兄弟连专注IT教育 九周年再创辉煌

兄弟连IT教育庆祝九周年,作为全国最大的PHP培训机构,引领技术潮流,提供变态严管教学和完善的就业服务。开设多门学科,出版畅销书籍,与多家企业合作,培养高质量人才。

兄弟连专注IT教育  九周年再创辉煌

 

    兄弟连IT教育欢庆九周年。作为全国最大的PHP培训机构,兄弟连引领国内最先进的技术潮流。如今取得的辉煌成就,离不开变态严管的教学和完善的就业服务。九年,我们始终坚持真正为学员着想,做真正的良心教育。在兄弟连,让学习成为一种习惯,五个月的磨练,只为让你破茧成蝶。九年的坚持,九年的信仰,为企业打造了无数IT精英,坚信未来会更加灿烂辉煌。

 

2006年11月,李超创办了兄弟连,兄弟连IT教育正式成立,如今,每年培养的学员已经过万,为互联网培养了人才,为企业输入了新鲜的血液。

 

 

再创历史新高

为了和IT市场需求接轨,兄弟连不断完善学科,目前开设的学科有:PHP、Unity手游、Android、UI设计、HTML5、IOS、Linux。全面的教学资源,录制的高清教学视频为广大学习编程的人提供了方便。出版的《细说PHP》一书在同类书籍中销量第一,第三版图书《跟兄弟连学PHP》也将在11月底出版。

如今,兄弟连在北京,上海,广州,沈阳,扬州,苏州,郑州均开设了校区。

 

变态严管的教学

兄弟连有着雄厚的师资团队,云集国内最早的一批PHP技术专家,来从事PHP技术的研发推广。他们是国内资深讲师,从事教育行业十年之久,对教育有独到的见解。

在教学管理上,兄弟连始终秉持变态严管的教学方法。实行半军事化管理,上课睡觉罚款,强制自习到晚上12点。平易近人的态度,诙谐搞笑的授课,让零基础的学员乐于接受,容易听懂。基础学习、阶段项目实战与职业素质课相结合,让学员学成毕业后自信地步入职场。每一个班级都有三对一的模式进行辅导管理。即班主任,讲师,项目经理同时负责一个班的教学与纪律。变态严管的教学,素有IT界的黄埔军校之称。

 

完善的就业服务

在就业上,与兄弟连合作的企业超过2000家,学员毕业后,就业周期短,就业薪资高。据统计显示:云计算近期毕业的学员全部就业,平均工资7520,最高薪资达到1万6。临毕业,职业素质课的穿插,职业生涯规划,让每个即将走上职场的学员自信满满,轻松游刃于职场之中。

 

合作共赢

2015年,政府首次提出了互联网+,在大数据深入日常生活的今天,一成不变注定被淘汰。兄弟连的教学课程进行了全面升级,互联网需要什么样的人才,我们培养什么样的人才,对症下药,才能紧跟互联网发展的步伐。

兄弟连还与LUPA达成了合作,共同为开源技术的推广作出努力,与玖富签订了合作协议,为企业培养定制人才。

明年,兄弟连IT教育拟新三板上市,届时,兄弟连将迎来又一次重大飞跃,这是量的积累,更是质的飞跃。在九周年之际,愿兄弟连大展宏图,点燃梦想,放飞希望,再创辉煌。

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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