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刘晖:编程基础

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : IT技术

课程编号 : 16872

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适用对象

-

课程介绍

【课程特色】

1.   课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。

2.   清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。

3.   内容充沛、详略得当,前后呼应。

4.   讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。

5.   知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪

【课程时间】1天

【课程大纲】

第一部分:编码规范

第1章 基础知识概述

  1. 编码风格 
  2. 必须学习编码风格的原因 
  3. 编码风格有益于编译执行方式和混合执行方式 
  4. 基于组件的软件开发方式与编码风格 
  5. 将编码惯例文档化以统一应用 

第2章 程序设计阶段所需编码准则

  1. 遵循最新标准 
  2. 维护旧程序比开发新程序更常见 
  3. 慎重采用新技术 

第3章 间隔相关编码准则

  1. 一行只写一条语句 
  2. 区分声明语句和执行语句 
  3. 区分段落 
  4. 区分各种控制语句 
  5. 区分各函数 
  6. 运算符前后需留出空格 
  7. 不要在一元运算符与操作数之间插入空格 
  8. 分号前不要插入空格 
  9. 不要滥用Tab键 
  10. 逗号后必须插入一个空格 
  11. 逗号后不要插入太多空格 
  12. 变量初始化时的列对齐 
  13. 一行只声明一个变量 

第4章 缩进相关编码准则

  1. 大括号的位置 
  2. 统一大括号的位置 
  3. 内部代码块需要缩进
  4. 输出部分需要缩进 
  5. 不要毫无意义地缩进
  6. 保持缩进程度的一致性
  7. 选择合适的缩进程度 
  8. 不要编写凸出形式的代码 

第5章 注释相关编码准则

  1. 多种注释形态 
  2. 区分单行注释和注释框 
  3. 添加“变量字典编写专用注释” 
  4. 向程序插入伪代码 
  5. 通过注释标注程序目标 
  6. 程序起始部分必须添加头注释 
  7. 在等于运算符旁添加注释 
  8. 在大括号闭合处添加注释 
  9. 在函数内部添加详细介绍函数的注释 
  10. 注释标记原则 

第6章 标识符名称定义相关编码准则

  1. 系统化定义变量名 
  2. 用变量名前缀表示变量数据类型 
  3. 用变量名前缀表示变量存储类型 
  4. 用函数名前缀表示函数功能 
  5. 编写个人专属前缀 
  6. 不要使用相似的变量名 
  7. 在不影响含义的前提下尽可能简短命名 
  8. 用下划线和大小写区分较长变量名 
  9. 变量名不要以下划线开始 
  10. 不要过度使用下划线 
  11. 合理使用大小写命名标识符 
  12. 用大写字母表示变量名中需要强调的部分 

第8章 运算符相关编码准则

  1. 恰当应用条件运算符有助于提高可读性
  2. 不要凭借运算符优先级排列算式
  3. 指针运算符应该紧接变量名 
  4. 慎选移位运算,多用算术运算
  5. 不要追求极端效率

第9章 编写清晰代码所需编码准则

  1. 不要投机取巧,应致力于编写清晰易懂的程序 
  2. 切忌混淆while语句中关系运算符和赋值运算符的优先级 
  3. 不要进行隐式“非零测试”
  4. 不要在条件表达式中使用赋值语句
  5. 避免产生副作用 
  6. 函数原型中也要标注参数的数据类型
  7. 形式参数也需要命名 
  8. 必须标注返回值的数据类型 
  9. 留意结果值
  10. 在for语句等条件表达式中谨慎运算 
  11. 大量使用冗余括号
  12. 如果else语句使用大括号,那么if语句也应该使用 
  13. 函数末尾务必编写return语句 

第10章 编写可移植代码所需编码准则

第11章 编写精确代码所需编码准则

第12章 提升性能所需编码准则

第13章 编写易于理解的代码所需编码准则

第14章 用户接口处理相关编码准则

第15章 编写零漏洞代码所需编码准则

第16章 提升生产效率所需编码准则

第二部分:并发编程

第1 章 并发编程线程基础

1.1 什么是线程

1.2 线程创建与运行

1.3 线程通知与等待

1.4 等待线程执行终止的join 方法

1.5 让线程睡眠的sleep 方法

1.6 让出CPU 执行权的yield 方法

1.7 线程中断

1.8 理解线程上下文切换

1.9 线程死锁

1.9.1 什么是线程死锁

1.9.2 如何避免线程死锁

1.10 守护线程与用户线程

第2 章 并发编程的其他基础知识

2.1 什么是多线程并发编程

2.2 为什么要进行多线程并发编程

2.2 锁的概述

2.2.1 乐观锁与悲观锁

2.2.2 公平锁与非公平锁

2.2.3 独占锁与共享锁

2.2.4 什么是可重入锁

2.2.5 自旋锁

第3 章 并发编程实践

3.1 ArrayBlockingQueue 的使用

3.1.1 异步日志打印模型概述 284

3.1.2 异步日志与具体实现 285

3.2 Tomcat 的NioEndPoint 中ConcurrentLinkedQueue 的使用

3.2.1 生产者——Acceptor 线程

3.2.2 消费者——Poller 线程

3.3使用Timer 时需要注意的事情

3.3.1 问题的产生

3.3.2 Timer 实现原理分析

3.4 创建线程和线程池时要指定与业务相关的名称 319

3.4.1 创建线程需要有线程名 319

3.4.2 创建线程池时也需要指定线程池的名称

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【课程特色】1.   课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。2.   清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。3.   内容充沛、详略得当,前后呼应。4.   讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。5.   知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程对象】相关人员【课程时长】1天(6小时/天)【课程大纲】第一部分 处理文本的机器第1章 NLP概述1.1 自然语言与编程语言1.2 神奇的魔法1.3 实际应用1.4 计算机“眼”中的语言1.5 超空间简述1.6 词序和语法1.7 聊天机器人的自然语言流水线1.8 深度处理1.9 自然语言智商第 2章 构建自己的词汇表——分词2.1 挑战(词干还原预览)2.2 利用分词器构建词汇表2.3 情感2.3.1 VADER:一个基于规则的情感分析器2.3.2 朴素贝叶斯第3章 词中的数学3.1 词袋3.2 向量化3.3 齐普夫定律3.4 主题建模第4章 词频背后的语义4.1 从词频到主题得分4.2 潜在语义分析4.3 奇异值分解4.4 主成分分析4.5 潜在狄利克雷分布(LDiA)4.6 距离和相似度4.7 反馈及改进4.8 主题向量的威力第二部分 深度学习(神经网络)第5章 神经网络初步(感知机与反向传播)第6章 词向量推理(Word2vec)6.1 语义查询与类比6.2 词向量第7章 卷积神经网络(CNN)7.1 语义理解7.2 工具包7.3 卷积神经网络7.4 狭窄的窗口7.4.1 Keras实现:准备数据7.4.2 卷积神经网络架构7.4.3 池化7.4.4 dropout 7.4.5 输出层第8章 循环神经网络(RNN)8.1 循环网络的记忆功能8.1.1 随时间反向传播算法8.1.2 不同时刻的权重更新8.1.3 利用Keras实现循环神经网络8.2 整合各个部分8.3 自我学习8.4 超参数8.5 预测第9章 改进记忆力:长短期记忆网络(LSTM)9.1 长短期记忆(LSTM)9.1.1 随时间反向传播9.1.2 模型的使用9.1.3 脏数据9.1.4 “未知”词条的处理9.1.5 字符级建模9.1.6 生成聊天文字9.1.7 进一步生成文本9.1.8 文本生成的问题:内容不受控9.1.9 其他记忆机制9.1.10 更深的网络第 10章 序列到序列建模和注意力机制10.1 编码-解码架构10.1.1 解码思想10.1.2 似曾相识?10.1.3 序列到序列对话10.1.4 回顾LSTM 10.2 组装一个序列到序列的流水线10.3 训练序列到序列网络10.4 使用序列到序列网络构建一个聊天机器人10.4.1 为训练准备语料库10.4.2 建立字符字典10.4.3 生成独热编码训练集10.4.4 训练序列到序列聊天机器人10.4.5 组装序列生成模型10.4.6 预测输出序列10.4.7 生成回复10.4.8 与聊天机器人交谈10.5 增强10.6 实际应用第三部分 进入现实世界(现实中的NLP挑战)第 11章 信息提取(命名实体识别与问答系统)11.1 命名实体与关系11.2 正则模式11.3 值得提取的信息11.4 提取人物关系(事物关系)11.5 现实世界的信息提取第 12章 开始聊天(对话引擎)12.1 语言技能12.2 模式匹配方法12.2.1 基于AIML的模式匹配聊天机器人12.2.2 模式匹配的网络视图12.3 知识方法12.4 检索(搜索)方法12.5 生成式方法12.5.1 聊聊NLPIA 12.5.2 每种方法的利弊12.6 四轮驱动12.7 设计过程12.8 技巧12.8.1 用带有可预测答案的问题提问12.8.2 要有趣12.8.3 当其他所有方法都失败时,搜索12.8.4 变得受欢迎12.8.5 成为连接器12.8.6 变得有情感12.9 现实世界第 13章 可扩展性(优化、并行化和批处理)13.1 太多(数据)未必是好事13.2 优化NLP算法13.3 常数级内存算法13.4 并行化NLP计算13.5 减少模型训练期间的内存占用13.6 使用TensorBoard了解模型

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