尚学堂 老师好!

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 任何一次技术革命,都会带来新的机遇和寻衅,机遇与寻衅都需要人才.通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址曾经进入大数据时代,众家威望机构都爆出大数据人才缺口均为百万级,大数据范围展示出普及个风口,薪资更是高不可攀!

01/大数据帮理、研发、架构工程师偏向

 所涉及的职业岗位为: 大数据工程师、大数据帮理工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等

02/大数据挖掘、分解偏向

所涉及的职业岗位为:大数据分解师、大数据高级工程师、大数据分解师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等

小提示:大数据开发工程师和大数据分解师企业需求都非常大,特别大数据分解偏向将是未来职业人才岗位缺口最大的职位之一。

六大课程上风,让学习效果更上一层楼

01

深度讨论学员需求

 针对正正在任人员,只正正在周末或者放假功夫上课。

02

较早的专业大数据培训,直接上手大数据和机器学习实质

尚学堂从2014年10月开始开第一个大数据班一直到现正正在,每个月开一个班。只讲大数据和机器学习。课程强度比拟大。

03

卓着大数据离线打算、内存打算,流式打算三大数据分解打算框架

三大数据分解框架占所有课程比例为70%。

04

浸要课程机器学习,课时众,比浸大。

机器学习包括周末大概需要将近三周的时间,同时学习案例众达10余个。

05

Hadoop和spark源码解析

特别针对mapreduce job的启动历程。通过带着学生看源码一步一步搞懂分布式离线打算的途理。正正在spark教育中,通过看源码详细控制RDD到底是什么,RDD的打算历程一目知途。

06

全程贯穿七个大数据、工智能项目

它们分别是市面热门流行的项目:a)社交引荐编制;b)基于微博的实质分解主题;c)大型电商日志分解;d)基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤编制;e)音乐分类项目;f)商品引荐项目;g)城市干练交通项目

科学合理的周末班型,三大人群均可报名

本班型为“大数据周末专业班”,特性是“周末教育,纯粹的大数据,机器学习的教育。不讲打算机基础课程”。曾经控制一门打算机基础的、单位正正在任人员、而且想深制一下进入大数据和人工智能殿堂的人士,均可以报名课程。

曾经毕业大学生

(本科、大专、研究生、博士均可)

悦目正正在任人员,想进入大数据和人工智能行业的

有一年控制水平打算机编程履历

 (java,python,c++,Android,php等言语)

 以转到大数据为目的

技术喜好者

想边上班边学习

深制一下大数据分解和人工智能的

 小提示:所有学员必须通过口试和测验确定是否符合直接报名的前提。正正在页面上提供测验题下载。

“面授双师”,一流的大数据课程安放

 手把手传授,让你废弛学会!

面授

(提供随堂视频)

+

双师

(主讲+辅讲老师)

课程大纲

离线打算(hadoop)知识模块姿态
一、Linux基础 1)Linux的先容,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装历程、CentOS虚拟机安装历程
2)了解机架效劳器,采用真实机架效劳器部署linux
3)Linux的常用下令:常用下令的先容、常用下令的运用和操练
4)Linux编制历程牵制根蒂途理及相干牵制东西如ps、pkill、top、htop等的运用;
5)Linux启动流程,运行级别详解,chkconfig详解
6)VI、VIM编辑器:VI、VIM编辑器的先容、VI、VIM扥运用和常用敏捷键
7)Linux用户和组账户牵制:用户的牵制、组牵制
8)Linux磁盘牵制,lvm逻辑卷,nfs详解
9)Linux编制文件权限牵制:文件权限先容、文件权限的操作
10)Linux的RPM软件包牵制:RPM包的先容、RPM安装、卸载等操作
11)yum下令,yum源搭建
12)Linux网络:Linux网络的先容、Linux网络的装备和帮理
13)Shell编程:Shell的先容、Shell剧本的编写
14)Linux上常睹软件的安装:安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署
二、大型网站高并发治理 1)第四层负载均衡: 2)第七层负载均衡 3)Tomcat、jvm优化提高并发量 4)缓存优化
5)Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发治理
6)Fastdfs小文件单独存储牵制
三、初识hadoop 1)Hadoop生态情况先容 2)国表里Hadoop运用案例先容 3)Hadoop 意睹、版本、汗青 4)Hadoop 核心组成先容及hdfs、mapreduce 姿态构制 5)Hadoop 的集群构制 6)Hadoop 伪分布的详细安装步骤 7)通过下令行和浏览器观察hadoop
四、 HDFS姿态构制和shell以及java操作 1)HDFS底层工作途理 2)HDFS datanode,namenode详解 3)Hdfs shell 4)Hdfs java api
五、详细解说Mapreduce 1)Mapreduce四个阶段先容 2)Writable 3)InputSplit和OutputSplit 4)Maptask 5)Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner 6)Reducer
六、Mapreduce案例案例 1)二次排序 2)倒排序索引 3)最优路径 4)电信数据挖掘之--移动轨迹预测分解(中国棱镜陈设) 5)社交伴侣引荐算法 6)互联网精准广告推送 算法 7)阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫引荐算法》案例 8)Mapreduce实战pagerank算法
七、Hadoop2.x集群搭建 1)Hadoop2.x集群构制姿态先容 2)Hadoop2.x集群搭建 3)NameNode的高可用性(HA) 4)HDFS Federation 5)ResourceManager 的高可用性(HA) 6)Hadoop集群常睹问题和解决方法 7)Hadoop集群牵制
八、分布式数据库Hbase 1)HBase定义 2)HBase与RDBMS的对比 3)数据模型 4)编制架构 5)HBase上的MapReduce 6)表的陈设 7)集群的搭建历程解说 8)集群的监控 9)集群的牵制 10)HBase Shell以及演示 11)Hbase 树形表陈设 12)Hbase 一对众 和 众对众 表陈设 13)Hbase 微博 案例 14)Hbase 订单案例 15)Hbase表级优化 16)Hbase 写数据优化 17)Hbase 读数据优化
九、数据仓库Hive 1)数据仓库基础知识 2)Hive定义 3)Hive姿态构制简介 4)Hive集群 5)客户端简介 6)HiveQL定义 7)HiveQL与SQL的比拟 8)数据样板 9)外部表和分区表 10)ddl与CLI客户端演示 11)dml与CLI客户端演示 12)select与CLI客户端演示 13)Operators 和 functions与CLI客户端演示 14)Hive server2 与jdbc 15)用户自定义函数(UDF 和 UDAF)的开发与演示 16)Hive 优化
十、elasticsearch分布式搜索 1)elasticsearch简介 2)elasticsearch和solr的对比 3)elasticsearch安装部署 4)elasticsearch service wrapper启动插件 5)运用curl操作elasticsearch索引库 6)elasticsearch DSL查询 7)elasticsearch批量查询meet 8)elasticsearch批量操作bulk 9)elasticsearch插件先容 10)elasticsearch装备文件详解 11)java操作elasticsearch 12)elasticsearch的分页查询 13)elasticsearch中文分词东西的集成 14)elasticsearch优化 15)elasticsearch集群部署 16)elasticsearch+hbase大型搜索编制架构
十一、CM+CDH集群牵制 1)CM + CDH集群的安装 2)基于CM主机及种种效劳组件的牵制 3)CDH集群的装备和参数调优 4)CDH集群HA装备及集群升级 5)CM的监控牵制 6)集群牵制的帮理事项 7)HUE实战详解
十二、 Impala 1)Impala先容和架构 2)Impala实战安装,架构,外部shell 3)Impala内部shell,存储分区,SQL 4)Impala SQL、hbase整合,JDBC、功能优化 5)Impala装备及其调优 6)Impala项目运用
十三、Oozie 1)Oozie初学先容 2)Oozie安装装备及其简单操作 3)hPDL言语学习及流程定义 4)oozie工作流装备及元数据库定义 5)oozie准时任务调度和oozie API操作
十四、数据迁移东西Sqoop 1)先容 和 装备Sqoop 2)Sqoop shell运用 3)Sqoop-import 4)Sqoop-export
十五、Flume分布式日志框架 1)flume简介-基础知识 2)flume安装与测试 3)flume部署格事务署 4)flume source相干装备及测试 5)flume sink相干装备及测试 6)flume selector 相干装备与案例分解 7)flume Sink Processors相干装备和案例分解 8)flume Interceptors相干装备和案例分解 9)flume AVRO Client开发 10)flume 和kafka 的整合
十六、Zookeeper 开发 1)zookeeper架构 2)zookeeper实战情况 3)zookeeper内部算法详解 4)Zookeeper java api开发 6)Zookeeper实现SOA高可用架构框架 7)Netty 异步io通讯框架 8)Zookeeper实现netty分布式架构的高可用 9)Zookeeper分布式锁实现
内存打算(spark)知识模块姿态 一、 Redis缓存数据库 1).redis特性、与其他数据库的比拟 2.怎样安装redis 3.怎样运用下令行客户端 4.redis的字符串样板 5.redis的散列样板 6.redis的列表样板 7.redis的集合样板 8.怎样运用java拜访redis【a.python拜访redis,scala拜访redis】
9.redis的事务(transaction) 10.redis的管途(pipeline) 11.redis持久化(AOF+RDB) 12.redis优化 13.redis的主从复制 14.redis的sentinel高可用 15.twemproxy,codis实战 16.redis3.x集群安装装备
二、Kafka分布式队列编制 1)kafka是什么 2)kafka姿态构制 3)kafka装备详解 4)kafka的安装 5)kafka的存储计策 6)kafka分区特性 7)kafka的楬橥与订阅 8)zookeeper协调牵制 9)java编程操作kafka 10)scala编程操作kafka 11)flume 和kafka 的整合 12)Kafka 和storm 的整合
三、Storm实时数据治理 1)Storm的根蒂意睹 2)Storm的运用场景 3)Storm和Hadoop的对比 4)Storm集群的安装的linux情况准备 5)zookeeper集群搭建 6)Storm集群搭建 7)Storm装备文件装备项解说 8)集群搭建常睹问题解决 9)Storm常用组件和编程API:Topology、 Spout、Bolt 10)Storm分组计策(stream groupings) 11)运用Storm开发一个WordCount例子 12)Storm程序当地模式debug、Storm程序长途debug 13)Storm事物治理 14)Storm消歇可靠性及容错途理 15)Storm结合消歇队列Kafka:消歇队列根蒂意睹(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消歇队列Kafka运用场景、Storm结合Kafka编程API
16)Storm Trident意睹 17)Trident state 途理 18)Trident开发实例 19)Storm DRPC(分布式长途调用)先容 20)Storm DRPC实战解说 21)Storm和Hadoop 2.x的整合:Storm on Yarn 22)淘宝核心架构套件
23)Storm开发实战: flume+Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战,以及众个案例
四、Scala 1)scala解释器、变量、常用数据样板等 2)scala的前提表达式、输入输出、循环等控制构制 3)scala的函数、默认参数、变长参数等 4)scala的数组、变长数组、众维数组等 5)scala的映射、元组等操作 6)scala的类,包括bean属性、辅帮构制器、主构制器等 7)scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等 8)scala的包、引入、继承等意睹 9)scala的特质 10)scala的操作符 11)scala的高阶函数 12)scala的集合 13)scala数据库结合
五、Spark2.0 core大数据编程 1)Spark2.0先容 2)Spark运用场景 3)Spark和Hadoop MR、Storm的比拟和上风 4)RDD 5)Transformation 6)Action 7)Spark打算PageRank 8)Lineage 9)Spark模型简介 10)Spark缓存计策和容错治理 11)宽依赖与窄依赖 12)Spark装备解说 13)Spark集群搭建 14)集群搭建常睹问题解决 15)Spark途理核心组件和常用RDD 16)数据当地性 17)任务调度 18)DAGScheduler 19)TaskScheduler 20)Spark源码解读 21)功能调优 22)Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn途理 23) Spark Core核心编程 24)RDD内核架构概览 25)RDD的折柳数据来源的创建格事务署详解 26)RDD的操作算子综述与性情分解(转换算子、行动算子) 27)常用操作算子的案例实战 28)RDD持久化实战以及Checkpoint 29)RDD共享变量以及累加器的运用实战
30)RDD简单排序功能(优化之前WordCount程序)以及二次排序的实战
31)Spark实战Top N功能详解 32)Spark任务调度流程整体架构分解详解 33)Spark任务划分流程整体架构分解详解(宽依赖与窄依赖、DAGScheduler源码分解)
34)Spark执行任务相干途理以及源码分解(TaskScheduler、Executor、Task、Shuffle)
35)Spark实战之PageRank 36)功能优化与调优的分解
六、 Spark SQL 1.Spark RDD运用SQL实战 2.RDD蜕变为DataFrame数据框的格事务署详解 3.Spark DataFrame数据框操作实战 4.加载和保存数据操作(load与save) 5.JSON数据源实战案例 6.JDBC数据源实战案例 7.Hive数据源实战案例 8.Parquets数据源实战加载数据、自动分区测度、吞并元数据 9.内置函数的实战案例 10.开窗函数的实战案例 11.Spark SQL UDF自定义函数实战 12.Spark SQL UDAF自定义纠合函数实战 13.Spark SQL 工作途理详解以及Spark SQL 的源码分解 14.Hive on Spark
七、Spark Streaming实时打算 1)Spark Streaming和Storm对比解说 2)Spark Streaming性情途理分解 3)Wordcount程序的实时版本开发 4)Spark Streaming和Spark Core里面context的折柳 5)输入DStream和Receiver的解说 6)折柳输入源(Kafka、HDFS)的DStream操作实战 7)基于DStream的window滑动窗口实战案例 8)基于DStream的updateStateByKey实战案例 9)基于DStream的transform实战案例 10)DStream的输出存储操作以及核心函数foreachRDD实战 11)Spark Streaming的持久化实战以及Checkpoint 12)与Spark SQL结合运用实战案例 13)架构途理分解与功能优化
人工智能知识模块姿态 一、言语机器学习 1)R言语先容,根蒂函数,数据样板 2)线性回归 3)朴素贝叶斯分类 4)决心树分类 5)k均值聚类 6)联系法则寻找 7)神经网络
二、Mahout机器学习 1)先容为什么运用它,它的前景 2)装备安装(hadoop2.x版本的)编译安装步骤说明 3)引荐 4)分类 5)聚类
三、Python 1)先容Python以及特性 2)Python的安装 3)Python根蒂操作(注释、逻辑、字符串运用等) 4)Python数据构制(元组、列表、字典) 5)运用Python进行批量浸定名小例子 6)Python常睹内建函数 7)更众Python函数及运用常睹技巧 8)分外 9)Python函数的参数解说 10)Python模块的导入 11)Python中的类与继承 12)网络爬虫案例 13)数据库结合,以及pip安装模块 14)Mongodb基础初学 15)解说怎样结合mongodb 16)Python的机器学习案例
四、park MLlib机器学习 1)先容b 2)回归算法b 3)分类算法b 4)第四章 引荐编制b 5)第五章 聚类b
云打算知识模块姿态 一、Docker 1)根蒂先容 2)vm docker 对比 3)docker根蒂架构先容 4)unfs cgroup namespace 5)历程虚拟化 轻量级虚拟化 6)docker 安装 7)docker 镜像制作 8)docker 常用下令 9)docker 镜像迁移 10)docker pipework 11)docker weave
二、虚拟化KVM 1)虚拟化先容,虚拟化适用场景等等
2)Qemu Libvirt & KVM 3)安装KVM, Qemu, Libvirt 4)QEMU-KVM: 安装第一个能上网的虚拟机 5)Kvm虚拟机 nat,网桥根蒂途理 6)kvm虚拟机克隆 7)kvm虚拟机vnc装备 8)kvm虚拟机扩展磁盘空间 9)Kvm快照 10)Kvm 迁移 11)Java,python,c言语编程控制kvm 12)构建自己的虚拟云平台
三、云平台OpenStack 1)openstack先容和模块根蒂途理分解 2)openstack众节点安装部署 3)Keystone根蒂途理 4)glance 5)Cinder 6)Swift 7)Neutron 8)Openstack api 二次开发

七大了得项目案例,让你真正学会怎样去运用大数据技术

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伴侣引荐编制:

互联网行业总是离不开社交网络这个意睹,无论是旗舰级别的facebook、LinkedIn,还是种种交友和微博网站,或众或少地体现着 SNS(社会网络效劳)的特征。为运用户能认识更众的朋友,社交网站往往提供“你感兴趣的人”、“你可能认识的人”、“间接体贴引荐”等。

 伴侣引荐编制是基于Hadoop和MapReduce等一系列技术,依据数据分解出一度伴侣关系和二度伴侣关系等复杂打算,分解出给每位用户最佳引荐对象,并正正在用户下次通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址编制时自动将结果引荐给对应的用户,展示对应引荐的伴侣,达到便当用户更广社交的目的。

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基于微博实质分解主题:

 互联网微博每时每刻发生大量的数据,涉及各个方面,假设要分解出最近人们最热衷讨论的话题关键字,那么由人工来分解几乎是不可能完成的任务,由人工分解完成的结果也不一定切实的反映出结果,那么针对临时段微博实质分解互联网最热衷讨论的话题技术必不可少。微博实质分解话题是基于Hadoop生态圈技术和机器学习feature_extraction算法、TFIDF算法,依据每时每刻发生的微博实质,完成热点词汇分解的技术。

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电商日志分解:

电商日志分解是针对正正在互联网电商中每天发生的大量用户拜访IP日志、用户通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址状态日志、用户置办商品日志、用户浏览商品日志进行征采分解,对用户进行IP地址,浏览习惯、置办能力以及地域分布进行用户画像,分解出用户对每个商品页面的PV、UV,感兴趣商品,页面跳转率等一些列行为。更好的效劳用户和商家,达到共赢的目的。

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基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤编制:

随着互联网的高速发展,电子邮件正正在人们的保存中扮演的越来越浸的角色,称为互联网上最浸要,最普及的沟通东西之一,然而随之降生的垃圾邮件越来越泛滥,给互联网牵制员和用户制成非常不必要的郁闷

朴素贝叶斯垃圾邮件过滤是基于邮件实质进行贝叶斯分类,分解实质事件的相对发生概率,构制频率表,依据贝叶斯算法和拉普拉斯忖度算法评估垃圾邮件概率的编制。

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音乐分类项目:

 随着机器学习范围的提高,其运用范围也愈来愈雄伟,许众原先只可由人工耗时费力的工作,现正正在都有了更具弹性的选择。判别音乐的种别就是其中之一 ,正正在音乐串流高文的当代,音乐提供者需求一套好的演算法来判读一首歌曲的种别,来尽量符合个体听众的喜好,煽动听众开掘新音乐。

音乐分类项目依据预先选好的音乐种别模型数据绘制折柳音乐种别的spectrogram频谱图,将互联网上大量要分解的音乐抽取折柳时段对应的频谱图,运用傅里叶变换算法将时间域上的音频图拆成折柳基准频率转换成对应的频域波形图,依据机器学习中的logistic regression算法打算对应的音乐分类,实现打算机取代人工沉浸的职司,提高了效率。显现大数据无所不行的远大能力。

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商品引荐编制:

电子商务网站是性子化引荐编制浸腹地运用的范围之一,亚马逊就是性子化引荐编制的积极运用者和添补者,亚马逊的引荐编制深化到网站的种种商品,为亚马逊带来了最少30%的出售额。不光是电商类,引荐编制无处不正正在。QQ,人人网的伴侣引荐;新浪微博的你可能以为兴趣的人;优酷,土豆的电影引荐;豆瓣的图书引荐;大众点评的餐饮引荐;世纪佳缘的相亲引荐;天际网的职业引荐等。

商品引荐编制是基于协同过滤算法、基于实质引荐算法,依据折柳用户对物品的评分来评测用户之间的相同性和相同用户对恩宠商品评分引荐相同商品,基于以上两者做出商品引荐。

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城市干练交通项目:

 城市中每时每刻都会发生海量数据,运用数据挖掘、机器学习和可视化技术,诈欺基于内存迭代的分布式打算框架Spark,对海量的卡扣数据进行众维度的分解,统计分解每个卡扣的流量,卡扣蜕变率,缉查布控,实时统计路途的拥堵情况等。

 项目会运用真实的数据。智能交通项目中运用数据仓库,运用Spark SQL组合治理数据仓库中的数据,运用到Spark Streaming实时打算路途的拥堵情况和稽查布控,分解出的数据可以改进城市规划,缓解交通拥堵,抓捕罪犯。

承上启下,尚学堂不断向社会输送人才

  • spark大数据
    开发工程师
  • hadoop大数据
    开发工程师
  • storm大数据
    开发工程师
  • 高并发架构师
  • 大数据分解工程师
  • 大数据架构师
  • 数据仓库工程师
  • 机器学习算法工程师
  • 虚拟化平台架构师

尚学堂的毕业学员,大普及都进了这些公司

  • 北京校区
  • 山西校区
  • 郑州校区
  • 武汉校区
  • 长沙校区
  • 深圳校区
  • 上海校区
  • 广州校区
  • 保定招生办

北京京南校区:北京亦庄经济开发区科创十四街6号院1号楼 赛蒂国际工业园
北京海淀区校区:北京市海淀区西三旗街途建材城西路中腾建华商务大厦东侧二层尚学堂
咨询电话:400-009-1906 / 010-56233821
面授课程: JavaEE+微效劳+大数据     大数据+机器学习+平台架构     Python+数据分解+机器学习  人工智能+模式识别+强化学习   WEB前端+移动端+效劳端陪衬

 

 山西学区地址:山西省晋中市榆次区大学城大学保存广场万科商业A1座702

郑州学区地址:河南电子商务产业园6号楼4层407
咨询电话:0371-55177956

武汉学区地址:武汉市东湖高新区光谷金融港B22栋11楼
咨询电话:027-87989193

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咨询电话:0731-83072091

深圳校区地址:深圳市宝安区航城大途U8智制产业园U6栋3楼
咨询电话:0755-23061965 / 18898413781

上海尚学堂校区地址:上海市浦东新区城丰路650号
咨询电话:021-67690939

广州校区地址:广州市天河区车陂街途大岗路5号中侨广场2栋321室(四号线车陂站D出口,或brt车陂站)
咨询电话:18948349646

保定招生办事署

 地址:河北省保定市竞秀区朝阳南大街777号鸿悦国际1101室

 电话:15132423123

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