IC培訓(xùn)
   
 
大數(shù)據(jù)平臺搭建培訓(xùn)
 
   班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號)
       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點(diǎn)
開課地址:【上?!客瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學(xué)院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班):2020年6月15日
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
     ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

課程大綱
 

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程

2. 大數(shù)據(jù)的4V特征,以及與云計算的關(guān)系

3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價值分析

4. 業(yè)界蕞新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢與應(yīng)用趨勢

5. 大數(shù)據(jù)思維的轉(zhuǎn)變

6. 大數(shù)據(jù)項目的系統(tǒng)與技術(shù)選型,及落地實(shí)施的挑戰(zhàn)

7. “互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、交通行業(yè)、電信運(yùn)營商、銀行金融業(yè)、電子政務(wù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹

業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案

1. 大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹

2. 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全景圖

3. 主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹

4. Apache大數(shù)據(jù)平臺方案剖析

5. CDH大數(shù)據(jù)平臺方案剖析

6. HDP大數(shù)據(jù)平臺方案剖析

7. 基于云的大數(shù)據(jù)平臺方案剖析

8. 大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方案比較

9. 國內(nèi)外大數(shù)據(jù)平臺方案與廠商對比

大數(shù)據(jù)計算模型(一)——批處理MapReduce

1. MapReduce產(chǎn)生背景與適用場景

2. MapReduce計算模型的基本原理

3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程

4. MapReduce編程模型: Map處理和Reduce處理

5. MapReduce處理流程:數(shù)據(jù)讀取collect、中間數(shù)據(jù)sort、中間數(shù)據(jù)spill、中間數(shù)據(jù)shuffle、聚合分析reduce

6. MapReduce開發(fā)高級應(yīng)用:Combiner技術(shù)與應(yīng)用場景、Partitioner技術(shù)與應(yīng)用場景、多Reducers應(yīng)用

7. MapReduce開發(fā)與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn):Hadoop平臺搭建與運(yùn)行;MapReduce安裝與部署;

8. 應(yīng)用案例:基于HDFS+MapReduce集成的服務(wù)器日志分析采集、存儲與分析MapReduce程序?qū)嵗_發(fā)與運(yùn)行

9. MapReduce參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化技巧

大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐

1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場景

2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫工作原理

3. HDFS核心組件技術(shù)講解,NameNode與fsimage、editslog,DataNode與數(shù)據(jù)塊

4. HDFS Federation機(jī)制,viewfs機(jī)制,使用場景講解

5. HDFS高可用保證機(jī)制,SecondaryNameNode,NFS冷備份,基于zookeeper的HA方案

6. HDFS參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)一

1. Hadoop平臺搭建、部署與應(yīng)用實(shí)踐,包含HDFS分布式文件系統(tǒng),YARN資源管理軟件,MapReduce計算框架軟件

2. HDFS 文件、目錄創(chuàng)建、上傳、下載等命令操作,HDFS合并、歸檔操作,HDFS監(jiān)控平臺使用

3. MapReduce程序在YARN上運(yùn)行,YARN監(jiān)控平臺使用

Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實(shí)踐操作

1. Hadoop的發(fā)展歷程

2. Hadoop 1.0的核心組件JobTracker,TaskTracker,以及適用范圍

3. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理,以及與Hadoop 1.0的聯(lián)系與區(qū)別

4. Hadoop關(guān)鍵機(jī)制:任務(wù)推測執(zhí)行,任務(wù)容錯,任務(wù)選擇執(zhí)行,心跳機(jī)制

5. Hadoop YARN的資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制:FIFO調(diào)度,Capacity調(diào)度器,F(xiàn)air調(diào)度器

6. Hadoop 常用參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化技術(shù)

大數(shù)據(jù)計算模型(二)——實(shí)時處理/內(nèi)存計算 Spark

1. MapReduce計算模型的瓶頸

2. Spark產(chǎn)生動機(jī)、基本概念與適用場景

3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制

4. Spark實(shí)時處理平臺運(yùn)行架構(gòu)與核心組件

5. Spark RDD主要Transformation:map, flatMap, filter, union, sample, join, reduceByKey, groupByKey

6. Spark RDD主要action:count,collect,reduce,saveAsTextFile

7. Spark寬、窄依賴關(guān)系與DAG圖分析

8. Spark容錯機(jī)制

9. Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制

10. Spark緩存機(jī)制:Cache操作,Persist操作與存儲級別

11. Spark作業(yè)執(zhí)行機(jī)制:執(zhí)行DAG圖、任務(wù)集、executor執(zhí)行模型、 BlockManager管理

12. Spark standardalone,Spark on YARN運(yùn)行模式

13. Scala開發(fā)介紹與Spark常用Transformation函數(shù)介紹

14. Spark調(diào)優(yōu):序列化機(jī)制、RDD復(fù)用、Broadcast機(jī)制、高性能算子、資源參數(shù)調(diào)優(yōu)

大數(shù)據(jù)倉庫查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實(shí)踐

1. 基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景

2. Hive數(shù)據(jù)倉庫的平臺架構(gòu)與核心技術(shù)剖析

3. Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用

4. Hive內(nèi)部表和外部表

5. Hive 分區(qū)、分桶機(jī)制

6. Hive行、列存儲格式

7. 基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫SparkSQL基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景

8. Spark SQL實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制

9. SparkSQL數(shù)據(jù)模型DataFrame

10. SparkSQL程序開發(fā)與

11. SparkSQL數(shù)據(jù)讀取與結(jié)果保存:json,Hive table,Parquet file,RDD

12. SparkSQL和Hive的區(qū)別與聯(lián)系

13. SparkSQL操作實(shí)戰(zhàn)

14. 基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Impala基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景

15. Impala實(shí)時查詢系統(tǒng)平臺架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)介紹,以及與Hive,SparkSQL的對比

Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具

1. Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹

2. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)二

1. 基于 Hadoop平臺搭建、部署與配置Spark集群,Spark shell環(huán)境實(shí)踐操作,Spark案例程序分析

2. 基于sbt的Spark程序編譯、開發(fā)與提交運(yùn)行

3. 應(yīng)用案例一:基于Spark的服務(wù)器運(yùn)行日志TopN分析、程序?qū)嵗_發(fā)

4. 應(yīng)用案例二: 基于Spark的搜索引擎日志熱詞與用戶分析、程序?qū)嵗_發(fā)

5. 基于MapReduce的Hive數(shù)據(jù)倉庫實(shí)踐,Hive集群安裝部署,基于文件的Hive數(shù)據(jù)倉庫表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作,Hive SQL操作,Hive客戶端操作

6. SparkSQL shell實(shí)踐操作:數(shù)據(jù)表讀取、查詢與結(jié)果保存

大數(shù)據(jù)計算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming

1. 流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)

2. 流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺架構(gòu)與集群工作原理

3. Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制

4. Storm編程模型與基本開發(fā)模式

5. Storm數(shù)據(jù)流分組

6. Storm可靠性保證與Acker機(jī)制

7. Storm應(yīng)用案例分析

8. 流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型

9. SparkStreaming工作機(jī)制

10. SparkStreaming程序開發(fā)介紹

11. SparkStreaming的全局統(tǒng)計和窗口函數(shù)

12. Storm與SparkStreaming的對比

13. SparkStreaming開發(fā)案例:基于文件流的SparkStreaming程序開發(fā);基于socket消息的SparkStreaming程序開發(fā)

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與區(qū)別

3. 數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法

4. 預(yù)測算法:線性回歸與應(yīng)用場景,非線性回歸與應(yīng)用場景

5. 分類算法:邏輯回歸與應(yīng)用場景,決策樹與應(yīng)用場景,樸素貝葉斯算法與應(yīng)用場景,支持向量機(jī)算法與應(yīng)用場景

6. 聚類算法; k-means與應(yīng)用場景

7. 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

8. 基于MapReduce的機(jī)器學(xué)習(xí)庫Mahout

9. Mahout支持的數(shù)據(jù)挖掘算法

10. Mahout編程模型與發(fā)

11. 基于Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫Spark MLlib

12. Spark MLlib支持的數(shù)據(jù)挖掘算法

13. Spark MLlib編程模型與開發(fā):基于Spark MLlib的文本分類,基于Spark MLlib的聚類

大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)

1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用

2. Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理

3. Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu)

4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺架構(gòu),及其使用模式

面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用實(shí)踐

1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫瓶頸,以及NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展,概念,分類,及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場景下的適用范圍

2. 列存儲NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase簡介與數(shù)據(jù)模型剖析

3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫機(jī)制,ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用

4. HBase表設(shè)計模式與primary key設(shè)計規(guī)范

5. 文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫MongoDB簡介與數(shù)據(jù)模型剖析

6. MongoDB集群模式、讀寫機(jī)制與常用API操作

8.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫Redis簡介與數(shù)據(jù)模型剖析

9.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

10.NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)簡介及其適用場景

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)三

1.Sqoop安裝、部署與配置,基于Sqoop、MySQL與Hive操作MySQL數(shù)據(jù)庫與Hive數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出

2.Kafka安裝、部署與配置,基于Kafka創(chuàng)建和消費(fèi)topic實(shí)踐操作

3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數(shù)據(jù)采集、存儲與分析實(shí)踐操作

端海教育實(shí)驗(yàn)設(shè)備
android開發(fā)板
linux_android開發(fā)板
fpga圖像處理
端海培訓(xùn)實(shí)驗(yàn)設(shè)備
fpga培訓(xùn)班
 
本課程部分實(shí)驗(yàn)室實(shí)景
端海實(shí)驗(yàn)室
實(shí)驗(yàn)室
端海培訓(xùn)優(yōu)勢
 
  合作伙伴與授權(quán)機(jī)構(gòu)



Altera全球合作培訓(xùn)機(jī)構(gòu)



諾基亞Symbian公司授權(quán)培訓(xùn)中心


Atmel公司全球戰(zhàn)略合作伙伴


微軟全球嵌入式培訓(xùn)合作伙伴


英國ARM公司授權(quán)培訓(xùn)中心


ARM工具關(guān)鍵合作單位
  我們培訓(xùn)過的企業(yè)客戶評價:
    端海的andriod 系統(tǒng)與應(yīng)用培訓(xùn)完全符合了我公司的要求,達(dá)到了我公司培訓(xùn)的目的。 特別值得一提的是授課講師針對我們公司的開發(fā)的項目專門提供了一些很好程序的源代碼, 基本滿足了我們的項目要求。
——上海貝爾,李工
    端海培訓(xùn)DSP2000的老師,上課思路清晰,口齒清楚,由淺入深,重點(diǎn)突出,培訓(xùn)效果是不錯的,
達(dá)到了我們想要的效果,希望繼續(xù)合作下去。
——中國電子科技集團(tuán)技術(shù)部主任 馬工
    端海的FPGA 培訓(xùn)很好地填補(bǔ)了高校FPGA培訓(xùn)空白,不錯。總之,有利于學(xué)生的發(fā)展, 有利于教師的發(fā)展,有利于課程的發(fā)展,有利于社會的發(fā)展。
——上海電子學(xué)院,馮老師
    端海給我們公司提供的Dsp6000培訓(xùn),符合我們項目的開發(fā)要求,解決了很多困惑我 們很久的問題,與端海的合作非常愉快。
——公安部第三研究所,項目部負(fù)責(zé)人李先生
    MTK培訓(xùn)-我在網(wǎng)上找了很久,就是找不到。在端海居然有MTK驅(qū)動的培訓(xùn),老師經(jīng)驗(yàn) 很豐富,知識面很廣。下一個還想培訓(xùn)IPHONE蘋果手機(jī)。跟他們合作很愉快,老師很有人情味,態(tài)度很和藹。
——臺灣雙揚(yáng)科技,研發(fā)處經(jīng)理,楊先生
    端海對我們公司的iPhone培訓(xùn),實(shí)驗(yàn)項目很多,確實(shí)學(xué)到了東西。受益無窮 ??!特別是對于那種正在開發(fā)項目的,確實(shí)是物超所值。
——臺灣歐澤科技,張工
    通過參加Symbian培訓(xùn),再做Symbian相關(guān)的項目感覺更加得心應(yīng)手了,理 論加實(shí)踐的授課方式,很有針對性,非常的適合我們。學(xué)完之后,很輕松的就完成了我們的項目。
——IBM公司,沈經(jīng)理
    有端海這樣的DSP開發(fā)培訓(xùn)單位,是教育行業(yè)的財富,聽了他們的課,茅塞頓開。
——上海醫(yī)療器械高等學(xué)校,羅老師
  我們最新培訓(xùn)過的企業(yè)客戶以及培訓(xùn)的主要內(nèi)容:
 

一汽海馬汽車 DSP培訓(xùn)
蘇州金屬研究院 DSP培訓(xùn)
南京南瑞集團(tuán)技術(shù) FPGA培訓(xùn)
西安愛生技術(shù)集團(tuán) FPGA培訓(xùn),DSP培訓(xùn)
成都熊谷加世電氣 DSP培訓(xùn)
福斯賽諾分析儀器(蘇州) FPGA培訓(xùn)
南京國電工程 FPGA培訓(xùn)
北京環(huán)境特性研究所 達(dá)芬奇培訓(xùn)
中國科學(xué)院微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所 FPGA高級培訓(xùn)
重慶網(wǎng)視只能流技術(shù)開發(fā) 達(dá)芬奇培訓(xùn)
無錫力芯微電子股份 IC電磁兼容
河北科學(xué)院研究所 FPGA培訓(xùn)
上海微小衛(wèi)星工程中心 DSP培訓(xùn)
廣州航天航空 POWERPC培訓(xùn)
桂林航天工學(xué)院 DSP培訓(xùn)
江蘇五維電子科技 達(dá)芬奇培訓(xùn)
無錫步進(jìn)電機(jī)自動控制技術(shù) DSP培訓(xùn)
江門市安利電源工程 DSP培訓(xùn)
長江力偉股份 CADENCE 培訓(xùn)
愛普生科技(無錫 ) 數(shù)字模擬電路
河南平高 電氣 DSP培訓(xùn)
中國航天員科研訓(xùn)練中心 A/D仿真
常州易控汽車電子 WINDOWS驅(qū)動培訓(xùn)
南通大學(xué) DSP培訓(xùn)
上海集成電路研發(fā)中心 達(dá)芬奇培訓(xùn)
北京瑞志合眾科技 WINDOWS驅(qū)動培訓(xùn)
江蘇金智科技股份 FPGA高級培訓(xùn)
中國重工第710研究所 FPGA高級培訓(xùn)
蕪湖伯特利汽車安全系統(tǒng) DSP培訓(xùn)
廈門中智能軟件技術(shù) Android培訓(xùn)
上海科慢車輛部件系統(tǒng)EMC培訓(xùn)
中國電子科技集團(tuán)第五十研究所,軟件無線電培訓(xùn)
蘇州浩克系統(tǒng)科技 FPGA培訓(xùn)
上海申達(dá)自動防范系統(tǒng) FPGA培訓(xùn)
四川長虹佳華信息 MTK培訓(xùn)
公安部第三研究所--FPGA初中高技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)以及DSP達(dá)芬奇芯片視頻、圖像處理技術(shù)培訓(xùn)
上海電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院--FPGA高級開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
上海點(diǎn)逸網(wǎng)絡(luò)科技有限公司--3G手機(jī)ANDROID應(yīng)用和系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
格科微電子有限公司--MTK應(yīng)用(MMI)和驅(qū)動開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
南昌航空大學(xué)--fpga 高級開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
IBM 公司--3G手機(jī)ANDROID系統(tǒng)和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
上海貝爾--3G手機(jī)ANDROID系統(tǒng)和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
中國雙飛--Vxworks 應(yīng)用和BSP開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)

 

上海水務(wù)建設(shè)工程有限公司--Alter/Xilinx FPGA應(yīng)用開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
恩法半導(dǎo)體科技--Allegro Candence PCB 仿真和信號完整性技術(shù)培訓(xùn)
中國計量學(xué)院--3G手機(jī)ANDROID應(yīng)用和系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
冠捷科技--FPGA芯片設(shè)計技術(shù)培訓(xùn)
芬尼克茲節(jié)能設(shè)備--FPGA高級技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
川奇光電--3G手機(jī)ANDROID系統(tǒng)和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
東華大學(xué)--Dsp6000系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
上海理工大學(xué)--FPGA高級開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
同濟(jì)大學(xué)--Dsp6000圖像/視頻處理技術(shù)培訓(xùn)
上海醫(yī)療器械高等??茖W(xué)校--Dsp6000圖像/視頻處理技術(shù)培訓(xùn)
中航工業(yè)無線電電子研究所--Vxworks 應(yīng)用和BSP開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
北京交通大學(xué)--Powerpc開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
浙江理工大學(xué)--Dsp6000圖像/視頻處理技術(shù)培訓(xùn)
臺灣雙陽科技股份有限公司--MTK應(yīng)用(MMI)和驅(qū)動開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
滾石移動--MTK應(yīng)用(MMI)和驅(qū)動開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
冠捷半導(dǎo)體--Linux系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
奧波--CortexM3+uC/OS開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
迅時通信--WinCE應(yīng)用與驅(qū)動開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
海鷹醫(yī)療電子系統(tǒng)--DSP6000圖像處理技術(shù)培訓(xùn)
博耀科技--Linux系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
華路時代信息技術(shù)--VxWorks BSP開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
臺灣歐澤科技--iPhone開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
寶康電子--Allegro Candence PCB 仿真和信號完整性技術(shù)培訓(xùn)
上海天能電子有限公司--Allegro Candence PCB 仿真和信號完整性技術(shù)培訓(xùn)
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