In addition to our traditional school program, FPS为我们社区的学生提供传统上课时间之外的课程 就读其他学校:公立学校、私立学校或家庭学校.
我们提供基础、中级和高级计算机课程. With the exception of our computer courses, some of our courses fulfill the University of California A-G requirements.
目前，这些课程以在线或混合方式进行调整教学.
计算机导论课程是计算机科学与信息技术领域的一门基础课程
为初学者提供全面的基本概念介绍, 原则, 和应用程序 of computer science as a first step
在学习计算机方面. 学生通常不需要有计算机编程或技术方面的背景, 而是
以广义的方式介绍计算机科学的核心概念和相关领域. 学生 learn about the basic workings of
计算机(包括硬件部件、cpu、存储器、输入和输出设备等).), data representation and storage, computer networks
和通信, 算法和编程, 数据结构, 操作系统, and computer security and privacy through Introduction
为以后更深入的学习和实践打下基础.
学习C是一个循序渐进的过程，需要逐渐获得基本概念和编程技能. 学生首先需要 了解编程概念，如变量、数据类型、操作符等. 他们 will also need to learn the installation of the programming environment 和 basic syntax, 包括变量声明, 作业, 控制流程语句, 函数定义, 等等....... 在掌握了基础知识之后, they will learn about arrays and pointers, mastering the relationship between pointers and arrays as well as solving problems by writing small programs.
学习点:
基本语法(包括变量、数据类型、操作符、表达式、语句、函数等).)，控制流，数组和指针，
字符串和编写小C程序来实践所学的概念.
学习数据结构是一个循序渐进的过程，包括学习不同的数据结构类型以及它们的操作和 逐一申请. 学生首先需要理解数据结构的概念, 他们如何组织和存储数据, 和 advantages and disadvantages of different 数据结构. 数据结构需要关注数组、链表和堆栈的概念 and queues, trees and binary trees, and 图.
学习知识点:
基本数据结构(如.g.，数组，链表，堆栈和队列)，高级数据结构(例如.g.(树、图、哈希表、集合)，
算法复杂度分析, 搜索和排序算法, 递归与迭代, 动态规划, 图形算法.
学生需要在掌握C语言和数据结构的基础上进一步学习算法设计和分析方面的课程. 课程内容包括 算法设计思路, 分析技术, 和应用程序, aiming to cultivate students' abilities to design, 分析和实施 有效的算法解决各种问题，并评估所设计算法的效率和性能. 这门课 具体介绍了算法复杂度的分析方法和常用的算法设计技术以及 相应的经典算法. 课程还培养学生的抽象思维能力和灵活运用算法的能力 解决问题，为进一步的计算机科学研究和应用奠定基础.
学习知识点:
Basic algorithm analysis: time and space complexity, asymptotic symbolic representation and its application;
经典算法:分区法, 递归方法, 动态规划, 回溯法, 分支极限法, 贪婪算法;
算法优化与近似算法:np完全问题.
学习操作系统是一个涉及计算机科学和计算机工程的复杂过程, 涵盖了广泛的方面 比如底层硬件, 系统架构, 流程管理, 内存管理, 文件系统. 课程要求学生 理解定义, 操作系统的角色和功能, learn about different 操作系统, 掌握流程管理和 scheduling, and understand 内存 allocation 文件系统.
学习点:
了解操作系统的基本概念，了解批处理系统等操作系统, 多通道批处理系统,
time-sharing systems, real-time systems, 等. 对进程和线程以及内存的概念有一个清晰的理解
分配(虚拟内存、分页和分段内存管理技术)和文件系统.
研究数据库需要理解数据是如何组织的, 存储, 和管理, and how database management systems (DBMS) are used to 处理数据. 本课程要求学生了解数据库的定义, 它的作用, 并了解不同类型的 数据库. 学生将专注于关系数据库模型，并学习使用结构化查询语言(SQL)操作数据。. 他们 还将学习如何设计数据库和了解数据库管理系统. 最后, they will attempt to design and implement a small database project using the database knowledge gained.
学习知识点:
了解数据库的定义，数据库管理系统(DBMS)的角色. Underst和 concepts of relational 数据库
and learn to manipulate data using SQL language. 学习数据库设计和优化. Learn about indexing and query optimization,
数据库安全性和权限.
计算机网络是计算机开发和通信技术紧密结合并不断发展的一门学科. It is designed to introduce the basic concepts, 体系结构, and related technologies that 电脑 play over. 课程系统 and comprehensively introduces network architecture, 数据通信基础, OSI参考模型, 数据交换技术, 当地的 局域网(LAN)技术, 网络互联, 和TCP/IP协议, covering all levels from 当地的 networks to the global 互联网. 培养学生对网络的理解和配置能力，使学生对网络有深入的了解 of the fundamentals of computer networks, 网络协议的工作原理以及配置和管理网络设备的能力.
学习知识点:计算机网络基础知识:定义, 网络的组成和功能, 网络分类; OSI参考模型:物理层, 数据链路层, 网络层, 传输层, 应用程序层;
无线和移动网络:无线通信(蜂窝网络)的基础, 无线网络, 蓝牙, 等.)、移动IP和移动
网络协议.
学生应该首先学习面向对象编程和数据结构的课程. The design pattern course is an important course in 软件工程领域. 它允许学生熟悉常用的设计模式, 了解他们的工作 原理及使用场景, 并能够在软件设计过程中应用经过验证的通用设计模式来解决通用问题 design problems and improve code quality and maintainability. 通过学习设计模式，学生可以提高他们的软件设计水平 功能，减少重复工作，并增加代码的可重用性和可维护性.
学习知识点: Design Patterns Fundamentals; Creation-based design patterns: singleton pattern, 工厂模式, 摘要 工厂模式; Structural design patterns: adapter pattern, 装饰器模式, appearance pattern; Behavioral design patterns: observer pattern, strategy pattern, command pattern.
Based on the knowledge of C programming, 学生学习用C语言编写程序来操作微控制器(微控制器) 嵌入式系统. 学生 should learn the basic concepts of microcontrollers, choose the appropriate development board as well as the 开发环境, start from the most basic LED blinking program, and gradually write more complex programs to control various 设备. 他们 should underst和 advantages of portability, 结构化程序设计, and library support demonstrated by the C language in 单片机的开发，学习用C语言进行单片机开发的一系列步骤, 包括代码编写, compilation, linking, downloading, debugging, 等.
学习知识点:
C语言基础知识:基本语法、控制结构、数据结构等.;
Basic microcontroller: microcontroller architecture, 节目登记, I / O操作, 处理中断, 内存 管理等.
学生应该首先学习Java编程语言的基本语法和核心概念, 理解的原则 面向对象编程，能够设计和创建简单的类和对象. 学生 should also learn to use conditional 语句和循环结构实现程序的逻辑控制. 学生 should be familiar with common 数据类型, arrays and collections, and be able to store and 处理数据. 最后，引导学生练习简单的项目，练习解决问题的能力 以及合作发展技能, as well as to develop good programming habits, debugging skills and document reading skills.
学习知识点:基础入门:搭建开发环境, install Java development tools; Java basics: 变量 和常量, 数据类型, 基本的操作, 评论, 条件语句和循环语句, 功能; Object-oriented: classes and objects, the concept of encapsulation; Project practice: calculators, student performance management.
学生应该首先学习前端技术，比如HTML, CSS和JavaScript能够构建美丽和交互丰富的web 接口, understand front-end frameworks such as React or Vue, and be able to build modern single-page applications. 同时， students should learn to use back-end languages (such as 节点.js, Python等.)和数据库，实现数据的存储和管理 掌握基本的API设计和网络通信，实现前端和后端数据交互. 最后，学生被引导到 练习小规模的网络项目来练习解决问题和团队合作的技巧.
学习知识点: Front-end development: HTML, CSS, JavaScript; Front-end framework: Vue.js,反应.js; Back-end development:
节点.js, Python; Project practice: simple personal web pages, small interactive games or calculators, 等.
On the basis of mastering Java programming knowledge, 学生学习使用Java和相关的大数据处理框架进行处理, 我的 并分析大规模数据集. 学生首先学习大数据分析的基本概念，了解基本的数据挖掘和 掌握机器学习知识，掌握进行大数据分析的步骤. 他们 also learn the use of big data processing frameworks, 如何使用Java的可视化库将分析结果可视化以及学习分布式文件的原理 systems and other big data storage technologies.
学习要点:Java基础:基本语法、数据类型、面向对象编程等; .常用框架:Hadoop、Apache Spark; Visualization library: JFreeChart, JavaFX
学生 should first acquire a basic knowledge of C/C++. 学生通过掌握c++和c++的基本语法来学习游戏开发 object-oriented knowledge such as control structures, 数据类型, 指针和引用, 内存管理和其他概念. 学生 是否应该掌握c++游戏开发的特定元素，例如使用游戏引擎进行开发, 提高游戏性能 learning multi-threaded programming and network programming, 并掌握使用FMOD等音频库来添加音效和 音乐.
学习知识点: C/C++ basics: C++ syntax, 数据类型, 变量, 功能, 指针和引用, 内存管理; Game Engine: Unity, Unreal Engine; Development environment: vs code, visual studio code
音频库:FMOD, OpenAL
学生应该首先学习python的核心基础知识和python的基本语法，比如变量, 数据类型, 列表, 等. to 掌握python的使用. 他们将学习面向对象的编程思想和python的高级特性来进行区分 python as a high-level language and a basic language. 同时，学生要学习常用的第三方库和 python模块学习使用python丰富的生态资源. 的特定领域应用 Python，它确保学生可以为不同领域的问题提供即时解决方案.
学习知识点: Python basics: 数据类型, 变量, 功能, 高级功能(切片), 迭代, 发电机, 迭代器), IO programming; Object-oriented programming: classes, 实例, 访问限制, inheritance and polymorphism; Common third-party libraries: numpy, pandas, matplotlib; Network Programming: TCP Programming, UDP Programming
学生应首先掌握爬虫的基本概念和HTTP请求与响应机制，并理解爬虫是一个 自动从网页获取信息的程序, 通过HTTP请求和页面解析实现数据收集, 和商店 the collected data in a 当地的 file or database. 学生应该明白，爬虫通常包括请求发送，页面 downloading, data parsing and data storage. 学生还应掌握爬虫的分类，学习库和爬虫 框架(e.g., Scrapy) often used by crawlers, and store data. 最后，学生应该认识到反爬虫的机制和策略 某些网站，以及遵守规范使用爬虫的道德和法律.
Recommended books: "Python Web Data Collection,” "Python Crawler Development and Projects in Action,“用Python编写网络爬虫”
学生首先要理解什么是数据可视化的基本概念，以及为什么它在分析中很重要. 期望学生 掌握不同类型的图表和图形及其对不同类型数据的适用性, 以及学习使用Python的数据 visualization libraries, such as Matplotlib and Seaborn. 他们 will understand methods for drawing basic charts (e.g.线形图，条形图 图, 散点图)，以及学习使用高级数据可视化库(如Plotly和 散景. 最后, 他们将学习数据可视化设计原则，如图表的选择, 标签, 颜色, 大小和性能 hands-on visualizations with small-scale data sets.
学生在掌握操作系统的基础上，进一步学习使用linux系统. 他们 will master the basic knowledge of 电脑, 对Linux系统特性的初步了解, 安装步骤, and basic commands and operations with basic 计算机网络知识和数据通信基础知识. 学生将掌握Linux文件管理的方法和技术; have a basic knowledge of user and group management, 并掌握Linux网络知识, gaining a clearer concept of the TCP/IP 协议和OSI七层模型. 他们将掌握Linux磁盘和文件系统的管理技能，知道如何安装Linux软件 包，逐步掌握Shell脚本的编程技巧. 学生还应熟练掌握Linux常用命令、文件 and user management, 文本处理, and Vim tool use.
学习知识点:
Linux虚拟机安装, 以及Linux常用命令, 文件和用户管理, 文本处理, Vim的工具, 基本的Linux
系统操作，Linux网络管理与配置，Shell脚本编程
学生应该在掌握python语言的基础上进一步掌握分析和处理数据的能力. 对于给定的数据和一些 问题，数据分析和统计工具被用来分析和呈现数据. 学生 will utilize python's statistical function modules such as 的意思是, 中位数, sd, var, scale 等. 进行分析. 他们还将利用统计知识，如平均值，中位数， and 标准偏差 to improve efficiency in handling data. 最后，引导学生利用计算机的计算能力 to 我的 the value of data in a massive amount of data.
学习知识点:
Excel, 过滤, 排序, 公式, 的意思是, 中位数, 标准偏差, numpy图书馆, scikit-learn图书馆
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