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收益目标:HTAP 的意义;HTAP 的技术难点;TiDB HTAP 架构如何设计;应用场景;
适应人群:暂无
关键词:
收益目标:1. 能够运用分层架构方法来绘制自己业务的架构图,并识别出业务中组件与边界,合理设计依赖关系。 2. 能够区分分层架构、六边形架构、C4的使用场景,并在日常项目中进行实践,进而在不同的范围、层次上来准确清晰地表达架构设计意图。 3. 能够结合当前业务发展,综合运用本课程的内容对现有架构进行分析,列举出架构中潜在的风险,进而完成一次架构演进的设计工作。
收益目标:* 分布式数据库与选型 * 上万节点的NoSQL 运维体系 * 数据库服务治理与 DBRE 体系建设 * 大型活动保障体系
适应人群:* 企业背景: 互联网公司以及计划去 IOE的传统企业 * 技术背景: DBA, 运维, SRE, 软件开发人员, 企业 IT 架构师
关键词:互联网,工程师,数据库,分布式
收益目标:课程中的理论和经验来自讲师多年的实践总结。通过培训,学员将: •理解从企业级建设的视角思考产品,构建产品的平台化能力,实现企业级的产品设计的思维模式 •理解从企业级的视角思考建设中台,提升产品化能力,提升业务复用能力的设计思路
适应人群:目标学员包括但不限于: •希望转型做B端产品经理的人员:需求分析师、解决方案专家、项目经理、其他方向产品经理、技术、设计、运营等 •想提升技能的0 - 10岁B端产品经理 •希望和产品研发团队共创的企业相关管理人员、业务人员
关键词:其他,产品设计,SaaS
收益目标:1.有当堂真实自动化运行演示,所有真实实现的自动化技术均来自讲师的实际工作成果 2.分享建立私有大模型及RAG的实战经验,讲解LLM运用RAG自动生成测试案例及分析结果的分层实现技术 3.讲师实际编写过多个自动化测试工具,会分享多种自动化工具的定位和集成效能,所以不依赖特定自动化工具,学员将会系统化学习从自动化的框架层、到工具层、到用例封装的技术实现 4.因为本课程并非编程课,所以对学员并不要求编程基础。但学员最好有基本的技术意识。例如,上学期间学过基础类的软件知识。以便可以理解技术设计思想
适应人群:1、技术团队成员 2、软件开发团队成员 3、对AI技术感兴趣的技术爱好者 4、寻求技术转型或提升的专业人士
关键词:互联网,自动化测试,性能测试,安全测试,压力测试,回归测试,大模型,RAG
收益目标:提升专业能力 :学员将全面掌握 Deepseek 产品的知识体系,包括背景、技术原理、应用趋势和实操方法,提升在 AI 领域的专业素养和竞争力。 增强职场竞争力 :通过学习本课程,学员能够为企业提供关于 Deepseek 产品的专业建议和解决方案,成为企业数字化转型中的关键人才,增强在职场上的竞争力。 助力企业发展 :学员可以将所学知识应用于企业实际业务中,帮助企业更好地利用 Deepseek 产品提升业务效率、优化产品服务、拓展市场份额,为企业的创新发展提供有力支持。 拓展行业视野 :课程中对 Deepseek 应用趋势的展望以及与其他技术融合趋势的分析,将帮助学员拓展行业视野,了解 AI 技术在不同领域的前沿应用和发展方向,为学员的职业发展提供更多机遇。
关键词:互联网,人工智能,转型,创新,数字化转型,AIGC
收益目标:暂无
关键词:互联网,产品设计,商业模式,用户体验,人工智能,创新
收益目标:通过本课程的学习,使用AI大模型的技术栈带领学员具体操作,让学员掌握AI大模型应用的非功能评估技术。
适应人群:此课程适合于IT项目经理、AI应用开发工程师、AI应用架构工程师、AI应用性能分析工程师、AI应用性能测试工程师、AI应用运维人员
关键词:互联网,性能测试,压力测试,大模型,RAG
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