课程链接: https://www.coursera.org/learn/cs-programming-java
在现代社会，编程已成为基础素养之一。Coursera 上的《Computer Science: Programming with a Purpose》课程为学习者提供了一站式的编程入门和深入了解。课程内容丰富，从基础的编程概念到抽象数据类型，再到性能优化，全面覆盖了 Java 编程的核心知识点，非常适合初学者和有一定基础的学习者。
课程的亮点在于其系统性和实用性。通过详细讲解条件语句、数组、函数、递归等核心概念，结合实际案例，让学习者能够在短时间内掌握编程思维。此外，课程还引导学生了解性能分析和面向对象编程，为后续深入学习打下坚实基础。
我个人认为，这门课程不仅仅是编程技能的提升，更是培养逻辑思维和问题解决能力的绝佳途径。课程采用Java语言，简洁易懂，配合丰富的示例和练习，非常适合自主学习。
如果你也希望系统学习编程，理解计算机科学的基本原理，不妨考虑报名这门课程。相信经过系统学习，你会发现编程的乐趣与无限可能！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/quantitative-formal-modeling-1
近年来，嵌入式系统和理论计算机科学的交叉研究日益受到关注。Coursera平台上的《定量形式建模与最坏性能分析》课程正是为这些领域的学习者量身打造的优质课程。该课程由浅入深，系统讲解了系统行为的抽象建模，特别是令许多研究者和工程师受益匪浅的令牌产生与消耗模型。课程内容涵盖了从基础的模型绘制、形式化语法到Petri网的实际应用，再到复杂性能指标的性能分析，为学员提供了理论与实践结合的完美示范。
课程特色在于引入前缀序和计数函数的数学框架，使抽象思维能力得以提升。通过学习Petri网的限制条件，学员可以在不依赖实际模型的情况下，证明系统的各种性能性质。此外，课程还深入讲解了如何利用单速数据流图进行最坏情况性能分析，包括最大循环平均值、调度优化及缓冲区大小的确定。这些内容对于嵌入式系统设计和性能优化具有极高的应用价值。
课程的教学方式丰富多样，结合了讲解、示例、作业以及同行评议，促进学员自主学习与合作交流。无论你是计算机科学、嵌入式系统或者自动控制的研究者，这门课都能为你的专业技能提供极大的帮助。强烈推荐给希望提升系统建模和性能分析能力的同学们！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/quantitative-formal-modeling-1
课程链接: https://www.coursera.org/learn/quantitative-formal-modeling-1
近年来，随着嵌入式系统和复杂系统的发展，系统性能分析变得尤为重要。Coursera上的《定量形式建模与最坏情况性能分析》课程为学习者提供了一个理论与实践相结合的学习平台，帮助大家掌握从抽象模型到性能优化的完整技能。课程内容丰富，从基础的令牌生产与消费模型开始，逐步引导学员理解前缀序、计数函数以及Petri网的应用。特别适合对理论计算机科学、嵌入式系统以及性能分析感兴趣的学生和工程师。课程不仅强调抽象思维训练，还配备了丰富的实操任务，让学员在实践中巩固知识。无论你是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获益匪浅。建议对系统建模、性能分析或者Petri网感兴趣的你，千万不要错过这门课程，开启你的系统分析之旅！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/quantitative-formal-modeling-1
课程链接: https://www.udemy.com/course/locust-performance-framework-development-with-real-project/
在当今软件开发与运维的快速发展中，性能测试成为确保应用稳定性和用户体验的关键环节。近日，我发现了一门优秀的Udemy课程《Locust & Python – Modern Performance Testing Framework》，它系统地介绍了如何利用Locust结合Python进行高效的性能测试。课程内容丰富，涵盖从基础概念到高级应用，特别适合希望提升性能测试技能的开发者和测试工程师。
课程首先详细讲解了Locust的基本概念和标准功能，包括环境搭建、用户模型、任务集以及测试的生命周期管理。此外，还教授了如何使用Locust的HTTPUser类进行REST请求，实现模拟多用户操作，为后续的性能测试打下坚实基础。
在第二部分，课程深入指导如何构建完整的性能测试框架，进行负载与压力测试，并介绍了如何将测试数据与InfluxDB、Grafana集成，进行实时监控和数据分析。这部分内容非常实用，能帮助我们直观了解应用的性能瓶颈。
第三部分讲解了Locust的多种执行模型，包括主从架构的配置方式，极大地拓展了测试的灵活性和规模。同时，还介绍了通过配置文件进行定制化执行的方法，提升测试的自动化水平。
最后的拓展部分涵盖了自定义事件、任务标记、用戶分布、统计信息导出等高级技巧，以及如何设计属于自己的性能测试框架，为有志深入性能优化的开发者提供了宝贵资源。
我强烈推荐这门课程，尤其是对希望掌握现代性能测试方法、提升自动化水平的技术人员。课程讲解详尽、实用性强，适合各个阶段的学习者。如果你也想让你的应用在高访问量下依然稳定，快来学习这门课程吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/locust-performance-framework-development-with-real-project/
课程链接: https://www.udemy.com/course/python-code-optimization-pro-techniques-to-boost-code-speed/
在Python开发的道路上，性能优化始终是每位程序员追求的目标。近日我发现了一门非常实用的Udemy课程——《Python Code Optimization: Pro Techniques to Boost Code Speed》，它不仅覆盖了从基础到高级的代码优化技巧，还通过丰富的案例帮助学员实际应用所学知识。
这门课程适合各种水平的Python开发者，无论你是初学者还是有经验的工程师，都能找到提升性能的实用策略。课程内容包括深入理解性能瓶颈、掌握性能分析工具如cProfile和dis、优化数据结构（如NumPy数组和Pandas DataFrame）、以及利用多进程和并发技术实现高效的并行处理。
我特别喜欢课程中的实际案例部分，通过真实场景演示如何识别和解决性能问题。这不仅增强了学习的趣味性，也大大提高了实用性。课程讲师讲解细致，配合丰富的代码示例，让我对Python性能优化有了更深刻的理解。
如果你想让自己的Python代码跑得更快、更高效，提升项目的整体性能，这门课程绝对值得一试。无论你是数据科学家、软件工程师还是开发爱好者，都能从中获得实用的技能，助你在Python开发的道路上越走越远！
课程链接: https://www.udemy.com/course/python-code-optimization-pro-techniques-to-boost-code-speed/
课程链接: https://www.udemy.com/course/servicenow-cas-performance-analytics-pa-exams/
如果你正在准备ServiceNow的认证考试，特别是“ServiceNow Certified Application Specialist: Performance Analytics (CAS: PA)”，那么这门由Udemy提供的《ServiceNow CAS – Performance Analytics (PA) – Newest Exams》课程绝对值得一试。课程专为帮助学员通过官方考试而设计，包含4套完整的模拟试题，共计240个问题，完全反映了实际考试的结构和内容。课程内容涵盖了从架构部署到数据可视化的多个关键领域，包括性能分析解决方案组件、指标配置、数据收集、可视化展示以及管理维护，内容紧贴最新的Washington DC和Xanadu版本更新。通过反复练习这些题目，你不仅可以巩固知识点，还能提高考试的信心和通过率。课程的实用性极高，特别适合需要系统掌握性能分析技能的IT专业人员。更棒的是，如果你对课程中的题目不满意，还可以享受无条件的100%退款保障。赶快加入学习，为你的ServiceNow认证之路助一臂之力！
课程链接: https://www.udemy.com/course/servicenow-cas-performance-analytics-pa-exams/