人工智能

01-24 10:24

（价值2398元）微专业 - AI工程师（计算机视觉方向）【完整未加密】

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03-21 03:38

机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程价值270元

本套课程机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程，手把手带你搭建一个推荐系统，由来自硅谷的冯沁原老师主讲，课程分为理论课和项目实战课文件大小共计6.8G。课程的目标不是涵盖尽可能多的理论概念，而是讲授最基本的机器学习技术，并立即将它们付诸实践，建立一个真实的推荐系统的项目，本课程会重点关注实战技能和项目的实现；课程专注于在短时间内，帮助已经拥有计算机编程基础经验的同学，获得真正的硬实力课程介绍：理论课：课程将侧重于机器学习的理论和概念部分。老师将介绍某些算法背后的数学原理，并讨论不同算法模型的应用实例。实战课：课程将针对理论课中教授的理论概念，进行代码上的实现。教师将分享他的屏幕并逐一介绍代码的实现方式。课程适合学员： 1.对机器学习及其实际应用感兴趣的同学； 2.具有计算机科学基础背景、并希望专注于机器学习的同学； 3.正在准备机器学习相关职位面试的同学； 4.学习过机器学习基础知识、但希望通过真正的行业项目，认识更高级的模型和实际应用的同学； 5.希望可以学习机器学习相关技能、从而转到相关行业的同学。为什么要学习这门课？机器学习和人工智能正在给我们工作方式带来本质性的改变：通过自动化任务，使预测变得更准确，并能允许在短时间内处理大量数据集。本课程带您走向科技的前沿，通过搭建一个推荐系统的项目，更好地抓住新兴的机会，成为一名优秀的数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师或算法工程师。 1. 课程设计和结构介绍.html 2. 第一模块：理论课 1. 本节内容安排.mp4 2. 课程总体框架.mp4 3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4 4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4 5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4 6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4 7. 基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4 8. 基本模型：K-均值.mp4 9. 性能指标.mp4 10. 过拟合和交叉验证.mp4 11. 总结.mp4 12. 第一模块作业.html 13. 第一模块作业解析.mp4 本套课程来自vipc6.com.jpg 更多课程：VIPC6.COM.url 课程说明与解压密码.txt 3. 第一模块：实战课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. Jupyter Notebook安装.html 4. 环境配置.mp4 5. 基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4 5.1 全面的Numpy教程.html 6. 基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4 7. Scikit-learn介绍.mp4 8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4 9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4 10. 数据清洗示例.mp4 4. 第一模块：项目课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. Python教程介绍.mp4 3. Numpy.mp4 4. Pandas.mp4 5. 第二模块：理论课 1. 本节内容安排.mp4 2. 决策树.mp4 3. 决策树的算法.mp4 4. 节点拆分.mp4 5. 决策树的步骤和总结.mp4 6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4 7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4 8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp4 9. 随机森林（第一节）.mp4 10. 随机森林（第二节）.mp4 11. 支持向量机（第一节）.mp4 12. 支持向量机（第二节）.mp4 13. 支持向量机（第三节）.mp4 14. 支持向量机（第四节）.mp4 15. 支持向量机（第五节）.mp4 16. 第二模块作业.html 17. 第二模块作业解析.mp4 6. 第二模块：实战课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. 自助法（第一节）.mp4 4. 自助法（第二节）.mp4 5. 自助法（第三节）.mp4 6. 单节点树（第一节）.mp4 7. 单节点树（第二节）.mp4 8. 单节点树（第三节）.mp4 8.1 Decision Stump 简单介绍.html 9. 随机森林（第一节）.mp4 10. 随机森林（第二节）.mp4 11. 随机森林（第三节）.mp4 12. 随机森林（第四节）.mp4 13. 支持向量机（第一节）.mp4 14. 支持向量机（第二节）.mp4 15. 支持向量机（第三节）.mp4 15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html 16. 支持向量机（第四节）.mp4 17. 支持向量机（第五节）.mp4 7. 第二模块：项目课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 开始搭建推荐系统项目.html 3. 项目介绍（第一节）.mp4 4. 项目介绍（第二节）.mp4 5. 项目实现具体细节（第一节）.mp4 6. 项目实现具体细节（第二节）.mp4 7. 代码框架介绍（main.py）.mp4 8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）.mp4 9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4 10. 尝试自己进行编程.html 8. 第三模块：理论课 1. 本节内容安排.mp4 2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4 3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4 4. 几种推荐的方式.mp4 5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4 6. 显式响应和隐式响应.mp4 7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4 8. 基于内容的过滤（第一节）.mp4 9. 基于内容的过滤（第二节）.mp4 10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4 11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4 12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4 13. 基于用户的协同过滤（第三节）.mp4 14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4 15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4 16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4 17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4 18. 推荐系统的评估.mp4 9. 第三模块：实战课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4 4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4 5. 预测（第一节）.mp4 6. 预测（第二节）.mp4 7. 提升基准模型（第一节）.mp4 8. 提升基准模型（第二节）.mp4 9. 奇异值分解（第一节）.mp4 10. 奇异值分解（第二节）.mp4 11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4 12. 随机梯度下降的优化过程.mp4 本套课程来自vipc6.com.jpg 更多课程：VIPC6.COM.url 课程说明与解压密码.txt 10. 第三模块：项目课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. Main.py和Webserver.py.mp4 4. RecEngine.py.mp4 5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4 6. Learners（第一节）.mp4 7. Learners（第二节）.mp4 8. Models（第一节）.mp4 9. Models（第二节）.mp4

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机器学习进阶课程深度学习视频教程大神带你实战机器学习进阶课程深度学习视频

机器学习进阶课程深度学习视频教程大神带你实战机器学习进阶课程深度学习视频 ==========课程目录========== │ ├<第10课更多框架> │ │ ├5月班第10课_framework.pdf │ │ └第10课更多框架.avi │ ├<第1课机器学习中数学基础> │ │ ├第1课机器学习中数学基础.avi │ │ └五月班第一次课件：机器学习中数学基础 (1).pdf │ ├<第2课高效计算基础与图像线性分类器> │ │ ├5月班第2课课件：高效计算基础与图像线性分类器.pdf │ │ ├image linear classification.zip │ │ ├numpy_operations.ipynb │ │ └第2课高效计算基础与图像线性分类器.avi │ ├<第3课梯度下降法与反向传播> │ │ ├5月班第3课课件：梯度下降法与反向传播 (1).pdf │ │ └第3课梯度下降法与反向传播.avi │ ├<第4课 CNN与常用框架> │ │ ├5月深度学习班第4课--CNN，典型网络结构与常用框架.pdf │ │ └第4课 CNN与常用框架.avi │ ├<第5课 CNN训练注意事项与框架使用> │ │ ├5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf │ │ └第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi │ ├<第6课 CNN推展案例> │ │ ├5月班第6次课 - CNN扩展图像识别与定位物体检测 NeuralStyle.pdf │ │ └第6课 CNN推展案例.avi │ ├<第7课 RNN介绍> │ │ ├5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf │ │ └第7课 RNN介绍.avi │ ├<第8课 RNN应用> │ │ ├5月班第8课_rnn_appliacation.pdf │ │ └第8课 RNN应用.avi │ ├<第9课更多的网络类型> │ │ ├5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf │ │ └第9课更多的网络类型.avi

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上海交大统计机器学习 41讲张志华主讲视频教程教学视频

上海交大统计机器学习 41讲张志华主讲视频教程教学视频 ==========课程目录========== 01 概率基础 02 随机变量1 03 随机变量2 04 高斯分布 05 高斯分布例子 06 连续分布 07 jeffrey prior 08 scale mixture pisribarin 09 statistic interence 10 Laplace 变换 11 多元分布定义 12 概率变换 13 Jacobian 14 Wedge production 15 Wishart 分布 16 多元正态分布 17 统计量 18 矩阵元Beta分布 19 共轭先验性质 20 统计量充分统计量 21 指数值分布 22 Entropy 23 KL distance 24 Properties 25 概率不等式1 26 概率不等式2 27 概率不等式1 28 概率不等式2 29 概率不等式3 30 John 引理 31 概率不等式 32 随机投影 33 Stochastic Convergence-概念 34 Stochastic Convergence-性质 35 Stochastic Convergence-应用 36 EM算法1 37 EM算法2 38 EM算法3 39 Bayesian Classification 40 Markov Chain Monte carlo1 41 Markov Chain Monte carlo2

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01-29 03:04

ApacheCN机器学习实战视频教程

ApacheCN机器学习实战视频教程课程目录： ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【2.理论：随机森林】（2017-08-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【3.案例：随机森林】（2017-08-23 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第2章_k-近邻算法【3.项目：手写数字识别系统】（2017-08-16 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第5章_Logistic回归【3.案例：从疝气病症预测病马的死亡率】（2017-09-14 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第11章_使用Apriori算法进行关联分析【1.理论】（2017-09-19 @那伊抹微笑）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第8章_回归-预测数值型数据【3.案例：简单数据集上进行局部加权线性回归】（2017-09-19 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【3.案例：餐馆菜肴推荐系统】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第1章_机器学习基础（2017-08-17 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第3章_决策树【2.案例：判定鱼类和非鱼类】（2017-08-23 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第3章_决策树【3.案例：使用决策树预测隐形眼镜类型】（2017-08-23 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【5.案例：AdaBoost】（2017-08-25 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【1.回归树，理论+项目案例，在简单数据集上构造回归树】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第6章_支持向量机SVM【2.案例：简单数据集分类】（2017-09-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第15章_大数据与MapReduce【2.理论：分布式SVM的Pegasos算法】（2017-09-15 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第5章_Logistic回归【1.理论】（2017-09-14 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【4.项目案例，回归树，模型树，线性模型在自行车数据集上的效果比较】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【4.理论：AdaBoost】（2017-08-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第0章_前言【为什么我们要录制《机器学习教学版》】（2017-08-25 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第3章_决策树【1.理论】（2017-08-22 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第8章_回归-预测数值型数据【2.案例：简单数据集上进行线性回归】（2017-09-19 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【2.树剪枝，预剪枝和后剪枝】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第6章_支持向量机SVM【1.理论】（2017-09-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【4.案例：基于SVD的图像压缩】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第4章_朴素贝叶斯【3.案例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件】（2017-09-01 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第2章_k-近邻算法【2.项目：优化约会网站的配对效果】（2017-08-16 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第5章_Logistic回归【2.案例：使用 Logistic 回归在简单数据集上的分类】（2017-09-14 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第6章_支持向量机SVM【3.案例：(核函数)手写数字识别的优化】（2017-09-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第13章_利用PCA来简化数据【2.案例：对半导体数据进行降维处理】（2017-08-29 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第12章_使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集【1.理论】（2017-09-25 @chengwei）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第4章_朴素贝叶斯【1.理论】（2017-08-31 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第10章_K-Means（K-均值）聚类算法【1.理论】（2017-09-08 @那伊抹微笑）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第8章_回归-预测数值型数据【1.理论】（2017-09-19 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【2.理论：推荐系统】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第13章_利用PCA来简化数据【1.理论】（2017-08-29 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第2章_k-近邻算法【1.理论】（2017-08-16 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【3.模型树，理论+项目案例，在分段数据上构造模型树】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第15章_大数据与MapReduce【1.理论】（2017-09-15 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【1.理论：集成方法】（2017-08-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【1.理论：SVD】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第4章_朴素贝叶斯【2.案例：屏蔽社区留言板的侮辱性言论】（2017-09-01 @小瑶）- v2.0.0.mp4

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01-29 03:41

优达学城机器学习纳米学位视频课程英文版中文字幕

优达学城机器学习纳米学位视频课程英文版中文字幕课程目录: 1、非监督学习简介 2、聚类 3、更多聚类 4、聚类迷你项目 5、特征缩放 6、特征选择 7、PCA 8、PCA迷你项目 9、特征转换 10、结尾 11、项目

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01-28 08:31

价值1499元自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程

价值1499元自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程 ├─章节5： N-GRAM文本挖掘 │ 20. N-GRAM算法介绍.mp4 │ 21. N-GRAM生成词语对.mp4 │ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4 │ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4 │【www.cncsto.com】 ├─章节6：表示学习与关系嵌入 │ 24. 语言模型.mp4 │ 25. 词向量.mp4 │ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4 │ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 │ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 │ ├─章节7：深度学习之卷积神经网络 │ 29. BP神经网络.mp4 │ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 │ 31. CNN文本分类.mp4 │ 32. CNN文本分类算法模块.mp4 │ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4 │ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4 │ ├─章节8：深度学习之递归神经网络 │ 35. 递归网络.mp4 │ 36. LSTM.mp4 │ 37. LSTM文本分类原理.mp4 │ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4 │ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4 │ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4 │ ├─章节9：特定领域命名实体识别NER技术 │ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4 │ 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4 │ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4 │ 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4 │ 45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4 │ 46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 │ 47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 │ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4 │ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4 │ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4 │ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 │ 52. 算法设计及代码实现1.mp4 │ 53. 算法设计及代码实现2.mp4 │ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4 │ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4 | ├─源码 │ ├─自然语言处理-配套课件链接.docx

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01-25 08:13

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程，为同学们做了简答的基础课程铺垫，随后即进入高级的技术讲解部分。课程内容引用了大量的实战案例进行讲解教学，让原本比较枯燥的机器学习和深度学习变得更容易理解和学习。课程内容包括了元回归和Logistic回归，隐马尔科夫模型HMM，主题模型LDV，卷积神经网络，图像视频的定位与识别，循环神经网络RNN，自然语言处理大课堂，生成对抗网络GAN以及强化学习RL，课程还配套了全部的课件供同学们学习参考。 ===============课程目录=============== 第1节：Python基础- Python及其数学库1.flv 第1节：Python基础- Python及其数学库2.flv 第2节：Python基础 – Python及其数学库3.flv 第3节：Python基础 – 数据清洗和特征选择.flv 第4节：多元回归和Logistic回归.flv 第5节：决策树和随机森林.flv 第6节：SVM.flv 第7节：聚类.flv 第8节：EM算法.flv 第9节：隐马尔科夫模型HMM.flv 第10节：主题模型LDV.flv 第11节：卷积神经网络CNN1.flv 第11节：卷积神经网络CNN2.flv 第12节：图像视频的定位与识别1.flv 第12节：图像视频的定位与识别2.flv 第12节：图像视频的定位与识别3.flv 第12节：图像视频的定位与识别4.flv 第12节：图像视频的定位与识别（上）.flv 第12节：图像视频的定位与识别（下）.flv 第13节：循环神经网络RNN.mp4 第14节：1.什么是自然语言处理？？？.flv 第14节：10.文本分类（82分钟）.flv 第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv 第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv 第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv 第14节：14.问答系统（12分钟）.flv 第14节：2.语言模型（31分钟）.flv 第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.flv 第14节：4.词法分析（68分钟）.flv 第14节：5.句法分析（11分钟）.flv 第14节：6.语义分析（23分钟）.flv 第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv 第14节：8.词向量（27分钟）.flv 第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv 第15节：生成对抗网络GAN.flv 第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv 第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv 第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv 第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv 第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.flv 第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv 第16节：强化学习RL_7.值函数逼近.flv 第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv 第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv 课程课件第01次课.zip 第01节 Python基础1 – Python及其数学库.zip 第02节 Python基础2 – 机器学习库.zip 第03节数据清洗和特征选择.zip 第04节多元回归和Logistic回归.zip 第05节决策树和随机森林.zip 第06节 SVM.zip 第07节聚类.zip 第08节 EM算法.zip 第09节 HMM.zip 第10节：主题模型LDA.zip 第11节：卷积神经网络CNN-2.zip 第11节：卷积神经网络CNN.zip 第12节代码.zip 第12节：图像视频的定位与识别.zip 第13节.zip 第14节自然语言处理.zip 第15节生成对抗网络GAN.zip 第16节强化学习.zip

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04-17 06:40

智能工厂+智能数据仓库架构师实战课程高端企业级大数据应用项目实战视频+笔记+代码

智能工厂+智能数据仓库架构师实战课程高端企业级大数据应用项目实战视频+笔记+代码 ===============课程目录=============== (1)\1.笔记；目录中文件数:7个 ├─Tableau高级应用实战大数据技术之高频面试题6.0.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（1用户行为数据采集）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（2用户行为数据仓库）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（3系统业务数据仓库）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（4即席查询数据仓库）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（5CDH版数仓采集）.docx ├─最近新增技术和项目.txt (2)\2.资料；目录中文件数:7个 ├─01_jars.zip ├─02_扩展资料.zip ├─03_数据库生成脚本.zip ├─04_复购率排名学生分享.zip ├─学生分享资料.zip ├─Tableau高级应用实战大数据技术之企业SQL面试题.zip ├─（零基础化学专业某知名大学毕业45万年薪）项目怎么说.zip (3)\3.代码；目录中文件数:6个 ├─bean.zip ├─flumeinterceptor.rar ├─gmv-job.zip ├─hivefunction.rar ├─logcollector.rar ├─spring-boot-echarts-master.rar (4)\4.视频；目录中文件数:142个 ├─01高级应用实战_数仓项目介绍.avi ├─02高级应用实战_数仓采集_用户行为采集课程介绍.avi ├─03高级应用实战_数仓采集_数仓的概念.avi ├─04高级应用实战_数仓采集_项目需求.avi ├─05高级应用实战_数仓采集_项目技术选型.avi ├─06高级应用实战_数仓采集_系统数据流程设计.avi ├─07高级应用实战_数仓采集_框架版本选型.avi ├─08高级应用实战_数仓采集_框架版本具体型号.avi ├─09高级应用实战_数仓采集_服务器选型.avi ├─100高级应用实战_业务数仓_DWS层之用户行为宽表.avi ├─101高级应用实战_业务数仓_需求九：GMV成交总额.avi ├─102高级应用实战_业务数仓_需求十：ADS层之新增用户占日活跃用户比率.avi ├─103高级应用实战_业务数仓_需求十一：ADS层之用户行为漏斗分析.avi ├─104高级应用实战_业务数仓_用户购买商品明细表（宽表）.avi ├─105高级应用实战_业务数仓_需求十二：ADS层品牌复购率.avi ├─106高级应用实战_业务数仓_需求十三：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行(学生分享).avi ├─107高级应用实战_业务数仓_数据可视化.avi ├─108高级应用实战_业务数仓_Azkaban安装.avi ├─109高级应用实战_业务数仓_GMV指标获取的全调度流程.avi ├─10高级应用实战_数仓采集_集群资源规划设计.avi ├─110高级应用实战_业务数仓_拉链表理论.avi ├─111高级应用实战_业务数仓_拉链表制作.avi ├─112高级应用实战_业务数仓_业务数仓项目总结.avi ├─113高级应用实战_业务数仓_即席数仓课程介绍.avi ├─114高级应用实战_即席数仓_Presto简介.avi ├─115高级应用实战_即席数仓_Presto安装及使用.avi ├─116高级应用实战_即席数仓_Presto优化.avi ├─117高级应用实战_即席数仓_Druid概念、特点、场景.avi ├─118高级应用实战_即席数仓_Druid对比其他框架.avi ├─119高级应用实战_即席数仓_Druid框架原理.avi ├─11高级应用实战_数仓采集_测试集群服务器规划.avi ├─120高级应用实战_即席数仓_Druid数据结构.avi ├─121高级应用实战_即席数仓_Druid安装.avi ├─122高级应用实战_面试题_总体架构.avi ├─123高级应用实战_面试题_技术框架.avi ├─124高级应用实战_面试题_用户行为、业务数据、即席查询.avi ├─125高级应用实战_面试题_开发经验.avi ├─126高级应用实战_CDH数仓_课程介绍.avi ├─127高级应用实战_CDH数仓_CM简介及架构.avi ├─128高级应用实战_CDH数仓_CM安装环境准备.avi ├─129高级应用实战_CDH数仓_CM、Hadoop、Zookeeper安装.avi ├─12高级应用实战_数仓采集_埋点数据基本格式.avi ├─130高级应用实战_CDH数仓_采集Flume的安装.avi ├─131高级应用实战_CDH数仓_Kafka安装.avi ├─132高级应用实战_CDH数仓_测试Flume和Kafka安装.avi ├─133高级应用实战_CDH数仓_消费Flume配置完成.avi ├─134高级应用实战_CDH数仓_Hive、Oozie、Hue安装.avi ├─135高级应用实战_CDH数仓_用户行为数仓ODS层导数据.avi ├─136高级应用实战_CDH数仓_用户行为数仓完结.avi ├─137高级应用实战_CDH数仓_业务数据生成.avi ├─138高级应用实战_CDH数仓_业务数仓完结.avi ├─139高级应用实战_CDH数仓_Oozie执行前准备.avi ├─13高级应用实战_数仓采集_事件日志数据（上）.avi ├─140高级应用实战_CDH数仓_Oozie任务编写及运行.avi ├─141高级应用实战_CDH数仓_即席查询数仓搭建Impala.avi ├─142高级应用实战_CDH数仓_Spark安装及总结.avi ├─14高级应用实战_数仓采集_事件日志数据（下）.avi ├─15高级应用实战_数仓采集_日志生成代码编写.avi ├─16高级应用实战_数仓采集_Logback日志打印控制.avi ├─17高级应用实战_数仓采集_服务器准备.avi ├─18高级应用实战_数仓采集_Hadoop安装.avi ├─19高级应用实战_数仓采集_项目经验之HDFS多目录配置.avi ├─20高级应用实战_数仓采集_项目经验之支持LZO压缩配置.avi ├─21高级应用实战_数仓采集_项目经验之基准测试.avi ├─22高级应用实战_数仓采集_项目经验之HDFS参数调优.avi ├─23高级应用实战_数仓采集_Zookeeper安装.avi ├─24高级应用实战_数仓采集_项目经验之ZK集群启动停止脚本.avi ├─25高级应用实战_数仓采集_生成测试日志.avi ├─26高级应用实战_数仓采集_集群日志生成启动脚本.avi ├─27高级应用实战_数仓采集_集群时间同步修改脚本.avi ├─28高级应用实战_数仓采集_集群所有进程查看脚本.avi ├─29高级应用实战_数仓采集_每日回顾.avi ├─30高级应用实战_数仓采集_日志采集Flume安装.avi ├─31高级应用实战_数仓采集_Flume组件及配置.avi ├─32高级应用实战_数仓采集_日志采集Flume配置分析.avi ├─33高级应用实战_数仓采集_ETL拦截器.avi ├─34高级应用实战_数仓采集_分类型拦截器.avi ├─35高级应用实战_数仓采集_日志采集Flume启动停止脚本.avi ├─36高级应用实战_数仓采集_Kafka集群安装.avi ├─37高级应用实战_数仓采集_Kafka集群启动停止脚本.avi ├─38高级应用实战_数仓采集_Kafka Manager安装及脚本.avi ├─39高级应用实战_数仓采集_项目经验之Kafka压力测试.avi ├─40高级应用实战_数仓采集_项目经验之Kafka机器数量计算.avi ├─41高级应用实战_数仓采集_消费Kafka数据Flume.avi ├─42高级应用实战_数仓采集_项目经验之Flume内存优化.avi ├─43高级应用实战_数仓采集_项目经验之Flume组件.avi ├─44高级应用实战_数仓采集_采集通道启动停止脚本.avi ├─45高级应用实战_数仓采集_调试经验.avi ├─46高级应用实战_数仓采集_面试题（Linux、Shell、Hadoop）.avi ├─47高级应用实战_数仓采集_面试题（Flume、Kafka）.avi ├─48高级应用实战_用户行为数仓_每日回顾.avi ├─49高级应用实战_用户行为数仓_用户行为数仓课程介绍.avi ├─50高级应用实战_用户行为数仓_为什么要分层.avi ├─51高级应用实战_用户行为数仓_数仓分层.avi ├─52高级应用实战_用户行为数仓_数据集市与数据仓库概念.avi ├─53高级应用实战_用户行为数仓_数仓命名规范.avi ├─54高级应用实战_用户行为数仓_Hive&MySQL安装.avi ├─55高级应用实战_用户行为数仓_Hive运行引擎Tez.avi ├─56高级应用实战_用户行为数仓_项目经验之元数据备份.avi ├─57高级应用实战_用户行为数仓_ODS层启动日志和事件日志表创建.avi ├─58高级应用实战_用户行为数仓_ODS层加载数据脚本.avi ├─59高级应用实战_用户行为数仓_DWD层启动日志建表及导入数据.avi ├─60_ Tableau高级应用实战_用户行为数仓_DWD层启动表加载数据脚本.avi ├─61高级应用实战_用户行为数仓_DWD层事件基础明细表创建.avi ├─62高级应用实战_用户行为数仓_自定义UDF函数（解析公共字段）.avi ├─63高级应用实战_用户行为数仓_自定义UDTF函数（解析事件日志基础明细表）.avi ├─64高级应用实战_用户行为数仓_DWD层数据解析脚本.avi ├─65高级应用实战_用户行为数仓_DWD层事件表加载数据脚本.avi ├─66高级应用实战_用户行为数仓_今日回顾.avi ├─67高级应用实战_用户行为数仓_业务术语.avi ├─68高级应用实战_用户行为数仓_日期的系统函数.avi ├─69高级应用实战_用户行为数仓_每日活跃设备明细.avi ├─70高级应用实战_用户行为数仓_每周活跃设备明细.avi ├─71高级应用实战_用户行为数仓_每月活跃设备明细.avi ├─72高级应用实战_用户行为数仓_DWS层加载数据脚本.avi ├─73高级应用实战_用户行为数仓_需求一：ADS层日活、周活、月活用户数.avi ├─74高级应用实战_用户行为数仓_每日新增设备明细表.avi ├─75高级应用实战_用户行为数仓_需求二：ADS层每日新增设备表.avi ├─76高级应用实战_用户行为数仓_用户留存分析.avi ├─77高级应用实战_用户行为数仓_1、2、3、n日留存用户明细.avi ├─78高级应用实战_用户行为数仓_需求三：ADS层留存用户和留存比率.avi ├─79高级应用实战_用户行为数仓_新数据准备.avi ├─80高级应用实战_用户行为数仓_需求四：沉默用户.avi ├─81高级应用实战_用户行为数仓_需求五：本周回流用户数.avi ├─82高级应用实战_用户行为数仓_需求六：流失用户.avi ├─83高级应用实战_用户行为数仓_需求七：最近连续3周活跃用户数.avi ├─84高级应用实战_用户行为数仓_需求八：最近七天内连续三天活跃用户数.avi ├─85高级应用实战_用户行为数仓_用户行为数仓业务总结.avi ├─86高级应用实战_用户行为数仓_Hive企业面试题总结.avi ├─87高级应用实战_业务数仓_业务数仓课程介绍.avi ├─88高级应用实战_业务数仓_电商业务与数据结构简介.avi ├─89高级应用实战_业务数仓_表的分类.avi ├─90高级应用实战_业务数仓_同步策略.avi ├─91高级应用实战_业务数仓_范式理论.avi ├─92高级应用实战_业务数仓_雪花模型、星型模型和星座模型.avi ├─93高级应用实战_业务数仓_配置Hadoop支持Snappy压缩.avi ├─94高级应用实战_业务数仓_业务数据生成.avi ├─95高级应用实战_业务数仓_Sqoop安装及参数.avi ├─96高级应用实战_业务数仓_Sqoop导入数据.avi ├─97高级应用实战_业务数仓_ODS层建表及数据导入.avi ├─98高级应用实战_业务数仓_DWD层建表及导入数据.avi ├─99高级应用实战_业务数仓_需求讲解.avi (5)\1.笔记\辅助文档；目录中文件数:18个 ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Azkaban.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Druid.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Flume.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hadoop（HDFS).docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hadoop（MapReduce）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hadoop（入门）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之HBase.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hive.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hive.doc.baiduyun.downloading ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hive.doc.baiduyun.downloading.cfg ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Kafka.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Kylin.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Linux.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Oozie.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Presto.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Shell.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Sqoop.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Zookeeper.docx 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OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理视频教程完整版

OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理视频教程完整版第1章课程导学包括课程概述、课程安排、学习前提等方面的介绍，让同学们对计算机视觉有所理解第2章计算机视觉入门通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识。OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础，如像素、文件封装格式、灰度等级、颜色通道等的概念。TensorFlow重点在于通过对常量、变量、矩阵等的介绍，学习并掌握TensorFlow的基本使用。... 第3章计算机视觉加强之几何变换本章节主要为大家介绍图像的几何变换。几何变换顾名思义就是对图片外形轮廓进行操作以适应不同的场景。如缩放、剪切、位移、镜像、旋转、仿射变换等。第4章计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制视频滤镜也是目前在计算机算法处理上比较火的一个方向之一，在本章节中将结合灰度、底板、马赛克、毛玻璃、边缘检测、油画效果等为大家介绍视频滤镜的使用第5章计算机视觉加强之图像美化每个人都有一个爱美的心，在这个章节中大家可以通过磨皮美白、亮度增强、直方图均衡化、图像滤波等方法自己美化自己的照片。第6章计算机视觉加强之机器学习本章节将结合haar+adaboost以及hog+svm分别实现人脸识别、卡通小狮子识别。将为大家介绍一个从训练到识别一个完整的机器学习案例。第7章手写数字识别通过knn、cnn两种方式，并结合每种方法的矩阵维度变化，深层次的讲解手写数字识别案例，讲述不一样的案例。第8章 “刷脸”识别在第六章的基础上，通过识别某个具体的人脸来达到“刷脸”的效果。该案例架构包含样本收集+图像预处理+神经网络训练识别。可以说是一个从样本到训练的完整项目。第9章课程总结对课程进行整体的回顾与总结

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