灰狐公开课

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灰狐公开课
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灰狐公开课(灰狐培训)
  
 
==简介==
 
==简介==
灰狐公开课是[[灰狐教育]]推出的培训课程。
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灰狐公开课(灰狐培训)是[[灰狐教育]]推出的培训课程。
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结合理论和应用,考虑兴趣和商业,做以下研究,也供大家参考
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*计算机科学:数据库和NAS存储服务
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*数学:计算代数数论和形式化验证
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*物理学:量子理论和量子计算
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==企业内训==
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*苏打公开课
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*琥珀公开课
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==数学物理学==
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[[开放大学]]
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*基础物理学、理论物理学
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*微积分、线性代数
  
 
==编程语言==
 
==编程语言==
*2017:[[Swift]] 编程语言公开课
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[[文件:java-and-csharp.jpeg|right]]
*2018:[[Kotlin]][[Python]]、[[Erlang]] 编程语言公开课
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*2021-2024:[[Java]] + [[C Sharp|C#]]  
*2019:[[Racket]]:程序设计和编程语言实现
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作为最(非常)重要的商业语言,Java 和 C# 是构建大规模企业和互联网应用的基石。作为两大虚拟机平台上的头号编程语言,你值得拥有。
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*2020:[[Erlang]]:程序设计和编程语言实现
 
IDE/Editor:[[IntelliJ IDEA]]、[[PyCharm]]、[[CLion]]、[[Xcode]]、[[Visual Studio Code]]
 
IDE/Editor:[[IntelliJ IDEA]]、[[PyCharm]]、[[CLion]]、[[Xcode]]、[[Visual Studio Code]]
*(第3期)2017.10:Kotlin入门与实践
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*2019:4C([[c programming language|C]]、[[C++]]、[[C Sharp|C#]]、[[Clojure]])编程语言公开课
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*2018:[[Python]]编程语言公开课
  
 
==开源开放==
 
==开源开放==
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*[https://blog.huihoo.com/?p=1389 Open Source and Freedom] 在[http://sodacar.com 苏打出行]做了一次技术分享。(2018.10.10)
 
*(第1期)2017.07.31:[http://gitbook.cn/m/mazi/activity/596337ac5ea3891e8f3e67de 如何在开源项目中学到更多] [http://blog.huihoo.com/?p=902 开放博客存档]
 
*(第1期)2017.07.31:[http://gitbook.cn/m/mazi/activity/596337ac5ea3891e8f3e67de 如何在开源项目中学到更多] [http://blog.huihoo.com/?p=902 开放博客存档]
*2017.11:构建自己的[[ Mobile backend as a service|BaaS]] // 开发Kotlin App Demo
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*2017.11:构建自己的[[ Mobile backend as a service|BaaS]] // 开发Swift App Demo
  
 
==[[Data science|数据科学]]==
 
==[[Data science|数据科学]]==
在数据科学领域,我们选择[[Python]]、[[Clojure]]、[[F Sharp|F#]] ps: 因为JVM,因为代码即数据(code-as-data)、宏系统和函数式编程,Clojure具有成为数据科学主导语言的潜力作为核心开发语言。F#作为一门适合于金融和计算密集型的语言而闻名。。
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在数据科学领域,我们选择[[Python]]、[[Clojure]]、[[F Sharp|F#]] ps: 因为JVM,因为代码即数据(code-as-data)、宏系统和函数式编程,Clojure具有成为数据科学主导语言的潜力。F#作为一门适合于金融和计算密集型的语言而闻名。
  
 
课程体系:
 
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课程安排:
 
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*2017.10:[[data science|数据科学]]入门与实践
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*(第4期)2017.10:[[data science|数据科学]]入门与实践
 
*2017.10:[[Python]][[data analysis|数据分析]]与[[data mining|挖掘]]入门实践
 
*2017.10:[[Python]][[data analysis|数据分析]]与[[data mining|挖掘]]入门实践
 
*2017.10:七周七数据科学,启发自《七周七编程语言》、《七周七数据库》、《七周七并发模型》,参考[https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/125091104  《七周七学习成为数据分析师》]
 
*2017.10:七周七数据科学,启发自《七周七编程语言》、《七周七数据库》、《七周七并发模型》,参考[https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/125091104  《七周七学习成为数据分析师》]
*2017.11:[[OrientDB]]入门与实践 // Multi-Model [[NoSQL]] [[Database]] 变得越来越重要。
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*2017.11:[[PostgreSQL]]入门与实践 // 基于PostgreSQL的数据存储/[[Data analysis|数据分析]]/[[OLAP]]变得越来越重要。
 
*2017.11:Python[[machine learning|机器学习]]入门与实践
 
*2017.11:Python[[machine learning|机器学习]]入门与实践
 
*2017.12:Clojure[[PredictionIO|机器学习]]入门与实践
 
*2017.12:Clojure[[PredictionIO|机器学习]]入门与实践
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==企业应用==
 
==企业应用==
*(第2期)2017.09.06:[http://gitbook.cn/books/59a43714ecffe21fd619e251/index.html odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践]
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*(第2期)2017.09.06:[http://gitbook.cn/books/59a43714ecffe21fd619e251/index.html odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践] [http://blog.huihoo.com/?p=920 开放博客存档]
 
*2014:[[Apache ofbiz in action|Apache OFBiz 电商实战培训]]
 
*2014:[[Apache ofbiz in action|Apache OFBiz 电商实战培训]]
  
 
==营销推广==
 
==营销推广==
*2017.10:[[Google AdSense]]入门与实践
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*(第4期)2017.10:增长营销99招,持续更新,每年发布一个版本,如:2017版。
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*2017.11:[[Google AdSense]]入门与实践
  
 
==图集==
 
==图集==
  
 
==链接==
 
==链接==
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*[http://study.163.com/category/AI 网易云课堂AI课程]
 
*[http://startupclass.club/ YC创业课中文社区]
 
*[http://startupclass.club/ YC创业课中文社区]
  

2024年9月27日 (五) 08:27的最后版本

灰狐公开课(灰狐培训)

目录

[编辑] 简介

灰狐公开课(灰狐培训)是灰狐教育推出的培训课程。

结合理论和应用,考虑兴趣和商业,做以下研究,也供大家参考

  • 计算机科学:数据库和NAS存储服务
  • 数学:计算代数数论和形式化验证
  • 物理学:量子理论和量子计算

[编辑] 企业内训

  • 苏打公开课
  • 琥珀公开课

[编辑] 数学物理学

开放大学

  • 基础物理学、理论物理学
  • 微积分、线性代数

[编辑] 编程语言

Java-and-csharp.jpeg

作为最(非常)重要的商业语言,Java 和 C# 是构建大规模企业和互联网应用的基石。作为两大虚拟机平台上的头号编程语言,你值得拥有。

  • 2020:Erlang:程序设计和编程语言实现

IDE/Editor:IntelliJ IDEAPyCharmCLionXcodeVisual Studio Code

[编辑] 开源开放

[编辑] 数据科学

在数据科学领域,我们选择PythonClojureF# ps: 因为JVM,因为代码即数据(code-as-data)、宏系统和函数式编程,Clojure具有成为数据科学主导语言的潜力。F#作为一门适合于金融和计算密集型的语言而闻名。

课程体系:

  • 1、数据科学与(Python/Clojure/F#)
  • 2、数据挖掘理论与算法(Python/Clojure/F#)
  • 3、数据科学中的统计与概率(Python/Clojure/F#)
  • 4、数据科学中的机器学习(Python/Clojure/F#)

课程安排:

[编辑] 企业应用

[编辑] 营销推广

  • (第4期)2017.10:增长营销99招,持续更新,每年发布一个版本,如:2017版。
  • 2017.11:Google AdSense入门与实践

[编辑] 图集

[编辑] 链接

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