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课程目录
高强度专业培训--第一阶段CollaborativeOnlineJudgeSystem项目强化训练
第一阶段目标：通过本阶段项目，实现类似GoogleDoc的代码在线协作与Leetcode的代码编译运行与裁判系统。
第一个月将会带领大家从理论到实战，开发并部署Node.js，搭建基于Angular.js的前端，并使用Socket.io完成多用户同步。通过部署并联通MongoDB和Redis，利用使用Nginx做负载均衡，Dockercontainer编译执行用户代码，以实现用户答案程序的判决。通过第一阶段项目，用户可以如同使用GoogleDoc一样相互合作共同编写代码，如同使用Leetcode一样浏览选择codingproblem；更可以针对指定的问题编程解答，系统将会编译运行用户代码并判决。这一项目在其他重要领域（如使用Angular框架构建前端，使用RESTfulAPI搭建后端或使用Docker虚拟化技术等情形下）也有很好的拓展延伸忄生。
项目图
第一周
理论课安排Expand
Web基础
Node.js的原理与运用
SystemDesign通用方法与具体实现
实战课安排
设计系统结构
设计实现RestfulAPI
Node.js实现APIServer
第二周
理论课安排Expand
Bootstrap原理与实践
Angular2及其他前端架构介绍
WebSocket原理与运用
实战课安排
实现ResponsiveWeb设计
实现SinglePageApplication
WebSocket实现CollaborativeEditing
第三周
理论课安排Expand
NoSql数据库介绍
MongoDB设计与实践
Cassandra设计与实践
Redis设计与实践
实战课安排
实现MongoDB通信
实现Redis缓存设计
Cassandra集群设计
第四周
理论课安排Expand
Docker原理与运用
ABtesting忄生能测试与调优
GFS/HDFS设计与实践
实战课安排
Nginx搭建Cluster
Docker及Docker-Compose搭建快速迭代开发部署环境
系统忄生能测试与调优
高强度专业培训--第二阶段“今日头条“新闻挖掘与推荐系统项目强化训练
第二阶段目标：通过项目实战，强化全栈技能，得到实现完整的Web前端与后端，健全的数据采集系统，和机器学习离线训练与线上预测系统。
第二个月我们将围绕另一项目“今日头条“新闻挖掘与推荐系统，带领大家在开发部署Node.js的同时，搭建基于React的前端并使用RPC结构搭建Python后端。在这一阶段，同学们将熟练使用常用Python库，部署并联通MongoDB和RabbitMQ，再利用网络爬虫抓取信息。同时，我们将基于tf-idf实现文档查重和基于CNN实现推荐系统两个重要功能。最后利用TensorFlow训练模型，部署TensorFlowServing提供在线预测。最终这个项目能够实现完整的Web前端与后端，健全的数据采集系统，和机器学习离线训练与线上预测系统。
项目图
第一周
理论课安排Expand
JA危aｓｃｒｉｐｔ基础
API设计
实战课安排
如何配置开发环境
使用Node+React编写前端Web
编写一个RPCAPIclient,并使用Mock测试
第二周
理论课安排Expand
消息队列
WebScraper技术
第三方API
实战课安排
本地搭建部署MongoDB，介绍MongoDBshell的使用
使用Pika库与MongoDB链接
CloudAMQP的设置与本地Python的联调
建立一个包含基本RPCAPI的BackendServer
CNN新闻抓取示范
NewsAPI调用示范
第三周
理论课安排Expand
TextMining基础
机器学习基础
实战课安排
使用TF-IDF实现新闻查重
完善DataFetcher系统
使用Jupyter与TensorFlow进行机器学习
第四周
理论课安排Expand
深度学习与推荐系统
TensorFlow模型训练
实战课安排
使用TensorFlow训练推荐系统模型
部署TensorFlowServing
连接PythonBackend与TensorFlowServing
使用Cron定时自动化训练与更新线上模型
Capstone工业界实战项目
经过前两个月的两个项目的理论学习与实战，学员已积累了一定的全栈工程技能与经验。在第三个月中，学员需要从实际需求出发，进行完整的系统设计，权衡选择技术栈，划分组织模块，并最后实现一个全栈系统。课程最后部分项目设计，学员将被分成不同的Track，参考项目题目有：
基于爬虫的数据分析、机器学习和展示平台
搭建企业SaaS平台
在线直播教学平台
基于LBS的游戏平台
电影推荐平台

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