Array老师
架构师
擅长领域：JAVA 云计算 大数据 数据清洗 公务员 职场 UI设计
讲师介绍：10多年互联网一线实战经验，现就职于大型知名互联网企业，架构师， 有丰富实战经验和企业面试经验；曾就职于某上市培训机构数年，独特的培训思路，培训体系，培训方式，实践职场技能等培养0基础至税前30K/月学员1000人以上。
讲师推荐
-
-
Java:
SpringCloud微服务+Redis5集群分布式:零基础到项目实战(速成班)
【课程目标】
你将快速掌握SpringCloud的研发和Redis5 cluster的一键启动，实战派
适用人群
速成类研发体系：适合零基础的同学或者对SpringCloud微服务想快速掌握的同学，非理论派
【适用人群】
1. 零基础到快速上手研发，而非理论/原理性讲解；告别繁琐的原理,直接上手的手把手整合实战课；
2. 适合零基础的同学或者对SpringCloud微服务想快速掌握的同学,有SpringCloud经验的同学不适用本课；
3. 本课都是从商业项目中剥离出来的例子，都是一线的技术企业级的技术,也是目前最流行的技术。
【运行展示】
>
-
-
Java:
Springboot2.x+MybaitsPlus3.x+Scheduler日程管理系统项目实战
当今已经是spring的天下，spring生态圈中当属于微服务，而微服务的集成源自springboot。本系统取目前最新版本的springboot2.x的稳定企业实用版，加上mybatisPlus在mybatis的基础上只做增强不做改变，mybatisplus的封装高效特性 集成前端绚丽形成了一套完整商业系统，要涨工作经验，项目实战是唯一个途径，还等什么？毕业设计首选>
-
-
Bootstrap:
Springboot2.x+MybaitsPlus3.x+甘特图gantt任务进度系统项目实战
当今已经是spring的天下，spring生态圈中当属于微服务，而微服务的集成源自springboot。本系统取目前最新版本的springboot2.x的稳定企业实用版，加上mybatisPlus在mybatis的基础上只做增强不做改变，既能实mybatisplus的封装高效特性，也能用mybatis的本来方法，集成前端绚丽的bootstrap形成了一套完整的商业系统，要涨工作经验，项目实战是唯一个途径，还等什么？>
-
-
云平台:
Spring Boot+Dubbo2.6+Redis+Myql+Zookeeper分布式微服务整合班
课程目标 你将能快速学会目前互联网的微服务最先进的企业在用技术框架和架构师思维 适用人群 互联网工作的人群 课程简介 适用人群 互联网的技术人群>
-
-
Axure:
Axure基础到实战案例全程通关视频教程
Axure基础到实战案例视频培训课程：该教程从基础到案例，实战演示。学完本套视频之后您将收获： 课时1工具的薪资地位和初识 课时2Axure的汉化和注册 课时3Axure版本功能对比：7和8的功能对比 课时4整体布局：Axure8的软件界面整体感知 课时5细节细化：菜单栏和工具栏 课时6细节预知：站点地图区和部件管理区域 ...... --该课程永久有效-->
-
-
其他:
OmniGraffle for Mac基础实战视频教程
OmniGraffle for Mac基础实战视频培训课程： OmniGraffle for mac可以用来绘制图表，流程图，组织结构图以及插图，OmniGraffle for mac也可以用来组织头脑中思考的信息，组织头脑风暴的结果，绘制心智图，作为样式管理器，或设计网页或PDF文档的原型。>
-
-
CRM:
CamScanner扫描全能王视频教程
扫描全能王CamScanner视频培训教程： CamScanner扫描全能王将智能手机变成随身携带的扫描仪。方便快捷地记录管理您的各种文档，收据，笔记和白板讨论等。并通过智慧精准的图像裁剪和图像增强演算法，保证您扫描的内容清晰可读。>
-
-
HTML5/CSS:
springmvc+mybatis实际项目实战(源代码)
该课程是通用云平台实战项目，具体请参考课程的目录了解，课程目录更细节，准确。>
-
-
企业信息化:
MindMaster基础+案例专项教程
适用人群 所有的职场人 课程概述 【工具介绍】 MindMaster 思维导图软件一种比较好的思维管理工具，在整理工作思路，简化工作流程，做好会议记录，进行任务管理、时间管理等方面都非常的实用。 MindMaster 作为一款由国内团队自主研发的软件，拥有比较好的中文支持，操作方面也更符合国人的使用习惯。>
-
-
机器学习:
机器学习& 深度学习 基础视频教程（人工智能AI方向）
机器学习，深度学习基础教程入门视频培训教程，该课程主要包含机器学习基础，包括常用的数据集、训练集、样本、特征、矩阵、Numpy数组、Pandas的使用等；机器学习数学基础，包括线形代数基础、概率基础、信息论基础、最优化基础等；机器学习算法，包括简单线形回归和逻辑回归、决策树、KNN、SVM、层次聚类、密度聚类等。这是一门非常好的AI入门教程。>
最新评论