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实战Hadoop系列之基础入门 12课时
实战Hadoop系列之深入解析MapReduce 16课时
实战Hadoop系列之Hadoop新特性和案例分析 12课时
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DBA职业规划技术成长路线

Jun 07, 2016 pm 04:13 PM
dba 科技 職涯規劃 路線

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/42237127 DBA职业规划 一、Oracle DBA路线 课程规划: OracleDBA基础实战班 30课时 OracleOCP认证实战 72课时 OracleOCM认证实战 150课时 Oracle DSI核心技术实战 120课时 QTune系列I CBO内部

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/42237127


DBA职业规划


一、Oracle DBA路线

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课程规划:

OracleDBA基础实战班 30课时

OracleOCP认证实战 72课时

OracleOCM认证实战 150课时

Oracle DSI核心技术实战 120课时

QTune系列I CBO内部算法 12课时

QTune系统IItransformaction 12课时

QTune系统III QTune案例实战 12课时

QTune系统IV各种丰富的调优工具 12课时

OracleRAC&ASM实战 48课时

DTrace&Mdb深入调试Oracle 48课时



二、MySQL DBA路线

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课程规划:

MySQL I实战班 48课时

初级DBA(维护方向)

MySQL II实战班 48课时

中级DBA(优化方向)

MySQL III实战班 24课时

高级DBA(架构方向)

MySQL IV实战班 【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】 48课时

超级DBA (源码方向)


三、大数据工程师路线

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课程规划:

实战Hadoop系列之基础入门 12课时

实战Hadoop系列之深入解析HDFS 12课时

实战Hadoop系列之深入解析MapReduce 16课时

实战Hadoop系列之Hadoop新特性和案例分析 12课时

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Stable Diffusion 3論文終於發布,架構細節大揭秘,對復現Sora有幫助? Stable Diffusion 3論文終於發布,架構細節大揭秘,對復現Sora有幫助? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显著提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显著降低了使用AI

你是否真正掌握了座標系轉換?自動駕駛離不開的多感測器問題 你是否真正掌握了座標系轉換?自動駕駛離不開的多感測器問題 Oct 12, 2023 am 11:21 AM

一先導與重點文章主要介紹自動駕駛技術中幾種常用的座標系統,以及他們之間如何完成關聯與轉換,最終建構出統一的環境模型。這裡重點理解自車到相機剛體轉換(外參),相機到影像轉換(內參),影像到像素有單位轉換。 3d向2d轉換會有對應的畸變,平移等。重點:自車座標系相機機體座標系需要被重寫的是:平面座標系像素座標系難點:要考慮影像畸變,去畸變和加畸變都是在像平面上去補償二簡介視覺系統一共有四個座標系:像素平面座標系(u,v)、影像座標系(x,y)、相機座標系()與世界座標系()。每種座標系之間均有聯繫,

DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,開卷! DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,開卷! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

這篇論文探討了在自動駕駛中,從不同視角(如透視圖和鳥瞰圖)準確檢測物體的問題,特別是如何有效地從透視圖(PV)到鳥瞰圖(BEV)空間轉換特徵,這一轉換是透過視覺轉換(VT)模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略:2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵,但深度預測的固有不確定性,尤其是在遠處區域,可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵,並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重,這增加了計算和部署的

自動駕駛與軌跡預測看這篇就夠了! 自動駕駛與軌跡預測看這篇就夠了! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色,自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據,預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組,軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富,需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構(CNN&GNN&Transformer)技能等,入門難度很高!許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測,少踩坑,今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法!入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序? A:先看survey,p

GSLAM | 一個通用的SLAM架構和基準 GSLAM | 一個通用的SLAM架構和基準 Oct 20, 2023 am 11:37 AM

突然發現了一篇19年的論文GSLAM:AGeneralSLAMFrameworkandBenchmark開源程式碼:https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM直接上全文,感受這項工作的品質吧~1摘要SLAM技術最近取得了許多成功,並吸引了高科技公司的關注。然而,如何同一現有或新興演算法的介面,一級有效地進行關於速度、穩健性和可移植性的基準測試仍然是問題。本文,提出了一個名為GSLAM的新型SLAM平台,它不僅提供評估功能,還為研究人員提供了快速開發自己的SLAM系統的有用

首個多視角自動駕駛場景影片產生世界模型 | DrivingDiffusion: BEV資料與模擬新思路 首個多視角自動駕駛場景影片產生世界模型 | DrivingDiffusion: BEV資料與模擬新思路 Oct 23, 2023 am 11:13 AM

作者的一些個人思考在自動駕駛領域,隨著BEV-based子任務/端到端方案的發展,高品質的多視圖訓練資料和相應的模擬場景建立愈發重要。針對當下任務的痛點,「高品質」可以解耦成三個面向:不同維度上的長尾場景:如障礙物資料中近距離的車輛以及切車過程中精準的朝向角,以及車道線資料中不同曲率的彎道或較難收集的匝道/匯入/合流等場景。這些往往靠大量的資料收集和複雜的資料探勘策略,成本高昂。 3D真值-影像的高度一致:當下的BEV資料取得往往受到感測器安裝/標定,高精地圖以及重建演算法本身的誤差影響。這導致了我

綜述!深度模型融合(LLM/基礎模型/聯邦學習/微調等) 綜述!深度模型融合(LLM/基礎模型/聯邦學習/微調等) Apr 18, 2024 pm 09:43 PM

23年9月國防科大、京東和北理工的論文「DeepModelFusion:ASurvey」。深度模型整合/合併是一種新興技術,它將多個深度學習模型的參數或預測合併為一個模型。它結合了不同模型的能力來彌補單一模型的偏差和錯誤,以獲得更好的性能。而大規模深度學習模型(例如LLM和基礎模型)上的深度模型整合面臨一些挑戰,包括高運算成本、高維度參數空間、不同異質模型之間的干擾等。本文將現有的深度模型融合方法分為四類:(1)“模式連接”,透過一條損失減少的路徑將權重空間中的解連接起來,以獲得更好的模型融合初

不只3D高斯!最新綜述一覽最先進的3D重建技術 不只3D高斯!最新綜述一覽最先進的3D重建技術 Jun 02, 2024 pm 06:57 PM

寫在前面&筆者的個人理解基於圖像的3D重建是一項具有挑戰性的任務,涉及從一組輸入圖像推斷目標或場景的3D形狀。基於學習的方法因其直接估計3D形狀的能力而受到關注。這篇綜述論文的重點是最先進的3D重建技術,包括產生新穎的、看不見的視野。概述了高斯飛濺方法的最新發展,包括輸入類型、模型結構、輸出表示和訓練策略。也討論了尚未解決的挑戰和未來的方向。鑑於該領域的快速進展以及增強3D重建方法的眾多機會,對演算法進行全面檢查似乎至關重要。因此,本研究對高斯散射的最新進展進行了全面的概述。 (大拇指往上滑

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