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C/C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课-完结分享获课：weiranit.fun/2180/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 《C/C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课》是一个旨在帮助学员从零基础开始，系统学习C/C++编程语言并掌握项目开发综合技能的课程。以下是对该课程的详细解析：一、课程概述目标：帮助学员全面掌握C/C++语言基础，深入理解C++面向对象编程特性，并具备将所学知识应用于实际项目开发的能力。内容：涵盖C语言基础、C++面向对象编程、指针与内存管理、文件操作、异常处理、项目开发流程等多个方面。形式：采用线上直播加录播回放的形式，提供即时反馈和在线编程练习平台。二、课程特色循序渐进，系统全面：从C语言基础语法起步，平稳过渡到C++高级特性，构建稳固知识体系。实战导向，学以致用：通过大量案例和项目练习，深化知识理解与应用，提升实战能力。互动教学，即时反馈：直播中实时答疑，提供即时反馈，帮助学员快速解决问题。文学性融入，激发想象：创新地将文学性融入教学，增加趣味性，激发想象力和创造力。社区支持，共同成长：搭建在线学习社区，方便学员交流心得、分享经验。三、课程内容详解 C语言基础：数据类型：整型、浮点型、字符型等。运算符：算术、逻辑、关系运算符等。控制结构：顺序、选择、循环结构。函数：定义、调用、参数传递等。数组与指针：基础使用及内存访问。 C++面向对象编程：类与对象：定义、成员变量与成员函数。继承与多态：实现原理与应用场景。封装：通过访问修饰符实现数据隐藏。 STL基本使用：容器、算法、迭代器等。指针与内存管理：指针概念与运算。动态内存分配与释放。内存泄漏与野指针的处理。文件操作：文件打开与关闭。文件读写操作。文件定位与随机访问。异常处理：异常抛出与捕获。自定义异常类。异常安全与资源管理。项目开发流程：需求分析、设计、编码、测试。版本控制工具（如Git）的使用。实战项目案例：学生信息管理系统：涵盖信息的录入、查询、修改、删除等功能。图书借阅系统：实现图书的借阅、归还、查询等操作。小型游戏项目：如贪吃蛇、俄罗斯方块等，涉及图形界面绘制、用户交互、游戏逻辑实现。四、学习建议多阅读：除了课程资料外，阅读《C Primer Plus》《C++ Primer》等经典书籍，加深对语言细节的理解。做笔记：整理知识点、代码示例和遇到的问题，便于复习和总结。勤做项目：除课程项目外，自主寻找或参与开源项目，积累更多经验。注重调试：学会使用调试工具，如Visual Studio的调试器，快速定位和解决代码中的问题。加入社区：参与Stack Overflow、GitHub等技术社区，与其他开发者交流学习。五、总结《C/C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课》是一门系统全面、实战导向的C/C++编程课程。通过该课程的学习，学员将能够全面掌握C/C++语言基础，深入理解面向对象编程特性，并具备将所学知识应用于实际项目开发的能力。无论是对于初学者还是希望提升C/C++编程技能的开发者来说，这门课程都是一个不错的选择。

「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战获课：weiranit.fun/14292/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战是一门专注于Prometheus监控系统的实战课程，旨在帮助运维工程师、DevOps工程师和云计算从业者掌握企业级监控系统的搭建、配置和优化技能。以下是该课程的详细内容概述：一、课程目标掌握Prometheus的核心概念、架构和工作原理。熟练部署和配置Prometheus监控系统。使用PromQL进行灵活的数据查询和告警规则配置。集成Grafana实现数据可视化，打造炫酷监控大屏。掌握Prometheus与Kubernetes、Docker等云原生技术的结合应用。学习企业级Prometheus监控方案的设计和最佳实践34。二、课程内容1. Prometheus基础监控系统概述：介绍监控系统的必要性和挑战。 Prometheus简介：包括其历史、优势和多维数据模型。核心组件：如Prometheus Server、Exporters、Pushgateway、Alertmanager等12。安装部署：通过二进制、Docker和Kubernetes等多种方式部署Prometheus4。 2. 数据采集与配置 Exporters介绍：如Node Exporter、MySQL Exporter、Redis Exporter等，用于采集系统和服务指标。自定义指标采集：通过Client Libraries和Pushgateway实现自定义监控。服务发现：支持静态配置、文件服务发现、DNS服务发现和Kubernetes服务发现36。 3. PromQL查询语言基础语法：数据类型、运算符和函数。常用查询模式：如指标查询、标签过滤、聚合计算。高级查询技巧：子查询、预测和趋势分析46。 4. 告警管理 Alertmanager配置：告警分组、抑制、静默功能。告警规则：阈值告警、变化率告警、持续时间告警。告警通知渠道：邮件、Webhook、PagerDuty等26。 5. 数据可视化 Grafana集成：配置数据源、创建面板和仪表盘。常用图表类型：折线图、柱状图、饼图、表格。高级可视化技巧：模板变量、注释和告警集成34。 6. 企业级实战高可用方案：如Thanos和Cortex，确保监控系统的稳定性。性能优化：存储优化、查询优化和资源配置优化。与Kubernetes集成：监控Kubernetes集群、应用和服务56。三、课程特色实战导向：课程内容紧密结合企业实际需求，注重实操和案例分析。循序渐进：从基础到进阶，逐步深入，帮助学员全面掌握Prometheus。案例丰富：提供多个企业级监控案例，帮助学员学以致用。经验分享：讲师拥有丰富的企业实战经验，分享最佳实践和避坑指南34。四、适合人群运维工程师、DevOps工程师、SRE工程师。云计算工程师、容器技术爱好者。对Prometheus监控系统感兴趣的技术人员34。五、学习收获掌握Prometheus监控系统的核心技能。具备企业级Prometheus监控方案的设计和落地能力。提升运维效率和问题排查能力。获得高薪运维岗位的竞争优势34。六、学习方式在线视频课程：随时随地学习，灵活安排时间。实战项目练习：巩固所学知识，提升实战能力。社群交流答疑：与讲师和同学交流学习心得，解决学习难题34。七、报名方式访问相关平台（如慕课网、果fx官网）进行报名45。八、总结「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战是一门系统化、实战性强的课程，适合希望提升监控系统技能的运维人员。通过学习，您将能够构建高效、可靠的监控体系，为企业的系统稳定性和性能优化提供有力支持

2024,Python爬虫系统入门与多领域实战（完结）获课：weiranit.fun/5773/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 复制from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('h1') for title in titles: print(title.text.strip()) 存储数据：将数据保存为 CSV 或 JSON 文件58。 2.动态网页处理使用 Selenium 模拟浏览器行为，抓取 JavaScript 渲染的内容68。示例：抓取需要登录或点击按钮加载的页面。 3.反爬虫策略常见反爬虫机制：验证码、IP 封禁、User-Agent 检测810。应对方法：使用代理 IP 池。设置随机 User-Agent。模拟人类操作（如随机延时）810。四、多领域实战应用1.电商数据分析价格监控：抓取商品价格，分析价格波动趋势38。评论分析：收集用户评价，进行情感分析68。 2.社交媒体舆情分析趋势跟踪：抓取热门话题、标签数据，分析公众关注点68。用户画像：基于公开数据构建用户兴趣模型68。 3.学术研究文献检索：从学术数据库抓取论文信息，构建个人文献库68。数据整理：自动化收集教学资源（如课程视频、讲义）58。 4.金融与市场分析股市数据抓取：实时获取股票交易数据，支持量化分析58。经济指标监控：抓取宏观经济数据，辅助决策58。五、高级技巧与优化1.异步与并发使用 asyncio 和 aiohttp 实现异步请求，提升爬虫效率38。示例：同时抓取多个 URL，减少等待时间。 2.分布式爬虫使用 Scrapy 框架结合消息队列（如 RabbitMQ）实现分布式抓取78。示例：多节点协同抓取大规模数据。 3.数据清洗与处理使用 pandas 进行数据清洗、去重和格式化58。示例：将抓取的数据转换为结构化格式（如 CSV、JSON）。六、法律与道德规范遵守 robots.txt 协议：尊重网站的爬虫规则38。避免过度请求：设置合理的抓取频率，防止对服务器造成负担810。保护隐私：不抓取或泄露用户隐私数据810。七、学习资源与工具推荐视频教程：14 章系统化课程，涵盖从入门到实战的全流程15。电子书：附赠电子书，详细讲解技术原理与实战技巧58。工具： Scrapy：高效爬虫框架78。 Selenium：动态网页抓取工具68。 ChromeDriver：浏览器驱动，支持自动化操作

云原生+边缘计算+KubeEdge，打造智能边缘管理平台获课：weiranit.fun/1994/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 以下是关于云原生+边缘计算+KubeEdge，打造智能边缘管理平台的全面解析，结合多个权威资源的核心内容，帮助您系统掌握如何利用云原生技术与 KubeEdge 构建智能边缘管理平台。一、云原生边缘计算的背景与挑战1.行业背景边缘计算需求增长：随着物联网、5G 和 AI 技术的快速发展，边缘设备产生的数据量激增，传统的集中式云计算模式难以满足实时性、低延迟和高带宽的需求12。云原生技术延伸：云原生技术（如 Kubernetes、Docker）从数据中心向边缘延伸，结合边缘计算的低延迟和数据处理能力，形成云原生边缘计算架构28。 2.技术挑战资源受限：边缘设备通常计算能力有限，难以运行完整的 Kubernetes 组件8。网络不稳定：边缘节点常位于私有网络或偏远地区，网络连接质量差，甚至可能断网8。异构设备管理：边缘设备种类繁多，协议多样（如 MQTT、Modbus），难以统一管理8。二、KubeEdge 的核心架构与优势1.KubeEdge 简介 KubeEdge 是 CNCF 首个云原生边缘计算项目，基于 Kubernetes 构建，将云原生的容器编排和调度能力扩展到边缘，支持边缘设备的轻量化管理和边云协同26。 2.核心组件 CloudHub：负责云边通信，通过 WebSocket 或 QUIC 协议实现消息同步8。 EdgeHub：边缘端的通信代理，负责将云端指令转发到边缘模块8。 MetaManager：本地数据库（SQLite）缓存云边数据，支持边缘节点离线自治8。 Edged：轻量化的 Kubelet，管理边缘节点的容器化应用8。 3.技术优势轻量化：KubeEdge 组件资源占用低，最小可支持 70MB 内存的边缘设备8。离线自治：在网络中断时，边缘节点仍可独立运行，数据在恢复连接后同步8。多协议支持：支持 MQTT、Modbus、OPC-UA 等协议，兼容多种边缘设备8。三、智能边缘管理平台的设计与实现1.平台架构云端管理：基于 Kubernetes 的云原生管理能力，实现边缘节点的统一监控、调度和资源分配28。边缘节点：部署轻量化的 KubeEdge 组件，支持容器化应用的运行和设备管理8。边云协同：通过 CloudHub 和 EdgeHub 实现云边数据同步，支持 AI 模型的下沉与推理28。 2.核心功能设备管理：通过 DeviceModel 和 DeviceInstance 抽象设备模型，支持边缘设备的云原生化管理8。 AI 边云协同：基于 Sedna 框架，支持分布式 AI 训练与推理，实现模型增量更新和联邦学习28。网络优化：通过 Edgemesh 实现边缘节点间的服务发现与流量代理，支持跨子网通信8。 3.应用场景智慧园区：实现园区摄像头的智能化升级，支持危险事件自动识别与告警4。智慧交通：通过路边单元（RSU）实现车路协同，提升交通管理效率4。工业视觉：在边缘侧部署视觉模型，实现产品缺陷的实时检测3。四、KubeEdge 的部署与实践1.部署流程 Kubernetes 集群搭建：建议使用 Kubernetes 1.24 以下版本，并配置负载均衡器（如 MetalLB）9。 CloudCore 部署：使用 keadm 工具初始化云端组件，配置云边通信地址9。 EdgeCore 部署：在边缘节点上加入集群，完成边缘组件的安装与配置9。 2.性能优化资源调度：通过 Kubernetes 的亲和性调度策略，优化边缘节点的资源利用率9。网络优化：使用 Edgemesh 实现边缘节点间的 P2P 通信，减少网络延迟8。五、总结与展望通过云原生+边缘计算+KubeEdge，您可以构建一个高效、智能的边缘管理平台，解决边缘计算中的资源受限、网络不稳定和设备管理复杂等问题。KubeEdge 的轻量化设计、离线自治能力和多协议支持，使其在智慧园区、智慧交通、工业视觉等领域具有广泛的应用前景。

Three.js可视化企业实战WEBGL课 | 完结获课：weiranit.fun/6029/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 以下是关于 Three.js可视化企业实战WEBGL课的全面解析，结合多个权威资源的核心内容，帮助您系统掌握 Three.js 在企业实战中的应用技能。一、课程概述1.课程目标从零到一：通过理论与实践结合，帮助学员从零开始掌握 Three.js 的核心技术与实战应用。深入理解：掌握 Three.js 的基础知识、高级特性及优化策略。实战应用：通过项目案例，将所学知识应用于实际开发中，提升编程能力。 2.适合人群前端开发者：希望掌握 3D 可视化技术的前端开发者。数据科学家：需要将数据以 3D 形式展示的数据科学家。艺术家：希望通过 Three.js 实现创意表达的艺术家。二、核心内容1.Three.js 基础场景、相机、渲染器：创建和管理 3D 场景的基本元素612。几何体与材质：使用 Three.js 提供的预设几何体和材质，创建复杂的 3D 图形612。 2.高级特性纹理映射与阴影效果：实现更加真实和逼真的 3D 场景612。动画与交互：实现对象的平移、旋转和缩放等动态效果，并添加交互功能612。 3.项目实践智慧园区与智慧城市：使用 Three.js 展示园区的整体布局、建筑分布等信息，帮助管理者更直观地了解园区的运营情况16。产品展示：利用 Three.js 展示产品的 3D 模型，突出产品的特点和优势16。三、实战项目1.项目案例建筑可视化：展示建筑模型和效果图，实现室内外场景的切换、光照效果的调整等交互功能16。数据可视化：将数据转化为 3D 图形，如柱状图、饼图、散点图等，提高数据的可读性和可视化效果16。 2.开发流程需求分析：明确项目的目标和需求，确定要展示的内容和效果16。技术选型：选择适合项目需求的 Three.js 版本和相关插件16。数据准备：收集和整理要展示的数据，如模型、纹理、材质等16。场景搭建：使用 Three.js 创建场景、相机、光源等基本元素16。交互设计：为用户提供交互功能，如旋转、缩放、平移等16。性能优化：优化场景的加载速度和渲染性能，减少卡顿和延迟16。测试和部署：对可视化项目进行全面测试，确保功能和性能符合要求16。四、挑战与机遇1.技术挑战性能问题：在处理大规模场景和复杂模型时，可能会出现性能瓶颈，导致卡顿和延迟16。兼容性问题：不同的浏览器和设备对 Three.js 的支持程度可能不同，可能会出现兼容性问题16。 2.创新机遇定制化功能：根据业务需求，开发独特的 3D 可视化功能16。开源与商业化：将项目开源，吸引社区贡献，或将其商业化，为企业提供服务16。五、学习资源与工具推荐1.学习资料视频教程：涵盖从基础到高级的系统化课程25。技术文档：Three.js 官方文档46。实战项目：智慧园区、智慧城市等案例16。 2.工具与平台 Three.js：强大的 JavaScript 3D 图形库46。 Blender：用于 3D 建模和动画制作612。 Cesium：用于地理信息数据的三维可视化912。六、总结通过 Three.js可视化企业实战WEBGL课，您将深入理解 Three.js 的核心技术，掌握从设计到实现的完整流程，并能够将所学知识应用于实际项目中。无论是提升编程能力，还是解决复杂的技术问题，本课程都将为您提供强有力的支持。

Vue3.5+Electron+大模型跨平台AI桌面聊天应用实战 2025-03-16 1 获课：weiranit.fun/14284/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术栈与架构设计1.技术选型 Vue3.5：作为前端框架，提供响应式数据绑定和组件化开发能力。 Electron：用于构建跨平台桌面应用，支持 Windows、macOS 和 Linux。大模型（如 OpenAI GPT、LLaMA 等）：提供自然语言处理能力，支持智能对话、文本生成等功能。 Node.js：作为后端运行时，处理本地文件操作、网络请求和大模型 API 调用。 2.架构设计前端：Vue3.5 负责 UI 渲染和用户交互，通过 Electron 的 BrowserWindow 嵌入到桌面应用中。后端：Node.js 提供本地服务，处理大模型 API 调用、数据存储和文件管理。通信机制：通过 Electron 的 ipcMain 和 ipcRenderer 实现前后端通信。二、开发环境搭建1.初始化项目使用 Vue CLI 创建 Vue3.5 项目： bash 复制 vue create ai-chat-app 集成 Electron： bash 复制 vue add electron-builder 安装大模型 SDK（如 OpenAI）： bash 复制 npm install openai 2.目录结构复制 ai-chat-app/├── src/│ ├── main/ # Electron 主进程代码│ ├── renderer/ # Vue 渲染进程代码│ ├── assets/ # 静态资源│ └── App.vue # 主界面├── public/ # 公共资源├── package.json # 项目依赖└── vue.config.js # Vue 配置三、核心功能实现1.AI 聊天功能大模型 API 调用： javascript 复制 import { Configuration, OpenAIApi } from "openai"; const configuration = new Configuration({ apiKey: "your-api-key", }); const openai = new OpenAIApi(configuration); async function chat(prompt) { const response = await openai.createChatCompletion({ model: "gpt-4", messages: [{ role: "user", content: prompt }], }); return response.data.choices[0].message.content; } 前后端通信：渲染进程发送消息： javascript 复制 const { ipcRenderer } = require('electron'); ipcRenderer.send('chat', userInput); 主进程接收并处理： javascript 复制 const { ipcMain } = require('electron'); ipcMain.on('chat', async (event, prompt) => { const response = await chat(prompt); event.reply('chat-reply', response); }); 2.消息记录与存储使用 lowdb 实现本地数据存储： bash 复制 npm install lowdb 初始化数据库： javascript 复制 const low = require('lowdb'); const FileSync = require('lowdb/adapters/FileSync'); const adapter = new FileSync('db.json'); const db = low(adapter); db.defaults({ messages: [] }).write(); 保存消息： javascript 复制 db.get('messages').push({ user: userInput, ai: response }).write(); 3.界面设计与交互使用 Vue3.5 实现聊天界面： vue 复制 {{ msg.content }}

Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实践获课：weiranit.fun/707/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、微服务容器化设计与实践1.容器化设计原则单一职责与轻量化：每个微服务应独立打包为 Docker 镜像，遵循单一职责原则，避免一个容器运行多个服务。镜像需精简，仅包含必要的依赖，以降低资源消耗和启动时间110。环境一致性：通过 Docker 镜像标准化开发、测试和生产环境，消除“在我机器上能运行”的问题5。版本控制与标签管理：为镜像打上语义化标签（如 user-service:1.0），便于版本回滚和多环境部署1。 2.Kubernetes 编排核心组件 Pod：作为最小调度单元，一个 Pod 可包含多个紧密耦合的容器（如主服务容器与日志收集 Sidecar）1。 Deployment：声明式管理 Pod 的副本数、滚动更新和回滚策略，确保服务高可用性110。 Service：提供稳定的网络端点，支持服务发现与负载均衡，常用类型包括： ClusterIP：集群内部访问1。 NodePort：通过节点端口暴露服务1。 LoadBalancer：集成云厂商的负载均衡器1。二、服务发现与网络管理1.动态服务发现 Kubernetes 通过 Service 和 Endpoints 自动管理 Pod 的 IP 变化，开发者无需手动配置服务地址1。 Ingress Controller（如 Nginx、Traefik）：实现 HTTP/HTTPS 路由、SSL 终止和域名管理，支持多服务的统一入口1。 2.跨服务通信使用 gRPC 或 Thrift 等高性能 RPC 框架，结合 Kubernetes 的 Service 机制实现高效通信10。示例：通过 Thrift 定义接口并生成代码，部署到 Kubernetes 集群中，实现用户服务的注册与查询功能10。三、自动化部署与扩展1.声明式部署通过 YAML 文件定义资源（如 Deployment、Service），由 Kubernetes 自动维护实际状态与期望状态一致110。滚动更新：逐步替换旧版本 Pod，确保服务零停机升级1。 2.弹性伸缩 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：基于 CPU、内存或自定义指标自动调整 Pod 副本数1。 Cluster Autoscaler：根据节点资源利用率自动增减 Kubernetes 节点1。四、持续集成与交付（CI/CD）1.工具链集成 GitLab CI/Jenkins：自动化构建 Docker 镜像、运行测试并推送至镜像仓库15。 Argo CD：基于 GitOps 的持续交付工具，实现 Kubernetes 配置的自动同步与部署1。 2.镜像构建优化 Docker Buildx/Bake：支持多平台构建和并行编译，适用于复杂微服务场景。例如，使用 Bake 的 HCL 配置文件简化多镜像构建流程7。镜像分层与缓存：合理设计 Dockerfile，利用缓存加速构建过程1。五、监控与日志管理1.监控体系 Prometheus + Grafana：采集集群、节点和服务的指标（如 CPU、内存、请求延迟），并通过仪表盘可视化19。 Kube-state-metrics：暴露 Kubernetes 资源状态（如 Deployment、Pod 健康状态）1。 2.日志收集 ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）：集中存储和检索日志，支持多维度分析与告警1。 Fluentd：作为日志收集代理，与 Kubernetes DaemonSet 结合，实现节点级日志采集1。六、企业级实战案例1.Thrift 微服务部署10 步骤：定义 Thrift 接口文件（如 user_service.thrift），生成 Java 代码。实现服务逻辑（如 UserServiceImpl），配置数据库连接。构建 Docker 镜像并推送至私有仓库。编写 Kubernetes Deployment 和 Service YAML 文件，部署到集群。通过 kubectl scale 扩展副本数，验证负载均衡效果。 2.高可用架构设计多集群部署：使用工具（如 KubeFed）管理跨云或跨地域的 Kubernetes 集群，提升容灾能力8。混合运行时 Pod：如 Agoda 的 macOS 虚拟化 Kubelet，支持在 Kubernetes 中管理混合环境的工作负载6。七、进阶工具与生态1.资源管理工具 Kro（Kube Resource Orchestrator）：由谷歌云、AWS 和 Azure 联合开发，标准化资源分组与部署，简化复杂应用的编排8。 Crossplane：通过 Kubernetes API 管理云资源（如数据库、存储桶），实现基础设施即代码（IaC）8。 2.AI 与云原生结合 AIBrix：字节跳动开源的 Kubernetes 原生大模型推理系统，优化 GPU 资源调度与弹性伸缩，适用于高并发 AI 服务9。总结与建议 Docker 与 Kubernetes 的协同为微服务提供了标准化、自动化的全生命周期管理。实践中需重点关注：容器轻量化与编排优化：避免过度设计，合理利用 Kubernetes 原生功能。 CI/CD 与监控一体化：构建从代码提交到生产部署的完整流水线。生态工具选型：根据业务需求选择 Helm、Kro 或 Crossplane 等工具，降低维护成本。

高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战（已完结获课：weiranit.fun/14292/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、Prometheus的核心技能与价值核心组件与架构 Prometheus Server：负责数据采集、存储和查询，支持多维数据模型和PromQL查询语言25。 Exporters：如Node Exporter、MySQL Exporter等，用于暴露监控目标的指标数据26。 Alertmanager：管理告警通知，支持邮件、微信、钉钉等多种渠道，并实现告警分组、抑制和静默功能289。 Grafana：通过可视化仪表盘展示监控数据，支持自定义图表和告警集成59。企业级监控场景支持服务器硬件（CPU、内存、磁盘）、微服务、数据库（MySQL、Redis）、容器（Docker、Kubernetes）等全栈监控679。适用于动态服务发现（如Kubernetes、Consul），实现自动化监控配置69。二、企业级实战内容1.部署与配置安装方式：支持二进制包、Docker、Kubernetes部署，灵活适应不同环境29。高可用方案：通过多Prometheus Server集群、远程存储（如Thanos、Cortex）保障系统健壮性9。性能优化：调整数据存储周期（默认15天）、限制查询并发数，避免资源过载27。 2.数据采集与监控 Exporters应用：部署Node Exporter监控主机指标，MySQL Exporter采集数据库性能数据，结合Pushgateway处理短期任务指标26。自定义监控：通过Client Libraries或Pushgateway扩展监控指标，满足业务定制化需求9。 3.PromQL与告警规则查询语言：使用PromQL实现复杂数据分析，如计算CPU使用率（1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))）或聚合错误率27。告警配置：定义阈值告警（如CPU>80%）、持续时间告警，并通过Alertmanager路由至不同通知渠道39。 4.可视化与告警集成 Grafana实战：创建动态仪表盘，集成Prometheus数据源，使用模板变量实现多维度数据筛选69。告警模板：配置钉钉、企业微信的自定义告警模板，提升告警信息可读性49。 5.云原生与Kubernetes集成 K8s监控：通过服务发现自动监控集群内的Pod和服务，结合kube-state-metrics采集资源状态69。容器化监控：监控Docker容器资源使用率，优化容器调度策略9。三、课程特色与学习路径课程亮点实战导向：覆盖从基础部署到高可用架构的全流程，结合电商订单系统性能优化等真实案例67。技能进阶：包含PromQL高阶函数（如histogram_quantile）、告警抑制机制、Grafana告警集成等深度内容49。适合人群运维工程师、DevOps工程师、SRE工程师，需掌握大规模监控系统设计与故障排查能力39。学习资源官方文档：Kubernetes和Prometheus官方文档为必备参考资料25。模拟环境：通过Killer.sh或本地虚拟机搭建实验环境，练习服务发现、告警规则编写9。四、总结与职业发展掌握Prometheus企业级监控技能，可显著提升运维效率与系统可靠性，成为高薪岗位（如云原生运维、SRE）的核心竞争力。通过系统学习部署、数据采集、告警管理、可视化等模块，您将具备设计千万级监控体系的能力，助力企业实现数字化转型

Kubernetes管理员认证（CKA） | 高清分享获课：weiranit.fun/14338/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ Kubernetes管理员认证（CKA，Certified Kubernetes Administrator）是由Linux基金会和云原生计算基金会（CNCF）联合推出的官方认证，旨在验证持证者具备管理和运维Kubernetes集群的能力。CKA认证是Kubernetes领域最具含金量的认证之一，广泛应用于企业招聘和技能评估中。以下是关于CKA认证的详细信息： 1.CKA认证概述认证目标：CKA认证旨在考核考生在Kubernetes集群管理、工作负载调度、网络、存储、故障排除等方面的技能16。考试形式：线上实操考试，时长2小时，考生需在Kubernetes集群中完成一系列任务16。认证有效期：3年16。考试语言：支持中文监考官（CKA-CN）和英文监考官（CKA），试题内容完全一致6。 2.考试内容与权重 CKA考试涵盖以下核心领域及其权重：集群架构、安装和配置（25%）：包括RBAC管理、集群安装与升级、高可用性配置等16。工作负载和调度（15%）：涉及Deployment、StatefulSet、ConfigMap、Secrets等资源的管理16。服务和网络（20%）：包括Service类型（ClusterIP、NodePort、LoadBalancer）、Ingress控制器、CoreDNS配置等16。存储（10%）：涵盖持久卷（PV）、持久卷声明（PVC）、存储类等16。故障排除（30%）：包括集群、节点、网络、应用程序的故障排查16。 3.CKA认证的价值对个人：提升Kubernetes技能，增强职业竞争力，助力升职加薪46。对企业：通过CKA认证的工程师是企业加入CNCF KCSP计划（Kubernetes认证服务提供商）的必要条件4。 4.备考资源与建议官方资源：考生可参考Kubernetes官方文档（kubernetes.io/docs）和CNCF提供的考生手册6。模拟考试：注册CKA考试后，考生可获得2次Killer.sh模拟考试机会，帮助熟悉考试环境16。培训课程：许多机构提供CKA认证培训课程，例如万和IT教育的4天课程，涵盖CKA考试全部内容4。实战教程：博客园等平台提供了CKA认证实战视频教程和真题解析，适合自学210。 5.考试注意事项考试环境：需使用Chrome或Chromium内核的浏览器，确保网络稳定613。参考资料：考试允许访问Kubernetes官方文档，建议提前整理常用文档链接13。时间管理：考试时间紧张，建议优先完成高分值题目13。 6.CKA认证与其他Kubernetes认证的关系 CKA是Kubernetes认证体系中的核心认证之一，其他相关认证包括： CKAD（Certified Kubernetes Application Developer）：专注于Kubernetes应用开发13。 CKS（Certified Kubernetes Security Specialist）：专注于Kubernetes安全13。 7.高清资源分享以下是一些高质量的CKA认证学习资源：视频教程：博客园提供的CKA认证实战视频教程，涵盖Kubernetes核心概念与真题解析210。真题解析：2020年CKA考试真题讲解视频，帮助考生熟悉考试题型10。 PDF资料：包括Kubernetes理论教程、CKA考纲解读等10。 8.总结 CKA认证是Kubernetes管理员职业发展的重要里程碑。通过系统学习和实践，考生不仅可以顺利通过考试，还能掌握Kubernetes的核心运维技能，为企业和个人带来更高的价值。如需更多高清资源或详细备考计划，可参考上述链接或联系相关培训机构

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台 2025-03-15 14:38 获课：weiranit.fun/5063/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在当今数字化时代，企业需要处理和分析海量的数据，以支持业务决策和创新。构建一个高效的企业级数据中台是实现这一目标的关键。本文将介绍如何使用 Spring Boot 3.0 和 RocketMQ 构建一个企业级数据中台，涵盖架构设计、技术选型、核心功能实现以及部署和运维等方面。一、架构设计数据中台架构设计通常包含数据源接入层、数据处理层、数据存储层、数据服务层和数据应用层。数据源接入层负责连接各种数据源，如数据库、文件系统、消息队列等。数据处理层对接入的数据进行清洗、转换和集成。数据存储层存储处理后的数据，包括关系型数据库、NoSQL 数据库和数据仓库等。数据服务层提供统一的数据访问接口，供数据应用层调用。数据应用层基于数据服务层开发各种数据应用，如报表分析、数据挖掘和机器学习等。 1. 整体架构图 plantuml @startumlpackage "数据中台" { component "数据源接入层" as source { component "数据库连接" as db component "文件系统读取" as fs component "消息队列接收" as mq } component "数据处理层" as process { component "数据清洗" as clean component "数据转换" as transform component "数据集成" as integrate } component "数据存储层" as storage { component "关系型数据库" as rdb component "NoSQL数据库" as nosql component "数据仓库" as dw } component "数据服务层" as service { component "RESTful API" as api component "数据查询服务" as query } component "数据应用层" as app { component "报表分析" as report component "数据挖掘" as mining component "机器学习" as ml } source --> process : 数据传输 process --> storage : 处理后数据存储 storage --> service : 数据提供 service --> app : 数据服务调用}@enduml 二、技术选型 Spring Boot 3.0：基于 Spring 框架的快速开发框架，提供了自动配置、起步依赖等特性，简化了项目搭建和开发过程。Spring Boot 3.0 对 Java 17 及以上版本提供更好的支持，同时在性能和功能上有进一步的提升。 RocketMQ：阿里巴巴开源的分布式消息中间件，具有高吞吐量、低延迟、高可用性和可靠性等特点。适用于大规模数据传输和异步通信场景，在数据中台架构中用于数据的实时传输和分发。三、核心功能实现1. 引入依赖在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加 RocketMQ 和相关依赖： xml org.springframework.boot spring-boot-starter org.apache.rocketmq rocketmq-spring-boot-starter 2.2.2 2. 配置 RocketMQ 在 application.properties 文件中配置 RocketMQ 的相关参数： properties rocketmq.name-server=127.0.0.1:9876rocketmq.producer.group=my-producer-group 3. 消息发送在 Spring Boot 应用中创建一个 RocketMQ 消息发送服务： java import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class MessageSender { @Autowired private RocketMQTemplate rocketMQTemplate; public void send(String topic, String message) { rocketMQTemplate.convertAndSend(topic, message); }} 4. 消息接收创建一个 RocketMQ 消息监听器，用于接收和处理消息： java import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;import org.springframework.stereotype.Component;@Component@RocketMQMessageListener(topic = "my-topic", consumerGroup = "my-consumer-group")public class MessageReceiver implements RocketMQListener { @Override public void onMessage(String message) { // 处理接收到的消息 System.out.println("Received message: " + message); }} 5. 数据处理与存储在数据处理层，可以使用 Spring Batch 等框架进行数据的批量处理，结合关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Redis）进行数据存储。例如，使用 Spring Data JPA 操作关系型数据库，使用 Spring Data MongoDB 操作 MongoDB。 6. 数据服务接口通过 Spring MVC 或 Spring WebFlux 提供 RESTful API，用于数据查询和服务调用。例如： java import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController@RequestMapping("/api")public class DataServiceController { @GetMapping("/data") public String getData() { // 从数据存储层获取数据并返回 return "Sample data"; }} 四、部署和运维部署：将 Spring Boot 应用打包成可执行的 JAR 文件，通过命令行或容器化技术（如 Docker、Kubernetes）进行部署。在生产环境中，建议使用集群部署方式，以提高系统的可用性和性能。运维：使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）对 RocketMQ 和 Spring Boot 应用进行监控，包括消息发送和接收的吞吐量、延迟、队列堆积情况等。同时，设置告警机制，及时发现和处理潜在的问题。五、总结通过使用 Spring Boot 3.0 和 RocketMQ，我们可以构建一个高效、可靠的企业级数据中台。Spring Boot 简化了开发过程，RocketMQ 提供了强大的消息传输和分发能力。结合其他技术组件，如数据存储和处理框架，可以满足企业对数据处理和分析的各种需求。在实际应用中，根据业务场景和需求进行合理的架构设计和技术选型，不断优化和完善数据中台，为企业的数字化转型提供有力支持

七月在线-机器学习集训营15期2 获课：weiranit.fun/1158/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 七月在线机器学习集训营 15 期课程内容丰富、注重实践，以下是更介绍：课程内容基础理论讲解2 机器学习基本概念，如人工智能、机器学习、深度学习等概念间的关系，明确机器学习在人工智能领域的位置。深入剖析线性回归、逻辑回归等广义线性模型，讲解它们的原理、应用场景及解决的问题类型，以及模型之间的关联关系。数据处理教学1 介绍数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据，让学员了解不同类型数据的特点和处理方式。聚焦文本和图像数据处理，讲解文本数据处理基础，如自然语言处理中的语言理解和生成任务；以及图像处理基础，涉及图像的基本特征和处理方法等。实战项目演练学员分组处理真实数据集，例如负责电商平台的用户行为预测项目，通过分析用户历史行为数据，运用所学机器学习技术进行建模和预测，以优化模型提高预测准确性。在实践中让学员深刻体会数据的重要性，以及如何将理论知识应用到实际项目中，培养解决实际问题的能力。思维碰撞与创新组织小组讨论，鼓励成员积极参与，提出各种想法和解决方案。例如尝试全新的特征工程方法，通过实践验证方法的有效性，激发创新思维。让学员在交流中拓宽思路，学习他人的思考方式和解决问题的技巧，感受机器学习领域的创新魅力。学习收获知识与技能提升：学员能够系统掌握机器学习从基础到进阶的知识，包括经典算法和模型，以及数据处理、模型构建与优化等实用技能，为深入学习深度学习和其他高级技术打下坚实基础。团队协作与沟通能力：在实战项目和小组讨论中，学员需要与团队成员密切合作，共同完成任务、解决问题，从而锻炼团队协作和沟通能力，这在实际工作中至关重要。问题解决与创新能力：面对真实数据集和复杂的项目需求，学员要运用所学知识分析问题、提出解决方案，并不断尝试创新方法，以提高模型性能，从而提升问题解决和创新能力。课程优势3 专业师资团队：由从业多年的行业专家和研究学者组成，他们具备丰富的实践经验和深厚的理论功底，能够为学员提供专业的指导和建议，解答学习过程中的疑问。实践导向教学：提供大量真实场景下的数据集和实践项目，让学员在实践中巩固知识，提高动手能力，使学员毕业后能快速适应实际工作中的机器学习任务。学习社群与合作平台：建立活跃的学习社群和合作平台，学员可以与其他学员、导师以及行业专家交流分享学习经验、探讨技术问题，拓展人脉资源，共同成长进步。七月在线机器学习集训营 15 期没有公开的统一、明确、详细的考核方式，但可结合过往七月在线集训营特点及在线课程常见考核形式推测，可能包含以下几个方面：作业完成情况：课后作业：课程中会布置大量课后作业，帮助学员巩固所学知识，包括理论推导、代码实现、数据分析等类型。如学完线性回归后，要求学员用代码实现线性回归模型，并对给定数据集进行拟合和预测，根据作业的完成质量、代码的规范性、结果的准确性等进行打分。项目作业：在每个阶段或特定课程后，会有项目作业，学员需运用所学知识完成一个相对完整的机器学习项目，如在学习了推荐系统相关知识后，要求学员基于给定的用户行为数据和商品数据，构建一个简单的推荐系统，并对其性能进行评估。实践项目表现：小组项目：学员通常会分组完成一些真实场景下的机器学习项目，如大规模行人重识别、智能问答系统等。在小组项目中，会从项目的整体完成情况、学员在小组中的贡献度、团队协作能力等方面进行考核2。个人项目：可能也会有一些个人独立完成的实践项目，以考察学员独立解决问题的能力，如给定一个特定的数据集和问题，要求学员独立完成数据预处理、模型选择与训练、结果分析等整个流程。课堂互动参与：在线直播互动：在在线直播课程中，通过学员的提问、回答问题、参与讨论等情况来衡量，积极提出有价值问题、准确回答问题以及在讨论中能发表独到见解的学员会获得较高分数。学习社群交流：在学习社群中，学员对知识的分享、对他人问题的解答、参与话题讨论的活跃度等也可能作为考核依据，如积极分享学习笔记、帮助其他学员解决问题的学员，会被认为具有较强的学习积极性和团队精神。考试评估：理论考试：可能会有定期的线上理论考试，考查学员对机器学习基础概念、算法原理、数学知识等的掌握程度，以选择题、填空题、简答题、计算题等形式呈现，如考查线性回归的损失函数推导、决策树的构建原理等。实践考试：也可能安排实践考试，要求学员在规定时间内完成一个具体的机器学习任务，如给定一个新的数据集和问题，让学员现场进行数据处理、模型训练和结果汇报，以考查学员的实际操作能力和对知识的运用能力

C/C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课-完结分享获课：weiranit.fun/2180/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 学习收获语言基础方面 C 语言：掌握了 C 语言面向过程编程的本质，深入理解数据类型、运算符、控制结构、函数等基础概念，学会利用指针直接访问和操作内存地址2。 C++ 语言：理解了 C++ 在 C 语言基础上增加的面向对象编程特性，如类、对象、继承、多态和封装，学会了 STL 的基本使用12。项目开发方面流程认知：了解了项目开发从需求分析、设计、编码到测试的完整流程1。实战能力：通过学生信息管理系统、图书借阅系统等案例，提升了将 C/C++ 知识应用于实际项目的能力1。课程特色3 循序渐进，系统全面：从 C 语言基础语法起步，平稳过渡到 C++ 高级特性，精心编排章节，构建稳固知识体系，全面覆盖指针、内存管理等核心技能。实战导向，学以致用：强调理论和实践结合，借助大量案例和项目练习，深化知识理解与应用，涉及网络编程、多线程等高级话题，提升实战和解决问题的能力。互动教学，即时反馈：采用线上直播加录播回放形式，直播中实时答疑，提供即时反馈，在线编程练习平台让学习者能及时编写代码查看结果，快速纠错。文学性融入，激发想象：创新地将文学性融入教学，运用类比、隐喻等手法，如用 “迷宫” 比喻图论路径搜索，使抽象编程概念具象化，增加趣味性，激发想象力和创造力。社区支持，共同成长：搭建活跃的在线学习社区，方便学习者交流心得、分享经验、互相答疑，导师和助教团队定期参与，营造积极学习氛围，助力学习者成长。学习建议理论学习多阅读：除课程资料外，阅读《C Primer Plus》《C++ Primer》等经典书籍，加深对语言细节的理解。做笔记：整理知识点、代码示例和遇到的问题，便于复习和总结。实践操作勤做项目：除课程项目外，自主寻找或参与开源项目，积累更多经验。注重调试：学会使用调试工具，如 Visual Studio 的调试器，快速定位和解决代码中的问题2。交流分享加入社区：参与 Stack Overflow、GitHub 等技术社区，与其他开发者交流，学习优秀的代码和经验。组建学习小组：与同学或同事组成学习小组，讨论问题、分享学习心得，共同提高。以下是更详细的 C/C++ 项目开发综合基础课相关介绍：课程目标知识目标：全面掌握 C/C++ 语言基础，包括数据类型、运算符、控制结构、函数等；深入理解 C++ 面向对象编程特性，如类、对象、继承、多态等；熟悉指针、内存管理、文件操作、异常处理等高级特性12。技能目标：熟练运用 C/C++ 进行代码编写、调试，能将所学知识应用于实际项目开发；掌握项目开发流程，具备需求分析、设计、编码、测试能力；提升算法设计与数据结构应用能力，优化程序性能。素养目标：培养良好的编程习惯与逻辑思维能力，提高解决复杂问题的能力；在项目实践中，增强团队协作与沟通能力，理解编程对个人和社会发展的意义。课程内容 C/C++ 语言基础 C 语言基础：涵盖数据类型（整型、浮点型、字符型等）、运算符（算术、逻辑、关系运算符等）、控制结构（顺序、选择、循环结构）、函数的定义与调用、数组与指针的基础使用12。 C++ 面向对象编程：类与对象的定义和使用，成员变量与成员函数的访问控制；继承的概念与实现，单继承、多继承和菱形继承；多态的原理与应用，虚函数、函数重载与模板；C++ 中的封装，通过访问修饰符实现数据隐藏124。 C++ 模板与泛型编程：函数模板的定义和使用，如何实现通用的函数逻辑；类模板的应用，创建通用的数据结构；模板的特化与偏特化，满足特定类型的需求。 C/C++ 高级特性指针与内存管理：指针的概念、指针的运算、指针与数组的关系；动态内存分配与释放，使用new和delete操作符；内存泄漏的原因与预防，野指针和悬空指针的处理2。文件操作：文件的打开与关闭，不同的打开模式；文件的读写操作，文本文件和二进制文件的读写方法；文件定位与随机访问，实现对文件内容的灵活操作。异常处理：异常的抛出与捕获，使用try-catch语句块；自定义异常类，根据业务需求处理特定的异常情况；异常安全与资源管理，确保程序在异常情况下的稳定性。项目实战小型项目案例：实现学生信息管理系统，包括学生信息的录入、查询、修改、删除等功能；完成图书借阅系统，实现图书的借阅、归还、查询等操作，锻炼数据库操作和界面设计能力。综合项目实践：开发简单的游戏项目，如贪吃蛇、俄罗斯方块等，涉及图形界面绘制、用户交互、游戏逻辑实现；进行网络应用开发，如简单的服务器客户端程序，实现数据的传输和交互，掌握网络编程技术。学习方法建议理论学习：阅读经典书籍如《C Primer Plus》《C++ Primer》等，加深理解；做好笔记，梳理知识体系。实践操作：利用课程提供的实验环境，完成课后作业与实验项目；参与开源项目或竞赛，积累项目经验。交流分享：加入技术社区如 Stack Overflow、GitHub 等，与其他开发者交流学习；与同学组成学习小组，讨论问题、分享心得.

K8s+gRPC 云原生微服务开发与治理实战获课：weiranit.fun/828/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 技术选型编程语言：根据项目需求和团队技术栈，选择 Go、Java 或 Python 等语言来实现 gRPC 服务。Go 语言具有高效的并发性能和丰富的网络库；Java 生态系统成熟，有大量的框架和工具支持；Python 则以其简洁性和丰富的第三方库受到青睐。数据库：根据数据存储需求，选择关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL，或非关系型数据库如 MongoDB、Cassandra 等。环境搭建 K8s 集群：可以使用 Minikube 在本地进行测试，也可以选择云服务商提供的托管 K8s 服务，如阿里云容器服务、腾讯云 TKE 等。安装工具：安装 kubectl 命令行工具用于与 K8s 集群交互，安装 Docker 用于容器化应用程序。开发流程 API 定义：利用 Protocol Buffers 定义服务接口，明确请求响应格式、方法签名等。服务拆分：依据业务逻辑，将系统合理拆分为多个微服务，每个微服务职责单一，如用户服务、订单服务、支付服务等。数据模型设计：设计数据库表结构或其他持久化存储方案，以满足微服务的数据存储需求。编码实践：基于定义好的 API 文档，编写 gRPC 服务端和客户端代码。单元测试与集成测试：为各个模块编写单元测试用例，保证基本功能正确性；通过模拟真实环境下的调用来验证服务间的协作情况。容器化：使用 Dockerfile 创建镜像，将应用程序及其依赖项封装在容器中。治理实践K8s 资源定义：编写 Deployment、Service、Ingress 等 YAML 文件，描述服务部署细节，包括副本数量、资源限制、访问策略等。健康检查与性能监控：配置 liveness 和 readiness 探针确保容器正常运行；集成 Prometheus 等监控系统收集服务指标，如 CPU 利用率、内存消耗、请求响应时间等。日志管理：使用 ELK Stack 或者其他日志聚合工具集中处理日志信息，方便进行故障排查和业务分析。认证授权：实现 OAuth2.0、JWT 等机制保护 API 访问安全，确保只有授权的用户和服务能够访问相关资源。网络隔离与加密传输：利用 K8s 的 Network Policies 限制不同命名空间之间的通信；启用 TLS 加密 gRPC 通信以保障数据传输的安全性。自动扩缩容与滚动更新：根据负载动态调整 Pod 数量，提高资源利用率；采用滚动更新策略平滑地替换旧版本实例，确保服务的连续性。备份与恢复：定期备份重要数据，并制定灾难恢复计划，以应对可能出现的数据丢失或系统故障。性能调优与成本控制：针对瓶颈点进行针对性优化，比如数据库查询优化、缓存策略调整等；监控云资源使用情况，采取措施降低不必要的开支。要实现 K8s + gRPC 云原生微服务的动态扩容，可以从以下几个关键方面入手： 1. 理解动态扩容原理动态扩容是根据系统的负载情况自动调整 Kubernetes 中运行的 Pod 数量。Kubernetes 提供了水平 Pod 自动伸缩器（Horizontal Pod Autoscaler，HPA），它可以基于 CPU 利用率、内存利用率或者自定义指标来动态调整 Pod 数量。对于 gRPC 微服务，通常会结合请求速率、响应时间等指标来进行扩容决策。 2. 准备工作监控系统集成：为了让 HPA 能够获取到用于扩容决策的指标，需要集成监控系统。常用的监控系统组合是 Prometheus 和 Grafana，Prometheus 负责收集和存储指标数据，Grafana 用于可视化展示这些数据。安装 Prometheus 和 Grafana 到 Kubernetes 集群中，可以使用 Helm 等工具简化安装过程。配置 Prometheus 来收集 gRPC 服务的相关指标，例如请求数、错误率、响应时间等。可以使用 gRPC 自带的拦截器（如 Go 语言中的grpc_middleware）来记录这些指标，并通过prometheus_client将指标暴露给 Prometheus。指标适配器：如果要使用自定义指标（如 gRPC 请求速率）进行扩容，需要安装 Kubernetes Metrics Server 和自定义指标适配器（如 Prometheus Adapter）。Prometheus Adapter 可以将 Prometheus 中的指标转换为 Kubernetes API 可以理解的格式，供 HPA 使用。 3. 配置 gRPC 服务编写 gRPC 服务：确保 gRPC 服务本身是无状态的，这样可以随意增加或减少 Pod 数量而不会影响服务的正常运行。例如，在 Go 语言中编写一个简单的 gRPC 服务：收起 go package mainimport ( "context" "log" "net" "google.golang.org/grpc" pb "your_package/proto")type server struct { pb.UnimplementedYourServiceServer}func (s *server) YourMethod(ctx context.Context, in *pb.YourRequest) (*pb.YourResponse, error) { // 实现具体逻辑 return &pb.YourResponse{Message: "Hello"}, nil}func main() { lis, err := net.Listen("tcp", ":50051") if err != nil { log.Fatalf("failed to listen: %v", err) } s := grpc.NewServer() pb.RegisterYourServiceServer(s, &server{}) log.Printf("server listening at %v", lis.Addr()) if err := s.Serve(lis); err != nil { log.Fatalf("failed to serve: %v", err) }} 容器化 gRPC 服务：使用 Dockerfile 将 gRPC 服务打包成容器镜像。收起 Dockerfile FROM golang:1.18WORKDIR /appCOPY go.mod go.sum ./RUN go mod downloadCOPY . .RUN go build -o main .EXPOSE 50051CMD ["./main"] 4. 部署 gRPC 服务到 Kubernetes 编写 Deployment 和 Service YAML 文件：收起 yaml apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: grpc-service-deploymentspec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: grpc-service template: metadata: labels: app: grpc-service spec: containers: - name: grpc-service-container image: your_docker_image:tag ports: - containerPort: 50051---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: name: grpc-servicespec: selector: app: grpc-service ports: - protocol: TCP port: 50051 targetPort: 50051使用 5. 配置水平 Pod 自动伸缩器（HPA）基于 CPU 利用率的 HPA：收起 yaml apiVersion: autoscaling/v2beta2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata: name: grpc-service-hpaspec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: grpc-service-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 50 基于自定义指标（如 gRPC 请求速率）的 HPA：收起 yaml apiVersion: autoscaling/v2beta2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata: name: grpc-service-hpaspec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: grpc-service-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Pods pods: metric: name: grpc_requests_per_second target: type: AverageValue averageValue: 100 同样使用 kubectl apply 命令将 HPA 配置应用到集群中。 6. 验证动态扩容使用工具（如grpcurl）向 gRPC 服务发送大量请求，模拟高负载情况。观察 HPA 的状态和 Pod 数量的变化，可以使用kubectl get hpa和kubectl get pods命令进行查看。随着负载的增加，HPA 会自动增加 Pod 数量；当负载降低时，会自动减少 Pod 数量。通过以上步骤，就可以实现 K8s + gRPC 云原生微服务的动态扩容。

数据分析50+高频场景实战业绩提升立竿见影｜果fx 获课：weiranit.fun/13918/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、销售与市场分析销售数据分析：分析销售趋势、客户群体，识别销售增长点或瓶颈，计算产品或服务的销售指标，如转化率、客户获取成本等。市场细分与用户画像：通过分析用户行为、兴趣、购买历史等数据，划分用户群体，创建精准的用户画像，为个性化营销提供依据。 AB测试分析：评估不同营销策略或产品改动的效果，通过对比测试组和对照组的数据，找出最优方案。预算与预测：基于历史数据对未来收入、支出等进行预测，制定更为合理的预算计划。现金流分析：分析公司的现金流入与流出，帮助识别潜在的流动性问题，确保企业资金安全。库存管理分析：通过数据分析预测库存需求，优化库存水平，减少过多库存或缺货现象。物流优化：分析供应链和物流数据，优化配送路线、降低运输成本，提高物流效率。二、客户管理客户细分：利用聚类分析等技术识别不同客户群体，为精准营销和个性化服务提供基础。客户价值分析：通过RFM（Recency，Frequency，Monetary）分析方法对客户进行分层，识别高价值客户，制定针对性的营销策略。客户生命周期管理：分析客户的生命周期阶段，制定相应的营销和服务策略，延长客户生命周期。满意度调查分析：通过文本分析挖掘客户反馈中的关键问题点，快速响应客户需求，提升客户满意度。三、产品与服务优化产品推荐系统：基于用户行为数据预测并推荐最可能感兴趣的产品，提高用户转化率和交叉销售机会。服务质量分析：通过客户反馈、调查数据等，分析服务质量和用户满意度，改进客户服务体验。产品生命周期分析：分析产品从推出到下架的生命周期，优化产品定价、推广和销售策略。设备维护预测：使用机器学习算法预测设备故障，降低停机时间和维修成本，提高设备利用率。四、风险管理与合规信用评分模型：开发评分卡模型评估信贷风险，指导贷款审批流程，降低金融风险。欺诈检测：结合异常检测技术和历史案例建立实时监控系统，预防潜在的欺诈行为。合规报告自动化：采用自然语言处理技术自动生成合规报告，确保符合监管要求，降低合规风险。五、财务与运营分析财务报表分析：分析公司的财务健康状况，计算和解读财务指标（如毛利率、净利率、负债率等）。运营效率分析：分析业务运营中的各项效率指标，找出瓶颈并优化资源配置，提高运营效率。成本效益分析：通过数据分析评估不同项目或产品的成本效益，为投资决策提供依据。六、人力资源管理员工绩效分析：评估员工的绩效，帮助制定奖励机制或改进培训计划，提高员工满意度和绩效水平。招聘分析：通过数据分析提高招聘流程的效率，优化人才选拔标准，降低招聘成本。七、社交媒体与舆情分析社交媒体分析：通过分析社交媒体数据，评估品牌在社交平台的影响力，获取用户的反馈和需求。舆情分析：监测和分析网络上的公众意见和讨论，帮助企业预防负面信息或增强品牌形象。八、其他领域网络图分析：通过构建网络图，分析用户间的关系、社交网络的传播模式，帮助制定社交营销策略。预测模型与回归分析：使用回归模型预测未来趋势（如销售预测、需求预测等），为决策提供支持。点击流分析：通过分析用户在网站或APP中的点击流数据，优化用户体验和提升转化率。漏斗分析：通过分析用户在产品使用过程中的行为路径，识别流失环节，优化产品设计和流程。留存分析：分析用户在特定时间段内的活跃度和留存情况，找出留存率低的原因，提升用户黏性。这些场景涵盖了从销售、市场、客户管理到产品与服务优化、风险管理与合规、财务与运营分析、人力资源管理以及社交媒体与舆情分析等多个领域。随着大数据技术的发展和数据分析工具的日益成熟，数据分析的应用场景将会越来越广泛，为企业带来更多的商业价值。

jk-企业级Agents开发实战营（已完结获课：weiranit.fun/13899/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在大模型时代，AI Agents被视为一个极具潜力的领域，有望成为下一个风口。AI Agents是指能够自主执行任务、进行决策和与环境互动的人工智能系统。jk-企业级Agents开发实战营正是为了培养这一领域的专业人才而设立的。二、关键方向与应用场景该实战营涵盖了AI Agents开发的多个关键方向和应用场景，包括但不限于：虚拟助手：如Siri、Alexa等语音助手将进一步进化，提供更加个性化的服务，不仅能理解用户的需求，还能预测用户的偏好并主动提供建议。客户服务机器人：通过自然语言处理技术的进步，客户服务机器人将能更准确地理解客户需求，提供即时有效的帮助。企业流程自动化：利用AI Agents自动完成重复性高的工作任务，比如数据输入、报告生成等，提高工作效率，减少人为错误。项目管理工具：AI可以协助项目经理进行资源分配、进度跟踪等工作，优化项目管理流程。沉浸式体验：AI Agents可以在虚拟环境中作为导游或助手，为用户提供定制化的导览或教学内容。游戏中的NPC：赋予非玩家角色（NPC）更高的智能水平，使其行为更加真实自然，提升游戏体验。家庭自动化：AI Agents可以帮助用户更好地控制家中的各种设备，从灯光到温度调节，甚至安防监控，实现真正的智慧家居生活。健康监测：结合可穿戴设备的数据，AI Agents可以分析用户的健康状况，并给出相应的建议或预警。此外，AI Agents还在自适应学习平台、智能辅导、风险管理、投资顾问、辅助诊断、远程监控等领域发挥着重要作用。三、发展历程与技术革新 AI Agents的发展历程可以追溯到哲学思想的早期探讨。经过数十年的技术发展和理论研究，AI Agents逐渐演变成今天能够执行复杂任务的智能系统。以下是AI Agents发展的几个关键阶段：起源：哲学启迪阶段：从古代哲学家如老子、庄子、亚里士多德等的思想中可以看到关于自主性和智能体概念的初步探讨。启蒙运动：18世纪法国思想家丹尼斯·狄德罗提出了“聪明的鹦鹉”的学说，暗示了高度智能有机体的概念。 20世纪50年代：阿兰·图灵提出图灵测试，标志着AI Agent作为人工实体的概念开始形成。 50年代末至60年代：人工智能领域的创立时期，出现了许多编程语言、书籍和电影，至今仍影响着人们对于AI的理解。经历寒冬：尽管在80年代初期AI领域经历了短暂的繁荣期，但随之而来的资金短缺导致了两次所谓的“AI寒冬”。 90年代：Michael Wooldridge和Nicholas R. Jennings定义了AI Agent为一个计算机系统，并提出了Agent应具备的四个基本属性：自主性、反应性、社会能力和主动性。现代AI Agents：随着计算能力的增强和大数据技术的发展，尤其是大型语言模型（LLM）的进步，AI Agents变得更加智能和灵活。四、实战营特点实战导向：该实战营注重实践操作，通过真实的项目案例，让学员亲身体验AI Agents的开发流程和应用场景。系统全面：涵盖了AI Agents的多个关键方向和应用场景，确保学员能够全面掌握相关知识和技能。跨学科合作：AI Agents的发展越来越依赖于不同学科的合作。该实战营鼓励学员跨学科学习，以解决诸如隐私保护、伦理考量等问题。专业指导：由经验丰富的导师团队提供一对一指导，确保学员在学习过程中得到及时有效的帮助。五、总结 jk-企业级Agents开发实战营是一个专注于企业级Agents开发的实战训练营，涵盖了AI Agents的多个关键方向和应用场景。通过实战操作、系统全面的课程设置以及跨学科合作的学习方式，该实战营旨在培养具有专业技能和跨学科知识的AI Agents开发人才。对于想要进入AI Agents领域或提升相关技能的学员来说，这是一个值得推荐的学习平台。

黑马程序员前端学习路线图获课：weiranit.fun/13885/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 以下是黑马程序员 2025 版前端学习路线图1：基础入门 HTML5 技术：掌握标签语法、排版标签、语义化以及 SEO 相关知识，学会使用 HTML5 标签搭建页面结构。 CSS3 网页布局：学习选择器、盒模型、浮动、定位、过渡、精灵图等，掌握 PC 端网页制作和布局能力。移动 Web 布局：学习 Flex、REM、媒体查询、vw/vh、Bootstrap、Less 等技术，以及字体图标、平面转换、3D 转换、动画，具备移动端网页制作和布局能力。阶段案例实战：完成学成在线（PC 端）、小兔鲜儿电商（PC 端 + 移动端）、喜马拉雅（PC 端）、优酷首页（移动端）、腾讯全端（响应式）等项目。技术进阶 JavaScript 开发：深入学习 ES5-ES12 的语法知识，掌握 JavaScript 语言和基本编程思想。网页交互：熟练掌握 DOM 操作、网页特效、事件等常用的网页交互技术。数据交互 & 异步编程：学习 ajax、axios、Promise、async、Event loop，掌握前后端交互的能力。阶段案例实战：完成小兔鲜商品详情、小米购物车、聊天机器人、通讯录、黑马换肤、图书管理等项目。 PC 端综合实战项目：数据看板 + CMS 系统，涉及 API 接口、Bootstrap、Echarts、Token、Axios 等技术。 Vue 开发框架前置课：学习 Node.js 模块化、npm、webpack，为学习框架做技术支撑。 Vue2.x 核心技术：掌握指令系统、常用选项、组件化、组件通讯、插件等 Vue2.x 开发必备技能。项目实践：H5 端面经浏览 + PC 端内容管理系统（Vue2.x 全家桶）、智慧园区 + 3D 大屏微前端应用（黑马智数项目，微前端 + Vue2+Vue3）。 Vue 原理：深入学习响应式数据、虚拟 DOM、Diff 算法、AST 语法树以及 Vue3 响应式系统。阶段项目实战：极客园项目、人力资源项目、神领物流等（vue2.x 全家桶）。小程序 & 多端开发原生微信小程序开发：通过享 + 生活原生小程序项目，学习原生小程序、微信 API 详解、腾讯地理定位服务、VantUI 应用。跨平台多端开发：通过优医问诊 APP（uni-app）项目，学习 uni-app、Vue3+Pinia、组件封装、微信支付 / 登录、即时通信、地图服务。阶段项目实战：智慧商城小程序、小兔鲜儿电商小程序。鸿蒙应用开发鸿蒙应用开发核心技术：学习 ArkTS、ArkUI 基础组件及容器组件、自定义组件、组件化及组件状态、生命周期等鸿蒙开发必备技能。鸿蒙原生应用开发：通过美蔑商城鸿蒙原生应用项目，掌握一次开发、多端部署、三层工程架构、设备断点适配、电商业务 Hybrid 混合开发、WLAN 和多媒体技术使用、华为应用生态使用。 React & 面试与就业 React.js 核心技术：学习 JSX、Hooks、组件通信、Redux、Redux-Toolkit 等 React 核心语法。 PC 端自媒体项目：极客园自媒体项目（React+TS），涉及 React、TypeScript、Vite、Zustand、ReactRouter、Quill。职业发展课：学习职场通识、面试攻略、简历指导、模拟面试。就业加强课：复习常见算法、浏览器原理、Vue 原理、React 原理等面试常见技术问题。黑马程序员前端学习路线图中技术进阶阶段的项目具有一定难度，但具体难度因个人学习基础和能力而异，以下从项目涉及的技术、逻辑和交互复杂度等方面进行分析：技术难度 JavaScript 基础运用：项目要求对 ES5-ES12 的语法有深入理解，例如要熟练运用 ES6 的箭头函数、解构赋值、Promise 等新特性来处理复杂的业务逻辑。对于基础不扎实的学习者来说，可能需要花费较多时间去理解和应用这些语法。数据交互技术：掌握 ajax、axios 等数据交互技术，需要理解 HTTP 协议、请求响应流程，以及处理各种数据格式。同时，Promise、async/await 等异步编程的运用，要求开发者对 JavaScript 的事件循环机制有清晰的认识，这对于初学者来说有一定难度。逻辑复杂度网页交互逻辑：在网页交互部分，需要处理各种用户事件，如鼠标点击、键盘输入等，并且要根据不同的事件做出相应的响应，实现如菜单展开收缩、表单验证等功能。这些交互逻辑可能涉及到多个条件判断和状态管理，需要开发者具备较强的逻辑思维能力。数据处理逻辑：在与后端进行数据交互时，要对获取到的数据进行处理、分析和展示。例如，将从服务器获取的 JSON 数据解析后，按照一定的规则进行排序、筛选和渲染到页面上，这需要开发者能够设计合理的数据处理流程。项目规模和协作要求项目规模：技术进阶阶段的项目虽然不像大型企业级项目那样规模庞大，但也具有一定的复杂性，通常包含多个页面和功能模块，需要开发者对项目整体架构有一定的规划和设计能力。团队协作模拟：在实际开发中，可能会涉及到与后端开发人员等其他角色的协作。例如，在数据交互项目中，需要与后端约定接口参数、数据格式等，这要求开发者具备一定的沟通协作能力，对于缺乏团队开发经验的学习者来说可能会有一些挑战。技术进阶阶段的项目是在基础入门的基础上进行提升，旨在帮助学习者进一步巩固知识，提升实际开发能力，为后续学习框架和进行更复杂的项目开发做准备。只要学习者具备一定的基础知识，并通过不断学习和实践，逐步克服困难，就能够顺利完成这些项目，提升自己的前端开发水平。以下是一些学习黑马程序员前端学习路线图中技术进阶阶段项目的经验：前期知识储备巩固强化 JavaScript 基础：JavaScript 是技术进阶阶段的核心，要深入理解变量、数据类型、函数、对象、作用域、闭包等基础知识。可以通过做一些基础的代码练习题、阅读相关的技术书籍如《JavaScript 高级程序设计》来强化。复习 HTML 和 CSS：虽然技术进阶阶段重点在 JavaScript 等，但扎实的 HTML 和 CSS 基础能让你更好地构建项目界面，快速实现页面布局和样式设计，为交互功能开发提供良好基础。项目学习过程明确项目目标和需求：在开始每个项目前，仔细研读项目文档，明确项目要实现的功能、效果和业务逻辑。比如在做购物车项目时，要清楚添加商品、删除商品、计算总价等具体需求。制定项目计划：将项目分解为多个小任务，制定合理的开发计划和时间表。例如，对于一个包含用户注册登录、数据展示、数据交互等功能的项目，可以按功能模块分配时间，明确每天或每周要完成的任务。注重代码规范：养成良好的代码书写习惯，遵循统一的代码规范，包括命名规范、缩进规则、代码注释等。这有助于提高代码的可读性和可维护性，方便自己和他人后续对代码进行修改和扩展。多参考优秀案例和代码：学习过程中，参考开源项目、知名前端框架的示例代码等，分析他人的代码结构、设计思路和实现方法。例如，可以在 GitHub 上搜索类似的项目，借鉴其中优秀的代码逻辑和架构。积极调试和测试：在项目开发过程中，及时进行调试和测试，遇到问题不要急于看答案或求助，先尝试自己通过调试工具、打印日志等方式查找问题原因。这有助于提升自己解决问题的能力，加深对知识的理解。项目总结与提升进行项目复盘：项目完成后，对整个项目进行复盘，回顾项目中遇到的问题、解决方案以及可以优化的地方。总结项目中用到的技术点、设计模式和业务逻辑处理方法，形成自己的知识体系。拓展和优化项目功能：在完成项目基本功能的基础上，尝试对项目进行拓展和优化。比如添加新的功能模块、优化页面性能、提升用户体验等。这不仅能巩固所学知识，还能提升自己的创新能力和实际开发水平。与他人交流分享：将自己的项目成果与同学、老师或其他前端开发者交流分享，听取他们的意见和建议。可以参加技术论坛、社区，将项目代码上传到代码托管平台，与其他开发者进行交流和讨论，从他人的反馈中发现自己的不足，学习他人的经验和技巧。

2025年新版黑马程序员前端学习路线图获课：weiranit.fun/13885/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 2025年新版黑马程序员前端学习路线图旨在帮助学员系统掌握前端开发技能，涵盖从基础到进阶的完整知识体系。以下是详细的学习路线： 1.HTML/CSS基础 HTML5：掌握常用标签、表单、语义化标签及HTML5新特性。 CSS3：学习选择器、盒模型、浮动、定位、Flexbox、Grid布局及响应式设计。开发工具：熟悉VS Code、Chrome开发者工具等。 2.JavaScript基础语法基础：变量、数据类型、运算符、流程控制、函数、对象、数组。 DOM操作：掌握DOM树、节点操作、事件处理。 ES6+：学习箭头函数、解构赋值、模板字符串、Promise、async/await等。 3.前端工程化版本控制：Git与GitHub/GitLab的使用。包管理工具：npm、yarn的基本操作。模块化开发：CommonJS、ES Modules。构建工具：Webpack、Vite的配置与使用。 4.前端框架 Vue.js：学习Vue基础、组件化开发、Vue Router、Vuex状态管理及Vue 3新特性。 React.js：掌握JSX、组件、Hooks、React Router、Redux状态管理。框架对比：了解Vue与React的优缺点及适用场景。 5.TypeScript 基础语法：类型注解、接口、类、泛型。与框架结合：在Vue和React项目中使用TypeScript。 6.Node.js与后端基础 Node.js基础：学习模块、文件操作、HTTP模块。 Express框架：掌握路由、中间件、错误处理。数据库基础：了解MySQL、MongoDB的基本操作。 7.前端性能优化加载优化：减少HTTP请求、使用CDN、懒加载。渲染优化：减少重绘与回流、使用Web Workers。工具使用：Lighthouse、WebPageTest等性能分析工具。 8.前端安全常见攻击：XSS、CSRF、SQL注入等。防御措施：输入验证、CSP、HTTPS等。 9.测试与调试单元测试：Jest、Mocha等测试框架。 E2E测试：Cypress、Puppeteer等工具。调试技巧：Chrome开发者工具的高级使用。 10.项目实战企业级项目：通过实际项目，应用所学技能。开源贡献：参与开源项目，提升代码质量与协作能力。 11.前沿技术 WebAssembly：了解WebAssembly的基本概念与应用场景。 PWA：学习渐进式Web应用的开发。 WebGL与Three.js：掌握基础的3D图形渲染。 12.职业发展面试准备：简历优化、面试技巧、常见问题解答。职业规划：前端开发领域的职业发展建议。学习方式在线学习：录播与直播结合，灵活安排时间。实战项目：通过项目巩固所学知识。社区支持：加入学习社区，与同学和导师互动。

2024马哥 Linux云计算SRE工程师获课：weiranit.fun/13881/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 2024年马哥教育的Linux云计算SRE工程师课程，旨在培养具备Linux系统管理、云计算平台运维及SRE（Site Reliability Engineering）技能的工程师。以下是该课程的核心内容： 1.Linux系统管理基础命令与Shell脚本：掌握常用Linux命令，编写自动化脚本。系统管理：用户、权限、进程、服务管理及系统监控。网络配置：网络协议、防火墙、路由配置。存储管理：磁盘、文件系统、LVM、RAID配置。安全加固：系统安全策略、SSH配置、SELinux、防火墙。 2.云计算基础云计算概念：IaaS、PaaS、SaaS及公有云、私有云、混合云。主流云平台：AWS、Azure、Google Cloud、阿里云、腾讯云等。虚拟化技术：KVM、Docker、Kubernetes等容器与虚拟化工具。 3.SRE（站点可靠性工程） SRE理念：Google SRE方法论，平衡稳定性与创新。监控与告警：Prometheus、Grafana、Zabbix等工具。自动化运维：Ansible、Puppet、Chef等自动化工具。故障排除：日志分析、性能调优、故障恢复。容量规划：资源评估与扩展策略。 4.DevOps实践 CI/CD：Jenkins、GitLab CI、ArgoCD等持续集成与部署工具。版本控制：Git及GitHub/GitLab使用。基础设施即代码：Terraform、CloudFormation等工具。 5.容器与编排 Docker：容器化应用，镜像管理与Dockerfile编写。 Kubernetes：集群管理、Pod、Service、Ingress等资源对象。服务网格：Istio、Linkerd等服务网格技术。 6.项目实战企业级项目：通过实际项目，应用所学技能。案例分析：分析真实运维案例，提升问题解决能力。 7.职业发展面试指导：简历优化、面试技巧、常见问题解答。职业规划：Linux云计算与SRE领域的职业发展建议。适合人群希望从事Linux运维、云计算、SRE的初学者或进阶者。已有一定Linux基础，希望提升云计算与自动化运维技能的人员。学习目标掌握Linux系统管理与云计算平台运维。具备SRE思维，能够设计高可用、可扩展的系统架构。熟练使用DevOps工具，实现自动化运维与持续交付。学习方式在线学习：录播与直播结合，灵活安排时间。实战项目：通过项目巩固所学知识。社区支持：加入学习社区，与同学和导师互动。

嵌入式物联网工程师获课：weiranit.fun/13872/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 嵌入式物联网工程师职位简介：嵌入式物联网工程师是负责设计、开发、测试和维护嵌入式系统和物联网设备的专业人员。他们需要具备扎实的嵌入式系统开发基础、物联网技术知识以及相关领域的实践经验。工作内容：参与嵌入式系统和物联网设备的方案设计、架构设计和模块设计负责嵌入式系统和物联网设备的软件开发、调试和测试负责嵌入式系统和物联网设备的硬件选型、电路设计和PCB设计负责嵌入式系统和物联网设备的通信协议开发和调试负责嵌入式系统和物联网设备的性能优化和功耗优化编写相关技术文档，如设计文档、测试文档、用户手册等技能要求：熟练掌握C/C++语言，具备良好的编程习惯和代码风格熟悉嵌入式操作系统，如FreeRTOS、uC/OS等熟悉常用嵌入式处理器架构，如ARM、MIPS等熟悉常用外设接口和通信协议，如UART、SPI、I2C、CAN、TCP/IP等了解物联网技术，如传感器技术、无线通信技术、云计算技术等具备良好的硬件基础，能够阅读电路原理图和PCB图具备良好的沟通能力和团队合作精神发展方向：嵌入式系统开发专家物联网系统架构师嵌入式物联网产品经理嵌入式物联网创业学习路径：基础知识： C/C++语言、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统原理嵌入式开发：嵌入式操作系统、嵌入式处理器架构、嵌入式系统开发工具物联网技术：传感器技术、无线通信技术、云计算技术、物联网安全项目实践：参与嵌入式物联网项目开发，积累实践经验相关认证：嵌入式系统工程师认证物联网工程师认证华为认证ICT工程师（HCIA-IoT）薪资水平：嵌入式物联网工程师的薪资水平受经验、技能、地域等因素影响，一般来说，初级工程师月薪在8K-15K左右，中级工程师月薪在15K-25K左右，高级工程师月薪在25K以上。职业前景：随着物联网技术的快速发展，嵌入式物联网工程师的需求量越来越大，职业前景广阔。建议：关注嵌入式系统和物联网技术的最新发展动态积极参与开源项目和技术社区不断提升自身技能，保持竞争力成为一名优秀的嵌入式物联网工程师，需要不断学习和实践，积累经验，才能在未来的职业道路上取得成功。

24年誉天阮Sir最新华为HCIE/HCIP/HCIA视频获课：weiranit.fun/14006/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 24年誉天阮Sir最新华为HCIE/HCIP/HCIA视频课程简介：本课程由誉天教育出品，阮Sir主讲，涵盖华为认证体系中的HCIA、HCIP、HCIE三个等级，内容全面、系统，旨在帮助学员快速掌握华为网络技术，顺利通过华为认证考试。课程目标：掌握华为网络技术的基础知识和核心技术理解华为网络设备的配置和管理具备设计和部署华为网络解决方案的能力顺利通过华为HCIA、HCIP、HCIE认证考试课程大纲： HCIA阶段：网络基础 TCP/IP协议路由和交换技术网络安全基础华为网络设备基础 HCIP阶段：高级路由和交换技术网络安全技术网络管理技术华为网络设备高级配置 HCIE阶段：大型网络设计网络故障排除网络优化华为网络专家级技术课程特色：由华为认证专家阮Sir主讲，内容权威课程内容全面、系统，涵盖华为认证体系所有知识点理论与实践相结合，注重实战应用提供课程资料和实验环境，方便学员学习和实践学习收获：掌握华为网络技术的基础知识和核心技术具备设计和部署华为网络解决方案的能力顺利通过华为HCIA、HCIP、HCIE认证考试获得高薪网络工程师岗位的竞争优势立即报名，开启你的华为认证之旅！请注意：以上课程大纲仅供参考，实际课程内容可能会有所调整。建议您访问誉天教育官网或咨询相关机构获取最新信息。关于“24年”和“最新”： “24年”可能是指课程发布时间或阮Sir的教学经验，建议您咨询相关机构确认。 “最新”表示课程内容会根据华为认证体系的最新动态进行更新。建议您：关注誉天教育官方渠道获取最新课程信息。根据自身情况选择合适的课程等级和学习路径。认真学习课程内容，积极参与实验和实践，提升自身技能。

马哥云原生|微服务治理大厂冲刺班获课：weiranit.fun/14288/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 马哥云原生 | 微服务治理大厂冲刺班课程简介：本课程由马哥教育出品，聚焦云原生时代下的微服务治理难题，深度剖析大厂实战经验，帮助学员快速掌握微服务治理的核心技术和最佳实践，提升解决复杂问题的能力，冲刺大厂高薪岗位。课程目标：掌握微服务架构的核心概念、优势和挑战深入理解微服务治理的各个方面，包括服务注册与发现、负载均衡、流量控制、熔断降级、服务容错、配置管理、API网关等学习主流微服务治理框架的使用，如Spring Cloud Alibaba、Istio等通过大厂实战案例，掌握微服务治理的最佳实践提升解决复杂微服务治理问题的能力，冲刺大厂高薪岗位课程大纲：第一章：微服务架构概述微服务架构的演进历程微服务架构的优势和挑战微服务架构的核心组件第二章：微服务治理核心技术服务注册与发行：Eureka、Consul、Nacos 负载均衡：Ribbon、LoadBalancer 流量控制：Sentinel、Hystrix 熔断降级：Hystrix、Resilience4j 服务容错：Spring Retry、Feign 配置管理：Spring Cloud Config、Apollo API网关：Spring Cloud Gateway、Zuul 第三章：微服务治理框架 Spring Cloud Alibaba：Nacos、Sentinel、Dubbo Istio：服务网格、流量管理、安全第四章：大厂实战案例电商系统微服务治理实践金融系统微服务治理实践物流系统微服务治理实践第五章：面试冲刺微服务治理常见面试题解析大厂面试经验分享简历编写和面试技巧适合人群：有一定Java开发基础的开发者想要学习微服务治理技术的开发者准备冲刺大厂高薪岗位的开发者课程特色：聚焦微服务治理，内容深入全面结合大厂实战案例，注重实战应用资深讲师授课，提供专业的指导和学习建议提供课程资料和代码，方便学员学习和实践学习收获：掌握微服务治理的核心技术和最佳实践具备解决复杂微服务治理问题的能力积累大厂实战经验，提升项目竞争力获得大厂高薪岗位的竞争优势

[2024春季班]《安卓高级研修班(网课)》月薪两万计划|果fx 获课：weiranit.fun/14100/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ [2024春季班]《安卓高级研修班(网课)》月薪两万计划课程简介：本课程旨在帮助Android开发者系统提升技术能力，突破职业瓶颈，实现月薪两万的目标。课程内容涵盖Android开发核心技术、性能优化、架构设计、跨平台开发、前沿技术等方面，并结合实战项目，帮助学员快速提升项目经验和解决问题的能力。课程目标：掌握Android开发核心技术，包括Java/Kotlin语言、Android SDK、UI开发、网络编程、数据存储等学习Android性能优化技巧，提升应用流畅度和用户体验理解Android架构设计原则，构建可维护、可扩展的应用了解跨平台开发技术，如Flutter、React Native等学习前沿技术，如Jetpack Compose、Kotlin Coroutines等通过实战项目，积累项目经验，提升解决问题的能力课程大纲：第一章：Android开发核心技术 Java/Kotlin语言进阶 Android SDK深入解析 UI开发进阶网络编程数据存储第二章：Android性能优化性能优化概述内存优化布局优化网络优化电量优化第三章：Android架构设计 MVC/MVP/MVVM架构模式组件化开发模块化设计依赖注入第四章：跨平台开发 Flutter框架介绍 React Native框架介绍跨平台开发实践第五章：前沿技术 Jetpack Compose Kotlin Coroutines Android Jetpack其他组件第六章：实战项目项目需求分析项目架构设计项目开发实现项目测试和发布第七章：职业发展简历编写和面试技巧职业规划和发展路径适合人群：有一定Android开发基础的开发者想要提升技术能力和职业发展的开发者对Android开发感兴趣的技术人员课程特色：系统全面的课程内容，涵盖Android开发核心技术、性能优化、架构设计、跨平台开发、前沿技术等方面实战项目驱动，帮助学员积累项目经验，提升解决问题的能力资深讲师授课，提供专业的指导和学习建议提供课程资料和代码，方便学员学习和实践学习收获：掌握Android开发核心技术，具备独立开发Android应用的能力具备Android性能优化和架构设计的能力了解跨平台开发和前沿技术积累项目经验，提升解决问题的能力获得高薪Android开发岗位的竞争优势

一线大厂生产环境下的Prometheus监控系统实战获课：weiranit.fun/14292/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一线大厂生产环境下的Prometheus监控系统实战课程简介：本课程将带你深入一线大厂生产环境，揭秘Prometheus监控系统在高并发、高可用、复杂业务场景下的最佳实践。课程内容涵盖Prometheus架构设计、性能优化、告警管理、数据可视化、以及与周边生态系统的集成，并结合真实案例，帮助你掌握构建稳定、高效、可扩展的监控系统的核心技能。课程目标：掌握一线大厂生产环境下Prometheus监控系统的架构设计和部署方案学习Prometheus性能优化技巧，应对高并发、海量监控数据的挑战掌握Prometheus告警管理的最佳实践，实现精准、及时的故障预警学习使用Grafana等工具进行数据可视化，打造直观、易懂的监控仪表盘了解Prometheus与Kubernetes、微服务、日志系统等周边生态系统的集成方案通过真实案例分析，提升解决实际问题的能力课程大纲：第一章：Prometheus监控系统架构设计一线大厂生产环境监控挑战 Prometheus高可用架构设计多集群监控方案数据分片和联邦集群第二章：Prometheus性能优化 Prometheus性能瓶颈分析存储引擎优化查询性能优化数据采集优化第三章：Prometheus告警管理最佳实践告警规则设计原则告警分级和抑制告警通知渠道集成告警事件管理第四章：数据可视化与仪表盘设计 Grafana高级功能使用监控仪表盘设计原则常用监控图表和可视化方案自定义插件开发第五章：Prometheus与Kubernetes集成 Kubernetes监控体系介绍 Prometheus Operator使用自定义资源监控自动发现和监控第六章：Prometheus与微服务集成微服务监控挑战服务网格监控分布式追踪指标埋点和采集第七章：Prometheus与日志系统集成日志监控方案 Loki架构和使用日志告警和分析日志与指标关联第八章：真实案例分析电商大促场景下的监控实践金融交易系统监控实践容器云平台监控实践第九章：课程总结和答疑课程内容回顾常见问题解答学习路线规划适合人群：运维工程师 DevOps工程师云计算工程师对Prometheus监控系统感兴趣的技术人员课程特色：一线大厂真实案例，实战性强深入剖析生产环境下的挑战和解决方案由浅入深，适合不同基础的学员提供课程资料和代码，方便学员学习和实践学习收获：掌握一线大厂生产环境下Prometheus监控系统的实战技能具备构建稳定、高效、可扩展的监控系统的能力提升解决复杂监控问题的能力获得高薪运维岗位的竞争优势

看雪安卓高级研修班月薪二万计划获课：weiranit.fun/14100/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 看雪安卓高级研修班月薪二万计划看雪安卓高级研修班月薪二万计划是由看雪学院推出的面向 Android 开发者的高端培训课程，旨在帮助学员快速提升 Android 开发技能，达到月薪两万的水平。一、课程目标掌握 Android 开发的核心技术和高级技巧具备独立开发复杂 Android 应用的能力提升代码质量和性能优化能力获得高薪 Android 开发岗位的竞争优势二、课程内容 1. Android 基础进阶 Android 系统架构深入解析 Android 组件通信机制：Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider Android 线程和异步任务：Handler、AsyncTask、线程池 Android 数据存储：SharedPreferences、SQLite、Room Android 网络编程：HttpURLConnection、OkHttp、Retrofit 2. Android 高级技术 Android 性能优化：内存优化、布局优化、网络优化 Android 安全机制：权限管理、数据加密、代码混淆 Android 自定义控件：View 绘制流程、自定义属性、事件处理 Android 动画机制：属性动画、视图动画、过渡动画 Android Jetpack 组件：Lifecycle、ViewModel、LiveData、Room、Navigation 3. Android 项目实战电商类 App 开发：商品展示、购物车、订单管理社交类 App 开发：即时通讯、朋友圈、消息推送音视频类 App 开发：音频播放、视频播放、直播推流工具类 App 开发：文件管理、系统优化、实用工具 4. 面试指导 Android 面试常见问题解析简历编写和面试技巧指导模拟面试和面试经验分享三、课程特色名师授课：由看雪学院资深 Android 专家授课，拥有丰富的实战经验。实战导向：课程内容紧密结合企业实际需求，注重实战操作和案例分析。项目驱动：通过多个实战项目，帮助学员巩固所学知识，提升实战能力。就业保障：提供就业推荐服务，帮助学员顺利找到高薪工作。四、适合人群具备一定 Android 开发基础的开发者希望快速提升 Android 开发技能的开发者希望获得高薪 Android 开发岗位的开发者五、学习收获掌握 Android 开发的核心技术和高级技巧具备独立开发复杂 Android 应用的能力提升代码质量和性能优化能力获得高薪 Android 开发岗位的竞争优势六、学习方式在线直播课程：实时互动，学习效率高录播视频回放：随时随地学习，灵活安排时间实战项目练习：巩固所学知识，提升实战能力社群交流答疑：与讲师和同学交流学习心得，解决学习难题七、报名方式访问看雪学院官网或相关平台进行报名。八、其他以上课程内容仅供参考，具体内容以实际课程安排为准。 “月薪两万”为目标薪资水平，实际薪资水平受个人能力、经验、地域等因素影响。

高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战-|果fx 获课weiranit.fun/14292/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 高薪运维必备 Prometheus 监控系统企业级实战 - 果 fx Prometheus 作为云原生时代最流行的监控系统之一，掌握其企业级实战技能已经成为高薪运维的必备条件。以下内容将带你深入了解 Prometheus 在企业中的实际应用：一、课程目标掌握 Prometheus 的核心概念、架构和工作原理熟练部署和配置 Prometheus 监控系统使用 PromQL 进行灵活的数据查询和告警规则配置集成 Grafana 实现数据可视化，打造炫酷监控大屏掌握 Prometheus 与 Kubernetes、Docker 等云原生技术的结合应用学习企业级 Prometheus 监控方案的设计和最佳实践二、课程内容 1. Prometheus 基础监控系统概述 Prometheus 简介、架构和核心组件 Prometheus 数据模型：指标、标签、时间序列 Prometheus 安装部署：二进制、Docker、Kubernetes Prometheus 配置详解：全局配置、抓取配置、告警配置 2. Prometheus 数据采集 Exporters 介绍：Node Exporter、MySQL Exporter、Redis Exporter 等自定义指标采集：Client Libraries、Pushgateway 服务发现：静态配置、文件服务发现、DNS 服务发现、Kubernetes 服务发现 3. PromQL 查询语言 PromQL 基础语法：数据类型、运算符、函数常用查询模式：指标查询、标签过滤、聚合计算高级查询技巧：子查询、预测、趋势分析 4. 告警管理 Alertmanager 介绍：告警分组、抑制、静默告警规则配置：阈值告警、变化率告警、持续时间告警告警通知渠道：邮件、Webhook、PagerDuty 等 5. 数据可视化 Grafana 介绍：数据源配置、面板创建、仪表盘设计常用图表类型：折线图、柱状图、饼图、表格高级可视化技巧：模板变量、注释、告警集成 6. 企业级实战 Prometheus 高可用方案：Thanos、Cortex Prometheus 性能优化：存储优化、查询优化 Prometheus 与 Kubernetes 集成：监控 Kubernetes 集群、应用和服务 Prometheus 与 Docker 集成：监控 Docker 容器、镜像企业级监控方案设计：监控指标选择、告警策略制定、监控平台建设三、课程特色实战导向：课程内容紧密结合企业实际需求，注重实战操作和案例分析。循序渐进：从基础到进阶，逐步深入，帮助学员全面掌握 Prometheus。案例丰富：提供多个企业级监控案例，帮助学员学以致用。经验分享：讲师拥有丰富的企业实战经验，分享最佳实践和避坑指南。四、适合人群运维工程师、DevOps 工程师、SRE 工程师云计算工程师、容器技术爱好者对 Prometheus 监控系统感兴趣的技术人员五、学习收获掌握 Prometheus 监控系统的核心技能具备企业级 Prometheus 监控方案的设计和落地能力提升运维效率和问题排查能力获得高薪运维岗位的竞争优势六、学习方式在线视频课程：随时随地学习，灵活安排时间实战项目练习：巩固所学知识，提升实战能力社群交流答疑：与讲师和同学交流学习心得，解决学习难题七、报名方式访问果 fx 官网或相关平台进行报名。八、其他以上课程内容仅供参考，具体内容以实际课程安排为准。建议学员具备 Linux 基础、网络基础、容器技术基础等知识。

黑马博学谷-AI大模型训练营2期获课：weiranit.fun/14296/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 关于“黑马博学谷-AI大模型训练营2期”的具体信息，通常这类训练营会涵盖以下内容： AI基础：包括机器学习、深度学习的基本概念和算法。大模型技术：如Transformer架构、BERT、GPT等。实践项目：通过实际项目应用所学知识，如自然语言处理、计算机视觉等。工具和框架：如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用。高级主题：如模型优化、分布式训练、模型部署等。官方网站：查看训练营的详细介绍和报名方式。社交媒体：关注相关账号获取最新动态。往期学员评价：了解训练营的质量和效果。理论与技术：涵盖大模型基础理论、算法原理、模型训练与优化技巧等。实战项目：包括主流大模型（如 Stable Diffusion）的应用开发实战，涉及文本生成、图像生成、多模态交互等场景。工具与资源：提供配套电子书、代码示例、讲义及直播资料，部分内容涉及金融、虚拟实衣等行业案例。就业支持：包含简历指导、面试技巧及就业推荐服务，帮助学员进入 AI 领域。课程特色实战导向：通过项目驱动教学，强调动手操作能力。名师授课：由资深 AI 专家和讲师团队指导，确保教学质量。全面覆盖：从基础理论到落地应用，形成完整知识体系。适合人群对 AI 对模型开发感兴趣的学生或职场人士；希望提升 AI 技能的技术从业者；有志于从事 AI 大模型应用开发的求职者。课程形式以线下授课为主，结合线上资源，提供灵活的学习支持。最新动态根据 2025 年 3 月的信息，该课程持续更新内容，新增行业案例（如金融领域分析）和工具实战（如 PAI 平台部署），并提供模型微调、开源 LLM 等进阶内容。课程内容全面系统：课程从基础的深度学习知识与 PyTorch 使用讲起，逐步深入到不同领域的大模型项目，涵盖大模型前置知识、应用工具实战、开发入门、主流大模型介绍、Prompt - Tuning 方法（包括入门、进阶及提示词工程应用）等4。还新增了如大模型开发工具 Function Call 的原理及实践、大模型 Agent 的原理及实践、longchain 详解等内容4。实战性强4：涉及多个实战项目，如新零售行业评价决策系统（基于 BERT + PET 方式和 BERT + P - Tuning 方式）、新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统、ChatGLM - 6B + LoRA 模型搭建 + 驱动云资源配置、Stable Diffusion 多模态大模型应用实战等，让学员在实践中掌握 AI 大模型的开发流程。师资力量由经验丰富的 AI 专家和讲师团队授课，他们均来自 AI 领域的一线，不仅拥有深厚的学术背景，还有丰富的实践经验，能够将复杂的技术知识以通俗易懂的方式传授给学员，并分享实际工作中的经验和技巧1。学习资源与支持学习交流平台：为学员提供了专门的学习社区，学员们可以在里面交流学习心得、分享项目经验，遇到问题能及时得到老师和其他学员的帮助。不同背景、不同行业的学员汇聚于此，通过小组讨论、项目协作等方式相互启发、相互学习。技术支持与资源保障：训练营配备先进的计算设备和高性能服务器，提供丰富的开源代码库和数据集资源，确保学员在模型训练和实验时能获得流畅体验，为学习和研究提供便利。就业服务1 提供简历指导、面试技巧、职业规划等方面的指导，帮助学员顺利就业。凭借在项目中积累的经验与能力，许多学员在训练营结束后能顺利进入心仪的企业，开启在人工智能领域的职业生涯

2024C++训练营62期王道获课：weiranit.fun/14072/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ “英雄C++入门到精通” 是一门系统化的C++编程课程，旨在帮助学习者从零基础到熟练掌握C++编程语言，并能够应用于实际开发中。以下是对这门课程的详细解析和学习建议： 1. 课程内容（可能涵盖的主题）入门部分 C++基础语法：变量、数据类型、运算符。控制结构（if、switch、循环）。函数与参数传递。面向对象编程（OOP）：类与对象。构造函数与析构函数。继承与多态。标准库：输入输出（iostream）。字符串处理（string）。容器（vector、list、map）。进阶部分高级特性：模板与泛型编程。智能指针（unique_ptr、shared_ptr）。异常处理。 STL（标准模板库）：算法（sort、find）。迭代器与函数对象。内存管理：动态内存分配（new/delete）。内存泄漏与调试。实战部分项目实战：实现一个小型游戏（如贪吃蛇）。开发一个简单的图形界面应用（如Qt）。实现一个数据结构（如二叉树、图）。性能优化：代码优化技巧。多线程与并发编程。 2. 课程亮点从入门到精通：适合零基础学习者和有一定经验的开发者。实战导向：通过实际项目掌握C++编程技能。全面覆盖C++特性：涵盖C++11/14/17/20的新特性。资料齐全：提供代码、练习题、项目案例等。 3. 适合人群对C++编程感兴趣的初学者。希望深入学习C++的开发者。准备从事游戏开发、系统编程等领域的技术人员。 4. 学习建议1. 基础知识准备掌握计算机基础（如操作系统、数据结构）。了解基本的编程概念（如变量、循环、函数）。 2. 动手实践课程中的代码一定要动手编写和调试。尝试扩展项目功能，如添加新的特性或优化性能。 3. 学习资源 C++官方文档：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fen.cppreference.com%2F&urlrefer=bf99dc29e75646e9638fbe0c39d52460在线教程：如菜鸟教程、C++ Primer。书籍推荐：《C++ Primer》：适合初学者。《Effective C++》：适合进阶学习。《STL源码剖析》：深入理解STL。 4. 社区与交流加入C++开发社区（如GitHub、Stack Overflow）。参与开源项目，学习优秀实践。 5. 项目实战1. 贪吃蛇游戏使用C++实现一个简单的贪吃蛇游戏： cpp 复制 #include #include #include const int width = 20; const int height = 20; int x, y, fruitX, fruitY, score; int tailX[100], tailY[100]; int nTail; bool gameOver; void Setup() { gameOver = false; x = width / 2; y = height / 2; fruitX = rand() % width; fruitY = rand() % height; score = 0; } void Draw() { system("cls"); for (int i = 0; i < width + 2; i++) std::cout << "#"; std::cout << std::endl; for (int i = 0; i < height; i++) { for (int j = 0; j < width; j++) { if (j == 0) std::cout << "#"; if (i == y && j == x) std::cout << "O"; else if (i == fruitY && j == fruitX) std::cout << "F"; else { bool print = false; for (int k = 0; k < nTail; k++) { if (tailX[k] == j && tailY[k] == i) { std::cout << "o"; print = true; } } if (!print) std::cout << " "; } if (j == width - 1) std::cout << "#"; } std::cout << std::endl; } for (int i = 0; i < width + 2; i++) std::cout << "#"; std::cout << std::endl; std::cout << "Score:" << score << std::endl; } void Input() { if (_kbhit()) { switch (_getch()) { case 'a': x--; break; case 'd': x++; break; case 'w': y--; break; case 's': y++; break; case 'x': gameOver = true; break; } } } void Logic() { int prevX = tailX[0]; int prevY = tailY[0]; int prev2X, prev2Y; tailX[0] = x; tailY[0] = y; for (int i = 1; i < nTail; i++) { prev2X = tailX[i]; prev2Y = tailY[i]; tailX[i] = prevX; tailY[i] = prevY; prevX = prev2X; prevY = prev2Y; } if (x >= width) x = 0; else if (x < 0) x = width - 1; if (y >= height) y = 0; else if (y < 0) y = height - 1; for (int i = 0; i < nTail; i++) if (tailX[i] == x && tailY[i] == y) gameOver = true; if (x == fruitX && y == fruitY) { score += 10; fruitX = rand() % width; fruitY = rand() % height; nTail++; } } int main() { Setup(); while (!gameOver) { Draw(); Input(); Logic(); Sleep(10); } return 0; } 2. 数据结构实现实现一个二叉树： cpp 复制 #include struct Node { int data; Node* left; Node* right; }; Node* CreateNode(int data) { Node* newNode = new Node(); newNode->data = data; newNode->left = newNode->right = nullptr; return newNode; } void PrintTree(Node* root) { if (root == nullptr) return; PrintTree(root->left); std::cout << root->data << " "; PrintTree(root->right); } int main() { Node* root = CreateNode(1); root->left = CreateNode(2); root->right = CreateNode(3); root->left->left = CreateNode(4); root->left->right = CreateNode(5); PrintTree(root); return 0; } 6. 课程评价优点：内容全面，涵盖C++的核心知识点。实战导向，适合快速上手和应用。适合初学者与进阶开发者。注意事项：需要一定的编程基础。课程难度较高，建议循序渐进学习。

程序员鸡翅-Java微服务从0到1带你做社区项目实战获课：weiranit.fun/14054/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ “程序员鸡翅 - Java 微服务从 0 到 1 带你做社区项目实战” 是一个通过 Java 微服务架构构建社区项目的实践课程，以下是对该项目的相关介绍：项目背景与需求社区项目旨在为用户提供交流、分享平台，主要有用户管理、帖子发布、评论互动等功能。通过微服务架构将不同功能模块拆分成独立服务，便于开发和维护。技术选型 Spring Boot：构建微服务的基础框架。 Spring Cloud：提供服务发现、配置管理、断路器等微服务治理功能。 MySQL：作为关系型数据库，存储用户、帖子、评论等数据。 Redis：用于缓存热点数据，提升系统性能。 Docker：实现容器化部署，简化环境配置。项目搭建环境准备：安装 JDK 1.8 及以上版本、Maven 3.6 及以上版本、IntelliJ IDEA 或其他 Java 开发 IDE，Docker（可选，用于容器化部署）。创建父工程：使用 Spring Initializr 创建一个 Maven 父工程，选择合适的依赖管理。模块划分：在父工程下创建四个子模块，分别对应用户服务、帖子服务、评论服务和通知服务。公共模块：创建一个公共模块，存放各服务共用的实体类、工具类等。服务实现用户服务数据库设计：创建用户表，包含 id、username、password、email 等字段。接口设计：定义如 /user/register、/user/login、/user/info 等用户相关的 RESTful API。业务实现：使用 Spring Boot 实现接口，通过 MyBatis 进行数据库操作。帖子服务数据库设计：创建帖子表，包含 id、title、content、userid、createtime 等字段。接口设计：定义 /post/publish、/post/update、/post/delete 等帖子相关的 RESTful API。业务实现：使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现。评论服务数据库设计：创建评论表，包含 id、postid、userid、content、createtime 等字段。接口设计：定义 /comment/add、/comment/delete 等评论相关的 RESTful API。业务实现：使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现。通知服务数据库设计：创建通知表，包含 id、senderid、receiverid、content、createtime 等字段。接口设计：定义 /notification/send、/notification/list 等通知相关的 RESTful API。业务实现：使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现。微服务治理服务发现：使用 Eureka Server 实现服务注册与发现，各服务启动时自动注册到 Eureka Server。配置管理：使用 Spring Cloud Config 实现集中配置管理，统一管理各服务的配置文件。断路器：使用 Hystrix 实现断路器功能，防止服务雪崩。路由与负载均衡：使用 Zuul 实现服务路由与负载均衡，对外提供统一的 API 网关。部署与测试容器化部署：使用 Docker 将各服务打包成镜像，通过 Docker Compose 进行统一部署。测试：进行单元测试、集成测试和性能测试，确保系统稳定可靠。

高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战（已完结获课：weiranit.fun/14292/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 《高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战》是一门专注于Prometheus监控系统的实战课程，旨在帮助运维人员掌握企业级监控系统的搭建、配置和管理。以下是课程的主要内容概述： 1.Prometheus基础 Prometheus简介：了解Prometheus的基本概念、架构和核心组件。 Prometheus的优势：与其他监控工具（如Zabbix、Nagios）的对比，Prometheus的独特优势。 Prometheus的核心组件：Prometheus Server、Exporters、Alertmanager、Pushgateway等。 2.Prometheus安装与配置环境准备：安装Prometheus所需的环境和依赖。 Prometheus Server安装：通过二进制包、Docker等方式安装Prometheus Server。配置文件详解：深入讲解prometheus.yml配置文件，包括全局配置、抓取配置、报警规则等。数据存储与持久化：Prometheus的本地存储机制及如何配置远程存储（如Thanos、Cortex）。 3.监控目标与Exporters Exporters简介：了解常用的Exporters（如Node Exporter、Blackbox Exporter、MySQL Exporter等）。自定义Exporter：如何编写自定义Exporter来监控特定的应用或服务。服务发现：Prometheus的服务发现机制，支持静态配置、DNS、Kubernetes等多种方式。 4.PromQL查询语言 PromQL基础：学习PromQL的基本语法和常用查询操作。聚合与函数：掌握PromQL中的聚合操作（如sum、avg、count等）和内置函数。实战案例：通过实际案例学习如何使用PromQL进行监控数据的查询与分析。 5.告警与Alertmanager 告警规则配置：如何定义告警规则，设置阈值和条件。 Alertmanager配置：Alertmanager的安装与配置，包括路由、分组、抑制等功能。告警通知：配置多种告警通知方式（如邮件、Slack、PagerDuty等）。告警管理：如何处理告警的静默、抑制和恢复。 6.Grafana可视化 Grafana简介：Grafana的基本概念与安装。数据源配置：将Prometheus作为Grafana的数据源。仪表盘创建：通过Grafana创建丰富的监控仪表盘，展示关键指标。模板与变量：使用Grafana的模板和变量功能，创建动态仪表盘。 7.Prometheus与Kubernetes集成 Kubernetes监控需求：了解Kubernetes集群的监控需求。 Prometheus Operator：使用Prometheus Operator在Kubernetes中部署和管理Prometheus。 ServiceMonitor与PodMonitor：通过ServiceMonitor和PodMonitor自动发现和监控Kubernetes中的服务与Pod。 Kubernetes集群监控实战：通过实际案例学习如何监控Kubernetes集群的各个组件（如API Server、kubelet、etcd等）。 8.Prometheus高可用与扩展 Prometheus高可用架构：如何通过多实例、联邦集群等方式实现Prometheus的高可用。远程存储与Thanos：使用Thanos实现Prometheus的长期存储和全局查询。水平扩展：如何通过分片、联邦等方式扩展Prometheus的监控能力。 9.性能优化与故障排查 Prometheus性能优化：如何优化Prometheus的查询性能、存储性能和抓取性能。常见问题排查：Prometheus常见问题的排查与解决方法，如抓取失败、存储问题、查询超时等。 10.企业级实战案例微服务架构监控：如何监控微服务架构中的各个组件（如API Gateway、Service Mesh等）。数据库监控：监控MySQL、PostgreSQL、Redis等常见数据库。云原生监控：在云原生环境中（如AWS、Azure、GCP）使用Prometheus进行监控。大规模集群监控：如何在大规模集群中部署和管理Prometheus，确保监控系统的稳定性和可扩展性。 11.课程总结与进阶学习课程总结：回顾课程中的关键知识点和实战经验。进阶学习建议：推荐进一步学习的资源和技术方向，如Prometheus源码分析、自定义插件开发等。课程特点：实战导向：课程内容以实际操作为主，结合大量企业级实战案例，帮助学员快速掌握Prometheus的实战技能。全面覆盖：从基础到高级，涵盖Prometheus的各个方面，适合不同层次的运维人员。高薪必备：掌握Prometheus监控系统是当前高薪运维岗位的必备技能，课程内容紧贴企业需求。通过本课程的学习，学员将能够熟练使用Prometheus搭建企业级监控系统，并具备解决实际运维问题的能力，为职业发展打下坚实基础。

黑马AI大模型应用开发训练营第二期获课：weiranit.fun/14296/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程。以下是对该课程的详细解析：一、课程概述目标：培养具备AI大模型应用开发能力的专业人才，满足市场对AI技术人才的需求。内容：涵盖AI大模型的基础理论、核心技术、应用开发、实战演练等多个方面。形式：线下授课，结合线上资源，提供全方位的学习支持。二、课程特色实战导向：课程注重实战操作，通过项目驱动教学，让学员在项目中学习和掌握AI大模型的应用开发技能。名师授课：由经验丰富的AI专家和讲师授课，确保教学质量和效果。全面覆盖：课程内容全面覆盖AI大模型的基础理论、核心技术、应用开发等方面，为学员提供完整的知识体系。就业保障：提供就业推荐服务，帮助学员顺利进入AI领域就业。三、课程内容黑马AI大模型应用开发训练营第二期的课程内容可能包括以下几个方面： AI大模型基础理论：介绍AI大模型的基本概念、发展历程、技术特点等。核心技术解析：深入讲解AI大模型的算法原理、模型训练、优化技巧等核心技术。应用开发实战：通过实际案例和项目，让学员亲手操作，掌握AI大模型的应用开发流程和方法。实战演练：提供多个实战项目，让学员在项目中锻炼和提升AI大模型应用开发能力。就业指导：提供简历指导、面试技巧、职业规划等方面的指导，帮助学员顺利就业。四、学习收获完成黑马AI大模型应用开发训练营第二期的学习后，学员将能够：全面了解AI大模型的基础理论和核心技术。掌握AI大模型的应用开发流程和方法。具备独立完成AI大模型应用开发项目的能力。提升在AI领域的就业竞争力，顺利进入AI领域就业。五、适合人群该课程适合以下人群学习：对AI大模型应用开发感兴趣的学生或职场人士。希望提升自己在AI领域技能水平的专业人士。有志于从事AI大模型应用开发相关工作的求职者。六、总结黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程，具有实战导向、名师授课、全面覆盖、就业保障等特色。通过该课程的学习，学员将能够全面掌握AI大模型的应用开发技能，提升在AI领域的就业竞争力。

王道2024C++训练营62期|价值2万获课：weiranit.fun/14308/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 关于“王道2024C++训练营62期”的价值及其相关内容，以下是我根据公开信息整理的回答：一、课程价值王道2024C++训练营62期被标价为价值2万，这通常意味着该课程提供了一系列高质量的教学资源和服务，旨在帮助学员全面掌握C++编程技能，提升就业竞争力。具体价值体现在以下几个方面：系统课程：训练营提供从C++基础到高级、从理论到实践的全面课程，帮助学员建立扎实的编程基础。实战项目：通过多个实战项目，让学员在项目中学习和应用C++编程技能，提升实战能力。就业指导：提供简历指导、面试技巧等就业指导服务，帮助学员顺利就业。学习社群：建立学习社群，方便学员之间交流学习心得，互相鼓励、共同进步。二、课程特色高三式管理模式：训练营采用高三式的管理模式，确保学员有充足的学习时间和良好的学习氛围。专业师资：由经验丰富的C++开发专家和讲师授课，确保教学质量。优化课程大纲：相比之前的版本，训练营对课程大纲进行了优化，更加注重基础知识的夯实和实战能力的提升。早鸟优惠：训练营通常提供早鸟优惠政策，鼓励学员提前报名并享受优惠。三、学员反馈与就业数据根据公开发布的信息，王道训练营的学员反馈普遍较好，许多学员在完成课程后成功找到了满意的工作。例如，王道训练营发布的就业数据显示，其C++班级的学员平均年薪较高，且大部分学员的年薪都超过了行业平均水平。四、总结王道2024C++训练营62期作为一个价值2万的培训课程，提供了全面的C++编程技能培训、实战项目演练、就业指导服务以及学习社群支持。其专业的师资团队、优化后的课程大纲以及良好的学员反馈和就业数据，都表明该课程具有较高的教学质量和价值。对于希望全面掌握C++编程技能并提升就业竞争力的学员来说，王道2024C++训练营62期是一个值得考虑的选择。系统全面的课程体系：该课程涵盖了C++基础、数据结构与算法、计算机网络、操作系统、数据库等多个方面，为学员提供了从入门到精通的完整学习路径。课程内容的广度和深度确保了学员能够全面掌握C++编程的核心技能。实战导向的教学模式：课程注重实战操作，通过大量的项目练习和案例分析，帮助学员将理论知识应用于实际开发中。实战导向的教学模式有助于提升学员的编程能力和解决问题的能力。专业的师资团队：王道训练营拥有经验丰富的C++开发专家和讲师团队，他们具备深厚的技术功底和丰富的教学经验。专业的师资团队能够确保教学质量，为学员提供高质量的教学服务。良好的就业前景： C++作为一种广泛应用于游戏开发、嵌入式系统、后台开发等领域的编程语言，其就业前景广阔。王道训练营的学员在完成课程后，通常能够获得较好的就业机会和薪资待遇。二、价值2万的合理性分析高质量的教学资源：王道训练营提供了系统全面的课程体系、实战导向的教学模式和专业的师资团队，这些都是高质量的教学资源。这些资源需要投入大量的人力、物力和财力来开发和维护，因此课程价值较高是合理的。就业竞争力的提升：通过参加王道训练营的课程，学员能够全面掌握C++编程技能，提升自己在就业市场上的竞争力。这种竞争力的提升往往能够带来更好的就业机会和薪资待遇，因此课程价值较高也是值得的。

Django＋小程序技术打造微信小程序助手（完结）获课:weiranit.fun/1424/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ Django + 小程序技术打造微信小程序助手（完结）本课程将带领你使用 Django 框架和微信小程序技术，从零开始开发一个功能完善的微信小程序助手。课程内容涵盖 Django 后端开发、微信小程序前端开发、前后端交互、项目部署等，最终你将拥有一个属于自己的微信小程序项目。课程目标: 掌握 Django 框架的核心知识和开发技巧掌握微信小程序开发的基础知识和技能能够独立开发一个完整的微信小程序项目了解前后端分离的开发模式掌握项目部署的基本流程课程内容: 一、 Django 后端开发 Django 基础 Django 简介与环境搭建 Django 项目结构与配置 Django 视图与 URL 配置 Django 模板语言 Django 模型与数据库操作 Django REST framework RESTful API 简介 Django REST framework 核心组件序列化与反序列化视图集与路由器认证与权限控制小程序助手后端功能开发用户管理模块数据统计模块消息推送模块文件上传与下载模块第三方 API 接口调用二、微信小程序前端开发微信小程序基础微信小程序简介与开发环境搭建小程序框架与组件小程序页面布局与样式小程序事件处理与数据绑定小程序网络请求与数据缓存小程序助手前端功能开发首页模块用户中心模块数据展示模块消息通知模块设置模块三、前后端交互微信小程序登录微信登录流程解析获取用户信息维护用户登录状态数据交互使用 wx.request 进行网络请求使用 WebSocket 实现实时通信数据加密与安全传输四、项目部署服务器环境搭建 Linux 服务器基本操作 Nginx 配置 MySQL 数据库安装与配置 Django 项目部署使用 Gunicorn 部署 Django 项目使用 Supervisor 管理进程配置 HTTPS 证书小程序发布小程序代码上传与审核小程序版本管理课程特色: 项目驱动学习: 通过开发一个完整的微信小程序项目，将理论知识应用到实际开发中。循序渐进: 从基础到进阶，逐步深入讲解 Django 和小程序开发技术。注重实战: 课程中包含大量代码示例和实战案例，帮助你快速掌握开发技能。配套资源: 提供完整的项目代码、学习资料和在线答疑服务。适合人群: 对 Python 和 Django 感兴趣的开发者想要学习微信小程序开发的开发者想要开发个人微信小程序项目的爱好者学习收获: 掌握 Django 和微信小程序开发技能拥有一个属于自己的微信小程序项目提升全栈开发能力为职业发展增添筹码

微信小程序电商实战从前端到后端的全流程精讲（前后端分离架构获课：weiranit.fun/1459/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 微信小程序电商实战：从前端到后端的全流程精讲（前后端分离架构）本课程将带你从零开始，使用微信小程序技术和前后端分离架构，开发一个功能完整的电商小程序。课程内容涵盖小程序前端开发、后端 API 接口开发、数据库设计、项目部署等，最终你将拥有一个属于自己的电商小程序项目。课程目标: 掌握微信小程序开发的核心知识和技能掌握 Node.js 和 Express 框架开发后端 API 接口掌握 MySQL 数据库设计与操作理解前后端分离的开发模式能够独立开发和部署一个完整的电商小程序项目课程内容: 一、项目概述与准备工作项目需求分析与功能设计技术选型与开发环境搭建微信开发者工具 Node.js 环境 MySQL 数据库 Postman API 测试工具项目目录结构设计与初始化二、微信小程序前端开发小程序基础小程序框架与组件小程序页面布局与样式小程序事件处理与数据绑定小程序网络请求与数据缓存电商小程序前端页面开发首页：轮播图、商品分类、商品列表商品详情页：商品信息、规格选择、加入购物车购物车页面：商品列表、数量修改、结算订单页面：订单列表、订单详情、支付个人中心：用户信息、收货地址、我的订单小程序组件化开发自定义组件开发与使用组件间通信与数据传递小程序性能优化图片懒加载数据缓存代码分包加载三、后端 API 接口开发 Node.js 与 Express 框架基础 Node.js 模块化开发 Express 路由与中间件 RESTful API 设计规范数据库设计与操作 MySQL 数据库安装与配置数据库表结构设计使用 Sequelize ORM 操作数据库电商小程序后端 API 接口开发用户模块：登录、注册、用户信息商品模块：商品列表、商品详情购物车模块：添加商品、修改数量、删除商品订单模块：创建订单、订单列表、订单详情支付模块：微信支付接口对接接口安全与性能优化接口参数校验接口签名验证接口缓存接口限流四、前后端交互微信小程序登录微信登录流程解析获取用户信息维护用户登录状态数据交互使用 wx.request 进行网络请求使用 WebSocket 实现实时通信数据加密与安全传输五、项目部署服务器环境搭建 Linux 服务器基本操作 Nginx 配置 MySQL 数据库安装与配置后端项目部署使用 PM2 部署 Node.js 项目配置 HTTPS 证书小程序发布小程序代码上传与审核小程序版本管理课程特色: 项目驱动学习: 通过开发一个完整的电商小程序项目，将理论知识应用到实际开发中。循序渐进: 从基础到进阶，逐步深入讲解微信小程序和后端开发技术。注重实战: 课程中包含大量代码示例和实战案例，帮助你快速掌握开发技能。配套资源: 提供完整的项目代码、学习资料和在线答疑服务。适合人群: 对微信小程序开发感兴趣的开发者想要学习 Node.js 和 Express 框架的开发者想要开发个人电商小程序项目的爱好者学习收获: 掌握微信小程序和 Node.js 开发技能拥有一个属于自己的电商小程序项目提升全栈开发能力为职业发展增添筹码

马哥高端Go语言百万并发高薪班/微服务/分布式高可用/Go高并发获课：weiranit.fun/1922/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 马哥高端 Go 语言百万并发高薪班：微服务/分布式高可用/Go 高并发本课程由马哥教育倾力打造，旨在培养具备百万并发处理能力的 Go 语言高端人才。课程内容涵盖 Go 语言核心技术、微服务架构、分布式系统、高可用设计、高并发处理等，并结合大量企业级实战案例，帮助你快速掌握 Go 语言开发精髓，斩获高薪 offer。课程目标: 掌握 Go 语言核心技术，具备扎实的编程功底深入理解微服务架构设计理念，掌握主流微服务框架掌握分布式系统核心技术，具备分布式系统设计和开发能力掌握高可用设计原则，能够构建高可用系统掌握高并发处理技术，能够应对百万级并发场景具备企业级项目实战经验，能够快速上手工作课程内容: 一、 Go 语言核心技术 Go 语言基础 Go 语言特性与应用场景 Go 语言开发环境搭建 Go 语言基础语法 Go 语言数据类型 Go 语言控制语句 Go 语言函数 Go 语言面向对象编程 Go 语言进阶 Go 语言并发编程 Go 语言网络编程 Go 语言数据库编程 Go 语言测试与调试 Go 语言性能优化二、微服务架构微服务架构概述微服务架构概念与优势微服务架构挑战与解决方案微服务架构设计原则主流微服务框架 Go Micro gRPC Istio 微服务实战服务注册与发现服务配置中心服务网关服务容错与降级服务监控与追踪三、分布式系统分布式系统概述分布式系统概念与挑战分布式系统一致性协议分布式系统共识算法分布式系统核心技术分布式缓存分布式消息队列分布式数据库分布式文件系统分布式系统实战分布式锁分布式事务分布式 ID 生成器分布式任务调度四、高可用设计高可用设计原则冗余设计故障隔离容错设计自动化运维高可用架构设计负载均衡集群部署异地多活高可用实战服务降级与熔断流量控制与限流故障演练与应急预案五、高并发处理高并发处理技术异步编程非阻塞 I/O 协程与线程池内存模型与锁机制高并发实战高并发 Web 服务开发高并发数据处理高并发消息队列六、企业级项目实战电商系统实战商品服务订单服务支付服务用户服务社交系统实战用户服务好友服务消息服务动态服务直播系统实战直播服务弹幕服务礼物服务用户服务课程特色: 大咖讲师亲授: 由马哥教育资深讲师团队授课，拥有丰富的 Go 语言开发和教学经验。项目驱动学习: 通过多个企业级项目实战，将理论知识应用到实际开发中。循序渐进: 从基础到进阶，逐步深入讲解 Go 语言和分布式系统开发技术。注重实战: 课程中包含大量代码示例和实战案例，帮助你快速掌握开发技能。配套资源: 提供完整的项目代码、学习资料和在线答疑服务。适合人群: 对 Go 语言感兴趣的开发者想要学习微服务架构和分布式系统的开发者想要从事高并发系统开发的开发者想要提升职业竞争力的开发者学习收获: 掌握 Go 语言核心技术，具备扎实的编程功底深入理解微服务架构设计理念，掌握主流微服务框架掌握分布式系统核心技术，具备分布式系统设计和开发能力掌握高可用设计原则，能够构建高可用系统掌握高并发处理技术，能够应对百万级并发场景具备企业级项目实战经验，能够快速上手工作提升职业竞争力，斩获高薪 offer

企业级网络安全与等保2.0【行业剖析+产品方案+项目实战】获课：weiranit.fun/13847/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 企业级网络安全与等保2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析网络安全现状威胁多样化：网络攻击手段日益复杂，包括勒索软件、APT攻击、DDoS攻击等。数据泄露风险：企业数据泄露事件频发，涉及客户信息、财务数据等敏感信息。合规要求：各国政府对网络安全的监管力度加大，企业需遵守相关法律法规。等保2.0概述等保2.0背景：等保2.0是中国网络安全等级保护制度的升级版，旨在提升网络安全防护能力。等保2.0核心要求：分级保护：根据信息系统的重要程度，分为五个等级，实施不同的安全保护措施。全面防护：涵盖物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全等多个层面。动态防御：强调实时监控、应急响应和持续改进。行业挑战技术复杂性：企业需应对多种安全威胁，技术实现复杂。资源投入：网络安全建设需要大量资金和人力资源。合规压力：企业需不断调整安全策略以满足等保2.0的要求。二、产品方案网络安全产品防火墙：部署下一代防火墙（NGFW），提供深度包检测、入侵防御等功能。入侵检测与防御系统（IDS/IPS）：实时监控网络流量，检测并阻止潜在攻击。终端安全：部署终端检测与响应（EDR）解决方案，保护终端设备免受恶意软件侵害。数据加密：采用数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。安全管理平台安全信息与事件管理（SIEM）：集中收集、分析和关联安全事件，提供实时告警和响应。漏洞管理：定期扫描和修复系统漏洞，降低被攻击的风险。身份与访问管理（IAM）：实施多因素认证（MFA）和最小权限原则，确保只有授权用户才能访问敏感资源。等保2.0合规解决方案等保测评服务：提供专业的等保测评服务，帮助企业识别安全差距并制定整改方案。安全培训：为员工提供网络安全培训，提升整体安全意识。应急响应：建立应急响应机制，确保在安全事件发生时能够快速反应和恢复。三、项目实战项目背景企业概况：某大型金融机构，拥有庞大的客户数据和复杂的IT基础设施。项目目标：提升网络安全防护能力，满足等保2.0三级要求。项目实施需求分析：深入了解企业的业务需求和安全现状，制定详细的安全需求分析报告。方案设计：根据等保2.0要求，设计全面的网络安全解决方案，包括网络架构优化、安全产品部署、安全管理平台建设等。部署与实施：分阶段部署安全产品，确保系统平稳过渡。实施过程中，进行严格的测试和验证。等保测评：邀请第三方测评机构进行等保测评，确保系统符合等保2.0三级要求。项目成果安全防护能力提升：通过部署先进的安全产品和管理平台，企业的网络安全防护能力显著提升。合规达标：成功通过等保2.0三级测评，满足监管要求。应急响应能力增强：建立了完善的应急响应机制，能够在安全事件发生时快速反应和恢复。四、总结企业级网络安全建设是一个复杂而持续的过程，需要综合考虑技术、管理和合规等多个方面。等保2.0为企业提供了明确的安全要求和指导，通过合理的产品方案和项目实战，企业可以有效提升网络安全防护能力，确保业务的安全稳定运行。

零基础，Scala系统入门与实战获课：weiranit.fun/5005/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 入门篇 Scala 简介1：Scala 即 Scalable Language，是运行在 Java 虚拟机上的多范式编程语言，融合了面向对象编程和函数式编程的特性，能与 Java 无缝互操作，有强大的类型系统和表达能力。环境搭建2 安装 JDK：Scala 运行依赖 Java 环境，需先从 Oracle 官网或 OpenJDK 等渠道下载安装适合系统的 JDK。下载 Scala：访问 Scala 官方网站，根据操作系统下载对应的 Scala 安装包。解压配置：将安装包解压到指定目录，把 Scala 的 bin 目录添加到系统的 PATH 环境变量中。测试安装：在命令行输入scala -version，若显示版本号则安装成功。基础语法学习变量和常量2：使用var声明变量，val声明常量，且都需指定类型，变量必须先初始化，如val age: Int = 25，var name: String = "Alice"。数据类型2：有整数类型（Byte、Short、Int、Long）、浮点类型（Float、Double）、字符类型（Char）、Unit 类型、Null 类型和 Nothing 类型等。运算符2：支持算术、关系、逻辑、赋值、位运算符等。控制结构6：有条件语句if-else、循环语句for和while，还有模式匹配match。函数和面向对象编程2 函数：是一等公民，用def关键字定义，可赋值或传递，如def add(a: Int, b: Int): Int = a + b。面向对象：支持类、对象、继承、封装和多态，用class定义类，new创建对象。集合2：提供 List、Set、Map 等丰富集合类，支持添加、删除、查找元素等操作，还可用高阶函数等处理集合数据。实战篇 Web 开发实战选择框架：可使用 Play Framework、Akka HTTP 等 Scala Web 框架1。构建项目：以 Play Framework 为例，用 SBT 或 Maven 构建项目，定义路由、控制器、视图，实现用户注册登录、数据展示等功能。数据处理实战结合框架：利用 Scala 与 Spark 的紧密结合进行大数据处理5。数据处理流程：从文件、数据库等读取数据，用 Scala 函数式编程特性和 Spark 的 RDD、DataFrame 进行转换、过滤、聚合等操作，最后将结果存储或展示。并发编程实战使用并发库：如 Akka 框架1。实现并发功能：创建 Actor 处理并发任务，利用 Future/Promise 处理异步操作，实现多任务并发执行、消息传递等功能。学习资源推荐官方文档：Scala 官方网站的文档全面详细，是深入学习的好资料2。书籍：《Scala 开发快速入门》《Scala 函数式编程》等27。在线平台：Coursera、Udemy 上有相关课程，CSDN、Stack Overflow 有丰富的教程、案例和问答7。以下是 Scala 开发的快速入门内容：基础环境配置安装 JDK：Scala 运行在 Java 虚拟机（JVM）之上，所以需要先安装 Java Development Kit（JDK）。可以从Oracle 官方网站或OpenJDK官网下载适合你操作系统的 JDK 版本，并按照安装向导进行安装。安装完成后，在命令行中输入java -version验证是否安装成功。安装 Scala：访问Scala 官方网站，根据你的操作系统下载对应的 Scala 安装包。下载完成后，将安装包解压到你希望安装的目录。然后，将 Scala 的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。在命令行中输入scala -version，若能正确显示 Scala 的版本信息，则说明安装成功。基本语法变量定义可变变量：使用var关键字定义可变变量，例如var x: Int = 10，表示定义了一个名为x的整数类型变量，初始值为 10，后续可以对其重新赋值。不可变变量：使用val关键字定义不可变变量，如val y: String = "Hello"，定义了一个名为y的字符串类型常量，值为 "Hello"，不能再被重新赋值。数据类型数值类型：包括Byte、Short、Int、Long、Float、Double等，用于表示不同范围和精度的数字。字符类型：Char用于表示单个字符，如val c: Char = 'a'。布尔类型：Boolean只有true和false两个值。字符串类型：String用于表示字符串，可以使用双引号或三引号创建，如val str1 = "Hello Scala"，val str2 = """This is a multi-line string"""。表达式和运算符算术运算符：+（加法）、-（减法）、*（乘法）、/（除法）、%（取模）等。关系运算符：>（大于）、<（小于）、>=（大于等于）、<=（小于等于）、==（等于）、!=（不等于）。逻辑运算符：&&（逻辑与）、||（逻辑或）、!（逻辑非）。控制结构 if-else语句：用于条件判断，例如val num = 10; if (num > 5) println("大于5") else println("小于等于5")。 for循环：用于遍历集合或执行固定次数的循环，如for (i <- 1 to 5) println(i)会输出 1 到 5 的数字。 while循环：只要条件为真就会持续循环，var i = 0; while (i < 5) { println(i); i += 1 }。函数与类函数定义：使用def关键字定义函数，格式为def functionName(parameters): returnType = { function body }。例如def add(a: Int, b: Int): Int = a + b定义了一个名为add的函数，接受两个整数参数并返回它们的和。定义：使用class关键字定义类，类中可以包含属性和方法。例如class Person { var name: String = ""; def sayHello(): Unit = println("Hello, my name is " + name) }定义了一个Person类，有一个name属性和sayHello方法。集合操作列表（List）：是不可变的有序集合。可以使用List()创建列表，如val list = List(1, 2, 3, 4, 5)。可以通过索引访问元素，也可以使用head、tail等方法获取列表的头部元素和尾部列表。可变列表（MutableList）：需要导入scala.collection.mutable.MutableList，可以动态添加和删除元素，如import scala.collection.mutable.MutableList; val mutableList = MutableList(1, 2, 3); mutableList += 4。映射（Map）：用于存储键值对。不可变映射使用Map()创建，如val map = Map("key1" -> "value1", "key2" -> "value2")。可以通过键获取值，如map("key1")。可变映射需要导入scala.collection.mutable.Map。简单示例下面是一个简单的 Scala 程序示例，用于计算两个整数的和并打印结果：scala object Main { def main(args: Array[String]): Unit = { val num1 = 10 val num2 = 20 val sum = add(num1, num2) println(s"The sum of $num1 and $num2 is $sum") } def add(a: Int, b: Int): Int = a + b} 将上述代码保存为 Main.scala 文件，在命令行中进入该文件所在目录，使用 scalac Main.scala 命令进行编译，然后使用 scala Main 命令运行程序，即可看到输出结果。

王争的算法训练营(最新第5期) 获课：weiranit.fun/5069/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 课程内容3 基础数据结构和算法：涵盖复杂度分析、数组、链表、栈、队列、递归、分治、排序、二分查找、哈希表、二叉树、堆、字符串匹配等基础知识讲解。题型套路与技巧：针对刷题和大厂算法面试，总结了各种题型、套路和解题技巧，还包含 200 道 LeetCode 真题的详细讲解。课程示例第一周：有复杂度分析、纯编程题和找规律题的课程，以及相应的配套习题课和直播写代码课程。第五周：包括递归和分治、排序的基础知识和题型套路讲解，还有配套习题和直播习题课。第十周：讲解 DFS&BFS 的基础知识和题型套路、海量数据处理，同样设有配套习题和相关直播课程。教学优势1 严谨的教学体系：课程内容系统全面，从基础到进阶逐步深入，涵盖算法基础知识、数据结构、算法设计技巧等方面，还针对不同水平学员提供定制化课程。实战导向：包含大量经典案例和实战项目，项目覆盖数据分析、机器学习、网络编程等多个领域，难度从基础到高级逐步提升，精选 LeetCode 等平台题目和实际工作中的算法难题。优质师资：王争老师有多年软件开发和算法研究经验，毕业于知名大学计算机专业，曾在知名互联网公司担任高级工程师，参与过许多大型项目开发。授课团队也都是具有丰富教学经验和实战经验的优秀讲师。互动式教学：采用互动式教学模式，鼓励学员参与课堂讨论，讲师耐心解答学员问题，还提供在线答疑、作业批改等服务。浓厚的学习氛围：注重营造良好的学习氛围，学员可相互交流、共同探讨算法难题，激发学习动力，在交流中共同进步。相关课程可以通过极客时间等正规平台进行购买学习，以获得正版服务和更好的学习体验。不建议通过非正规渠道获取课程资源。初学者编程基础薄弱或零基础：课程从基础数据结构和算法讲起，如数组、链表、栈、队列等，用简单易懂的语言和大量实例帮助学员理解概念，即使没有太多编程经验也能跟上34。想培养算法思维：训练营注重理论与实践结合，通过大量实战练习和案例分析，引导学员学会如何思考算法问题、分析问题本质并找到解决方案，帮助初学者建立算法思维模式12。准备入门计算机领域：对计算机领域感兴趣，准备进入该领域学习或工作的人，通过参加算法训练营，可以系统了解算法基础知识，为后续学习专业课程或求职打下基础。有一定基础的学习者在校学生备考或参加竞赛：计算机相关专业的学生，有一定编程基础和算法知识，想进一步提升算法能力以应对期末考试、考研复试，或参加 ACM-ICPC、CCPC、蓝桥杯等算法竞赛，训练营提供的题型套路、解题技巧和大量真题讲解，能帮助他们提高竞赛成绩。职场人士提升技能：已经从事软件开发等相关工作，但在算法方面有欠缺，希望提升算法能力来优化工作中的代码性能、解决复杂业务问题的职场人士。训练营的实战项目和案例涵盖多个领域，能让他们将算法知识应用于实际工作场景，提升工作能力2。准备技术面试的人员：无论是想跳槽到更好的公司，还是希望在当前公司获得技术晋升，算法都是技术面试的重要内容。王争的算法训练营针对大厂算法面试总结了很多经验和技巧，学员通过学习和练习，能更好地应对面试中的算法问题，提高面试通过率124。进阶学习者追求技术突破：有多年编程经验和扎实算法基础，不满足于现有水平，想深入学习高级算法和数据结构，如拓扑排序、最短路径、B + 树等的学习者。训练营的高级内容可以开拓他们的视野，提升算法思维3。从事算法研究或高端开发：计划从事算法研究、人工智能、大数据等前沿领域工作的人，需要更深入的算法知识和技能。算法训练营能帮助他们进一步提升算法功底，为从事相关高端工作做好准备。王争的算法训练营通常采用 10 周的课程设置，具体课程安排如下3：第 0-2 周预习：时间、空间复杂度分析；如何调试程序。第 3-4 周数组、链表：数组、链表原理讲解、实战应用；设计变长数组；数组与链表的结合应用；常考面试题目精讲。第 5-6 周栈、队列：栈、队列原理讲解；常见变形（双端队列等）与应用；表达式计算系列问题；单调栈、单调队列（选学）；常考面试题目精讲。第 7-8 周哈希表、集合、映射：哈希表的原理与实现；无序集合、映射的实现与应用；实战：实现一个 LRU；常考面试题目精讲。第 9-10 周递归、分治：递归的本质与基本实现形式；分治：子问题的划分与合并；分治算法的应用；常考面试题目精讲。除了以上的课程内容，训练营还通过直播答疑、助教答疑、随堂自测、阶段考试、不定期分享等形式帮助学员巩固学习3。学员每周需要投入 2-4 小时来观看课程视频，课后需花 4-8 小时完成当周作业3。

AI Agent智能应用从0到1定制开发(完结) 获课：weiranit.fun/5047/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI Agent 智能应用：从 0 到 1 定制开发，开启智能时代新篇章在人工智能飞速发展的当下，AI Agent 智能应用已成为各行业提升效率、优化决策的关键工具。本项目 “AI Agent 智能应用从 0 到 1 定制开发” 旨在为开发者打造一套完整指南，助力其从零起步，逐步掌握 AI Agent 的定制开发流程。无论你是初涉该领域的新手，还是经验丰富的开发者，本项目都能提供极具价值的指导与实践经验，让你在智能应用开发道路上稳步迈进。 AI Agent 开发关键技术领域自动化技术：AI Agent 通过自动化执行重复性任务，能显著提升工作效率，降低人力成本。比如在数据录入、文件整理等繁琐工作中，它可快速准确地完成，解放人力去处理更具创造性和价值的事务。智能决策算法：基于复杂算法，AI Agent 能够进行数据分析和决策支持。在企业面临市场策略制定、资源分配等决策时，它能通过对大量数据的分析，提供有价值的洞察，辅助决策者做出更优选择。自然语言处理（NLP）：许多 AI Agent 具备理解和生成自然语言的能力，使其能与人类用户流畅交流。像智能客服，能理解用户的自然语言提问，并给出准确回答，提供 24/7 的客户支持，解答用户疑问，提升客户满意度。机器学习（ML）：AI Agent 利用机器学习技术从经验中学习，不断优化自身性能，实现自我提升。例如在图像识别领域，通过不断学习新的图像样本，提高识别的准确率和效率。个性化服务：它能够根据用户的行为和偏好，提供个性化的服务体验。如音乐、视频推荐平台的 AI Agent，会根据用户的历史播放记录，精准推送符合用户口味的内容。可扩展性设计：AI Agent 采用模块化设计，方便扩展新功能或适应不同规模的需求。当企业业务发展，需要增加新的业务逻辑或服务时，可轻松对 AI Agent 进行扩展。实时响应机制：能提供快速的实时响应，满足紧急任务的需求。在金融交易、医疗急救等对时间要求极高的场景中，快速响应至关重要，AI Agent 可以及时处理相关信息，为决策提供支持。项目及技术应用场景企业管理：AI Agent 可自动化处理日常事务，如数据分析、报告生成等。它能快速收集和分析企业各部门的数据，生成详细的分析报告，帮助企业提高管理效率，让管理者更清晰地了解企业运营状况。客户服务：借助自然语言处理技术，提供 24/7 不间断的客户支持。能快速理解客户问题，并给出准确解答，有效提升客户满意度，同时降低企业的客服人力成本。医疗健康：辅助医生进行诊断，提供决策支持。通过分析患者的病历、检查报告等数据，为医生提供诊断建议，帮助医疗机构优化资源配置，提高医疗服务质量。金融科技：进行风险评估、投资建议等。在投资领域，AI Agent 能综合分析市场行情、企业财务状况等多方面因素，为投资者提供合理的投资建议，帮助金融机构提升决策质量，降低投资风险。智能家居：与智能家居设备交互，提供个性化的家庭管理服务。用户可以通过语音指令让 AI Agent 控制灯光、调节温度、开关家电等，实现更加便捷、舒适的家居生活体验。项目特点全面性：从需求分析到最终部署，提供全流程指导。在需求分析阶段，深入了解客户需求和业务场景；设计阶段，精心规划系统架构和功能模块；开发过程中，严格遵循代码规范和质量标准；测试阶段，进行全面细致的测试，确保软件质量；部署阶段，提供详细的部署方案和技术支持，确保开发者全面掌握 AI Agent 的开发过程。实用性：项目内容紧密结合实际应用场景，提供丰富的实践经验。通过实际案例和项目实战，让开发者快速上手，了解如何将 AI Agent 技术应用到实际业务中，解决实际问题。灵活性：AI Agent 的模块化设计使其具有高度可扩展性。开发者可以根据需求灵活调整和扩展功能，如添加新的业务逻辑、优化算法、对接新的系统等，满足不同客户和业务场景的需求。智能化：集成先进的机器学习和自然语言处理技术，能提供智能化服务。通过不断学习和优化，AI Agent 能够更好地理解用户需求，提供更加精准、智能的服务，满足用户的多样化需求。通过本项目，你将熟练掌握 AI Agent 智能应用的定制开发技术，开启智能时代的新篇章。无论你是希望提升企业效率，还是在智能应用领域有所建树，本项目都将是你不可或缺的指南。探索 AI Agent 智能应用：开启智能新时代在科技飞速发展的当下，AI Agent 智能应用正逐渐崭露头角，成为推动各行业变革的关键力量。它就像一个智能助手，具备自主决策和执行任务的能力，为我们的生活和工作带来了前所未有的便利与创新。今天，就让我们一同深入探索 AI Agent 智能应用的奥秘。一、AI Agent 是什么 AI Agent 是一种基于人工智能技术的智能体，它能够感知环境、处理信息，并根据设定的目标自主地采取行动。简单来说，它就像是一个拥有 “智慧大脑” 的虚拟存在，能够理解我们的需求，并通过一系列智能算法和模型，在复杂的环境中做出最优决策，完成各种任务。与传统的软件程序不同，AI Agent 具有更强的自主性和适应性，能够在动态变化的环境中不断学习和进化。二、核心技术机器学习：机器学习是 AI Agent 的核心技术之一。通过大量的数据训练，AI Agent 能够学习到数据中的模式和规律，从而具备预测、分类、决策等能力。例如，在图像识别领域，AI Agent 可以通过学习大量的图像数据，识别出不同的物体和场景。自然语言处理：让 AI Agent 能够理解和生成人类语言。无论是与用户进行对话，还是处理文本信息，自然语言处理技术都使得 AI Agent 能够与人类进行更加自然、流畅的交互。比如智能客服，能够准确理解用户的问题，并给出恰当的回答。强化学习：强化学习通过让 AI Agent 在与环境的交互中不断尝试和探索，根据获得的奖励反馈来学习最优的行为策略。例如，在自动驾驶领域，AI Agent 可以通过强化学习不断优化驾驶策略，以适应各种路况。三、应用场景智能客服：在电商、金融等行业，AI Agent 充当智能客服，24 小时在线解答用户疑问。它能够快速理解用户的问题，提供准确的答案，大大提高了客户服务的效率和质量。智能办公：帮助处理繁琐的文档整理、数据分析等工作。比如，自动提取文档中的关键信息，生成数据分析报告，让办公更加高效。智能家居：控制家中的各种智能设备，实现智能化的家居生活。用户可以通过语音指令，让 AI Agent 控制灯光、调节温度、播放音乐等。医疗辅助：在医疗领域，AI Agent 可以辅助医生进行疾病诊断、病历分析等工作。通过对大量医疗数据的分析，为医生提供诊断建议，提高诊断的准确性。四、优势与挑战（一）优势高效性：能够快速处理大量数据和复杂任务，大大提高工作效率。准确性：基于强大的算法和模型，AI Agent 的决策和判断更加准确，减少人为错误。 24 小时服务：不受时间和空间限制，随时为用户提供服务。（二）挑战数据隐私和安全：在处理大量数据时，如何保护用户的数据隐私和安全是一个重要问题。算法可解释性：一些复杂的算法决策过程难以理解，如何提高算法的可解释性，让人们信任 AI Agent 的决策，是需要解决的挑战。人才短缺：AI Agent 的开发和应用需要具备专业知识和技能的人才，目前相关人才相对短缺。 AI Agent 智能应用作为人工智能领域的重要发展方向，为我们带来了无限的可能性。虽然目前还面临一些挑战，但随着技术的不断进步和完善，相信在未来，AI Agent 将在更多领域发挥重要作用，为我们创造更加智能、便捷的生活。让我们一起期待 AI Agent 智能应用的精彩未来！

Go从入门到进阶，大厂案全流程实践获课： weiranit.fun/5244/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ Go 语言门环境配置2：访问Golang 官网下载对应操作系统的安装包进行安装。安装完成后，在命令行输入go version验证是否安装成功。基础语法变量与数据类型4：使用var关键字声明变量，Go 支持多种基本数据类型如int、float、bool、string等，还有复合数据类型array、slice、map等。控制流4：有if语句、for循环、switch语句等。例如if age > 18 { fmt.Println("You are an adult.") }。函数4：使用func关键字定义函数，如func greet(name string) string { return "Hello, " + name + "!" }。 Go 语言进阶并发编程3 Goroutines：是 Go 语言实现并发的基本单位，比线程更轻量级，通过go关键字启动，如go func() { fmt.Println("Running in a separate goroutine.") }()。 Channels：用于 Goroutines 间通信的数据管道，可实现数据交换和同步，如ch := make(chan int)创建一个整型通道。 Select 语句：用于处理多个 channel 的接收操作，实现复杂并发逻辑。接口与多态3 接口定义：使用interface关键字定义，如type Shape interface { Area() float64 }。接口实现：类型实现接口中所有方法即实现了该接口，且是隐式实现。多态：不同类型实现相同接口，运行时动态确定调用方法。错误处理3 错误类型：通常是实现了error接口的类型，error接口有Error()方法返回错误描述。错误处理：函数调用时检查返回值错误是否为nil，如if err!= nil { // 处理错误 }。大厂案例全流程实践案例背景1：以某大厂微服务项目为例，处理高并发、大数据量，对性能、可维护性和扩展性要求高。项目需求分析1 性能需求：要处理大量并发请求，保证低延迟、高吞吐量。可维护性：易于维护和扩展，支持模块化和接口设计。设计与实现1 系统架构：采用微服务架构，服务间通过 HTTP 或 gRPC 通信。服务实现：每个服务用 Go 实现，用 Goroutines 处理并发任务，Channels 进行内部通信。数据存储：使用 Go 的数据库驱动如database/sql连接数据库处理数据存取。性能优化1 Profiling 与调优：使用pprof等性能分析工具分析程序，发现并优化瓶颈。并发控制：合理设计 Goroutines 使用，避免资源竞争。测试与部署1 单元测试与集成测试：使用 Go 的testing包编写测试用例进行全面测试。持续集成与部署：配置 CI/CD 流程，实现自动化测试和部署。适合新手学习 Go 语言的教程大纲一、Go 语言简介 Go 语言的起源与发展 Go 语言的特点和优势应用场景介绍二、开发环境搭建下载与安装 Go 语言配置环境变量安装与使用编辑器（如 VS Code、GoLand 等）三、基础语法变量与常量变量声明与初始化常量定义与使用数据类型（整型、浮点型、布尔型、字符串等）运算符与表达式算术运算符关系运算符逻辑运算符赋值运算符流程控制语句 if 语句 for 循环 switch 语句 goto 语句（简要介绍）四、函数函数定义与调用函数参数与返回值函数的多返回值匿名函数与闭包五、数组与切片数组的定义与使用切片的概念与操作创建切片切片的追加与删除切片的遍历六、映射（Map） Map 的定义与初始化 Map 的操作（插入、查找、删除） Map 的遍历七、结构体结构体的定义与实例化结构体字段的访问与修改结构体方法结构体嵌套八、接口接口的定义与实现接口的类型断言接口的组合九、错误处理 Go 语言的错误处理机制使用内置的 error 接口自定义错误类型十、并发编程 Goroutine 的概念与使用 Channel 的使用并发安全问题与解决方法 Select 语句在并发中的应用十一、标准库的使用文件操作（读取、写入、创建、删除）网络编程基础（TCP、UDP）常用标准库介绍（如 fmt、io、os 等）十二、综合实战小型项目实战（如命令行工具、简单 Web 服务器等）项目结构与代码组织代码优化与调试如果你希望对大纲中的某个部分进一步细化，比如详细介绍并发编程的内容，或者补充实战项目的具体需求，都可以随时告诉我。

2025年新版黑马程序员前端学习路线图获课：weiranit.fun/13885/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 基础入门 HTML5 技术：掌握标签语法、排版标签、语义化及 SEO，能用 HTML5 标签搭建页面结构。 CSS3 网页布局：学习选择器、盒模型、浮动、定位、过渡、精灵图等，具备 PC 端网页制作和布局能力。移动 Web 布局：掌握 Flex、REM、媒体查询、vw/vh、Bootstrap、Less 等技术，以及字体图标、平面转换、3D 转换、动画，实现移动端网页制作和布局。阶段案例实战：完成学成在线（PC 端）、小兔鲜儿电商（PC 端 + 移动端）等项目。技术进阶 JavaScript 开发：学习 ES5 到 ES12 的相关知识，掌握 JavaScript 语言和基本编程思想。网页交互：熟练掌握 DOM 操作、网页特效、事件等常用网页交互技术。数据交互 & 异步编程：掌握 ajax、axios、Promise、async、Event loop，具备前后端交互能力。阶段案例实战：完成小兔鲜商品详情、小米购物车等项目，进行 PC 端综合实战项目数据看板 + CMS 系统开发。 Vue 开发框架前置课：学习 Node.js、模块化、npm、webpack，为学习框架做技术支撑。 Vue2.x 核心技术：掌握指令系统、常用选项、组件化、组件通讯、插件等 Vue2.x 开发必备技能。面经全端项目（Vue2.x 全家桶）：使用 vue cli、vue-router、vuex、Element、vant、axios 等开发 H5 端面经浏览 + PC 端内容管理系统。黑马智数项目（微前端 + Vue2+Vue3）：涉及 Vue2.x 全家桶、vue-admin-template、RBAC、组件封装、国际化、性能分析、Vue3.x、Vite、3D 模型、qiankun 微前端等内容。 Vue 原理：深入学习响应式数据、虚拟 DOM、Diff 算法、AST 语法树以及 Vue3 响应式系统。阶段项目实战：完成极客园项目、人力资源项目等。小程序 & 多端开发原生微信小程序开发：通过享 + 生活原生小程序项目，掌握原生小程序、微信 API 详解、腾讯地理定位服务、VantUI 应用。跨平台多端开发：利用 uni-app 开发优医问诊 APP，涉及 Vue3+Pinia、组件封装、微信支付 / 登录、即时通信、地图服务。阶段项目实战：开发智慧商城小程序、小兔鲜儿电商小程序。鸿蒙应用开发鸿蒙应用开发核心技术：学习 ArkTS、ArkUl、基础组件及容器组件、自定义组件、组件化及组件状态、生命周期等鸿蒙开发必备技能。鸿蒙原生应用开发：开发美蔑商城鸿蒙原生应用，掌握一次开发、多端部署、三层工程架构、设备断点适配、电商业务、Hybrid 混合开发、WLAN 和多媒体技术使用、华为应用生态使用。 React & 面试与就业 React.js 核心技术：掌握 JSX、Hooks、组件通信、Redux、Redux-Toolkit，通过极客园自媒体项目（React+TS）进行实践，涉及 React、TypeScript、Vite、Zustand、ReactRouter、Quill。职业发展课：学习职场通识、面试攻略、简历指导、模拟面试。就业加强课：复习常见算法、浏览器原理、Vue 原理、React 原理等面试常见技术问题。在学习前端的过程中，提升代码质量是一个渐进的过程，需要从多个方面入手，以下是一些具体的方法：遵循规范和标准使用统一的代码规范：遵循如 Airbnb JavaScript 风格指南、W3C 的 HTML 和 CSS 规范等业界广泛认可的规范。在团队开发中，还可以制定适合团队的规范，确保所有成员的代码风格一致，提高代码的可读性和可维护性。遵循语义化原则：在 HTML 中，选择合适的标签来表达内容的含义，如使用<header>、<footer>、<nav>等标签来构建页面结构，使代码更易于理解，也有利于搜索引擎优化。在 CSS 和 JavaScript 中，为类名、变量名、函数名等选择有意义的名称，清晰地表达其用途和功能。优化代码结构模块化编程：将代码按照功能划分为不同的模块，每个模块负责一个特定的功能，如将页面的不同功能区域划分为不同的 JavaScript 模块，或者将不同类型的样式定义在不同的 CSS 模块中。这样可以提高代码的可维护性和可复用性。分层架构：在开发复杂的前端应用时，采用分层架构，如将视图层、逻辑层、数据层分离。以 Vue 或 React 项目为例，将组件作为视图层，Vuex 或 Redux 管理状态作为数据层，业务逻辑处理放在中间层，使代码结构更加清晰，各层之间的职责明确。注重代码复用提取通用组件：在开发过程中，将经常使用的界面元素，如按钮、表单、弹窗等，提取为通用组件。以 React 为例，可以使用 React 组件库来创建可复用的组件，提高开发效率和代码质量。利用 CSS 类和函数：在 CSS 中，定义通用的类来实现样式的复用，如定义.btn-primary、.btn-secondary等通用的按钮样式类。在 JavaScript 中，将常用的功能封装成函数，避免重复编写代码。加强代码测试编写单元测试：使用测试框架，如 Jest、Mocha 等，为 JavaScript 函数、组件等编写单元测试，确保每个功能模块的正确性。例如，对一个计算购物车总价的函数进行单元测试，验证不同输入情况下的输出是否正确。进行浏览器兼容性测试：在不同的浏览器和设备上测试代码，确保页面在各种环境下都能正常显示和运行。可以使用浏览器开发者工具进行调试，解决兼容性问题。持续学习和代码审查学习优秀的代码库和框架：研究和学习如 Vue、React、Bootstrap 等优秀的前端代码库和框架的源代码，了解它们的设计思想、架构和编程技巧，从中汲取经验，提升自己的代码水平。参与代码审查：在团队开发中，积极参与代码审查，审查他人的代码可以发现自己可能犯的错误，同时也能从他人的代码中学习到好的做法。接受他人的代码审查，认真对待反馈意见，不断改进自己的代码。

路飞-APP逆向超级大神班第10期获课：weiranit.fun/13808/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 路飞-APP逆向超级大神班第10期课程简介 “路飞-APP逆向超级大神班第10期”是一门专注于移动应用逆向工程的高级课程，旨在帮助学员掌握APP逆向分析的核心技能。课程内容涵盖从基础到高级的逆向工程技术，适合有一定编程基础和逆向工程兴趣的学员。课程内容基础入门逆向工程概述常用工具介绍（如IDA Pro、Jadx、Frida等） Android/iOS系统架构简介静态分析反编译APK/IPA文件分析Smali代码理解ARM汇编语言动态分析使用Frida进行动态调试内存dump与分析实时修改应用行为加密与解密常见加密算法分析解密数据包绕过SSL Pinning 高级技巧反调试技术绕过自动化逆向脚本编写实战案例分析项目实战实际APP逆向分析编写逆向报告团队协作与分享适合人群对移动应用逆向工程感兴趣的开发者有一定编程基础（如Java、Python、C/C++）希望提升逆向分析技能的安全研究人员学习目标掌握APP逆向工程的核心技术能够独立完成复杂APP的逆向分析具备解决实际问题的能力注意事项课程内容涉及法律风险，请确保在合法范围内使用所学知识课程资料仅供学习使用，禁止用于非法用途

新阁教育-最新智能化上位机框架课获课：weiranit.fun/13962/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 新阁教育-最新智能化上位机框架课课程简介 “新阁教育-最新智能化上位机框架课”是一门专注于智能化上位机开发的高级课程，旨在帮助学员掌握最新的上位机开发框架和技术。课程内容涵盖从基础到高级的上位机开发技能，适合有一定编程基础和工业自动化兴趣的学员。课程内容基础入门上位机开发概述常用开发工具介绍（如Visual Studio、Qt、C#等）工业自动化系统简介框架学习最新智能化上位机框架介绍框架架构与设计理念框架的核心组件与模块开发实践使用框架进行项目搭建数据采集与处理实时监控与报警系统开发高级功能多线程与异步编程网络通信与协议解析数据库集成与数据存储智能化应用机器学习与数据分析在上位机中的应用智能化算法集成自动化控制与优化项目实战实际工业项目案例分析项目需求分析与设计团队协作与项目管理适合人群对工业自动化和上位机开发感兴趣的开发者有一定编程基础（如C#、C++、Python）希望提升上位机开发技能的技术人员学习目标掌握最新智能化上位机框架的核心技术能够独立完成复杂上位机系统的开发具备解决实际工业自动化问题的能力注意事项课程内容涉及工业自动化系统，请确保在合法范围内使用所学知识课程资料仅供学习使用，禁止用于非法用途通过本课程的学习，你将能够深入理解智能化上位机开发的内部机制，并具备高级开发能力，成为真正的上位机开发专家。

唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2 获课：weiranit.fun/13783/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2 课程简介 “唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2”是一门专注于人工智能和深度学习的高级课程，旨在帮助学员掌握深度学习的最新理论和技术。课程内容涵盖从基础到高级的深度学习知识，适合有一定编程基础和人工智能兴趣的学员。课程内容基础入门人工智能与深度学习概述常用开发工具介绍（如Python、TensorFlow、PyTorch等）数学基础（线性代数、概率论、微积分）深度学习理论神经网络基础卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）实践应用图像处理与计算机视觉自然语言处理（NLP）强化学习与生成对抗网络（GAN）高级技术模型优化与调参分布式训练与模型部署深度学习在边缘计算中的应用项目实战实际项目案例分析项目需求分析与设计团队协作与项目管理最新研究深度学习最新论文解读前沿技术探讨学术研究与工业应用结合适合人群对人工智能和深度学习感兴趣的开发者有一定编程基础（如Python、C++）希望提升深度学习技能的技术人员学习目标掌握深度学习的最新理论和技术能够独立完成复杂深度学习项目的开发具备解决实际人工智能问题的能力注意事项课程内容涉及人工智能和深度学习，请确保在合法范围内使用所学知识课程资料仅供学习使用，禁止用于非法用途

朝夕教育-vue3.2+vite+vant企业实战-阅读app 获课：weiranit.fun/13868/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 朝夕教育-Vue3.2 + Vite + Vant 企业实战：阅读App 课程简介 “朝夕教育-Vue3.2 + Vite + Vant 企业实战：阅读App”是一门专注于Vue3.2、Vite和Vant技术栈的企业级实战课程，旨在帮助学员掌握现代前端开发的核心技能。课程通过开发一个完整的阅读类App项目，深入讲解Vue3.2、Vite和Vant的使用技巧，适合有一定前端基础并希望提升实战能力的开发者。课程亮点 Vue3.2：学习Vue3.2的最新特性，如Composition API、Teleport、Suspense等。 Vite：掌握下一代前端构建工具Vite的高效开发体验。 Vant：使用Vant UI组件库快速构建移动端应用。企业级实战：通过完整的阅读App项目，学习从需求分析到项目上线的全流程。课程内容基础准备 Vue3.2 核心特性与Composition API Vite 的配置与使用 Vant UI 组件库的引入与使用项目搭建使用Vite初始化Vue3项目配置路由（Vue Router）状态管理（Pinia/Vuex）阅读App核心功能开发首页设计与实现（轮播图、推荐列表）书籍分类与搜索功能书籍详情页（目录、简介、评论）阅读器功能开发（翻页、字体调整、夜间模式）用户中心（登录、注册、书架管理）高级功能数据持久化（LocalStorage/IndexedDB）性能优化（懒加载、代码分割）移动端适配与响应式设计项目部署使用Vite打包项目部署到服务器或静态托管平台（如Vercel、Netlify） CI/CD 自动化部署项目总结与扩展项目代码优化与重构扩展功能讨论（如支付、社交分享）面试常见问题解析适合人群有一定前端基础（HTML/CSS/JavaScript）熟悉Vue2或Vue3的基础知识希望提升企业级项目实战能力的开发者学习目标掌握Vue3.2、Vite和Vant的核心技术能够独立完成企业级移动端项目开发具备从需求分析到项目部署的全流程能力报名方式访问官方网站或联系客服进行报名提供个人信息和相关背景资料完成报名流程并支付课程费用注意事项课程内容涉及企业级项目开发，请确保在合法范围内使用所学知识课程资料仅供学习使用，禁止用于非法用途

OCP-Oracle 数据库认证精品辅导班8期，视频+资料获课：weiranit.fun/13850/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 课程目标虽说是 OCP 专家的课，但往 OCM 大师之上去讲，实现认证 + 技能双重突破，让学员具备成为互联网公司或大型传统企业核心数据库系统工程师的能力，掌握 Oracle 数据库规划、设计、架构，及在 Linux 平台上的数据库日常备份恢复、性能优化、部署监控等技能。课程大纲第一天云时代 DBA4.0 的职业规则大型互联网数据库架构 Oracle12c 标准化安装部署（NON - CDB） Oracle 体系结构解析第二天深入解析数据库打开过程网络配置与排错第三天空间管理 Redo 架构与配置 Redo 优化案例第四天 Undo 深入内部解析 Undo 优化案例 Enqueue 结构理解 Lock 争用第五天 Latch 内幕 Mutex 深入揭密锁的优化案例 Oracle 内存管理内存优化案例第六天 Buffer Cache 结构 Buffer Cache 优化案例 Shared Pool 优化案例第七天备份与恢复原理 RMAN 备份与恢复原量 RMAN 备份与恢复案例密码文件损坏的恢复参数文件损坏的修复第八天 Control file 丢失的恢复 Control file 深入内部解析 SYSTEM 文件头损坏的恢复使用 BBED 跳过归档的恢复第九天使用 BBED 手工修复 block 数据归档模式下缺失 Redo Log 后的恢复恢复 ora - 600 (4193)(4194) 的错误 ORA - 8102 Index Corruption 恢复关于 OCP-Oracle 数据库认证精品辅导班 8 期的视频和资料，不建议通过非正规渠道获取，如一些不明来源的微信分享等，可能存在版权问题以及内容不准确、不完整等情况。如果想学习相关内容，建议通过正规的培训机构报名课程，或者从 Oracle 官方获取学习资源和认证信息。

图灵多个大佬以及项目实战性能调优微服务源码框架并发编程分布式获课：weiranit.fun/13862/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 图灵多位大佬亲授：亿级项目实战 + 性能调优 + 微服务 + 源码框架 + 并发编程 + 分布式课程目标：掌握亿级项目架构设计与实战经验，具备独立负责大型项目的能力。深入理解性能调优方法论，能够解决高并发场景下的性能瓶颈。精通微服务架构设计、开发、部署和治理，构建高可用、可扩展的系统。深度剖析主流开源框架源码，掌握其设计思想和实现原理。掌握并发编程核心技术，编写高效、安全的并发程序。理解分布式系统核心概念和解决方案，具备构建分布式系统的能力。课程内容：第一部分：亿级项目实战项目架构设计：高可用、高并发、可扩展架构设计原则，微服务架构设计，分布式缓存设计，消息队列设计技术栈选型： Spring Cloud 生态圈，Dubbo，Redis，Kafka，Elasticsearch 等实战项目：参与模拟真实亿级流量项目开发，涵盖用户、商品、订单、支付等核心模块第二部分：性能调优性能调优方法论：性能瓶颈分析，性能测试工具，性能优化策略 JVM 性能调优： JVM 内存模型，垃圾回收机制，JVM 参数调优数据库性能调优： SQL 优化，索引优化，分库分表实战项目：对模拟项目进行性能测试和调优，提升系统吞吐量和响应速度第三部分：微服务微服务架构设计：服务拆分，服务治理，服务通信，服务容错 Spring Cloud 实战： Eureka，Ribbon，Feign，Hystrix，Zuul，Config 等组件使用微服务部署与监控： Docker，Kubernetes，Prometheus，Grafana 实战项目：将模拟项目改造成微服务架构，并进行部署和监控第四部分：源码框架 Spring 源码解析： IOC 容器，AOP，事务管理，Spring MVC MyBatis 源码解析： SQL 解析，结果映射，插件机制 Netty 源码解析： NIO 模型，事件驱动，编解码器实战项目：基于源码分析，实现自定义功能扩展第五部分：并发编程并发编程基础：线程，锁，同步工具类，并发容器 Java 并发包： ThreadPoolExecutor，Future，CompletableFuture，Fork/Join 并发编程实战：高并发场景下的线程安全、锁优化、性能提升实战项目：实现高并发场景下的秒杀系统第六部分：分布式分布式系统基础： CAP 理论，一致性协议，分布式事务分布式缓存： Redis 集群，缓存穿透、击穿、雪崩解决方案分布式消息队列： Kafka 集群，消息可靠性保证，消息顺序性保证分布式搜索引擎： Elasticsearch 集群，索引设计，搜索优化实战项目：构建一个分布式电商系统课程特色：大佬亲授：由多位图灵大佬联合授课，分享多年实战经验和独家 insights。项目驱动：通过参与模拟真实亿级流量项目开发，将所学知识应用到实际项目中。源码剖析：深度剖析主流开源框架源码，掌握其设计思想和实现原理。实战演练：每个模块都配有相应的实战项目，帮助学员巩固所学知识。就业指导：提供简历优化、面试辅导等就业指导服务，帮助学员顺利找到心仪工作。适合人群：具备一定 Java 开发基础，希望提升技术深度和广度的开发者希望学习亿级项目架构设计和实战经验的开发者对性能调优、微服务、源码框架、并发编程、分布式感兴趣的开发者课程收益：掌握亿级项目架构设计与实战经验，具备独立负责大型项目的能力。深入理解性能调优方法论，能够解决高并发场景下的性能瓶颈。精通微服务架构设计、开发、部署和治理，构建高可用、可扩展的系统。深度剖析主流开源框架源码，掌握其设计思想和实现原理。掌握并发编程核心技术，编写高效、安全的并发程序。理解分布式系统核心概念和解决方案，具备构建分布式系统的能力。课程形式：直播授课：与大佬实时互动，解决学习难题录播回放：随时随地学习，反复观看实战项目：提供完整的项目代码和数据集社群交流：与同学和老师交流学习心得

黑马Java新版V14.5线下就业班获课：weiranit.fun/13865/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 黑马Java新版V14.5线下就业班课程目标：掌握Java核心技术，具备扎实的编程基础。掌握Java企业级开发技术栈，能够独立完成项目开发。具备良好的编程习惯和代码规范，能够编写高质量代码。具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够快速融入团队。课程内容：第一阶段：Java基础 Java语法基础面向对象编程集合框架 IO流多线程网络编程 JDBC 第二阶段：JavaWeb HTML/CSS/JavaScript Servlet/JSP MVC设计模式 Filter/Listener Ajax jQuery Bootstrap 第三阶段：Java框架 Spring Spring MVC MyBatis Spring Boot Spring Cloud 第四阶段：项目实战电商项目金融项目物流项目社交项目第五阶段：就业指导简历制作面试技巧职业规划课程特色：全新升级：课程内容紧跟企业需求，涵盖最新技术栈。项目驱动：通过多个实战项目，将所学知识应用到实际开发中。名师授课：由经验丰富的讲师授课，分享实战经验和面试技巧。就业保障：与多家企业合作，提供就业推荐服务。适合人群：零基础或有一定编程基础，想学习Java开发的人员。想转行从事Java开发的人员。想提升Java开发技能的人员。课程收益：掌握Java核心技术，具备扎实的编程基础。掌握Java企业级开发技术栈，能够独立完成项目开发。具备良好的编程习惯和代码规范，能够编写高质量代码。具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够快速融入团队。课程形式：线下授课：面对面教学，学习氛围浓厚。小班教学：每个班级人数有限，保证学习效果。项目实战：提供真实的项目案例，进行实战演练。就业指导：提供简历优化、面试辅导等就业指导服务。

Go从入门到进阶，大厂案例全流程实践获课： weiranit.fun/5244/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ Go 语言门环境配置2：访问Golang 官网下载对应操作系统的安装包进行安装。安装完成后，在命令行输入go version验证是否安装成功。基础语法变量与数据类型4：使用var关键字声明变量，Go 支持多种基本数据类型如int、float、bool、string等，还有复合数据类型array、slice、map等。控制流4：有if语句、for循环、switch语句等。例如if age > 18 { fmt.Println("You are an adult.") }。函数4：使用func关键字定义函数，如func greet(name string) string { return "Hello, " + name + "!" }。 Go 语言进阶并发编程3 Goroutines：是 Go 语言实现并发的基本单位，比线程更轻量级，通过go关键字启动，如go func() { fmt.Println("Running in a separate goroutine.") }()。 Channels：用于 Goroutines 间通信的数据管道，可实现数据交换和同步，如ch := make(chan int)创建一个整型通道。 Select 语句：用于处理多个 channel 的接收操作，实现复杂并发逻辑。接口与多态3 接口定义：使用interface关键字定义，如type Shape interface { Area() float64 }。接口实现：类型实现接口中所有方法即实现了该接口，且是隐式实现。多态：不同类型实现相同接口，运行时动态确定调用方法。错误处理3 错误类型：通常是实现了error接口的类型，error接口有Error()方法返回错误描述。错误处理：函数调用时检查返回值错误是否为nil，如if err!= nil { // 处理错误 }。大厂案例全流程实践案例背景1：以某大厂微服务项目为例，处理高并发、大数据量，对性能、可维护性和扩展性要求高。项目需求分析1 性能需求：要处理大量并发请求，保证低延迟、高吞吐量。可维护性：易于维护和扩展，支持模块化和接口设计。设计与实现1 系统架构：采用微服务架构，服务间通过 HTTP 或 gRPC 通信。服务实现：每个服务用 Go 实现，用 Goroutines 处理并发任务，Channels 进行内部通信。数据存储：使用 Go 的数据库驱动如database/sql连接数据库处理数据存取。性能优化1 Profiling 与调优：使用pprof等性能分析工具分析程序，发现并优化瓶颈。并发控制：合理设计 Goroutines 使用，避免资源竞争。测试与部署1 单元测试与集成测试：使用 Go 的testing包编写测试用例进行全面测试。持续集成与部署：配置 CI/CD 流程，实现自动化测试和部署。适合新手学习 Go 语言的教程大纲一、Go 语言简介 Go 语言的起源与发展 Go 语言的特点和优势应用场景介绍二、开发环境搭建下载与安装 Go 语言配置环境变量安装与使用编辑器（如 VS Code、GoLand 等）三、基础语法变量与常量变量声明与初始化常量定义与使用数据类型（整型、浮点型、布尔型、字符串等）运算符与表达式算术运算符关系运算符逻辑运算符赋值运算符流程控制语句 if 语句 for 循环 switch 语句 goto 语句（简要介绍）四、函数函数定义与调用函数参数与返回值函数的多返回值匿名函数与闭包五、数组与切片数组的定义与使用切片的概念与操作创建切片切片的追加与删除切片的遍历六、映射（Map） Map 的定义与初始化 Map 的操作（插入、查找、删除） Map 的遍历七、结构体结构体的定义与实例化结构体字段的访问与修改结构体方法结构体嵌套八、接口接口的定义与实现接口的类型断言接口的组合九、错误处理 Go 语言的错误处理机制使用内置的 error 接口自定义错误类型十、并发编程 Goroutine 的概念与使用 Channel 的使用并发安全问题与解决方法 Select 语句在并发中的应用十一、标准库的使用文件操作（读取、写入、创建、删除）网络编程基础（TCP、UDP）常用标准库介绍（如 fmt、io、os 等）十二、综合实战小型项目实战（如命令行工具、简单 Web 服务器等）项目结构与代码组织代码优化与调试如果你希望对大纲中的某个部分进一步细化，比如详细介绍并发编程的内容，或者补充实战项目的具体需求，都可以随时告诉我。

2024马哥 Linux云计算SRE工程师获课：weiranit.fun/13881/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 课程内容内容更新24：2024 版 SRE 课程内容更新优化了 40%，面向一线大厂的 SRE 专业岗位，所含技术点契合大厂对 SRE 工程师的核心要求。操作系统教学24：为应对国产操作系统在各企业中的应用，课程中引入国产化麒麟、统信 UOS、OpenEular 系统双轨教学。能力模块覆盖 Linux 系统平台及脚本能力。网络及安全服务能力。常见服务使用及企业安全能力。企业级常见开源架构解决方案。生产环境大规模集群架构必备组件。高级架构及生产环境性能方案能力。云计算及容器云微服务、服务编排能力。运维效率提升和自动化能力。课程特色2 引入自研平台和 AI 助学：马哥教育自研了私有云平台 “马哥云”，实现生产云环境的部署，同时引入 ChatGPT 智能 AI 助手助学，帮助学员提高学习效率。项目实战丰富：更新了 30 + 生产环境应用，并手把手教学，让学员懂原理、会实战。教学模式先进：采用线上、线下双轨创新教学模式，“课堂即实战” 式的授课方式遵循国际 “MVP” 体系。师资力量雄厚：授课教师平均有 10 年以上工作经验，BAT 总监级大牛亲自参与课程研发和讲授，一线专家亲自授课。就业服务完善：就业专家团队提供 12 项就职就业服务，不定期联合企业举办线上 / 线下招聘会。 SRE 工程师特点5 技能要求全面：需要掌握网络、操作系统、监控、CICD、研发等多方面技能，能用一门语言完成功能的设计、开发与迭代。思维方式转变：要打破传统运维思想壁垒，以产品角度思维贯穿整个业务架构，具备良好的沟通协调能力。解决问题能力强：始终以软件工程解决问题为方向，有很强的 Trouble Shooting、思考与抽象能力。就业前景3 市场需求大：据 “职友集” 数据统计，SRE 相关岗位全网在招岗位有 31247 个，整体同比增长 69%，整体环比增长 28%，腾讯、百度、阿里等知名互联网公司都在急聘专业 SRE 工程师。薪资待遇高：一线城市 SRE 工程师月薪范围在 20-50K 左右，远超同年限技术开发岗位，且经验越多身价越高。以下是马哥教育 SRE 工程师培训课程教学大纲2：模块 1：Linux 新手快速基础入门操作系统概述及 Linux 操作系统基础、Linux 操作系统的发展历史常见的开源协议、Linux 哲学思想人机交互接口 shell 介绍：GUI（图形界面）和 CLI（命令行界面） Linux 的用户、组、权限基础，进程安全上下文及用户和权限管理模型模块 2：面试必备 - 企业级 Shell 脚本编程实战 shell 脚本基础语法逻辑运算、条件测试、条件判断和循环文本处理工具和正则表达式的应用模块 3：Linux 系统结构、内核、进程进阶 Linux 进程管理工具 ps、pgrep、pkill、uptime、top、htop、vmstat、lsof 等命令 Linux 任务计划 at 命令和周期性任务执行 crontab 命令详解内核的设计流派及 linux 内核的特点：模块化、支持动态装卸载模块 4：网络管理及互联网通信实战 TCP/IP 网络基础：OSI 七层模型网络设备概念 MAC、网桥、交换机工作原理的讲解；VLAN 及其工作机制网络层：IP 网络、子网、超网及报文路由模块 5：互联网常见服务应用实战常见互联网服务如 HTTP、FTP、DNS 等的原理与配置服务的优化与性能调优模块 6：网络安全、加密及安全通信实战网络安全基础概念与威胁类型加密技术原理与应用安全通信协议如 SSL/TLS 等的原理与配置模块 7：安全加固内核防火墙 Iptables Linux 内核安全机制与参数配置 Iptables 防火墙的规则配置与策略制定网络访问控制与安全策略实施模块 8：企业级 Web-LA/NMP 架构实战 LNMP 架构的原理与组件安装配置网站性能优化与故障排查基于 LNMP 架构的应用部署与管理模块 9：百万并发架构核心 Nginx 进阶 Nginx 的高级配置与优化负载均衡、反向代理等功能的深入应用 Nginx 与其他服务的集成与协作模块 10：中间件 Tomcat 及集群部署优化 Tomcat 中间件的原理与安装配置 Tomcat 集群的搭建与负载均衡 Tomcat 性能优化与监控

TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密获课：weiranit.fun/1170/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容 TensorFlow基础 TensorFlow简介与安装 TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等 TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础 CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等 CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据的预处理：缩放、裁剪、归一化等数据增强技术：翻转、旋转、噪声添加等构建与训练CNN模型使用TensorFlow和Keras构建CNN模型模型参数的设置与调优模型的训练与评估：损失函数、优化器、评估指标等模型优化与部署模型的超参数调优使用正则化、Dropout等技术防止过拟合模型的保存与加载模型的部署与实际应用实战案例手写数字识别（MNIST数据集）图像分类（CIFAR-10数据集）目标检测与图像分割等高级应用三、课程特色实战导向：通过丰富的实战案例，帮助学员将理论知识应用于实际项目中。系统全面：从TensorFlow基础到CNN高级应用，课程内容全面覆盖。深入浅出：采用循序渐进的教学方式，让学员轻松掌握复杂概念。互动学习：提供学习社区和在线答疑服务，方便学员交流心得和解决问题。四、学习收获完成本课程后，学员将能够：熟练掌握TensorFlow和Keras框架的使用。深入理解CNN的原理及其在图像处理中的应用。具备独立构建、训练和优化CNN模型的能力。能够将所学技能应用于实际项目中，解决图像处理相关问题。五、适用人群本课程适合以下人群学习：对AI和计算机视觉感兴趣的初学者。希望掌握TensorFlow和CNN技术的开发人员。需要将图像处理技术应用于实际工作的专业人士。

Spring视频零基础入门到高级，spring全套视频教程详解获课：weiranit.fun/13668/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 以下是一套Spring从零基础入门到高级的全套视频教程详解，旨在帮助初学者逐步掌握Spring框架的核心概念、开发技巧及高级应用。一、Spring基础入门1. Spring框架概述内容：介绍Spring框架的起源、发展、核心优势及其在Java企业级开发中的地位。目标：帮助学员理解Spring框架的重要性，激发学习兴趣。 2. Spring核心组件内容：详细讲解Spring的IoC（控制反转）、AOP（面向切面编程）等核心组件，以及它们的工作原理和应用场景。目标：使学员掌握Spring框架的核心机制，为后续学习打下基础。 3. Spring配置与管理内容：介绍Spring的配置方式（如XML配置、Java配置、注解配置等），以及Bean的管理和生命周期。目标：让学员学会如何配置和管理Spring应用中的Bean。二、Spring进阶应用1. Spring MVC 内容：深入讲解Spring MVC的工作原理、请求处理流程、控制器、视图解析器等关键组件。目标：使学员能够基于Spring MVC开发Web应用。 2. Spring Data JPA 内容：介绍Spring Data JPA的使用，包括实体映射、Repository接口、查询方法等。目标：帮助学员掌握Spring Data JPA在数据访问层的应用，提高开发效率。 3. Spring Boot 内容：详细讲解Spring Boot的特点、快速入门、自动配置、starter依赖等。目标：使学员能够快速搭建并运行Spring Boot应用，享受Spring Boot带来的便捷性。三、Spring高级实战1. Spring Cloud 内容：介绍Spring Cloud的组件（如Eureka、Zuul、Hystrix等），以及它们在微服务架构中的作用。目标：帮助学员掌握Spring Cloud在构建微服务架构中的应用。 2. Spring Security 内容：深入讲解Spring Security的安全认证和授权机制，包括用户认证、权限管理、会话管理等。目标：使学员能够为Spring应用添加安全保护，确保应用的安全性。 3. Spring Batch 内容：介绍Spring Batch的工作原理、作业配置、任务执行等。目标：帮助学员掌握Spring Batch在批处理任务中的应用，提高任务处理的效率和可靠性。四、实战项目演练内容：通过多个实战项目（如在线商城、博客系统、企业OA系统等），将所学知识应用于实际开发中。目标：通过实战演练，巩固学员所学知识，提升实战能力。五、学习资源推荐视频教程：推荐观看尚硅谷、马士兵教育等知名培训机构的Spring视频教程，这些教程通常内容丰富、讲解详细。官方文档：Spring官方文档是学习Spring框架的重要资料，建议学员在学习过程中经常查阅。在线社区：加入Spring相关的在线社区（如CSDN、Stack Overflow等），与其他开发者交流学习心得，解决疑难问题。

「2024夏季班」《安卓高级研修班(网课)》月薪一万计划获课：weiranit.fun/13671/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 《安卓高级研修班（网课）》月薪一万计划是一个针对安卓逆向工程和安全领域的在线培训课程，旨在帮助学员提升安卓开发技能，实现职业突破和薪资增长。以下是对该计划的详细解析：一、课程概述目标群体：有一定基础的初、中级安卓逆向研究员，或对安卓安全有浓厚兴趣的开发人员。课程目标：通过系统学习，帮助学员掌握安卓逆向工程的核心技能，提升在安卓安全领域的实战能力，为学员提供月薪过万的就业竞争力。二、课程内容课程内容围绕安卓逆向工程和安全领域展开，可能包括但不限于以下几个方面：安卓系统基础：深入讲解安卓系统的架构、运行机制、安全机制等。逆向工程基础：介绍逆向工程的概念、工具和方法，如APK反编译、Smali语言等。安全分析与防护：讲解安卓应用的安全漏洞分析、防护技术，以及如何进行安全加固。实战案例分析：通过实际案例分析，让学员了解逆向工程在安全分析中的应用。就业指导：提供简历指导、面试技巧等就业指导服务，帮助学员顺利就业。三、课程特色实战导向：课程注重实战操作，通过大量实战案例帮助学员掌握技能。小班授课：采用小班授课模式，确保每位学员都能得到充分的指导和关注。一对一辅导：提供一对一的辅导服务，帮助学员解决学习过程中的疑难问题。就业保障：为学员提供就业推荐服务，助力学员实现高薪就业。四、学习成果完成课程学习后，学员将能够：熟练掌握安卓逆向工程的核心技能。能够独立进行安卓应用的安全分析和防护。提升在安卓安全领域的实战能力和竞争力。有机会获得月薪过万的就业机会。五、报名与入学报名方式：通常可以通过官方网站或指定报名渠道进行报名。入学要求：学员需具备一定的安卓开发基础，对安卓逆向工程和安全领域有浓厚兴趣。学费与优惠：具体学费和优惠政策可咨询官方客服或查看官方网站。六、总结《安卓高级研修班（网课）》月薪一万计划是一个针对安卓逆向工程和安全领域的专业培训课程，通过系统学习和实战演练，帮助学员掌握核心技能，提升职业竞争力，实现高薪就业。对于有志于在安卓安全领域发展的学员来说，这是一个值得考虑的学习机会。

Kotlin完整开发互联网App项目实战视频教程获课：weiranit.fun/13534/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 以下是一份关于Kotlin完整开发互联网App项目实战的视频教程概要：一、教程概述本教程旨在通过实战的方式，教授学员如何使用Kotlin语言开发完整的互联网App项目。教程内容涵盖从项目搭建、功能实现到测试上线的全过程，适合有一定编程基础且对Kotlin和Android开发感兴趣的学员。二、教程内容1. 开发环境搭建安装Android Studio：作为Android开发的主要IDE，Android Studio提供了丰富的开发工具和插件支持。配置Kotlin：在Android Studio中配置Kotlin环境，确保项目能够使用Kotlin进行开发。 2. 项目创建与配置创建新项目：在Android Studio中选择Kotlin作为编程语言，创建一个新的Android项目。添加依赖库：根据项目需求，在build.gradle文件中添加必要的依赖库，如网络请求库Retrofit、JSON解析库Gson、图片加载库Glide等。 3. 功能实现界面设计：使用XML或Kotlin DSL设计App的界面布局，包括活动（Activity）、片段（Fragment）和自定义视图等。数据绑定：利用数据绑定库将界面元素与数据模型绑定，实现数据的动态更新。网络请求：使用Retrofit等网络请求库实现与后端服务器的数据交互，包括GET、POST等请求方式。业务逻辑处理：在ViewModel或Presenter中处理业务逻辑，确保代码的结构清晰、易于维护。 4. 测试与调试单元测试：编写单元测试代码，对项目的各个模块进行独立测试，确保代码的正确性。集成测试：进行集成测试，验证各个模块之间的协作是否正常。调试工具：利用Android Studio提供的调试工具，如断点调试、日志输出等，定位并修复代码中的错误。 5. 上线与发布打包签名：对项目进行打包签名，生成可发布的APK或AAB文件。发布到应用商店：将打包好的文件上传到各大应用商店进行审核和发布。三、教程资源视频教程：提供详细的视频教程，涵盖从环境搭建到项目发布的全过程。示例代码：提供完整的示例代码，学员可以直接下载并运行学习。学习社区：提供学习社区支持，学员可以在社区中交流学习心得、提问解惑。四、学习建议系统学习：按照教程的顺序系统学习，确保每个知识点都掌握牢固。多动手实践：多动手编写代码、调试项目，通过实践加深理解。参与社区：积极参与学习社区的交流，与其他学员共同进步。

Kubernetes实战：高可用集群搭建，配置，运维与应用获课：weiranit.fun/2865/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、高可用集群架构设计控制平面高可用部署 3 个以上控制节点（Master），通过kubeadm初始化集群使用kubeadm init --control-plane-endpoint "lb.example.com:6443"指定负载均衡器地址配置kubeconfig文件指向负载均衡器 etcd 集群部署收起bash# 示例：3节点etcd集群配置kubeadm init phase etcd local --config=etcd-config.yaml 启用 TLS 加密通信定期备份 etcd 数据（建议使用etcdctl snapshot save）网络层配置收起bashkubectl apply -f http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fprojectcalico.docs.tigera.io%2Fmanifests%2Fcalico.yamlkubectl&urlrefer=3464e810468132c1a4d2266b2818e81b apply -f http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fmetallb%2Fmetallb%2Fv0.13.7%2Fconfig%2Fmanifests%2Fmetallb-native.yaml&urlrefer=d37846a78937bb220e9b4883cf5afe2b 推荐使用 Calico + MetalLB（裸金属环境）配置 IPVS 模式负载均衡：二、实战部署步骤准备工作收起bashswapoff -a && sed -i '/ swap / s/^$.*$$/#\1/g' /etc/fstabsetenforce 0 && sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config 所有节点安装 Docker/kubelet/kubeadm 关闭 Swap 和 SELinux 初始化控制平面收起bashkubeadm init --config=kubeadm-config.yaml \--upload-certs \--apiserver-advertise-address=192.168.1.100 \--control-plane-endpoint "lb.example.com:6443" 加入 Worker 节点收起bashkubeadm join lb.example.com:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash <hash> 三、运维最佳实践自动伸缩配置收起bashhelm install autoscaler autoscaler/cluster-autoscaler \--set cloudProvider=aws \--set autoDiscovery.clusterName=my-cluster 启用 Cluster Autoscaler：监控与日志收起bashkubectl apply -f http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fprometheus-operator.dev%2Foperator.yamlkubectl&urlrefer=1c46851b2970ff99f446f16d77b6730e apply -f http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fprometheus-operator.dev%2Fprometheus.yaml&urlrefer=4295c407f72b84908be2013d3361fe51 部署 Prometheus+Grafana：滚动更新策略收起yaml# 示例Deployment配置spec: strategy: rollingUpdate: maxUnavailable: 25% maxSurge: 25% 四、故障处理与升级节点故障恢复收起bash# 驱逐节点Podkubectl drain node01 --ignore-daemonsets# 维护完成后恢复kubectl uncordon node01 版本升级流程收起bash# 控制平面升级kubeadm upgrade plankubeadm upgrade apply v1.27.3# Worker节点升级kubeadm upgrade node 五、应用部署优化资源配额管理收起yaml# 示例ResourceQuotaapiVersion: v1kind: ResourceQuotametadata: name: dev-quotaspec: hard: cpu: "10" memory: 20Gi 网络策略配置收起yamlapiVersion: networking.k8s.io/v1kind: NetworkPolicymetadata: name: allow-webspec: podSelector: matchLabels: app: web ingress: - from: - podSelector: matchLabels: app: api 六、安全增强措施 RBAC 配置收起bashkubectl create rolebinding dev-admin-binding \--role=admin \--user=dev-user 镜像安全扫描收起bashtrivy image --exit-code 1 --severity HIGH myapp:latest 注意事项确保负载均衡器（如 HAProxy）配置健康检查定期轮换 kubeconfig 证书（使用kubeadm certs renew）生产环境建议使用云厂商托管 Kubernetes 服务（如阿里云 ACK）建议结合具体场景选择网络插件（如 Cilium 增强安全）和存储方案（如 Longhorn 本地存储）。遇到问题时可通过kubectl describe和journalctl -u kubelet进行诊断。

[email protected]最新版本开发企业及出行项目获课：weiranit.fun/2850/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、项目概述本项目将使用 [email protected] 最新版本开发一个企业级出行项目，例如打车应用、共享单车应用等。您将学习到如何使用 Taro 框架构建跨平台应用，并掌握企业级应用开发的最佳实践。二、技术栈 [email protected]: 跨平台开发框架，支持 React、Vue 等语法。 React/Vue: 前端框架，用于构建用户界面。 TypeScript: 类型安全的 JavaScript 超集，提升代码质量和开发效率。 Redux/MobX: 状态管理库，用于管理应用状态。 Taro UI: Taro 官方 UI 组件库，提供丰富的 UI 组件。地图 SDK: 例如高德地图、腾讯地图等，用于实现地图相关功能。其他工具: Webpack、ESLint、Prettier 等。三、项目目标理解 Taro 框架的原理和使用方法。掌握企业级出行项目的开发流程和最佳实践。能够使用 Taro 开发跨平台应用，并发布到微信小程序、H5、React Native 等平台。四、项目功能 1. 用户端: 用户注册、登录地图定位、路线规划下单、支付订单管理个人中心 2. 司机端: 司机注册、认证接单、导航订单管理收入统计 3. 管理后台: 用户管理司机管理订单管理数据统计五、项目步骤 1. 项目规划: 确定项目需求和功能模块。设计项目架构和数据库结构。选择合适的技术栈和工具。 2. 环境搭建: 安装 Node.js、Taro CLI 等开发环境。创建 Taro 项目，并配置相关依赖。 3. 页面开发: 使用 Taro 提供的组件和 API 开发页面。使用 Taro UI 组件库快速构建 UI 界面。使用地图 SDK 实现地图相关功能。 4. 状态管理: 使用 Redux 或 MobX 管理应用状态。设计合理的状态结构，并进行状态更新。 5. 数据交互: 使用 Taro 提供的 API 与后端进行数据交互。使用 WebSocket 实现实时通信。 6. 项目构建: 使用 Webpack 进行项目构建和打包。配置不同的构建环境，例如开发环境、测试环境、生产环境。 7. 项目部署: 将项目部署到不同的平台，例如微信小程序、H5、React Native 等。配置项目的域名和服务器。六、项目示例以下是一个简单的 Taro 页面示例： javascript复制import Taro, { useState } from '@tarojs/taro'import { View, Text, Button } from '@tarojs/components'import './index.scss'export default function Index() { const [count, setCount] = useState(0) return ( <View className='index'> <Text>Hello world!</Text> <Button onClick={() => setCount(count + 1)}>Click me</Button> <Text>{count}</Text> </View> )} 七、项目优势跨平台开发: 使用 Taro 可以一次开发，多端运行，降低开发成本。高效开发: Taro 提供了丰富的组件和 API，可以快速构建应用。性能优异: Taro 采用了多种优化手段，保证了应用的性能。社区活跃: Taro 拥有活跃的社区，可以方便地获取帮助和支持。八、未来展望探索 Taro 的更多高级特性，例如插件机制、自定义组件等。研究 Taro 在大型项目中的应用，例如性能优化、代码分割等。开发基于 Taro 的跨平台应用框架。九、总结 Taro 是一个功能强大、易于使用的跨平台开发框架，非常适合开发企业级出行项目。通过本项目的实践，您将掌握 Taro 的核心技术和应用方法，并能够使用 Taro 开发高质量的跨平台应用。

uni-app实战直播app全栈开发获课：weiranit.fun/1887/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、项目概述本项目将使用 uni-app 框架开发一个功能完整的直播 App，涵盖移动端和 H5 端。您将学习到如何使用 uni-app 进行跨平台开发，并掌握直播应用开发的核心技术和最佳实践。二、技术栈 uni-app: 跨平台开发框架，基于 Vue.js。 Vue.js: 前端框架，用于构建用户界面。 Node.js: 后端运行时环境。 Socket.IO: 实时通信库，用于实现直播间的实时互动。云服务: 例如腾讯云直播、阿里云直播等，用于提供直播推流、拉流、转码等服务。数据库: MySQL、MongoDB 等，用于存储用户信息、直播数据等。其他工具: Webpack、ESLint、Prettier 等。三、项目目标理解 uni-app 框架的原理和使用方法。掌握直播应用开发的核心技术和最佳实践。能够使用 uni-app 开发跨平台应用，并发布到 iOS、Android、H5 等平台。四、项目功能 1. 用户端: 用户注册、登录直播列表、搜索直播间观看、弹幕、礼物个人中心、关注列表 2. 主播端: 主播申请、认证直播推流、美颜、滤镜直播间管理、禁言、踢人收益统计、提现 3. 管理后台: 用户管理主播管理直播管理数据统计五、项目步骤 1. 项目规划: 确定项目需求和功能模块。设计项目架构和数据库结构。选择合适的技术栈和工具。 2. 环境搭建: 安装 Node.js、HBuilderX 等开发环境。创建 uni-app 项目，并配置相关依赖。 3. 页面开发: 使用 uni-app 提供的组件和 API 开发页面。使用 Vue.js 构建组件化、模块化的代码结构。使用 Socket.IO 实现直播间的实时互动。 4. 直播功能: 集成云服务提供的 SDK，实现直播推流、拉流、转码等功能。实现直播间的美颜、滤镜、弹幕、礼物等功能。 5. 数据交互: 使用 uni-app 提供的 API 与后端进行数据交互。使用 WebSocket 实现实时通信。 6. 项目构建: 使用 Webpack 进行项目构建和打包。配置不同的构建环境，例如开发环境、测试环境、生产环境。 7. 项目部署: 将项目部署到不同的平台，例如 iOS、Android、H5 等。配置项目的域名和服务器。六、项目示例以下是一个简单的 uni-app 页面示例： html复制<template> <view class="container"> <text>Hello world!</text> <button @click="handleClick">Click me</button> </view></template><script>export default { data() { return { count: 0 } }, methods: { handleClick() { this.count++ } }}</script><style>.container { display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh;}</style>运行 HTML 七、项目优势跨平台开发: 使用 uni-app 可以一次开发，多端运行，降低开发成本。高效开发: uni-app 提供了丰富的组件和 API，可以快速构建应用。性能优异: uni-app 采用了多种优化手段，保证了应用的性能。社区活跃: uni-app 拥有活跃的社区，可以方便地获取帮助和支持。八、未来展望探索 uni-app 的更多高级特性，例如插件机制、自定义组件等。研究 uni-app 在大型项目中的应用，例如性能优化、代码分割等。开发基于 uni-app 的跨平台应用框架。九、总结 uni-app 是一个功能强大、易于使用的跨平台开发框架，非常适合开发直播 App。通过本项目的实践，您将掌握 uni-app 的核心技术和应用方法，并能够使用 uni-app 开发高质量的跨平台应用。