所处阶段

主讲内容

技术要点

学习目标

第一阶段Go语言开发入门实战

1.Go语言介绍及开发环境搭建

1.Go语言是什么
2.Go语言优势
3.Go语言适合来做什么
4.Go语言安装和设置
5.标准命令概述
6.第一个Go语言程序

课程设计理念：
夯实基础，Go语言作为区块链技术第一编程语言， 学习Go语言编程从入门到精通，从单纯的语法理解到灵活应用解决实际问题，有助于区块链技术基础做铺垫，掌握Linux和Windows双系统开发环境，掌握常见数据结构和算法（时间复杂度计算，排序，搜索，栈，队列，二叉树），建立面向对象思维，能对问题进行抽象归类。掌握基础的并发理论。

可掌握的核心能力：
1、通过Go语培养编程思维和动手能力；
2、通过Go语言的学习培养面向过程及编程思想，为以后的深入学习就业课程打下坚实基础。

可解决的现实问题：
1、具备Go领域基础专业编程能力；
2、实现Go语言程序开发案例。

市场价值：
具备学习编程思维，但尚不能达到任何企业用人标准。

2.基础类型

1.变量的命名规则
2.变量的声明
3.变量的初始化
4.变量的赋值
5.匿名变量
6.基础数据类型
7.字面常量
8.常量定义
9.iota枚举
10.类型转换
11.类型别名
12.fmt包的格式化输出

3.运算符

1.算术运算符
2.关系运算符
3.逻辑运算符
4.位运算符
5.赋值运算符
6.其他运算符
7.运算符优先级

4.流程控制

1.选择结构
2.循环语句
3.跳转语句

5.函数

1.定义格式
2.自定义函数
3.递归函数
4.函数类型
5.匿名函数与闭包
6.延迟调用defer
7.获取命令行参数
8.作用域(局部变量，全局变量

6.工程管理

1.工作区
2.包
3.测试案例
4.GOPATH设置
5.编译运行程序
6.Go get,test,install等等 的使用
7.go语言包管理(godep/glide/govender)  

7.复合类型

1.指针
2.数组
3.Slice
4.map
5.结构体

8.面向对象编程

1.封装与继承
2.接口的实现
3.Interface{}数据类型
4.类型断言
5.多态的特性
6.反射

9.指针与方法

1.对象生命周期和匿名函数
2.指针数组
3.指向指针的指针
4.指针与函数的副本机制
5.带有指针接收器的方法

10.异常处理

1.error接口
2.panic错误
3.recover

11.文件处理

1.字符串处理
2.字符串转换
3.正则表达式
4.Json处理
5.文件操作
6.案例：拷贝文件，文件切割归并

12.go标准库开发

1.创建自定义包
2.导入包
3.Go命令行工具简介
4.Strings包
5.Bytes包
6.容器包
7.IO包
8.OS包
9.Image包
10.数学处理包
11.runtime包
12.日志包
13.系统调用包
14.反射包
15.unicode编码包
16.unsafe包
17.调试包

13综合文件处理

1.处理JSON文件
2.处理XML文件
3.处理纯文本文件
4.处理二进制文件
5.创建ZIP归档文件
6.创建可压缩tar包
7.解开ZIP归档文件
8.解开tar归档文件

14.开发实战

1.黑白棋项目实战
2.大数据文件处理实战

第二阶段Linux与Go语言高级编程

1.Linux命令

1.Linux下的目录结构
2.工作日程应用命令
3.Ubuntu下的软件安装和卸载

课程设计理念
1.Linux是企业级服务器，必会
2.高并发的多进程多线程开发服务器后端开发必会

可掌握的核心能力：
具备Linux平台Golang服务器开发方向基本知识和常用技能，并具备基本的开发能力。

可解决的现实问题：
1、具备Golang后端开发能力
2、具备Linux系统编程能力
3、可解决常见Linux系统编程问题
4、了解系统编程的并发机制

市场价值：
熟练学习和掌握后，可满足企业开发的初中级需求。

2.LinuxShell

1.Linux下的目录结构
2.工作日程应用命令
3.Ubuntu下的软件安装和卸载
4.base shell
5.base shell脚本常规编程
6.base shell脚本实战

3.Linux开发与调试工具

1.Go语言Linux下IDE开发工具安装与配置
2.文件描述符,虚拟地址空间
3.Linux系统IO函数
4.阻塞和非阻塞的概念

4.系统I/O操作

1.OS包
2.文件属性相关函数
3.链接相关概念及函数
4.目录操作相关概念及函数

5.多进程开发

1.进程相关的概念
2.进程操作相关函数
3.孤儿进程
4.僵尸进程
5.进程回收

6多进程同步与通信

1.进程共享内存通信
2.进程匿名管道通信
3.进程命名管道通信
4.进程信号量通信
5.进程读写文件通信
6.进程互斥量通信
7.进程网络通信

7.协程序与通信

1.互斥量
2.死锁以及解决方案
3.读写锁
4.条件变量
5.条件变量实现生产消费者模型
6.线程同步
7.Sync包

8.goroutine协程与调度器

 1.Goroutine协程的概念
2.Goroutine调度器机制
3.协程的高并发编程

9.channel管道与CSP同步机制

 1.CSP通讯顺序同步机制
2.channel管道及特性
3.缓存channel与非缓存channel
4.并发的循环
5.select

10.高并发原理分析

1Mutex的实现、扩展功能和坑。
2RWMutex的实现、扩展功能和坑。
3Waitgroup的实现、坑
4Cond的使用和坑
5Once的实现和坑，单例的Eager/Lazy实现
6Pool的坑， net.Conn的池
7Map的实现、应用场景
8Context的一些问题

11高并发拓展

1可重入锁
2信号量
3SingleFlight及应用
4ErrGroup
5自旋锁
6文件锁
7并发Map的多种实现

12原子操作分析

1原子操作的实现
2操作的数据类型
3提供的函数
4通用Value类型
5.扩展的原子操作库

13.channel实战

1.常见易犯错的channel使用场景
2.三大使用场景
3.Or-done模式的三种实现
4.扇入
5.扇出
6.Tee
7.Pipeline
8.流式处理

14.golang内存模型分析

1.堆，栈，静态区，代码区
2.init函数
3.goroutine
4.channel
5.Mutex/RWMutex
6.Waitgroup
7.Once
8.atomic

15线程安全数据结构设计与实战

1.文件线程安全实战
2.并发大数据搜索实战

第三阶段Go语言网络与服务器开发

1.网络协议与网路编程

1.OSI七层模型结构
2.TCP/IP 4层模型结构
3.B/S、C/S优缺点对比
4.常见网络协议格式
5.套接字；网络字节序
6.IP地址转换函数
7.编写TCP的C/S网络程序
8.UDP通信机制与模型
9.本地套接字
10.三次握手建立连接过程
11.四次挥手断开连接过程
12.滑动窗口概念
13.错误处理函数封装
14.TCP状态转换
15.2MSL概念
16.端口复用方法
17.半关闭
18.socket网络编程

课程设计理念：
高并发服务器开发，掌握Linux操作系统groutines协程/进程/线程管理和网络socket编程，熟练编写C/S客户机服务器通信程序，理解Go协程的调度器机制具备常见高并发服务器开发，游戏服务器开发能力。


可掌握的核心能力：
1.具备常用后台服务器开发方向基本知识和常用技能，并具备基本的开发能力；
2.掌握gouroutine、channel等go语言并发机制和高并发服务器解决方案；
3.掌握Linux平台系统编程；
4.掌握网络编程协议，实现网络间点对点通信。

可解决的现实问题：
能够实现包括服务器后台、服务器数据库的开发。

市场价值：
熟练学习和掌握后，可满足企业开发的初中级需求。

2.Golang网络编程实战

1.socket客户端编程
2.socket服务端编程
3.案例：并发的时钟服务器
4.案例：并发的回显服务器
5.实战：高并发网络聊天室
6.实战：分布式排序
7.实战：文件传输
8.实战：文件夹传输

3.RPC远程调用机制

1.RPC使用protocol buffers
2.RPC环境搭建
3.golang实现RPC远程调用
4.RPC-Server编写
5.RPC-Client编写

4.GRPC远程调用机制

1gRPC简介
2gRPC编写指南
3gRPC编译指南
4gRPC远程调用
5gRPC异步通信
6gRPC流通信

5.高并发服务时间轮

1.时间轮原理
2.时间轮Golang实现
3.时间轮的测试和使用

6.高并发服务器框架设计

 1.服务器框架基础类IServer实现
2.服务器框架消息接口设计与实现
3.服务器框架数据包接口设计与实现
4.服务器框架网络连接接口设计与实现
5.服务器框架网络连接管理者接口设计与实现
6.服务器框架网络请求接口设计与实现
7.服务器框架网络请求路由设置

7.AOI通信广播机制

 1.AOI算法实现
2.基于AOI算法的区域广播
3.全局广播
4.AOI位置信息管理

8.高并发服务器框架设计

Golang高并发大数据搜索服务器开发

9.基于Golang轻量级TCP并发服务器框架实现

1基础路由模块
2全局配置
3消息封装
4多路由模式
5读写分离模型
6消息队列及多任务
7链接管理
8连接属性设置


10.TCP并发游戏服务器实战

1AOI兴趣点算法
2数据传输协议protocol buffer
3Proto3协议定义
4构建项目及用户上线
5世界聊天
6上线位置信息同步
7移动位置与AOI广播
8玩家下线
9模拟客户端AI模块

第四阶段前端开发

1.html5与css3

html概述及基本结构
html标签及布局入门
css载入方式
css选择器
css属性入门
css基本布局演示
相对地址与绝对地址
列表及表单
盒子模型
css显示属性
css元素溢出
表格
定位
css权重

课程设计理念：
html5/css/javascript是整个互联网页面的基石，学好他们打好基础非常的重要。
web服务是web服务的基石。
可掌握的核心能力：
1、可根据UI设计，开发web网站的前端页面；
2、PC端和移动端页面特效开发；
3、前端页面性能优化。
4.掌握web服务开发

可解决的现实问题：
1、开发常见Web网站的前端页面和移动端H5页面；
2、跟后台进行数据通信；
3、掌握当前市场流行的前后端分离的开发模式中所用的前端框架。
4.掌握web服务开发与对接前端
市场价值：
前端作为web网站开发的半壁江山，全栈工程师必备技能
web服务是开发必备技能。

2.JavaScript

变量
数据类型及基本语法规范
函数
条件语句
获取元素方法及操作元素
事件属性及匿名函数
综合实例
数组及操作方法
循环语句
字符串及操作方法
调试程序的方法
定时器
变量作用域
封闭函数

3.jQuery

jquery选择器
jquery样式操作
绑定click事件
jquery动画
jquery特殊效果
jquery链式调用
jquery属性操作
jquery循环
jquery事件
表单验证
事件冒泡及事件委托
Dom操作
javascript对象
json和ajax请求

4.前端框架

1、vue.js简介及基本概念
2、Vue.js模板语法
3、Class与Style绑定、条件渲染、列表渲染、事件处理、表单输入绑定、过滤器、实例生命周期、数据交互
4、vue组件、vue单文件组件、vue组件开发自动化工具、生成vue单页面应用项目

5.nodejs

 1. ES6介绍
2. ES6变量定义
3. ES6解构赋值
4. ES6函数扩展
5. ES6class语法
6. Nodejs发展历史
7. Nodejs异步IO机制
8. Nodejs功能介绍
9. npm包下载
10.全局变量
11.path模块
12.fs模块
13.fs模块reader流

6.web服务开发

1web工作方式
2Go搭建一个简单的web服务
3 Go如何使得web工作
4 Go的http包详解
5.表单
5.1 处理表单的输入
5.2 验证表单的输入
5.3 预防跨站脚本
5.4 防止多次递交表单
5.5 处理文件上传
5.6 小结
6.session和数据存储
6.1 session和cookie
6.2 Go如何使用session
6.3 session存储
6.4 预防session劫持
6.5 小结

第五阶段数据库与后端框架开发

1.关系型数据库-mysql

0.sql语句实战
1.mysql表的约束
2.mysql中出现的中文乱码问题
3.mysql函数库连接数据库
4.mysql API访问数据库
5.使用基础类API实现mysql客户端工具
6.预处理类API访问mysql数据库
7.使用api修改mysql事务特性
8.sql语句注入实战

课程设计理念：
html5/css/javascript是整个互联网页面的基石，学好他们打好基础非常的重要。
Beego是目前大型互联网公司主流的web服务器框架，由于Go的先天性支持高并发，所以很多大型互联网公司都在web服务框架做Go语言的转型，可以轻松实现亿万级别的高并发，更加节约企业运营成本。

可掌握的核心能力：
1、 可根据产品原型图，开发web网站的前端界面；
2、 可根据业务流程图，开发web网站的后台业务；
3、 可根据web框架设计，开发对应的数据库；
4、 缓存服务器的操作和设计；
5、 异步任务的实现。

可解决的现实问题：
1、高并发全功能的web网站开发；
2、提供数据响应速度灵活运用缓存；
3、根据实际问题设计出相应数据库表。

市场价值：
web全栈工程师，独立开发前端和后端业务。

2.no-sql缓存型数据库-redis

1.key-value存储方式特性
2.redis的环境安装和redigo驱动安装
3.redis中key相关操作
4.redis中string相关操作
5.redis中list相关操作
6.redis中hash相关操作
7.redis中set和sort-set相关操作

3.NoSQL-MongoDB数据库实战

1.NoSQL 简介
2.MongoDB 简介
3.MongoDB 概念解析
4.MongoDB 连接
5.MongoDB 创建数据库6.
6.MongoDB 删除数据库
7.MongoDB 创建集合
8.MongoDB 删除集合
9.MongoDB 插入文档
10.MongoDB 更新文档
11.MongoDB 删除文档
12.MongoDB 查询文档
13.MongoDB 条件操作符
14.MongoDB $type 操作符
15.MongoDB Li.Mit与Skip方法
16.MongoDB 排序
17.MongoDB 索引
18.MongoDB 聚合
19.MongoDB 复制(副本集)
20.MongoDB 分片
21.MongoDB 备份与恢复
22.MongoDB 监控
23.MongoDB 关系
24.MongoDB 数据库引用
25.MongoDB ObjectId
26.MongoDB .Map Reduce
27.MongoDB 全文检索

4.git

 1.代码版本控制工具git的常用指令
2.git的团队开发组建
3.git代码仓库的创建与管理

5.分布式文件系统fastDFS

1.分布式概念
2.tracker、storage、client相关配置
3.fastDFS中go的api封装

6.Nginx与反响代理部署

1.Nginx环境安装
2.Nginx环境配置
3.Nginx反响代理搭建
4.Nginx搭建负载均衡

7.beego框架

1.beego的框架环境搭建
2.controller设计：
   参数配置、
   路由设置、
   session控制、
   多种格式数据输出、
   请求数据处理
3.model设计：
   ORM使用、
   CRUD操作、
   高级查询、
   原生SQL查询
4.view设计：
   模板语法指南、
   模板处理

8.beego框架实战

租房项目实战

8.Gin框架

1.Gin框架概述
2.AsciiJSON
3.HTML 渲染
4.HTTP2 server 推送
5.JSONP
6.Multipart/Urlencoded 绑定
7.Multipart/Urlencoded 表单
8.PureJSON
9.Query 和 post form
10.SecureJSON
11.XML/JSON/YAML/ProtoBuf 渲染
12.上传文件
13.单文件
14.多文件
15.不使用默认的中间件
16.从 reader 读取数据
17.优雅地重启或停止
18.使用 BasicAuth 中间件
19.使用 HTTP 方法

8.Gin框架实战

博客项目实战

第六阶段容器编程

1.虚拟化VS容器化

1.虚拟化基础知识
2.常见虚拟化种类及技术实现
3.容器化基础知识
4.虚拟化 VS 容器化

课程设计理念
1.docker虚拟化是企业级部署常见方式
2.k8s是管理docker必备工具

可掌握的核心能力：
1、熟练掌握虚拟化技术；
2、熟练使用容器与容器编排工具。

可解决的现实问题：
1、能够使用KVM实现虚拟化；
2、能够熟练使用Docker容器；
3、能够熟练使用Kubernates容器编排工具。


学完此阶段可拥有的市场价值：
熟练掌握和学习后，可满足Linux云计算架构工程师的高级需求。

2.Docker

1.Docker快速入门
2.Docker镜像管理
3.Docker容器管理
4.Docker数据管理
5.Docker网络管理
6.Docker集群管理

3.Kubernetes(k8s)实战

1.Kubernetes设计架构
2.Kubernetes集群与部署

第七阶段微服务与分布式

1.微服务分布式编程理论

1. 高可用设计
2. 负载均衡
3. 集群

课程设计理念：
该阶段课程重要解决企业常见虚拟化部署及微服务相关分布式主流技能，Go语言作为Docker的开发语言，更是捧红了分布式的生态.

可掌握的核心能力：
1.具备市场主流大数据分布式技术；
2.具备go语言高并发后台开发能力；
3.具备docker虚拟化容器技术；
4.具备分布式微服务架构设计能力。


可解决的现实问题：
1.解决企业容器虚拟化技术；
2.解决企业从资源的利用率和可用性优化方案；
3.解决传统PaaS企业，采用Micro Service(微服务)的方式来实现他们的应用。

市场价值：
熟练学习和掌握后，可满足企业开发的初中级、甚至高级需求。

2.微服务特性

1.微服务与微服务框架介绍
2.单体式服务特点
3.微服务架构的特性
4.微服务架构的缺点

3.protobuf通信协议

1.protobuf简介
2.数据交互的格式比较
3.protobuf的优点
4.protobuf的安装

4.服务发现

1.什么是服务发现
2.Consul的环境与安装
3.Consul代理
4.Consul Server
5.Consul Client
6.注册服务
7.查询服务
8.Consul架构

5.go-mirco微服务框架

 1.Micro介绍与安装编译
2.创建微服务
3.启动consul进行监管
4.微服务的srv端操作
5.微服务handler编程
6.微服务与gRPC

6.高阶分布式理论

1.进程与线程
2.并发
3.锁
4.并行
5.集群
6.状态特征
7.系统重发与幂等性
8.硬件异常
9.CAP理论
10.CAP理论澄清
12.2PC
13.3PC
14.心跳检测
15.高可用设计
16.容错性
17.负载均衡
18.全局ID生成
19.哈希取模
20.一致性哈希
21.路由表
22 数据拆分

7.RESTful

1.REST概念
2.RESTful的实现
3.RESTful接口设计

8 ETCD与分布式高并发

0ETCD介绍
1.ETCD实现服务发现
2.ETCD实现分布式配置
3.ETCD实现分布式锁，Mutex, RWmutex实战
4.ETCD实现分布式栅栏
5.ETCD实现分布式leader选举
6.ETCD实现分布式队列
7.ETCD实现分布式优先队列
8.ETCD实现分布式STM
9.其它分布式并发库

8.消息中间件

1.RabbitMQ
2.go-nats
3.NSQ
4.消息中间件六大模式
一对一传输
一对多传输
多对多传输
任务队列模式
发布订阅模式
路由模式
交换机模式

9.分布式组件zookper


1.zookper简介
2.Zookeeper 概述
3.Zookeeper 基础
4.Zookeeper 工作流
5.Zookeeper leader选举
6.Zookeeper 安装
7.Zookeeper CLI
8.Zookeeper API
9.Zookeeper 应用程序

10.分布式日志组件kafka与Kibana

1.Apache Kafka 概述
2.Apache Kafka 基础
3.Apache Kafka 集群架构
4.Apache Kafka 工作流程
5.Apache Kafka 安装步骤
6.Apache Kafka 基本操作
7.Apache Kafka 简单生产者示例
8.Apache Kafka 消费者组示例
9.kibana分布式可视化 

11搜索引擎Elasticsearch与Solr

1.Elasticsearch填充
2Elasticsearch版本之间迁移
3Elasticsearch API约定
4Elasticsearch文档API
5Elasticsearch搜索API
6Elasticsearch聚合
7Elasticsearch索引API
8Elasticsearch集群API
9Elasticsearch查询DSL
10Elasticsearch映射
11Elasticsearch分析
12Elasticsearch模块
13.solr延申

12分布式综合实战

mapReduce编程实战
raft(kvraft)编程实战
Fault-tolerant Key/Value服务实战
Sharded Key/Value服务实战 

13.golang搜索引擎框架yinchengSearch实现

golang搜索引擎框架yinchengSearch实现

14.微服务项目设计

1.微服务拆分原则
2.微服务项目流程与接口设计
3.Docker-compose单机集群

15.微服务项目实战-十亿级营销实战

项目简介：基于腾讯云广告平台。根据关键字定位QQ群，导出QQ数据，进行邮箱群发或者导入腾讯营销系统进行弹窗广告。高峰期数万个用户同时访问，搭建分布式结构解决客户需求。并且给客户定制系统。
项目描述：项目采用分布式结构设计。
1.web接口，基于ETCD实现了备胎模式与集群选举模式建立负载均衡（一台服务器挂掉，选举一位服务器当作管理服务器）
2.对于17亿数据建立索引与算法优化，实现0.01秒1MB内存检索17亿数据。
3.基于golang搜索引擎riot,以及分词系统，实现关键字快速搜索
4.基于redis与go-fastDFS搭建缓存系统
5.设计通用数据库接口—导出MongoDB ,mysql,redis
6.设计通用消息中间件接口—rabbitMQ.NSQ,kafka,
7.设计加密与权限管理充值系统。
8.基于ETCD的服务发现与维护系统。
9.实现接口，负载均衡算法切换。
10.分布式数据采集系统，广度遍历提取一个网站上的所有QQ。
11.接入分布式日志。

第八阶段密码学开发

1.常用密码算法

1.对称加密体系
2.非对称加密体系
3.数字签名
4.数据机密性
5.身份鉴别
6.数据完整性
7.国密开发

课程设计理念：
掌握信息安全开发；

可掌握的核心能力：
1.具备常见密码学原理及安全密码安全协议知识体系；
2.具备信息安全编程开发能力；
3.为信息安全系统开发和区块链开发提供理论支持；
4.熟悉常见的安全协议和加密算法；
5.熟悉信息安全优化协议和行业标准。

可解决的现实问题：
1.能够解决信息安全加密数据传输及认证流程，具备信息安全领域开发能力，可解决中心化体系金融开发；
2.扎实的理论基础，快速融入各种行业企业区块链相关开发需求。

市场价值：
安全人才市场短板巨大。

2.常用密码协议

 1.密码学安全协议
2.数字证书认证(CA)中心
3.公钥基础设施PKI系统

3.密码与社会工程学

实战密码字典与破解ssh,与mysql数据库

4.信息安全改进实战

1微服务防纂改安全实现
2微服务防监听安全实现
3微服务身份鉴定安全实现

第九阶段后端综合项目实战

1.分布式日志系统

项目简介
根据业务需求进行项目架构设计和开发，实现多产品线的业务日志收集，并且实现业务日志的可视化展示和检索。
掌握技能
1、服务端程序架构设计；
2、Go语言开发服务端agent；
3、etcd；
4、kafka；
5、ElasticSearch；
6、Klbaba；


课程设计理念：
源于企业的真实项目

可掌握的核心能力：
1.具备常见项目开发模式
2.具备软件开发思想与软件工程理论
3.为大规模数据开发开发提供理论支持；
4.熟悉项目常见的负载均衡算法；
5.熟悉分布式后端优化协议和行业标准。

可解决的现实问题：
1.能够解决数据流动流程，具备分布式后端领域开发能力，；
2.扎实的理论基础，快速融入各种行业分布式微服务相关开发需求。

市场价值：
go后端市场短板巨大。

2.自动驾驶图像识别后端微服务集群

自动驾驶图像识别分布式后端系统
运行环境+ golang + docker + grpc + protobuf + beego + MySQL+tensorflow+redis+go-fastDFS
项目简介：解决公司数千汽车的在线自动识别任务，go的效率远大于python,基于golang分布式提升现有业务性能。
项目描述：本系统作为自动驾驶的模块系统 ，提供图像识别计算任务。基于100台GPU服务器，实现数千实时业务识别。
并且可以快速人为后台标注数据，提升模型识别率。
1. 基于redis与gofastDFS实现缓存系统+图片保存系统
2. 基于tensorflow GPU Go实现图像识别调用
3. 基于ETCD实现服务发现与选举
4. 基于GRPC与http提供两种接口
5. 提供模型的下载更新—TCP，FTP
6. 后台人为标注与训练更新模型
7. 消息中间件解决负载均衡
8. 基于密码学实现防范黑客攻击
9.  接入分布式日志系统

3.大数据分布式精准营销与智能推荐系统

项目简介：基于QQ号，手机号，邮箱的标签系统，基于标签智能推荐，导出精准数据，进行商业营销。并且给客户定制系统。
运行环境： golang + docker + grpc + protobuf + beego + redis + fastDFS + rabbitMQ+riot+ETCD+mongoDB+NSQ+goFastDFS

项目描述：项目基于分布式设计
1. 基于mongoDB数据库实现标签系统，基于Mongodb集群
2. web接口实现数据导入，基于ECTD与消息中间件实现负载均衡，选举模式。
3. web数据采集基于分布式设计，redis队列实现，可定制搜索层数，深度遍历，广度遍历。
4. 导入数据接口，支持txt,xls,doc,pdf,mdb,常见数据格式
5. 导出数据接口，支持json,txt,xls,doc,pdf,mdb,常见数据格式
6. 外接短信系统，邮件系统。
7. 设计通用数据库接口—导出MongoDB ,mysql,redis
8. 设计通用消息中间件接口—rabbitMQ.NSQ,kafka,
9. 基于redis与go-fastDFS搭建缓存系统
10. 标签系统，统计词频与分词处理，建立标签。
11. 接入分布式日志系统
12. 权限管理与充值系统。加密GRPC调用，调用确保签名正确才能调用，支持支付宝微信支付。

第十阶段面试辅导

专业面试训练

go专题面试强化训练
计算机网络面试专题面试强化训练
数据库专题面试强化训练
数据结构算法专题面试强化训练
分布式设计面试专题面试强化训练
操作系统面试专题面试强化训练

课程设计理念：
源于企业的真实面试题与项目面试。

可掌握的核心能力：
1.具备世界五百强面试
2.具备软件开发思想与软件工程理论
3.为大规模数据开发开发提供理论支持；
4.熟悉软件工程与行业标准。

可解决的现实问题：
1.通过企业面试；
2.扎实的理论基础，快速融入企业开发需求。

市场价值：
通过技术面试与技术考核，在工资上有很强的议价能力。

项目经验与面试表达训练

1.语言表达能力训练
2.项目经验表达能力训练
3.项目实战能力训练

简历辅导

1招聘热点速递、
2职业生涯规划、
3职场经验心得分享、
4简历制作

所处阶段

主讲内容

技术要点

学习目标

设计模式

面向对象设计模式

1. 代码无错就是优？――简单工厂模式
2. 商场促销――策略模式
3. 拍摄UFO――单一职责原则
4. 考研求职两不误――开放-封闭原则
5. 会修电脑不会修收音机？――依赖倒转原则
6. 穿什么有这么重要？――装饰模式
7. 为别人做嫁衣――代理模式
8. 雷锋依然在人间――工厂方法模式
9. 简历复印――原型模式
10. 考题抄错会做也白搭――模板方法模式
11. 无熟人难办事？――迪米特法则
12. 牛市股票还会亏钱？――外观模式
13. 好菜每回味不同――建造者模式
14. 老板回来，我不知道――观察者模式
15. 就不能不换DB吗？――抽象工厂模式
16. 无尽加班何时休――状态模式
17. 在NBA我需要翻译――适配器模式
18. 如果再回到从前――备忘录模式
19. 分公司=一部门――组合模式
20. 想走？可以！先买票――迭代器模式
21. 有些类也需计划生育――单例模式
22. 手机软件何时统一――桥接模式
23. 烤羊肉串引来的思考――命令模式
24. 加薪非要老总批？――职责链模式
25. 世界需要和平――中介者模式
26. 项目多也别傻做――享元模式
27. 其实你不懂老板的心――解释器模式
28. 男人和女人――访问者模式

课程设计理念：
设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。

可掌握的核心能力：
1.具备面向对象编程思想与架构思想
2.具备go语言高并发后台架构能力；
3.具备go语言分布式后台架构能力；
4.具备分布式微服务架构设计能力。


可解决的现实问题：
1.了解在软件开发过程中所面临的问题的最佳解决方案；
2.解决企业从资源的利用率和可用性优化方案；
3.理解软件工程思想，快速理解软件工程架构设计。
4.能够根据企业实际需求，搭建好的架构

市场价值：
熟练学习和掌握后，可满足企业架构师需求。

Go并发设计模式

1生成器
2服务化
3多路复合
4select监听信道
5.结束标志
6.菊花链
7.随机数生成器
8.定时器
9.常驻内存并发
10.非常驻内存并发
11.超时并发

高并发分布式设计模式

1、单库单应用模式
这种是最简单的模式，即一个数据一个应用服务器，一般在产品发布初期使用会比较方便，单日30万到50万PV以下一般没有问题。

2、内容分发模式
在主机中使用了静态文件缓存之后，还可以使用CDN的方式把静态文件分发到离用户最近的节点上以达到快速响应的目的，一般在百万级别的PV时需要使用

3、查询分离模式
主要是指数据库的读写分离，能够降低响应延时，在千万级别的PV时会使用。

4、微服务模式
微服务是把一个单应用拆分成多个服务，每个服务部署在各自的主机中，最后通过一个ESB来管理和调度这些服务，优点是各司其职不会出现混乱和一致性瘫痪，缺点也很明显，就是集成测试和协同发布难度大增。

5、分库分表模式
当一个表的数据出现上亿级别的时候就要考虑分表了，比如订单数据等，根据用户的属性或者时间来拆分成多个表存储，甚至是拆分成多个库存储。

6、多级缓存模式
可以把数据缓存到redis、memcache或者分布式文件系统之中，一般是在500万PV之上需要使用。

7、弹性伸缩模式
当应用容易出现波峰波谷的情况时使用弹性伸缩模式可以有效降低硬件资源的成本，特别是在使用公有云的时候这个成本的下降积累会是一个比较大的值。

8、多机房模式
如果是自建机房可以在南北方各地安置机房以达到有效降低延迟，以及防止同时宕机的可能性出现。如果是使用公有云可以采用多个节点部署。另外一方面，采用CDN的也是多机房的一种实际应用。

微服务设计模式

1聚合器微服务设计模式
2代理微服务设计模式
3链式微服务设计模式
4分支微服务设计模式
5数据共享微服务设计模式
6异步消息传递微服务设计模式

微服务单元设计模式

外交官模式（Ambassador）
防腐层（Anti-corruption layer）
后端服务前端（Backends for Frontends）
舱壁模式（Bulkhead）
网关聚合（Gateway Aggregation）
网关卸载（Gateway Offloading）
网关路由（Gateway Routing）
挎斗模式（Sidecar）
绞杀者模式（Strangler）


所处阶段

主讲内容

技术要点

学习目标

第一阶段数据结构

 1程序性能分析

1.1 什么是程序性能
1.2 空间复杂度
1.1.1 空间复杂度的组成
1.1.2 举例
1.3 时间复杂度
1.3.1 时间复杂度的组成
1.3.2 操作计数
1.3.3 最好、最坏和平均操作计数
1.3.4 步数

课程设计理念：
 通过出很多高大上的算法和数据结构题，体现出自己与其它公司的区别。尤其是一些特别难的，一出考场，就热闹了，网上也跟着热闹了。
 通过高大上的题目，才能识别出哪些是聪明勤奋的孩子，哪些是不入流的小弟。
   你要晓得，BAT等公司，给应届本科生的薪水，都在月薪1万以上，一年大概在13万以上。
   薪水、人才、面试难度，自然是相关联的。
  算法，我觉得是个非常装逼的词。书本和网上的舆论，都把这个词塑造的比较高大。
   我不这样认为，为嘛呢，我就喜欢提出一些有新意的观点。
   算法，解决问题的方法而已，有啥了不起的。
   农民、建筑、医疗，哪个行业没有解决问题的方法，唯独IT程序设计搞了算法Algorithm出来。
 大公司的业务比较复杂，用到的技术难度较大，对一个人的能力素质要求很高。大数据、云计算、高性能之类的需求也比较大，对数据结构和算法等基本功的要求比较高。数据结构和算法的功底，可以看出一个人的成长潜质。
   大公司的业务比较复杂，用到的技术难度较大，对一个人的能力素质要求很高。大数据、云计算、高性能之类的需求也比较大，对数据结构和算法等基本功的要求比较高。数据结构和算法的功底，可以看出一个人的成长潜质。
   而中小公司比较在乎短期利益，招个能立即干活，帮忙公司搞钱的工人。什么能立即搞钱，当然是做项目啦，而不是搞研究，算法啥的，根本用不上。中小型公司，做的更多是业务系统、网站，进度、性能、业务是主要的，算法需求很低。
  打个比方，算法就好比武侠中的内功，学得好，未来才能成为大虾，称霸武林。但是，内功再好，没有招式，也发挥不出来。而做项目，搞应用开发，就好比武侠中的招式，学个一招半式，就可以找软柿子捏挤下，体验学武功的快感。


可掌握的核心能力：
1.具备世界五百强数据结构与算法面试
2.具备软件开发思想与软件工程理论
3.为大规模数据开发开发提供理论支持；
4.熟悉软件工程与行业标准。

可解决的现实问题：
1.通过企业面试；
2.扎实的理论基础，快速融入企业开发需求。

市场价值：
通过技术面试与技术考核，在工资上有很强的议价能力。理解数据结构开发在实际中的作用。

 2渐近记法

2.1 引言
2.2 渐近记法
2.2.1 大Ο记法
2.2.2 渐近记法Ω和Θ
2.3 渐近数学（可选）
2.2.1 大O记法
2.2.2 Ω记法
2.2.3 Θ记法
2.2.4 小ο记法
2.2.5 特性
2.4 复杂度分析举例
2.5 实际复杂度

 3性能测量

3.1 引言
3.2 选择实例的大小
3.3 设计测试数据
3.4 实验设计
3.5 高速缓存
3.5.1 简单计算机模型
3.5.2 缓存未命中对运行时间的影响
3.5.3 矩阵乘法

4 线性表——数组描述

4.1 数据对象和数据结构
4.2 线性表数据结构
4.2.1 抽象数据类型linearList
4.2.2 抽象类linearList
4.3 数组描述
4.3.1 描述
4.3.2 变长一维数组
4.3.3 类arrayList
4.3.4 迭代器
4.3.5 arrayList的一个迭代器
4.4 在一个数组中实现的多重表
4.5性能测量
4.6广义表概念
4.7广义表实战

5 线性表——链式描述

5.1 单向链表
5.1.1 描述
5.1.2 结构chainNode
5.1.3 类chain
5.1.4 抽象数据类型linearList的扩充
5.1.5 类extendedChain
5.1.6 性能测量
5.2 循环链表和头节点
5.3 双向链表
5.4 双向循环链表
5.5 应用
5.5.1 箱子排序
5.5.2 基数排序
5.5.3 凸包
5.5.4 并查集

6 数组和矩阵

6.1 数组
6.1.1 抽象数据类型
6.1.2 数组的索引
6.1.3 行主映射和列主映射
6.1.4 用数组的数组来描述
6.1.5 行主描述和列主描述
6.1.6 不规则二维数组
6.2 矩阵
6.2.1 定义和操作
6.2.2 类matrix
6.3 特殊矩阵
6.3.1 定义和应用
6.3.2 对角矩阵
6.3.3 三对角矩阵
6.3.4 三角矩阵
6.3.5 对称矩阵
6.4 稀疏矩阵
6.4.1 基本概念
6.4.2 用单个线性表描述
6.4.3 用多个线性表描述
6.4.4 性能测量

7.哈希表与集合

7.1哈希函数
7.2哈希碰撞
7.3哈希表数组实现
7.4哈希表链表实现
7.5集合概念
7.6交集，并集，差集
7.7数组集合
7.8链表集合
7.9哈希集合

8栈

8.1 定义和应用
8.2 抽象数据类型
8.3 数组描述
8.3.1 作为一个派生类实现
8.3.2 类arrayStack
8.3.3 性能测量
8.4 链表描述
8.4.1 类derivedLinkedStack
8.4.2 类linkedStack
8.4.3 性能测量
8.5 应用
8.5.1 括号匹配
8.5.2 汉诺塔
8.5.3 列车车厢重排
8.5.4 开关盒布线
8.5.5 离线等价类问题
8.5.6 迷宫老鼠
8.6 数学表达式字符串解析计算
8.7 进制转换
8.8 迷宫寻路算法

9队列

9.1 定义和应用
9.2 抽象数据类型
9.3 数组描述
9.3.1 描述
9.3.2 类arrayQueue
9.4 链表描述
9.5 应用
9.5.1 列车车厢重排
9.5.2 电路布线
9.5.3 图元识别
9.5.4 工厂仿真

10.跳表和散列

10.1 字典
10.2 抽象数据类型
10.3 线性表描述
10.4 跳表表示（可选）
10.4.1 理想情况
10.4.2 插入和删除
10.4.3 级的分配
10.4.4 结构skipNode
10.4.5 类skipList
10.4.6 skipList方法的复杂度
10.5 散列表描述
10.5.1 理想散列
10.5.2 散列函数和散列表
10.5.3 线性探查
10.5.4 链式散列
10.6 一个应用——文本压缩
10.6.1 LZW压缩
10.6.2 LZW压缩的实现
10.6.3 LZW解压缩
10.6.4 LZW解压缩的实现
10.6.5 性能评价

11二叉树

11.1 树
11.2 二叉树
11.3 二叉树的特性
11.4 二叉树的描述
11.4.1 数组描述
11.4.2 链表描述
11.5 二叉树常用操作
11.6 二叉树遍历
11.7 抽象数据类型BinaryTree
11.8 类linkedBinaryTree
11.9 应用
11.9.1 设置信号放大器
11.9.2 并查集

12优先队列

12.1 定义和应用
12.2 抽象数据类型
12.3 线性表
12.4 堆
12.4.1 定义
12.4.2 大根堆的插入
12.4.3 大根堆的删除
12.4.4 大根堆的初始化
12.4.5 类maxHeap
12.4.6 堆和STL
12.5 左高树
12.5.1 高度优先与宽度优先的最大及最小左高树
12.5.2 最大HBLT的插入
12.5.3 最大HBLT的删除
12.5.4 两棵最大HBLT的合并
12.5.5 初始化
12.5.6 类maxHblt
12.6 应用
12.6.1 堆排序
12.6.2 机器调度
12.6.3 霍夫曼编码

13竞赛树

13.1 赢者树和应用
13.2 抽象数据类型WinnerTree
13.3 赢者树的实现
13.3.1 表示
13.3.2 赢者树的初始化
13.3.3 重新组织比赛
13.3.4 类completeWinnerTree
13.4 输者树
13.5 应用
13.5.1 用最先适配法求解箱子装载问题
13.5.2 用相邻适配法求解箱子装载问题

14搜索树

14.1 定义
14.1.1 二叉搜索树
14.1.2 索引二叉搜索树
14.2 抽象数据类型
14.3 二叉搜索树的操作和实现
14.3.1 类binarySearchTree
14.3.2 搜索
14.3.3 插入
14.3.4 删除
14.3.5 二叉搜索树的高度
14.4 带有相同关键字元素的二叉搜索树
14.5 索引二叉搜索树
14.6 应用
14.6.1 直方图
14.6.2 箱子装载问题的最优匹配法
14.6.3 交叉分布

15.平衡搜索树

15.1 AVL树
15.1.1 定义
15.1.2 AVL树的高度
15.1.3 AVL树的描述
15.1.4 AVL搜索树的搜索
15.1.5 AVL搜索树的插入
15.1.6 AVL搜索树的删除
15.2 红-黑树
15.2.1 基本概念
15.2.2 红-黑树的描述
15.2.3 红-黑树的搜索
15.2.4 红-黑树的插入
15.2.5 红-黑树的删除
15.2.6 实现细节的考虑及复杂性分析
15.3 分裂树
15.3.1 介绍
15.3.2 分裂树的操作
15.3.3 折算复杂性
15.4 B-树
15.4.1 索引顺序访问方法
15.4.2 m叉搜索树
15.4.3 m阶B-树
15.4.4 B-树的高度
15.4.5 B-树的搜索
15.4.6 B-树的插入
15.4.7 B-树的删除
15.4.8 节点结构

16.图

16.1 基本概念
16.2 应用和更多的概念
16.3 特性
16.4 抽象数据类型graph
16.5 无权图的描述
16.5.1 邻接矩阵
16.5.2 邻接链表
16.5.3 邻接数组
16.6 加权图的描述
16.7 类实现
16.7.1 不同的类
16.7.2 邻接矩阵类
16.7.3 扩充chain类
16.7.4 链表类
16.8 图的遍历
16.8.1 广度优先搜索
16.8.2 广度优先搜索的实现
16.8.3 方法graph：：bfs的复杂性分析
16.8.4 深度优先搜索
16.8.5 深度优先搜索的实现
16.8.6 方法graph：：dfs的复杂性分析
16.9 应用
16.9.1 寻找一条路径缔结斯卡拉算法
16.9.2 连通图及其构成
16.9.3 生成树，普里姆算法，克鲁斯卡尔算法
16.9.4最短路径A*算法
16.9.5拓扑排序
16.9.10  网络流
16.9.10.1　流网络
16.9.10.2　Ford\Fulkerson方法
16.9.10.3　最大二分匹配
16.9.10.4　推送重贴标签算法
16.9.10.5　前置重贴标签算法

17排序与查找

17.1排序
17.1.1选择排序与性能分析优化
17.1.2冒泡排序与性能分析优化
17.1.3希尔排序与性能分析优化
17.1.4插入排序与性能分析优化
17.1.5二分查找插入排序与性能分析优化
17.1.6归并排序与性能分析优化
17.1.7快速排序与性能分析优化
17.1.8奇偶排序与性能分析优化
17.1.9基数排序与性能分析优化
17.1.10木桶排序与性能分析优化
17.1.11归并排序与性能分析优化
17.1.12鸡尾酒排序与性能分析优化
17.1.13地精排序与性能分析优化
17.1.14堆排序与性能分析优化
17.1.15锦标赛排序与性能分析优化
17.1.16梳子排序与性能分析优化
17.2查找
17.2无序查找
17.2.1有序查找
17.2.1.1 二分查找
17.2.1.2 中值查找
17.2.1.3 斐波那契查找
17.2.1.4 三分查找
17.2.1.5 二分查找近似查找

18链表排序

18.1链表插入排序
18.2链表选择排序
18.3链表冒泡排序
18.4链表快速排序
18.5链表归并排序

19.外部排序

19.1多路归并排序
19.2置换选择排序
19.3索引查找
19.4二级索引检索17亿文件

20. bitmap与布隆过滤器

20.1位运算快速回顾
20.2 bitmap实战
20.3 布隆过滤器实现

21.字符串检索

21.1常规字符串检索
21.1KMP算法
21.2BM 算法
21.3Karp—Rabin算法
21.4字符串实现高精度加法
21.5字符串实现高精度减法
21.6字符串实现高精度乘法
21.7字符串实现高精度除法

22内存回收算法

22.1 概述
22.2 可利用空间表及分配方法
22.3 边界标识法
22.3．1 可利用空间表的结构
22.3．2 分配算法
22.3．3 回收算法
22.4 伙伴系统
22.4．1 可利用空间表的结构
22.4．2 分配算法
22.4．3 回收算法
22.5 无用单元收集
22.6 存储紧缩

第二阶段算法导论

1.第一天 数学基础

1.1 函数增长与复杂性分类
1.1.1 渐进符号
1.1.2 阶的计算
1.1.3 复杂性分类
1.2 概率论
1.2.1 事件与概率
1.2.2 期望与方差
1.3 代数学
1.3.1 矩阵
1.3.2 行列式
1.3.3 解线性方程组
1.3.4 多项式
1.1.5 复数
1.1.6 群
1.4 组合学
1.4.1 排列与组合
1.4.2 鸽巢原理
1.4.3 容斥原理
1.4.4 特殊计数序列
1.4.5 Pólya计数定理
1.5 博弈论
1.5.1 博弈树
1.5.2 SG函数
1.5.3 Nim游戏与Nim
1.6 数论
1.6.1 整除
1.6.2 不定方程
1.6.3 同余方程与欧拉定理
1.6.4 原根、离散对数和二项同余方程
1.6.5 连分数

课程设计理念：
 通过出很多高大上的算法和数据结构题，体现出自己与其它公司的区别。尤其是一些特别难的，一出考场，就热闹了，网上也跟着热闹了。
 通过高大上的题目，才能识别出哪些是聪明勤奋的孩子，哪些是不入流的小弟。
   你要晓得，BAT等公司，给应届本科生的薪水，都在月薪1万以上，一年大概在13万以上。
   薪水、人才、面试难度，自然是相关联的。
  算法，我觉得是个非常装逼的词。书本和网上的舆论，都把这个词塑造的比较高大。
   我不这样认为，为嘛呢，我就喜欢提出一些有新意的观点。
   算法，解决问题的方法而已，有啥了不起的。
   农民、建筑、医疗，哪个行业没有解决问题的方法，唯独IT程序设计搞了算法Algorithm出来。
 大公司的业务比较复杂，用到的技术难度较大，对一个人的能力素质要求很高。大数据、云计算、高性能之类的需求也比较大，对数据结构和算法等基本功的要求比较高。数据结构和算法的功底，可以看出一个人的成长潜质。
   大公司的业务比较复杂，用到的技术难度较大，对一个人的能力素质要求很高。大数据、云计算、高性能之类的需求也比较大，对数据结构和算法等基本功的要求比较高。数据结构和算法的功底，可以看出一个人的成长潜质。
   而中小公司比较在乎短期利益，招个能立即干活，帮忙公司搞钱的工人。什么能立即搞钱，当然是做项目啦，而不是搞研究，算法啥的，根本用不上。中小型公司，做的更多是业务系统、网站，进度、性能、业务是主要的，算法需求很低。
  打个比方，算法就好比武侠中的内功，学得好，未来才能成为大虾，称霸武林。但是，内功再好，没有招式，也发挥不出来。而做项目，搞应用开发，就好比武侠中的招式，学个一招半式，就可以找软柿子捏挤下，体验学武功的快感。


可掌握的核心能力：
1.具备世界五百强数据结构与算法面试
2.具备软件开发思想与软件工程理论
3.为大规模数据开发开发提供理论支持；
4.熟悉软件工程与行业标准。

可解决的现实问题：
1.通过企业面试；
2.扎实的理论基础，快速融入企业开发需求。

市场价值：
通过技术面试与技术考核，在工资上有很强的议价能力。理解算法在实际开发中的作用。

2初等数论与组合数学

2.1 整除
2.2 质数与合数
2.3 质数筛法
2.4 质因数分解
2.5 最大公约数和最小公倍数
2.6 模运算
2.7 同余
2.8 欧几里得算法
2.9 扩展欧几里得算法
2.10 模意义下的乘法逆元
2.11 与质数有关的定理
2.12 线性同余方程
2.13 中国剩余定理
2.14基本计数原理
2.15 排列
2.16 组合
2.17 杨辉三角
2.18 特殊排列组合
2.19  stirling数
2.20 Catalan数
2.21 容斥原理
2.22 鸽巢原理

3暴力求解

3.1 简单枚举
3.2 枚举排列
3.2.1 生成1~n的排列
3.2.2 生成可重集的排列
3.2.3 解答树
3.2.4 下一个排列
3.3 子集生成
3.3.1 增量构造法
3.3.2 位向量法
3.3.3 二进制法
3.4 回溯法
3.4.1 八皇后问题
3.4.2 其他应用举例
3.5 路径寻找问题
3.6 迭代加深搜索

4.数论基础

4.1　基础数论概念
4.2　最大公约数
4.3　模运算
4.4　求解模线性方程
4.5　中国余数定理
4.6　元素的幂
4.7　RSA公钥加密系统
4.8　素数的测试
4.9　整数的因子分解

5.概率与随机算法

5.1　雇用问题
5.2　指示器随机变量
5.3　随机算法
5.4　概率分析和指示器随机变量的进一步使用
5.4.1　生日悖论
5.4.2　球与箱子
5.4.3　特征序列
5.4.4　在线雇用问题

6.贪婪算法

6.1 最优化问题
6.2 贪婪算法思想
6.3 应用
6.3.1 货箱装载
6.3.2 0/1背包问题
6.3.3 拓扑排序
6.3.4 二分覆盖
6.3.5 单源最短路径
6.3.6 最小成本生成树
6.3.7赫夫曼编码
6.3.8　拟阵和贪心算法
6.3.9　用拟阵求解任务调度问题

7分而治之算法

7.1 算法思想
7.2 应用
7.2.1 残缺棋盘
7.2.2 归并排序
7.2.3 快速排序
7.2.4 选择
7.2.5 相距最近的点对
7.3 解递归方程
7.4 复杂度的下限
7.4.1 最小最大问题的下限
7.4.2 排序算法的下限
7.4.3　最大子数组问题
7.4.4　矩阵乘法的Strassen算法
7.4.5 用代入法求解递归式
7.4.5　用递归树方法求解递归式
7.4.6　用主方法求解递归式
7.4.7　证明主定理
7.4.8　对b的幂证明主定理
7.4.9  向下取整和向上取整

8.动态规划算法

8.1 算法思想
8.2 应用
8.2.1 0/1背包问题
8.2.2 矩阵乘法链
8.2.3 所有顶点对之间的最短路径
8.2.4 带有负值的单源最短路径
8.2.5 网组的无交叉子集
8.2.6　钢条切割
8.2.7　最长公共子序列
8.2.8　最优二叉搜索树
8.2.9 最大连续子序列和
8.2.10 最长不下降子序列（LIS）
8.2.11 最长回文子串
8.2.12 DAG最长路
8.2.13 背包问题

9.回溯法

9.1 算法思想
9.2 应用
9.2.1 货箱装载
9.2.2 0/1背包问题
9.2.3 最大完备子图
9.2.4 旅行商问题
9.2.5 电路板排列

10.分支边界算法

10.1 算法思想
10.2 应用
10.2.1 货箱装载
10.2.2 0/1背包问题
10.2.3 最大完备子图
10.2.4 旅行商问题
10.2.5 电路板排列

11.摊还分析

11.1　聚合分析
11.2　核算法
11.3　势能法
11.4　动态表
11.4.1　表扩张
11.4.2　表扩张和收缩

12.线性规划

12.1　标准型和松弛型
12.2　将问题表达为线性规划
12.3　单纯形算法
12.4　对偶性
12.5　初始基本可行解

13.多项式与快速傅里叶变换

13.1　多项式的表示
13.2　DFT与FFT
13.3　高效FFT实现

14.计算几何学

14.1 多边形
14.1.1 计算几何误差修正
14.1.2 计算几何点类
14.1.3 计算几何线段类
14.1.4 多边形类
14.1.5 多边形的重心
14.1.6 多边形内格点数
14.1.7 凸多边形类
14.1.8 凸多边形的直径
14.1.9 半平面切割多边形
14.1.10 半平面交
14.1.11 凸多边形交
14.1.12 多边形的核
14.1.13 凸多边形与直线集交
14.2 圆
14.2.1 圆与线求交
14.2.2 圆与多边形交的面积
14.2.3 最小圆覆盖
14.2.4 圆与圆求交
14.2.5 圆的离散化
14.2.6 圆的面积并
14.3 三维计算几何
14.3.1 三维点类
14.3.2 三维直线类
14.3.3 三维平面类
14.3.4 三维向量旋转
14.3.5 长方体表面两点最短距离
14.3.6 四面体体积
14.3.7 最小球覆盖
14.3.8 三维凸包
14.4 其他
14.4.1 三角形的四心
14.4.2 最近点对
14.4.3 平面最小曼哈顿距离生成树
14.4.4 最大空凸包
14.4.5 平面划分

15.NP完全性

15.1　多项式时间
15.2　多项式时间的验证
15.3　NP完全性与可归约性
15.4　NP完全性的证明
15.5　NP完全问题
15.5.1　团问题
15.5.2　顶点覆盖问题
15.5.3　哈密顿回路问题
15.5.4　旅行商问题
15.5.5　子集和问题

16.近似算法

16.1　顶点覆盖问题
16.2　旅行商问题
16.2.1　满足三角不等式的旅行商问题
16.2.2　一般旅行商问题
16.3　集合覆盖问题
16.4　随机化和线性规划
16.5　子集和问题

17.高级专题 

17.1 知识点选讲
17.1.1 自动机
17.1.2 树的经典问题和方法
17.1.3 可持久化数据结构
17.1.4 多边形的布尔运算
17.2 难题选解
17.2.1 数据结构
17.2.2 网络流
17.2.3 数学
17.2.4 几何
17.2.5 非完美算法
17.2.6 杂题选讲
17.3爬山法
17.4模拟退火法
17.5遗传算法

第四阶段机器学习

1回归算法

1回归算法
1.1最小二乘法(Ordinary Least Square)
1.2逻辑回归(Logistic Regression)
1.3逐步式回归(Stepwise Regression)
1.4多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)
1.5本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)


课程设计理念：
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。


可掌握的核心能力：
1解决机器学习的应用问题
2.为大规模数据实现智能开发提供理论支持；


可解决的现实问题：
1.理解神经网络算法，掌握机器学习理论的基础；
2.扎实的理论基础，快速融入企业开发人工智能需求。

市场价值：
通过技术面试与技术考核，在工资上有很强的议价能力，具备机器学习开发能力。

2基于实例的算法

2基于实例的算法
2.1  k-Nearest Neighbor(KNN)
2.2 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）
2.3 自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）

3正则化方法

3正则化方法
3.1Ridge Regression
3.2Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）
3.3弹性网络（Elastic Net）

4决策树学习

4决策树学习
4.1分类及回归树（Classification And Regression Tree， CART）
4.2 D3 (Iterative Dichotomiser 3)
4.3  C4.5
4.4  Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)
4.5 Decision Stump
4.6随机森林（Random Forest）
4.7多元自适应回归样条（MARS）
4.8梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）

5贝叶斯方法

5贝叶斯方法
5.1朴素贝叶斯算法
5.2平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators， AODE）
5.3 Bayesian Belief Network（BBN）

6 基于核的算法

6 基于核的算法
6.1支持向量机（Support Vector Machine， SVM）
6.2径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)
6.3线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)

7聚类算法

7聚类算法
7.1 k-Means算法
7.2 期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）

8关联规则学习

8关联规则学习
8.1Apriori算法
8.2 Eclat算法

9人工神经网络

9人工神经网络
9.1感知器神经网络（Perceptron Neural Network）
9.2反向传递（Back Propagation）
9.3 Hopfield网络
9.4学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）

机器学习算法实战

婚恋网站智能推荐，房产预测

第五阶段深度学习

深度学习与神经网络

0深度学习
0.1受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine， RBN）
0.2 Deep Belief Networks（DBN）
0.3卷积网络（Convolutional Network）
0.4堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）


课程设计理念：
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

可掌握的核心能力：
1解决深度学习的应用问题
2.为大规模数据实现智能开发提供理论支持；


可解决的现实问题：
1.理解神经网络算法，掌握深度学习理论的基础；
2.扎实的理论基础，快速融入企业开发人工智能需求。

市场价值：
通过技术面试与技术考核，在工资上有很强的议价能力，具备深度学习开发能力。

深度学习降低维度算法

1降低维度算法
1.1主成份分析（Principle Component Analysis， PCA）
1.2偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）
1.3 Sammon映射
1.4 多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）
1.5投影追踪（Projection Pursuit）

深度学习集成算法


2集成算法
2.1 Boosting
2.2 Bootstrapped Aggregation（Bagging）
2.3 AdaBoost
2.4 堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending）

tensorflow-go

tensorflow深度学习框架

深度学习实战

手写识别，图像识别，自动驾驶图像识别

第六阶段智能推荐

智能推荐算法

基于内容的推荐算法
协同过滤推荐算法
基于知识推荐
基于效用推荐
基于规则推荐

课程设计理念：
智能推荐根据不同用户的喜好挖掘生成用户画像，为每位用户提供“千人千面”的个性化推荐内容，帮助传媒、电商等行业有效提升点击率、转化率及用户粘性，极大地增加客户的经营效益

可掌握的核心能力：
1解决智能推荐的核心问题
2.为大规模数据智能推荐开发提供理论支持；


可解决的现实问题：
1.理解智能推荐算法，掌握推荐理论的基础；
2.扎实的理论基础，快速融入企业开发智能推荐需求。

市场价值：
通过技术面试与技术考核，在工资上有很强的议价能力，具备智能推荐系统开发能力。

智能推荐实战

电商推荐算法与今日头条文章推荐算法实现


所处阶段

主讲内容

技术要点

学习目标

公链开发

第一阶段Go公链开发

 1.Golang区块链公链开发-区块链架构实现
2.Golang区块链公链开发-工作量证明
3.Golang区块链公链开发-持久化
4.Golang区块链公链开发-UTXO交易结构
5.Golang区块链公链开发-交易与地址
6.Golang区块链公链开发-交易与梅克尔树
7.Golang区块链公链开发-交易与网络

课程设计理念：
了解区块链系统基本原理，基于Go语言能够给企业定制区块链系统。
掌握主流区块链(Bitcoin，Ethereum)相关机制与原理，理解各类主流的共识算法(PoW，PoS，DPoS)，熟练掌握区块链系统Go开发语言，能基于以太坊编写智能合约，能编写和发布代币；

可掌握的核心能力：
1.具备常见密码学原理及安全密码安全协议知识体系；
2.具备信息安全编程开发能力；
3.为信息安全系统开发和区块链开发提供理论支持；
4.掌握主流区块链(Bitcoin，Ethereum)相关机制与原理；
5.理解各类主流的共识算法(PoW，PoS，DPoS)；
6.熟练掌握区块链系统Go开发语言；
7.熟悉常见的安全协议和加密算法；
8.熟悉比特币优化协议和行业标准。

可解决的现实问题：
1.能够解决信息安全加密数据传输及认证流程，具备信息安全领域开发能力，可解决中心化体系金融开发；
2.扎实的理论基础，快速融入各种行业企业区块链公链相关开发需求。

市场价值：
区块链人才市场短板巨大。

第二阶段比特币源码分析

1.比特币设计理念：
  -比特币内涵
  -比特币的价值
  -数字签名与多重签名
  -独特交易设计模式及其优势
  -区块：如何解决攻击和交易的时间顺序
  -分叉
  -比特币的双花攻击
  -51%攻击
  -挖矿与矿池
  -比特币难度
  -比特币扩容
2.比特币源码分析：
  -架构
  -地址生成、编码与解码（椭圆曲线与Base58编码）
  -交易结构、创建、传播、整合(CTransaction)
  -交易池(CTxMemPool)
  -脚本(P2PKH、P2PK、P2SH)
  -区块构建、效验、组装与选择(CBlock、CBlockHeader)
  -难度计算与调整(Difficulty)
  -POW共识算法(Consensus)
  -分叉检测
  -Merkle Tree
  -SPV与Bloom过滤
  -JSON-RPC接口
  -挖矿（Minner）
  -网络节点发现、连接、广播与异常处理

第三阶段比特币源码定制修改

定制山寨币C++与定制国密比特币

第三阶段以太坊源码

1. 下载、编译、启动Go-etherenum
2. Go-etherenum客户端代码和Node分析
3. 以太坊RPC通信实例和原理代码分析
4. Ethereum服务和以太坊P2P协议发送广播源码分析
5. 以太坊P2P协议接收广播的处理和Fetcher源码分析
6. 以太坊核心BlockChain源码分析
7. 以太坊通过EVM执行交易过程分析
8. 以太坊Bloom过滤器实现原理及应用场景分析

第四阶段EOS源码分析

1EOS简介、源码下载、编译、调试;
2EOS插件源码结构。
3EOS数据，
4DPos共识算法
5数据结构
6账户与权限系统，石墨烯系列特有的，不同于其它区块链平台；
7Token与资源系统。
8区块生产和区块同步
9智能合约开发。
10并行
11跨链。
12部署和维护。
13治理

第五阶段以太坊源码定制修改

修改以太坊的共识算法为dpos

第六阶段超级账本源码分析

1. fabric 账号 和 fabric-ca 的使用
2. fabric中的组织, 节点, 用户
3. fabric中的通道
4. fabric中的共识机制
5. fabric中的账本
6. fabric的交易流程

第七阶段超级账本定制修改

修改超级账本为国密

第八阶段IPFS系统源码分析

IPFS 底层技术
分布式哈希表（DHT）
Chord 协议
Kademlia 协议
S/Kademlia 协议
BitTorrent 协议
分布式版本控制(Git)
自验证文件系统((SFS)
IPFS Multiformats
IPFS IPLD
IPFS 存储层
IPFS Bitswap
IPFS 网络层
IPFS 集群

第九阶段定制IPFS系统

修改星云文件系统为国密

第十阶段ripple源码分析

1.Ripple简介
2.区块链底层结构与格式
3.交易类型与格式
4.网络架设与配置
5.转账交易
6.挂单交易
7.多方签名交易
8.Escrow交易
9.Payment Channel交易
10.交易的发送方式
11.交易的路径原理
12.网关的介绍与应用
13.网关的底层技术
14.共识流程

第十一阶段去中心化交易所定制bitshares

定制去中心化交易所设计

第十二阶段基于编译原理实现VM虚拟机

VM虚拟机实现

第十三阶段钱包开发

钱包助记词恢复私钥
私钥碎片
多重签名
比特币转账
以太坊转账
以太坊合约代币转账


所处阶段

主讲内容

技术要点

学习目标

公智能合约开发

1Solidity语言

1.基础语法：整型、布尔、浮点、internal、external、storage、memory等
2.高级语法：数组、枚举、结构、映射、元组等

能基于以太坊与EOS编写智能合约，能编写和发布代币,具备区块链Dapp开发能力。

可掌握的核心能力：
1.能够掌握使用 Vue 技术栈进行项目开发；
2.能够掌握源代码管理工具的使用；
3.能够熟练掌握前后端分离开发模式；
4.能够掌握使用主流框架开发门户网站、管理系统、移动 Web 等客户端；
5.能够掌握 Web 项目的部署与发布模式；
6.能基于以太坊编写智能合约；
7.能编写和发布代币；
8.掌握常用的DApp开发框架；
9.具备区中心化分布式存储模型开发能力。

可解决的现实问题：
扎实的理论基础，快速融入各种行业企业区块链相关开发需求。

市场价值：
区块链人才市场短板巨大。

2 以太坊简介

1.合约编程: 合约、继承、全局函数、地址、转账、事件、修饰器等

2.以太坊简介与环境搭建
   a. Mist钱包
   b. MetaMask钱包
   c. Remix编译器

3.以太坊框架

1. 区块链搭建并实现多个节点实现数据交互
    a. 私有链搭建
    b. 联盟链搭建

2. Truffle框架学习
   a. 部署在不同的环境中（develop环境、Ganache、私有链、ropsten网络等）
   b. 单元测试编写
   c. 内置项目介绍

3. Web3.0.js学习

4.以太坊项目实战

案例1：以太坊项目实战-投票系统
案例2：以太坊项目实战-发行简单代币
案例3：以太坊项目实战-电子钱包制作
案例4：基于以太坊的区中心化游戏-以太猫开发实战

5.EOS智能合约

1.EOS智能合约环境部署
2.HPP
3.CPP
4.WAST
5.ABI
6.货币合约
7.Tie-Tac-Toe
8.EOS合约实践
9.EOS合约升级
10.EOS合约调试

6.EOS项目实战

案例 EOS实现代币发行，转账。

联盟链智能合约实战

HyperLedger Fabric环境配置

1部署HyperLedger Fabric
2.First-NetWork环境测试与网络启动
3 fabric 账号 和 fabric-ca 的使用
4. fabric中的组织, 节点, 用户
5. fabric中的通道
6. fabric中的共识机制
7. fabric中的账本
8. fabric的交易流程
9.cryptogen模块命令与配置
10.configxgen模块命令与配置
11.orderer模块命令与配置
12.peer模块命令与peer channel
13 .证书与channel管理

课程设计理念：
hyperledger是IBM公司支持，linux基金会孵化的区块链商业级开发平台。hyperledger Fabric是完全用Go语言实现的，hyperledger是可以广泛运用在私有链和联盟链上，国内有众多的大公司加入了hyperledger联盟。

可掌握的核心能力：
1.具备区块链及相关产业的工作经验；
2.具备类Hyperledger,以太坊等公开区块链项目开发能力；
3.具备智能合约及其使用场景；
4.具备掌握Bitcoin，Ethereum，HyperLedger Fabric的区块链相关机制与原理；
5.熟悉；Hyperledger Fabric Technology的各种组件（Peers、Orderer、MSP、CA ...）；
6.能够使用Go语言编写智能合约链码；
7.熟悉hyperledger febric的部署。


可解决的现实问题：
1.区块链底层产品的设计、研发工作；
2.区块链应用层产品的设计、研发工作；
3.研究底区块链底层协议及实现，参与优化重构。

市场价值：
熟练学习和掌握后，可满足企业开发的初中级、甚至高级需求。

HyperLedger Fabric智能合约chaincode



1.ChainCode介绍
2.Golang的ChainCode代码结构
3.ChainCode交易背书机制
4.orderer排序节点
5.部署peer0.orggo节点
6.部署peer0.orgcpp节点
7.链代码打包
8.创始块和通道文件
9.Zookeeper部署与配置
10.Kafka理念及设置
11.orderer节点设置
12.多集群环境搭建
13.dairy组织部署
14.process组织部署
15.sell组织部署
16.溯源业务chainCode编写
17.阿里云平台区块链服务简介
18.云平台区块链服务搭建
19.链代码管理
20.链代码编写
21.个人认证链代码
22.项目区块链服务系统搭建
23.交易信息上链

HyperLedger Fabric实战

基于联盟链的商品溯源平台