课程试听
第一章 就业课(2.0)-kafka消息队列
1-1 kafka消息队列
- 1、kafka的基本介绍以及kafka与传统消息队列的对比 免费试学
- 2、kafka的架构介绍以及基本组件模型介绍 免费试学
- 3、kafka集群的安装 免费试学
- 4、kafka集群的安装以及kafka的命令行的管理使用 免费试学
- 5、kafka的javaAPI操作 免费试学
- 6、kafka的分区四种策略 免费试学
- 7、kafka的消费模型 免费试学
- 8、kafka的配置文件server.properties的说明 免费试学
- 9、kakfa的配置文件的说明2 免费试学
- 10、flume与kafka的整合使用 免费试学
- 11、kafka的数据不丢失机制以及kafka-manager监控工具的使用 免费试学
- 12、今日课程总结 免费试学
第二章 就业课(2.0)-storm编程
2-1 storm编程
- 1、storm第一天上次课程内容回顾
- 2、storm的基本介绍
- 3、storm的架构模型的介绍
- 4、storm的环境搭建以及storm的编程模型的介绍
- 5、storm入门案例wordcount1
- 6、storm的入门案例之wordcount的运行
- 7、storm的并行度分析以及如何解决线程安全问题
- 8、storm的分发策略
- 9、storm与kafka的整合
2-2 storm实时看板案例
- 9、实时看板综合案例
- 10、redis的安装使用回顾
- 11、实时看板综合案例工程构建
- 12、实时看板综合案例代码完善
- 13、storm第一天今日课程总结
2-3 storm高级应用
- 1、storm第二天上次课程内容回顾以及今日课程大纲以及storm的下载地址，运行过程等
- 2、storm与hdfs的整合工程环境准备
- 3、storm与hdfs的整合
- 4、storm当中的ack机制
- 5、storm的ack机制验证超时
- 6、storm当中的定时器任务
- 7、storm与jdbc的整合使用
- 8、storm与jdbc整合打包集群运行
第三章 HBASE数据仓库
3-1 hbase的介绍和集群搭建
- 01、hbase介绍
- 02、hbase表结构逻辑视图--整体结构--cell--行健
- 03、hbase表结构之--列族--列--cell--时间戳
- 04、Hbase集群架构介绍
- 05、Hbase集群搭建和web页面介绍
3-2 hbase的java客户端代码编写
- 06、Hbase的shell客户端基本使用--表的初体验
- 07.hbase的客户端基本使用get查询数据-删除数据-修改数据-版本号-删除表
- 08.hbase的java客户端代码编写----获取连接----建表
- 09.hbase的java客户端代码编写----删除表---修改表的schema
- 10.hbase的java客户端代码编写----put插入数据、get获取数据、delete删除数据
- 11.hbase的java客户端代码编写----scan批量查询数据
- 12、hbase的java客户端代码编写--过滤器的使用
- 13、hbase的java客户端代码编写--分页过滤器查询
3-3 hbase的工作机制
- 14、hbase的工作机制--region的概率和机制
- 15.hbase的工作机制----menstore以及如何快速判断一条数据是否落在某个storefile--bloomfilter
- 16.hbased的工作机制----数据如何更新----文件的compact概念---hlog日志
- 17.hbased的工作机制----物理存储机制的概念梳理
- 18.hbase的工作机制----客户端寻址
- 19、hbase工作机制--读写过程
3-4 hbase的高级应用
- 20、hbase的高级应用
- 20.mapreduce读取hbase中的数据进行数据分析----mapreduce将输出处理结果写入hbase
- 22、hbase的二级索引实现方式--协处理器
- 23、通过协处理器的observer实现二级索引代码编写--运行---测试
第四章 就业课(2.0)-storm 项目开发
4-1 storm日志告警
- 1、日志监控告警业务需求逻辑
- 2、日志监控告警系统项目框架准备
- 3、日志监控告警系统代码完善
- 4、项目打包集群运行
- 5、storm第二天今日课程总结
4-2 storm路由器项目开发
- 1、storm第三天上次课程内容回顾
- 2、网络路由器项目背景
- 3、项目数据处理流程
- 4、网络数据类型介绍
- 5、数据的处理准备
- 6、数据的处理过程代码开发
- 7、任务打包集群运行-报错
- 8、集群监控软件ganglia的安装
- 9、ganglia集群监控软件的使用查看
第五章 scala编程
5-1 scala工具的使用
- 01spark与hadoop的简单比较
- 02scala简介
- 03scala编译器安装
- 04scala开发工具和插件安装
- 05利用IEDA编写scala程序
- 06scala插件安装问题
5-2 scala的基本入门
- 07scala变量定义
- 08scala循环
- 09scala的判断
- 10scala操作符重载
- 11scala方法的定义
5-3 scala之函数
- 12定义函数
- 13.函数的定义2
- 14将方法转换成函数
- 15函数和方法总结
5-4 scala的数组、元组、集合的操作
- 16.scala数组常用方法
- 18元组
- 19.scala集合
- 17.scala的映射
5-5 scala版本的wordcount
- 20.scala单机版WordCount
5-6 scala知识点总结
- 21方法与函数回顾以及习题讲解
5-7 并行集合
- 01并行集合
5-8 scala类相关操作
- 02scala定义类
- 03scala构造器
- 04单例对象
- 05apply方法
- 06继承和实现特质
5-9 模式匹配、option类型以及偏函数
- 07模式匹配
- 08option类型
- 09偏函数
5-10 actor编程
- 10actor编程
- 11java的Future回顾
- 12.用Actor编写一个WordCount程序
5-11 akka入门
- 01akka的简介1
- 02akka简介2
- 03.akka通信小例子
5-12 案例-akka自定义RPC
- 04RPC通信的需求
- 05Akka自定义RPC-1
- 06Akka自定义RPC-2
- 07Akka自定义RPC-3
5-13 scala-柯里化
- 08柯里化
5-14 scala-隐式转换
- 01隐式转换简介
- 02隐式转换入门
5-15 scala泛型相关操作
- 03scala的泛型
- 04隐式转换-视图界定
- 05上下文界定-隐式转换
- 06隐式转换加强
5-16 scala复习
- 1、复习scala
第六章 spark入门
6-1 spark官方文档详解和如何通过官方文档学习spark
- 2、spark官方文档详解和如何通过官方文档学习spark
6-2 安装standalone模式的spark
- 3、安装standalone模式的spark--单master
- 4、安装standalone模式的spark--多master
6-3 spark-shell
- 5、spark-shell的单机执行和集群执行模式、shell版wordcount
- 6、在spark-shell中运行集群wordcount
- 7、spark-shell从hdfs读取数据
6-4 在集群提交运行spark任务
- 8、通过scala的api写wordcount，将结果输出到不同的数据源
- 9、在集群提交运行spark任务
6-5 spark入门总结
- 10、spark入门总结
6-6 不通语言编写spark程序
- 11、python写spark，并运行在集群上
- 12、java写spark，并运行在本地
- 13、R写spark，并运行在集群
第七章 sparkRDD
7-1 RDD相关概念
- 14、提前预习RDD相关概念
- 15、复习
- 1、复习spark第一天
7-2 rdd详解
- 2、RDD的概念
- 3、通过RDD的转换方式对RDD详细解释
7-3 算子的transformation和action
- 4、RDD的transformation算子（上）
- 5、RDD的Action算子讲解
7-4 RDD的练习-iplocation
- 6、RDD的练习
- 7、iplocation的需求
- 8、iplocation的代码实现
- 9、将数据结果分区保存数据库
7-5 宽依赖和窄依赖以及stage的划分
- 10、复习
- 1、复习+宽依赖窄依赖+stage划分+集群运行原理
- 2、问题1
7-6 spark的cache和checkpoint
- 3、如何设置cache、如何设置checkpoint
- 4、问题2
7-7 pv、uv案例分析
- 5、PV案例
- 6、UV案例
- 7、pv、uv的环比分析
7-8 topk案例
- 8、topk案例
7-9 moble_location案例
- 9、moblelocation需求分析
- 10、代码实现--计算多余时间
- 11、代码实现-计算家庭地点和工作地点
第八章 sparkSQL
8-1 sparkSQL入门
- 12、spark-sql简介
- 13、spark-sql入门
8-2 sparkSQL的操作
- 14、datafrom简单操作
- 15、spark-sql的命令行创建表
- 16、spark-sql的api操作的两种模式
8-3 sparkSQL的总结和复习
- 17、总结sql
- 1、复习SQL
8-4 sparkSQL对接mysql
- 2、学习目标
- 3、通过spark-sql加载mysql的数据和表结构
- 4、spark-sql读取mysql数据验证sql语句
- 5、spark-sql操作mysql向数据库写数据
8-5 sparkSQL对接hive
- 6、spark-sql操作hive简介
- 7、hive on spark-sql
第九章 sparkStreaming
9-1 sparkStreaming的操作
- 8、spark-streaming的介绍
- 9、R on spark
- 10、spark-steaming的图解
- 11、通过tcp接收数据进行spark-streaming处理
- 12、updateStateByKey的讲解
- 13、window操作
9-2 扩展资料jedis源码
- 14、扩展资料jedis源码
9-3 flume+kafka+sparkStreaming整合
- 15、从flume中拉去数据到spark-streaming处理
- 16、flume想spark-streaming生产数据
- 17、spark-streaming从kafka中读取数据
9-4 总结SparkStreaming
- 18、总结SparkStreaming
第十章 用户画像
10-1 用户画像介绍
- 1、电商大数据之应用--用户画像是什么
- 2、电商大数据之应用--构建用户画像的意义
10-2 用户画像建模
- 3、电商大数据之应用--构建用户画像流程和技术
- 4、电商大数据之应用--用户画像建模--用户基本属性表
- 5、电商大数据之应用--用户画像建模--客户消费订单表
- 6、电商大数据之应用--用户画像建模--客户购买类目表
- 7、电商大数据之应用--用户画像建模--用户访问信息表
10-3 sparksql与hive整合以及数仓建立
- 8、电商大数据之应用--sparksql与hive整合
- 9、电商大数据之应用--数据仓库建立
10-4 客户基本属性表模型开发
- 10、电商大数据之应用--用户画像数据开发步骤流程
- 11、电商大数据之应用-用户画像开发-客户基本属性表模型开发（shell脚本封装案例）
10-5 订单宽表模型开发
- 12、电商大数据之应用-用户画像开发-订单宽表模型开发
- 13、电商大数据之应用-用户画像开发-客户消费订单表模型开发
10-6 客户购买类目表模型开发
- 14、电商大数据之应用-用户画像开发-客户购买类目表模型开发
10-7 客户访问信息表模型开发
- 15、电商大数据之应用-用户画像开发-客户访问信息表模型开发
10-8 用户画像宽表模型+hive与hbase整合
- 16、电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型+hive与hbase整合
10-9 hive数据导入hbase表中
- 17、电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型--hive数据导入hbase表中
10-10 数据可视化
- 18、电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型--数据可视化（数据导入phoenix）
- 19、电商大数据之应用-用户画像开发-数据展现
- 20、电商大数据之应用-用户画像开发-查询演示
第十一章 spark项目-游戏反外挂日志分析
11-1 游戏项目介绍
- 1、课程目标以及网站部分指标介绍
- 2、日志分析整体流程
- 3、日志采集服务器采集方式简介
- 4、游戏背景介绍
11-2 服务器部署
- 5、数据来源
- 6、服务器部署情况
- 7、日志采集服务器的部署简介
- 8、日志分析流程总结
11-3 logstash快速入门
- 9、ELK工作栈的简介
- 10、logstash简介
- 11、logstash快速入门
- 12、logstash的工作原理
- 13、第一个logstash程序
- 14、logstash简单命令介绍
- 15、配置文件说明
- 16、input插件file的详解
11-4 logstash于kafka对接
- 17、logstash于kafka对接
- 18、将游戏日志对接到kafka中
- 19、logstash从kafka中读取数据
- 20、点击流日志对接kafka
11-5 es的快速入门
- 21、将游戏日志对接到hdfs
- 22、讲数据对接es的步骤（后面实现）
- 23、es的简介
- 24、es的安装详解
- 24、es的插件安装
- 25、es的快速入门
- 26、es的复杂查询举例
11-6 kafka数据对接到es
- 27、将kafka数据对接到es中
- 28、将kafka数据对接到es中(下)
- 29、将游戏操作日志对接到kafka中
- 30、将kafka游戏操作日志对接到es中
11-7 实现游戏指标的统计和外挂监控
- 31、spark从es中读取数据，实现游戏玩家分布（程序对接自己实现）
- 32、工具类介绍
- 33、游戏指标统计--日新增玩家
- 34、游戏指标统计--日活跃用户
- 35、游戏指标统计--玩家留存和留存率
- 36、游戏指标统计--总结
- 37、游戏外挂监控程序--顶药外挂
- 38、游戏外挂监控程序--顶药外挂运行结果
第十二章 spark源码分析
12-1 下载源码及编译源码
- 1、master和worker启动的流程
- 2、下载spark源代码
- 3、编译spark源码，并且将源码导入到IDEA
12-2 master源码分析
- 4、spark程序的入口，start-all.sh脚本详解
- 4-2、Master和worker启动的整体流程详解图
- 5、Master的main方法执行逻辑
- 6、Master的主构造器中的执行逻辑
- 7、Master的actor的prestart方法执行逻辑
- 8、Master的actor的receive方法的执行逻辑
12-3 worker源码分析
- 9、Worker类的main方法的执行逻辑
- 10、Worker类的主构造器的执行逻辑
- 11、Worker的actor的prestart方法的执行逻辑
12-4 master和worker通信
- 12、Worker向master注册节点信息的执行逻辑
- 13、Worker和Master之间的心跳处理流程
- 14、总结master和worker启动后的流程
12-5 任务的提交
- 15、Master的schedule方法触发的机制
- 15-2、任务提交后，执行前的逻辑详解
- 16、spark-submit脚本提交任务的执行逻辑
- 17、任务执行前框架进行的环境准备详解（任务分发调度、任务调度）
- 18、任务提交流程图详解
- 19、Master接收到ClientActor任务后，进行worker资源的分配
- 20、任务开始之前的准备阶段，DAG启动线程监听任务阻塞队列_clip
- 21、Master通知Worker启动executor
- 21-2、代码的action执行后，触发的任务提交流程图详解
- 22、通过transformation生成RDD和通过action提交任务
- 23、任务提交，开始划分stage之前的准备阶段
12-6 划分stage
- 24、划分stage
- 25、划分stage总结
12-7 将taskSet提交给executor，并执行任务
- 26、将stage封装到taskset中，提交给executor
- 27、executor执行任务
- 28、源码整体流程回顾
第十三章 就业课(2.0)-机器学习入门
13-1 机器学习概念入门
- 01-机器学习基础-课程设置及大数据和机器学习区别
- 02-机器学习基础-大数据时代究竟改变了什么
- 03-机器学习基础-大数据架构体系和机器学习在大数据架构位置
- 04-机器学习基础-以推荐系统为例
- 05-机器学习基础-人工智能应用场景
- 06-机器学习基础-人工智能各概念的区别和联系
- 07-机器学习基础-什么是机器学习问题
- 08-机器学习基础-基于规则的学习和基于模型的学习
- 09-机器学习基础-机器学习各概念详解
- 10-机器学习基础-机器学习概念补充及分类浅析
- 11-机器学习基础-监督学习详解
- 12-机器学习基础-无监督学习详解
- 13-机器学习基础-半监督学习详解
- 14-机器学习基础-强化学习和迁移学习
- 15-机器学习基础-机器学习三要素理解
- 16-机器学习基础-机器学习模型选择
- 17-机器学习基础-进入机器学习最佳时机
13-2 机器学习数学基础
- 01-高中基础
- 02-sigmod函数求导
- 03-tanh函数
- 04-凸函数
- 05-机器学习高数必备
第十四章 就业课(2.0)-机器学习语言基础之Python语言
14-1 机器学习语言基础之Python语言(上)
- 01.课前小序
- 02-机器学习语言基础-昨日回顾
- 03-机器学习语言基础-昨日回顾(2)
- 04-机器学习语言基础-昨日补充
- 05-机器学习语言基础-Python基础介绍
- 06-机器学习语言基础-Python安装及第三方库使用
- 07-机器学习语言基础-安装Anaconda及组件介绍
- 08-机器学习语言基础-jupyter详解
- 09-机器学习语言基础-Pycharm和Anaconda整合
- 10-机器学习语言基础-Python3编码和解码原理
- 11-机器学习语言基础-包的导入多种形式
- 12-机器学习语言基础-Python数据类型
- 13-机器学习语言基础-Python随机数和常变量表示
- 14-机器学习语言基础-Python输入详解
- 15-机器学习语言基础-Python格式化输出
- 16.机器学习语言-Python快捷键详解
14-2 机器学习语言基础之Python语言(下)
- 01-机器学习基础-昨日回顾
- 02-机器学习基础-四大数据结构详解
- 03-机器学习基础-list集合
- 04-机器学习基础-list函数详解
- 05-机器学习基础-tuple函数详解
- 06-机器学习基础-dict数据结构详解
- 07-机器学习基础-dict函数详解
- 08-机器学习基础-集合的内容
- 09-机器学习基础-列表表达式
- 10-机器学习基础-元祖和生成器推导式
- 11-机器学习语言基础-函数类型详解
- 12-机器学习语言基础-函数参数类型
- 13-机器学习语言基础-lambda和reduce含糊
- 14-机器学习语言基础-条件控制语句
- 15-机器学习语言基础-文件读写异常信息
- 16-机器学习语言基础-面向对象过程
- 17-机器学习语言基础-GUI程序设计
第十五章 就业课(2.0)-Python数据分析库实战
15-1 Python数据分析库实战(上)
- 1-机器学习基础-昨日回顾及作业1
- 2-机器学习基础-卷积操作实践1
- 3-机器学习基础-卷积操作实践2
- 4-机器学习基础-随机数创建方式
- 5-机器学习基础-array创建方式
- 6-机器学习基础-矩阵的其他创建方式
- 8-机器学习基础-矩阵的分析方法
- 9-机器学习基础-矩阵的运算及分解实战详解
- 10-机器学习基础-Series
- 11-机器学习基础-DataFrame的详解
- 12-机器学习基础-Pandas统计计算实践
- 13-机器学习基础-Pandas的读取文件操作
15-2 Python数据分析库实战(下)
- 01-机器学习语言基础-昨日回顾及今日重点
- 02-机器学习语言基础-矩阵基础知识详解
- 03-机器学习语言基础-了解其他矩阵
- 04-机器学习语言基础-矩阵分解
- 05-机器学习语言基础-特征降维及PCA引入
- 06-机器学习语言基础-新坐标基的表示
- 07-机器学习语言基础-PCA算法思想及步骤
- 08-机器学习语言基础-PCA算法举例
- 09-机器学习语言基础-PCA实践
- 10-机器学习语言基础-matplotlib绘图基础
- 11-机器学习语言基础-Matlotlib绘制不同图形
- 12-机器学习语言基础-Grid和legend实战
- 13-机器学习语言基础-基础方式绘制图形
- 14-机器学习语言-面相对象方式绘制及总结
第十六章 就业课(2.0)-用户标签预测项目实战
16-1 用户画像标签预测实战
- 01-机器学习应用-昨日回顾与今日重点
- 02-机器学习应用-用户画像基础回顾
- 03-机器学习应用-理解用户画像数据
- 04-机器学习应用-应用标签系统
- 05-机器学习应用-用户画像建模基础
- 06-机器学习应用-决策时引入
- 07-机器学习应用-基于规则建树
- 08-机器学习应用-构建决策树三要素及熵定义
- 09-机器学习应用-ID3算法及改进
- 10-机器学习应用-剪枝
- 11-机器学习应用-如何计算信息增益举例
- 12-机器学习应用-相亲数据集实战
- 13-机器学习应用-相亲数据集实践改进
- 14-机器学习应用-iris鸢尾花识别
- 15-机器学习应用-手写体识别数据
16-2 集成学习算法
- 01-数据挖掘实战-昨日回顾1
- 02-数据挖掘实战-昨日回顾2
- 03-数据挖掘实战-Gini系数详解
- 04-数据挖掘实战-Cart树举例
- 05-数据挖掘实战-Gini系数演变过程
- 06-数据挖掘实战-集成学习分类
- 07.数据挖掘实战-随机森林原理详解
- 08-数据挖掘实战-Bagging算法
- 09-数据挖掘实战-模型偏差和方差理解
- 10-数据挖掘实战-Adaboost算法详解
- 11-Adaboost算法数学原理
- 12-数据挖掘实战-Adaboost算法原理举例
- 13-数据挖掘实战-Adaboost算法推广到多分类
- 14-数据挖掘实战-GBDT算法了解
- 15-数据挖掘实战-实战
16-3 数据挖掘项目:构建人才(用户)流失模型
- 01-数据挖掘项目-昨日回顾
- 02-数据挖掘项目-昨日回顾2
- 03-数据挖掘项目-项目需求说明及架构
- 04-数据挖掘项目-数据导入及分析
- 05-数据挖掘项目-数据展现
- 06-数据挖掘项目-不同类型数据的处理及数据切分
- 07-数据挖掘项目-类别型数据处理
- 08-数据挖掘项目-类别型数据的DictVec处理
- 09-数据挖掘项目-特征组合以及建模
- 10-数据挖掘项目-不平衡数据处理
第十七章 就业课(2.0)-推荐系统
17-1 推荐系统入门
- 01-推荐系统-昨日回顾及总结
- 02-推荐系统-模型保存
- 03-推荐系统-交叉验证方法
- 04-推荐系统-网格搜索
- 05-推荐系统-管道pipeline
- 06-推荐系统-什么是推荐系统及了解推荐引擎
- 07-推荐系统-推荐系统算法简介
- 08-推荐系统-用户的相似度和物品相似度度量
- 09-推荐系统-相似度计算
- 10-推荐系统-UserCF
- 11-推荐系统-itemCF
- 12-推荐系统-UserCF和ItemCF区别和联系
- 13-推荐系统-代码讲解
- 14-推荐系统-UserCF代码实战
- 15-推荐系统-ItemCF
- 16-推荐系统-架构设计
17-2 推荐案例实战(上)
- 01-推荐系统-昨日回顾及重点
- 02-推荐系统-基于KNN推荐详解
- 03-推荐系统-基于surprise库API实践
- 04-推荐系统-基于surprise电影推荐
- 05-推荐系统-基于SVD分解
- 06-推荐系统-音乐推荐
- 07-推荐系统-SaprkMllib简介
- 08-推荐系统-SparkMLLIB的Vec
- 09-推荐系统-SparkMLLIB基本数据类型及统计量实现
- 10-推荐系统-SparkMLLIB特征处理
- 11-推荐系统-SparkMLLIB随机森林及GBDT
- 12-推荐系统-LFM隐因子分解理论基础
- 13-推荐系统-SparkALS推荐
- 14-推荐系统-SparkALS代码实战
- 15-推荐系统-电商数据推荐案例实战
17-3 推荐案例实战(下)
- 01-推荐算法-昨日回顾
- 02-推荐算法-基于知识的推荐简介
- 03-推荐算法-使用关联挖掘算法的基础概念
- 04-推荐算法-Apriori算法
- 05-推荐算法-候选项集产生其他方法
- 06-推荐算法-Apriori算法举例
- 07-推荐算法-Aprori算法和FPGrowth算法总结
- 08-推荐算法-FPGrowth算法Spark实现详解
- 09-推荐算法-FPGrowth实战推荐算法项目
- 10-推荐算法-基于内容的推荐简介
- 11-推荐算法-朴素贝叶斯算法及推荐适应
- 12-推荐算法-图数据库
第十八章 就业课(2.0)-CTR点击率预估实战
18-1 CTR点击率预估实战
- 01-推荐算法-昨日回顾
- 02-推荐系统-Ctr业务描述
- 02-推荐系统-混合推荐算法(架构)
- 03-推荐系统-推荐系统评测方法
- 04-推荐系统-推荐项目实例简介
- 05-推荐系统-天池比赛
- 06-推荐系统-LR基础
- 07-推荐系统-LR原理详解
- 08-推荐系统-各大平台使用Ctr技术架构
- 09-推荐系统-Ctr的前沿技术
第十九章 就业课(2.0)-机器学习面试必备
19-1 机器学习面试必备
- 10-推荐系统-简历写法及注意事项
第二十章 【赠送】大型互联网电商系统-云计算大数据高级培训课【一对一师徒制】
20-1 电商行业背景及系统架构基本介绍
- 课程大纲
- 今日目标
- 电商行业分析
- 电商行业技术特点
- 主要电商模式
- 品优购简介
- 系统架构
- 表结构分析与框架组合
20-2 Dubbox基本介绍
- Dubbox简介
- Dubbox运行原理图
- Zookeeper安装前准备
- Zookeeper安装与常用命令
- jar包本地安装与离线约束
- Dubbox服务提供方
- Dubbox服务消费方
- Dubbox服务测试
- Dubbox服务管理中心
20-3 品牌列表管理
- 工程结构分析与建库建表
- 品优购框架搭建
- 品优购-实体类和数据访问层
- 品牌列表-需求与表结构
- 品牌列表-代码编写
- 品牌列表-测试
20-4 AngularJS基本介绍
- 今日目标
- AngularJS简介
- AngularJS四大特征
- AngularJS入门-指令
- AngularJS入门-控制器
- AngularJS入门-事件
- AngularJS入门-循环
- AngularJS入门-内置服务
20-5 商品品牌分页
- 品牌列表-需求分析
- 品牌列表-控制器
- 品牌列表-测试
- 品牌分页-需求分析
- 品牌分页-分页结果类
- 品牌分页-分页业务实现
- 品牌分页-分页插件
- 品牌分页-分页实现
20-6 商品品牌管理（增删改查）
- 品牌增加-后端业务实现
- 品牌增加-前端JS
- 品牌修改-后端业务实现
- 品牌修改-前端获取数据
- 品牌修改-前端保存数据
- 品牌删除-后端业务实现
- 品牌删除-前端复选框
- 品牌删除-前端传递删除的参数
- 品牌条件查询-后端业务实现
- 品牌条件查询-前端页面实现
20-7 代码优化
- 今日目标
- 前端分层开发
- 代码分离JS
- 控制器继承
- 代码生成
20-8 商品规格管理（增删改查）
- 规格管理-需求与表结构分析
- 规格管理-列表
- 规格管理-增加规格-增加行
- 规格管理-增加规格-删除行
- 规格管理-新增规格-保存
- 规格管理-修改规格-获取数据
- 规格管理-修改规格-保存数据
- 规格管理-删除规格
- 模板管理-需求与表结构分析
- 模板管理-列表
20-9 商品品牌及规格下拉列表
- select2基本介绍
- 品牌下拉列表(静态)
- 品牌下拉列表-后端数据支撑
- 品牌下拉列表-前端
- 规格下拉列表
20-10 商品类型模板编辑
- 增加和删除扩展属性行
- 新增模板
- 修改模板
- 删除模板
- 优化模板列表显示
20-11 SpringSecutiry基本介绍
- 今日目标
- SpringSecutiry简介
- SpringSecutiry入门小案例-默认登陆页
- SpringSecutiry入门小案例-自定义登陆页
20-12 运营商系统
- 运营商系统-登陆
- 运营商系统-显示登陆名
- 运营商系统-退出登录
20-13 商家入驻审核
- 商家入驻审核业务分析
- 商家申请入驻-准备工作
- 商家申请入驻-代码实现
- 商家审核-待审核列表
- 商家审核-商家详情
- 商家审核-修改状态
- 商家系统登陆-自定义认证类
- 商家系统登陆-认证类调用服务方法
- Bcrypt加密算法简介
- 商家登陆加密配置
20-14 商品分类管理
- 今日目标
- 需求与表结构分析
- 商品分类-列表-后端
- 商品分类-列表-前端
- 商品分类-面包屑
- 商品分类-增删改实现思路
20-15 商品录入管理
- 理解SPU与SKU
- 商品表结构分析
- 商品录入-基本功能-后端
- 商品录入-基本信息录入
- 富文本编辑器简介
- 商品录入-商品介绍
20-16 图片上传
- FastDFS介绍
- 文件上传及下载的流程
- FastDFS环境安装
- FastDFS入门案例-图片上传
- 商品录入-图片上传-后端
- 商品录入-上传图片
- 商品录入-图片列表
- 商品录入-图片删除
20-17 选项商品分类
- 今日目标
- 选择商品分类-需求分析和准备工作
- 选择商品分类-一级分类下拉列表
- 选择商品分类-二级分类与三级分类下拉列表
- 选择商品分类-显示模板ID
- 品牌下拉列表
- 扩展属性
20-18 商品规格选择
- 规格选择-显示规格面板-后端代码
- 规格选择-显示规格面板-前端
- 规格选择-保存选择的规格选项-思路分析
- 规格选择-保存选择的选项-代码实现
20-19 SKU列表
- SKU商品列表-思路分析与表结构
- SKU列表-变量构建
- SKU列表-表格绑定
- SKU列表保存-后端-上
- SKU列表保存-后端-下
- 是否启用规格-前端
- 是否启用规格-后端
20-20 商品列表管理
- 今日目标
- 商品列表-查询商家商品列表
- 商品列表-显示状态
- 商品列表-显示分类
- 商品列表-条件查询
- 商品修改-基本信息读取
- 商品修改-读取商品介绍
- 商品修改-读取商品图片
- 商品修改-读取扩展属性
- 商品修改-读取规格属性
- 商品修改-读取SKU列表数据
- 商品修改-保存数据-后端
- 商品修改-保存数据-前端
- 商品修改-页面跳转
20-21 运营商后台管理
- 运营商后台-商品审核-待审核列表
- 运营商后台-商品审核-审核与驳回
- 运营商后台-商品删除
- 商家后台-上下架-思路分析
- 注解式事务
20-22 商城首页
- 今日目标
- 网站前台分析数据库表分析
- 工程构建与生成代码
- 广告管理-图片上传
- 广告管理-广告类目选择
- 广告管理-广告状态
- 网站首页-工程搭建
- 网站首页-广告展示-后端
- 网站首页-广告展示-前端
20-23 SpringDataRedis基本简介
- SpringDataRedis简介
- SpringDataRedis入门案例
- SpringDataRedis入门案例-值类型操作
- SpringDataRedis入门案例-set集合类型操作
- SpringDataRedis入门案例-list集合
- SpringDataRedis入门案例-list集合-删除值
- SpringDataRedis入门案例-hash集合
- 广告数据的缓存
- 广告数据缓存更新
20-24 Solr基本介绍
- 今日目标
- Solr基本介绍
- Solr安装
- Solr中文分析器
- Solr域-配置域分析
- Solr域-基本域配置
- Solr域-复制域
- Solr域-动态域
20-25 SpringDataSolr入门
- SpringDataSolr简介
- SpringDataSolr入门-准备
- SpringDataSolr入门-注解
- SpringDataSolr入门-增加修改
- SpringDataSolr入门-根据主键查询删除
- SpringDataSolr入门-批量插入数据
- SpringDataSolr入门-分页查询
- SpringDataSolr入门-条件查询
- SpringDataSolr入门-全部删除
20-26 批量数据导入
- 批量数据导入-商品列表数据
- 批量数据导入-批量导入
- 批量数据导入-规格数据
20-27 关键字搜索
- 关键字搜索-后端-准备工作
- 关键字搜索-后端-服务接口
- 关键字搜索-后端-服务实现层
- 关键字搜索-后端-控制层-上
- 关键字搜索-后端-控制层-下
- 关键字搜索-前端-服务层和控制层
- 关键字搜索-前端-页面
- 关键字搜索-测试
20-28 搜索查询业务
- 今日目标
- 高亮显示-后端
- 高亮显示-前端
- 业务规则-需求分析
- 实现思路与代码结构优化
- 商品分类列表-后端（分组查询）
- 商品分类列表-前端
20-29 缓存数据
- 缓存品牌和规格数据的整体思路
- 缓存模板ID
- 缓存品牌列表和规格列表
- 缓存数据测试
20-30 品牌和规格列表
- 显示品牌和规格列表-后端
- 显示品牌和规格列表-前端
20-31 搜索条件构建
- 搜索条件构建-需求与实现思路
- 搜索条件构建-增加查询条件
- 搜索条件构建-撤销查询条件
- 搜索条件构建-隐藏查询面板
20-32 过滤查询
- 过滤查询-分类过滤
- 过滤查询-品牌过滤
- 过滤查询-规格过滤
- 过滤查询-根据分类查询品牌和规格列表
20-33 价格区间过滤
- 今日目标
- 价格区间过滤-需求
- 价格区间过滤-前端
- 价格区间过滤-后端
20-34 搜索结果分页
- 分页-后端
- 分页-前端-构建分页栏
- 分页-前端-分页栏优化
- 分页-前端-页码查询
- 分页-前端-页码查询-搜索
- 分页-前端-页码查询-不可用样式
- 分页-前端-页码查询-省略号
- 分页-前端-页码查询-完善
- 多关键字搜索
- 搜索结果排序-后端
- 价格排序-前端
- 新品排序
- 销量排序与评价排序的思路
- 隐藏品牌列表
- 搜索页与首页对接
20-35 更新索引库
- 更新索引库-实现思路
- 更新索引库-审核后更新-代码实现
- 更新索引库-审核后更新-测试
- 更新索引库-删除商品同步
20-36 网页静态化简介
- 今日目标
- 网页静态化简介
- 网页静态化入门案例-创建模板
- 网页静态化入门案例-生成静态页面
- 常用指令
- 内建函数
- 空值处理运算符
- 运算符
20-37 商品详情页面
- 工程搭建
- 工程搭建-修改模板
- 工程搭建-生成静态页面
- 商品详情页模板-模块话引入
- 商品详情页模板-图片列表
- 商品详情页模板-扩展属性
- 商品详情页模板-规格列表
- 商品详情页模板-商品分类
- 前端逻辑-数量增减
- 前端逻辑-规格选择
- 页面生成SKU变量
- 加载默认SKU
- JS判断对象内容是否相等
- 选择规格更新SKU
20-38 添加购物车及商品审核
- 添加商品到购物车
- 商品审核调用生成页面功能
- 保存工程代码
- 总结
20-39 消息中间件ActiveMQ
- 今日目标
- 系统模块分析
- 消息中间件
- JMS介绍
- JMS消息传递的类型
- ActiveMQ安装与使用
- 点对点模式-消息生产者
- 点对点模式-消息消费者
- 发布订阅模式-消息生产者
- 发布订阅模式-消息消费者
20-40 SpringJMS
- SpringJMS-点对点-消息生产者
- SpringJMS-点对点-消息消费者
- SpringJMS-发布订阅-消息生产者
- SpringJMS-发布订阅-消息消费者
20-41 消息机制实现商品审核
- 商品审核导入索引库-消息生产者-项目改造
- 商品审核导入索引库-消息生产者-生产消息
- 商品审核导入索引库-消息消费者
- 商品删除移除索引库记录
- 商品审核执行网页静态化-架构分析
- 商品审核生成详细页-消息生产者
- 商品审核生成详细页-消息消费者
- 商品审核生成详细页-测试
- 商品删除-删除商品详细页
- 总结
20-42 SpringBoot基本介绍
- 今日目标
- SpringBoot简介
- SpringBoot入门-起步依赖
- SpringBoot入门-web开发
- SpringBoot入门-读取配置文件和热部署
- SpringBoot与activeMQ整合-使用内嵌服务
- SpringBoot与activeMQ整合-使用外部服务
- SpringBoot与activeMQ整合-发送Map信息
20-43 阿里大于基本介绍
- 阿里大于基本介绍
- 短信测试
- 短信微服务-业务实现
- 短信微服务-测试
20-44 用户注册
- 用户注册-工程搭建
- 用户注册-代码生成与拷贝
- 用户注册-基本注册功能-后端
- 用户注册-基本注册功能-前端
- 用户注册-验证码实现思路
20-45 验证码
- 生成验证码-后端
- 生成验证码-前端
- 校验验证码-代码
- 校验验证码-测试
- 将消息发送给ActiveMQ
- 验证码注册测试
20-46 单点登录系统CAS基本介绍
- 今日目标
- 系统架构分析
- 什么是单点登录
- 什么是CAS
- CAS服务端部署
- CAS服务端配置
- CAS客户端入门案例
- 单点退出
- 数据源配置
- 登录界面改造
- 错误信息提示
20-47 SpringSecurity与CAS集成
- 搭建SpringSecurity工程
- SpringSecurity与CAS集成-登陆
- SpringSecurity与CAS集成-过滤器
- SpringSecurity与CAS集成-认证过滤器
- SpringSecurity与CAS集成-退出
- SpringSecurity与CAS集成-认证类
- 18.SpringSecurity与CAS集成-测试
20-48 品优购系统用户名显示
- 获取当前登录名
- 集成CAS退出登录
- 品优购-用户中心实现单点登录
- 品优购显示登陆用户名
- 品优购-退出登录
20-49 Cookie实现购物车
- 今日目标
- 需求分析
- 实现思路
- 工程搭建
- 购物车实体类
- Cookie购物车-后端代码-服务端-上
- Cookie购物车-后端代码-服务端-中
- Cookie购物车-后端代码-服务端-下
- Cookie购物车-后端代码-控制层
- Cookie购物车-后端代码-测试
20-50 购物车前端
- 购物车前端-购物车列表
- 购物车前端-数量增减
- 购物车前端-合计数
- 获取当前登录人
20-51 远程购物车存取
- 远程购物车存取-后端-业务层
- 远程购物车存取-后端-表现层
- 远程购物车存取-测试
- 跳板页
20-52 合并购物车
- 合并购物车-上
- 合并购物车-下
- 合并购物车-测试
- 总结
20-53 JS跨域访问
- 今日目标
- JS跨域
- 跨域调用测试
- 跨域资源共享CORS
20-54 收货地址业务
- 收货人地址选择-需求分析与表结构
- 收货人地址选择-准备工作
- 收货人地址列表
- 收货人地址选择
- 收货人地址选择后显示
- 选择支付方式
- 商品清单与金额显示
20-55 订单业务
- 订单表结构分析
- 保存订单-搭建框架
- 分布式ID生成解决方案
- 推特雪花算法
- 保存订单-服务层-上
- 保存订单-服务层-下
- 保存订单-控制层
- 保存订单-前端
- 保存订单-测试
- 跳转到支付页
- 总结
20-56 微信支付介绍
- 今日目标
- 二维码简介
- QRious入门
- 微信支付申请流程
- 微信扫码支付流程
- 微信支付SDK简介
- HttpClient工具类
20-57 微信二维码生成
- 工程搭建与准备工作
- 微信二维码生成-后端-上
- 微信二维码生成-后端-中
- 微信二维码生成-后端-下
- 微信二维码生成-前端
20-58 查询订单状态
- 查询订单状态-后端-上
- 查询订单状态-后端-下
- 查询订单状态-前端
20-59 支付处理
- 二维码超时处理
- 支付成功显示金额
- 支付日志需求及表结构
- 插入日志记录
- 读取支付日志
- 修改订单状态
- 总结
20-60 秒杀商品
- 今日目标
- 秒杀需求分析
- 秒杀订单表
- 秒杀实现思路
- 工程搭建与准备
- 代码生成和后台管理功能
- 秒杀商品列表-列表显示
- 秒杀商品列表-缓存数据
- 秒杀商品详细页-显示数据
- interval服务
- 秒杀商品详细页-倒计时读秒
20-61 秒杀下单
- 秒杀下单-后端服务层
- 秒杀下单-后端控制层
- 秒杀下单-前端
20-62 秒杀支付
- 秒杀支付-生成二维码-后端
- 秒杀支付-生成二维码-前端
- 秒杀支付-保存订单-后端服务层
- 秒杀支付-保存订单-后端控制层
- 秒杀支付-保存订单-测试
- 秒杀支付-超时处理-上
- 秒杀支付-超时处理-中
- 秒杀支付-超时处理-下
20-63 定时任务
- 今日目标
- 什么是任务调度
- SpringTask入门案例
- Cron表达式
- Cron表达式测试
- 秒杀商品列表增量更新
- 过期秒杀商品的移除
20-64 MavenProfile基本介绍
- MavenProfile简介
- MavenProfile入门
- MavenProfile更改数据库配置
- MavenProfile更改数据库配置-测试
- 注册中心地址集中配置
- 注册中心地址MavenProfile配置
20-65 MongoDB 简介
- MongoDB 简介
20-66 其它业务功能分析
- 其它业务功能分析-用户中心
- 其它业务功能分析-订单管理
- 其它业务功能分析-评价系统
- 其它业务功能分析-资金结算
- 总结
20-67 Zookeeper集群
- 今日目标-部署
- 什么是集群
- 集群与分布式的区别
- Zookeeper集群-简介
- Zookeeper集群搭建-上
- Zookeeper集群搭建-下
- Zookeeper集群启动及异常测试
- 品优购-Zookeeper集群
20-68 SolrCloud集群
- SolrCloud集群架构图
- SolrCloud集群准备工作
- SolrCloud集群搭建
- SolrCloud集群启动
- 品优购连接SolrCloud
- 集群分片设置
20-69 Redis集群
- RedisCluster简介
- 槽
- 投票机制
- Redis集群-准备工作
- Redis集群-搭建集群
- 客户端连接RedisCluster
- SpringDataRedis连接Redis集群
- 模拟集群异常测试
20-70 MyCat与数据库集群
- 今日目标-部署
- MyCat简介
- Mysql启动及权限设置
- Mycat安装与启动
- 分片及相关概念
- MyCat分片设置
- MyCat分片测试
- 按主键范围分片规则
- 按一致性哈希分片
- 了解数据库读写分离
20-71 Nginx
- Nginx安装与启动
- Nginx静态网站部署
- Nginx虚拟主机-端口设置
- 域名
- Nginx虚拟主机-域名配置
- 什么是反向代理
- 反向代理配置
- Nginx负载均衡
- Nginx高可用
- 网络拓扑图
- 品优购服务器列表
- 总结
第二十一章: 【赠送】分布式微服务架构项目-云计算大数据高级培训课【一对一师徒制】
21-1 项目概述
- 01-项目概述-功能构架-项目背景
- 02-项目概述-功能构架-功能模块和项目原型
- 03-项目概述-技术架构
- 04-项目概述-技术栈和开发步骤
21-2 CMS需求分析
- 05-CMS需求分析-什么是CMS
- 06-CMS需求分析-静态门户工程搭建
- 07-CMS需求分析-SSI服务端包含技术
- 08-CMS需求分析-CMS页面管理需求
21-3 CMS服务端工程搭建
- 09-CMS服务端工程搭建-开发工具配置
- 10-CMS服务端工程搭建-导入基础工程
- 11-MongoDb入门-安装Mongodb数据库
- 12-MongoDb入门-基础概念
- 13-MongoDb入门-数据库和集合
- 14-MongoDb入门-文档
- 15-MongoDb入门-用户
- 16-CMS服务端工程搭建-导入CMS数据库
21-4 页面查询接口定义
- 17-页面查询接口定义-定义模型-需求分析和模型类
- 18-页面查询接口定义-定义接口
21-5 页面查询服务端开发
- 19-页面查询服务端开发-创建CMS服务工程-CMS工程结构
- 20-页面查询服务端开发-创建CMS服务工程-测试Controller
- 21-页面查询服务端开发-Dao-分页查询测试
- 22-页面查询服务端开发-Dao-基础方法测试
- 23-页面查询服务端开发-Service及Controller
- 24-页面查询服务端开发-接口开发规范
21-6 页面查询接口测试
- 25-页面查询接口测试-Swagger
- 26-页面查询接口测试-Postman
21-7 vue.js开发技术
- 01-vuejs研究-vuejs介绍
- 02-vuejs研究-vuejs基础-MVVM模式
- 03-vuejs研究-vuejs基础-入门程序
- 04-vuejs研究-vuejs基础-v-model指令
- 05-vuejs研究-vuejs基础-v-text指令
- 06-vuejs研究-vuejs基础-v-on指令
- 07-vuejs研究-vuejs基础-v-bind指令
- 08-vuejs研究-vuejs基础-v-if和v-for指令
21-8 webpack开发技术
- 09-webpack研究-webpack介绍
- 10-webpack研究-安装nodejs
- 11-webpack研究-npm和cnpm安装配置
- 12-webpack研究-webpack安装
- 13-webpack研究-webpack入门程序
- 14-webpack研究-webpack-dev-server
- 15-webpack研究-webpack-dev-server-程序调试
21-9 CMS前端工程创建
- 16-CMS前端工程创建-导入系统管理前端工程
- 17-CMS前端工程创建-单页面应用介绍
21-10 分页查询前端开发
- 18-CMS前端页面查询开发-页面原型-创建页面和定义路由
- 19-CMS前端页面查询开发-页面原型-Table组件测试
- 20-CMS前端页面查询开发-页面原型-页面内容完善
- 21-CMS前端页面查询开发-Api调用
- 22-CMS前端页面查询开发-Api调用-跨域解决
- 23-CMS前端页面查询开发-分页查询实现
- 24-CMS前端页面查询开发-使用钩子方法实现立即查询
- 25-前后端请求响应流程小结
21-11 CMS页面自定义条件查询
- 01-自定义查询页面-服务端-Dao
- 02-自定义查询页面-服务端-接口开发
- 03-自定义查询页面-前端
21-12 CMS新增页面
- 04-新增页面-服务端-接口开发
- 05-新增页面-服务端-接口测试
- 06-新增页面-前端-新增页面
- 07-新增页面-前端-页面完善
- 08-新增页面-前端-Api调用
21-13 CMS修改页面
- 09-修改页面-服务端-接口开发
- 10-修改页面-前端-修改页面
- 11-修改页面-前端-Api调用
21-14 CMS删除页面
- 12-删除页面-服务端-接口开发
- 13-删除页面-前端-Api调用
21-15 异常处理
- 14-异常处理-异常处理的问题分析
- 15-异常处理-异常处理流程
- 16-异常处理-可预知异常处理-自定义异常类型和抛出类
- 17-异常处理-可预知异常处理-异常处理测试
- 18-异常处理-不可预知异常处理
21-16 页面静态化需求
- 01-页面静态化需求分析
21-17 FreeMarker研究
- 02-freemarker介绍
- 03-freemarker测试环境搭建
- 04-freemarker基础-基础语法种类
- 05-freemarker基础-List指令
- 06-freemarker基础-遍历map数据
- 07-freemarker基础-if指令
- 08-freemarker基础-空值处理
- 09-freemarker基础-内建函数
- 10-freemarker静态化测试-基于模板文件静态化
- 11-freemarker静态化测试-基于模板字符串静态化
21-18 页面静态化
- 12-页面静态化-页面静态化流程
- 13-页面静态化-数据模型-轮播图DataUrl接口
- 14-页面静态化-数据模型-远程请求接口
- 15-页面静态化-模板管理-模板管理业务流程
- 16-页面静态化-模板管理-模板制作
- 17-页面静态化-模板管理-GridFS研究-存文件
- 18-页面静态化-模板管理-GridFS研究-取文件
- 19-页面静态化-模板管理-模板存储
- 20-页面静态化-静态化测试-填写页面DataUrl
- 21-页面静态化-静态化测试-静态化程序编写
- 22-页面静态化-静态化测试-静态化程序测试
21-19 页面预览
- 23-页面预览-页面预览开发
- 24-页面预览-页面预览测试
21-20 页面发布需求分析
- 1.页面发布-需求分析
21-21 RabbitMQ介绍
- 2.RabbitMQ研究-RabbitMQ介绍
21-22 RabbitMQ工作原理
- 3.RabbitMQ研究-工作原理
- 4.RabbitMQ研究-安装RabbitMQ
- 5.RabbitMQ研究-入门程序-生产者
- 6.RabbitMQ研究-入门程序-消费者
- 7.RabbitMQ研究-工作模式-工作队列模式
- 8.RabbitMQ研究-工作模式-发布订阅模式-生产者
- 9.RabbitMQ研究-工作模式-发布订阅模式-消费者
- 10.RabbitMQ研究-工作模式-路由工作模式介绍
- 11.RabbitMQ研究-工作模式-路由工作模式测试
- 12.RabbitMQ研究-工作模式-统配符工作模式测试
- 13.RabbitMQ研究-工作模式-header和rpc工作模式
21-23 Spring整合RibbitMQ
- 14.RabbitMQ研究-与springboot整合-搭建环境
- 15.RabbitMQ研究-与springboot整合-声明交换机和队列
- 16.RabbitMQ研究-与springboot整合-生产者代码
- 17.RabbitMQ研究-与springboot整合-消费者代码
21-24 页面发布
- 01-页面发布-技术方案分析
- 02-页面发布-消费方Cms Client-搭建工程
- 03-页面发布-消费方Cms Client-消费方法-service
- 04-页面发布-消费方Cms Client-消费方法-监听队列(1)
- 05-页面发布-生产方cms-发送页面发布消息
- 06-页面发布-生产方cms-发送页面发布消息测试
- 07-页面发布-前后端发布页面测试
- 08-页面发布-业务完善的思考
21-25 课程管理
- 09-课程管理-需求分析
- 10-课程管理-教学方法说明
- 11-课程管理-开发环境搭建
21-26 课程计划查询&添加
- 12-课程计划查询-需求分析
- 13-课程计划查询-页面原型说明
- 14-课程计划查询-Api接口定义
- 15-课程计划查询-sql语句
- 16-课程计划查询-接口实现
- 17-课程计划查询-前端页面调试
21-27 我的课程1
- 18-课程计划添加-需求分析
- 19-课程计划添加-接口开发
- 20-课程计划添加-前端页面调试
- 01-我的课程-需求分析与PageHelper技术
- 02-我的课程-前端页面与Api说明
- 03-新增课程-课程分类查询
- 04-新增课程-数据字典
- 05-课程修改实战分析
- 06-课程营销实战分析
21-28 我的课程2
- 01-我的课程-需求分析与PageHelper技术
- 02-我的课程-前端页面与Api说明
21-29 新增课程
- 03-新增课程-课程分类查询
- 04-新增课程-数据字典
21-30 课程修改
- 05-课程修改实战分析
21-31 课程营销
- 06-课程营销实战分析
21-32 FastDFS研究
- 01-分布式文件系统研究-技术应用场景
- 02-分布式文件系统研究-什么是文件系统
- 03-分布式文件系统研究-什么是分布式文件系统
- 04-分布式文件系统研究-fastDSF架构介绍
- 05-分布式文件系统研究-fastDSF文件上传和下载流程
- 06-分布式文件系统研究-fastDFS安装及配置文件说明
- 07-分布式文件系统研究-测试-搭建测试环境
- 08-分布式文件系统研究-测试-上传文件测试
- 09-分布式文件系统研究-测试-文件下载测试
- 10-分布式文件系统研究-搭建图片服务虚拟主机
21-33 上传图片
- 11-上传图片-需求分析
- 12-上传图片-服务端-创建文件系统服务工程
- 13-上传图片-服务端-Api接口定义
- 14-上传图片-服务端-Api接口开发
- 15-上传图片-前端-上传文件测试
- 16-保存课程图片-服务端开发
- 17-保存课程图片-保存图片测试
21-34 查询图片
- 18-查询课程图片开发
21-35 删除图片
- 19-删除课程图片-服务端开发
- 20-删除课程图片-前端开发
21-36 Eureka注册中心
- 01-Eureka注册中心-Eureka介绍
- 02-Eureka注册中心-搭建Eureka单机环境
- 03-Eureka注册中心-搭建Eureka高可用环境
- 04-Eureka注册中心-将服务注册到Eureka Server
21-37 Feign远程调用
- 05-Feign远程调用-客户端负载均衡介绍
- 06-Feign远程调用-Ribbon测试
- 07-Feign远程调用-Feign测试
21-38 课程预览技术方案
- 08-课程预览技术方案
21-39 课程详情页面静态化
- 09-课程详情页面静态化-静态页面测试
- 10-课程详情页面静态化-课程详情模型数据查询接口
- 11-课程详情页面静态化-课程信息模板设计
21-40 课程预览功能开发
- 12-课程预览功能开发-需求分析
- 13-课程预览功能开发-CMS页面预览接口测试
- 14-课程预览功能开发-CMS添加页面接口
- 15-课程预览功能开发-接口开发
- 16-课程预览功能开发-接口测试
- 17-课程预览功能开发-前后端测试
21-41 课程发布
- 01-课程发布-需求分析
- 02-课程发布-CMS一键发布-接口定义
- 03-课程发布-CMS一键发布-接口开发
- 04-课程发布-课程发布服务端-接口开发
- 05-课程发布-课程发布服务端-接口测试
- 06-课程发布-前后端调试
21-42 ElasticSearch介绍
- 07-ElasticSearch-介绍
21-43 ElasticSearch原理与应用
- 08-ElasticSearch-原理与应用
21-44 Elasticasearch安装
- 09-ElasticSearch-安装与配置-安装
- 10-ElasticSearch-安装与配置-head插件
21-45 ES快速入门
- 11-ElasticSearch-快速入门-创建索引库
- 12-ElasticSearch-快速入门-创建映射
- 13-ElasticSearch-快速入门-创建文档
- 14-ElasticSearch-快速入门-搜索文档
21-46 安装IK分词器
- 15-ElasticSearch-IK分词器-安装IK分词器
- 16-ElasticSearch-IK分词器-自定义词汇
21-47 映射类型
- 17-ElasticSearch-映射-映射维护方法
- 18-ElasticSearch-映射-常用映射类型
21-48 ElasticSearch索引管理
- 19-ElasticSearch-索引管理-搭建搜索工程
- 20-ElasticSearch-索引管理-创建索引库
- 21-ElasticSearch-索引管理-文档的增删改查
21-49 ElasticSearch搜索管理
- 01-ElasticSearch-搜索管理-准备环境
- 02-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-查询所有文档
- 03-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-分页查询
- 04-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-TermQuery和Id查询
- 05-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-MatchQuery
- 06-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-MultiMatchQuery
- 07-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-布尔查询
- 08-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-过虑器
- 09-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-排序
- 10-ElasticSearch-搜索管理-DSL搜索-高亮
21-50 ElasticSearch集群管理
- 11-ElasticSearch-集群-集群结构
- 12-ElasticSearch-集群-搭建集群
21-51 课程信息索引
- 13-课程搜索需求分析
- 14-课程索引-技术方案
- 15-课程索引-准备课程索引信息-CoursePub模型
- 16-课程索引-准备课程索引信息-保存CoursePub
- 17-课程索引-准备课程索引信息-保存CoursePub测试
- 18-课程索引-搭建ES环境
- 19-课程索引-Logstash创建索引-安装配置
- 20-课程索引-Logstash创建索引-测试
21-52 搜索接口开发
- 21-课程搜索-需求分析
- 22-课程搜索-Api定义
- 23-课程搜索-接口实现-按关键字搜索
- 24-课程搜索-接口实现-按关键字搜索测试
- 25-课程搜索-接口实现-按分类和难度等级搜索
21-53 Nuxt.js工作原理
- 01-搜索前端技术需求-SEO
- 02-搜索前端技术需求-服务端渲染和客户端渲染
- 03-Nuxt.js介绍
21-54 Nuxt.js基本使用
- 04-Nuxt.js基本使用-创建Nuxt工程
- 05-Nuxt.js基本使用-页面布局
- 06-Nuxt.js基本使用-路由
- 07-Nuxt.js基本使用-获取数据-asyncData
- 08-Nuxt.js基本使用-获取数据-async&await
21-55 搜索前端开发
- 09-搜索前端开发-搜索页面
- 10-搜索前端开发-搜索全部
- 11-搜索前端开发-分页搜索
- 12-搜索前端开发-按分类搜索
- 13-搜索前端开发-按难度等级搜索及高亮显示
- 14-课程发布到搜索集成测试
21-56 在线学习需求分析
- 01-在线学习需求分析
21-57 在线点播解决方案
- 02-在线点播解决方案
21-58 视频编码
- 03-视频编码-基本概念
- 04-视频编码-FFmpeg的基本使用
- 05-视频编码-FFmpeg生成m3u8文件
21-59 播放器
- 06-播放器-搭建媒体服务器测试videojs
21-60 搭建学习中心前端
- 07-搭建学习中心工程&测试videojs
21-61 媒资管理上传文件
- 08-媒资管理-需求分析
- 09-媒资管理-开发环境
- 10-媒资管理-上传文件-断点续传解决方案
- 11-媒资管理-上传文件-文件分块测试
- 12-媒资管理-上传文件-文件合并测试
- 13-媒资管理-上传文件-前端页面
- 14-媒资管理-上传文件-Api接口
- 15-媒资管理-上传文件-上传注册
- 16-媒资管理-上传文件-分块检查
- 17-媒资管理-上传文件-上传分块
- 18-媒资管理-上传文件-合并分块
- 19-媒资管理-上传文件-测试
21-62 视频处理需求分析
- 01-视频处理-需求分析
21-63 视频处理进程
- 02-视频处理-视频处理工程创建
- 03-视频处理-视频处理技术方案
- 04-视频处理-视频处理实现-业务流程分析
- 05-视频处理-视频处理实现-生成mp4
- 06-视频处理-视频处理实现-生成m3u8
21-64 视频处理自动调用
- 07-视频处理-发送视频处理消息分析&更正FilePath
- 08-视频处理-发送视频处理消息
- 09-视频处理-视频处理测试
- 10-视频处理-视频处理并发设置
21-65 我的媒资
- 11-我的媒资-需求分析&Api定义
- 12-我的媒资-服务端开发
- 13-我的媒资-前端开发
21-66 媒资管理与课程管理集成
- 14-媒资与课程计划关联-需求分析
- 15-媒资与课程计划关联-选择视频
- 16-媒资与课程计划关联-保存视频信息-需求分析&Api定义
- 17-媒资与课程计划关联-保存视频信息-服务端开发
- 18-媒资与课程计划关联-保存视频信息-前端开发
- 19-媒资与课程计划关联-查询视频信息
21-67 在线学习查询课程计划
- 01-学习页面查询课程计划-需求分析&Api定义
- 02-学习页面查询课程计划-服务端开发
- 03-学习页面查询课程计划-前端开发
21-68 搜索服务查询课程媒资信息
- 04-学习页面获取视频播放地址-需求分析
- 05-学习页面获取视频播放地址-课程发布存储媒资信息-需求分析
- 06-学习页面获取视频播放地址-课程发布存储媒资信息-实现
- 07-学习页面获取视频播放地址-课程发布存储媒资信息-测试
- 08-学习页面获取视频播放地址-Logstash扫描课程计划媒资
- 09-学习页面获取视频播放地址-搜索服务查询课程媒资接口
- 10-学习页面获取视频播放地址-搜索服务查询课程媒资接口-测试
21-69 在线学习接口
- 11-在线学习接口-需求分析
- 12-在线学习接口-搭建开发环境
- 13-在线学习接口-Api接口定义
- 14-在线学习接口-服务端开发-将搜索服务注册到Eureka
- 15-在线学习接口-服务端开发-学习服务接口开发
- 16-在线学习接口-服务端开发-测试
- 17-在线学习接口-前端开发-根据课程计划id播放视频
- 18-在线学习接口-前端开发-自动播放视频
- 19-在线学习接口-集成测试
21-70 用户认证需求分析
- 01-用户认证需求分析
21-71 用户认证技术方案
- 02-用户认证技术方案-单点登录
- 03-用户认证技术方案-Oauth2协议
- 04-用户认证技术方案-SpringSecurityOauth2
21-72 Spring security Oauth2研究
- 05-SpringSecurityOauth2研究-搭建认证服务器
- 06-SpringSecurityOauth2研究-Oauth2授权码模式-申请令牌
- 07-SpringSecurityOauth2研究-Oauth2授权码模式-资源服务授权测试
- 08-SpringSecurityOauth2研究-解决swagger-ui无法访问
- 09-SpringSecurityOauth2研究-Oauth2密码模式授权
- 10-SpringSecurityOauth2研究-校验令牌&刷新令牌
21-73 JWT研究
- 11-SpringSecurityOauth2研究-JWT研究-JWT介绍
- 12-SpringSecurityOauth2研究-JWT研究-生成私钥和公钥
- 13-SpringSecurityOauth2研究-JWT研究-生成JWT令牌&验证JWT令牌
21-74 认证接口开发
- 14-认证接口开发-需求分析
- 15-认证接口开发-Redis配置
- 16-认证接口开发-Api接口定义
- 17-认证接口开发-申请令牌测试
- 18-认证接口开发-接口开发-service
- 19-认证接口开发-接口开发-controller
- 20-认证接口开发-接口测试
21-75 用户登录
- 01-用户认证-用户认证流程分析(1)
- 02-用户认证-认证服务查询数据库-需求分析&搭建环境
- 03-用户认证-认证服务查询数据库-查询用户接口-接口定义
- 04-用户认证-认证服务查询数据库-查询用户接口-接口开发
- 05-用户认证-认证服务查询数据库-调用查询用户接口
- 06-用户认证-认证服务查询数据库-Bcrypt介绍
- 07-用户认证-认证服务查询数据库-解析申请令牌错误信息
- 08-用户认证-认证服务查询数据库-用户登录前端
21-76 前端显示当前用户
- 09-前端显示当前用户-需求分析
- 10-前端显示当前用户-jwt查询接口
- 11-前端显示当前用户-前端请求jwt
21-77 用户退出
- 12-用户退出-服务端
- 13-用户退出-前端
21-78 Zuul网关
- 14-网关-介绍网关及搭建网关工程
- 15-网关-路由配置
- 16-网关-过虑器
21-79 身份校验
- 17-身份校验-身份校验过虑器编写
- 18-身份校验-测试
21-80 用户授权业务流程
- 01-用户授权业务流程分析
21-81 方法授权
- 02-方法授权-需求分析
- 03-方法授权-jwt令牌包含权限
- 04-方法授权-方法授权实现
- 05-方法授权-方法授权测试
- 06-方法授权-方法授权测试-无权限异常处理
21-82 动态查询用户权限
- 07-动态查询用户权限-权限数据模型
- 08-动态查询用户的权限-用户中心查询用户权限
- 09-动态查询用户的权限-认证服务查询用户权限
21-83 前端集成认证授权
- 10-前端集成认证授权-需求分析
- 11-前端集成认证授权-身份校验
21-84 细粒度授权
- 13-细粒度授权-细粒度授权介绍
- 14-细粒度授权-我的课程细粒度授权-需求分析
- 15-细粒度授权-我的课程细粒度授权-实现
- 16-细粒度授权-我的课程细粒度授权-测试
- 17-细粒度授权-获取当前用户信息
21-85 微服务之间认证
- 18-微服务之间认证-需求分析
- 19-微服务之间认证-Feign 拦截器
第二十二章: 【赠送】Python+机器学习-云计算大数据高级培训课【一对一师徒制】
22-1 matplotlib绘制折线图
- 01_课程介绍
- 02_数据挖掘课基础课程定位以及目标
- 03_jupyter使用于安装
- 04_matplotlib的绘图架构
- 05_温度的简单显示
- 06_案例：城市温度显示-刻度、中文
- 07_案例：城市温度显示-横纵坐标标签、标题、图例
- 08_案例：城市温度显示-多个坐标系
- 09_折线图的应用场景以及总结
22-2 matplotlib绘制基本统计图
- 10_电影票房对比：柱状图
- 11_柱状图的应用场景
- 12_案例：电影市场分布：直方图
- 13_案例：电影排片占比：饼图绘制
- 14_其它功能了解，总结以及作业
- 01_作业讲解
22-3 numpy基础
- 02_每日目标、numpy介绍优势
- 03_array的基本属性
- 04_数组形状理解、自定义数据类型
- 05_数组的创建
- 06_正态分布理解
22-4 案例:股票数据处理
- 07_案例：股票涨跌幅数据创建
- 08_案例：股票数据的形状、类型、转换
- 09_案例：股票数据的逻辑运算和统计运算
22-5 数组运算分割合并
- 10_数组的运算讲解、矩阵与数组的区别
- 11_数组的分割与合并
- 12_总结
22-6 pandas索引切片排序
- 01_作业与复习
- 02_pandas的数据结构
- 02_pandas的索引修改操作
- 03_series结构
- 04_pandas切片操作与排序
22-7 pandas统计计算和文件读取
- 05_pandas统计运算
- 06_案例：股票涨跌幅累计计算
- 07_逻辑与算数运算
- 08_pandas的文件读取
- 09_案例：pandas的缺失值处理
- 10_案例：股票涨跌幅的离散化处理
- 11_总结
22-8 pandas合并交叉表分组聚合
- 01_pandas的哑变量矩阵合并
- 02_合并
- 03_交叉表与透视表
- 04_交叉表与透视表
- 05_分组与聚合
22-9 股票数据基本知识
- 06_金融市场基础知识
- 07_股票的基础知识
- 08_股票数据组成
- 09_股票数据重采样
- 10_除权数据介绍总结
22-10 时间序列和股票数据处理
- 01_复习
- 02_pandas时间序列分析
- 03_pandas时间操作
- 04_pandas生成时间序列
- 05_移动平均线之SMA
- 06_加权移动平均线与指数平滑移动平均线
- 07_移动方差和标准差
- 08_相关系数与散点图绘制分析结果
- 09_平均线数据的保存
22-11 股票数据分析
- 02_投资技术的两种方法
- 03_双均线策略以及MACD介绍
- 04_MACD结果绘图
- 05_编写MACD交易策略
- 06_RSI指标分析以及结合MACD指标策略
- 07_策略回测过程
- 08_模拟交易过程
- 09_模拟交易总结
- 10_总结
22-12 机器学习介绍和特征提取
- 01_机器学习介绍
- 02_特征工程介绍工具介绍
- 03_特征抽取之字典数据特征抽取
- 04_字典特征抽取的结果分析
- 05_文本特征抽取
- 06_文本特征抽取结果分析
- 07_中文的文本特征抽取
- 08_TFIDF介绍
- 09_TFIDF结果分析
22-13 特征预处理和数据降维
- 10_特征预处理之归一化
- 11_案例：约会对象数据归一化标准化对比处理以及分析
- 12_特征降维-特征选择之方差选择法
- 13_特征降维-特征选择之相关性分析
- 14_主成分分析PCA
- 15_用户物品类别案例介绍
- 16_案例与特征降维总结
22-14 机器学习算法介绍和K-近邻算法
- 17_机器学习算法介绍
- 18_机器学习开发流程
- 01_复习
- 02_数据集划分
- 03_转换器与估计器
- 04_估计器流程介绍
- 05_K-近邻算法原理
- 06_案例：FB业务类型预测
- 07_K-近邻算法总结
- 08_案例：FB业务类型预测的K值超参数调优
22-15 朴素贝叶斯和决策树算法
- 09_朴素贝叶斯算法原理
- 10_案例：20类新闻分类
- 11_朴素贝叶斯算法总结
- 12_决策树分类原理
- 13_泰坦尼克号数据介绍
- 14_案例：泰坦尼克号生存分类预测
- 15_决策树总结
22-16 随机森林和线性回归算法
- 16_随机森林原理
- 17_案例：随机森立案例，超参数调优
- 18_随机森林总结
- 01_复习
- 02_线性回归原理
- 03_案例：房价数据预测-线性回归的正规方程、梯度下降方式结果
- 04_线性回归总结
- 05_线性回归拟合非线性关系数据容易出现问题过拟合
- 06_解决办法-正则化
22-17 逻辑回归算法和模型保存
- 07_逻辑回归原理
- 08_案例：逻辑回归癌症预测
- 09_样本不均衡评估标准AUC指标
- 10_模型保存于加载
- 11_聚类原理记忆案例
- 12_三天算法总结
22-18 量化交易框架入门
- 01_量化交易介绍
- 02_量化交易项目流程、做什么
- 03_回测框架介绍
- 04_策略运行过程介绍
- 05_策略运行过程介绍2
- 06_获取板块等、交易行情数据
- 07_获取财务数据与定时器
22-19 交易策略入门
- 07_获取财务数据与定时器
- 08_投资组合与交易
- 09_策略的收益指标
- 10_策略风险指标
- 11_案例：介绍
- 12_案例：实现简单的一个选股策略
- 13_总结
- 01_复习
22-20 多因子法和去极值
- 02_alpha与beta和多因子策略介绍
- 03_案例：多因子的市值因子选股介绍
- 04_案例：多因子的市值因子选股演示
- 05_多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍
- 06_案例：分位数去极值与3倍中位数法去极值
- 07_案例：3sigma法去极值
22-21 因子数据处理
- 08_因子数据的标准化处理
- 09_市值中性化处理介绍
- 10_案例：市值中性化实现以及回测选股结果
- 11_市值中性化结果总结分析
- 12_总结
- 01_复习
22-22 IC分析实战
- 02_单因子有效性分析介绍
- 03_案例：因子暴露度与收益率相关性计算演示
- 04_IC分析实战：alphalens介绍、因子横截面数据准备
- 05_IC分析实战：价格时间获取、alphalens生成统一数据结构
- 06_IC分析实战：IC结果统计与研报分析阅读
22-23 多因子分析
- 07_收益率分析实战：单因子有效性打分筛选规则与单因子回测框架查看选股位置
- 08_分组因子筛选
- 09_分组统计结果讲解以及研报分析阅读
- 10_多因子相关性实战：计算相关性以及目的
- 11_多因子合成实战：PCA进行因子暴露值合成
- 01_复习
- 02_回测内容确定
22-24 打分法选股
- 03_打分法选股实战：分组打分
- 04_打分法选股实战：综合得分选股股票池(factor拼写错误)
- 05_打分法选股实战：回测结果分析
22-25 回归法选股
- 06_回归法选股实战：回归系数确定-每月末交易列表获取、因子数据获取
- 07_回归法选股实战：股票交易日列表价格数据获取、下一期收益率计算
- 08_回归法选股实战：股票因子特征值和股票下期收益率回归训练
- 09_回归法选股实战：回归系数确定步骤总结
- 10_模拟交易介绍(在3点半交易时间内，先介绍)
- 11_回归法选股实战：第二步利用回归系数选股-回测因子数据处理
- 12_回归法选股实战：第二步利用回归系数选股-回归计算预测股票收益率结果分析
- 13_两种选股方法总结
22-26 量化交易系统架构
- 14_技术指标策略实践(了解)
- 15_量化系统架构介绍
- 16_量化总结
22-27 TensorFlow基础知识
- 01_深度学习和TensorFlow介绍
- 02_Tensorflow程序结构组成
- 03_图与OP介绍、Tensorboard显示
- 04_OP名字
- 05_会话介绍
- 06_张量介绍、静态形状和动态形状
- 07_创建变量OP、初始化变量、修改变量值
- 08_命名空间与共享变量
22-28 回归训练案例
- 09_实现回归训练案例：线性回归复习以及步骤分析
- 10_实现回归训练案例：准备数据、建立模型、计算损失、GD优化步骤实现
- 11_实现回归训练案例：会话运行训练
- 12_实现回归训练案例：学习率与步长、梯度爆炸
- 13_实现回归训练案例：trainable参数问题、张量值的Tensorboard跟踪显示
- 14_实现回归训练案例：线性回归模型保存、加载、命令行参数
- 15_总结
22-29 TensorFlow文件读写
- 01_文件读取流程介绍、狗图片数据读取案例
- 02_开启线程批处理读取
- 03_狗图片读取总结
- 04_cifar二进制数据读取案例
- 05_案例：写入TFRecords文件
- 06_案例：读取TFRecords文件
22-30 神经网络和MNIST手写数字识别
- 07_神经网络基础介绍
- 08_神经网络的分类原理损失、优化
- 09_神经网络原理总结
- 10_Mnist手写数字识别：分析、网络结构定义
- 11_Mnist手写数字识别：循环步数训练
- 12_Mnist手写数字识别：增加准确率
- 13_Mnist手写数字识别：增加模型张量值观察tensorboard
- 14_Mnist手写数字识别：训练好的模型进行预测测试
- 15_线性神经网络的局限性-改进方式激活函数、改变网络结构
- 01_复习
22-31 卷积神经网络
- 02_卷积神经网络介绍
- 03_卷积网络-卷积原理分析
- 04_卷机网络-卷积总结
- 05_卷机网络-激活函数介绍
- 06_卷机网络-池化层分析、总结
22-32 CNN卷积网络识别MNIST数据
- 07_CNN卷机网络识别Mnist：设计网络结构分析
- 08_CNN卷机网络识别Mnist：模型代码编写
- 09_CNN卷机网络识别Mnist：优化训练代码、蓄念运行
- 10_CNN卷机网络识别Mnist：网络改进和优化
- 11_卷积神经网络拓展介绍
22-33 验证码识别
- 12_验证码识别实战：验证码项目介绍、原理分析
- 13_验证码识别实战：数据处理成TFRecords文件介绍
- 14_验证码识别实战：验证码TFRecords数据读取
- 15_验证码识别实战：网络代码实现、训练
- 16_验证码识别实战：准确率计算实现
- 17_总结