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• Java多线程并发编程实战

  在互联网+的今天，人们在PC、手机、Pad 上安装了各式各样的软件服务或APP，享受着互联网技术带来的高效和便捷。随着这些产品的高速发展，大家对高性能、稳定性、安全性、扩展性等方面有了更高的要求，而诞生于20多年前的Java平台，一直紧跟时代脉搏，兼收并蓄，持续优化，在编程领域交出最满意的答卷，最终成为现代互联网服务端开发的王者。对于任何服务端语言来说，并发机制都是直接影响性能的最关键因素，而本次课程，我们将主要聚焦于Java中最核心，也是最有难度的内容：多线程并发编程。Java是天然多线程模型，但是用好它却极为不易。Java并发包（新）从JDK5发布，一直到JDK8 Lambda、函数式编程的应用，大家在并发编程时所遵循的底层模式仍未有太大变化，只要我们能清晰掌握其中核心知识点，无论是任何编程范式，都能运用自如。本次课程会先从多线程编程基础开始讲起，然后针对线程安全、锁机制做较为全面的解读。同时，我们通过对并发包常见API的实战性讲解，让大家能完全掌握如何编写一款健壮且安全的多线程并发应用，这里面涉及到的内容有常见线程池及参数配置、线程池调优、常见API如ReentranLock、Condition、CountDownLatch的应用等。最后，我们会了解如何灵活运用Future、CompletableFuture等API编写符合业务需要的异步处理功能。

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• Java反应式编程实战

  在互联网+的今天，人们在PC、手机、Pad 上安装了各式各样的软件服务或APP，享受着互联网技术带来的高效和便捷。随着这些产品的高速发展，大家对高性能、稳定性、安全性、扩展性等方面有了更高的要求，而诞生于20多年前的Java平台，一直紧跟时代脉搏，兼收并蓄，持续优化，在编程领域交出最满意的答卷，最终成为现代互联网服务端开发的王者。
  在当前互联网环境下，产品的持续可用性、可延展性至关重要，它不仅关系着用户的使用体验，更关系着一个产品在持续服务用户、提高更优服务质量的情况下，仍能保证安全稳定的有效承诺。现代互联网产品架构已基本完成从单体架构到微服务架构（甚至云原生）的过渡，这种转变也是为了达成产品的持续可用性和延展性的目的。但同时，我们也逐渐看到，仅仅依靠微服务的概念，并不能解决所有问题，我们可能需要仍需同时关注编程模式所带来的新的变革。反应式编程的概念，早已有之，“反应式宣言”（最终版）更是在2014年就发布于世，很长时间以来，虽然其异步（asynchronous）、回压（backpressure）等特点被工程师们所熟知，但它并没有一个能被大众所知并接受的常规实现方案。究其原因就在于，其理论观点虽然“诱人”，但实现难度较大，同时对工程师团队的能力也有一定的要求。
  在反应式平台中，Akka算是最优秀的框架之一，笔者曾在2018年出版了《Akka实战》一书，当时也是首次以原创出版的形式引入反应式相关框架技术，不过，它主要聚焦于分布式计算处理，而并非通用应用开发平台。其后朋友何品翻译的《反应式设计模式》出版后，对广大工程师来讲，可能“反应式”这个中文提法才替换之前容易混淆的、略有前端色彩的“响应式”（一种前端布局方案），真正“飞入寻常百姓家”。而随着RxJava、 Vert.x等“小众”框架的兴起，以及Java函数式编程的引入，大家逐渐习惯了反应式编程范式，而作为Java框架领域的集大成者Spring，也在5.0后开始支持反应式编程。
  

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• JVM性能调优最佳实践

  在互联网+的今天，人们在PC、手机、Pad 上安装了各式各样的软件服务或APP，享受着互联网技术带来的高效和便捷。随着这些产品的高速发展，大家对高性能、稳定性、安全性、扩展性等方面有了更高的要求，而诞生于20多年前的Java平台，一直紧跟时代脉搏，兼收并蓄，持续优化，在编程领域交出最满意的答卷，最终成为现代互联网服务端开发的王者。当然，一种语言再强大，也不能在任何时候都能达到我们理想的状态。在实际工作中，我们会遇到非常多的性能问题，有些问题是需要在开发设计前通过规范避免的，有些问题是需要根据线上生产环境“边查边看边调整”的。很多工程师在遇到这些问题时，会根据一些浅显的表现来做很“粗暴”的处理，比如：OOM了就升配内存，CPU飙高就升核，超时异常过多就延长超时时间。。。诚然，在紧急情况下，有些处理能马上解决问题，但毕竟不是长久之计，甚至有时候会弄巧成拙。

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• Spring实战演练及原理分析

  在互联网+的今天，人们在PC、手机、Pad 上安装了各式各样的软件服务或APP，享受着互联网技术带来的高效和便捷。而随着这些产品的高速发展，大家对高性能、稳定性、安全性、扩展性等方面有了更高的要求，本次分享主要聚焦于Spring技术栈实战演练及底层原理的探究。

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• Java体系下的性能监控与调优

  在互联网+的今天，人们在PC、手机、Pad 上安装了各式各样的软件服务或APP，享受着互联网技术带来的高效和便捷。随着这些产品的高速发展，大家对高性能、稳定性、安全性、扩展性等方面有了更高的要求，而诞生于20多年前的Java平台，一直紧跟时代脉搏，兼收并蓄，持续优化，在编程领域交出最满意的答卷，最终成为现代互联网服务端开发的王者。当然，一种语言再强大，也不能在任何时候都能达到我们理想的状态。在实际工作中，我们会遇到非常多的性能问题，有些问题是需要在开发设计前通过规范避免的，有些问题是需要根据线上生产环境“边查边看边调整”的。很多工程师在遇到这些问题时，会根据一些浅显的表现来做很“粗暴”的处理，比如：OOM了就升配内存，CPU飙高就升核，超时异常过多就延长超时时间。。。诚然，在紧急情况下，有些处理能马上解决问题，但毕竟不是长久之计，甚至有时候会弄巧成拙。为了让大家对性能调优有更深的认识，本次课程我们会从JVM基础开始讲起，比如JVM内存模型、GC机制、堆内存分析等，然后延展开来，通过线上常见问题来实战化学习JVM的性能监控及调优策略。

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• AI全栈工程师入门与实践

  每当有新技术突破的时候，最流行的句式是“所有业务都可以用XX实现一遍”。AI大模型的突破，让所有人再次跃跃欲试。作为工程师，我们有机会站在驱动业务重构的最前沿，这里面有巨大的机会。在以传统机器学习为代表的类AI阶段，大家在技术层面往往会陷入语言/库之争，Python作为AI的门面语言，受到了极大关注，但同时也让非Python的工程师陷入两难：我要放弃现有的技术栈么？大模型的突破，让这一切不是问题。首先，AI大模型在应用层，API极为简单，对于有其他语言经验的工程师来讲并非难事。其次，过去的机器学习等知识体系，在大模型时代已没有特别大的必要去深入了（当然，了解更好）。过去在了解部分底层算法的前提下做调参，而现在调好prompt就可以了（当然，要用好它也不容易）。
  那么，既然AI大模型的应用门槛不高，我们工程师该怎样基于AI构建自己的最核心竞争力，拓宽技术护城河，并持续赋能业务呢？这是我们本次课程的目标。
  本次课程将从AI大模型行业现状、AI发展路线图、基于Copilot的研发效能提升、ChatGPT/OpenAI核心逻辑、Prompt工程及调优、开源大模型微调流程等多个方面，从概念+实践的角度去学习最前沿的AI知识，从0打造AI时代的全栈护城河。

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• GitHub Copilot从入门到实践

  本课程将详细介绍 GitHub Copilot，包括它的起源、目标，以及如何通过机器学习辅助编程。此外，还将展示 Copilot 在不同编程语言中的应用实例，并介绍 IDE 插件的安装流程。在高级部分，我们将深入探讨 Copilot 的高级设置，以及如何在代码重构和测试中利用它。最后，还会讨论在团队开发中如何有效使用 Copilot。

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