编程语言问题-咨询行家解决
编程语言培训、计算机技术培训
简介： 多年Python开发经验，参与开发了黑客画像系统、旅行网站、小说网站等项目。精通Python常见的设计模式，掌握MySQL、Redis等数据库操作，熟知TCP、UDP等通信协议以及多进程、多线程和协程，注重移动端与后台接口交互体验，专注于机器学习和人工智能研发。授课风格：授课方式灵活，知识讲授深入浅出，具有高度的责任心，能够站在学生角度去思考和发现问题，善于引导学生主动思考问题、解决问题。
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简介： 河南大学控制工程专业硕士，曾参与自然科学基金“面向复杂系统估计的采样型非线性滤波方法研究”、河南省科学技术研究重点项目“多模采样型非线性滤波器研究”、井下人员、车辆精准定位系统等研发工作。曾与中国电子科技集团公司第二十七研究所合作研究多传感器信息融合仿真软件横向课题。主要科研成果：参与研发基于卡尔曼一致性滤波的系统误差和状态联合估计算法;参与研发基于Rao-blackwekkized 扩展卡尔曼滤波的系统误差和状态联合估计算法。
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课程简介：大数据开发工程师课程简介对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据时代的出现，未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代，人类获得数据能力远远超过大家想象，我们对世界的认识要提升到新 的高度。在国内，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即10000元/月，一般入职薪资13000元/月 左右，2年以上工作经验的大数据开发工程师薪资高达30000元/月以上。课程特色：1.完备且标准的大数据技术教程使你零基础掌握大数据核心技术。2.大数据*前沿分布式计算技术Spark的精讲。3.以企业实际项目为案例，掌握大数据数据仓库的全面知识。课程简介：第一阶段：大数据基础之Java入门第1章：Oracle数据库第二章：java8编程入门第三章：java8面向对象第四章：java8高级编程第五章：深入java虚拟机第六章：java业务分析设计实例第二阶段：大数据基础之Linux知识第*章：虚拟机知识第二章：Linux shell基础命令第三阶段：大数据入门（技术和思想上入门）第1章：大数据介绍第二章：Zookeeper第三章：分布式存储HDFS第四章：分布式计算MapReduce第五章：分布式资源管理Yarn第四阶段：大数据高效存储之Hbase第1章：Hbase应用实战第二章：Hbase运维相关第五阶段：Scala语言学习第1章：认识Scala第二章：十二步体验Scala第三章：Scala面向对象编程基础第四章：Scala函数式编程基础第五章：模式匹配第六章：隐式系统第七章：类型系统第八章：集合框架第六阶段：大数据高效计算之Spark第1章：正确理解Spark第二章：Spark Core 之 RDD API第三章：Spark Core之正确提交Spark应用第四章：Spark Core之Schedulers On Driver第五章：Spark SQL的前世今生以及未来第六章：玩转Spark SQL第七章：Spark Streaming编程模型第八章：Spark Streaming性能与稳定第九章：Spark Streaming容错与语义第十章：Flume Kafka Spark Streaming第七阶段：大数据数据仓库构建第1章：Spark SQL with Hive第二章：Hive第三章：Impala第四章：Sqoop第五章：CDH安装第六章：Data Warehouse最终阶段：职业规划，多种类型的大数据岗位，将根据学员所擅长的方向进行选择，并安排就业。大数据数据分析方向大数据清洗师薪资：15K-20K技能：1、掌握大数据平台中常用数据采集、抽取、整理方法； 2、数据Python、Scala、SQL等语言，能够对数据按照需求进行转换；大数据分析师薪资：25K-45K技能：1、掌握大数据平台数据分析方法，掌握Python、Scala、SQL等语言 2、熟悉常用的机器学习算法，处理各种类型复杂数据，能从数据中提取有价值信息；大数据科学家薪资：50K 技能：1、掌握统计、概率、线性代数等数学理论； 2、掌握机器学习算法，熟悉业务和数据，针对数据建立模型； 3、掌握Scala、Python等开发语言，熟悉在大数据平台实现数据挖掘； 4、掌握大数据生态系统架构，熟悉数据的ETL过程，熟悉业务数据；大数据应用开发方向大数据开发工程师薪资：20K-30K技能：1、掌握Python、Java、Scala等开发语言，能够按照需求开发大数据平台组件应用高级开发工程师薪资：25K-45K技能：1、具备良好的Hadoop生态系统的技术基础，熟悉业务和数据，根据不同业务特性设计架构，对整个公司的数据中心架构进行审视和优化改善； 2、熟悉数据中心安全策略；组件代码提交者薪资：45K 技能：1、成为Hadoop生态系统组件代码提交者（Commitor），对组件的发展方向具有影响；大数据运维管理方向大数据运维工程师薪资：15K-20K技能：1、掌握基本的Linux命令，会配置基础服务；搭建Hadoop集群，日常管理、监控和维护；高级运维工程师薪资：18K-25K技能：1、掌握Shell、Python等开发语言，具备运行脚本语言自动化集群部署、管理和监控能力； 2、高效的维护企业数据中心，有效分隔来自不同数据部门的需求；掌握Hadoop常用组件的安装、优化；大数据架构师薪资：20K-30K技能：1、具备良好的Hadoop生态系统的技术基础，熟悉业务和数据，根据不同业务特性设计架构，对整个公司的数据中心架构进行审视和优化改善； 2、熟悉数据中心安全策略；
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课程简介：Python人工智能课程介绍人工智能主要致力于计算机视觉，自然语言处理与语音识别三大领域！其基础与核心都是机器学习，当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域，创业公司更是层出不穷，人工智能工程师的需求量与日俱增，新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报！课程亮点：基于Python主流趋势，实时更新课程内容；业内资深开发工程师当面授课，风格通俗易懂，快速上手；进入名企内部，真实项目实训，助您快才。课程简介：第一阶段：Python工具库实战快速入门Python语言，掌握机器学习与数据挖掘必备Python库,全称代码实战！使用 notebook 一步步分模块演示 Python 必备基础功能。详细介绍与演 Python 数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！第二阶段：Python网络爬虫路线从基本的Python基础开始讲起，到如何借助代码发起网络请求以及将请求回来的数据解析，到后面的分布式爬虫，让你能够系统的学习到一个专业的网络爬虫工程师所具备的所有技能。课程讲解通俗易懂，实战案例丰富，技术栈贴近企业需求。第三阶段：机器学习从机器学习基本的算法开始逐渐过渡到进阶内容，对于复杂的机器学习算法首先给出通俗解释并对原理进行详细推导解析，最后阐述其应用领域与价值，对于每一个机器学习算法配套案例实战，基于真实数据集从数据预处理开始一步步演示整个建模过程。对高难度算法，强调理解算法流程与应用方法，结合数学展开分析，目标让更多的人群能学懂高深算法。第四阶段：深度学习详解人工智能领域经典算法神经网络，从神经网络过度到计算机视觉与自然语言处理，结合深度学习两大框架Caffe与Tensorflow进行案例实战。基于深度学习框架进行项目实战，选择经典的实战项目，如人脸检测，关键点定位，文本与情感分类任务等，结合caffe与tensorflow从零开始完成一个完成的项目！第五阶段：Python数据与统计分析基于Pyhthon通俗讲解统计分析中核心概念与操作，以真实数据集为例进行数据分析任务实战！第六阶段：Python Web框架Flask实战系列Flask实战系列主要包括Flask基础课程，缓存课程以及项目实战，从基础原理到项目实战缺一不可！最终阶段：企业实训进入名企实训，参与到真实项目开发，体验真实的项目、真是的工作压力和真实的工作环境，全方位磨炼自己的技术水平。
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IC培训指的是集成电路（IntegratedCircuit）设计培训，主要涉及集成电路设计、制造和测试等方面的知识和技能。这种培训通常包括电路设计、版图设计、工艺制造、测试验证等内容，旨在培养学员掌握集成电路设计的基本原理、设计方法和实现技术，具备独立进行集成电路设计和开发的能力。
182****2009如果已经具备相关专业背景和技能，如自动化、计算机科学或工程等，学习工业数字孪生可能只需要几个月或一年左右的时间。
李伟东数字孪生培训完成后，你可以从事的工作范围很广，主要包括但不限于： 数字孪生工程师：这是直接与数字孪生技术相关的工作，主要负责建立数字孪生模型，进行数据分析和模拟等。 数据分析师：数字孪生技术需要大量的数据分析技能，因此数据分析师在数字孪生领域有广阔的就业前景。 模拟建模专家：利用数字孪生技术进行模拟和建模，为其他领域提供决策支持。 智能家居管理：随着物联网的发展，智能家居管理成为了一个热门领域，数字孪生技术可以用于中央管理系统，对安全系统、电视网络、Wi-Fi、冰箱、太阳能、热水器等进行统一管理。 工业设备监控：未来工厂中的每个设备都可能拥有一个数字复制体，可以实时获取设备监控系统的运行数据，进行故障预判和及时维修。 智慧城市管理：无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型，街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都将拥有数字模型。 远程操控：通过数字模型，我们可以实现设备的远程操控，例如远程辅助、远程操作、远程紧急命令等。
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