大数据与云计算

  • 医疗大数据与人工智能高级应用 首次影像组学实践 基于AI智能打造智能影像学科技术 ===============课程目录=============== (1)\人工智能与影像组学课件;目录中文件数:16个 ├─01-1绪论 – dxy-edit.pdf ├─01-2 人工智能在医学领域的应用 – dxy-edit.pdf ├─02-1 医疗大数据与人工智能 – dxy.pdf ├─02-2 python与人工智能 – dxy.pdf ├─02-3 Python人工智能学习路线 – dxy.pdf ├─03-1 检查自动判定 – dxy .pdf ├─03-2 预后智能预测 – dxy.pdf ├─03-3 无监督文献解读 – dxy.pdf ├─03-4 无监督文献解读 – dxy.pdf ├─04-1 影像组学概述-dxy.pdf ├─04-1 影像组学概述-.pdf ├─04-2 影像组学流程-dxy.pdf ├─04-3 影像组学文章讲解.pdf ├─04-4 影像基因文章讲解.pdf ├─04-5 人工智能影像组学课题思路-dxy.pdf ├─文献+代码.zip (2)\第一章 人工智能与影像组学在临床研究中的应用;目录中文件数:4个 ├─2. 人工智能、影像组学在医学研究领域的应用实例.mp4 ├─【答疑加餐】影像特征提取的其他解决方案与建议.mp4 ├─【试听】 人工智能与影像组学是什么?在临床研究中有哪些应用?.mp4 ├─【试听】机器学习临床 SCI 思路解读.mp4 (3)\第三章 课题设计文献思路:有监督学习与无监督学习?;目录中文件数:4个 ├─1. 有监督学习文献设计(一):检查结果智能判定文章怎么做?.mp4 ├─2. 有监督学习文献设计(二):疾病预后智能预测文章怎么做?.mp4 ├─3. 无监督学习的机器学习 SCI 解读(一).mp4 ├─4. 无监督学习文献解读(二).mp4 (4)\第二章 轻松入门机器学习,搞定人工智能基础;目录中文件数:6个 ├─1. 理论基础:如何做人工智能机器学习研究?.mp4 ├─2. 工具基础:轻松入门 Python 与 Python 安装.mp4 ├─3. 有监督学习实操:用 Python 做机器学习代码演示.mp4 ├─4. 数据处理基础:数据预处理(特征工程)和数据降维.mp4 ├─5. 无监督学习实操: 用 Python 做特征工程与数据降维代码演示.mp4 ├─6. 新手学习推荐:如何轻松入门 Python与人工智能研究.mp4 (5)\第四章 实操:如何做影像组学文章?;目录中文件数:7个 ├─1. 轻松入门影像组学,认识影像组学特征.mp4 ├─2. 影像组学第一步:ROI 提取.mp4 ├─3. 影像组学第二步:特征提取(一).mp4 ├─4. 影像组学进阶:特征提取(二).mp4 ├─5. 影像组学 SCI 文献深度解读.mp4 ├─6. 影像基因组学 SCI 文献解读.mp4 ├─7. 实践建议:如何做好自己的影像组学与人工智能课题设计?.mp4
    • 463
  • Flink企业级大数据案例最佳实践课程 Flink大数据项目实战教材 附带课程文件笔记 如我们所知道的,Flink框架可以从不同的来源获取数据,将数据提交给框架进行处理, 我们将获取数据的来源称之为数据源。同样的也正是因为这些优异的特性,Flink在企业级的应用中就具备了更多的青睐。而Flink实时大数据案例最佳实践课程,旨在帮助同学们完成Flink大数据技能的深入与项目部署,在资深讲师的带领下,同学们能够快速掌握Flink应用的核心要素以及x项目的要点,更加的具有实战意义。 ===============课程目录=============== ├─Flink大数据项目实战-01-09课程资料.zip ├─learning-flink-09.zip ├─learning-flink-10.zip ├─learning-flink.zip ├─索引文件.txt (1)\PDF文档笔记;目录中文件数:24个 ├─01 Flink概述.pdf ├─02 Flink初探.pdf ├─03 Flink核心概念与编程模型(一).pdf ├─04 Flink核心概念与编程模型(二).pdf ├─05 Flink Runtime(一).pdf ├─06 Flink Runtime(二).pdf ├─07 Flink开发环境搭建.pdf ├─08 Flink API通用基本概念.pdf ├─09 DataStream API入门.pdf ├─10 Operators或称为Transformation串烧.pdf ├─11Time的故事.pdf ├─12window那些事.pdf ├─13Operators之CoGroup及Join操作.pdf ├─14Process Function.pdf ├─15异步IO Operator.pdf ├─16Connectors概述.pdf ├─17Connectors之Kafka.pdf ├─18状态与容错.pptx ├─19-readme.txt ├─20phantomjs-2.1.1-macosx.zip ├─20readme.txt ├─20流处理项目.pptx ├─21DataSet API 概述.pptx ├─22DataSet Transformation串烧.pptx (2)\TXT文档;目录中文件数:9个 ├─01 Flink概述笔记.txt ├─02 Flink初探笔记.txt ├─03 Flink核心概念与编程模型(一)笔记.txt ├─04 Flink核心概念与编程模型(二)笔记.txt ├─05 Flink Runtime(一)笔记.txt ├─06 Flink Runtime(二)笔记.txt ├─07 Flink开发环境搭建.pdf ├─08 Flink API通用基本概念(1)笔记.txt ├─09 DataStream API入门.pdf (3)\【第一章】Flink核心概念与实验环境部署;目录中文件数:14个 ├─10Flink Slot分配与共享.mp4 ├─11Flink Slot¶llelism的关系.mp4 ├─12Flink 部署方式.mp4 ├─13Flink Standalone 安装部署.mp4 ├─14 Flink服务启动与测试运行.mp4 ├─1课程安排与初识Flink.mp4 ├─2Flink生态.mp4 ├─3Flink Use.mp4 ├─4Flink当前的发展状况以及未来趋势.mp4 ├─5Flink批处理案例实.mp4 ├─6Flink流处理案例实现(.mp4 ├─7Flink编程模型一:分层架构.mp4 ├─8Flink编程模型二:DataFlow.mp4 ├─9Flink编程模型二:window、time、state及checkpoint.mp4 (4)\【第三章】DataSet API及项目实战(待更新);目录中文件数:27个 ├─13 物理分区与任务链.mp4 ├─14 time三兄弟.mp4 ├─15 时间戳和水印背后的机制.mp4 ├─16 预定义Timestamp Extractors Watermark Emitters.mp4 ├─17Flink window介绍及作用.mp4 ├─18Flink windows分类及应用场景.mp4 ├─19窗口函数.mp4 ├─20触发器和驱逐器.mp4 ├─21延迟处理及窗口计算结果的使用.mp4 ├─22CoGroup与Join.mp4 ├─23Process Function.mp4 ├─24Timers.mp4 ├─25Aysnc IO API.mp4 ├─26Aysnc IO原理.mp4 ├─27Connector大盘点及自定义source与sink.mp4 ├─28FlinkKafkaSource序列化、消费模式.mp4 ├─29FlinkKafkaSource容错、动态分区及topic.mp4 ├─30FlinkKafkaSink序列化、配置、分区与容错.mp4 ├─31理解state状态.mp4 ├─32Operator State 的使用及Redistribute.mp4 ├─33Keyed State的使用与Redistribute.mp4 ├─34 Broadcast State的妙用.mp4 ├─35 Checkpoint使用条件及使用步骤.mp4 ├─36 Checkpoint相关配置及重启策略.mp4 ├─37 Checkpoint核心原理剖析.mp4 ├─38 Savepoint的触发、Job恢复及删除.mp4 ├─39 Flink单测与集成测试.mp4 (5)\【第二章】DataStream API及项目实战;目录中文件数:12个 ├─10DataStream Transformation(1).mp4 ├─11DataStream Transformation(2).mp4 ├─12 DataStream Transformation(3).mp4 ├─1Flink依赖管理.mp4 ├─2Flink 源码编译.mp4 ├─3Flink 源码编译错误大盘点.mp4 ├─4Flink基本编程套路.mp4 ├─5 自定义转换函数.mp4 ├─6累加器和计数器.mp4 ├─7DataStream编程基本套路.mp4 ├─8数据源.mp4 ├─9Execution参数.mp4 (6)\【第四章】Flink扩展学习;目录中文件数:24个 ├─10批处理Connectors(2).mp4 ├─11项目需求分析与架构设计.mp4 ├─12数据实时增量同步与全量拉取.mp4 ├─13项目相关环境准备.mp4 ├─14数据入库Hbase.mp4 ├─15全量拉取模块代码实现.mp4 ├─16增量实时同步模块(1).mp4 ├─17增量实时同步模块(2).mp4 ├─18配置管理模块.mp4 ├─19计算与可视化(1).mp4 ├─19计算与可视化(2).mp4 ├─1DataSet编程基本套路、数据源、转换.mp4 ├─1Flink序列化.mp4 ├─2DataSet对象 重用、语意.mp4 ├─2Execution管理(上).mp4 ├─3DataSet 常规Transformation.mp4 ├─3Execution管理(下).mp4 ├─4DataSet join相关Transformation.mp4 ├─4Flink最佳实践.mp4 ├─5迭代运算(1).mp4 ├─6迭代运算(2).mp4 ├─7DataSetUtils工具类.mp4 ├─8批处理容错.mp4 ├─9批处理Connectors(1).mp4 (7)\相关软件;目录中文件数:2个 ├─flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz ├─flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz (8)\项目;目录中文件数:4个 ├─40用户购买行为跟踪:需求、分析、方案.mp4 ├─41电商项目业务开发1.mp4 ├─43电商项目业务开发3.mp4 ├─44电商项目业务开发4.mp4
    • 538
  • GeoHash企业级大数据 用户画像实战应用项目 GeoHash大数据项目实战 作为一个资深技术死宅,我已经是懒癌晚期了,一日三餐基本都懒得做,以前家里堆了各家餐馆的外卖单子,自从有了外卖app,省力省心呀。最爱用的是饿了么,主要是补贴多,但是用着用着我职业病突然犯了。饿了么给用户推送的餐馆信息是按距离排序的,离用户越近的,在餐馆列表中越靠前。这是怎么做到的呢? App后台获取自己的地图位置P,计算所在位置P与北京所有餐馆的距离,然后返回距离<=1000米的餐馆。但是北京的餐馆何其多啊,这样计算不得了,于是想了,既然知道经纬度了,那应该知道自己在朝阳区,那应该计算所在位置P与朝阳区所有餐馆的距离啊,但是朝阳区也很多餐馆啊,应该计算所在位置P与所在街道所有餐馆的距离,这样计算量又小了,效率也提升了。就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目,从某种角度上讲,这里使用索引技术。   一提到索引,大家脑子里马上浮现出B树索引,因为大量的数据库(如MySQL、oracle、PostgreSQL等)都在使用B树。B树索引本质上是对索引字段进行排序,然后通过类似二分查找的方法进行快速查找,即它要求索引的字段是可排序的,一般而言,可排序的是一维字段,比如时间、年龄、薪水等等。但是对于空间上的一个点(二维,包括经度和纬度),如何排序呢?又如何索引呢?解决的方法很多,下文介绍一种方法来解决这一问题。   思想:如果能通过某种方法将二维的点数据转换成一维的数据,那样不就可以继续使用B树索引了嘛。那这种方法真的存在嘛,答案是肯定的。目前很火的GeoHash算法就是运用了上述思想,GeoHash将二维的经纬度转换成字符串,每一个字符串代表了某一地图区域,通过对比字符串来计算距离。不仅外卖app,地图app,大众点评等生活商圈app,都是这样来给用户推荐附近商家的。 关于GeoHash的学习,我这里有一套葵花宝典,赠送给大家 ————————– GeoHash算法能完美的解决地图定位功能中关于按距离排序的需求,比如App中摇一摇附近的人,推荐附近商户等功能是怎么实现的?在用户图像中, ,生活圈等商业兴趣? 1)GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标,比如我现在所在位置的GeoHash值为 wx4sv61q; 2)GeoHash标识的并不是一个点,而是一个区域,比如 wx4sv61q 对应的就是一个矩形区域; 3)编码的前缀可以标识更大的区域,比如 wx4sv61 编码代表的区域要大于 wx4sv61q 代表的区域,但是 wx4sv61q 代表的区域一定在 wx4sv61 代表的区域内。 因此我们再去做距离检索的时候,只需要对GeoHash进行前缀匹配即可,具体的实现请看视频 视频重点: GeoHash算法应用的具体场景,GeoHash算法的实现原理与常见的问题,Base32编码的用法,百度地图GeocodingAPI的应用与实战,GeoHash算法在用户画像上的实战应用 ———————-课程目录—————————— 1.0.实战案例简述.wmv 1.1.业务背景说明.wmv 2.1.感性认识GeoHash算法.wmv 2.2.GeoHash算法实现.wmv 2.3.Base32编码长度与精度.wmv 2.4.GeoHash算法原理.wmv 2.5.GeoHash算法的边界问题.wmv 3.1-2.GeocodingAPI及使用说明.wmv 3.3.GeocodingAPI代码实战.wmv 4.1.GeoHash实战业务流程.wmv 4.2.1.创建应用库数据表.wmv 4.2.2.查询并导入数据到Hbase表中.wmv 4.2.3.查询hbase表,调用百度地图API进行标签识别.wmv 4.2.4.打标签主体代码说明.wmv 4.2.5.打标签代码详解1.wmv 4.2.6.打标签代码详解2.wmv 4.3.1.创建表&导入数据.wmv 4.3.2.调用GeocodingAPI进行数据查询.wmv 4.3.3.打标签任务集群运行.wmv 4.3.3.打标签流程讲解.avi 5.总结.wmv
    • 1841
  • 大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战 课程大纲: 第1节项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中 00:09:43分钟 第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装 00:07:04分钟 第3节Centos环境准备(java环境、hosts配置、防火墙关闭) 00:06:24分钟 第4节scala基础知识讲解-1 00:08:51分钟 第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2 00:30:07分钟 第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1 00:48:33分钟 第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2 00:14:16分钟 第8节scala基础知识讲解-类和对象-400:23:06分钟 第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-500:13:46分钟 第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-600:12:41分钟 第11节scala基础知识讲解-知识回顾00:15:58分钟 第12节nosql数据库mongodb安装00:04:57分钟 第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb00:07:52分钟 第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo,默认操作)00:36:20分钟 第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作00:36:17分钟 第16节spring data for mongodb-分页查询00:13:32分钟 第17节zookeeper集群安装00:13:41分钟 第18节zookeeper基本介绍-100:22:36分钟 第19节zookeeper工作原理-选举流程(basic paxos算法)-200:24:27分钟 第20节zookeeper工作原理-选举流程(fast paxos算法)-300:31:16分钟 第21节kafka-背景及架构介绍00:12:28分钟 第22节kafka集群安装以及测试00:14:29分钟 第23节kafka数据发送与接收实现-java00:31:28分钟 第24节hdfs单机安装部署00:18:51分钟 第25节连接hdfs查询存储-java00:35:45分钟 第26节机器学习基本线性代数介绍00:05:08分钟 第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍00:17:54分钟 第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用00:16:29分钟 第29节Spark以及生态圈介绍00:11:45分钟 第30节Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task00:26:19分钟 第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理00:15:48分钟 第32节纯手写第一个Spark应用程序:WordCount00:23:57分钟 第33节RDD常用函数介绍00:29:22分钟 第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化00:12:54分钟 第35节Spark Streaming介绍00:12:56分钟 第36节Spark Streaming+Kafka集成操作00:18:44分钟 第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化00:21:07分钟 第38节Spark ML(机器学习)介绍(监督学习、半监督学习、无监督学习) 00:13:59分钟 第39节特征抽取:TF-IDF原理介绍 00:17:49分钟 第40节特征提取:TF-IDF代码实现计算 00:26:37分钟 第41节聚类算法:KMEANS原理介绍00:20:55分钟 第42节聚类算法:KMEANS代码实现计算00:20:03分钟 第43节其它Spark ML算法简单介绍00:03:48分钟 第44节Spark连接Mongodb代码实现00:13:08分钟 第45节Mesos总体架构介绍00:08:25分钟 第46节Mesos安装部署00:12:04分钟 第47节Spark on Mesos安装部署00:11:12分钟 第48节系统整体架构再次介绍+技术串联介绍(将学习的技术全部整合到项目中)00:03:57分钟 第49节项目代码:父类工程,管理各个jar的版本00:03:47分钟 第50节项目代码:avro序列化jar,用于客户端和机器学学习实现序列化和反序列化00:04:46分钟 第51节项目代码:kafka发送数据jar,给app调用并实现切词并发送数据到kafka00:06:23分钟 第52节项目代码:工具类jar,实现操作hdfs、切词以及操作mongodb00:03:28分钟 第53节项目代码:操作类jar,调用工具类具体进行切词以及数据清洗并且存储到Hdfs00:05:34分钟 第54节项目代码:机器学习集合jar,主要用来存放record00:02:56分钟 第55节项目代码:机器学习算法jar,主要进行tf-idf以及kmeans计算,主要实现企业上下游、供求上下游模型计算00:07:11分钟 第56节项目代码:流式计算jar,主要是接受客户端发送到kafka的数据加载模型进行计算00:04:35分钟 第57节项目代码:测试模拟jar,主要模拟实现用户加载avro序列化jar写数据到kafka00:01:51分钟 第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍00:08:17分钟 第59节Spark代码提交到Mesos运行(Spark-submit)00:07:13分钟 第60节项目整体流程跑通,结果展示00:06:54分钟 第61节Spark调优介绍00:08:01分钟 第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结00:04:12分钟 第63节实际工作及面试注意问题00:03:45分钟
    • 581
  • 私有云+Openstack+Ansible+存储+Docker+K8S+云计算等 全新Linux云计算运维架构师课程 ===============课程目录=============== (1)\docker;目录中文件数:13个 ├─dicker-dockerfile-02-02-24_11-51-10.mp4 ├─docker-01-02-18.mp4 ├─docker-02-02-18.mp4 ├─docker-03-02-19.mp4 ├─docker-04-02-19.mp4 ├─docker-dockerfile-01-02-24_09-00-26.mp4 ├─docker-net-01-02-20.mp4 ├─docker-net-02-02-20.mp4 ├─docker-net-03-02-21_08-59-49.mp4 ├─docker-net-04-02-21_09-55-19.mp4 ├─docker-net-05-02-21_11-21-57.mp4 ├─docker-net-06-02-21_11-53-28.mp4 ├─docker05-02-19.mp4 (2)\k8s;目录中文件数:20个 ├─02-25_09-01-43.mp4 ├─02-25_09-42-51.mp4 ├─02-25_10-40-15.mp4 ├─02-25_11-04-57.mp4 ├─02-26_09-02-09.mp4 ├─02-26_10-54-44.mp4 ├─02-27_09-04-41.mp4 ├─02-27_10-13-55.mp4 ├─02-27_10-43-03.mp4 ├─02-27_11-36-43.mp4 ├─02-28_09-01-33.mp4 ├─02-28_10-48-02.mp4 ├─02-28_11-41-25.mp4 ├─03-02 09-00-44.mp4 ├─03-02 09-58-01.mp4 ├─03-02 11-02-10.mp4 ├─03-02 11-41-24.mp4 ├─03-02 14-01-06.mp4 ├─03-02 14-35-53.mp4 ├─03-02 16-08-53.mp4 (3)\python;目录中文件数:5个 ├─python sql取款.mp4 ├─python 试卷 密码保管箱.mp4 ├─python面向对象01 类.mp4 ├─python面向对象02 类方法.mp4 ├─反射机制-03-10 16-30-01.mp4 (4)\zabbix;目录中文件数:5个 ├─03-17 15-07-49.mp4 ├─03-17 15-28-50.mp4 ├─03-17 16-28-17.mp4 ├─03-18 09-24-05.mp4 ├─03-18 10-04-18.mp4 (5)\云计算;目录中文件数:3个 ├─al-baiduyun-02-12.mp4 ├─qingyun-01-02-11.mp4 ├─qingyun-02-02-11.mp4 (6)\存储;目录中文件数:12个 ├─Ceph-01-02-04.mp4 ├─Ceph-03-02-05.mp4 ├─Ceph-04-02-05.mp4 ├─Ceph02-02-04.mp4 ├─Glusterfs配置02-03.mp4 ├─memcache-01-02-06.mp4 ├─memcache-02-06.mp4 ├─redis-01–02-07.mp4 ├─redis-02-02-07.mp4 ├─redis-03-02-07.mp4 ├─redis-03-02-10.mp4 ├─存储Glusterfs-安装及配置及初步使用02-03.mp4 (7)\自动化运维;目录中文件数:0个 (8)\云计算\私有云;目录中文件数:7个 ├─openstack-01-02-12.mp4 ├─openstack-02-02-12.mp4 ├─openstack-03-02-13.mp4 ├─openstack-04-02-13.mp4 ├─openstack-06-02-17-Neutron.mp4 ├─openstack-07-02-17-Neutron.mp4 ├─opstack-05-02-14-nova.mp4 (9)\自动化运维\ansible;目录中文件数:17个 ├─ansible-hoc-03-23 14-32-01.mp4 ├─ansible-playbook.mp4 ├─ansibleAPI.mp4 ├─ansibleAPI2-03-23 16-25-47.mp4 ├─ansibleAPI改错-03-24 09-00-29.mp4 ├─ansiblehandlers-03-20 15-06-44.mp4 ├─ansible安装-03-20 10-40-45.mp4 ├─ansible常用模块-03-20 11-10-11.mp4 ├─ansible常用模块2.mp4 ├─ansible模块3-03-20 14-01-26.mp4 ├─ansible的register和when.mp4 ├─ansibl结尾-03-24 09-35-08.mp4 ├─handlers2-03-20 15-38-45.mp4 ├─lamp构建题目-03-20 15-48-38.mp4 ├─roles-03-23 11-31-23.mp4 ├─变量-03-20 16-30-08.mp4 ├─循环item-03-23 11-14-19.mp4 (10)\自动化运维\Djang;目录中文件数:0个 (11)\自动化运维\libvirt;目录中文件数:1个 ├─libvirt飘过-03-24 09-37-46.mp4 (12)\自动化运维\saltstack;目录中文件数:9个 ├─1.mp4 ├─2.mp4 ├─3.mp4 ├─grains与pillar-03-18 16-34-55.mp4 ├─salt1-前16分钟-03-18 14-26-24.mp4 ├─salt2-03-18 15-28-39.mp4 ├─saltstackAPI-03-19 16-36-49.mp4 ├─saltstack远程安装nginx.mp4 ├─salt远程安装应用-03-19 09-02-19.mp4 (13)\自动化运维\Djang\Django开启;目录中文件数:10个 ├─djaDjango- 数据库写库-03-27-9.mp4 ├─Django-templates-if-03-26 11-21-54.mp4 ├─Django-templates-模板标签循环-03-26 10-23-33.mp4 ├─Django-templates动态数据-03-26 09-48-40.mp4 ├─Django-templates第一部分-03-26 09-06-21.mp4 ├─DjangoAPP-03-25 16-21-33.mp4 ├─Django安装-03-25 14-45-01.mp4 ├─Django概述.mp4 ├─socket编程-03-25 11-36-14.mp4 ├─socket编程2-03-25 14-02-09.mp4 (14)\自动化运维\Djang\html-CSS复习;目录中文件数:8个 ├─CSS-03-24 15-05-13.mp4 ├─CSS2-03-25 08-59-47.mp4 ├─css背景图和边框.mp4 ├─html-1.mp4 ├─html-表单多选框.mp4 ├─margin和padding16-48-38.mp4 ├─web小练习和css3-3-25 10-27-32.mp4 ├─表单2和表格14-01-37.mp4·c
    • 351
  • 大数据技术Hadoop3.x 2021年视频教程 大数据视频教程目录: 01_Hadoop_开篇_课程整体介绍.mp4 02_Hadoop_概论_大数据的概念.mp4 03_Hadoop_概论_大数据的特点.mp4 04_Hadoop_概论_大数据的应用场景.mp4 05_Hadoop_概论_大数据的发展场景.mp4 06_Hadoop_概论_未来工作内容.mp4 07_Hadoop_入门_课程介绍.mp4(08_Hadoop_入门_Hadoop是什么.mp4 09_Hadoop_入门_Hadoop发展历史.mp4 11_Hadoop_入门_Hadoop优势.mp44 _) n. h% v& J$ Q’ ^7 s3 [ 13_Hadoop_入门_HDFS概述.mp4 14_Hadoop_入门_YARN概述.mp4 c% H5 p, o( i5 n3 B5 E j8 u- G’ Z# E. c 15_Hadoop_入门_MapReduce概述.mp4; a” g c’ [9 A” f: t! B1 H3 z” h) v 16_Hadoop_入门_HDFS&YARN&MR关系.mp4: o% X. X I/ M0 A4 W2 i– Z7 U: p) H9 ?4 z 17_Hadoop_入门_大数据技术生态体系.mp4$ E$ v” k$ R! l’ d# H+ Q 18_Hadoop_入门_VMware安装.mp4 e$ @3 {4 c6 g8 }” K8 b$ w- x6 L* g 19_Hadoop_入门_Centos7.5软硬件安装.mp4 20_Hadoop_入门_IP和主机名称配置.mp4 21_Hadoop_入门_Xshell远程访问工具.mp4; c4 s- V9 W$ u) Q” I$ L 22_Hadoop_入门_模板虚拟机准备完成.mp47 \9 x! a/ s& p# A- l4 x1 \9 H9 n# v6 Q 23_Hadoop_入门_克隆三台虚拟机.mp4 24_Hadoop_入门_JDK安装.mp4 25_Hadoop_入门_Hadoop安装.mp46 W! W: k, {. I 26_Hadoop_入门_本地运行模式.mp4* L$ T( n. m/ O6 m- }) R 27_Hadoop_入门_scp&rsync命令讲解.mp4% S* E: L7 | h$ Z+ _/ @2 d* m) J7 C& K 28_Hadoop_入门_xsync分发脚本.mp4! \; T& F6 M( Q, o& d 29_Hadoop_入门_ssh免密登录.mp43 c, ]* P( [) K8 T” P, r4 U. `– f5 C& h2 U; w6 w! b3 {% s 30_Hadoop_入门_集群配置.mp4‘ E! q, V” ]3 S’ s: M1 h& J 31_Hadoop_入门_群起集群并测试.mp4 32_Hadoop_入门_集群崩溃处理办法.mp4 33_Hadoop_入门_历史服务器配置.mp4, _8 G0 ~’ m r0 I1 {$ ~/ } 34_Hadoop_入门_日志聚集功能配置.mp4+ f) K, n; ^ U! F’ o1 ], r9 ?; r& D) v” _ 35_Hadoop_入门_两个常用脚本.mp4/ m* |0 h; G; B: C# G” t2 Q2 e4 ^( F; i5 K! Q 36_Hadoop_入门_两道面试题.mp4 37_Hadoop_入门_集群时间同步.mp43 `3 n) y/ R0 l7 P6 [8 v 38_Hadoop_入门_常见问题总结.mp4: V! d) V* j3 y( o9 }$ O) y* t Q( E( a5 I9 C’ \0 g7 h 39_Hadoop_HDFS_课程介绍.mp4+ _2 P” W) e5 f% z- P: u 40_Hadoop_HDFS_产生背景和定义.mp4 41_Hadoop_HDFS_优缺点.mp4! a8 p# i4 Y” [4 I. @( \* e 42_Hadoop_HDFS_组成.mp4! x- `* O0 P3 C, _ 43_Hadoop_HDFS_文件块大小.mp41 v’ s! f’ H7 L9 [0 b% B. I” J( P’ N: e2 M. H* E 44_Hadoop_HDFS_Shell命令上传.mp4/ R C7 f* x% R 45_Hadoop_HDFS_Shell命令下载&直接操作.mp4/ r/ q& `( y) n. k1 O 46_Hadoop_HDFS_API环境准备.mp4 47_Hadoop_HDFS_API创建文件夹.mp4$ y$ m1 J Z0 c 48_Hadoop_HDFS_API上传.mp4‘ u- R. x2 b4 k9 c6 U7 T& M8 W! z1 Y’ S 49_Hadoop_HDFS_API参数的优先级.mp47 d# K: @$ S8 v” n4 P- A 50_Hadoop_HDFS_API文件下载.mp49 m8 Y$ z8 O. e4 N4 e 51_Hadoop_HDFS_API文件删除.mp4: {‘ P; t( ~& ~# {+ Z6 [# r6 e! ^9 j( W7 P; l, M {” ~ 52_Hadoop_HDFS_API文件更名和移动.mp4* {# F# L& q$ l 53_Hadoop_HDFS_API文件详情查看.mp4” _’ `) B” C( @3 |% G. `” k) l” s& W/ W 54_Hadoop_HDFS_API文件和文件夹判断.mp4 _$ D! j2 ?8 @. ]; p0 k% O! _. W; F& x% z( ?’ _, W 55_Hadoop_HDFS_写数据流程.mp4# U/ i’ ?’ P” R4 e& C 56_Hadoop_HDFS_节点距离计算.mp4% u; W” {+ v’ A1 g! y- X2 i 57_Hadoop_HDFS_机架感知(副本存储节点选择).mp43 U6 L’ {. L K: J* I’ g 58_Hadoop_HDFS_读数据流程.mp42 ^- e p$ c/ I. Q+ R1 K# k* k 59_Hadoop_HDFS_NN和2NN工作机制.mp4+ X8 ~5 t+ K0 V3 d+ z* L. Q 60_Hadoop_HDFS_FsImage镜像文件.mp4# P1 l+ P2 d& b; d9 H& A$ ^ x* \* ~6 T! B 61_Hadoop_HDFS_Edits编辑日志.mp41 f5 h5 p6 ^) @ S( c) _$ D- I7 h4 i) g+ H 62_Hadoop_HDFS_检查点时间设置.mp4. B4 O0 Y/ ^- {5 ~6 [ 63_Hadoop_HDFS_DN工作机制.mp4 64_Hadoop_HDFS_数据完整性.mp4 65_Hadoop_HDFS_掉线时限参数设置.mp41 d- m3 K( C7 O! {& H7 T 66_Hadoop_HDFS_总结.mp4( d$ `/ Q( x7 N4 {, `% H 67_Hadoop_MapReduce_课程介绍.mp4 68_Hadoop_MapReduce_概述&优点缺点.mp49 F2 j9 Q: {0 I, [2 I; ]0 X2 w/ t3 B 69_Hadoop_MapReduce_核心思想.mp42 }6 M7 |$ ?! G9 ?9 N+ } 70_Hadoop_MapReduce_官方WC源码&序列化类型.mp4/ [0 L0 k+ r+ p5 N, H 71_Hadoop_MapReduce_编程规范.mp4$ w; R$ B$ [! G 72_Hadoop_MapReduce_WordCount案例需求分析.mp4. m, W’ n” L4 b2 `$ X) T& @: m! \/ F8 m6 Q2 l” G9 W& k” G& M 73_Hadoop_MapReduce_WordCount案例环境准备.mp4 74_Hadoop_MapReduce_WordCount案例Mapper.mp4, v( {( i) D/ K7 L m+ \) G& j# y* ~- p) w 75_Hadoop_MapReduce_WordCount案例Reducer.mp4, _( u- @1 b) X! x1 \, ~& e 76_Hadoop_MapReduce_WordCount案例Driver.mp4* {: f4 c7 W/ Z9 _5 }, _4 { 77_Hadoop_MapReduce_WordCount案例Debug调试.mp4# @! O$ {) P# U. |# h5 z 78_Hadoop_MapReduce_WordCount案例集群运行.mp4‘ ]5 w6 c u V+ L4 m S9 \; D. ?/ B7 v* A 79_Hadoop_MapReduce_序列化概述.mp4: z6 s0 h4 p( G1 _” w’ O x! O 80_Hadoop_MapReduce_自定义序列化步骤.mp4& J/ D” V: e9 X/ G: M6 V. F, K; ]6 D$ H 81_Hadoop_MapReduce_序列化案例需求分析.mp4 82_Hadoop_MapReduce_序列化案例FlowBean.mp4, x” Q \. x9 u2 P& [( [; T 83_Hadoop_MapReduce_序列化案例FlowMapper.mp4) b2 s5 X* F0 Z2 ]1 ] 84_Hadoop_MapReduce_序列化案例FlowReducer.mp4 85_Hadoop_MapReduce_序列化案例FlowDriver.mp4 86_Hadoop_MapReduce_序列化案例debug调试.mp4* b’ J* j$ r D* H. X$ Z 87_Hadoop_MapReduce_切片机制与MapTask并行度决定机制.mp4 88_Hadoop_MapReduce_Job提交流程.mp4; T2 Z6 I” `0 Y) X+ r 89_Hadoop_MapReduce_切片源码.mp4/ _, I9 [5 s6 L5 A& v, R# @/ r* E’ q 90_Hadoop_MapReduce_切片源码总结.mp4 I8 m% g% \( r ? 91_Hadoop_MapReduce_FileInputFormat切片机制.mp43 G% F9 E+ h” K, X2 p# Q4 q- q# }: K5 Z 92_Hadoop_MapReduce_TextInputFormat.mp4 93_Hadoop_MapReduce_CombineTextInputFormat.mp4! k+ R7 h, \” ]& x! y9 K. b# h+ i1 O’ J0 { 94_Hadoop_MapReduce_MapReduce工作流程.mp4 95_Hadoop_MapReduce_Shuffle机制.mp4$ G6 P- t! D1 g 96_Hadoop_MapReduce_默认HashPartitioner分区.mp4 97_Hadoop_MapReduce_自定义分区案例.mp47 H4 t+ X9 L. q& k) G/ O) \5 ?; i 98_Hadoop_MapReduce_分区数与Reduce个数的总结.mp47 A6 K4 {+ k, B0 L” q’ z 99_Hadoop_MapReduce_排序概述.mp4% I* r; r’ ^4 a/ _$ ?; V 100_Hadoop_MapReduce_全排序案例.mp40 a3 {9 F; _: ` 101_Hadoop_MapReduce_二次排序案例.mp4‘ v: P* W2 M% e, {3 ^ 102_Hadoop_MapReduce_区内排序案例.mp4% H6 x }+ I A1 T6 k 103_Hadoop_MapReduce_Combiner概述.mp4 104_Hadoop_MapReduce_Combiner案例.mp4 105_Hadoop_MapReduce_outputformat概述.mp44 ]) `8 T, ^ S/ z 106_Hadoop_MapReduce_自定义outputformat案例需求分析.mp4& X6 O6 n’ i’ ~3 P, W 107_Hadoop_MapReduce_自定义outputformat案例mapper&reducer.mp4* Q; T( N a Z0 I; G: @; l 108_Hadoop_MapReduce_自定义outputformat案例执行.mp4, O# B% Q) O. e9 L; ? 109_Hadoop_MapReduce_MapTask工作机制.mp4& {% K6 O2 T r5 {‘ G! y, \! F) { 110_Hadoop_MapReduce_ReduceTask工作机制&并行度.mp4‘ g( V0 Z8 m1 e0 W$ T; R4 ]% [5 E5 g3 @! @” z 111_Hadoop_MapReduce_MapTask源码.mp4* f9 _” v” X1 W! g2 |’ n 112_Hadoop_MapReduce_ReduceTask源码.mp4 113_Hadoop_MapReduce_ReduceJoin案例需求分析.mp46 n5 G- @” A6 H7 ?8 ~/ [ 114_Hadoop_MapReduce_ReduceJoin案例TableBean.mp4% f’ g. Z* J’ u$ L, W$ B 115_Hadoop_MapReduce_ReduceJoin案例Mapper.mp4” a7 z” J/ N* U3 y 116_Hadoop_MapReduce_ReduceJoin案例完成.mp4/ t6 C% h: l0 {” ? 117_Hadoop_MapReduce_ReduceJoin案例debug.mp43 ~- X’ p3 [3 \% z8 }0 d& [ 118_Hadoop_MapReduce_MapJoin案例需求分析.mp40 q8 W4 O1 O/ F5 {6 _” T( ]) l0 z: ] @5 k0 l) n4 v- E: p 119_Hadoop_MapReduce_MapJoin案例完成.mp4 120_Hadoop_MapReduce_MapJoin案例debug.mp4% i. Q6 x [: \4 r0 a) e3 w( [* l! e# }/ g, ]& P3 }8 }: u’ ?: o. _. ~ 121_Hadoop_MapReduce_ETL数据清洗案例.mp4 122_Hadoop_MapReduce_MapReduce开发总结.mp4* i1 {6 i A4 K* G5 G 123_Hadoop_MapReduce_压缩概述.mp43 ^5 n, @, I: z9 y/ W# l# Q: M5 X* x3 h6 i7 S 124_Hadoop_MapReduce_压缩案例实操.mp4 125_Hadoop_Yarn_课程介绍.mp42 U+ I& P; [: [# v9 U$ O* Y2 r2 c 126_Hadoop_Yarn_基础架构.mp4/ I4 H& O$ F* j 127_Hadoop_Yarn_工作机制.mp4 128_Hadoop_Yarn_全流程作业.mp4‘ @# q; M. k* C9 v; m/ u1 y2 {% R6 ?* \, I 129_Hadoop_Yarn_FIFO调度器.mp4( ?9 |- Q/ ~. _9 J. u9 L 12_Hadoop_入门_Hadoop1.x2.x3.x区别.mp4 130_Hadoop_Yarn_容量调度器.mp4( d, v5 z5 P O( Q9 Q T/ n8 G6 P! x% F P S& |. A5 B/ R0 @ 131_Hadoop_Yarn_公平调度器.mp4 132_Hadoop_Yarn_常用命令.mp4– L+ @$ E1 m6 U7 P( E 133_Hadoop_Yarn_生产环境核心参数配置.mp4% T3 i- Y8 h- I# Z5 \7 ^’ I 134_Hadoop_Yarn_Linux集群快照.mp4) t( m9 h7 \8 n” c: z. O7 E% _3 D( s0 Q; c+ d, l% `3 R” j 135_Hadoop_Yarn_生产环境核心参数配置案例.mp4 136_Hadoop_Yarn_生产环境多队列创建&好处.mp41 \; Z0 @’ q) e/ `) { 137_Hadoop_Yarn_容量调度器多队列案例.mp4” l; I0 E4 L8 `3 b& z+ X2 M 138_Hadoop_Yarn_容量调度器任务优先级.mp4 139_Hadoop_Yarn_公平调度器案例.mp4 140_Hadoop_Yarn_Tool接口案例环境准备.mp40 v; L1 D0 E4 |7 \& B 141_Hadoop_Yarn_Tool接口案例完成.mp49 r4 d! e& ~7 b# F0 U. g’ l# p 142_Hadoop_Yarn_课程总结.mp47 n6 X. \6 O; e% B# s8 i) z9 u” }4 q2 o& P+ e 143_Hadoop_生产调优手册_核心参数_NN内存配置.mp4 C9 {/ L/ |8 @; { G$ c! p% R 144_Hadoop_生产调优手册_核心参数_NN心跳并发配置.mp41 O. K’ h’ G& H3 h. v) R5 o# \( z 145_Hadoop_生产调优手册_核心参数_开启回收站.mp4; I/ W& G; S+ u( M* ^ 146_Hadoop_生产调优手册_HDFS压测环境准备.mp4 147_Hadoop_生产调优手册_HDFS读写压测.mp43 V; s/ y* V7 i$ s’ |0 v8 _; n6 d 148_Hadoop_生产调优手册_NN多目录配置.mp4‘ s: Y# l7 O# g 149_Hadoop_生产调优手册_DN多目录及磁盘间数据均衡.mp4* {! L& g” j& y- A” n+ T6 w# H$ v7 a/ i* M$ g6 s8 x5 ^0 I7 W9 W/ \ 150_Hadoop_生产调优手册_添加白名单.mp47 [6 a# Q+ \ l; n” Y 151_Hadoop_生产调优手册_服役新服务器.mp4 152_Hadoop_生产调优手册_服务器间数据均衡.mp4” K8 m+ B9 x’ ~4 N1 Y H/ y7 L% d0 M5 a6 ` Y, O) ` 153_Hadoop_生产调优手册_黑名单退役服务器.mp40 R: o” V: ?+ |- r 154_Hadoop_生产调优手册_存储优化_5台服务器准备.mp4% Q; V2 I- u& |8 u7 Z6 q# W+ A 155_Hadoop_生产调优手册_存储优化_纠删码原理.mp4 156_Hadoop_生产调优手册_存储优化_纠删码案例.mp4: J0 ~% \’ z! }7 d6 k9 M/ c- X 157_Hadoop_生产调优手册_存储优化_异构存储概述.mp44 _* k, W1 j9 N9 V/ R0 q8 s9 n) f” O! w” g. Q 158_Hadoop_生产调优手册_存储优化_异构存储案例实操.mp4– y4 U5 u% V% ], p/ b” q7 O8 v7 E3 U- e 159_Hadoop_生产调优手册_NameNode故障处理.mp4% U’ ^5 t! f7 ]6 O: |: U) o 160_Hadoop_生产调优手册_集群安全模式&磁盘修复.mp4) V% l1 M J0 x7 V 161_Hadoop_生产调优手册_慢磁盘监控.mp4$ s& x1 T p6 G* W; l* a 162_Hadoop_生产调优手册_小文件归档.mp4 163_Hadoop_生产调优手册_集群数据迁移.mp4 164_Hadoop_生产调优手册_MR跑的慢的原因.mp47 ^; _2 z/ g$ A- O5 e+ R; j 165_Hadoop_生产调优手册_MR常用调优参数.mp41 K% o’ G1 B0 ?3 a# E’ w1 j& x& I8 ]/ F* x8 S/ G 166_Hadoop_生产调优手册_MR数据倾斜问题.mp4; s+ d2 f! ~0 G9 z 167_Hadoop_生产调优手册_Yarn生产经验.mp4& c’ L z- f9 ~0 q0 ]. l2 L( ] 168_Hadoop_生产调优手册_HDFS小文件优化方法.mp4* s& Q$ I C1 }+ w 169_Hadoop_生产调优手册_MapReduce集群压测.mp4% I’ h2 A5 }/ B4 |- | 170_Hadoop_生产调优手册_企业开发场景案例.mp4+ v4 u) z6 a/ g) ] r) {$ _” y 171_Hadoop_源码解析_RPC通信原理解析.mp44 Y2 O7 {5 `2 i( x$ y4 {) S: s7 i! ]” o+ A, E 172_Hadoop_源码解析_NameNode启动源码解析.mp48 O# e1 D8 M/ L 173_Hadoop_源码解析_DataNode启动源码解析.mp4, ^# f; }3 H/ y* S4 \: h& l% i1 k$ I 174_Hadoop_源码解析_HDFS上传源码_整体介绍.mp4 175_Hadoop_源码解析_HDFS上传源码_create.mp4! D1 `. L/ p+ I) ~3 ]; p 176_Hadoop_源码解析_HDFS上传源码_write.mp4# d/ L4 B/ ?# m) L3 S 177_Hadoop_源码解析_Yarn源码解析.mp49 H) ~0 q- [% [9 x! b$ ` 178_Hadoop_源码解析_Hadoop源码编译.mp4+ y’ q9 G7 \7 q 代码.zip/ u6 O6 Z- v5 Z9 b- ^” g0 q 笔记.zip 资料.zip
    • 486
  • 电商推荐系统对于电商的营销有着非常重要的作用,推荐系统可以非常大的提升转化率,这对于电商来说是至关重要的一项大数据技术。电商推荐系统内容包括了项目系统设计,项目框架搭建,数据加载模块技术实战,基于LFM的离线推荐模块,ALS模型评估和参数选取,实时推荐模块,实时推荐模块测试,基于内容的离线推荐模块,基于ItemCF的离线推荐,项目总结和部署等诸多项目实战内容。 ===============课程目录=============== ├─01_电商推荐系统_课程简介.wmv ├─02_电商推荐系统_项目系统设计(上).wmv ├─03_电商推荐系统_项目系统设计(中).wmv ├─04_电商推荐系统_项目系统设计(下).wmv ├─05_电商推荐系统_项目框架搭建.wmv ├─06_电商推荐系统_数据加载模块(上).wmv ├─07_电商推荐系统_数据加载模块(中).wmv ├─08_电商推荐系统_数据加载模块(下).wmv ├─09_电商推荐系统_统计推荐模块(上).wmv ├─10_电商推荐系统_统计推荐模块(下).wmv ├─11_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(上).wmv ├─12_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(中).wmv ├─13_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下).wmv ├─14_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选择(上).wmv ├─15_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv ├─16_电商推荐系统_实时推荐模块(一).wmv ├─17_电商推荐系统_实时推荐模块(二).wmv ├─18_电商推荐系统_实时推荐模块(三).wmv ├─19_电商推荐系统_实时推荐模块(四).wmv ├─20_电商推荐系统_实时推荐模块(五).wmv ├─21_电商推荐系统_实时推荐模块(六).wmv ├─22_电商推荐系统_实时推荐模块测试.wmv ├─23_电商推荐系统_实时系统联调(上).wmv ├─24_电商推荐系统_实时系统联调(下).wmv ├─25_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块(上).wmv ├─26_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块(下).wmv ├─27_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐(上).wmv ├─28_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐(下).wmv ├─29_电商推荐系统_项目总结和部署.wmv (1)\资料;目录中文件数:3个 ├─ECommerceRecommendSystem.rar ├─大数据技术之电商推荐系统.doc ├─电商推荐系统设计.pptx (2)\资料\01_工具;目录中文件数:5个 ├─apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz ├─kafka_2.11-2.1.0.tgz ├─scala-2.11.8.zip ├─spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz ├─zookeeper-3.4.10.tar.gz (3)\资料\02_扩展学习资料;目录中文件数:3个 ├─周志华-机器学习.pdf ├─推荐系统实践.pdf ├─统计学习方法.pdf
    • 488
  • 课程目录: 第1章 初识Scala 了解Scala是什么,学习Scala的意义何在, Scala安装,快速入门,Scala与Java开发对比 1-1 Scala导学 1-2 -课程目录 1-3 -Scala概述 1-4 -学习Scala的意义何在 1-5 -Scala安装 1-6 -Scala使用入门 1-7 -HelloWorld案例Java和Scala版本对比 第2章 Scala入门 掌握Scala变量与常量,数据类型,lazy的使用,Scala开发IDEA选择以及使用IDEA整合Maven搭建Scala应用程序开发环境 2-1 -课程目录 2-2 -val和var的区别 2-3 -Scala数据类型 2-4 -lazy在Scala中的使用 2-5 -Scala IDE介绍 2-6 -IDEA整合Maven构建Scala应用程序及IDEA使用注意事项 第3章 Scala函数 掌握函数在Scala中的定义以及使用的注意实现,条件以及循环表达式在Scala中的使用 3-1 -课程目录 3-2 -函数的定义和使用 3-3 -默认参数 3-4 -命名参数 3-5 -可变参数 3-6 -条件表达式 3-7 -循环表达式 第4章 Scala对象 这是Scala中的重中之重,务必要掌握,涉及到的内容有:类、构造器、继承、重写、抽象类、伴生类以及伴生对象、apply方式的使用、case class以及trait 4-1 -课程目录 4-2 -面向对象概述 4-3 -类的定义和使用 4-4 -主构造器和附属构造器 4-5 -继承 4-6 -重写 4-7 -抽象类 4-8 -伴生类和伴生对象 4-9 -apply方法 4-10 -case class 4-11 -Trait 第5章 Scala集合 掌握Scala中数组、List、Set、Map、Tuple、Option的使用 5-1 -课程目录 5-2 -定长数组 5-3 -变长数组 5-4 -List 5-5 -Set 5-6 -Map 5-7 -Option&Some&None 5-8 -Tuple 第6章 Scala模式匹配 掌握Scala中的模式匹配:基本、Array、类型、case class、Option的模式匹配以及Scala中异常处理 6-1 -课程目录 6-2 -最基础的模式匹配 6-3 -加条件进行匹配 6-4 -Array模式匹配 6-5 -List模式匹配 6-6 -类型匹配 6-7 -Scala异常处理 6-8 -case class模式匹配 6-9 -Some None模式匹配 第7章 Scala函数高级操作 掌握Scala中字符串的高级操作,匿名函数,偏函数,以及高阶函数的使用(重点) 7-1 -课程目录 7-2 -字符串高级操作 7-3 -匿名函数 7-4 -currying函数 7-5 -高阶函数 7-6 -偏函数 第8章 Scala隐式转换 这是Scala中的亮点所在,也是最难理解的部分 8-1 -课程概述 8-2 -隐式转换概述 8-3 -隐式转换实战 8-4 -隐式转换切面封装 8-5 -隐式参数 8-6 -隐式类 第9章 Scala操作外部数据 使用Scala读写文本文件、网络数据、MySQL数据以及XML文件 9-1 -课程目录 9-2 -Scala读取文件及网络数据 9-3 -Scala读取MySQL数据 9-4 -Scala读取XML文件 9-5 -Scala读取XML属性内容 第10章 项目实战 综合Scala前面的知识点,通过项目实战融汇贯通,并整合Spring Boot进行项目实战 10-1 -课程目录 10-2 -项目技术概述 10-3 -项目需求 10-4 -项目需求分析 10-5 -环境搭建之SpringBoot&Java 10-6 -环境搭建之SpringBoot&Scala 10-7 -环境搭建之SpringBoot&SpringData 10-8 -数据库元数据管理业务逻辑层开发 10-9 -数据库元数据管理之Controller层开发 10-10 -数据库元数据管理代码重构 10-11 -表元数据管理之业务逻辑层开发 10-12 -表元数据管理之Controller层开发 10-13 -元数据管理系统扩展
    • 534