本门课程主要讲解新时代软件测试人员的职责、功能测试、性能测试等知识，让测试人员能更好的掌握学习路线。

本课程介绍jenkins、docker、k8s以及使用一个实例讲解如何实现持续集成、代码的自动化编译打包和部署。实战课程：《基于SpringCloud+Kubernetes 微服务的容器化持续交付实战》课程地址：https://coding.imooc.com/class/439.html

体验新一代高性能 Python Web 框架，本课程将从 Hellow World 开始引导同学们学习 FastAPI 框架的所有知识点。从框架特性一览，到 ASGI 服务介绍，以全球新冠病毒感染数据查询为功能场景，依次讲解 FastAPI 的 API 交互文档使用，如何使用 Pydantic 定义和规范数据格式、类型，各种请求参数和验证，Jinja2 模板渲染和 Static 静态文件配置，FastAPI 的响应处理和配置，通过代码示例讲解依赖注入系统的所有知识，数据库配置与 SQLAlchemy 的使用，大型工程应该如何设计目录结构。 框架的安全、认证、授权，中间件开发，跨域资源共享的实现，后台任务和测试用例的编写。

本课程介绍软件测试工程师的职业发展路线， 从招聘角度分析软件测试工程师不同阶段的薪资待遇，带领大家熟悉软件测试的工作流程，快速认知软件测试岗位。

如果说程序开发的根本在于逻辑，那么AI的“根本”在于数学。AI人才的需求在可预见的多年内还将以爆发的态势增长，但普通程序员困于数学知识的欠缺，多局限在AI应用层开发，在模型的构建、训练、微调、优化以及数据处理、性能评估方面无法突破。现在很多数学教程基于高校高等数学基础设计，对多数开发人员有难度，并且偏离AI实践。鉴于此，本课程严选AI强关联数学干货，降低学习门槛、可视化呈现、数学与代码结合的程序员友好课程设计，广泛覆盖AI所必备的数学基础，旨在消除程序员在深入AI领域的数学屏障，无论你是想夯实数学基础，还是深耕AI领域，这门课程都将是你的首选。本课程是数学基础系列的概率与统计部分，概率与统计为人工智能提供了理论支撑，让我们真正理解人工智能的数学逻辑与运行机制。

LNMP通常是指Linux + Nginx + MySQL + PHP的简称。LNMP与LAMP相比，消耗资源更少，支持的并发连接，更高的效率，反向代理功能效率高、静态文件处理快等。本课程和您一起，手把手分别使用yum和源码安装配置LNMP环境，并部署常见的测试管理工具所需环境。

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本课程旨在帮助教师达到中高级数据工程师实战能力，课程将以项目为导向深入学习Python数据分析中的核心知识和工具，如Pandas、Matplotlib、Seaborn 等，以及数据分析思维模型和算法模