Deploying Python Web Applications with Gunicorn培訓

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Socket.IO創建即時Web應用程式的網路工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

在
• Express 伺服器和瀏覽器之間設置即時 Web 應用程式。
• 在 Web 用戶端和伺服器之間以雙向方式發送和接收物件。
• 為流資料創建從伺服器到瀏覽器的管道。

企業Java開發不需要重量級和Ant驅動。學會繞過設置和維護獨立Web容器的複雜性。而是學習如何使用嵌入式Jetty將Web服務器嵌入到您的應用程序中。

“不要在Jetty中部署應用程序，在應用程序中部署Jetty ！”

該講師指導的現場培訓涵蓋的一些主題包括：

• 將Jetty實例化為POJO（普通舊Java對象）
• 用Jetty替換Tomcat以實現Spring Boot集成
• 使用Maven自動部署嵌入式Jetty

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聽眾

• 開發商

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望使用HTTP Web伺服器使用Nginx，Apache和JBoss託管和服務Web應用程式的初級到中級系統管理員和Web開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

在 Linux 上安裝和配置 Nginx、Apache 和 JBoss Web 伺服器。 比較和對比不同 Web 伺服器的功能和性能。 使用 Web 伺服器模組和外掛程式來擴展 Web 伺服器的功能和安全性。 使用 Web 伺服器工具和技術來監視和解決 Web 伺服器問題。 使用 Web 伺服器最佳實踐和建議來優化 Web 伺服器性能和安全性。

• 創建了對參與LInux / Unix服務器感興趣的Linux / Unix管理員和開發人員
• 即使是熟悉Linux的基本技能和知識的初學者，如果您詳細了解教師的實驗室和解釋，也可以趕上這門課程。
• 本課程旨在練習足夠的管理Linux服務器，並表明它很容易理解Linux / Unix服務器。
• 本課程將以40％的講座，50％的實驗室和10％的問答形式提供給觀眾。這個為期五天的課程強調了基於實驗室的活動。
• 您將學習如何部署和管理為關鍵任務企業環境提供非常有用的網絡服務的前4個Linux服務器。
• 它可以在任何發行版上提供（Fedora，CentOS常用）

在這個由講師指導的台灣現場培訓中，參與者將學習如何在設置，配置，監控和故障排除Nginx以處理各種形式的HTTP / TCP流量時最大限度地提高Nginx的性能。涵蓋的主題包括如何在 Nginx、操作系統和虛擬機中配置最重要的參數，以便從 Nginx 中獲得最大價值。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望將Tengine設置為Web伺服器或反向代理伺服器的系統管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Tengine 以處理 HTTP/TCP 流量。
• 將 Nginx 作為負載均衡器和反向代理運行。
• 通過優化 Tengine、操作系統和虛擬機，最大限度地提高網站的性能。

向與會者講授在.NET平台上管理IIS 7和應用程序的基礎知識。

該課程是講座和動手練習的混合體。代表們通過實踐學習，立即有機會將他們學到的材料應用於現實世界的問題。

向與會者講授在.NET平台上管理IIS 8和應用程序的基礎知識。
該課程是講座和動手練習的混合體。代表們通過實踐學習，立即有機會將他們學到的材料應用於現實世界的問題。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望使用基於Windows的Web伺服器託管網站或Web應用程式的系統管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝 Microsoft IIS。
• 配置 Microsoft IIS 以運行 Web 應用程式、流媒體、Exchange、SharePoint 等。
• 保護 Web 伺服器的數據和使用者。

Pandas 是一個 Python 包，它提供用於處理結構化（表格、多維、潛在異構）和時間序列數據的數據結構。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Pandas通過機器學習進行預測分析的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Python 中執行數據整理。
• 執行機器學習的 ETL 操作。
• 使用 Pandas 建立資料視覺化

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Modin構建和實現並行計算的數據科學家和開發人員Pandas，以加快數據分析速度。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境，開始使用Modin大規模開發 Pandas工作流。
• 瞭解Modin的功能、架構和優勢。
• 瞭解Modin、Dask和Ray之間的區別。
• 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
• 實現整個 Pandas API 和函數。