课程为实验楼新手入门指南，我们将带你了解实验楼的常用功能和环境使用方法。最后，课程通过一个 C 语言的小例子，让每位学员亲自体验到实验楼线上环境的便捷性和易用性。

极度舒适的新手入门课程，面向完全没有编程基础的同学。你将在一下午入门 Linux、Python 基础和Github 常用命令，为未来的编程大楼打下稳固的基础。本课限时免费，加微信 sylmm004 即可进入答疑交流群。

本课程教你如何熟练地使用 Linux，本实验中通过在线动手实验的方式学习 Linux 常用命令，用户与权限管理，目录结构与文件操作，环境变量，计划任务，管道与数据流重定向等基本知识点。

随着云计算时代的全面到来，WebIDE 逐渐被开发者接受和喜爱。相对于本地 IDE，WebIDE 最大的好处就是随处可用，同时具备较好的代码安全性。以我们提供的 WebIDE 环境为例，你只需要几秒钟就可以开启线上开发环境。

本训练营目标是使用 Python 实现一个 轻量型 Web 框架，涉及一个 Web 框架 的必备模块的设计到实现，包含 数据库模块，会话模块，异常处理模块，WSGI 模块，模版引擎模块，路由模块，视图模块，辅助模块。最后再使用实现的框架，开发一个 Web 应用程序来加深对 Web 框架 的理解和使用 Web 框架的开发流程。

本课程主要讲解了C++ STL的容器和算法的实现，通过本课程可以快速掌握顺序容器vector、list 和 deque 以及关联容器 set 和 map 等，更有迭代器和算法的讲解。

服务器开发中 Web 服务是一个基本的代码单元，将服务端的请求和响应部分的逻辑抽象出来形成框架，能够做到最高级别的框架级代码复用。本次项目将综合使用 C++11 及 Boost 中的 Asio 实现 HTTP 和 HTTPS 的服务器框架。

机器学习开放基础课程是实验楼经由 Open Machine Learning Course 授权并制作的机器学习免费基础实战课。主要讲解机器学习常用的分类算法和回归算法，以及常用的数据预处理技巧。

本课程主要讲解了 Python 的 Django 框架的基础知识。通过学习本课程，可以熟悉 Django 框架的组成结构，并能在学习过程中了解 Django 的强大功能。

本课程使用 C++ 11 实现了一个完全兼容 redis 的 kv 数据库项目——Qedis ；该项目会使用到一些 C++11 核心特性和 STL 库，并利用已有的 tcp 网络库，逐步构建出一个完全兼容 Redis 的更高性能的内存数据库。 通过本课程的学习，你可以学习到 C++11 的核心特性应用，Redis 核心功能逻辑实现，以及 Redis 服务的运作原理。

知识图谱（Knowledge Graph）是一门前沿的交叉学科，用于将人类社会的海量知识结构化，并提供一个可理解，可解释的一个模型。本训练营将以《射雕三部曲》为例，从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱，在课程中你将学习 Neo4j 数据库的使用和知识图谱的构建。

Ansible 这个简单易学的自动化工具可以满足业务线在速度和简洁性方面日益增加的需求，让我们更高效的同时管理多台服务器不再是想想而已。

课程从什么是 JavaScript 开始，一步步讲解 JavaScript 基础语法、关键特性、JSON、WebAPI 等知识点。内容将会涉及网页窗口交互的方法以及通过 DOM 进行网页元素的相关操作。

上个世纪 90 年代随着万维网的兴起，网络编程也开始逐渐发展。本课程将介绍如何使用 Socket 创建 TCP 客户端、协程原理、Linux 系统中的五种 I/O 模型、select/poll/epoll 实现 I/O 复用，以及基于 Socket 创建同步阻塞、多线程、异步程序爬取网络图片，后半部分学习异步事件库 pyuv 以及协程框架 greenlet 和 gevent 实现异步爬虫。

简明易懂的 Python3 课程，不仅适用于那些有其它语言基础的同学，对没有编程经验的同学也非常友好。本课程不仅讲解了 Python3 基础知识，还介绍了 PEP8、Virtualenv、测试、项目结构以及 Flask 相关内容

本课程是《深度学习原理与 PyTorch 实战》书籍的配套实践内容。《深度学习原理与 PyTorch 实战》是一本系统介绍深度学习及开源框架 PyTorch 的入门书，全书注重实战，讲解了卷积神经网络，循环神经网络，计算机视觉，迁移学习，自然语言处理等相关知识。

TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。2019 年，TensorFlow 正式推出了 2.0 版本，也意味着 TensorFlow 从 1.x 正式过度到 2.x 时代。

本课程主要讲解如何通过实验的方式实战 Spring Boot/Cloud 并结合 Docker 使用。课程包含了服务注册于发现中心 Eureka，Spring Boot Actuator 监控端点，Ribbon 客户端负载均衡，Feign 声明式 REST 调用，Docker Compose 的基本使用等知识点，最后通过 Dcoker Compose 介绍了接近实际开发的两个例子。

自然语言处理是指对人们平时日常使用的交流语言进行处理的一项技术。自然语言处理经过多年的发展，现今可以划分为两部分内容，即：自然语言的理解和自然语言的生成。本次实验将以文本分类为目标，介绍自然语言处理相关的基础操作和应用。学习完本课程后，建议继续学习：https://www.shiyanlou.com/courses/1329

Docker 的本质是使用 LXC 实现类似虚拟机的功能，进而节省的硬件资源提供给用户更多的计算资源。本项目将 C++ 与 Linux 的 Namespace 及 Control Group 技术相结合，实现一个简易 Docker 容器。