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    您的位置:首頁>工作坊>線下課程 線下課程 · EVENT DETAILS

    Spring Cloud Microservice Architecture

    • 微服務架構

      多年的軟件系統開發經驗和系統架構經驗;參與開發多個大型項目;對Spring Cloud、微服務、持續集成、持續交付有一定見地。著有《Spring Cloud與Docker微服務架構實戰》一書。熱愛技術交流,曾代表公司參加全球微服務架構高峰論壇、Qcon、Spring Summit2017等大會和技術沙龍。擁抱開源,多個項目開源在Github與Git@OSC上,并獲得開源中國的推薦,例如電子書《使用Spring Cloud與Docker實戰微服務》等。目前的研究重心是使用Spring Cloud、
    • 時數

      12小時(2天,每天6小時)

    • 時間

      2017年9月2日-3日(周六、周天)

    • 費用

      2650人/元

    • 講師

      周老師

    特色

    用特定技術棧實現微服務架構


    對象

    軟件開發工程師、軟件架構人員,對Sping Cloud和分布式應用開發了解的JAVA人員。


    課程大綱

    〇、微服務那些事兒
    微服務是什么?
    微服務優缺點
    微服務設計原則
    微服務開發框架
    一、Spring Cloud 那些事兒
    Spring Cloud是什么?
    Cloud Native Applicaitons
    Spring Initializr
    版本與兼容性
    Spring Cloud迭代計劃與Release Log
    二、服務發現 Eureka
    為什么要服務發現?
    Spring Cloud 中的服務發現組件
    Eureka簡介
    Eureka原理與架構
    入門示例
    High Level Features
    高可用
    認證
    元數據
    自我保護模式
    健康檢查(重要特性)
    REST端點
    坑的總結&QA
    三、客戶端負載均衡 Ribbon
    Ribbon簡介
    Quick Start
    配置自定義
    使用Java自定義
    使用屬性自定義
    負載均衡策略
    脫離Eureka使用Ribbon
    四、聲明式的HTTP客戶端 Feign
    Feign簡介
    Quick Start
    配置自定義
    多參數請求構造
    五、斷路器 Hystrix
    通用方式使用Hystrix
    Feign使用Hystrix
    監控
    監控界面Dashboard
    Turbine
    Turbine Stream
    Hystrix的配置
    六、API Gateway Zuul
    為什么要使用API Gateway?
    Zuul 簡介
    入門
    入門示例
    /routes 端點
    路由規則詳解
    Zuul過濾器
    生命周期
    Spring Cloud內置的Zuul過濾器
    自定義Zuul過濾器
    Zuul容錯與回退
    Sidecar
    Demo
    分離部署
    高可用Zuul
    七、集中式的配置管理 Cloud Config
    為什么要使用集中管理微服務配置?
    業界有哪些配置管理軟件可選擇
    Config Server原理
    入門
    身份認證
    Git倉庫配置詳解
    配置屬性加解密
    屬性刷新
    手動刷新
    自動刷新
    與Eureka配合使用
    高可用
    八、調用鏈監控Spring Cloud Sleuth
    Why Tracing?
    整合Sleuth
    Sleuth與ELK配合使用
    Sleuth與Zipkin配合使用
    Zipkin后端存儲
    九、常見問題與總結
    服務注冊慢
    服務不注銷
    自定義instanceID
    UNKNOWN問題
    狀態UNKNOWN
    應用名UNKNOWN
    首次請求失敗
    Turbine數據聚合不完整
    問題定位思路總結

    Deep Learning practice

    • 深度學習

      機器學習,深度學習神經網絡領域多年開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾完成過多項圖像識別,目標識別,語音識別的實際項目,研發經驗豐富。同時具有多年授課培訓經驗,講課通熟易懂,代碼風格簡潔清晰。
    • 時數

      12小時(2天,每天6小時)

    • 時間

      2017年9月9日-10日(周六、周天)

    • 費用

      2880人/元

    • 講師

      覃老師


    特色

    深入深度學習,學會使用Tensorflow來實現神經網絡,完成圖像識別,驗證碼識別,文本分類,語音分類,圖片風格遷移等幾個項目


    對象

    想入門深度學習,自己動手實踐深度學習的人,想從事深度學習相關工作的人


    課程大綱
    第一天:
    上午:
    1.人工智能應用發展簡介(理論)。
    2.神經網絡基本原理(理論)。
    3.激活函數,損失函數和梯度下降法(理論)。
    4.BP神經網絡,梯度消失問題(論文講解)。
    5.Tensorflow安裝(實踐)。
    6.Tensorlfow基礎知識:圖,變量,fetch,feed(實踐)。
    7.Tensorflow簡單案例(實踐)。
    8.Mnist數據集合Softmax講解(理論+實踐)。
    9.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別(實踐)。

    下午:
    10.交叉熵(cross-entropy)講解和使用(理論+實踐)。
    11.過擬合,正則化,Dropout(理論+實踐)。
    12.各種優化器Optimizer(理論+實踐)。
    13.改進手寫數字識別網絡(實踐)。
    14.Tensorboard的使用(實踐)。
    15.卷積神經網絡CNN的介紹(理論)。
    16.使用CNN解決手寫數字識別(實踐)。
    17.深度殘差網絡講解(理論)。
    18.長短時記憶網絡LSTM介紹(理論)。
    19.LSTM的使用(實踐)。

    第二天:
    上午:
    圖像識別項目:
    1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3(理論)
    2.使用Inception-v3做圖像識別(實踐)。
    3.Retrain圖像識別模型(實踐)。
    4.從頭開始訓練圖像識別模型(實踐)。
    驗證碼識別項目:
    5.生成驗證碼(實踐)。
    6.多任務學習介紹(理論)。
    7.使用多任務學習完成驗證碼識別(實踐)。
    8.驗證碼識別效果測試(實踐)。

    下午:
    文本分類項目:
    9.word2vec的介紹和實現(理論+實踐)
    10.文本分類模型(實踐)。
    語音分類項目:
    11.語音信號處理(理論)。
    12.使用LSTM完成語音分類(實踐)。
    圖片風格遷移項目:
    13.介紹風格遷移基本原理(理論)。
    14.實現圖片風格遷移(實踐)。
    深度學習前沿科技介紹。


    友情鏈接
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