JavaSpringCloudALIBABA 医疗健康分布式项目实战..实战项
课程简介：一、为什么学习本课程？1. 行业需求驱动 * 医疗健康行业高速发展：互联网医疗、智慧医院、远程诊疗等场景对分布式系统需求旺盛。 * 企业技术升级：传统医疗系统正向微服务、云原生架构转型，掌握SpringCloud Alibaba可提升竞争力。 * 政策支持：国家推动“互联网+医疗健康”，相关技术人才缺口大。2. 技术价值突出 * 主流技术栈：SpringCloud Alibaba是当前企业级微服务的事实标准，学习后可应对高并发、高可用场景。 * 真实项目实战：基于医疗健康行业真实业务（如挂号、电子病历、健康监测），而非Demo级练习。 * 分布式核心技能：涵盖服务治理、消息队列、分布式事务、监控告警等关键能力。3. 职业发展助力 * 适合求职/晋升：微服务架构师、医疗信息化工程师、云计算开发等岗位的核心技能。 * 毕业设计优选：技术深度+行业结合，容易脱颖而出。 * 创业/转型基础：为开发互联网医疗产品提供技术储备。通过本课程，你不仅能掌握SpringCloud Alibaba，还能获得一个可写进简历的行业级实战项目，助你成为企业急需的分布式系统+医疗健康复合型人才！ 二、课程特点1. 真实场景驱动 * 以“互联网医院”为背景，覆盖预约挂号、电子病历、药品管理、健康监测等核心业务模块。 * 结合医疗行业规范（如FHIR标准、HIPAA合规要求）。2. 技术栈全面且前沿技术领域 具体技术 应用场景 微服务架构 SpringCloud Alibaba（Nacos+Sentinel+Seata） 服务注册、限流降级、分布式事务高并发处理 Redis集群、RocketMQ、ShardingSphere 预约抢号、药品库存管理 云原生 Kubernetes+Docker+Prometheus 容器化部署与监控 医疗特色 FHIR、DICOM（基础）、Drools规则引擎 电子病历存储、健康预警3. 渐进式学习路径 * 基础篇：SpringCloud Alibaba核心组件 * 进阶篇：分布式事务、高并发设计 * 实战篇：完整项目开发与云原生部署 * 扩展篇：医疗大数据分析（可选）三、主题大纲模块1：医疗健康系统架构设计 * 行业背景与需求分析 * 微服务拆分原则（领域驱动设计DDD） * 技术选型与架构图设计模块2：SpringCloud Alibaba核心组件实战 * Nacos服务注册与配置中心 * Sentinel熔断与限流 * RocketMQ消息队列应用 * Seata分布式事务解决方案模块3：关键业务模块实现 * 预约挂号系统 * 号源管理、分布式锁防超卖 * 定时任务与状态机设计 * 电子病历服务 * FHIR标准数据存储（MongoDB） * 病历版本控制与审计日志 * 健康监测服务 * IoT设备数据采集（模拟） * 实时推送（WebSocket+InfluxDB）模块4：高可用与云原生部署 * Redis集群缓存热点数据 * Kubernetes编排微服务 * Prometheus+Grafana监控模块5：安全与合规 * OAuth2.0统一认证 * 医疗数据脱*-敏处理 * HIPAA合规性设计（概念）四、设计思路1. 问题导向 * 每章节以实际医疗场景问题引入（如“如何防止挂号超卖？”），再通过技术解决。2. 分层实现 * 基础功能：CRUD、API设计 * 进阶优化：缓存、异步、分布式事务 * 生产级扩展：监控、日志、安全3. 平衡深度与广度 * 核心技术（如Nacos、Seata）深入原理+实战。 * 扩展技术（如DICOM）提供基础概念，满足不同需求。五、授课风格1. 代码驱动 * 每节课均提供完整代码仓库，包含： * 基础实现（适合快速上手） * 优化版本（适合深入理解）2. 可视化辅助 * 架构图、流程图、时序图解析复杂逻辑。 * 使用Arthas、SkyWalking等工具现场调试。3. 互动式学习 * 每章设置技术讨论题（如“Sentinel vs Hystrix如何选型？”）。 * 提供在线实验环境（Kubernetes集群试用）。4. 职业导向 * 穿插面试高频问题（如“如何设计一个秒杀系统？”）。 * 提供简历优化建议（如何突出医疗分布式项目经验）。六、适合谁学习？✅ 计算机专业学生：优质毕业设计项目✅ 1-3年Java开发者：进阶分布式架构✅ 医疗行业IT人员：技术转型互联网医疗✅ 云计算工程师：学习云原生落地实践
共37节 38人已学习¥89.0 免费试学
AIGC/LLM人工智能AI编程辅助编程案例系列技术教程
《人工智能编程辅助实战课程》课程介绍一、【为什么要学习本门课程】在当今数字化时代，编程技能已成为众多领域的核心竞争力。然而，编程学习曲线陡峭，初学者常常面临代码逻辑混乱、调试困难等问题，导致学习进度缓慢甚至放弃。同时，随着人工智能技术的飞速发展，市场对掌握AI编程辅助工具的人才需求日益增长，但目前相关课程稀缺。本课程旨在解决这些痛点，帮助学员快速掌握人工智能编程辅助技术，提升编程效率和质量。无论你是编程小白渴望入门，还是有一定基础的开发者希望借助AI提升竞争力，本课程都将是你不可或缺的选择。二、【课程特点】 * 稀缺性：市面上针对人工智能编程辅助的课程较少，且大多侧重于理论讲解，缺乏实际案例和操作指导。本课程结合大量真实案例，从基础到高级，全面系统地传授AI编程辅助技术，让你在众多求职者中脱颖而出。 * 唯一性：课程整合了当下流行的AI编程助手，如depseek、opeai、豆包、千问等，深入分析各工具的特点和适用场景，让你能够根据不同需求灵活选择，充分发挥AI的强大功能。 * 实战导向：课程以实际项目为导向，通过多个综合案例，让你在实践中掌握AI编程辅助的技巧和方法，培养解决实际问题的能力。三、【主体大纲&设计思路】模块一：人工智能编程辅助基础（20%） * 介绍AI编程助手的发展历程和应用场景：让你了解AI在编程领域的崛起以及未来的发展趋势。 * 讲解主流AI编程助手的特点和使用方法：包括depsek、nai、豆包、千问等，对比它们的优缺点，帮助你选择适合自己的工具。模块二：不同场景下的AI编程辅助实战（50%） * 网页交互程序开发：通过创建二次函数图像交互式网页游戏和模拟分子无规则运动的网页端交互小工具等案例，学习如何利用AI生成程序框架、优化代码逻辑以及实现交互功能。 * 微信小程序开发：从搭建开发环境到完成一个简单的记账程序，掌握AI在微信小程序开发中的应用，包括页面布局、样式设计、逻辑处理等。 * STEM教育机器人编程：构建基于人工智能的机器人编程平台，学习如何利用AI实现机器人的运动控制、传感器应用以及个性化教学功能。模块三：AI编程辅助的高级技巧与优化（20%） * 代码优化与调试：学习如何借助AI进行代码审查、错误检测和修复，提高代码质量和运行效率。 * 自适应学习系统：了解如何设计和实现自适应学习系统，根据学生的学习情况提供个性化的学习建议和反馈。模块四：课程总结与项目实践（10%） * 回顾课程重点内容：总结AI编程辅助的关键技术和应用场景，强化记忆。 * 项目实践与展示：学员分组完成一个综合项目，展示学习成果，并接受导师的点评和指导。四、【授课风格】本课程采用通俗易懂、生动有趣的语言风格，结合丰富的图表、案例和视频演示，让复杂的编程知识变得简单易懂。授课过程中注重与学员的互动交流，及时解答学员的疑问，鼓励学员积极参与讨论和实践。五、【配套福利】 * 丰富的学习资料：提供详细的课程笔记、代码示例、参考文档等，方便学员课后复习和拓展学习。 * 大量练习题：针对每个知识点和案例，配备相应的练习题，帮助学员巩固所学知识，提高编程能力。 * 专属学习社区：学员可加入专属学习社区，与其他学员交流学习心得、分享项目经验，共同成长进步。 * 导师一对一辅导：在学习过程中遇到困难，可随时向导师寻求帮助，导师将为你提供一对一的辅导和支持。快来加入我们的《人工智能编程辅助实战课程》，开启你的AI编程之旅吧！
共31节 78人已学习¥39.0 免费试学
Java智能仓管系统全栈开发实战
一、为什么选择本课程？——时代需求与个人成长的双重引擎1. 行业数字化转型的必然趋势在工业4.0与智能制造浪潮下，全球仓储行业正经历革命性升级。据IDC预测，到2025年全球智能仓储市场规模将突破3000亿美元，年复合增长率超15%。中国作为制造业大国，"十四五"规划明确提出推动仓储物流智能化转型。本课程聚焦智能仓管系统开发，正是响应国家"新基建"战略，培养符合产业升级需求的复合型人才。行业痛点实例：某制造企业原有人工盘点效率低下，每月误差率高达3%，引入智能系统后实现： * 扫码出入库准确率提升至99.9% * 库存周转率提高40% * 人力成本降低60% 2. 全栈开发能力的职业竞争力2023年脉脉《互联网人才报告》显示，具备"SpringBoot+Vue"技术栈的开发者平均薪资较单一方向高出38%。课程覆盖从前端UI设计到后端架构搭建的完整链路，培养既能与UI设计师协作又能主导接口开发的全栈工程师。职业发展路径：基础开发工程师 → 系统架构师 → 技术负责人前端工程师 → 全栈工程师 → 解决方案专家3. 毕业设计的差异化优势相较于传统"增删改查"类选题，智能仓管系统具有： * 技术深度：涉及分布式事务、消息队列、大数据报表 * 业务复杂度：涵盖WMS核心模块（入库/出库/盘点/调拨） * 创新空间：可扩展AIoT设备对接、智能预测算法 往届作品亮点： * 动态库位优化算法（节约15%仓储空间） * 基于RFID的实时定位系统（精度达10cm） * 库存预警机器学习模型（准确率92%） 4. 知识体系的系统性构建课程打破传统学科界限，以"真实项目"为载体串联多领域知识：复制代码 graph TD A[智能仓储业务] --> B[Vue3高级组件] A --> C[SpringBoot安全框架] A --> D[MyBatis-Plus规范] A --> E[Docker容器化] B --> F[TypeScript类型系统] C --> G[JWT令牌机制] D --> H[乐观锁实现] E --> I[K8s集群部署] 二、课程特色——打造"技术+业务"双核心竞争力1. 全栈技术矩阵覆盖python复制代码 # 技术栈拓扑图 layers = [ {"name": "前端框架", "tech": ["Vue3", "Element-Plus", "ECharts"]}, {"name": "后端框架", "tech": ["SpringBoot", "MyBatis-Plus", "SpringSecurity"]}, {"name": "中间件", "tech": ["Redis", "RabbitMQ","ElasticSearch"]}, {"name": "运维工具", "tech": ["Docker", "Jenkins", "Prometheus"]} ] 2. 三级项目进阶体系 * 基础层：CRUD功能实现（权限管理/基础档案） * 进阶层：业务流程闭环（入库策略/波次拣货） * 卓越层：智能决策模块（安全库存算法/路径优化） 项目难度曲线：复制代码 基础功能（3周） → 业务流程（5周） → 智能模块（4周） → 性能优化（2周） 3. 分层教学模式 * 零基础通道：Java基础/SQL语法/Git操作专项补课 * 技术深水区：MyBatis动态SQL/Vue自定义指令/Spring事务传播 * 大神挑战营：微服务拆分/分布式锁/三维可视化仓库 4. 前沿技术融合 * 物联网对接：模拟PLC设备数据采集（Modbus协议） * 低代码实践：活字格快速生成报表页面 * AI赋能：TensorFlow预测销量需求 * 云原生部署：阿里云ACK集群管理 三、课程大纲——从业务需求到系统落地的完整闭环模块一：智能仓储业务认知（2周）1.1 行业全景解析 * WMS系统核心价值：降本增效 vs 风险控制 * 典型业务场景： * 制造业VMI仓（供应商管理库存） * 电商双十一波峰应对 * 冷链仓储温湿度监控 * 流程沙盘演练：用Visio模拟入库到出库全流程 1.2 需求分析方法论 * 用户画像绘制：仓库管理员 vs 调度主管 vs 拣货员 * UML建模实践： * 用例图（权限矩阵） * 时序图（出库业务流程） * 状态图（订单生命周期） 模块二：前端开发攻坚（4周）2.1 Vue3工程化 * 脚手架搭建：Vite+Pinia+Unplugin * 组件库深度应用： * Element表格固定列/树形结构 * ECharts三维堆叠柱状图 * 性能优化：打包体积减少40%的实战技巧 2.2 复杂交互实现 * 扫码枪事件处理（浏览器串口API） * WebSocket实时监控（库位占用状态推送） * 拖拽库位图（InteractJS物理引擎） 模块三：后端架构设计（6周）3.1 SpringBoot企业级开发 * 分层架构实践： * Controller层：统一异常处理 * Service层：事务边界划分 * Mapper层：逻辑删除软删除 * 安全体系构建： * JWT+RefreshToken双令牌机制 * 敏感数据脱敏（MD5+盐加密） 3.2 高并发场景解决方案 * 库存扣减超卖问题： * 悲观锁（SELECT FOR UPDATE） * 乐观锁（版本号控制） * 分布式锁（Redisson RedLock） * 消息队列削峰：RabbitMQ死信队列处理异常单 模块四：智能功能拓展（3周）4.1 数据智能 * 安全库存计算：基于时间序列的ARIMA模型 * 拣货路径优化：蚁群算法实现（Python集成） * 异常检测：孤立森林识别出入库异常 4.2 物联网集成 * WSN模拟：ZigBee网络拓扑构建 * 设备通信：MQTT协议接入温湿度传感器 * 数字孪生：ThreeJS搭建3D仓库模型 四、教学设计理念——"做中学"的螺旋式成长1. PDCA项目循环复制代码 graph LR A[需求分析] --> B[原型设计] B --> C[编码实现] C --> D[测试验收] D --> E{缺陷?} E -->|是| C E -->|否| F[运维监控] F --> G[迭代优化] 2. 知识螺旋上升模型 * 第一层：模仿实现（参照视频敲代码） * 第二层：改造优化（调整界面/参数配置） * 第三层：自主创新（新增功能模块） * 第四层：架构重构（微服务化改造） 3. 三维评估体系 * 技术维度：代码规范（Sonar检测）、接口性能（JMeter压测） * 业务维度：流程完整性（UAT测试）、异常覆盖率 * 创新维度：技术方案新颖性、商业价值可行性 五、授课风格——"教练式"陪伴成长1. 沉浸式课堂体验 * 代码直播：每一步操作实时注释讲解（如："这里为什么要加@Transactional？"） * 黑盒调试：故意引入BUG引导学员排查（如："库存数怎么突然变负了？"） * 技术辩论：组织方案评审会（"这个接口应该用REST还是RPC？"） 2. 个性化学习支持 * 分段指导：根据Git提交记录进行精准辅导 * 错题本机制：自动收集学员代码报错信息生成专属练习册 * 大佬门诊：每周开放1v1技术问诊（限前10名） 3. 生态化学习社区 * 代码仓库：GitHub组织管理各小组项目分支 * 知识图谱：Notion共建课程知识库（全员可编辑） * 技术夜话：每周五晚行业大咖分享（如：《仓储机器人调度算法》） 六、学员专属福利——从学习到就业的全程护航1. 超级资源包 * 源码宝库：10个真实企业级仓库系统参考代码 * 工具合集：Postman集合包/IDEA高效插件/日志分析工具 * 文档模板：需求规格说明书/测试用例模板/部署手册 2. 多维辅导机制 * 即时问答：工作日10:00-22:00钉钉群驻场答疑 * 定期复盘：每周末项目进度直播点评（屏幕共享演示） * 企业导师：邀请ERP实施顾问进行业务逻辑专项指导 3. 权威认证与就业支持 * 结业认证：工信部"智能仓储系统开发"专项证书（编号可查） * 名企内推：与50+物流企业/智能制造公司建立人才输送通道 * 模拟面试：技术面+HR面全真演练（含简历修改服务） 4. 持续进化体系 * 技术订阅：免费获取年度新版课程更新（如K8s实操） * 案例众筹：优秀毕业设计入选《智能仓储创新案例集》 * 校友网络：加入往期学员技术交流群（已促成多个创业团队） 七、成功案例与学员评价——用实力见证价值2023届优秀作品集锦 * 智能分拣系统：通过摄像头识别包裹条码，A*算法规划最优分拣路径，效率提升3倍（南京某大学团队） * 危化品仓储监控：气体传感器+LoRa组网，实现泄漏实时报警与应急处理预案启动（青岛理工作品） * 跨境海外仓系统：多币种结算+关务管理模块，对接亚马逊FBA接口（深圳职业技术学院） 学员反馈精选"老师讲的不只是代码，更是解决问题的思路。比如在解决分布式ID生成时，带我们对比了UUID、Snowflake、Redis三种方案的适用场景"——王同学（Java开发转行）"第一次感受到前后端分离的魅力，看着自己写的API被前端调用，成就感爆棚！"——李同学（跨专业选修）"项目答辩时评委特别认可我们的异常处理方案，说比企业现有系统考虑得更周全"——张同学（国赛三等奖获得者）八、报名须知与学习保障适合人群 * IT/物联网相关专业大三及以上学生 * 在职开发人员寻求项目经验补充 * 创业者需要快速搭建仓储管理系统原型 学习周期 * 直播阶段：16周（每周6课时，含2小时实操） * 项目冲刺：4周（全天集中开发） * 答辩准备：2周（PPT制作/QA预演） 硬件要求 * Windows/MacOS/Linux均可（需4GB以上内存） * 推荐配置：Docker Desktop + VSCode + Chrome浏览器最新稳定版 质量承诺 * 学不会退款：完成全部作业仍无法通过中期考核可申请全额退费 * 就业保障：未获得任何offer的学员可免费重修下期课程 * 终身服务：毕业后仍可参与技术沙龙与资源对接 在这个万物互联的时代，智能仓储不再是冷冰冰的机器堆砌，而是技术与业务深度融合的艺术。本课程不仅传授开发技能，更培养用代码解决实际问题的工程师思维。当你的系统在真实仓库中运转，当枯燥的数据变成跳动的生产力——这将是你职业生涯中最耀眼的作品。现在加入，让我们共同开启这场技术与商业的双重冒险！
共34节 10人已学习¥49.0 免费试学
PostgreSQL信创国产数据库openGauss分布式数据库从入门到精通技术
# **《openGauss分布式数据库从入门到精通》课程介绍** ## ** 课程特色与差异化优势** ### **1. 系统化实战教学，从0到1掌握openGauss分布式架构** - **不同于** 传统数据库课程仅讲解基础SQL或单机部署，本课程深入 **分布式架构设计、高可用方案、性能优化、企业级运维**，涵盖 **openGauss核心源码解析**，真正实现从入门到精通。 - **结合华为云真实案例**，讲解 **金融、政务、运营商** 等行业如何落地openGauss，提供可复用的企业级解决方案。 ### **2. 课程设计：理论+实验+项目实战** | 阶段 | 内容 | 目标 | |------|------|------| | **基础篇** | openGauss架构、安装部署、SQL优化 | 掌握核心概念与基本操作 | | **进阶篇** | 分布式事务、存储引擎、WAL机制 | 深入理解openGauss底层原理 | | **实战篇** | 高可用集群搭建、性能调优、故障恢复 | 具备企业级运维能力 | | **项目篇** | 金融级分布式数据库架构设计 | 独立完成生产级项目 | ### **3. 差异化亮点** **源码级解析**：深入openGauss的 **SQL引擎、CBO优化器、分布式事务实现**，适合想成为数据库内核开发者的学员。 **华为云实战经验**：讲师曾主导多个PB级openGauss集群部署，分享 **真实踩坑案例与调优技巧**。 **配套实验环境**：提供在线Lab，学员可动手实践 **集群部署、故障模拟、性能压测**。 ---## ** 课程收益：职业进阶与思维提升** ### **1. 职业竞争力提升** - **数据库工程师/DBA**：掌握openGauss这一国产明星数据库，适配 **华为云、政务、金融** 等高薪岗位需求。 - **架构师**：学习分布式数据库设计思维，提升 **高并发、高可用架构** 能力。 - **开发者**：通过源码解析，深入理解数据库内核，为参与 **开源社区或自研数据库** 打下基础。 ### **2. 真实项目经验加成** - **项目案例1**：某银行核心系统迁移至openGauss，如何实现 **零停机切换**？ - **项目案例2**：千万级QPS的政务云平台，如何利用 **分布式事务+HTAP** 优化查询？ - **项目案例3**：openGauss在5G计费系统中的 **高可用与容灾方案**。 ### **3. 思维模式升级** - 从 **单机思维** 转向 **分布式思维**，理解CAP理论在openGauss中的权衡。
共25节 20人已学习¥49.0 免费试学
NLP人工智能基础之机器学习夯基篇.AI竞赛学习系列技术
适合人群：希望系统学习AI/ML的小白/转行AI的职场人士/计算机/数学/统计等相关专业学生你将会学到：掌握机器学习的基础 * 掌握机器学习的基础 * 掌握深度学习的基础 * 掌握基础的AI算法 * 掌握numpy类库方法 课程简介： 一、课程大纲模块1：机器学习基础筑基 * Python编程速成 * NumPy/Pandas数据处理 * Matplotlib/Seaborn可视化 * 数学基础强化 * 线性代数（矩阵运算、特征分解） * 概率统计（贝叶斯定理、分布） * 优化方法（梯度下降、凸优化） * 机器学习核心概念 * 监督学习 vs 无监督学习 * 模型评估指标（Accuracy、F1、AUC-ROC）模块2：经典算法深度解析 * 监督学习算法 * 线性回归/逻辑回归（数学推导+Sklearn实现） * 决策树与随机森林（特征重要性分析） * SVM（核函数与超平面可视化） * 无监督学习算法 * K-Means聚类（肘部法则优化） * PCA降维（特征工程实战）模块3：AI竞赛实战专题 * 竞赛全流程拆解 * 数据清洗（缺失值/异常值处理） * 特征工程（时序特征、交叉特征生成） * 模型调优技巧 * 网格搜索与贝叶斯优化 * 模型融合（Stacking/Blending） * 经典赛题复现 * Kaggle泰坦尼克生存预测（结构化数据） * 天池新闻分类（NLP文本数据）模块4：高阶应用拓展 * 自动化机器学习（AutoML） * 模型解释性（SHAP、LIME） * 竞赛答辩与报告撰写二、课程特点 * 双轨制教学 * 理论层：手推公式（如梯度下降推导）+ 代码层：逐行解读Sklearn/TensorFlow实现 * 竞赛驱动学习 * 每章节配套1个竞赛级项目（如房价预测、用户流失分析） * 提供真实数据集（含数据清洗后的“干净版”和“原始版”） * 数学可视化 * 动态演示损失函数收敛过程（Matplotlib动画） * 3D可视化高维降维（PCA/t-SNE交互式图表）三、授课风格 * “洋葱式”讲解 * 外层：直观比喻（如“决策树像公司决策流程”） * 中层：Python代码演示 * 内核：数学原理推导（LaTeX公式分步解析） * 错题本机制 * 收集学员高频错误（如过拟合陷阱）制作“避坑指南” * 直播+录播混合 * 直播：每周Q&A+竞赛方案复盘 * 录播：知识点切片（可倍速学习）四、设计思路 * 问题导向设计 * 每章节以实际业务问题引入（如“如何预测用户购买行为？”） * 通过算法对比（线性回归 vs 随机森林）培养模型选择思维 * 认知负荷管理 * 复杂概念分阶段讲解（如SVM先讲硬间隔→再引入核函数） * 提供“芝士卡片”速查表（算法适用场景/超参数范围） * 正反馈闭环 * 即时奖励：完成项目颁发NFT证书 * 长期激励：优秀作业可入选课程案例库五、配套资源 * 工具包：预配置Jupyter Notebook模板（含常用函数封装） * 竞赛社区：组队功能+往届优秀方案解析 * 助教系统：30分钟内响应代码调试请求
共11节 61人已学习¥49.0 免费试学
AIGC/LLMdeepSeek人工智能大模型技术实践案例
第一部分：人工智能基础 * 人工智能概述 * 人工智能的定义与发展历程 * 人工智能的主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等） * 人工智能的应用领域（计算机视觉、语音识别、自动驾驶等） * 数学基础 * 线性代数（矩阵运算、特征值与特征向量） * 概率论与统计（概率分布、贝叶斯定理） * 微积分（导数、梯度、优化问题） * Python 编程与数据处理 * Python 基础语法 * NumPy、Pandas 数据处理 * Matplotlib、Seaborn 数据可视化第二部分：机器学习 * 机器学习基础 * 机器学习的定义与分类（监督学习、无监督学习、强化学习） * 机器学习工作流程（数据预处理、模型训练、评估与优化） * 经典机器学习算法 * 线性回归与逻辑回归 * 决策树与随机森林 * 支持向量机（SVM） * K-均值聚类与主成分分析（PCA） * 模型评估与优化 * 交叉验证与超参数调优 * 模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数） * 过拟合与欠拟合问题 * 实战项目 * 房价预测（回归问题） * 手写数字识别（分类问题） * 客户分群（聚类问题）第三部分：深度学习 * 深度学习基础 * 神经网络的基本结构（输入层、隐藏层、输出层） * 激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh） * 损失函数与梯度下降 * 深度学习框架 * TensorFlow 与 Keras 基础 * PyTorch 基础 * 卷积神经网络（CNN） * CNN 的基本结构（卷积层、池化层、全连接层） * CNN 在图像分类中的应用 * 实战项目：图像分类（CIFAR-10 数据集） * 循环神经网络（RNN） * RNN 的基本结构 * LSTM 与 GRU * 实战项目：文本生成 * 生成对抗网络（GAN） * GAN 的基本原理 * 实战项目：生成手写数字图像第四部分：自然语言处理（NLP） * NLP 基础 * 文本预处理（分词、去停用词、词干提取） * 词袋模型与 TF-IDF * 词嵌入（Word2Vec、GloVe） * Transformer 与 BERT * Transformer 的基本结构 * BERT 的原理与应用 * 实战项目：文本分类 * 实战项目 * 情感分析 * 机器翻译 * 问答系统第五部分：计算机视觉 * 计算机视觉基础 * 图像处理基础（灰度化、滤波、边缘检测） * 图像特征提取（SIFT、HOG） * 目标检测与分割 * YOLO 与 Faster R-CNN * 语义分割与实例分割 * 实战项目：目标检测 * 实战项目 * 人脸识别 * 图像风格迁移 * 视频分析第六部分：强化学习 * 强化学习基础 * 强化学习的定义与基本概念（状态、动作、奖励） * Q-Learning 与 Deep Q-Network（DQN） * 实战项目 * 游戏 AI（如 Flappy Bird、CartPole） * 机器人控制第七部分：AI 工具与部署 * AI 开发工具 * Jupyter Notebook 使用 * Git 与 GitHub 版本控制 * 模型部署 * Flask/Django 部署机器学习模型 * TensorFlow Serving 与 ONNX * 云平台部署（AWS、Google Cloud、Azure） * 实战项目 * 部署一个图像分类 API * 部署一个聊天机器人第八部分：AI 伦理与未来 * AI 伦理 * 数据隐私与安全 * AI 的偏见与公平性 * AI 的社会影响 * AI 的未来 * 人工智能的最新研究趋势 * 人工智能与人类的关系课程特色 * 理论与实践结合：每个模块都包含理论讲解与实战项目。 * 项目驱动：通过实际项目帮助学员掌握技能。 * 工具与框架：涵盖主流 AI 工具与框架（TensorFlow、PyTorch 等）。 * 行业应用：结合行业案例，帮助学员理解 AI 的实际应用。适合人群 * 对人工智能感兴趣的初学者 * 希望转行 AI 领域的开发者 * 需要提升 AI 技能的数据分析师、工程师学习成果 * 掌握人工智能的核心概念与算法。 * 能够独立完成机器学习与深度学习项目。 * 具备部署 AI 模型的能力。 * 理解 AI 的伦理问题与未来发展趋势。目前先讲解实践案例。
共16节 168人已学习¥39.0 免费试学
Java大型企业级JAVAEE微服务医院项目.SpringCloud实战项目
课程简介：SpringBoot毕业设计选择大型JAVAEE微服务医院项目的原因包括提高系统安全性、提升工作效率和满足合规要求等。课程特点体现在技术前沿性、实践性强和综合性高等方面。主体大纲则涵盖了从需求分析到系统部署的全过程。学习后的福利包括增强就业竞争力、提升个人技能和拓展职业发展空间等。为什么要学习该课程： * 提高系统安全性：通过严格的访问控制和操作审计，堡垒机能够有效防止未授权访问和恶意操作，从而保护医院的核心资产和敏感数据。这对于医疗行业来说至关重要，因为患者信息的安全性直接关系到患者的隐私和信任。 * 提升工作效率：基于SpringBoot的医院信息管理系统可以简化就诊流程，方便患者挂号，提高就诊效率。例如，系统可以实现线上门诊挂号、缴费、查看门诊记录等功能，减少患者在医院的等待时间。 * 满足合规要求：随着医疗信息化的发展，越来越多的法规和政策要求医院信息系统必须满足特定的安全标准。堡垒机的部署可以帮助医院满足这些合规要求，避免因安全问题导致的法律风险。 * 提高数据利用效率：医疗大数据具有极高的研究和应用价值。通过堡垒机的部署和管理，医院可以更有效地挖掘和利用这些数据，为临床决策提供支持。 * 促进技术创新：传统的医院信息系统往往功能复杂，工作效率不高。通过学习和部署基于SpringBoot的微服务架构，可以推动医院信息系统的技术创新，提高系统的可维护性和可扩展性。课程特点： * 技术前沿性：课程内容涵盖了当前流行的SpringBoot框架及其在微服务架构中的应用，使学生能够掌握最新的软件开发技术和趋势。 * 实践性强：课程注重实践操作，通过模拟真实环境或实际案例，让学生亲手进行系统的部署和配置，加深理解和记忆。 * 综合性高：课程不仅涉及技术层面的知识，还包括需求分析、系统设计、测试与部署等多个环节，全面提升学生的综合能力。 * 互动性好：课程采用线上线下相结合的方式，鼓励学生提问和交流，增强学习的互动性和趣味性。主体大纲： * 引言：介绍课程背景、目的和重要性。 * 基础知识回顾：复习Java编程基础、数据库原理等相关知识。 * SpringBoot框架入门：介绍SpringBoot的特点、优势和基本使用方法。 * 微服务架构概述：讲解微服务的概念、原理和应用场景。 * 需求分析：分析医院信息系统的功能需求和非功能需求。 * 系统设计：设计系统的整体架构、数据库结构和接口规范。 * 编码实现：按照设计要求编写代码，实现系统的各个模块和功能。 * 测试与调试：对系统进行全面的测试和调试，确保系统的稳定性和可靠性。 * 部署与上线：将系统部署到生产环境，并进行必要的优化和调整。 * 总结与展望：总结课程内容和学习成果，展望医院信息系统的未来发展方向。学习后的福利： * 增强就业竞争力：掌握SpringBoot和微服务架构等热门技术，可以显著提升学生的就业竞争力。在求职过程中，这些技能将成为学生的亮点和优势。 * 提升个人技能：通过学习和实践，学生可以深入了解软件开发的最新技术和趋势，提升自己的专业技能和综合素质。这将有助于学生在未来的工作中更好地应对各种挑战和问题。 * 拓展职业发展空间：随着医疗信息化的不断发展，医院信息系统的需求也在不断增加。掌握相关技能的学生将有更多的机会进入医疗信息化领域工作，拓展自己的职业发展空间。 * 获得专业认证：完成课程后，学生可以获得相应的专业认证或证书，这将进一步证明他们的专业能力和水平。在求职或晋升时，这些认证将成为学生的重要资本。 * 建立人脉资源：在学习过程中，学生将有机会结识来自不同领域的专家和同行，建立宝贵的人脉资源。这些资源将为学生未来的职业发展提供更多的机会和支持。
共75节 65人已学习¥99.0 免费试学
Java基于SpringBoot的SSM微服务旅游管理平台.毕业设计.毕业项目
本项目是一个基于 SpringBoot 和 Spring Security 的旅游管理系统，采用 SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）架构，实现用户管理、旅游产品管理、订单管理、权限控制等功能。通过该项目，学员可以掌握 SpringBoot 开发、Spring Security 安全框架、前后端分离开发模式以及企业级应用开发流程。模块设计1. 用户管理模块 * 功能描述： * 用户注册、登录、个人信息管理。 * 用户角色分为普通用户和管理员，不同角色拥有不同权限。 * 技术实现： * 使用 Spring Security 实现用户认证和授权。 * 密码加密存储（BCrypt）。 * JWT（JSON Web Token）实现无状态登录。2. 旅游产品管理模块 * 功能描述： * 管理员可以添加、修改、删除旅游产品。 * 用户可以浏览旅游产品，查看详情。 * 技术实现： * 使用 MyBatis 实现数据库操作。 * 分页查询旅游产品列表。 * 文件上传功能（如旅游产品图片）。3. 订单管理模块 * 功能描述： * 用户可以下单购买旅游产品。 * 管理员可以查看和管理所有订单。 * 技术实现： * 订单状态管理（待支付、已支付、已完成等）。 * 使用事务管理确保数据一致性。4. 权限管理模块 * 功能描述： * 基于角色的权限控制（RBAC）。 * 普通用户只能浏览和下单，管理员可以管理产品和订单。 * 技术实现： * 使用 Spring Security 实现权限控制。 * 自定义权限注解（如 @PreAuthorize）。5. 数据统计模块 * 功能描述： * 管理员可以查看旅游产品销售统计、用户活跃度等数据。 * 技术实现： * 使用 ECharts 或 Chart.js 实现数据可视化。 * 后端提供统计数据接口。6. 日志管理模块 * 功能描述： * 记录用户操作日志和系统异常日志。 * 技术实现： * 使用 AOP（面向切面编程）实现日志记录。 * 日志存储到数据库或文件系统。课程特点 * 技术栈全面： * 涵盖 SpringBoot、Spring Security、MyBatis、JWT、Redis 等主流技术。 * 实战性强： * 通过完整的项目开发流程，学员可以掌握从需求分析到部署上线的全流程。 * 安全性高： * 使用 Spring Security 实现用户认证和权限控制，确保系统安全。 * 前后端分离： * 前端使用 Vue.js 或 React，后端提供 RESTful API，培养学员全栈开发能力。 * 企业级开发规范： * 采用分层架构、模块化设计，代码风格规范，适合企业级应用开发。讲解说明1. 技术栈讲解 * SpringBoot：快速搭建项目框架，讲解自动配置、启动原理。 * Spring Security：详细讲解用户认证、授权、密码加密、JWT 等。 * MyBatis：讲解 ORM 框架的使用，动态 SQL、分页查询等。 * Redis：讲解缓存的使用，提升系统性能。 * JWT：讲解无状态登录的实现原理。2. 项目开发流程 * 需求分析：明确系统功能，划分模块。 * 数据库设计：设计数据库表结构，讲解表关系。 * 后端开发：分层开发（Controller、Service、DAO），讲解 RESTful API 设计。 * 前端开发：使用 Vue.js 或 React 实现前端页面，讲解前后端交互。 * 测试与部署：讲解单元测试、接口测试，以及项目部署到服务器。3. 代码讲解 * 逐行讲解核心代码，帮助学员理解实现逻辑。 * 强调代码规范和设计模式的使用。项目学员收获 * 技术能力提升： * 掌握 SpringBoot 和 Spring Security 的核心用法。 * 熟悉 MyBatis 数据库操作和事务管理。 * 学会使用 JWT 实现无状态登录。 * 掌握前后端分离开发模式。 * 项目经验积累： * 通过完整的项目开发流程，积累企业级项目经验。 * 学会从需求分析到部署上线的全流程开发。 * 工程化思维： * 掌握分层架构设计、模块化开发思想。 * 学会编写高质量、可维护的代码。 * 职业竞争力提升： * 具备独立开发企业级应用的能力。 * 掌握主流技术栈，适应行业需求。 * 团队协作能力： * 通过项目开发，培养团队协作和沟通能力。 * 学会使用 Git 进行版本控制和代码管理。项目扩展建议 * 引入微服务架构： * 将系统拆分为多个微服务，使用 Spring Cloud 实现服务治理。 * 集成支付功能： * 集成支付宝或微信支付，实现订单支付功能。 * 性能优化： * 使用 Redis 缓存热点数据，提升系统性能。 * 国际化支持： * 实现多语言支持，适应国际化需求。通过本项目的学习和实践，学员将能够全面掌握 SpringBoot 和 Spring Security 的开发技能，并具备独立完成企业级应用开发的能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。
共42节 55人已学习¥79.0 免费试学
Mongo DBNOSQL技术之MongoDB技术实战
一、 课程特点 * 实战导向: 摒弃枯燥的理论讲解，以实际应用场景驱动，通过案例分析和动手实践，帮助学员快速掌握 NoSQL 技术。 * 技术前沿: 涵盖主流 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Redis、Cassandra 等），并深入探讨新技术趋势和应用场景。 * 体系完整: 从基础概念到高级应用，构建完整的 NoSQL 知识体系，并结合实际项目案例，提升学员解决实际问题的能力。 * 互动性强: 采用案例分析、小组讨论、代码实战等多种教学方式，增强学员参与感和学习兴趣。二、 主题大纲模块一：NoSQL 基础与核心概念 * NoSQL 数据库概述：特点、优势、适用场景 * NoSQL 数据库分类：键值存储、文档存储、列式存储、图数据库 * CAP 理论、BASE 原则与最终一致性 * NoSQL 数据库选型指南模块二：MongoDB 实战 * MongoDB 核心概念：文档、集合、数据库 * MongoDB 数据模型设计 * MongoDB CRUD 操作 * MongoDB 索引与查询优化 * MongoDB 聚合框架 * MongoDB 复制集与分片集群
共46节 78人已学习¥59.0 免费试学
LinuxAnsible自动化运维极速入门教程.云计算高级系列
课程风格本课程旨在通过全面而系统的讲解，帮助学员深入理解和熟练运用Ansible这一强大的自动化运维工具。课程内容不仅涵盖了Ansible的基础概念和核心功能，还结合实际案例进行实战演练，确保学员能够在真实环境中灵活应用所学知识。通过本课程的学习，学员将具备独立编写Playbook解决实际问题的能力。授课风格我们的授课风格注重实用性与互动性，每个知识点都配有完整的可执行demo，让学员在动手实践中掌握技能。课程设计上避免枯燥的单一讲解，而是通过启发式教学引导学员独立思考，培养解决问题的能力。此外，我们还邀请行业专家进行专题讲座，分享最新技术动态及实战经验，帮助学员拓宽视野。主题大纲 * Ansible基础 * Ansible简介 * 安装与配置 * 基本架构与组件 * Ad-Hoc命令使用 * Ad-Hoc命令概述 * 常用模块介绍（如shell, command, copy等） * 实战演示：批量操作示例 * Playbook编写入门 * Playbook基础语法 * 变量定义与管理 * 任务组织与执行顺序控制 * 高级特性探索 * 条件判断语句 * 循环处理机制 * 异常处理技巧 * 模板化配置管理 * 角色(Role)的应用 * Roles概念介绍 * 如何创建和使用Roles * Galaxy共享库的应用 * 企业级解决方案 * Ansible Tower简介 * 安装与部署Ansible Tower * AWX项目集成 * 案例分析与实战演练 * LAMP环境搭建 * Redis主从复制配置 * Keepalived高可用设置 * Haproxy滚动发布策略 * 性能优化与故障排查 * Ansible性能调优技巧 * 常见问题诊断方法 * 异步任务处理 * 总结回顾与展望 * 课程重点回顾 * 未来发展趋势探讨 * Q&A环节无论你是有一定基础的运维人员还是对自动化感兴趣的在校大学生，这门课都将是你提升技能、迈向更高职业发展的理想选择。立即加入我们，开启你的Ansible学习之旅吧！
共34节 67人已学习¥59.0 免费试学
LinuxLinux服务器自动化运维技术之Shell运维技术
课程解决的问题 * 提高运维效率：通过脚本自动化减少重复性工作，提升工作效率。 * 减少人为错误：利用脚本执行标准化操作，降低因手动操作导致的错误。 * 系统监控与维护：实现对系统状态的实时监控和定期维护，确保系统稳定运行。 * 应急响应与故障排查：快速定位和解决问题，缩短故障恢复时间。 * 技能提升：增强Linux命令行操作能力和编程技巧，提升职业竞争力。课程特点 * 实战导向：通过实际案例教学，让学员在真实环境中练习和应用所学知识。 * 循序渐进：从基础到高级，逐步深入，适合不同水平的学习者。 * 互动性强：提供在线问答、讨论区等互动环节，帮助学员解决学习中的疑问。 * 更新及时：根据技术发展和行业需求，不断更新课程内容。主体大纲 * 引言：介绍课程目标和重要性 * Linux基础命令复习：文件操作、文本处理、系统信息查看等 * Bash脚本基础：变量、控制结构、函数、调试技巧 * 任务自动化实践：批量文件处理、日志分析、备份恢复 * 系统监控与维护：使用脚本进行系统健康检查和性能优化 * 故障排查与应急响应：脚本在问题诊断和解决中的应用 * 实践与规范：编写高效、安全、可维护的脚本 * 综合案例分析：实际项目中的应用示例 * 总结与展望：回顾课程要点，探讨未来发展方向设计思路 * 理论与实践结合：每个理论知识点后都配有相应的实操练习。 * 模块化教学：将复杂内容拆分成易于理解的小模块，便于学员逐步掌握。 * 案例驱动：通过具体案例引导学员思考和解决问题，增强学习效果。 * 反馈机制：设置课后作业和测验，收集学员反馈，持续改进教学内容和方法。授课风格 * 清晰易懂：用简单明了的语言解释复杂概念，确保每位学员都能跟上进度。 * 幽默风趣：适当加入幽默元素，使课堂氛围轻松愉快。 * 鼓励参与：鼓励学员提问和分享经验，促进互动交流。 * 注重实用：强调实际操作能力的培养，确保学员学以致用。配套福利 * 视频教程：提供详细的视频讲解，便于学员随时回看复习。 * 电子教材：配套电子版教材，方便学员下载阅读。 * 实战项目源码：分享实战项目的源代码，供学员参考学习。 * 社区支持：建立专属学习社区，提供技术支持和资源共享。
共43节 73人已学习¥49.0 免费试学
Node.jsNode.js前端开发设计.毕业设计.vue项目案例
课程满100元送前端资料大全课程简介：2) 课程核心内容包括课程内容:模块一：Node.js 基础 (4 课时) * Node.js 简介: * Node.js 是什么？ * Node.js 的特点和优势 * Node.js 的应用场景 * 开发环境搭建: * Node.js 安装和配置 * npm 包管理工具的使用 * 使用 VS Code 进行 Node.js 开发 * Node.js 核心模块: * fs 模块：文件系统操作 * path 模块：路径处理 * http 模块：创建 Web 服务器 * url 模块：URL 解析 * 实战练习: * 使用 Node.js 创建一个简单的 HTTP 服务器模块二：art-template 模板引擎 (4 课时) * 模板引擎简介: * 什么是模板引擎？ * 模板引擎的作用和优势 * 常见的模板引擎介绍 * art-template 入门: * art-template 的安装和使用 * 模板语法：输出、条件判断、循环遍历 * 模板继承和包含 * art-template 进阶: * 使用过滤器格式化数据 * 使用子模板提高代码复用性 * 自定义模板标签和过滤器 * 实战练习: * 使用 art-template 渲染一个简单的 HTML 页面
共38节 435人已学习¥49.0 免费试学
微信开发微信小程序开发实战指南.前端技术教程
所有课程满100元，提供前端所有资料本课程是一套小程序开发的入门级视频教程，也是一本着重于动手实战的编程指导教程。随着这两年小程序开发的日渐火热，无论是对于编程工作者、编程讲师或是编程爱好者与学生，学习小程序开发技能都将为自己带来极大的收获。本书分3个部分进行小程序开发的多面讲解，第1部分着重于语法与小程序开发基础。第2部分是进阶部分，着重于小程序开发中的重难点进行讲解。第3部分为实战部分，通过两个完整的实战项目帮助读者综合运行学习到的知识进行实战项目开发，锻炼读者的动手能力与运用能力。本套课程讲通过实战带你学习以下知识点1，小程序云开发2，小程序云数据库3，小程序云函数4，小程序云存储通过使用微信小程序云开发的功能，我们可以摆脱后台，自己直接开发自己小程序的后台功能，不用买服务器，不用买域名，不用做备案，就可以快速实现小程序的数据后台。
共38节 200人已学习¥49.0 免费试学
LinuxLinux运维日志采集系统ELK
一、课程特点 * 全面性：涵盖从理论到实操的全方位知识，包括但不限于ELK的基本概念、架构、核心组件（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的安装与配置、日志收集与处理、数据可视化等。 * 实战性：通过实际案例和动手实验，让学员在真实环境中体验ELK栈的强大功能，掌握解决实际问题的能力。 * 前沿性：紧跟云计算技术发展趋势，介绍新版的ELK版本特性及实践，确保学员学到前沿的知识。 * 互动性：采用互动式教学模式，鼓励学员提问、分享经验，促进学习效果。二、课程特点 * 目标人群： * IT专业人士：系统管理员、开发人员、DevOps工程师 * 技术爱好者：对云计算、大数据感兴趣的学生或自学者 * 企业管理者：希望提升团队技术实力，优化日志管理流程的决策者 * 为何选择本课程： * 实战导向：不仅仅停留在理论层面，更注重实际操作能力的培养。 * 深度解析：深入剖析ELK的核心原理和高级特性，帮助学员构建扎实的知识基础。 * 灵活学习：提供多种学习资源（视频、文档、实验环境），适应不同学习习惯。 * 持续更新：随着技术的发展，课程内容将不断迭代更新，保持与时俱进。三、主题大纲及设计思路 * 引言：介绍ELK日志分析系统的重要性及应用领域，激发学习兴趣。 * 基础知识： * 日志数据的概念与重要性 * ELK堆栈概述：Elasticsearch、Logstash、Kibana各自的作用与相互关系 * 云计算环境下日志管理的挑战与机遇 * 核心技术深入： * Elasticsearch：分布式搜索与数据分析引擎，详解其架构、索引机制、查询DSL等 * Logstash：日志收集与处理管道，讲解其插件系统、数据处理流程 * Kibana：数据可视化平台，教授如何创建仪表板、图表及报表 * 实战演练： * 环境搭建：在云端环境中部署ELK栈 * 日志收集与解析：模拟真实场景，收集不同类型的日志并进行解析 * 数据存储与查询：使用Elasticsearch进行高效数据存储与复杂查询 * 可视化展示：利用Kibana创建直观的数据可视化界面 * 进阶应用： * ELK与其他云服务集成：如何与AWS、Azure等云平台无缝对接 * 性能优化与故障排除：提升系统性能，解决常见及复杂问题 * 安全考虑：保护日志数据的安全与隐私 * 总结与展望：回顾课程要点，探讨ELK在未来云计算领域的发展趋势及应用场景。 * 配套福利： * 提供完整的课程资料下载，方便学员复习巩固。 * 设有专属社群，学员可在群内交流心得，解答疑惑。
共21节 101人已学习¥59.0 免费试学
Python大数据新能源汽车可视化大屏展示毕业设计项目.大数据实训课程技术
一、为什么要学习本门课程 * 行业需求旺盛：新能源汽车市场正在快速增长，对数据科学和可视化技术的需求日益增加。通过本课程，学员可以掌握行业前沿技能，提升职业竞争力。 * 实战能力提升：课程内容涵盖数据采集、处理、分析到可视化展示的全流程，帮助学员提升实际操作能力，能够独立完成复杂数据分析任务。 * 多维度分析能力：通过对车辆分布、状态、报警率等多维度数据的分析，学员将学会如何从多个角度解读数据，为企业决策提供全面支持。 * 技术栈更新：课程采用新颖的数据处理和可视化工具，如Python、Echarts等，确保学员掌握的技术紧跟市场需求。 * 职业发展机会：掌握大数据可视化技术后，学员可以在新能源汽车行业的多个领域（如产品研发、市场营销、供应链管理等）找到合适的岗位。 * 解决实际问题：通过真实案例的学习，学员将学会如何将数据分析应用于解决实际业务问题，提升企业运营效率和市场竞争力。二、课程特点 * 综合性强：课程内容涵盖数据采集、处理、分析到可视化展示的全过程，形成完整的知识体系。 * 实践导向：强调实战操作，通过大量案例和动手实验，让学员在实践中掌握技能。 * 技术先进：使用新数据处理和可视化工具，确保学员学到的是行业内前沿的技术。 * 个性化教学：根据学员的不同背景和基础，提供个性化的教学方案，确保每位学员都能跟上进度并掌握所学内容。 * 互动式学习：鼓励学员参与讨论和交流，通过团队合作和项目实战，提升解决问题的能力。三、主题大纲 * 新能源汽车行业概述：介绍新能源汽车市场的发展趋势、主要技术挑战及未来机遇。 * 数据采集与处理：学习如何使用Python等工具进行数据采集、清洗、转换和存储。 * 数据分析方法：掌握常用的统计分析方法和机器学习算法，用于新能源汽车数据的深度挖掘。 * 可视化技术原理：讲解数据可视化的基本原理、设计原则和优秀实践。 * 可视化工具与框架：熟悉Echarts、Django+Vue等主流可视化工具和框架的使用方法。 * 实战案例解析：通过具体案例，展示如何从数据采集到可视化展示的完整流程。 * 项目实战：分组完成一个新能源汽车数据可视化大屏展示项目，从需求分析到最终部署进行全面实践。 * 总结与展望：回顾课程内容，总结学习成果，探讨新能源汽车大数据可视化的未来发展方向。四、设计思路授课风格 * 理论与实践相结合：在讲解理论知识的同时，注重实战操作，确保学员能够将所学知识应用于实际项目中。 * 案例驱动教学：通过真实案例的引入和解析，引导学员思考和探索，提升解决实际问题的能力。 * 互动式教学：鼓励学员提问、讨论和分享经验，形成积极的学习氛围。 * 分层次教学：根据学员的不同背景和基础，提供不同层次的教学内容和练习题，确保每位学员都能有所收获。五、配套福利 * 在线资源库：提供课程相关的视频教程、PPT课件、代码示例等在线资源，方便学员随时学习和复习。 * 一对一辅导：设立专门的答疑渠道，为学员提供一对一的辅导和解答服务。 * 实战项目合作机会：与多家新能源汽车企业建立合作关系，为学员提供实战项目合作机会，积累实际工作经验。 * 就业推荐服务：为优秀学员提供就业推荐服务，帮助他们更好地融入新能源汽车行业。
共36节 137人已学习¥69.0 免费试学
JavaJAVAEE金融保险大型分布式微服务项目实战.企业项目.毕业设计
课程特点： * 实践导向：本课程强调理论与实践的结合，通过实际案例分析和项目实战，让学员深刻理解大型分布式金融保险系统的设计与实现。 * 微服务架构：课程围绕微服务架构展开，教授如何将大型系统拆分为小的、独立的服务单元，以提高系统的可维护性、可扩展性和容错性。 * 最新技术趋势：课程内容紧跟当前金融保险行业的技术发展趋势，包括云计算、大数据、人工智能等在内的最新技术应用。 * 安全性重视：特别强调金融保险行业对数据安全和隐私保护的要求，教授如何在设计和实施微服务项目时确保系统的安全性。 * 跨学科融合：课程融合了计算机科学、金融学、保险学等多个学科的知识，为学员提供全面的学习视角。 内容特色： * 案例驱动学习：通过分析国内外成功的金融保险微服务项目案例，帮助学员理解微服务架构在实际业务中的应用。 * 模块化教学：课程内容分为多个模块，每个模块聚焦于微服务架构的一个关键方面，如服务拆分、服务治理、数据管理等。 * 互动式讲解：课程采用问答、讨论、小组合作等多种互动方式，鼓励学员积极参与，提高学习的趣味性和实效性。 * 实时反馈：课程中设有定期的作业和项目评审，讲师会根据学员的进度和理解情况提供个性化的反馈和指导。 讲解方式： * 视频教学：结合ppt演示和实际操作视频，使学员能够直观地看到微服务项目的开发过程。 * 实时在线课堂：通过网络平台进行实时授课，学员可以即时提问，讲师可以即时解答。 * 实验室环境：提供模拟的金融保险业务场景，让学员在实验室环境中进行实际操作，加深理解。 讲师经历： * 丰富的行业经验：讲师具有多年在金融保险行业的工作经验，熟悉行业背景和业务流程。 * 深厚的技术功底：讲师在微服务架构、云计算、大数据分析等领域有深入的研究和实践经验。 * 教学经验丰富：讲师具备多年的教学经验，擅长用通俗易懂的语言解释复杂的技术概念。 学员思维提升： * 系统性思维：通过学习如何设计和实施大型分布式金融保险微服务项目，学员将培养出系统性思考问题的能力。 * 创新意识：鼓励学员在学习过程中提出创新的解决方案，培养解决复杂问题的创新能力。 * 团队协作：通过小组合作和项目实战，学员将学会如何在团队中有效沟通和协作，共同完成项目任务。 * 持续学习：课程结束后，学员将具备自我学习和持续更新知识的能力，以适应不断变化的技术环境。
共88节 1137人已学习¥89.0 免费试学
Docker/K8S云原生技术必备Kubernetes(k8s)从入门到高可用集群
课程特点： * 实战导向：本课程注重实际操作，通过动手实验和案例分析，让学员在真实环境中掌握Kubernetes的部署与管理技能。 * 循序渐进：从基础概念到高级功能，由浅入深，逐步引导学员深入理解Kubernetes的核心原理和实践应用。 * 高可用集群部署：专注于高可用性集群的构建与维护，确保学员能够在实际工作中应对各种挑战。 * 最新技术趋势：紧跟Kubernetes最新版本和技术发展，确保课程内容的时效性和前瞻性。 * 互动式学习：鼓励学员提问和讨论，通过师生互动和同学间的交流，加深理解和记忆。 主体大纲：一、Kubernetes入门基础 * 容器技术概述 * Kubernetes架构与核心组件 * 基本命令行工具使用 二、Kubernetes对象与API * Pods, Services, Deployments等核心对象 * ConfigMaps和Secrets管理配置数据 * Kubernetes API交互与客户端库 三、网络与存储解决方案 * Kubernetes网络模型与插件 * PersistentVolumes和动态供应 * StatefulSets用于有状态应用 四、调度策略与资源管理 * 调度器工作原理与自定义调度 * 资源配额与限制 * 弹性伸缩与集群自动扩缩容 五、安全与监控 * Kubernetes安全机制（RBAC, Network Policies, etc.） * 日志收集、监控与告警设置 * 故障排查与性能调优 六、CI/CD集成 * Jenkins, GitLab CI等持续集成工具的使用 * Helm包管理工具的应用 * 实现自动化部署流程 七、高可用集群部署实战 * 使用kubeadm, kubespray, kops等工具部署集群 * 多主节点高可用架构设计与实现 * 备份恢复策略与灾难恢复计划 设计思路：本课程采用模块化设计，每个模块围绕特定的主题展开，既保证了知识的系统性，又便于学员根据个人需求选择重点学习的内容。同时，结合理论讲解与实操演练，使学员能够在动手实践中巩固所学知识。授课风格： * 清晰易懂：用通俗易懂的语言解释复杂概念，避免过度专业化的术语。 * 实例演示：大量使用实例代码和截图，直观展示操作步骤和效果。 * 互动参与：鼓励学生提问和分享经验，营造积极的课堂氛围。 * 任务驱动：设置明确的学习目标和练习任务，帮助学员有针对性地提升技能。 配套福利： * 在线实验室访问权：提供沙箱环境供学员进行实验操作。 * 视频回放与资料下载：课后可观看录像复习，并下载相关文档资料。 * 社区支持：加入专属社群，与其他学员交流心得，获取讲师答疑服务。 * 认证考试优惠：完成课程后可享受官方认证考试折扣。
共81节 372人已学习¥99.0 免费试学
Linux云计算.云原生之信创操作系统Linux课程实践
跟着我1对1学习阿里云实战课程，大量实战训练。在本课程中，我大量讲究工作常用的实验，跟着我的操作，循序渐进学习运维，如果这个课程都吃力 可能不适合走linux云计算路线 避免盲目报班 浪费钱 ，留着那个钱吃饭就行了 课程大纲：01 服务器知识巩固02 内存和硬盘知识讲解03 工作采购服务器04 面试题：谈谈对阵列了解05 vm虚拟机安装06 vm安装系统07 vm虚拟机网络讲解08 运维工作内容09 centos 7 安装系统实战演示 直接开干10 配置ip 实战演示 直接用到公司
共14节 84人已学习¥39.0 免费试学
Pythonpython网络爬虫及图表词云技术实践
课程简介： 网络爬.虫程序是一个沿着链接漫游web文档集合的程序。它一般驻留在服务器上，通过给定的一些url，利用http等标准协议读取相应文档，然后以文档中包括的所有未访问过的url作为新的起点，继续进行漫游，直到没有满足条件的新url为止。requests是的一个常用的python http库，人类可以安全享用。lxml是python的一个解析库，支持html和xml的解析，支持xpath解析方式，而且解析效率非常高。这门课程将应用python、requests、lxml、sqlalchemy、multiprocessing等技术开发一个简单的网页爬.虫。我们将通过网页爬虫的开发，在实战过程中带大家快速掌握爬取网页的原理。通过学习，对Python有一定的了解，学习Python语法，可以使用Python原生语言开发项目。对于Python的应用于开发有一个系统的认知，对于未来的发展方向有清晰的认识。主要知识点包括基本语法、文件操作、库、面向对象、进程线程协程、网络编程、数据库等。
共26节 178人已学习¥12.0 免费试学
Java若依低代码平台开发实践
教学设计： 本课程采用实践驱动的教学方法，注重学员的实际操作能力和问题解决能力的培养。课程内容涵盖了从基础知识到实际应用的全过程，包括理论讲解、实例演示、项目实战等多个环节，旨在帮助学员全面提升开发技能。内容特色： * 实用性强：课程内容紧贴实际工作需求，重点讲解在实际开发中常用的技术和工具，如版本控制、代码管理、测试等。 * 案例丰富：通过多个实际案例的分析和讲解，帮助学员深入理解开发流程和技巧，培养解决实际问题的能力。 * 个性化指导：针对学员的不同水平和需求，提供个性化的学习指导和答疑服务，确保每位学员都能获得最大的学习效果。 讲经方式说明： 本课程采用互动式教学方式，结合在线直播和录播视频的形式进行授课。在讲解理论知识的同时，穿插实例演示和代码演示，让学员能够实时参与讨论和提问，增强学习的互动性和趣味性。课程特点与其他同举课程的差异化： * 实践导向：相较于其他同举课程，本课程更加注重实践操作和项目实战，通过实际案例的分析和讲解，帮助学员将理论知识应用到实际工作中。 * 个性化辅导：本课程提供个性化的学习指导和答疑服务，根据学员的不同水平和需求，制定相应的学习计划和辅导方案，确保每位学员都能够获得最佳的学习效果。 课程内容在实际工作或生活中的职业加成和思维提升： 通过学习本课程，学员可以获得以下收益： * 职业加成：掌握实用的开发技能和工具，提升在工作中的开发效率和质量，增加竞争力。 * 思维提升：通过实际案例的分析和讲解，培养解决问题的思维能力和创新能力，提升自己的综合素质。 为了更好地帮助学员了解课程内容和框架，我们提供了课程内讲解的项目效果图示和课程框架思维导图。这些资料可以帮助学员更好地把握课程的整体结构和重点内容，提高学习效果。
共3节 61人已学习¥39.0 免费试学
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