和移動(dòng)端頁(yè)面特效開(kāi)發(fā)； 3、前端頁(yè)面性能優(yōu)化。 4.掌握web服務(wù)開(kāi)發(fā) 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1、開(kāi)發(fā)常見(jiàn)Web網(wǎng)站的前端頁(yè)面和移動(dòng)端H5頁(yè)面； 2、跟后臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信； 3、掌握當(dāng)前市場(chǎng)流行的前后端分離的開(kāi)發(fā)模式中所用的前端框架。 4.掌握web服務(wù)開(kāi)發(fā)與對(duì)接前端 市場(chǎng)價(jià)值： 前端作為web網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的半壁江山，全棧工程師必備技能 web服務(wù)是開(kāi)發(fā)必備技能。 |
| 2.JavaScript | 變量 數(shù)據(jù)類型及基本語(yǔ)法規(guī)范 函數(shù) 條件語(yǔ)句 獲取元素方法及操作元素 事件屬性及匿名函數(shù) 綜合實(shí)例 數(shù)組及操作方法 循環(huán)語(yǔ)句 字符串及操作方法 調(diào)試程序的方法 定時(shí)器 變量作用域 封閉函數(shù) | ||
| 3.jQuery | jquery選擇器 jquery樣式操作 綁定click事件 jquery動(dòng)畫(huà) jquery特殊效果 jquery鏈?zhǔn)秸{(diào)用 jquery屬性操作 jquery循環(huán) jquery事件 表單驗(yàn)證 事件冒泡及事件委托 Dom操作 javascript對(duì)象 json和ajax請(qǐng)求 | ||
| 4.前端框架 | 1、vue.js簡(jiǎn)介及基本概念 2、Vue.js模板語(yǔ)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(guò)濾器、實(shí)例生命周期、數(shù)據(jù)交互 4、vue組件、vue單文件組件、vue組件開(kāi)發(fā)自動(dòng)化工具、生成vue單頁(yè)面應(yīng)用項(xiàng)目 | ||
| 5.nodejs | ?1. ES6介紹 2. ES6變量定義 3. ES6解構(gòu)賦值 4. ES6函數(shù)擴(kuò)展 5. ES6class語(yǔ)法 6. Nodejs發(fā)展歷史 7. Nodejs異步IO機(jī)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(wù)開(kāi)發(fā) | 1web工作方式 2Go搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的web服務(wù) 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(yàn)證表單的輸入 5.3 預(yù)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(jié) 6.session和數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 6.1 session和cookie 6.2 Go如何使用session 6.3 session存儲(chǔ) 6.4 預(yù)防session劫持 6.5 小結(jié) | ||
| 第五階段數(shù)據(jù)庫(kù)與后端框架開(kāi)發(fā) | 1.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)-mysql | 0.sql語(yǔ)句實(shí)戰(zhàn) 1.mysql表的約束 2.mysql中出現(xiàn)的中文亂碼問(wèn)題 3.mysql函數(shù)庫(kù)連接數(shù)據(jù)庫(kù) 4.mysql API訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù) 5.使用基礎(chǔ)類API實(shí)現(xiàn)mysql客戶端工具 6.預(yù)處理類API訪問(wèn)mysql數(shù)據(jù)庫(kù) 7.使用api修改mysql事務(wù)特性 8.sql語(yǔ)句注入實(shí)戰(zhàn) | 課程設(shè)計(jì)理念： html5/css/javascript是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面的基石，學(xué)好他們打好基礎(chǔ)非常的重要。 Beego是目前大型互聯(lián)網(wǎng)公司主流的web服務(wù)器框架，由于Go的先天性支持高并發(fā)，所以很多大型互聯(lián)網(wǎng)公司都在web服務(wù)框架做Go語(yǔ)言的轉(zhuǎn)型，可以輕松實(shí)現(xiàn)億萬(wàn)級(jí)別的高并發(fā)，更加節(jié)約企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。 可掌握的核心能力： 1、 可根據(jù)產(chǎn)品原型圖，開(kāi)發(fā)web網(wǎng)站的前端界面； 2、 可根據(jù)業(yè)務(wù)流程圖，開(kāi)發(fā)web網(wǎng)站的后臺(tái)業(yè)務(wù)； 3、 可根據(jù)web框架設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)； 4、 緩存服務(wù)器的操作和設(shè)計(jì)； 5、 異步任務(wù)的實(shí)現(xiàn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1、高并發(fā)全功能的web網(wǎng)站開(kāi)發(fā)； 2、提供數(shù)據(jù)響應(yīng)速度靈活運(yùn)用緩存； 3、根據(jù)實(shí)際問(wèn)題設(shè)計(jì)出相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)表。 市場(chǎng)價(jià)值： web全棧工程師，獨(dú)立開(kāi)發(fā)前端和后端業(yè)務(wù)。 |
| 2.no-sql緩存型數(shù)據(jù)庫(kù)-redis | 1.key-value存儲(chǔ)方式特性 2.redis的環(huán)境安裝和redigo驅(qū)動(dòng)安裝 3.redis中key相關(guān)操作 4.redis中string相關(guān)操作 5.redis中l(wèi)ist相關(guān)操作 6.redis中hash相關(guān)操作 7.redis中set和sort-set相關(guān)操作 | ||
| 3.NoSQL-MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)戰(zhàn) | 1.NoSQL 簡(jiǎn)介 2.MongoDB 簡(jiǎn)介 3.MongoDB 概念解析 4.MongoDB 連接 5.MongoDB 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)6. 6.MongoDB 刪除數(shù)據(jù)庫(kù) 7.MongoDB 創(chuàng)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(fù)制(副本集) 20.MongoDB 分片 21.MongoDB 備份與恢復(fù) 22.MongoDB 監(jiān)控 23.MongoDB 關(guān)系 24.MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)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(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)組建 3.git代碼倉(cāng)庫(kù)的創(chuàng)建與管理 | ||
| 5.分布式文件系統(tǒng)fastDFS | 1.分布式概念 2.tracker、storage、client相關(guān)配置 3.fastDFS中g(shù)o的api封裝 | ||
| 6.Nginx與反響代理部署 | 1.Nginx環(huán)境安裝 2.Nginx環(huán)境配置 3.Nginx反響代理搭建 4.Nginx搭建負(fù)載均衡 | ||
| 7.beego框架 | 1.beego的框架環(huán)境搭建 2.controller設(shè)計(jì)： ?? 參數(shù)配置、 ?? 路由設(shè)置、 ?? session控制、 ?? 多種格式數(shù)據(jù)輸出、 ?? 請(qǐng)求數(shù)據(jù)處理 3.model設(shè)計(jì)： ?? ORM使用、 ?? CRUD操作、 ?? 高級(jí)查詢、 ?? 原生SQL查詢 4.view設(shè)計(jì)： ?? 模板語(yǔ)法指南、 ?? 模板處理 | ||
| 8.beego框架實(shí)戰(zhàn) | 租房項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | ||
| 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(rèn)的中間件 16.從 reader 讀取數(shù)據(jù) 17.優(yōu)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(shí)戰(zhàn) | 博客項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | ||
| 第六階段容器編程 | 1.虛擬化VS容器化 | 1.虛擬化基礎(chǔ)知識(shí) 2.常見(jiàn)虛擬化種類及技術(shù)實(shí)現(xiàn) 3.容器化基礎(chǔ)知識(shí) 4.虛擬化 VS 容器化 | 課程設(shè)計(jì)理念 1.docker虛擬化是企業(yè)級(jí)部署常見(jiàn)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(shù)； 2、熟練使用容器與容器編排工具。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1、能夠使用KVM實(shí)現(xiàn)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(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值： 熟練掌握和學(xué)習(xí)后，可滿足Linux云計(jì)算架構(gòu)工程師的高級(jí)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(shù)據(jù)管理 5.Docker網(wǎng)絡(luò)管理 6.Docker集群管理 | ||
| 3.Kubernetes(k8s)實(shí)戰(zhàn) | 1.Kubernetes設(shè)計(jì)架構(gòu) 2.Kubernetes集群與部署 | ||
| 第七階段微服務(wù)與分布式 | 1.微服務(wù)分布式編程理論 | 1. 高可用設(shè)計(jì) 2. 負(fù)載均衡 3. 集群 | 課程設(shè)計(jì)理念： 該階段課程重要解決企業(yè)常見(jiàn)虛擬化部署及微服務(wù)相關(guān)分布式主流技能，Go語(yǔ)言作為Docker的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，更是捧紅了分布式的生態(tài). 可掌握的核心能力： 1.具備市場(chǎng)主流大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)； 2.具備go語(yǔ)言高并發(fā)后臺(tái)開(kāi)發(fā)能力； 3.具備docker虛擬化容器技術(shù)； 4.具備分布式微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)能力。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.解決企業(yè)容器虛擬化技術(shù)； 2.解決企業(yè)從資源的利用率和可用性優(yōu)化方案； 3.解決傳統(tǒng)PaaS企業(yè)，采用Micro Service(微服務(wù))的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)他們的應(yīng)用。 市場(chǎng)價(jià)值： 熟練學(xué)習(xí)和掌握后，可滿足企業(yè)開(kāi)發(fā)的初中級(jí)、甚至高級(jí)需求。 |
| 2.微服務(wù)特性 | 1.微服務(wù)與微服務(wù)框架介紹 2.單體式服務(wù)特點(diǎn) 3.微服務(wù)架構(gòu)的特性 4.微服務(wù)架構(gòu)的缺點(diǎn) | ||
| 3.protobuf通信協(xié)議 | 1.protobuf簡(jiǎn)介 2.數(shù)據(jù)交互的格式比較 3.protobuf的優(yōu)點(diǎn) 4.protobuf的安裝 | ||
| 4.服務(wù)發(fā)現(xiàn) | 1.什么是服務(wù)發(fā)現(xiàn) 2.Consul的環(huán)境與安裝 3.Consul代理 4.Consul Server 5.Consul Client 6.注冊(cè)服務(wù) 7.查詢服務(wù) 8.Consul架構(gòu) | ||
| 5.go-mirco微服務(wù)框架 | ?1.Micro介紹與安裝編譯 2.創(chuàng)建微服務(wù) 3.啟動(dòng)consul進(jìn)行監(jiān)管 4.微服務(wù)的srv端操作 5.微服務(wù)handler編程 6.微服務(wù)與gRPC | ||
| 6.高階分布式理論 | 1.進(jìn)程與線程 2.并發(fā) 3.鎖 4.并行 5.集群 6.狀態(tài)特征 7.系統(tǒng)重發(fā)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(cè) 15.高可用設(shè)計(jì) 16.容錯(cuò)性 17.負(fù)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(shù)據(jù)拆分 | ||
| 7.RESTful | 1.REST概念 2.RESTful的實(shí)現(xiàn) 3.RESTful接口設(shè)計(jì) | ||
| 8 ETCD與分布式高并發(fā) | 0ETCD介紹 1.ETCD實(shí)現(xiàn)服務(wù)發(fā)現(xiàn) 2.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式配置 3.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式鎖，Mutex, RWmutex實(shí)戰(zhàn) 4.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式柵欄 5.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式leader選舉 6.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式隊(duì)列 7.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式優(yōu)先隊(duì)列 8.ETCD實(shí)現(xiàn)分布式STM 9.其它分布式并發(fā)庫(kù) | ||
| 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(duì)一傳輸 一對(duì)多傳輸 多對(duì)多傳輸 任務(wù)隊(duì)列模式 發(fā)布訂閱模式 路由模式 交換機(jī)模式 | ||
| 9.分布式組件zookper | 1.zookper簡(jiǎn)介 2.Zookeeper 概述 3.Zookeeper 基礎(chǔ) 4.Zookeeper 工作流 5.Zookeeper leader選舉 6.Zookeeper 安裝 7.Zookeeper CLI 8.Zookeeper API 9.Zookeeper 應(yīng)用程序 | ||
| 10.分布式日志組件kafka與Kibana | 1.Apache Kafka 概述 2.Apache Kafka 基礎(chǔ) 3.Apache Kafka 集群架構(gòu) 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(jiǎn)單生產(chǎn)者示例 8.Apache Kafka 消費(fèi)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(shí)戰(zhàn) | mapReduce編程實(shí)戰(zhàn) raft(kvraft)編程實(shí)戰(zhàn) Fault-tolerant Key/Value服務(wù)實(shí)戰(zhàn) Sharded Key/Value服務(wù)實(shí)戰(zhàn)? | ||
| 13.golang搜索引擎框架yinchengSearch實(shí)現(xiàn) | golang搜索引擎框架yinchengSearch實(shí)現(xiàn) | ||
| 14.微服務(wù)項(xiàng)目設(shè)計(jì) | 1.微服務(wù)拆分原則 2.微服務(wù)項(xiàng)目流程與接口設(shè)計(jì) 3.Docker-compose單機(jī)集群 | ||
| 15.微服務(wù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-十億級(jí)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn) | 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：基于騰訊云廣告平臺(tái)。根據(jù)關(guān)鍵字定位QQ群，導(dǎo)出QQ數(shù)據(jù)，進(jìn)行郵箱群發(fā)或者導(dǎo)入騰訊營(yíng)銷系統(tǒng)進(jìn)行彈窗廣告。高峰期數(shù)萬(wàn)個(gè)用戶同時(shí)訪問(wèn)，搭建分布式結(jié)構(gòu)解決客戶需求。并且給客戶定制系統(tǒng)。 項(xiàng)目描述：項(xiàng)目采用分布式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 1.web接口，基于ETCD實(shí)現(xiàn)了備胎模式與集群選舉模式建立負(fù)載均衡（一臺(tái)服務(wù)器掛掉，選舉一位服務(wù)器當(dāng)作管理服務(wù)器） 2.對(duì)于17億數(shù)據(jù)建立索引與算法優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)0.01秒1MB內(nèi)存檢索17億數(shù)據(jù)。 3.基于golang搜索引擎riot,以及分詞系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字快速搜索 4.基于redis與go-fastDFS搭建緩存系統(tǒng) 5.設(shè)計(jì)通用數(shù)據(jù)庫(kù)接口—導(dǎo)出MongoDB ,mysql,redis 6.設(shè)計(jì)通用消息中間件接口—rabbitMQ.NSQ,kafka, 7.設(shè)計(jì)加密與權(quán)限管理充值系統(tǒng)。 8.基于ETCD的服務(wù)發(fā)現(xiàn)與維護(hù)系統(tǒng)。 9.實(shí)現(xiàn)接口，負(fù)載均衡算法切換。 10.分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，廣度遍歷提取一個(gè)網(wǎng)站上的所有QQ。 11.接入分布式日志。 | ||
| 第八階段密碼學(xué)開(kāi)發(fā) | 1.常用密碼算法 | 1.對(duì)稱加密體系 2.非對(duì)稱加密體系 3.數(shù)字簽名 4.數(shù)據(jù)機(jī)密性 5.身份鑒別 6.數(shù)據(jù)完整性 7.國(guó)密開(kāi)發(fā) | 課程設(shè)計(jì)理念： 掌握信息安全開(kāi)發(fā)； 可掌握的核心能力： 1.具備常見(jiàn)密碼學(xué)原理及安全密碼安全協(xié)議知識(shí)體系； 2.具備信息安全編程開(kāi)發(fā)能力； 3.為信息安全系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和區(qū)塊鏈開(kāi)發(fā)提供理論支持； 4.熟悉常見(jiàn)的安全協(xié)議和加密算法； 5.熟悉信息安全優(yōu)化協(xié)議和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.能夠解決信息安全加密數(shù)據(jù)傳輸及認(rèn)證流程，具備信息安全領(lǐng)域開(kāi)發(fā)能力，可解決中心化體系金融開(kāi)發(fā)； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入各種行業(yè)企業(yè)區(qū)塊鏈相關(guān)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 安全人才市場(chǎng)短板巨大。 |
| 2.常用密碼協(xié)議 | ?1.密碼學(xué)安全協(xié)議 2.數(shù)字證書(shū)認(rèn)證(CA)中心 3.公鑰基礎(chǔ)設(shè)施PKI系統(tǒng) | ||
| 3.密碼與社會(huì)工程學(xué) | 實(shí)戰(zhàn)密碼字典與破解ssh,與mysql數(shù)據(jù)庫(kù) | ||
| 4.信息安全改進(jìn)實(shí)戰(zhàn) | 1微服務(wù)防纂改安全實(shí)現(xiàn) 2微服務(wù)防監(jiān)聽(tīng)安全實(shí)現(xiàn) 3微服務(wù)身份鑒定安全實(shí)現(xiàn) | ||
| 第九階段后端綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 1.分布式日志系統(tǒng) | 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)多產(chǎn)品線的業(yè)務(wù)日志收集，并且實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)日志的可視化展示和檢索。 掌握技能 1、服務(wù)端程序架構(gòu)設(shè)計(jì)； 2、Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)服務(wù)端agent； 3、etcd； 4、kafka； 5、ElasticSearch； 6、Klbaba； ? | 課程設(shè)計(jì)理念： 源于企業(yè)的真實(shí)項(xiàng)目 可掌握的核心能力： 1.具備常見(jiàn)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)模式 2.具備軟件開(kāi)發(fā)思想與軟件工程理論 3.為大規(guī)模數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)提供理論支持； 4.熟悉項(xiàng)目常見(jiàn)的負(fù)載均衡算法； 5.熟悉分布式后端優(yōu)化協(xié)議和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.能夠解決數(shù)據(jù)流動(dòng)流程，具備分布式后端領(lǐng)域開(kāi)發(fā)能力，； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入各種行業(yè)分布式微服務(wù)相關(guān)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： go后端市場(chǎng)短板巨大。 |
| 2.自動(dòng)駕駛圖像識(shí)別后端微服務(wù)集群 | 自動(dòng)駕駛圖像識(shí)別分布式后端系統(tǒng) 運(yùn)行環(huán)境+ golang + docker + grpc + protobuf + beego + MySQL+tensorflow+redis+go-fastDFS 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：解決公司數(shù)千汽車的在線自動(dòng)識(shí)別任務(wù)，go的效率遠(yuǎn)大于python,基于golang分布式提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)性能。 項(xiàng)目描述：本系統(tǒng)作為自動(dòng)駕駛的模塊系統(tǒng) ，提供圖像識(shí)別計(jì)算任務(wù)。基于100臺(tái)GPU服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)數(shù)千實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)識(shí)別。 并且可以快速人為后臺(tái)標(biāo)注數(shù)據(jù)，提升模型識(shí)別率。 1. 基于redis與gofastDFS實(shí)現(xiàn)緩存系統(tǒng)+圖片保存系統(tǒng) 2. 基于tensorflow GPU Go實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別調(diào)用 3. 基于ETCD實(shí)現(xiàn)服務(wù)發(fā)現(xiàn)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，F(xiàn)TP 6. 后臺(tái)人為標(biāo)注與訓(xùn)練更新模型 7. 消息中間件解決負(fù)載均衡 8. 基于密碼學(xué)實(shí)現(xiàn)防范黑客攻擊 9.? 接入分布式日志系統(tǒng) | ||
| 3.大數(shù)據(jù)分布式精準(zhǔn)營(yíng)銷與智能推薦系統(tǒng) | 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：基于QQ號(hào)，手機(jī)號(hào)，郵箱的標(biāo)簽系統(tǒng)，基于標(biāo)簽智能推薦，導(dǎo)出精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行商業(yè)營(yíng)銷。并且給客戶定制系統(tǒng)。 運(yùn)行環(huán)境： golang + docker + grpc + protobuf + beego + redis + fastDFS + rabbitMQ+riot+ETCD+mongoDB+NSQ+goFastDFS 項(xiàng)目描述：項(xiàng)目基于分布式設(shè)計(jì) 1. 基于mongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽系統(tǒng)，基于Mongodb集群 2. web接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入，基于ECTD與消息中間件實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，選舉模式。 3. web數(shù)據(jù)采集基于分布式設(shè)計(jì)，redis隊(duì)列實(shí)現(xiàn)，可定制搜索層數(shù)，深度遍歷，廣度遍歷。 4. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)接口，支持txt,xls,doc,pdf,mdb,常見(jiàn)數(shù)據(jù)格式 5. 導(dǎo)出數(shù)據(jù)接口，支持json,txt,xls,doc,pdf,mdb,常見(jiàn)數(shù)據(jù)格式 6. 外接短信系統(tǒng)，郵件系統(tǒng)。 7. 設(shè)計(jì)通用數(shù)據(jù)庫(kù)接口—導(dǎo)出MongoDB ,mysql,redis 8. 設(shè)計(jì)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(tǒng) 10. 標(biāo)簽系統(tǒng)，統(tǒng)計(jì)詞頻與分詞處理，建立標(biāo)簽。 11. 接入分布式日志系統(tǒng) 12. 權(quán)限管理與充值系統(tǒng)。加密GRPC調(diào)用，調(diào)用確保簽名正確才能調(diào)用，支持支付寶微信支付。 | ||
| 第十階段面試輔導(dǎo) | 專業(yè)面試訓(xùn)練 | go專題面試強(qiáng)化訓(xùn)練 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)面試專題面試強(qiáng)化訓(xùn)練 數(shù)據(jù)庫(kù)專題面試強(qiáng)化訓(xùn)練 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法專題面試強(qiáng)化訓(xùn)練 分布式設(shè)計(jì)面試專題面試強(qiáng)化訓(xùn)練 操作系統(tǒng)面試專題面試強(qiáng)化訓(xùn)練 | 課程設(shè)計(jì)理念： 源于企業(yè)的真實(shí)面試題與項(xiàng)目面試。 可掌握的核心能力： 1.具備世界五百?gòu)?qiáng)面試 2.具備軟件開(kāi)發(fā)思想與軟件工程理論 3.為大規(guī)模數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)提供理論支持； 4.熟悉軟件工程與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.通過(guò)企業(yè)面試； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入企業(yè)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 通過(guò)技術(shù)面試與技術(shù)考核，在工資上有很強(qiáng)的議價(jià)能力。 |
| 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與面試表達(dá)訓(xùn)練 | 1.語(yǔ)言表達(dá)能力訓(xùn)練 2.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)表達(dá)能力訓(xùn)練 3.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力訓(xùn)練 | ||
| 簡(jiǎn)歷輔導(dǎo) | 1招聘熱點(diǎn)速遞、 2職業(yè)生涯規(guī)劃、 3職場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)心得分享、 4簡(jiǎn)歷制作 |
| 所處階段 | 主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | 學(xué)習(xí)目標(biāo) |
| 設(shè)計(jì)模式 | 面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)模式 | 1. 代碼無(wú)錯(cuò)就是優(yōu)？――簡(jiǎn)單工廠模式 2. 商場(chǎng)促銷――策略模式 3. 拍攝UFO――單一職責(zé)原則 4. 考研求職兩不誤――開(kāi)放-封閉原則 5. 會(huì)修電腦不會(huì)修收音機(jī)？――依賴倒轉(zhuǎn)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(jiǎn)歷復(fù)印――原型模式 10. 考題抄錯(cuò)會(huì)做也白搭――模板方法模式 11. 無(wú)熟人難辦事？――迪米特法則 12. 牛市股票還會(huì)虧錢？――外觀模式 13. 好菜每回味不同――建造者模式 14. 老板回來(lái)，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(wú)盡加班何時(shí)休――狀態(tài)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(jì)劃生育――單例模式 22. 手機(jī)軟件何時(shí)統(tǒng)一――橋接模式 23. 烤羊肉串引來(lái)的思考――命令模式 24. 加薪非要老總批？――職責(zé)鏈模式 25. 世界需要和平――中介者模式 26. 項(xiàng)目多也別傻做――享元模式 27. 其實(shí)你不懂老板的心――解釋器模式 28. 男人和女人――訪問(wèn)者模式 | 課程設(shè)計(jì)理念： 設(shè)計(jì)模式（Design pattern）代表了最佳的實(shí)踐，通常被有經(jīng)驗(yàn)的面向?qū)ο蟮能浖_(kāi)發(fā)人員所采用。設(shè)計(jì)模式是軟件開(kāi)發(fā)人員在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨的一般問(wèn)題的解決方案。這些解決方案是眾多軟件開(kāi)發(fā)人員經(jīng)過(guò)相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間的試驗(yàn)和錯(cuò)誤總結(jié)出來(lái)的。 可掌握的核心能力： 1.具備面向?qū)ο缶幊趟枷肱c架構(gòu)思想 2.具備go語(yǔ)言高并發(fā)后臺(tái)架構(gòu)能力； 3.具備go語(yǔ)言分布式后臺(tái)架構(gòu)能力； 4.具備分布式微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)能力。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.了解在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中所面臨的問(wèn)題的最佳解決方案； 2.解決企業(yè)從資源的利用率和可用性優(yōu)化方案； 3.理解軟件工程思想，快速理解軟件工程架構(gòu)設(shè)計(jì)。 4.能夠根據(jù)企業(yè)實(shí)際需求，搭建好的架構(gòu) 市場(chǎng)價(jià)值： 熟練學(xué)習(xí)和掌握后，可滿足企業(yè)架構(gòu)師需求。 |
| Go并發(fā)設(shè)計(jì)模式 | 1生成器 2服務(wù)化 3多路復(fù)合 4select監(jiān)聽(tīng)信道 5.結(jié)束標(biāo)志 6.菊花鏈 7.隨機(jī)數(shù)生成器 8.定時(shí)器 9.常駐內(nèi)存并發(fā) 10.非常駐內(nèi)存并發(fā) 11.超時(shí)并發(fā) | ||
| 高并發(fā)分布式設(shè)計(jì)模式 | 1、單庫(kù)單應(yīng)用模式 這種是最簡(jiǎn)單的模式，即一個(gè)數(shù)據(jù)一個(gè)應(yīng)用服務(wù)器，一般在產(chǎn)品發(fā)布初期使用會(huì)比較方便，單日30萬(wàn)到50萬(wàn)PV以下一般沒(méi)有問(wèn)題。 2、內(nèi)容分發(fā)模式 在主機(jī)中使用了靜態(tài)文件緩存之后，還可以使用CDN的方式把靜態(tài)文件分發(fā)到離用戶最近的節(jié)點(diǎn)上以達(dá)到快速響應(yīng)的目的，一般在百萬(wàn)級(jí)別的PV時(shí)需要使用 3、查詢分離模式 主要是指數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)分離，能夠降低響應(yīng)延時(shí)，在千萬(wàn)級(jí)別的PV時(shí)會(huì)使用。 4、微服務(wù)模式 微服務(wù)是把一個(gè)單應(yīng)用拆分成多個(gè)服務(wù)，每個(gè)服務(wù)部署在各自的主機(jī)中，最后通過(guò)一個(gè)ESB來(lái)管理和調(diào)度這些服務(wù)，優(yōu)點(diǎn)是各司其職不會(huì)出現(xiàn)混亂和一致性癱瘓，缺點(diǎn)也很明顯，就是集成測(cè)試和協(xié)同發(fā)布難度大增。 5、分庫(kù)分表模式 當(dāng)一個(gè)表的數(shù)據(jù)出現(xiàn)上億級(jí)別的時(shí)候就要考慮分表了，比如訂單數(shù)據(jù)等，根據(jù)用戶的屬性或者時(shí)間來(lái)拆分成多個(gè)表存儲(chǔ)，甚至是拆分成多個(gè)庫(kù)存儲(chǔ)。 6、多級(jí)緩存模式 可以把數(shù)據(jù)緩存到redis、memcache或者分布式文件系統(tǒng)之中，一般是在500萬(wàn)PV之上需要使用。 7、彈性伸縮模式 當(dāng)應(yīng)用容易出現(xiàn)波峰波谷的情況時(shí)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(shí)候這個(gè)成本的下降積累會(huì)是一個(gè)比較大的值。 8、多機(jī)房模式 如果是自建機(jī)房可以在南北方各地安置機(jī)房以達(dá)到有效降低延遲，以及防止同時(shí)宕機(jī)的可能性出現(xiàn)。如果是使用公有云可以采用多個(gè)節(jié)點(diǎn)部署。另外一方面，采用CDN的也是多機(jī)房的一種實(shí)際應(yīng)用。 | ||
| 微服務(wù)設(shè)計(jì)模式 | 1聚合器微服務(wù)設(shè)計(jì)模式 2代理微服務(wù)設(shè)計(jì)模式 3鏈?zhǔn)轿⒎?wù)設(shè)計(jì)模式 4分支微服務(wù)設(shè)計(jì)模式 5數(shù)據(jù)共享微服務(wù)設(shè)計(jì)模式 6異步消息傳遞微服務(wù)設(shè)計(jì)模式 | ||
| 微服務(wù)單元設(shè)計(jì)模式 | 外交官模式（Ambassador） 防腐層（Anti-corruption layer） 后端服務(wù)前端（Backends for Frontends） 艙壁模式（Bulkhead） 網(wǎng)關(guān)聚合（Gateway Aggregation） 網(wǎng)關(guān)卸載（Gateway Offloading） 網(wǎng)關(guān)路由（Gateway Routing） 挎斗模式（Sidecar） 絞殺者模式（Strangler） |
奧特曼傳奇英雄游戲評(píng)測(cè) - 櫻花動(dòng)漫
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| 所處階段 | 主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | 學(xué)習(xí)目標(biāo) |
| 第一階段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) | ?1程序性能分析 | 1.1 什么是程序性能 1.2 空間復(fù)雜度 1.1.1 空間復(fù)雜度的組成 1.1.2 舉例 1.3 時(shí)間復(fù)雜度 1.3.1 時(shí)間復(fù)雜度的組成 1.3.2 操作計(jì)數(shù) 1.3.3 最好、最壞和平均操作計(jì)數(shù) 1.3.4 步數(shù) | 課程設(shè)計(jì)理念： ?通過(guò)出很多高大上的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題，體現(xiàn)出自己與其它公司的區(qū)別。尤其是一些特別難的，一出考場(chǎng)，就熱鬧了，網(wǎng)上也跟著熱鬧了。 ?通過(guò)高大上的題目，才能識(shí)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(yīng)屆本科生的薪水，都在月薪1萬(wàn)以上，一年大概在13萬(wàn)以上。 ?? 薪水、人才、面試難度，自然是相關(guān)聯(lián)的。 ? 算法，我覺(jué)得是個(gè)非常裝逼的詞。書(shū)本和網(wǎng)上的輿論，都把這個(gè)詞塑造的比較高大。 ?? 我不這樣認(rèn)為，為嘛呢，我就喜歡提出一些有新意的觀點(diǎn)。 ?? 算法，解決問(wèn)題的方法而已，有啥了不起的。 ?? 農(nóng)民、建筑、醫(yī)療，哪個(gè)行業(yè)沒(méi)有解決問(wèn)題的方法，唯獨(dú)IT程序設(shè)計(jì)搞了算法Algorithm出來(lái)。 ?大公司的業(yè)務(wù)比較復(fù)雜，用到的技術(shù)難度較大，對(duì)一個(gè)人的能力素質(zhì)要求很高。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高性能之類的需求也比較大，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等基本功的要求比較高。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的功底，可以看出一個(gè)人的成長(zhǎng)潛質(zhì)。 ?? 大公司的業(yè)務(wù)比較復(fù)雜，用到的技術(shù)難度較大，對(duì)一個(gè)人的能力素質(zhì)要求很高。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高性能之類的需求也比較大，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等基本功的要求比較高。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的功底，可以看出一個(gè)人的成長(zhǎng)潛質(zhì)。 ?? 而中小公司比較在乎短期利益，招個(gè)能立即干活，幫忙公司搞錢的工人。什么能立即搞錢，當(dāng)然是做項(xiàng)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(yè)務(wù)系統(tǒng)、網(wǎng)站，進(jìn)度、性能、業(yè)務(wù)是主要的，算法需求很低。 ? 打個(gè)比方，算法就好比武俠中的內(nèi)功，學(xué)得好，未來(lái)才能成為大蝦，稱霸武林。但是，內(nèi)功再好，沒(méi)有招式，也發(fā)揮不出來(lái)。而做項(xiàng)目，搞應(yīng)用開(kāi)發(fā)，就好比武俠中的招式，學(xué)個(gè)一招半式，就可以找軟柿子捏擠下，體驗(yàn)學(xué)武功的快感。 可掌握的核心能力： 1.具備世界五百?gòu)?qiáng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法面試 2.具備軟件開(kāi)發(fā)思想與軟件工程理論 3.為大規(guī)模數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)提供理論支持； 4.熟悉軟件工程與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.通過(guò)企業(yè)面試； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入企業(yè)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 通過(guò)技術(shù)面試與技術(shù)考核，在工資上有很強(qiáng)的議價(jià)能力。理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開(kāi)發(fā)在實(shí)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(shù)學(xué)（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(fù)雜度分析舉例 2.5 實(shí)際復(fù)雜度 | ||
| ?3性能測(cè)量 | 3.1 引言 3.2 選擇實(shí)例的大小 3.3 設(shè)計(jì)測(cè)試數(shù)據(jù) 3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 3.5 高速緩存 3.5.1 簡(jiǎn)單計(jì)算機(jī)模型 3.5.2 緩存未命中對(duì)運(yùn)行時(shí)間的影響 3.5.3 矩陣乘法 | ||
| 4 線性表——數(shù)組描述 | 4.1 數(shù)據(jù)對(duì)象和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 線性表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2.1 抽象數(shù)據(jù)類型linearList 4.2.2 抽象類linearList 4.3 數(shù)組描述 4.3.1 描述 4.3.2 變長(zhǎng)一維數(shù)組 4.3.3 類arrayList 4.3.4 迭代器 4.3.5 arrayList的一個(gè)迭代器 4.4 在一個(gè)數(shù)組中實(shí)現(xiàn)的多重表 4.5性能測(cè)量 4.6廣義表概念 4.7廣義表實(shí)戰(zhàn) | ||
| 5 線性表——鏈?zhǔn)矫枋?/td> | 5.1 單向鏈表 5.1.1 描述 5.1.2 結(jié)構(gòu)chainNode 5.1.3 類chain 5.1.4 抽象數(shù)據(jù)類型linearList的擴(kuò)充 5.1.5 類extendedChain 5.1.6 性能測(cè)量 5.2 循環(huán)鏈表和頭節(jié)點(diǎn) 5.3 雙向鏈表 5.4 雙向循環(huán)鏈表 5.5 應(yīng)用 5.5.1 箱子排序 5.5.2 基數(shù)排序 5.5.3 凸包 5.5.4 并查集 | ||
| 6 數(shù)組和矩陣 | 6.1 數(shù)組 6.1.1 抽象數(shù)據(jù)類型 6.1.2 數(shù)組的索引 6.1.3 行主映射和列主映射 6.1.4 用數(shù)組的數(shù)組來(lái)描述 6.1.5 行主描述和列主描述 6.1.6 不規(guī)則二維數(shù)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(yīng)用 6.3.2 對(duì)角矩陣 6.3.3 三對(duì)角矩陣 6.3.4 三角矩陣 6.3.5 對(duì)稱矩陣 6.4 稀疏矩陣 6.4.1 基本概念 6.4.2 用單個(gè)線性表描述 6.4.3 用多個(gè)線性表描述 6.4.4 性能測(cè)量 | ||
| 7.哈希表與集合 | 7.1哈希函數(shù) 7.2哈希碰撞 7.3哈希表數(shù)組實(shí)現(xiàn) 7.4哈希表鏈表實(shí)現(xiàn) 7.5集合概念 7.6交集，并集，差集 7.7數(shù)組集合 7.8鏈表集合 7.9哈希集合 | ||
| 8棧 | 8.1 定義和應(yīng)用 8.2 抽象數(shù)據(jù)類型 8.3 數(shù)組描述 8.3.1 作為一個(gè)派生類實(shí)現(xiàn) 8.3.2 類arrayStack 8.3.3 性能測(cè)量 8.4 鏈表描述 8.4.1 類derivedLinkedStack 8.4.2 類linkedStack 8.4.3 性能測(cè)量 8.5 應(yīng)用 8.5.1 括號(hào)匹配 8.5.2 漢諾塔 8.5.3 列車車廂重排 8.5.4 開(kāi)關(guān)盒布線 8.5.5 離線等價(jià)類問(wèn)題 8.5.6 迷宮老鼠 8.6 數(shù)學(xué)表達(dá)式字符串解析計(jì)算 8.7 進(jìn)制轉(zhuǎn)換 8.8 迷宮尋路算法 | ||
| 9隊(duì)列 | 9.1 定義和應(yīng)用 9.2 抽象數(shù)據(jù)類型 9.3 數(shù)組描述 9.3.1 描述 9.3.2 類arrayQueue 9.4 鏈表描述 9.5 應(yīng)用 9.5.1 列車車廂重排 9.5.2 電路布線 9.5.3 圖元識(shí)別 9.5.4 工廠仿真 | ||
| 10.跳表和散列 | 10.1 字典 10.2 抽象數(shù)據(jù)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(jí)的分配 10.4.4 結(jié)構(gòu)skipNode 10.4.5 類skipList 10.4.6 skipList方法的復(fù)雜度 10.5 散列表描述 10.5.1 理想散列 10.5.2 散列函數(shù)和散列表 10.5.3 線性探查 10.5.4 鏈?zhǔn)缴⒘?br>10.6 一個(gè)應(yīng)用——文本壓縮 10.6.1 LZW壓縮 10.6.2 LZW壓縮的實(shí)現(xiàn) 10.6.3 LZW解壓縮 10.6.4 LZW解壓縮的實(shí)現(xiàn) 10.6.5 性能評(píng)價(jià) | ||
| 11二叉樹(shù) | 11.1 樹(shù) 11.2 二叉樹(shù) 11.3 二叉樹(shù)的特性 11.4 二叉樹(shù)的描述 11.4.1 數(shù)組描述 11.4.2 鏈表描述 11.5 二叉樹(shù)常用操作 11.6 二叉樹(shù)遍歷 11.7 抽象數(shù)據(jù)類型BinaryTree 11.8 類linkedBinaryTree 11.9 應(yīng)用 11.9.1 設(shè)置信號(hào)放大器 11.9.2 并查集 | ||
| 12優(yōu)先隊(duì)列 | 12.1 定義和應(yīng)用 12.2 抽象數(shù)據(jù)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(shù) 12.5.1 高度優(yōu)先與寬度優(yōu)先的最大及最小左高樹(shù) 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(yīng)用 12.6.1 堆排序 12.6.2 機(jī)器調(diào)度 12.6.3 霍夫曼編碼 | ||
| 13競(jìng)賽樹(shù) | 13.1 贏者樹(shù)和應(yīng)用 13.2 抽象數(shù)據(jù)類型WinnerTree 13.3 贏者樹(shù)的實(shí)現(xiàn) 13.3.1 表示 13.3.2 贏者樹(shù)的初始化 13.3.3 重新組織比賽 13.3.4 類completeWinnerTree 13.4 輸者樹(shù) 13.5 應(yīng)用 13.5.1 用最先適配法求解箱子裝載問(wèn)題 13.5.2 用相鄰適配法求解箱子裝載問(wèn)題 | ||
| 14搜索樹(shù) | 14.1 定義 14.1.1 二叉搜索樹(shù) 14.1.2 索引二叉搜索樹(shù) 14.2 抽象數(shù)據(jù)類型 14.3 二叉搜索樹(shù)的操作和實(shí)現(xiàn) 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(shù)的高度 14.4 帶有相同關(guān)鍵字元素的二叉搜索樹(shù) 14.5 索引二叉搜索樹(shù) 14.6 應(yīng)用 14.6.1 直方圖 14.6.2 箱子裝載問(wèn)題的最優(yōu)匹配法 14.6.3 交叉分布 | ||
| 15.平衡搜索樹(shù) | 15.1 AVL樹(shù) 15.1.1 定義 15.1.2 AVL樹(shù)的高度 15.1.3 AVL樹(shù)的描述 15.1.4 AVL搜索樹(shù)的搜索 15.1.5 AVL搜索樹(shù)的插入 15.1.6 AVL搜索樹(shù)的刪除 15.2 紅-黑樹(shù) 15.2.1 基本概念 15.2.2 紅-黑樹(shù)的描述 15.2.3 紅-黑樹(shù)的搜索 15.2.4 紅-黑樹(shù)的插入 15.2.5 紅-黑樹(shù)的刪除 15.2.6 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)的考慮及復(fù)雜性分析 15.3 分裂樹(shù) 15.3.1 介紹 15.3.2 分裂樹(shù)的操作 15.3.3 折算復(fù)雜性 15.4 B-樹(shù) 15.4.1 索引順序訪問(wèn)方法 15.4.2 m叉搜索樹(shù) 15.4.3 m階B-樹(shù) 15.4.4 B-樹(shù)的高度 15.4.5 B-樹(shù)的搜索 15.4.6 B-樹(shù)的插入 15.4.7 B-樹(shù)的刪除 15.4.8 節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu) | ||
| 16.圖 | 16.1 基本概念 16.2 應(yīng)用和更多的概念 16.3 特性 16.4 抽象數(shù)據(jù)類型graph 16.5 無(wú)權(quán)圖的描述 16.5.1 鄰接矩陣 16.5.2 鄰接鏈表 16.5.3 鄰接數(shù)組 16.6 加權(quán)圖的描述 16.7 類實(shí)現(xiàn) 16.7.1 不同的類 16.7.2 鄰接矩陣類 16.7.3 擴(kuò)充chain類 16.7.4 鏈表類 16.8 圖的遍歷 16.8.1 廣度優(yōu)先搜索 16.8.2 廣度優(yōu)先搜索的實(shí)現(xiàn) 16.8.3 方法graph：：bfs的復(fù)雜性分析 16.8.4 深度優(yōu)先搜索 16.8.5 深度優(yōu)先搜索的實(shí)現(xiàn) 16.8.6 方法graph：：dfs的復(fù)雜性分析 16.9 應(yīng)用 16.9.1 尋找一條路徑締結(jié)斯卡拉算法 16.9.2 連通圖及其構(gòu)成 16.9.3 生成樹(shù)，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?fù)渑判?br>16.9.10? 網(wǎng)絡(luò)流 16.9.10.1 流網(wǎng)絡(luò) 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(biāo)簽算法 16.9.10.5 前置重貼標(biāo)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(yōu)化 17.1.2冒泡排序與性能分析優(yōu)化 17.1.3希爾排序與性能分析優(yōu)化 17.1.4插入排序與性能分析優(yōu)化 17.1.5二分查找插入排序與性能分析優(yōu)化 17.1.6歸并排序與性能分析優(yōu)化 17.1.7快速排序與性能分析優(yōu)化 17.1.8奇偶排序與性能分析優(yōu)化 17.1.9基數(shù)排序與性能分析優(yōu)化 17.1.10木桶排序與性能分析優(yōu)化 17.1.11歸并排序與性能分析優(yōu)化 17.1.12雞尾酒排序與性能分析優(yōu)化 17.1.13地精排序與性能分析優(yōu)化 17.1.14堆排序與性能分析優(yōu)化 17.1.15錦標(biāo)賽排序與性能分析優(yōu)化 17.1.16梳子排序與性能分析優(yōu)化 17.2查找 17.2無(wú)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(jí)索引檢索17億文件 | ||
| 20. bitmap與布隆過(guò)濾器 | 20.1位運(yùn)算快速回顧 20.2 bitmap實(shí)戰(zhàn) 20.3 布隆過(guò)濾器實(shí)現(xiàn) | ||
| 21.字符串檢索 | 21.1常規(guī)字符串檢索 21.1KMP算法 21.2BM 算法 21.3Karp—Rabin算法 21.4字符串實(shí)現(xiàn)高精度加法 21.5字符串實(shí)現(xiàn)高精度減法 21.6字符串實(shí)現(xiàn)高精度乘法 21.7字符串實(shí)現(xiàn)高精度除法 | ||
| 22內(nèi)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(biāo)識(shí)法 22.3．1 可利用空間表的結(jié)構(gòu) 22.3．2 分配算法 22.3．3 回收算法 22.4 伙伴系統(tǒng) 22.4．1 可利用空間表的結(jié)構(gòu) 22.4．2 分配算法 22.4．3 回收算法 22.5 無(wú)用單元收集 22.6 存儲(chǔ)緊縮 | ||
| 第二階段算法導(dǎo)論 | 1.第一天 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) | 1.1 函數(shù)增長(zhǎng)與復(fù)雜性分類 1.1.1 漸進(jìn)符號(hào) 1.1.2 階的計(jì)算 1.1.3 復(fù)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(shù)學(xué) 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(xiàng)式 1.1.5 復(fù)數(shù) 1.1.6 群 1.4 組合學(xué) 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(jì)數(shù)序列 1.4.5 Pólya計(jì)數(shù)定理 1.5 博弈論 1.5.1 博弈樹(shù) 1.5.2 SG函數(shù) 1.5.3 Nim游戲與Nim 1.6 數(shù)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(duì)數(shù)和二項(xiàng)同余方程 1.6.5 連分?jǐn)?shù) | 課程設(shè)計(jì)理念： ?通過(guò)出很多高大上的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題，體現(xiàn)出自己與其它公司的區(qū)別。尤其是一些特別難的，一出考場(chǎng)，就熱鬧了，網(wǎng)上也跟著熱鬧了。 ?通過(guò)高大上的題目，才能識(shí)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(yīng)屆本科生的薪水，都在月薪1萬(wàn)以上，一年大概在13萬(wàn)以上。 ?? 薪水、人才、面試難度，自然是相關(guān)聯(lián)的。 ? 算法，我覺(jué)得是個(gè)非常裝逼的詞。書(shū)本和網(wǎng)上的輿論，都把這個(gè)詞塑造的比較高大。 ?? 我不這樣認(rèn)為，為嘛呢，我就喜歡提出一些有新意的觀點(diǎn)。 ?? 算法，解決問(wèn)題的方法而已，有啥了不起的。 ?? 農(nóng)民、建筑、醫(yī)療，哪個(gè)行業(yè)沒(méi)有解決問(wèn)題的方法，唯獨(dú)IT程序設(shè)計(jì)搞了算法Algorithm出來(lái)。 ?大公司的業(yè)務(wù)比較復(fù)雜，用到的技術(shù)難度較大，對(duì)一個(gè)人的能力素質(zhì)要求很高。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高性能之類的需求也比較大，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等基本功的要求比較高。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的功底，可以看出一個(gè)人的成長(zhǎng)潛質(zhì)。 ?? 大公司的業(yè)務(wù)比較復(fù)雜，用到的技術(shù)難度較大，對(duì)一個(gè)人的能力素質(zhì)要求很高。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高性能之類的需求也比較大，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等基本功的要求比較高。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的功底，可以看出一個(gè)人的成長(zhǎng)潛質(zhì)。 ?? 而中小公司比較在乎短期利益，招個(gè)能立即干活，幫忙公司搞錢的工人。什么能立即搞錢，當(dāng)然是做項(xiàng)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(yè)務(wù)系統(tǒng)、網(wǎng)站，進(jìn)度、性能、業(yè)務(wù)是主要的，算法需求很低。 ? 打個(gè)比方，算法就好比武俠中的內(nèi)功，學(xué)得好，未來(lái)才能成為大蝦，稱霸武林。但是，內(nèi)功再好，沒(méi)有招式，也發(fā)揮不出來(lái)。而做項(xiàng)目，搞應(yīng)用開(kāi)發(fā)，就好比武俠中的招式，學(xué)個(gè)一招半式，就可以找軟柿子捏擠下，體驗(yàn)學(xué)武功的快感。 可掌握的核心能力： 1.具備世界五百?gòu)?qiáng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法面試 2.具備軟件開(kāi)發(fā)思想與軟件工程理論 3.為大規(guī)模數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)提供理論支持； 4.熟悉軟件工程與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.通過(guò)企業(yè)面試； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入企業(yè)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 通過(guò)技術(shù)面試與技術(shù)考核，在工資上有很強(qiáng)的議價(jià)能力。理解算法在實(shí)際開(kāi)發(fā)中的作用。 |
| 2初等數(shù)論與組合數(shù)學(xué) | 2.1 整除 2.2 質(zhì)數(shù)與合數(shù) 2.3 質(zhì)數(shù)篩法 2.4 質(zhì)因數(shù)分解 2.5 最大公約數(shù)和最小公倍數(shù) 2.6 模運(yùn)算 2.7 同余 2.8 歐幾里得算法 2.9 擴(kuò)展歐幾里得算法 2.10 模意義下的乘法逆元 2.11 與質(zhì)數(shù)有關(guān)的定理 2.12 線性同余方程 2.13 中國(guó)剩余定理 2.14基本計(jì)數(shù)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(shù) 2.20 Catalan數(shù) 2.21 容斥原理 2.22 鴿巢原理 | ||
| 3暴力求解 | 3.1 簡(jiǎn)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(shù) 3.2.4 下一個(gè)排列 3.3 子集生成 3.3.1 增量構(gòu)造法 3.3.2 位向量法 3.3.3 二進(jìn)制法 3.4 回溯法 3.4.1 八皇后問(wèn)題 3.4.2 其他應(yīng)用舉例 3.5 路徑尋找問(wèn)題 3.6 迭代加深搜索 | ||
| 4.數(shù)論基礎(chǔ) | 4.1 基礎(chǔ)數(shù)論概念 4.2 最大公約數(shù) 4.3 模運(yùn)算 4.4 求解模線性方程 4.5 中國(guó)余數(shù)定理 4.6 元素的冪 4.7 RSA公鑰加密系統(tǒng) 4.8 素?cái)?shù)的測(cè)試 4.9 整數(shù)的因子分解 | ||
| 5.概率與隨機(jī)算法 | 5.1 雇用問(wèn)題 5.2 指示器隨機(jī)變量 5.3 隨機(jī)算法 5.4 概率分析和指示器隨機(jī)變量的進(jìn)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(wèn)題 | ||
| 6.貪婪算法 | 6.1 最優(yōu)化問(wèn)題 6.2 貪婪算法思想 6.3 應(yīng)用 6.3.1 貨箱裝載 6.3.2 0/1背包問(wèn)題 6.3.3 拓?fù)渑判?br>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(shù) 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(wù)調(diào)度問(wèn)題 | ||
| 7分而治之算法 | 7.1 算法思想 7.2 應(yīng)用 7.2.1 殘缺棋盤(pán) 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(diǎn)對(duì) 7.3 解遞歸方程 7.4 復(fù)雜度的下限 7.4.1 最小最大問(wèn)題的下限 7.4.2 排序算法的下限 7.4.3 最大子數(shù)組問(wèn)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(shù)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(duì)b的冪證明主定理 7.4.9? 向下取整和向上取整 | ||
| 8.動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 | 8.1 算法思想 8.2 應(yīng)用 8.2.1 0/1背包問(wèn)題 8.2.2 矩陣乘法鏈 8.2.3 所有頂點(diǎn)對(duì)之間的最短路徑 8.2.4 帶有負(fù)值的單源最短路徑 8.2.5 網(wǎng)組的無(wú)交叉子集 8.2.6 鋼條切割 8.2.7 最長(zhǎng)公共子序列 8.2.8 最優(yōu)二叉搜索樹(shù) 8.2.9 最大連續(xù)子序列和 8.2.10 最長(zhǎng)不下降子序列（LIS） 8.2.11 最長(zhǎng)回文子串 8.2.12 DAG最長(zhǎng)路 8.2.13 背包問(wèn)題 | ||
| 9.回溯法 | 9.1 算法思想 9.2 應(yīng)用 9.2.1 貨箱裝載 9.2.2 0/1背包問(wèn)題 9.2.3 最大完備子圖 9.2.4 旅行商問(wèn)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(yīng)用 10.2.1 貨箱裝載 10.2.2 0/1背包問(wèn)題 10.2.3 最大完備子圖 10.2.4 旅行商問(wèn)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(shì)能法 11.4 動(dòng)態(tài)表 11.4.1 表擴(kuò)張 11.4.2 表擴(kuò)張和收縮 | ||
| 12.線性規(guī)劃 | 12.1 標(biāo)準(zhǔn)型和松弛型 12.2 將問(wèn)題表達(dá)為線性規(guī)劃 12.3 單純形算法 12.4 對(duì)偶性 12.5 初始基本可行解 | ||
| 13.多項(xiàng)式與快速傅里葉變換 | 13.1 多項(xiàng)式的表示 13.2 DFT與FFT 13.3 高效FFT實(shí)現(xiàn) | ||
| 14.計(jì)算幾何學(xué) | 14.1 多邊形 14.1.1 計(jì)算幾何誤差修正 14.1.2 計(jì)算幾何點(diǎn)類 14.1.3 計(jì)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(nèi)格點(diǎn)數(shù) 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(jì)算幾何 14.3.1 三維點(diǎn)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(zhuǎn) 14.3.5 長(zhǎng)方體表面兩點(diǎn)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(diǎn)對(duì) 14.4.3 平面最小曼哈頓距離生成樹(shù) 14.4.4 最大空凸包 14.4.5 平面劃分 | ||
| 15.NP完全性 | 15.1 多項(xiàng)式時(shí)間 15.2 多項(xiàng)式時(shí)間的驗(yàn)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(wèn)題 15.5.1 團(tuán)問(wèn)題 15.5.2 頂點(diǎn)覆蓋問(wèn)題 15.5.3 哈密頓回路問(wèn)題 15.5.4 旅行商問(wèn)題 15.5.5 子集和問(wèn)題 | ||
| 16.近似算法 | 16.1 頂點(diǎn)覆蓋問(wèn)題 16.2 旅行商問(wèn)題 16.2.1 滿足三角不等式的旅行商問(wèn)題 16.2.2 一般旅行商問(wèn)題 16.3 集合覆蓋問(wèn)題 16.4 隨機(jī)化和線性規(guī)劃 16.5 子集和問(wèn)題 | ||
| 17.高級(jí)專題? | 17.1 知識(shí)點(diǎn)選講 17.1.1 自動(dòng)機(jī) 17.1.2 樹(shù)的經(jīng)典問(wèn)題和方法 17.1.3 可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 17.1.4 多邊形的布爾運(yùn)算 17.2 難題選解 17.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 17.2.2 網(wǎng)絡(luò)流 17.2.3 數(shù)學(xué) 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(jī)器學(xué)習(xí) | 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(yīng)回歸樣條(Multivariate Adaptive Regression Splines) 1.5本地散點(diǎn)平滑估計(jì)(Locally Estimated Scatterplot Smoothing) ? | 課程設(shè)計(jì)理念： 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。 可掌握的核心能力： 1解決機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用問(wèn)題 2.為大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能開(kāi)發(fā)提供理論支持； 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入企業(yè)開(kāi)發(fā)人工智能需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 通過(guò)技術(shù)面試與技術(shù)考核，在工資上有很強(qiáng)的議價(jià)能力，具備機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)能力。 |
| 2基于實(shí)例的算法 | 2基于實(shí)例的算法 2.1? k-Nearest Neighbor(KNN) 2.2 學(xué)習(xí)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(wǎng)絡(luò)（Elastic Net） | ||
| 4決策樹(shù)學(xué)習(xí) | 4決策樹(shù)學(xué)習(xí) 4.1分類及回歸樹(shù)（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(jī)森林（Random Forest） 4.7多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS） 4.8梯度推進(jìn)機(jī)（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(jì)（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(jī)（Support Vector Machine， SVM） 6.2徑向基函數(shù)（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(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí) | 8關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí) 8.1Apriori算法 8.2 Eclat算法 | ||
| 9人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 9人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9.1感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron Neural Network） 9.2反向傳遞（Back Propagation） 9.3 Hopfield網(wǎng)絡(luò) 9.4學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ） | ||
| 機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn) | 婚戀網(wǎng)站智能推薦，房產(chǎn)預(yù)測(cè) | ||
| 第五階段深度學(xué)習(xí) | 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 0深度學(xué)習(xí) 0.1受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine， RBN） 0.2 Deep Belief Networks（DBN） 0.3卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network） 0.4堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders） ? | 課程設(shè)計(jì)理念： 深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器翻譯，自然語(yǔ)言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語(yǔ)音，推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽(tīng)和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。 可掌握的核心能力： 1解決深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用問(wèn)題 2.為大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能開(kāi)發(fā)提供理論支持； 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，掌握深度學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入企業(yè)開(kāi)發(fā)人工智能需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 通過(guò)技術(shù)面試與技術(shù)考核，在工資上有很強(qiáng)的議價(jià)能力，具備深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)能力。 |
| 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)框架 | ||
| 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 手寫(xiě)識(shí)別，圖像識(shí)別，自動(dòng)駕駛圖像識(shí)別 | ||
| 第六階段智能推薦 | 智能推薦算法 | 基于內(nèi)容的推薦算法 協(xié)同過(guò)濾推薦算法 基于知識(shí)推薦 基于效用推薦 基于規(guī)則推薦 | 課程設(shè)計(jì)理念： 智能推薦根據(jù)不同用戶的喜好挖掘生成用戶畫(huà)像，為每位用戶提供“千人千面”的個(gè)性化推薦內(nèi)容，幫助傳媒、電商等行業(yè)有效提升點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率及用戶粘性，極大地增加客戶的經(jīng)營(yíng)效益 可掌握的核心能力： 1解決智能推薦的核心問(wèn)題 2.為大規(guī)模數(shù)據(jù)智能推薦開(kāi)發(fā)提供理論支持； 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.理解智能推薦算法，掌握推薦理論的基礎(chǔ)； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入企業(yè)開(kāi)發(fā)智能推薦需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 通過(guò)技術(shù)面試與技術(shù)考核，在工資上有很強(qiáng)的議價(jià)能力，具備智能推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力。 |
| 智能推薦實(shí)戰(zhàn) | 電商推薦算法與今日頭條文章推薦算法實(shí)現(xiàn) |
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| 所處階段 | 主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | 學(xué)習(xí)目標(biāo) |
| 公鏈開(kāi)發(fā) | 第一階段Go公鏈開(kāi)發(fā) | ?1.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-區(qū)塊鏈架構(gòu)實(shí)現(xiàn) 2.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-工作量證明 3.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-持久化 4.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-UTXO交易結(jié)構(gòu) 5.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-交易與地址 6.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-交易與梅克爾樹(shù) 7.Golang區(qū)塊鏈公鏈開(kāi)發(fā)-交易與網(wǎng)絡(luò) | 課程設(shè)計(jì)理念： 了解區(qū)塊鏈系統(tǒng)基本原理，基于Go語(yǔ)言能夠給企業(yè)定制區(qū)塊鏈系統(tǒng)。 掌握主流區(qū)塊鏈(Bitcoin，Ethereum)相關(guān)機(jī)制與原理，理解各類主流的共識(shí)算法(PoW，PoS，DPoS)，熟練掌握區(qū)塊鏈系統(tǒng)Go開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，能基于以太坊編寫(xiě)智能合約，能編寫(xiě)和發(fā)布代幣； 可掌握的核心能力： 1.具備常見(jiàn)密碼學(xué)原理及安全密碼安全協(xié)議知識(shí)體系； 2.具備信息安全編程開(kāi)發(fā)能力； 3.為信息安全系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和區(qū)塊鏈開(kāi)發(fā)提供理論支持； 4.掌握主流區(qū)塊鏈(Bitcoin，Ethereum)相關(guān)機(jī)制與原理； 5.理解各類主流的共識(shí)算法(PoW，PoS，DPoS)； 6.熟練掌握區(qū)塊鏈系統(tǒng)Go開(kāi)發(fā)語(yǔ)言； 7.熟悉常見(jiàn)的安全協(xié)議和加密算法； 8.熟悉比特幣優(yōu)化協(xié)議和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.能夠解決信息安全加密數(shù)據(jù)傳輸及認(rèn)證流程，具備信息安全領(lǐng)域開(kāi)發(fā)能力，可解決中心化體系金融開(kāi)發(fā)； 2.扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入各種行業(yè)企業(yè)區(qū)塊鏈公鏈相關(guān)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 區(qū)塊鏈人才市場(chǎng)短板巨大。 |
| 第二階段比特幣源碼分析 | 1.比特幣設(shè)計(jì)理念： ? -比特幣內(nèi)涵 ? -比特幣的價(jià)值 ? -數(shù)字簽名與多重簽名 ? -獨(dú)特交易設(shè)計(jì)模式及其優(yōu)勢(shì) ? -區(qū)塊：如何解決攻擊和交易的時(shí)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(kuò)容 2.比特幣源碼分析： ? -架構(gòu) ? -地址生成、編碼與解碼（橢圓曲線與Base58編碼） ? -交易結(jié)構(gòu)、創(chuàng)建、傳播、整合(CTransaction) ? -交易池(CTxMemPool) ? -腳本(P2PKH、P2PK、P2SH) ? -區(qū)塊構(gòu)建、效驗(yàn)、組裝與選擇(CBlock、CBlockHeader) ? -難度計(jì)算與調(diào)整(Difficulty) ? -POW共識(shí)算法(Consensus) ? -分叉檢測(cè) ? -Merkle Tree ? -SPV與Bloom過(guò)濾 ? -JSON-RPC接口 ? -挖礦（Minner） ? -網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、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(guó)密比特幣 | ||
| 第三階段以太坊源碼 | 1. 下載、編譯、啟動(dòng)Go-etherenum 2. Go-etherenum客戶端代碼和Node分析 3. 以太坊RPC通信實(shí)例和原理代碼分析 4. Ethereum服務(wù)和以太坊P2P協(xié)議發(fā)送廣播源碼分析 5. 以太坊P2P協(xié)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(guò)EVM執(zhí)行交易過(guò)程分析 8. 以太坊Bloom過(guò)濾器實(shí)現(xiàn)原理及應(yīng)用場(chǎng)景分析 | ||
| 第四階段EOS源碼分析 | 1EOS簡(jiǎn)介、源碼下載、編譯、調(diào)試; 2EOS插件源碼結(jié)構(gòu)。 3EOS數(shù)據(jù)， 4DPos共識(shí)算法 5數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 6賬戶與權(quán)限系統(tǒng)，石墨烯系列特有的，不同于其它區(qū)塊鏈平臺(tái)； 7Token與資源系統(tǒng)。 8區(qū)塊生產(chǎn)和區(qū)塊同步 9智能合約開(kāi)發(fā)。 10并行 11跨鏈。 12部署和維護(hù)。 13治理 | ||
| 第五階段以太坊源碼定制修改 | 修改以太坊的共識(shí)算法為dpos | ||
| 第六階段超級(jí)賬本源碼分析 | 1. fabric 賬號(hào) 和 fabric-ca 的使用 2. fabric中的組織, 節(jié)點(diǎn), 用戶 3. fabric中的通道 4. fabric中的共識(shí)機(jī)制 5. fabric中的賬本 6. fabric的交易流程 | ||
| 第七階段超級(jí)賬本定制修改 | 修改超級(jí)賬本為國(guó)密 | ||
| 第八階段IPFS系統(tǒng)源碼分析 | IPFS 底層技術(shù) 分布式哈希表（DHT） Chord 協(xié)議 Kademlia 協(xié)議 S/Kademlia 協(xié)議 BitTorrent 協(xié)議 分布式版本控制(Git) 自驗(yàn)證文件系統(tǒng)((SFS) IPFS Multiformats IPFS IPLD IPFS 存儲(chǔ)層 IPFS Bitswap IPFS 網(wǎng)絡(luò)層 IPFS 集群 | ||
| 第九階段定制IPFS系統(tǒng) | 修改星云文件系統(tǒng)為國(guó)密 | ||
| 第十階段ripple源碼分析 | 1.Ripple簡(jiǎn)介 2.區(qū)塊鏈底層結(jié)構(gòu)與格式 3.交易類型與格式 4.網(wǎng)絡(luò)架設(shè)與配置 5.轉(zhuǎn)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(fā)送方式 11.交易的路徑原理 12.網(wǎng)關(guān)的介紹與應(yīng)用 13.網(wǎng)關(guān)的底層技術(shù) 14.共識(shí)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(shè)計(jì) | ||
| 第十二階段基于編譯原理實(shí)現(xiàn)VM虛擬機(jī) | VM虛擬機(jī)實(shí)現(xiàn) | ||
| 第十三階段錢包開(kāi)發(fā) | 錢包助記詞恢復(fù)私鑰 私鑰碎片 多重簽名 比特幣轉(zhuǎn)賬 以太坊轉(zhuǎn)賬 以太坊合約代幣轉(zhuǎn)賬 |
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| 所處階段 | 主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | 學(xué)習(xí)目標(biāo) |
| 公智能合約開(kāi)發(fā) | 1Solidity語(yǔ)言 | 1.基礎(chǔ)語(yǔ)法：整型、布爾、浮點(diǎn)、internal、external、storage、memory等 2.高級(jí)語(yǔ)法：數(shù)組、枚舉、結(jié)構(gòu)、映射、元組等 | 能基于以太坊與EOS編寫(xiě)智能合約，能編寫(xiě)和發(fā)布代幣,具備區(qū)塊鏈Dapp開(kāi)發(fā)能力。 可掌握的核心能力： 1.能夠掌握使用 Vue 技術(shù)棧進(jìn)行項(xiàng)目開(kāi)發(fā)； 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(kāi)發(fā)模式； 4.能夠掌握使用主流框架開(kāi)發(fā)門戶網(wǎng)站、管理系統(tǒng)、移動(dòng) Web 等客戶端； 5.能夠掌握 Web 項(xiàng)目的部署與發(fā)布模式； 6.能基于以太坊編寫(xiě)智能合約； 7.能編寫(xiě)和發(fā)布代幣； 8.掌握常用的DApp開(kāi)發(fā)框架； 9.具備區(qū)中心化分布式存儲(chǔ)模型開(kāi)發(fā)能力。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，快速融入各種行業(yè)企業(yè)區(qū)塊鏈相關(guān)開(kāi)發(fā)需求。 市場(chǎng)價(jià)值： 區(qū)塊鏈人才市場(chǎng)短板巨大。 |
| 2 以太坊簡(jiǎn)介 | 1.合約編程: 合約、繼承、全局函數(shù)、地址、轉(zhuǎn)賬、事件、修飾器等 2.以太坊簡(jiǎn)介與環(huán)境搭建 ?? a. Mist錢包 ?? b. MetaMask錢包 ?? c. Remix編譯器 | ||
| 3.以太坊框架 | 1. 區(qū)塊鏈搭建并實(shí)現(xiàn)多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互 ??? a. 私有鏈搭建 ??? b. 聯(lián)盟鏈搭建 2. Truffle框架學(xué)習(xí) ?? a. 部署在不同的環(huán)境中（develop環(huán)境、Ganache、私有鏈、ropsten網(wǎng)絡(luò)等） ?? b. 單元測(cè)試編寫(xiě) ?? c. 內(nèi)置項(xiàng)目介紹 3. Web3.0.js學(xué)習(xí) | ||
| 4.以太坊項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 案例1：以太坊項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-投票系統(tǒng) 案例2：以太坊項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-發(fā)行簡(jiǎn)單代幣 案例3：以太坊項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-電子錢包制作 案例4：基于以太坊的區(qū)中心化游戲-以太貓開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn) | ||
| 5.EOS智能合約 | 1.EOS智能合約環(huán)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(shí)踐 9.EOS合約升級(jí) 10.EOS合約調(diào)試 | ||
| 6.EOS項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 案例 EOS實(shí)現(xiàn)代幣發(fā)行，轉(zhuǎn)賬。 | ||
| 聯(lián)盟鏈智能合約實(shí)戰(zhàn) | HyperLedger Fabric環(huán)境配置 | 1部署HyperLedger Fabric 2.First-NetWork環(huán)境測(cè)試與網(wǎng)絡(luò)啟動(dòng) 3 fabric 賬號(hào) 和 fabric-ca 的使用 4. fabric中的組織, 節(jié)點(diǎn), 用戶 5. fabric中的通道 6. fabric中的共識(shí)機(jī)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(shū)與channel管理 | 課程設(shè)計(jì)理念： hyperledger是IBM公司支持，linux基金會(huì)孵化的區(qū)塊鏈商業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)。hyperledger Fabric是完全用Go語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，hyperledger是可以廣泛運(yùn)用在私有鏈和聯(lián)盟鏈上，國(guó)內(nèi)有眾多的大公司加入了hyperledger聯(lián)盟。 可掌握的核心能力： 1.具備區(qū)塊鏈及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的工作經(jīng)驗(yàn)； 2.具備類Hyperledger,以太坊等公開(kāi)區(qū)塊鏈項(xiàng)目開(kāi)發(fā)能力； 3.具備智能合約及其使用場(chǎng)景； 4.具備掌握Bitcoin，Ethereum，HyperLedger Fabric的區(qū)塊鏈相關(guān)機(jī)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(yǔ)言編寫(xiě)智能合約鏈碼； 7.熟悉hyperledger febric的部署。 可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題： 1.區(qū)塊鏈底層產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、研發(fā)工作； 2.區(qū)塊鏈應(yīng)用層產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、研發(fā)工作； 3.研究底區(qū)塊鏈底層協(xié)議及實(shí)現(xiàn)，參與優(yōu)化重構(gòu)。 市場(chǎng)價(jià)值： 熟練學(xué)習(xí)和掌握后，可滿足企業(yè)開(kāi)發(fā)的初中級(jí)、甚至高級(jí)需求。 |
| HyperLedger Fabric智能合約chaincode | 1.ChainCode介紹 2.Golang的ChainCode代碼結(jié)構(gòu) 3.ChainCode交易背書(shū)機(jī)制 4.orderer排序節(jié)點(diǎn) 5.部署peer0.orggo節(jié)點(diǎn) 6.部署peer0.orgcpp節(jié)點(diǎn) 7.鏈代碼打包 8.創(chuàng)始?jí)K和通道文件 9.Zookeeper部署與配置 10.Kafka理念及設(shè)置 11.orderer節(jié)點(diǎn)設(shè)置 12.多集群環(huán)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(yè)務(wù)chainCode編寫(xiě) 17.阿里云平臺(tái)區(qū)塊鏈服務(wù)簡(jiǎn)介 18.云平臺(tái)區(qū)塊鏈服務(wù)搭建 19.鏈代碼管理 20.鏈代碼編寫(xiě) 21.個(gè)人認(rèn)證鏈代碼 22.項(xiàng)目區(qū)塊鏈服務(wù)系統(tǒng)搭建 23.交易信息上鏈 | ||
| HyperLedger Fabric實(shí)戰(zhàn) | 基于聯(lián)盟鏈的商品溯源平臺(tái) |
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