کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Marvell AI Platform با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Marvell AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پلتفرم Marvell AI و معماری میکروسرویس‌ها
• 2. آشنایی با Spring Cloud و نقش آن در توسعه AI Platform
• 3. بررسی نیازمندی‌های جاوا برای Spring Cloud Marvell AI
• 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه (IDE، JDK، Maven/Gradle)
• 5. مبانی زبان جاوا: مروری سریع بر مفاهیم کلیدی
• 6. متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها در جاوا
• 7. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 8. مفاهیم شیء‌گرایی: کلاس‌ها، اشیاء، وراثت، چندریختی
• 9. مجموعه‌ها (Collections) در جاوا: List, Set, Map
• 10. مدیریت استثنا (Exception Handling) در جاوا
• 11. ورودی و خروجی (I/O) در جاوا
• 12. مقدمه‌ای بر Spring Framework: IoC و Dependency Injection
• 13. Spring Boot: راه‌اندازی سریع برنامه‌های جاوا
• 14. Spring Data JPA: دسترسی به پایگاه داده
• 15. RESTful Web Services با Spring MVC
• 16. آشنایی با میکروسرویس‌ها و معماری آن‌ها
• 17. Spring Cloud Config Server: مدیریت متمرکز پیکربندی
• 18. Spring Cloud Service Discovery (Eureka): کشف سرویس‌ها
• 19. Spring Cloud API Gateway: مسیریابی درخواست‌ها
• 20. Spring Cloud Load Balancer: توزیع بار
• 21. Spring Cloud Circuit Breaker (Hystrix/Resilience4j): تحمل خطا
• 22. پیاده‌سازی امنیت (Authentication & Authorization) در Spring Cloud
• 23. ارتباطات بین میکروسرویس‌ها: Synchronous vs. Asynchronous
• 24. مقدمه‌ای بر Message Queues (RabbitMQ/Kafka)
• 25. استفاده از Spring Cloud Stream برای ارتباطات رویدادمحور
• 26. آشنایی با Docker و Containerization
• 27. استقرار (Deployment) برنامه‌های Spring Cloud با Docker
• 28. مانیتورینگ و لاگینگ (Monitoring & Logging) در Spring Cloud
• 29. آشنایی با Prometheus و Grafana
• 30. تست‌نویسی در Spring Cloud: Unit Tests و Integration Tests
• 31. بهینه‌سازی عملکرد (Performance Tuning) برنامه‌های Spring Cloud
• 32. الگوهای طراحی (Design Patterns) در Spring Cloud
• 33. استفاده از Spring Cloud Trace برای ردیابی درخواست‌ها
• 34. ادغام با پلتفرم Marvell AI: ارسال و دریافت داده
• 35. مدیریت داده در Marvell AI Platform با Spring Cloud
• 36. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با Java و Spring Cloud
• 37. استفاده از APIهای Marvell AI در Spring Cloud
• 38. مقیاس‌پذیری (Scalability) و قابلیت اطمینان (Reliability) در Spring Cloud