大数据与云计算

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大数据项目千面电商平台实战（用户画像）

大数据项目千面电商平台实战（用户画像）课程简介以某知名电商用户画像系统为基础二次开发，形成本项目。包含了几乎所有的常见标签类型的计算思路，也具有数个机器学习类型的标签，标签种类充足。采用 Spark 进行数据开发，使用 Spring 系统作为业务系统开发，包含了从部署到标签计算的全流程。讲解方式知识点介绍、代码演示、逻辑分析、灵活举例、使用图形的方式详细演示代码的流程和细节、整合企业级实战案例，全面讲解并突出重点，让学习也变成一种快乐。课程亮点 1，知识体系完备，阶段学习者都能学有所获。 2，综合各种方式演示代码、分析逻辑，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，使用综合案例来加强重点知识，用切实的应用场景提升编程能力，充分巩固各个知识点的应用。 5，整个课程的讲解思路是先提出问题，然后分析问题，并编程解决解题。适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。课程内容第一章：用户画像概念、项目概述及环境搭建 1.用户画像产生背景与概念 2.用户画像应用场景 3.用户标识 4.项目功能模块与技术架构 5.项目标签梳理 6.项目工程导入及演示 7.项目标签系统 8.项目大数据环境搭建 9.项目工程搭建及Git使用第二章：数据ETL加载及Oozie 应用调度 1.业务数据调研 2.数据导入几种方式 3. SQOOP导入数据至HBase表 4. HBase ImportTsv工具导入数据 5. 批量数据加载BulkLoad 6. Oozie调度工作流组成及本质 7. 配置部署Oozie调度Spark2 8. Oozie调度Spark2应用运行 9. Hue集成Oozie调度Spark2应用 10. Oozie Java Client API 使用第三章：标签模型开发及自定义外部数据源 1. 用户画像实现方式:HiveQL和Spark 2. 用户画像功能模块:标签调度、标签管理及标签模型开发 3. 标签模型开发流程 4. Spark与HBase数据库交互 5. 用户性别标签模型开发流程:标签数据->业务数据->打标签->合并存储 6. 模板设计模式TemplatePattern思想及重构标签模型基类AbstractModel 7. SparkSession实例对象构建工具类及配置信息加载 8. 其他规则匹配类型标签模型开发 9. SparkSQL提供外部数据源实现接口分析 10. 实现外部数据源接口从HBase加载爆粗数据 11. 加载HBases数据实现字段过滤条件WhereCondition 12. 统计类型标签模型开发:年龄段、消费周期及支付方式 13. 用户标签值存储方案:标签及标签权重；第四章：基于Solr构建画像标签索引 1. 用户标签功能【微观画像和标签查询】 2. 构建标签索引思路 3. 全文检索Solr概述及索引机制 4. Solr核心组成及目录结构 5. Solr 安装部署及启动 6. Solr 核心配置文件schema.xml 7. Solr 客户端SolrJ API使用 8. 构建Solr标签索引及配置分词器 9. HBase 协处理Coprocessor同步Solr索引数据 10. 批量插入数据至Solr 第五章：商品推荐及业务数据多数据源 1. 业务数据多数据源概述及设计思想 2. 重构加载业务数据 3. 加载MySQL、Hive及HDFS等数据源数据 4. 推荐系统核心及协同过滤算法推荐思想 5. 依据行为数据获取用户对物品评分 6. 特征数据提取及构建ALS模型 7. ALS模型推荐商品及保存 8. 总述全方位用户画像功能、业务及实现

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最新大数据24期共十天高清视频教程附课件源码(完结）

课程目录：大数据24期-01-JavaSE基础-15天第一天： 01.什么是计算机软件链接 https://www.237fa.com/ 02.什么数据软件开发–利用编程语言来写剧本 03.什么是jdk–怎么安装jdk 03.什么是jdk–怎么安装jdk 04.安装启动eclipse 04.安装启动eclipse 05.配置eclipse的字体和布局 06.新建一个java的类的步骤 07.第一个java编程作品–HelloWorld 08.java中的变量定义和变量赋值语法 09.第一个java程序中的知识点梳理–终端输入–终端输出 10.第二个java编程作品–数字运算 11.第二个java作品所涉及的知识点–string转int–数字运算符 12.第二个java作品的扩展–加减乘除–float和double类型 13.逻辑判断控制语法–if-else的结构–字符串是否相等的比较方法equals 14.if语句中的条件其实是一个布尔值–或者布尔运算表达式的结果第二天： 01.内容复习–作业题讲解 02.循环控制语法示例–将猜数字游戏改造成可以连续猜 03.循环控制语法–for循环 04.数组的应用案例–多门课程的总成绩和平均成绩计算 05.数组遍历案例–求最大值最小值 06.冒泡排序算法在数组上的实现 07.java的面相对象编程–类和对象的概念及基本使用 08.类和对象的基本使用演示 09.类和对象的使用示例2–商品类和商品信息管理第三天： 01.变量定义重新梳理 02.数组中数据的操作方法 03.类和对象的梳理 04.java编程逻辑控制语法精髓 05.类中的构造方法定义及在创建对象时的使用方法 06.类和数组的综合练习–字符串切割第四天： 01.集合数据类型arraylist的基本使用示例 02.关于导包的注意事项 03.关于arraylist和数组之间的区别 04.arraylist的脚标越界演示 05.arraylist中装自定义类型的数据演示 06.arraylist求最大值-排名前n个-以及方法的定义和使用 07.方法定义和使用的再次演示 08.各种方法的定义–方法参数–方法重载 09.排序和打印list的方法演示 10.排序方法练习错误解析–关于返回值 12.排序方法练习错误解析–关于如何调用方法 13.关于静态方法（类的方法）和成员方法（对象方法） 14.工具方法定义和使用练习讲解 15.订单类的模拟设计和订单对象创建测试 16.今日知识总复习梳理第五天： 01.大型面向对象编程–LOL游戏英雄–建模需求 02.public和private的区别和深刻编程思想 03.LOL英雄面向对象建模的代码实现示范 04.自动售货系统的需求说明及菜单开发 05.tostring方法的作用和写法 06.商品管理功能类的开发–定义商品list–定义添加商品的方法–展现商品的方法 07.造商品数据-并完成商品展现功能 08.添加商品到购物车的功能类实现 09.打印购物车信息的方法实现第六天： 01.到day05为止的所有知识总复习 02.购物系统的购物车功能完善 03.购物系统的购物车功能完善–再次补充-将查找商品信息的逻辑封装到商品管理器中 04.hashmap集合的基本特性–key–value 05.hashmap的最常用功能的使用示例 06.hashset的使用和迭代器的使用和增强for循环的使用 07.hashmap和hashset的应用练习 08.hashmap的应用练习2–找重名商品第七天： 01.day06作业题讲解1-4 02.day06作业题讲解5 03.day06作业题讲解6 04.软件系统通用三层架构解释 05.自动售货系统的架构设计 06.面向对象编程中的–面向接口编程–接口的基本特性和使用 07.面向接口编程的示例2–用户登录注册系统开发–接口开发–界面开发 08.面向接口编程的示例2–业务层的实现–dao层的接口定义 09.面向接口编程的示例2–联调测试 10.模拟数据库Database类为何要将userMap修饰成public和static的原因 11.junit测试框架的基本使用 12.对象的构造过程–jvm先加载class–执行静态代码块–构造函数 13.day01-day07的语法知识梳理 14.考试题第八天： 01.考试02讲解–基本题 02.考试02讲解–复杂题–service层实现 03.考试02讲解–复杂题–dao层实现 04.接口应用案例–通用排序工具开发 05.泛型参数的基本概念 06.利用泛型参数来开发一个更通用的排序工具–匿名内部类传递匿名对象的语法 07.jdk自带list排序工具Collections的用法 08.Collections排序工具的另一种用法-不传比较器而是让数据类自己实现compareTo方法 09.day08知识梳理第九天： 01.java文件io体系之——File工具类使用 02.计算机中的信息编码机制 02.计算机中的信息编码机制 03.计算机对信息的存储机制总结梳理 03.计算机对信息的存储机制总结梳理 04.java-io体系最底层工具-字节流-FileInputStream文件输入流工具概念介绍 05.fileinputstream的最基本使用–逐个字节读取并转码 06.利用byte数组来让FileInputStream一次读取连续的多个字节 07.利用while循环和byte数组进行反复读取 08.利用FileInputStream来按行读取数据 09.利用bufferedreader来按文本数据读取文件 10.如何让bufferedreader正确读中文数据 11.课堂练习 12.课堂练习编码实现 13.阶段性知识梳理 14.fileoutputstream字节输出流的基本使用 15.bufferedwriter的基本使用–及如何指定编码集–字符串和数在写文件时的区别和联系 16.文件读写应用练习案例第十天： 01.dataoutputstream和datainputstream的基本概念和使用 02.dataoutputstream和datainputstream的更多数据类型的读写 03.datastream的对象数据存取练习 04.序列化和反序列化的概念 05.利用objectoutputstream和objectinputstream来直接存取对象 06.利用objectstream来存取list-map等复杂类型对象 07.利用objectstream来模拟商品-订单数据管理练习 08.java中的异常处理基本概念 09.java中的异常处理知识点梳理和模板代码示例 10.继承语法的基本概念和使用方法 11.继承语法的基本概念之–方法重写 12.继承语法的模板代码和知识点梳理 13.抽象类的基本概念和使用 14.抽象类的知识梳理和模板代码 15.反射的基本概念和使用 16.反射结合面向接口编程实现一个简易框架第十一天： 01.反射机制知识梳理 02.反射机制中的方法调用–方法应该在对象上调用 03.线上购物系统–概要设计–用户管理模块详细设计 04.dao层功能-添加用户实现及测试 05.用户管理模块dao层的功能全实现及测试 06.商品管理模块dao层的功能全实现 07.用户管理模块service层的功能实现实现 08.商品管理模块的交互层功能设计和service层功能设计 09.商品管理模块的service层接口定义 10.商品管理模块的dao层接口定义 11.商品管理模块的service层实现类开发 12.商品管理模块的dao层实现类开发第十二天： 01.购物车模块的需求分析–交互层功能设计 02.购物车模块的需求分析–service层功能设计 03.购物车模块的service层–接口定义 04.购物车模块的数据模型分析设计 05.购物车模块需求分析–dao层功能设计 06.购物车模块的dao层–接口定义 07.购物车模块的service层–实现类开发 08.购物车模块的dao层和service层重构–实现了service的添加商品到购物车功能 09.购物车模块的dao层–实现类开发–添加新用户和商品项到购物车 10.购物车模块的dao层–实现类开发–根据userid和pid取购物项–以及测试第十三天： 01.类和对象之间的关系及静态成员和非静态成员的关系 02.计算机网络通信基本概念 03.socket编程服务端程序demo编写 04.socket编程客户端程序demo编写并运行测试 05.服务端一次接收多个字节的数据改造 06.将程序改造成交互通信（只能一次交互） 07.将程序改造成多次交互通信 08.把服务端改造成可以常驻服务 09.单线程服务器的弊端 10.多线程的形象比喻解释 11.多线程的简单demo实现及相关疑问解答 12.如何向一个runnable对象中传递数据 13.利用多线程来改造上午的socket服务端程序 14.在文件中快速定位数据的设计思想–让数据有组织有规律地存储 15.写代码实现将数据按照固定长度和规则写入文件 16.在文件中快速查找数据的代码开发 17.全天知识点梳理–考试题布置第十四天： 01.作业题讲解–根据名称查找商品的功能实现 02.作业题讲解–将数据查询功能改造成网络服务 03.作业题讲解–服务端查询数据功能测试 04.作业题讲解–服务端根据名称查询商品的功能实现和测试 05.2维数组的介绍和使用 06.2维数组的各种语法–定义–赋值–赋初值–遍历 07.三元表达式的用法 08.do-while控制语法 09.continue和break的用途区别 10.匿名内部类的使用–普通类的子类–接口的实现类 11.反射的基本语法复习 12.反射与属性配置文件的加载结合案例 13.动态代理的通俗解释和基本运作机制 14.动态代理的示例代码开发 15.RPC机制解析 16.将newBidbServer的客户端改造成rpc调用 17.day14知识梳理第十五天： 01.动态代理和静态代理的区别联系 02.多线程的基本使用复习 03.线程安全问题出现的原因及解决思路 04.线程安全问题解决方案synchronized的使用 05.单例设计模式的两种基本写法–懒汉式–饿汉式 06.单例设计模式在考虑线程安全问题下的改造 07.json数据格式介绍 08.json解析工具gson的基本使用 09.命令行初学–javac命令–环境变量配置 10.用命令行java命令来执行一个类的main方法 11.用命令行java命令来执行一个需要用到别的类甚至别的jar包的程序 12.命令行jar命令将工程代码打成jar包大数据24期-SpringMVC Mybatis 汽配城-8天 Mybatis第一天： 1.课程介绍 10.mybatis中类的别名定义 11.properties属性的配置 12.mapper文件的两种引入方式 2.mybatis介绍 3.原生态jdbc存在的问题 4.mybatis入门案例 5.mybatis基本增删改查案例 6.mybatis的工作原理以及开发流程 7.mybatis解决jdbc问题 8.mybatis开发原始dao和mapper代理dao 9.mapper代理开发dao的注意事项以及优势 Mybatis第二天： 1.输入映射 2.模拟用户登录案例 3.resultMap的用法 4.动态标签商品查询案例 5.动态标签模拟商品批量删除 6.商品订单模型sql 7.mybatis开发一对一查询和映射 8.mybatis开发一对多高级映射 9.mybatis逆向工程生成代码 Mybatis第三天： 1.输入映射 2.模拟用户登录案例 3.resultMap的用法 4.动态标签商品查询案例 5.动态标签模拟商品批量删除 6.商品订单模型sql 7.mybatis开发一对一查询和映射 8.mybatis开发一对多高级映射 9.mybatis逆向工程生成代码 Mybatis第四天： 1.springmvc的参数绑定 10.系统的session过滤和权限拦截的实现思路 2.get请求和post请求乱码处理 3.springmvc的高级参数绑定 4.requestmapping注解的详细使用 5.请求转发和重定向到处理器 6.图片上传的功能分析 7.springmvc实现图片上传的功能 8.json注解支持 9.Springmvc对restful的支持 Mybatis第五天： 1.springmvc***的简单例子 2.springmvc做session拦截以及session的介绍 3.复习 4.spring的IOC介绍以及入门案例 5.spring的DI案例 6.bean的三种构造方式 7.spring注解开发案例 8.常用注解的使用 Mybatis第六天： 1.ssm框架整合 2.ssm框架整合 3.登录功能 4.商品查询 5.商品删除 6.商品添加 7.商品修改 Mybatis第七天： 1.动态代理 2.反射机制复习 3.springAop的原理 4.springAop进行ssm项目的事务管理 Mybatis第八天： 1.背景介绍 2.系统的功能需求介绍（注册模块） 3.系统的功能需求介绍(企业管理模块) 4.系统的功能需求介绍(员工管理模块) 5.系统的功能需求介绍(我的货架和公共货架模块) 6.系统的功能需求介绍(询价单和历史记录模块) 7.系统的功能需求介绍(首页模块) 8.系统的数据库设计大数据24期-03-Linux基础进阶(开发人员必备)-3天(不想做Java开发的从这开始看) 第一天： 01.为什么要学习linux 02.Linux简介 03.vmware简介&软件安装 04.Linux学习方法 05.Linux目录结构 06.Linux常用命令-文件处理命令1 07.Linux常用命令-文件处理命令2 08.文件处理命令 09.Linux帮助命令 10.常用命令总结 11.复习 12.Linux查找命令 13.压缩解压缩命令 14.系统关机命令&学习技巧 15.vim工作模式&插入命令&定位命令 16.VIM复制剪切删除命令 17.vim替换取消&搜索替换&可视化模式 18.linux网络NAT配置&远程连接第二天： 01.复习 02.常用命令作业解答 03.linux环境配置&&磁盘管理命令&&用户管理命令 04.Linux进程管理命令 05.权限理解 06.权限修改 07.复习 08.软件包管理rpm&&yum 09.本地yum源配置 10.使用minimal安装linux 11.制作模板机&拍摄快照&克隆虚拟机 12.克隆后虚拟机配置 13.scp&&ssh&&配置免密登录 14.安装jdk 15.secure常用配置&配置yum源说明第三天： 01.复习&&免密登录原理 02.三种网络配置 03.jdk安装复习 04.shell基础知识 05.shell脚本的创建&&shell脚本执行 06.shell变量的定义&分类 07.用户自定义变量&&环境变量 08.位置参数变量&&预定义变量 09.上午复习 10.read命令 11.shell中的运算符 12.条件测试 13.shell流程控制语句if&case&for&while 14.shell自定义函数&&shell脚本调试 15.awk命令 16.sed命令 17.定时器 18.bash常用命令大数据24期-04-Hadoop Hive Hbase Flume Sqoop-12天第一天：Hadoop-集群安装部署 01.大数据基本概念–课程内容介绍 02.大数据应用场景介绍 03.HDFS的整体工作机制介绍 04.HDFS集群搭建–服务器-网络配置准备 05.JDK安装和基础环境配置–环境变量–域名映射 06.HDFS集群部署启动 07.HDFS的命令行客户端基本操作–DATANODE存储文件块的观察 08.HDFS的命令行客户端常用命令演示 09.业务系统中日志生成机制和代码展示 10.HDFS的java客户端api基本使用–客户端参数加载机制深入理解 11.HDFS的不同进程使用不同参数–但写在一个文件中 12.在windows环境中开发hadoop程序需要配置的本地环境 13.HDFS的java客户端API常用操作方法的使用演示第二天：Hadoop-HDFS工作机制 01.自开发分布式数据采集系统–系统流程设计–采集任务逻辑实现 02.自开发分布式数据采集系统–备份数据清理任务实现 03.自开发分布式数据采集系统–可配置化改造–单例设计模式的运用 04.HDFS的读文件内容的输入流使用示例–顺序读取–随机读取 05.HDFS的写数据到文件的输出流使用示例 06.HDFS版wordcount程序的开发实现–框架式开发 07.HDFS工作机制–namenode元数据管理–checkpoint 08.HDFS工作机制–客户端写数据到HDFS的流程 09.HDFS工作机制–客户端从HDFS读数据的流程第三天：Hadoop-MapReduce与Yarn详解 01.mapreduce分布式计算框架的整体工作机制 02.用mapreduce来实现wordcount的思路设计 03.mapreduce实现wordcount的逻辑代码 04.yarn集群的功能和大体机制介绍 05.yarn集群安装启动 06.在windows系统中运行job客户端来提交mapreduce程序到yarn上去执行第四天：Hadoop-MapReduce编程案例1 01.nodemanager资源总量配置问题–maven工程插件缺失问题 02.mapreduce数据输入输出类型的序列化问题–明确jobsubmitter只是一个用于提交mr-job的客户端工具程序 03.mapreduce编程模型和具体实现框架之间的概念关系 04.mapreduce程序提交的方式2——在集群上的机器上启动提交客户端 05.mapreduce程序提交方式3–直接在windows平台上以本地模式运行mapreduce程序 06.mapreduce本地运行debug调试观察 07.mapreduce编程中自定义类型的序列化接口实现方式 08.mapreduce编程案例–流量统计求和–自定义数据类型 09.mapreduce编程案例–页面访问次数topn的编程模型设计–treemap的使用 10.mapreduce编程案例–页面访问次数topn的实现–如何向map和reduce方法中传递外部参数 11.mapreduce编程案例–页面访问总次数的全局倒序排序 12.mapreduce编程案例–流量统计按归属地输出–设计思想–控制数据分发规则–partition 13.mapreduce编程案例–流量统计安归属地输出–代码实现–自定义Partitioner的实现第五天：Hadoop-MapReduce编程案例2 01.mr编程案例–文档索引创建–输入切片–文件切片 02.mr编程案例–求分组topn的简单实现 03.mr编程案例–高效求分组topn的原理机制解析 04.mr编程案例–高效求分组topn的代码实现 05.mr编程案例–共同好友统计案例实现 06.mapreduce框架内部核心工作机制详解 07.mr编程案例–替换默认的文本输入输出组件为sequence文件输入输出组件第六天：Hadoop-Zookeeper详解 01.mapreduce编程模型–及hadoop中的具体实现框架–复习 02.mapreduce编程案例–join算法的代码实现 03.mapreduce数据倾斜–利用Combiner组件 maptask端局部聚合数据来减轻倾斜影响 04.mapreduce编程案例–数据倾斜的通用解决方案–打散倾斜的key 05.mapreduce程序在yarn上的运行过程实验观察 06.hadoop-HA机制整体解析–引入zookeeper 07.zookeeper快速上手–功能总结 08.zookeeper应用场景举例–服务器上下线动态感知–配置文件同步管理 09.zookeeper集群安装部署–自动批量启动脚本编写 10.zookeeper命令行客户端的功能测试 11.zookeeper的数据节点类别–短暂–持久–带序号 12.zookeeper的java客户端api基本功能操作示范 13.zookeeper的java客户端api的监听功能代码示范 14.zookeeper的客户端工作线程–sendThread–eventThread-守护线程 15.利用zookeeper开发分布式应用系统案例–服务端实现 16.利用zookeeper开发分布式应用系统案例–客户端实现–运行测试第七天：Hadoop-HA-Hive安装部署与HQL 01.hadoop的HA机制原理解析 02.hadoop的HA集群搭建示范 03.hadoop的HA集群的客户端编程注意点 04.hive的基本功能机制和概念 05.mysql的安装详细步骤 06.hive的安装和基本使用 07.hive 08.hive的脚本化运行使用方式 09.hive的基本语法–建表语法 10.hive的基本语法–内部表和外部表 11.hive的基本语法–CTAS建表 12.hive的基本语法–数据导入–从本地–从hdfs 第八天：Hadoop-Hive函数与HQL详解 01.hive查询语法–基本查询–条件查询–关联查询 02.hive查询语法–分组聚合–groupby查询–where过滤和having过滤的区别 03.hive查询语法–子查询 04.hive数据类型–复合类型–array数组类型的使用 05.hive数据类型–复合类型–map类型的使用 06.hive数据类型–复合类型–struct结构类型的使用 07.hive内置函数–类型转换cast–数学运算函数 08.hive内置函数–时间-日期-字符串–函数 09.hive内置函数–表生成函数–行转列explode–lateral-view 10.hive-day01-作业题第九天：Hadoop-Hbase安装部署与详解 01.hive内置函数–集合函数–条件控制函数 02.hive内置函数–窗口分析函数–row_number_over 03.hive窗口分析函数–应用场景–累积报表–用传统方法实现 04.hive窗口分析函数–累积报表–用sum-over函数实现 05.hive中如何自定义函数–json解析函数示例 06.hive中的json解析函数–json-tuple 07.日新-日活用户统计sql开发–shell脚本 08.hbase基本概念介绍–数据库–nosql数据库 09.hbase的核心特性–基于hdfs-分布式数据管理–表结构 10.hbase的整体工作机制–集群角色功能介绍–存储机制 11.hbase集群搭建–及其各种机制的观察–hdfs中的目录–zookeeper中的状态数据 12.hbase客户端读写数据时的路由流程 13.hbase的工作机制补充–regionserver数据管理–内存缓存热数据–持久化到hdfs的观察 14.hbase中判断数据是否在一个持久化文件中的机制–布隆过滤器 15.hbase的java客户端操作–表定义管理第十天：Hadoop-Flume安装部署与Hbase结合使用案例 01.hbase客户端编程DML-数据插入 02.hbase客户端编程DML–get查询数据 03.hbase客户端编程DML–范围查询–scan 04.hbase应用综合练习题 05.flume概念介绍及工作机制解释 06.flume的安装–解压即可 07.flume采集配置案例–采集目录中的新文件到HDFS中–配置详解 08.flume采集配置案例–采集文件新增内容到HDFS 09.flume采集配置案例–多级agent串联 10.hadoop离线分析项目案例–app后台数据分析整体架构-流程-说明 11.hadoop离线分析项目案例–数据预处理需求说明第十一天：Hadoop-App数据分析与日活跃用户统计 01.app数据分析–预处理程序开发 02.app数据分析–预处理程序继续改造 03.app数据分析–预处理程序的脚本开发和启动测试 04.app数据分析–日活用户统计开发 05.app数据分析–日新用户统计开发 06.app数据分析–日新用户维度报表统计第十二天：Hadoop-app-sqoop 01.flume中的sink-batchsize和channel的transactionCapacity大小之间的注意点 02.app数据统计分析案例–次日留存用户统计分析 03.app数据统计分析案例–版本升级轨迹信息抽取 04.sqoop的基本概念–安装-测试 05.利用sqoop将mysql中的数据导入hdfs和hive 06.利用sqoop将hdfs和hive中的数据导出到mysql 07.app数据统计–hive报表迁移到mysql–充分注意编码统一 08.hadoop-mapreduce编程考试题需求说明 09.java基础拾遗–类的加载和对象的构造过程 10.java基础拾遗–匿名内部类的应用–实现scala中的集合map方法 11.java基础拾遗–匿名内部类语法详解大数据24期-05-ElasticSearch-2天第一天： 01全文检索概念 02Lucene的API介绍 03Lucene的API介绍 04Lucene的API介绍和IK分词器 05Lucene的API介绍-复杂查询 06ElasticSearch简介 07ES和Solr的对比 08CentOS7的安装 09CentOS7的特殊命令 10keepalived说明 11虚拟keepalived的ip配置 12Echarts的使用 13echart读取后端的数据 14百度地图热点图的使用第二天： 01ES的简介 02ES集群安装 03ES的REST风格API 04ES的REST风格查询API 05ES的Head插件安装-1 06ES的Head插件安装-2 07ES的ik分词器插件安装 08ES的JavaAPI-1 09ES的JavaAPI-2 10ES的JavaAPI创建Mapping 11ES的Java聚合查询-1 12ES的Java聚合查询-2 13ES的SQL插件大数据24期-06-Spark安装部署到高级-10天第一天：spark-01-安装部署环境搭建 01Spark简介 02spark安装包下载 03spark集群安装-1 04spark集群安装-2 05spark高可用集群安装-1 06spark高可用集群安装-2 07提交第一个spark程序 08spark shell运行wordcount 09spark任务执行流程简介 10Yarn和spark的对比 11在idea中用scala编写WordCount 12在idea中用java编写WordCount 13在idea中用java lambda编写WordCount 14本地调试spark程序第二天：spark-02-Rdd介绍与使用 01RDD简介 02RDD介绍 03创建RDD的方式 04RDD的Transformation-1 05RDD的Transformation-2 06RDD的分区数量 07HDFS读取数据分区的数量 08mapParitionWithIndex 09RDD的aggregate方法 10RDD的AggregateByKey方法 11collect方法执行过程说明 12foldByKey方法 13foreach和foreachPartition 14作业和总结第三天：spark-03-TopN与WordCount执行过程详解 01RDD复习 02CombineByKey方法 03最受欢迎老师 04每个学科最受欢迎老师TopN-1 05每个学科最受欢迎老师TopN-2（过滤多次提交） 06每个学科最受欢迎老师TopN-3（自定义分区器） 07每个学科最受欢迎老师TopN-1（减少shuffle） 08WordCount执行过程详解-1 09WordCount执行过程详解-2 第四天：spark-04-Spark案例讲解 01回顾 02RDD的cache 03cache部分数据 04cache的补充说明 05RDD的checkpoint机制 06根据ip计算归属地的需求 07单机程序计算ip归属地 08广播变量 09广播变量的使用 10根据IP地址计算归属地实现-1 11根据IP地址计算归属地实现-2 12将数据写入到MySQL中第五天：spark-05-自定义排序与切分Stage 01内容回顾 02自定义排序-1 03自定义排序-2 04自定义排序-3 05自定义排序-4 06自定义排序-5 07JDBC RDD 08JDBC RDD使用注意事项 09Spark执行过程简介 10构建DAG 11切分Stage过程-1 12切分Stage过程-2 13切分Stage过程-3 14切分Stage过程-4 15线程池介绍 16序列化复习 17Spark整体执行流程 18SparkCore阶段总结第六天：spark-06-spark SQL简介与案例详解1 01复习 02复习 03序列化问题 04函数中引用一个Driver端的一个类的实例 05函数中引用一个Driver端的一个objec1 06在EXecutor中初始化一个object 07一个Executor中多个Task的多线程问题 08spark SQL简介~1 08spark SQL简介~2 09sparkSQL1.x案例-1~1 10sparkSQL1.x案例-2 11sparkSQL1.x案例-3 12sparkSQL2.x案例-1 13spark2.x的sql方式的wordcount 14spark2.x DataSet方式的api 第七天：spark-07-spark SQL案例详解2 01复习-01 02复习-02 03spark sql的join 04dataframe的join 06用SQL根据IP地址计算归属地 07使用广播变量实现mapsidejoin 08几何平均数说明 09自定义聚合函数 10Dataset介绍 11spark2.0的特性 12sparkSQL的JDBC数据源 13写入多种文件格式 14json数据源 15csv数据源 16parquet数据源第八天：spark-08-SparkStraming简介与kafka0.8集群安装 01sparkSQL补充 02sparkSQL的join-1 03sparkSQL的join-2 04spark整合hive 05spark整合hive 06实时计算介绍 07SparkStraming简介 08实时计算架构简介 09kafka相关概念介绍 10kafka0.8集群安装 11kafka的java api 第九天：spark-09-Kafka分区、DStream与直连方式实现 01复习0 02Kafka分区的相关知识 03sparksteaming原理简介 04DSteam简介 05第一个sparkSteaming程序 06sparkSteaming程序整合kafka 07可以更新状态累加的WordCount 08深入理解DStream 09DStream深入理解 10Receiver方式和直连方式介绍 11直连方式实现-1 12直连方式实现-2 13直连方式实现-3 第十天：spark-10-Redis与SparkSteaming 01复习 02Redis介绍 03Redis基本使用 04Redis连接池 05sparkSteaming程序计算多个指标 06sparkSteaming执行过程说明 07计算省份成交量 08sparkSteaming程序综合测试 09spark-on-yarn-01 10spark-on-yarn-02 大数据24期-07-Scala基础到高级-共5天第一天：day01-Scala简介与基本语法 01.Scala语言的特点 02.Scala SDK的安装说明 03.Windows下安装Scala SDK 04.Idea中创建一个Scala工程 05.Scala 函数编程—wordCount 06.变量定义及条件表达式 07. 回顾及补充if会返回值问题 08.循环语句for及yield关键字 09.运算符重载成方法 10.Scala中定义方法和函数 11.传值调用和传名调用第二天：参数、函数、集合、数组 01.回顾 02.可变参数 03.参数的默认值 04.高阶函数 05.部分参数应用函数 06.柯里化函数 07.偏函数 08.数组的map-flatten-flatMap-foreach操作及wordCount 09.下午回顾 10.集合的常用操作 11.Set Map 元组的使用第三天：类的成员详解 01.回顾 02.Scala中的object对象及apply方法 03.Scala中类的定义及构造器的使用 04.Scala类的构造器访问权限 05.Scala类的成员属性访问权限 06.Scala中的类的访问权限（可见性） 07.Scala中的伴生对象 08.下午回顾 09.Scala中的并行化集合 10.Scala 特质 Trait定义使用 11.Scala中混入特质的两种方式 12.Scala中得抽象类abstract 13.Scala中得final和type 14.Scala中样例类和样例对象 15.继承时的一些问题 16.Scala中得模式匹配—match case 第四天：Akka Actor介绍 01.Akka Actor介绍 01.回顾 02.Actor工作机制 03.Actor与Actor之间传递消息机制 04.案例–HelloActor 05.龙哥大战峰哥—乒乓球—Actor 06.edu智能机器人答疑—服务端和客户端交互 07.服务端客户端消息传递详解 08.Spark Master和worker通信过程概述第五天：Spark底层通信与Scala隐式 01.回顾 02.Spark底层通信—Worker向Master注册自己 03.Spark底层通信—Master存储Worker注册过来的数据 04.Spark底层通信—Woker启动一个调度器定期向master发送心跳 05.Spark底层通信—Master收到心跳信息后更新心跳时间并删除超时worker 06.启动Master和worker本机测试 07.master worker打包部署到linux多态服务测试 08.Scala中的隐式参数 09.Scala中的隐式的歧义性 10.Scala中的隐式类型转换—File—RichFile 11.Scala中的隐式类 12.Scala中的泛型 13.Java中的Comparable–Comparator和Scala中的Ordered–Ordering 14.Scala中的上界–upper bounds 15.Scala中的视图界定–view bounds 16.Scala中的上下文界定–context bounds 17.上界下界的图解说明大数据24期-共享单车项目-8天第一天：共享单车项目-1-项目简介微信小程序 01kafka集群问题 02项目介绍-1 03项目介绍-2 04项目涉及的技术 05微信小程序演示 06创建微信小程序 07微信小程序显示地图 08微信小程序添加事件 09后台程序说明 10SpringBoot简介 11编写SpringBoot单车后台web项目 12后台web项目和微信小程序联调第二天：共享单车项目-2-Mongodb统计UV-PV 01mongo简介 02mongo的安装 03设置mongo的用户名和密码 04mongo的基本操作 05mongodb的基本操作 06后台管理页面 07向mongo中记录log数据 08统计pv和uv指标第三天：共享单车项目-3-Nginx负载均衡 01项目总体架构 02nginx的简介和安装 03nginx配置负载均衡 04nginx安装kafka插件 05小程序对接nginx-kafka 第四天：共享单车项目-4-Flume与Kafka 01flume知识回顾 02自定义可记录偏移量的TailFileSouce-1 03自定义可记录偏移量的TailFileSouce-2 04自定义可记录偏移量的TailFileSouce-3 05KafkaChannel介绍 06KafkaChannel的使用方式 07KafkaChannel的具体使用 08自定义*** 09更好用的TailDirSouce 第五天：共享单车项目-5-短信验证与充值业务 01flume问题回顾 02共享单车业务流程介绍 03短信验证业务流程 04短信验证代码实现 05注册交押金身份认证代码实现 06充值业务实现 07短信代码缺少依赖解决 08腾讯地图短信api 09记录充值行为日志第六天：共享单车项目-6-Flume与Kafka充值、短信指标 01flume数据采集架构 02将kafka中的数据同步到hdfs中 03充值相关指标介绍 04活动参与相关指标第七天：共享单车项目-7-查找附近的单车实现与Redis集群部署 01springboot的mongodb相关注解 02springboot的mongodb的geo注解使用 03查找附近的单车实现-1 04查找附近的单车实现-2 05查找附近的单车实现-3 06redis集群架构简介 07redis集群配置-1 08redis集群配置-2 09redis集群测试第八天：共享单车项目-8-报修与骑行 01报修和骑行模块 02mongodb集群介绍 03mongodb分片和副本集介绍 04mongodb集群安装-1 05mongodb集群安装-2 05spark整合mongodb集群 06springboot整合mongodb集群 07mycat介绍 08mycat安装-1 09mycat安装-2 10指标说明和作业

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推荐系统架构设计项目课程大数据精华应用实战课程-大型电商推荐系统项目实战

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

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跟风舞烟学大数据可视化－Echarts从入门到上手实战视频教程

《跟风舞烟学大数据可视化－Echarts从入门到上手实战视频教程》70学时课时量，360度全方位，无死角的课程设计，让你通透Echarts可视化技术，只要你了解一点基本的Html,CSS,JavaScript，结合讲师丰富而专业的教学经验，深入浅出的让你就快速掌握Echarts，不仅仅是Echarts脚本，更侧重于可视化，课程不仅讲到的Echarts技术，更对可视化进行全方位解读（什么是可视化，可视化的最佳实践与误区等），将可视化理论与实践解合，项目案例最后压轴，让理论回归实践，我们不仅仅是案例的代码讲解，演示，更侧于数据结构的分析、业务需求的分析及手把手教你如何阅读官方文档API及示例代码的剖析，让你不但知其然，还知其所以然，我们教学使的是Echarts3.x的最新版本，javazx.com 同时兼顾Echarts2.0,让你即把握住该项技术的未来趋势，又能快速把所学应用到现在的工作中。模块一、大数据可视化技术：可视化技术概述与Echarts入门 1.课程目标 2.数据可视化概述 3.什么是数据可视化？ 4.经典可视化案例 5.大数据可视化的价值 6.数据可视化工具、案例、书籍 7.Echarts概述 8.Echarts特性介绍 9.如何快速上手开发一个Echarts可视化图表 10.如何阅读Echarts官方文档 11.Echarts学习必备基础知识 12.Echarts3.x与Echarts2.x的区别 13.Echarts基础架构与常见名词术语 14.Echarts标准开发模板 javazx.com 15.Echarts 柱状图（bar）详解 16.授人以渔01_Echarts 配置项查看技巧 17.Echarts 拆线图（line）详解_基本配置 18.Echarts 拆线图（line）详解_动态数据展示 19.授人以渔02_定制输出数据视图（dataView）的内容 20.授人以渔03_利用百度图说实现Echarts的可视化配置 M. _/ V+ b0 r” b. M& i9 ? 模块二、大数据可视化技术：Echarts图表详解 1.授人以渔04_Echarts图表标准配置图示技巧 2.饼图（pie）详解_标准饼图 3.小技巧01_辅助线的作用及Echart3.x与2.x中的区别 4.小技巧02_托动自动计算（calculable）功能实现及Echart3.x与2.x中的区别 5.饼图（pie）高级_环形图 6.饼图（pie）高级_嵌套环形图 8.散点图（scatter）高级_提示信息及坐标轴的自定义 9.气泡图（bubble）详解 10.雷达图（radar）详解 11.地图（map）详解 12.漏斗图（funnel）详解 13.词云（wordCloud）详解 14.仪表盘（gauge）详解_基础配置 15.仪表盘（gauge）详解_多仪表盘高级配置 16.十大常见图表_小结 : G- [$ c+ G1 B3 m0 [ 模块三、大数据可视化技术：Echarts高级与综合案例实战 1.Echarts图表高级_混搭折线与柱状图+双轴 01 2.Echarts图表高级_混搭折线与柱状图+双轴 02 3.Echarts图表高级_多图表联动 4.Echarts图表高级_如何自定义并动态切换主题 5.Echarts图表高级_Echarts异步数据加载 6.Echarts图表高级_Echarts异步数据加载并显示Loading动画进度 7.Echarts图表高级_Echarts数据动态更新 8.Echarts图表高级_Echarts事件与行为概述 9.Echarts图表高级_Echarts事件与行为_鼠标事件处理 10.Echarts图表高级_Echarts事件与行为_鼠标点击位置判断及技巧 11.Echarts图表高级_Echarts事件与行为_点击事件+异步获取数据明细 12.Echarts图表高级_Echarts事件与行为_动态图表联动（事件驱动） 13.Echarts图表高级_Echarts事件与行为_组件交互行为事件 14.Echarts图表高级_小结 15.北上广最佳前10航行路线图_案例分析 16.北上广最佳前10航行路线图_代码实现01 17.北上广最佳前10航行路线图_代码实现02 18.北上广最佳前10航行路线图_代码实现03 19.北上广最佳前10航行路线图_代码实现04 20.北上广最佳前10航行路线图_重构实现数据动态异常加载_思路分析 21.北上广最佳前10航行路线图_重构实现数据动态异常加载_代码实现 22.豆瓣最新热映电影排名分析_案例分析 23.豆瓣最新热映电影排名分析_豆瓣API简介&案例思路分析 24.豆瓣最新热映电影排名分析_框架代码实现剖析 25.豆瓣最新热映电影排名分析_实现异步跨域获取数据并本地缓存 26.豆瓣最新热映电影排名分析_三种类型图形堆叠技巧实现 27.豆瓣最新热映电影排名分析_电影海报显示功能的实现 28.豆瓣最新热映电影排名分析_点击查看电影明细 29.图表适用场景概述 30.图表适用场景_柱状图、条形图、拆线图、饼图 31.图表适用场景_地图、雷达图、漏斗图、词云、散点图、双轴图 32.数据可视化方法 33.数据可视化误区 34.课程总结

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大数据Spark基础视频教程与hadoop生态圈视频教程

《大数据Spark基础视频教程与hadoop生态圈视频教程》千峰大数据Spark基础视频教程与hadoop生态圈视频教程视频教程目录： ├─千锋大数据教程：Spark基础及源码分析 │ ├─01.Scala语言环境安装、Scala的基本语法 │ │ 1、认识scala-1.mp4 │ │ 2、安装开发环境-1.mp4 │ │ 3、scala Shell、用idea创建maven项目-1.mp4 │ │ 4、配置maven本地仓库、导入切换项目等其它配置-1.mp4 │ │ 5、变量的声明-1.mp4 │ │ 6、scala的7种值类型和条件表达式-1.mp4 │ │ 7、for循环-1.mp4 │ │ 8、方法和函数的声明以及方法转换成函数-1.mp4 │ │ 9、数组-1.mp4 │ │ 10、映射-1.mp4 │ │ 11、元组-1.mp4 │ │ 12、集合之seq-1.mp4 │ │ 13、集合之set-1.mp4 │ │ 14、集合之map-1.mp4 │ │ │ ├─02.常用方法练习 │ │ 1、lazy关键字-1.mp4 │ │ 2、函数式编程练习之常用方法-1.mp4 │ │ 3、函数式编程之reduce-1.mp4 │ │ 4、函数式编程之fold-1.mp4 │ │ 5、函数式编程之aggregate-1.mp4 │ │ 6、函数式编程之交并差集-1.mp4 │ │ 7、scala实现wordcount-1.mp4 │ │ │ ├─03.面向对象、模式匹配 │ │ 01、创建类、属性-1.mp4 │ │ 02、构造器、辅助构造器-1.mp4 │ │ 03、单例对象-1.mp4 │ │ 04、伴生对象-1.mp4 │ │ 05、apply和unapply方法-1.mp4 │ │ 06、private关键字-1.mp4 │ │ 07、特质、抽象类、继承、重写、实现等-1.mp4 │ │ 08、模式匹配之匹配字符串-1.mp4 │ │ 09、模式匹配之匹配类型-1.mp4 │ │ 10、模式匹配之匹配数组、元组、集合-1.mp4 │ │ 11、模式匹配之样例类-1.mp4 │ │ 12、模式匹配之偏函数-1.mp4 │ │ │ ├─04.Actor、柯里化、隐式转换 │ │ 01、作为值的函数-1.mp4 │ │ 02、柯里化概念及声明方式-1.mp4 │ │ 03、柯里化练习-1.mp4 │ │ 04、隐式转换和隐式参数-1.mp4 │ │ 05、隐式转换练习1-1.mp4 │ │ 06、隐式转换练习2-1.mp4 │ │ 07、泛型-1.mp4 │ │ 08、upperbound-1.mp4 │ │ 09、viewbound-1.mp4 │ │ 10、contextbound-1.mp4 │ │ │ ├─05.泛型、Akka │ │ 1、actor概念-1.mp4 │ │ 2、actor实例之创建actor-1.mp4 │ │ 3、actor实例之消息的接收与发送（异步没有返回值）-1.mp4 │ │ 4、actor实例之消息的接收与发送（同步有返回值）-1.mp4 │ │ 5、actor实例之消息的接收与发送（异步有返回值）-1.mp4 │ │ 6、actor实例之并行编程思想实现单词计数-1.mp4 │ │ 7、akka简介-1.mp4 │ │ 8、akka案例需求分析-1.mp4 │ │ 9、akka案例代码分析-1.mp4 │ │ │ ├─06.Spark集群安装、Spark任务提交、Spark实现WordCount并上传任务 │ │ 1、spark简介-1.mp4 │ │ 2、spark集群搭建、启动-1.mp4 │ │ 3、spark Shell.启动和提交任务-1.mp4 │ │ 4、spark Wordcount-1.mp4 │ │ 5、上传并执行任务-1.mp4 │ │ │ ├─07.RDD的基本概念、常用算子练习 │ │ 1、rdd的概念-1.mp4 │ │ 2、生成rdd的两种方式-1.mp4 │ │ 3、两种类型的算子：transformation和action-1.mp4 │ │ 4、常用算子练习1-1.mp4 │ │ 5、常用算子练习2-1.mp4 │ │ │ ├─08.案例练习 │ │ 1、案例需求-求用户在某基站停留的时间-1.mp4 │ │ 2、案例实现-求用户在某基站停留的时间-1.mp4 │ │ 3、案例实现-求用户访问学科的子网页top3-1.mp4 │ │ 4、案例实现-求用户访问学科的子网页top3-chache、自定义分区器-1.mp4 │ │ │ ├─09.Spark集群启动流程和任务提交流程、案例练习 │ │ 1、spark集群启动流程-1.mp4 │ │ 2、spark任务提交流程-1.mp4 │ │ 3、wordcount中创建了那些rdd-1.mp4 │ │ 4、案例分析实现-按照ip统计区域访问量-1.mp4 │ │ │ ├─10.RDD的依赖关系、Stage划分、任务的生成、自定义排序 │ │ 1、rdd之间的依赖关系-1.mp4 │ │ 2、dag的生成和stage的划分-1.mp4 │ │ 3、webui观察stage划分和任务的生成-1.mp4 │ │ 4、自定义二次排序-1.mp4 │ │ │ ├─11.Day11 Checkpoint、SparkSQL、Hive-On-Spark │ │ 1、checkpoint-1.mp4 │ │ 2、sparksql介绍-1.mp4 │ │ 3、创建dataframe-1.mp4 │ │ 4、dataframe常用操作-dsl风格语法-1.mp4 │ │ 5、dataframe常用操作-sql风格语法-1.mp4 │ │ 6、通过反射推断schema-1.mp4 │ │ 7、通过structtype直接指定schema-1.mp4 │ │ 8、hive-on-spark-1.mp4 │ │ │ ├─12.SparkStreaming、窗口操作、Spark-On-Yarn │ │ 1、sparkstreaming简介-1.mp4 │ │ 2、实例分析：sparkstreaming获取netcat产生的数据进行实时分析-1.mp4 │ │ 3、sparkstreaming实现按批次累加-1.mp4 │ │ 4、窗口函数概念及使用场景-1.mp4 │ │ 5、窗口函数实现wordcount-1.mp4 │ │ 6、spark-on-yarn-1.mp4 │ │ 7、补充：sparkstreaming依赖-1.mp4 │ │ │ └─13.源码分析：Spark启动流程、Stage划分、任务生成、任务提交流程 │ 1、关于查看源码的一些介绍-1.mp4 │ 2、导入源码-1.mp4 │ 3、集群启动流程-master类-1.mp4 │ 4、集群启动流程-worker类-1.mp4 │ 5、sparksubmit提交任务-1.mp4 │ 6、sparkcontext-1.mp4 │ 7、创建driveractor和clientactor的过程-1.mp4 │ 8、clientactor向master注册任务信息过程-1.mp4 │ 9、任务调度的两种方式及master通知worker启动executor的过程-1.mp4 │ 10、executor向driveractor反向注册的过程-1.mp4 │ 11、rdd生成和stage划分-1.mp4 │ 12、生成任务并提交-1.mp4 │ 13、task任务执行流程-1.mp4 │ 14、总结-任务生成及提交流程-1.mp4 │ └─千锋大数据课程：hadoop生态圈视频教程 ├─第1章 linux基础和shell脚本 │ ├─Day01：linux介绍和环境搭建 │ │ 01 千锋大数据-1.mp4 │ │ 02 Linux概念介绍-1.mp4 │ │ 03 Vmware安装虚拟机创建linux操作系统安装-1.mp4 │ │ 04 Linux的目录结连接网络模式配置网络-1.mp4 │ │ │ ├─Day02：linux相关命令介绍1 │ │ 01 帮助命令终端管理工具安装-1.mp4 │ │ 02 Linux的系统级别命令（上）-1.mp4 │ │ 03 Linux的系统级别命令（下）-1.mp4 │ │ 04 Linux中磁盘相关简单操作-1.mp4 │ │ 05 Linux中用户和组操作-1.mp4 │ │ │ ├─Day03：linux相关命令介绍 │ │ 01 文件创建-1.mp4 │ │ 02 Linux中的文件操作02-1.mp4 │ │ │ ├─Day04：linux系统下软件安装 │ │ 01 Linux中的打包解包、查找、别名设置-1.mp4 │ │ 02 特殊符号、防火墙启停、sudoer的配置-1.mp4 │ │ 03 Linux中二进制包安装(linux中jdk的安装)-1.mp4 │ │ 04 Linux的rpm的介绍和安装-1.mp4 │ │ 05 Linux连接公网-1.mp4 │ │ 06 在线yum源安装-1.mp4 │ │ 07 Linux本地yum源的自作-1.mp4 │ │ 08 源码安装和nginx的安装-1.mp4 │ │ │ └─Day05：shell编程 │ 01 Shell介绍和变量-1.mp4 │ 02 Shell中的字符串-1.mp4 │ 03 Shell中的数组和注释-1.mp4 │ 04 Shell中的运算符-1.mp4 │ 05 Shell中的ifelse-1.mp4 │ 06 Shell中的循环、casein、continue、break-1.mp4 │ 07 Shell中的方法-1.mp4 │ 08 Shell中的文件引入-1.mp4 │ 09 Shell中脚本的调试-1.mp4 │ ├─第2章 hadoop、hdfs、zookeeper和hadoop的高可用 │ ├─Day06：hadoop的简介和单机版安装 │ │ 01 Hadoop的简单介绍-1.mp4 │ │ 02 Hadoop 单机版安装及应用-1.mp4 │ │ │ ├─Day07：hdfs的理论讲解 │ │ 01 Hdfs的相关内容介绍-1.mp4 │ │ 02 Hdfs的文件读写流程-1.mp4 │ │ │ ├─Day08：yarn的理论讲解 │ │ 01 Yarn概念的讲解-1.mp4 │ │ 02 Yarn的流程介绍-1.mp4 │ │ │ ├─Day09：hadoop的伪分布式和分布式搭建 │ │ 01 克隆虚拟机1-1.mp4 │ │ 02 克隆服务器2-1.mp4 │ │ 03 Hadoop的集群配置01-1.mp4 │ │ 04 Hadoop的集群配置02-1.mp4 │ │ 05 Hadoop集群的启动和测试-1.mp4 │ │ 06 Ssh免登陆配置-1.mp4 │ │ │ ├─Day10：hdfs的shell命令和hdfs api01 │ │ 01 hdfs的常用shell.mp4 │ │ 02 Maven的安装-1.mp4 │ │ 03 Java读取hdfs的文件-1.mp4 │ │ │ ├─Day11：hdfs的api02和rpc │ │ 01 Java操作hdfs文件系统-1.mp4 │ │ 02 Rpc协议介绍-1.mp4 │ │ 03 Rpc的案例-1.mp4 │ │ │ ├─Day12：zookeeper的讲解 │ │ 01 Zookeeper的基本概念-1.mp4 │ │ 02 Zookeeper集群的搭建-1.mp4 │ │ 03 Zookeeper的shell命令-1.mp4 │ │ │ └─Day13：hadoop的高可用 │ 01 Hdfs的ha的介绍-1.mp4 │ 02 Hdfs的ha配置-1.mp4 │ 03 Hdfs的ha的测试-1.mp4 │ 04 Yarn的ha配置和测试-1.mp4 │ ├─第3章分布式并行离线计算框架Mapreduce │ ├─Day14：mr的理论讲解和wordcount案例 │ │ 01 Mapreduce的相关概念的介绍-1.mp4 │ │ 02 Wordcount框架搭建-1.mp4 │ │ 03 Wordcount的map和reduce函数的实现-1.mp4 │ │ 04 Wordcount的驱动类的编写-1.mp4 │ │ 05 Wordcount的测试-1.mp4 │ │ │ ├─Day15：mr的基本数学运算和awk脚本案例比较 │ │ 01 Mapreduce的数学运算案例-1.mp4 │ │ 02 Awk和mapreduce的处理方式比较-1.mp4 │ │ │ ├─Day16：shuffle概念及图详解、partitioner、倒排索引案例 │ │ 01 Shuffle的概念介绍-1.mp4 │ │ 02 Shuffle的细节图描述-1.mp4 │ │ 03 分区案例-1.mp4 │ │ 04 倒排索引案例-1.mp4 │ │ │ ├─Day17：mapreduce的自定义数据类型、top-N、二次排序、多表连接案例 │ │ 01 Mr中自定义数据类型-1.mp4 │ │ 02 Mr中的top-n-1.mp4 │ │ 03 Mr的二次排序-1.mp4 │ │ 04 多表的join连接1-1.mp4 │ │ 05 多表的join连接2-1.mp4 │ │ │ ├─Day18：mapreduce中的老版本API案例和多个job依赖执行案例 │ │ 01 Mr中的依赖执行-1.mp4 │ │ 02 Mr的老版本的api-1.mp4 │ │ │ └─Day19：mapreduce中的参数传递和压缩案例 │ 01 Mr参数传递-1.mp4 │ 02 Mr中的压缩-1.mp4 │ javazx.com └─第4章数据仓库工具hive ├─Day20：hive的概念介绍、安装和基本命令的使用 │ 01 Hive的概念介绍-1.mp4 │ 02 Hive的安装-1.mp4 │ 03 Hive的基本命令-1.mp4 │ ├─Day21：hive的join 、sort by 、union等进阶查询 │ 01 Hive的join相关的查询-1.mp4 │ 02 Hive的sort、union等查询-1.mp4 │ ├─Day22： hive的分区概念、分区表创建、分区信息修改、动态分区案例 │ 01 Hive分区表创建-1.mp4 │ 02 Hive的分区02-1.mp4 │ ├─Day23：hive的基础数据类型、复杂数据类型、常用内部函数、排名函数案例 │ 01 Hive的基础数据类型和复杂数据类型-1.mp4 │ 02 Hive的常用内部函数和排名函数-1.mp4 │ ├─Day24：hive的udf概念和udf的案例编写 │ 01 Hive的内部函数入门-1.mp4 │ 02 Hive的udf的使用-1.mp4 │ ├─Day25：hive的数据文件存储格式、serde、索引、视图、优化(explain、job数量、数据倾斜) │ 01 Hive文件的存储格式-1.mp4 │ 02 Hive的serde的记录格式-1.mp4 │ 03 Hive的索引-1.mp4 │ 04 Hive的视图-1.mp4 │ 05 Hive的执行方式-1.mp4 │ 06 Hive的远程模式-1.mp4 │ 07 Hive的优化explain的查询、job个数控制等-1.mp4 │ └─Day26：sqoop介绍、安装、语句 01 Sqoop的概念及安装-1.mkv 02 Sqoop的语句01-1.mp4 03 Sqoop使用query导入和export导出-1.mp4

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11-16 03:27

W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统

资源内容： W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统 |____78-课程总结 |____78.9课程总结（一）.mp4 |____78.8课程大纲（二）.mp4 |____78.7课程大纲（一）.mp4 |____78.6课程复习.mp4 |____78.5RNN诗人.mp4 |____78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4 |____78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4 |____78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4 |____78.1开场.mp4 |____78.10课程总结（二）.mp4 |____77-学习其他主题 |____77.9程序讲解（二）.mp4 |____77.8程序讲解（一）.mp4 |____77.7学习（四）.mp4 |____77.6学习（三）.mp4 |____77.5学习（二）.mp4 |____77.4学习（一）.mp4 |____77.3玻尔兹曼机.mp4 |____77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4 |____77.10程序讲解（三）.mp4 |____77.1.mp4 |____76-漫谈人工智能创业 |____76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4 |____76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4 |____76.7人工智能创业中的商业思维.mp4 |____76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4 |____76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4 |____76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4 |____76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4 |____76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4 |____76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4 |____76.17关于Entrepreneurship.mp4 |____76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4 |____76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4 |____76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4 |____76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4 |____76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4 |____76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4 |____76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4 |____75-RNN及LSTM |____75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4 |____75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4 |____75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4 |____75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4 |____75.5Fix point、Train Chaos.mp4 |____75.4A dance between fix points.mp4 |____75.3A simple enough case.mp4 |____75.2RNN—序列处理器（二）.mp4 |____75.1RNN—序列处理器（一）.mp4 |____75.18LSTM Text Generation（三）.mp4 |____75.17LSTM Text Generation（二）.mp4 |____75.16LSTM Text Generation（一）.mp4 |____75.15Encoder Decoder Structure.mp4 |____75.14词向量、Deep RNN.mp4 |____75.13LSTM、Use Examples.mp4 |____75.12LSTM.mp4 |____75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4 |____75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4 |____74-复杂网络上的物理传输过程 |____74.9一些传播动力学模型（六）.mp4 |____74.8一些传播动力学模型（五）.mp4 |____74.7一些传播动力学模型（四）.mp4 |____74.6一些传播动力学模型（三）.mp4 |____74.5一些传播动力学模型（二）.mp4 |____74.4一些传播动力学模型（一）.mp4 |____74.3四种网络模型.mp4 |____74.2常用的统计描述物理量.mp4 |____74.1一些基本概念.mp4 |____74.16Combining complex networks and data mining.mp4 |____74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4 |____74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4 |____74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4 |____74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4 |____74.11一些传播动力学模型（八）.mp4 |____74.10一些传播动力学模型（七）.mp4 |____73-自然语言处理导入 |____73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4 |____73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4 |____73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4 |____73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4 |____73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4 |____73.4知识库构建、问答系统.mp4 |____73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4 |____73.2中文分词、依存文法分析.mp4 |____73.1中文分词.mp4 |____72-线动力学系统（下） |____72.4RNN及.mp4 |____72.3RNN.mp4 |____72.2自然语言处理（二）.mp4 |____72.1自然语言处理（一）.mp4 |____71-线动力学系统（上） |____71.9Bifurcation（六）.mp4 |____71.8Bifurcation（五）.mp4 |____71.7Bifurcation（四）.mp4 |____71.6Bifurcation（三）.mp4 |____71.5Bifurcation（二）.mp4 |____71.4Bifurcation（一）.mp4 |____71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4 |____71.2线动力学系统（二）.mp4 |____71.20混沌（十一）.mp4 |____71.1线动力学系统（一）.mp4 |____71.19混沌（十）.mp4 |____71.18混沌（九）.mp4 |____71.17混沌（八）.mp4 |____71.16混沌（七）.mp4 |____71.15混沌（六）.mp4 |____71.14混沌（五）.mp4 |____71.13混沌（四）.mp4 |____71.12混沌（三）.mp4 |____71.11混沌（二）.mp4 |____71.10混沌（一）.mp4 |____70-最新回放 |____0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4 |____0822 CNN RNN回顾非线性动力学引入.mp4 |____70-Value Iteration Networks |____70.4总结及答疑.mp4 |____70.3Grid—world Domain.mp4 |____70.2Value Iteration.mp4 |____70.1Background&Motivation.mp4 |____69-模型可视化工程管理 |____69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4 |____69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4 |____69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4 |____69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4 |____69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4 |____69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4 |____69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4 |____69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4 |____69.1课程简介.mp4 |____69.18Superset补充及总结.mp4 |____69.17Superset补充.mp4 |____69.16ELK补充.mp4 |____69.15Dashboard补充.mp4 |____69.14极速Bi系统—superset.mp4 |____69.13日志管理系统—ELK.mp4 |____69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4 |____69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4 |____69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4 |____68-机器学习的方法 |____68.9输出是最好的学习（一）.mp4 |____68.8铁哥答疑（二）.mp4 |____68.7铁哥答疑（一）.mp4 |____68.6视频学习资源及做思维导图.mp4 |____68.5碎片化时间学习及书籍.mp4 |____68.4综述式文章举例（二）.mp4 |____68.3综述式文章举例（一）.mp4 |____68.2阅读论文.mp4 |____68.1为什么要讲学习方法.mp4 |____68.15案例（五）.mp4 |____68.14案例（四）.mp4 |____68.13案例（三）.mp4 |____68.12案例（二）.mp4 |____68.11案例（一）.mp4 |____68.10输出是最好的学习（二）.mp4 |____67-自然启发算法 |____67.9进化相关的算法（四）.mp4 |____67.8进化相关的算法（三）.mp4 |____67.7进化相关的算法（二）.mp4 |____67.6进化相关的算法（一）.mp4 |____67.5模拟退火算法（二）.mp4 |____67.4模拟退火算法（一）.mp4 |____67.3概括（二）.mp4 |____67.2概括（一）.mp4 |____67.1课程回顾及答疑.mp4 |____67.16答疑.mp4 |____67.15更多的类似的算法（二）.mp4 |____67.14更多的类似的算法（一）.mp4 |____67.13遗传算法和PSO的比较.mp4 |____67.12粒子群算法（三）.mp4 |____67.11粒子群算法（二）.mp4 |____67.10粒子群算法（一）.mp4 |____66-广泛出现的幂律分布 |____66.9总结.mp4 |____66.8启示（二）.mp4 |____66.7启示（一）.mp4 |____66.6城市、商业（二）.mp4 |____66.5城市、商业（一）.mp4 |____66.4界（四）.mp4 |____66.3界（三）.mp4 |____66.2界（二）.mp4 |____66.1界（一）.mp4 |____65-金融市场的复杂性 |____65.9Classical Benchmarks（四）.mp4 |____65.8Classical Benchmarks（三）.mp4 |____65.7Classical Benchmarks（二）.mp4 |____65.6Classical Benchmarks（一）.mp4 |____65.5导论（五）.mp4 |____65.4导论（四）.mp4 |____65.3导论（三）.mp4 |____65.2导论（二）.mp4 |____65.1导论（一）.mp4 |____65.19总结.mp4 |____65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4 |____65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4 |____65.16Endogenous Risk（六）.mp4 |____65.15Endogenous Risk（五）.mp4 |____65.14Endogenous Risk（四）.mp4 |____65.13Endogenous Risk（三）.mp4 |____65.12Endogenous Risk（二）.mp4 |____65.11Endogenous Risk（一）.mp4 |____65.10Classical Benchmarks（五）.mp4 |____64-用伊辛模型理解复杂系统 |____64.9（空间中的）投票模型.mp4 |____64.8正问题和反问题.mp4 |____64.7Critical Exponents.mp4 |____64.6相变和临界现象.mp4 |____64.5Ising Model(2D).mp4 |____64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4 |____64.3伊辛模型（二）.mp4 |____64.2伊辛模型（一）.mp4 |____64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4 |____64.19答疑.mp4 |____64.18总结.mp4 |____64.17深度学习与重正化群（二）.mp4 |____64.16深度学习与重正化群（一）.mp4 |____64.15限制Boltzmann机.mp4 |____64.14Hopfield神经网络.mp4 |____64.13自旋玻璃.mp4 |____64.12集体运动Vicsek模型.mp4 |____64.11观念动力学.mp4 |____64.10（网络中的）投票模型.mp4 |____63-ABM简介及金融市场建模 |____63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4 |____63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4 |____63.7经典经济学如何给市场建模.mp4 |____63.6ABM为经济系统建模.mp4 |____63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4 |____63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4 |____63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4 |____63.2系统与系统建模.mp4 |____63.1课程介绍.mp4 |____63.18ABM的特点.mp4 |____63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4 |____63.16学习模型.mp4 |____63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4 |____63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4 |____63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4 |____63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4 |____63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4 |____63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4 |____62-复杂网络简介 |____62.7Algorithms（二）.mp4 |____62.6Algorithms（一）.mp4 |____62.5Models（二）.mp4 |____62.4Models（一）.mp4 |____62.3BasicConcepts（二）.mp4 |____62.2BasicConcepts（一）.mp4 |____62.1Networks in real worlds.mp4 |____61-统计物理专题（二） |____61.5配分函数Z.mp4 |____61.4Boltzmann分布.mp4 |____61.3信息熵（二）.mp4 |____61.2信息熵（一）.mp4 |____61.1神奇公式.mp4.mp4 |____60-统计物理专题（一） |____60.9.mp4 |____60.8温度的本质（二）.mp4 |____60.7温度的本质（一）.mp4 |____60.6再造整个世界（二）.mp4 |____60.5再造整个世界（一）.mp4 |____60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4 |____60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4 |____60.2统计物理的开端（二）.mp4 |____60.1统计物理的开端(一).mp4 |____60.13 四大热力学势（二）.mp4 |____60.12四大热力学势（一）.mp4 |____60.11化学势.mp4 |____60.10证明理想气体方程.mp4 |____59-区块链一场革命 |____59.4以太坊简介及ICO.mp4 |____59.3比特币（三）.mp4 |____59.2比特币（二）.mp4 |____59.1比特币（一）.mp4 |____58-订单流模型 |____58.9订单流数据分析（五）.mp4 |____58.8订单流数据分析（四）.mp4 |____58.7订单流数据分析（三）.mp4 |____58.6订单流数据分析（二）.mp4 |____58.5订单流数据分析（一）.mp4 |____58.4点过程基础（三）.mp4 |____58.3点过程基础（二）.mp4 |____58.2点过程基础（一）.mp4 |____58.1交易.mp4 |____57-线动力学 |____57.6Poincare引理.mp4 |____57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4 |____57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4 |____57.2线动力系统.mp4 |____57.1非线动力学.mp4 |____56-网络 |____56.7RNN.mp4 |____56.6感受野.mp4 |____56.5数字识别（二）.mp4 |____56.4数字识别（一）.mp4 |____56.3Pooling.mp4 |____56.2卷积的三大特点.mp4 |____56.1卷积的本质.mp4 |____55-人工智能与设计 |____55.9人工智能（二）.mp4 |____55.8人工智能（一）.mp4 |____55.7人的智能的特点（三）.mp4 |____55.6人的智能的特点（二）.mp4 |____55.5人的智能的特点（一）.mp4 |____55.4人的智能（二）.mp4 |____55.3人的智能（一）.mp4 |____55.2已有人工智的设计应用.mp4 |____55.1智能存在的意义是什么.mp4 |____55.10使用人工智能的方式.mp4 |____54-Pig和Spark巩固 |____54.9Spark巩固（四）.mp4 |____54.8Spark巩固（三）.mp4 |____54.7Spark巩固（二）.mp4 |____54.6Spark巩固（一）.mp4 |____54.5Pig巩固（五）.mp4 |____54.4Pig巩固（四）.mp4 |____54.3Pig巩固（三）.mp4 |____54.2Pig巩固（二）.mp4 |____54.1Pig巩固（一）.mp4 |____54.10Spark巩固（五）.mp4 |____53-个化推荐算法 |____53.9算法评估和迭代.mp4 |____53.8建模step by step（三）.mp4 |____53.7建模step by step（二）.mp4 |____53.6建模step by step（一）.mp4 |____53.5推荐算法的演进（四）.mp4 |____53.4推荐算法的演进（三）.mp4 |____53.3推荐算法的演进（二）.mp4 |____53.2推荐算法的演进（一）.mp4 |____53.1个化推荐的发展.mp4 |____53.10工程望.mp4 |____52-计算机视觉深度学习入门工具篇 |____52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4 |____52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4 |____52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4 |____51-计算机视觉深度学习入门数据篇 |____51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4 |____51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4 |____51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4 |____51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4 |____50-计算机视觉学习入门优化篇 |____50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4 |____50.5优化器和多机并行.mp4 |____50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4 |____50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4 |____50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4 |____50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4 |____49-计算机视觉深度学习入门结构篇 |____49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4 |____49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4 |____49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4 |____49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4 |____49.5特征如何组织（四）.mp4 |____49.4特征如何组织（三）.mp4 |____49.3特征如何组织（二）.mp4 |____49.2特征如何组织（一）.mp4 |____49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4 |____49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4 |____49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4 |____49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4 |____49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4 |____48-计算机视觉深度学习入门目的篇 |____48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4 |____48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4 |____48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4 |____48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4 |____48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4 |____48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4 |____48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4 |____47-人工智能金融应用 |____47.8机器学习方法（四）.mp4 |____47.7机器学习方法（三）.mp4 |____47.6机器学习方法（二）.mp4 |____47.5机器学习方法（一）.mp4 |____47.4人工智能金融应用（四）.mp4 |____47.3人工智能金融应用（三）.mp4 |____47.2人工智能金融应用（二）.mp4 |____47.1人工智能金融应用（一）.mp4 |____46-时间序列预测 |____46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4 |____46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4 |____46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4 |____46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4 |____46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4 |____46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4 |____46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4 |____46.2时间序列预测概述（二）.mp4 |____46.1时间序列预测概述（一）.mp4 |____46.13课程答疑.mp4 |____46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4 |____46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4 |____46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4 |____45-网络基础与卷积网络 |____45.网络（五）.mp4 |____45.9网络（九）.mp4 |____45.8网络（八）.mp4 |____45.7网络（七）.mp4 |____45.6网络（六）.mp4 |____45.4网络（四）.mp4 |____45.3网络（三）.mp4 |____45.2网络（二）.mp4 |____45.1网络（一）.mp4 |____45.13卷积（二）.mp4 |____45.12卷积（一）.mp4 |____45.11图像处理基础.mp4 |____45.10网络（十）.mp4 |____44-监督学习－分类 |____44.9模型训练与选择（一）.mp4 |____44.8数据探索（六）.mp4 |____44.7数据探索（五）.mp4 |____44.6数据探索（四）.mp4 |____44.5数据探索（三）.mp4 |____44.4数据探索（二）.mp4 |____44.3数据探索（一）.mp4 |____44.2模型评估标准和案例分析.mp4 |____44.1常用的分类算法.mp4 |____44.14地震数据可视化过程（二）.mp4 |____44.13地震数据可视化过程（一）.mp4 |____44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4 |____44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4 |____44.10模型训练与选择（二）.mp4 |____43-监督学习－回归 |____43.9案例分析（四）.mp4 |____43.8案例分析（三）.mp4 |____43.7案例分析（二）.mp4 |____43.6案例分析（一）.mp4 |____43.5机器学习工作流程（四）.mp4 |____43.4机器学习工作流程（三）.mp4 |____43.3机器学习工作流程（二）.mp4 |____43.2机器学习工作流程（一）.mp4 |____43.1机器学习的概念和监督学习.mp4 |____43.12经验分享（三）.mp4 |____43.11经验分享（二）.mp4 |____43.10经验分享（一）.mp4 |____42-网络 |____42.6网络（四）.mp4 |____42.5网络（三）.mp4 |____42.4网络（二）.mp4 |____42.3网络（一）.mp4 |____42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4 |____42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4 |____41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 |____41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4 |____41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4 |____41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4 |____41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4 |____41.5集成模型总结（五）.mp4 |____41.4集成模型总结（四）.mp4 |____41.3集成模型总结（三）.mp4 |____41.2集成模型总结（二）.mp4 |____41.1集成模型总结（一）.mp4 |____41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4 |____41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4 |____41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4 |____41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4 |____41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4 |____41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4 |____40-SVM和网络引入 |____40.9SVM（八）.mp4 |____40.8SVM（七）.mp4 |____40.7SVM（六）.mp4 |____40.6SVM（五）.mp4 |____40.5SVM（四）.mp4 |____40.4SVM（三）.mp4 |____40.3SVM（二）.mp4 |____40.2SVM（一）.mp4 |____40.1VC维.mp4 |____40.13SVM（十二）和网络引入.mp4 |____40.12SVM（十一）.mp4 |____40.11SVM（十）.mp4 |____40.10SVM（九）.mp4 |____39-强化学习（下） |____39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4 |____39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4 |____39.7基于模型的RL（六）.mp4 |____39.6基于模型的RL（五）.mp4 |____39.5基于模型的RL（四）.mp4 |____39.4基于模型的RL（三）.mp4 |____39.3基于模型的RL（二）.mp4 |____39.2基于模型的RL（一）.mp4 |____39.1Policy Learning总结.mp4 |____39.16RL in alphaGo（四）.mp4 |____39.15RL in alphaGo（三）.mp4 |____39.14RL in alphaGo（二）.mp4 |____39.13RL in alphaGo（一）.mp4 |____39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4 |____39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4 |____39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4 |____38-强化学习（上） |____38.9Policy Learning（一）.mp4 |____38.8Evaluation Problem（四）.mp4 |____38.7Evaluation Problem（三）.mp4 |____38.6Evaluation Problem（二）.mp4 |____38.5Evaluation Problem（一）.mp4 |____38.4操作性条件反射.mp4 |____38.3经典条件反射（二）.mp4 |____38.2经典条件反射（一）.mp4 |____38.1你所了解的强化学习是什么.mp4 |____38.14Policy Learning（六）.mp4 |____38.13Policy Learning（五）.mp4 |____38.12Policy Learning（四）.mp4 |____38.11Policy Learning（三）.mp4 |____38.10Policy Learning（二）.mp4 |____37-数据呈现进阶 |____37.9D3（二）.mp4 |____37.8D3（一）.mp4 |____37.7DOM和开发者工具.mp4 |____37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4 |____37.5静态信息图（五）.mp4 |____37.4静态信息图（四）.mp4 |____37.3静态信息图（三）.mp4 |____37.2静态信息图（二）.mp4 |____37.1静态信息图（一）.mp4 |____37.15Make a map（二）.mp4 |____37.14Make a map（一）.mp4 |____37.13D3支持的数据类型.mp4 |____37.12svg.html.mp4 |____37.11div.html.mp4 |____37.10D3（三）.mp4 |____36-决策树到随机森林 |____36.9gt多样化.mp4 |____36.8Blending.mp4 |____36.7集成方法（二）.mp4 |____36.6集成方法（一）.mp4 |____36.5模型参数的介绍.mp4 |____36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4 |____36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4 |____36.2随机森林.mp4 |____36.1决策树.mp4 |____36.15Boosting方法（四）.mp4 |____36.14Boosting方法（三）.mp4 |____36.13Boosting方法（二）.mp4 |____36.12Boosting方法（一）.mp4 |____36.11Bagging与决策树（二）.mp4 |____36.10Bagging与决策树（一）.mp4 |____35-第四范式分享 |____35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4 |____35.7评估模型.mp4 |____35.6推荐系统机器学习模型.mp4 |____35.5数据拆分与特征工程.mp4 |____35.4求解—从数据到模型.mp4 |____35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4 |____35.2人是如何推荐商品的.mp4 |____35.1推荐技术的介绍.mp4 |____34-D-Park实战 |____34.9Spark应用（三）.mp4 |____34.8Spark应用（二）.mp4 |____34.7Spark应用（一）.mp4 |____34.6Pig应用（六）.mp4 |____34.5Pig应用（五）.mp4 |____34.4Pig应用（四）.mp4 |____34.3Pig应用（三）.mp4 |____34.2Pig应用（二）.mp4 |____34.1Pig应用（一）.mp4 |____34.13Spark应用（七）.mp4 |____34.12Spark应用（六）.mp4 |____34.11Spark应用（五）.mp4 |____34.10Spark应用（四）.mp4 |____33-云计算初步 |____33.9Hive应用（四）.mp4 |____33.8Hive应用（三）.mp4 |____33.7Hive应用（二）.mp4 |____33.6Hive应用（一）.mp4 |____33.5MapReduce（二）.mp4 |____33.4MapReduce（一）.mp4 |____33.3Hdfs应用（二）.mp4 |____33.2Hdfs应用（一）.mp4 |____33.1Hadoop介绍.mp4 |____32-数据呈现基础 |____32.8图形选择（三）.mp4 |____32.7图形选择（二）.mp4 |____32.6图形选择（一）.mp4 |____32.5视觉编码.mp4 |____32.4数据可视化流程.mp4 |____32.3设计原则.mp4 |____32.2什么是数据可视化.mp4 |____32.1课程安排.mp4 |____31-决策树 |____31.4决策树（四）.mp4 |____31.3决策树（三）.mp4 |____31.2决策树（二）.mp4 |____31.1决策树（一）.mp4 |____30-Python进阶（下） |____30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4 |____30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4 |____30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4 |____30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4 |____30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4 |____30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4 |____30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4 |____30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4 |____30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4 |____29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 |____29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4 |____29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4 |____29.7熵（七）.mp4 |____29.6熵（六）.mp4 |____29.5熵（五）.mp4 |____29.4熵（四）.mp4 |____29.3熵（三）.mp4 |____29.2熵（二）.mp4 |____29.1熵（一）.mp4 |____29.13SVM引入.mp4 |____29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4 |____29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4 |____29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4 |____28-Scikit-Learn |____28.9模型实例、模型选择（五）.mp4 |____28.8模型实例、模型选择（四）.mp4 |____28.7模型实例、模型选择（三）.mp4 |____28.6模型实例、模型选择（二）.mp4 |____28.5模型实例、模型选择（一）.mp4 |____28.4数据处理（二）.mp4 |____28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4 |____28.2Scikit-Learn介绍.mp4 |____28.1课程介绍.mp4 |____27-Python进阶（上） |____27.9Pandas基本操作（三）.mp4 |____27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4 |____27.7Pandas基本操作（一）.mp4 |____27.6NumPy基本操作（六）.mp4 |____27.5NumPy基本操作（五）.mp4 |____27.4NumPy基本操作（四）.mp4 |____27.3NumPy基本操作（三）.mp4 |____27.2NumPy基本操作（二）.mp4 |____27.1NumPy基本操作（一）.mp4 |____27.14Pandas绘图（四）.mp4 |____27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4 |____27.12Pandas绘图（二）.mp4 |____27.11Pandas绘图（一）.mp4 |____27.10Pandas基本操作（四）.mp4 |____26-线分类器 |____26.9Perceptron（二）.mp4 |____26.8Perceptron（一）.mp4 |____26.7LDA（三）.mp4 |____26.6LDA（二）.mp4 |____26.5LDA（一）.mp4 |____26.4线分类器.mp4 |____26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4 |____26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4 |____26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4 |____26.13熵与信息（二）.mp4 |____26.12熵与信息（一）.mp4 |____26.11Perceptron（四）.mp4 |____26.10Perceptron（三）.mp4 |____25-Python操作数据库、 Python爬虫 |____25.9Python操作数据库（一）.mp4 |____25.8命令行操作数据库（四）.mp4 |____25.7命令行操作数据库（三）.mp4 |____25.6命令行操作数据库（二）.mp4 |____25.5命令行操作数据库（一）.mp4 |____25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4 |____25.3认识关系型数据库（二）.mp4 |____25.2认识关系型数据库（一）.mp4 |____25.1课程介绍.mp4 |____25.17Python爬虫（五）.mp4 |____25.16Python爬虫（四）.mp4 |____25.15Python爬虫（三）.mp4 |____25.14Python爬虫（二）.mp4 |____25.13Python爬虫（一）.mp4 |____25.12Python操作数据库（四）.mp4 |____25.11Python操作数据库（三）.mp4 |____25.10Python操作数据库（二）.mp4 |____24-数据科学和统计学（下） |____24.9随机变量（四）.mp4 |____24.8随机变量（三）.mp4 |____24.7随机变量（二）.mp4 |____24.6随机变量（一）.mp4 |____24.5概率空间.mp4 |____24.4理解统计思想（三）.mp4 |____24.3理解统计思想（二）.mp4 |____24.2理解统计思想（一）.mp4 |____24.1课程Overview.mp4 |____24.13假设检验（二）.mp4 |____24.12假设检验（一）.mp4 |____24.11参数估计（二）.mp4 |____24.10参数估计（一）.mp4 |____23-PCA、降维方法引入 |____23.9PCA背后的假设（二）.mp4 |____23.8PCA背后的假设（一）.mp4 |____23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4 |____23.6PCA数学分析方法（四）.mp4 |____23.5PCA数学分析方法（三）.mp4 |____23.4PCA数学分析方法（二）.mp4 |____23.3PCA数学分析方法（一）.mp4 |____23.2降维存在的原因.mp4 |____23.1无监督学习框架.mp4 |____22-Python基础课程（下） |____22.9函数（二）.mp4 |____22.8函数（一）.mp4 |____22.7循环（四）.mp4 |____22.6循环（三）.mp4 |____22.5课间答疑.mp4 |____22.4循环（二）.mp4 |____22.3循环（一）.mp4 |____22.2条件判断（二）.mp4 |____22.1条件判断（一）.mp4 |____22.14类（三）.mp4 |____22.13类（二）.mp4 |____22.12类（一）.mp4 |____22.11函数（四）.mp4 |____22.10函数（三）.mp4 |____21-监督学习框架 |____21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4 |____21.8监督学习框架（二）.mp4 |____21.7监督学习框架（一）.mp4 |____21.6超参数（二）.mp4 |____21.5超参数（一）.mp4 |____21.4lasso回归.mp4 |____21.3正则化.mp4 |____21.2最大后验估计.mp4 |____21.1经验误差和泛化误差.mp4 |____21.14高斯判别模型（二）.mp4 |____21.13高斯判别模型（一）.mp4 |____21.12线性分类器.mp4 |____21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4 |____21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4 |____20-线代数—特征值与特征向量 |____20.9本征值的计算（二）.mp4 |____20.8本征值的计算（一）.mp4 |____20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4 |____20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4 |____20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4 |____20.4例题讲解（三）.mp4 |____20.3例题讲解（二）.mp4 |____20.2例题讲解（一）.mp4 |____20.1线代数知识点回顾.mp4 |____20.14厄米矩阵.mp4 |____20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4 |____20.12对偶空间（二）.mp4 |____20.11对偶空间（一）.mp4 |____20.10线代数核心定理.mp4 |____19-Python基础课程（上） |____19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4 |____19.8课间答疑.mp4 |____19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4 |____19.6变量类型—bool类型.mp4 |____19.5变量类型—数值类型.mp4 |____19.4变量—代码规范.mp4 |____19.3变量—命名规范.mp4 |____19.2Python介绍（二）.mp4 |____19.1Python介绍（一）.mp4 |____19.15变量类型—字典类型（二）.mp4 |____19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4 |____19.13变量类型—列表类型（三）.mp4 |____19.12变量类型—列表类型（二）.mp4 |____19.11变量类型—列表类型（一）.mp4 |____19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4 |____18-线代数—矩阵、等价类和行列式 |____18.9等价关系.mp4 |____18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4 |____18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4 |____18.6线代数解微分方程.mp4 |____18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4 |____18.4相似矩阵.mp4 |____18.3可矩阵表示坐标变化.mp4 |____18.2矩阵表示线变化.mp4 |____18.1线代数知识点回顾.mp4 |____18.13行列式（三）.mp4 |____18.12行列式（二）.mp4 |____18.11行列式（一）.mp4 |____18.10等价类.mp4 |____17-数据科学和统计学（上） |____17.9随机变量（一）.mp4 |____17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4 |____17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4 |____17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4 |____17.5回顾数据科学（一）.mp4 |____17.4回顾统计学（三）.mp4 |____17.3回顾统计学（二）.mp4 |____17.2回顾统计学（一）.mp4 |____17.1课程Overview.mp4 |____17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4 |____17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4 |____17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4 |____17.10随机变量（二）.mp4 |____16-线 |____16.9傅立.mp4 |____16.8连续傅.mp4 |____16.7线空间八条法则（三）.mp4 |____16.6线空间八条法则（二）.mp4 |____16.5线空间八条法则（一）.mp4 |____16.4线空间.mp4 |____16.3线律.mp4 |____16.2线代数应用方法论.mp4 |____16.1线代数概述.mp4 |____16.12秩.mp4 |____16.11线关.mp4 |____16.10常规线空间.mp4 |____15-朴素贝叶斯和最大似然估计 |____15.9TF-IDF（二）.mp4 |____15.8TF-IDF（一）.mp4 |____15.7算法设计.mp4 |____15.6朴素贝叶斯（二）.mp4 |____15.5朴素贝叶斯（一）.mp4 |____15.4先验到后验的过程.mp4 |____15.3贝叶斯先验.mp4 |____15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4 |____15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4 |____15.12最大似然估计（二）.mp4 |____15.11最大似然估计（一）.mp4 |____15.10朴素贝叶斯（三）.mp4 |____14-高等数学—正态分布 |____14.5多维正态分布.mp4 |____14.4二维正态分布.mp4 |____14.3误差函数.mp4 |____14.2中心极限定理.mp4 |____14.1标准正态分布.mp4 |____13-高等数学—积分 |____13.4分部积分（二）.mp4 |____13.3分部积分（一）.mp4 |____13.2微积分基本定理.mp4 |____13.1黎曼积.mp4 |____12-高等数学—偏导数 |____12.3梯度算符、拉氏算符.mp4 |____12.2链式法则.mp4 |____12.1偏导数的对称性.mp4 |____11-高等数学—泰勒展开 |____11.5泰勒展开求极限（二）.mp4 |____11.4泰勒展开求极限（一）.mp4 |____11.3欧拉公式.mp4 |____11.2展开半径.mp4 |____11.1泰勒展开.mp4 |____10-贝叶斯理论 |____10.9贝叶斯推理深入.mp4 |____10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4 |____10.7贝叶斯推理（三）.mp4 |____10.6贝叶斯推理（二）.mp4 |____10.5贝叶斯推理（一）.mp4 |____10.4概率与事件.mp4 |____10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4 |____10.2梯度优化（二）.mp4 |____10.1梯度优化（一）.mp4 |____10.14贝叶斯决策（三）.mp4 |____10.13贝叶斯决策（二）.mp4 |____10.12贝叶斯决策（一）.mp4 |____10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4 |____10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4 |____09-高等数学—导数 |____9.9洛比塔法则.mp4 |____9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4 |____9.7罗尔定理.mp4 |____9.6泰勒展开.mp4 |____9.5复合函数的导数.mp4 |____9.4反函数的导数（二）.mp4 |____9.3反函数的导数（一）.mp4 |____9.2初等函数的导数.mp4 |____9.1导数的定义.mp4 |____9.10泰勒展开的证明.mp4 |____08-高等数学—两个重要的极限定理 |____8.5第二个重要极限定理的证明.mp4 |____8.4夹逼定理.mp4 |____8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4 |____8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4 |____8.1元素与极限的知识点回顾.mp4 |____07-阿尔法狗与强化学习算法 |____7.6无监督学习.mp4 |____7.5Alphago给我们的启示.mp4 |____7.4强化学习算法（三）.mp4 |____7.3强化学习算法（二）.mp4 |____7.2强化学习算法（一）.mp4 |____7.1人工智能的发展.mp4 |____06-机器学习与监督算法 |____6.5简单回归实例（三）.mp4 |____6.4简单回归实例（二）.mp4 |____6.3简单回归实例（一）.mp4 |____6.2机器学习的类型.mp4 |____6.1什么是机器学习.mp4 |____05-复杂网络经济学应用 |____5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4 |____5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4 |____5.2复杂网络认识前后.mp4 |____5.1用网络的思维看经济结构.mp4 |____04-高等数学—元素和极限 |____4.9无穷大之比较（二）.mp4 |____4.8无穷大之比较（一）.mp4 |____4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4 |____4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4 |____4.5实数的元素个数（二）.mp4 |____4.4实数的元素个数（一）.mp4 |____4.3实数的定义（三）.mp4 |____4.2实数的定义（二）.mp4 |____4.1实数的定义（一）.mp4 |____4.14连续性.mp4 |____4.13极限的复合.mp4 |____4.12极限的四则运算.mp4 |____4.11极限的定义.mp4 |____4.10级数的收敛.mp4 |____03-人工智能的三个阶段 |____3.9课程大纲（一）.mp4 |____3.8课间答疑.mp4 |____3.7人工智能的应用（二）.mp4 |____3.6人工智能的应用（一）.mp4 |____3.5三个阶段总结分析.mp4 |____3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4 |____3.3课间答疑.mp4 |____3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4 |____3.1规则阶段.mp4 |____3.10课程大纲（二）.mp4 |____02-大数据与机器学习 |____2.2大数据与机器学习.mp4 |____2.1大数据预测因为.mp4 |____01-复杂系统 |____1.4生活实例与本章答疑.mp4 |____1.3复杂系统引论.mp4 |____1.2预测失效原因.mp4 |____1.1物理预测的胜利与失效.mp4

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大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战 |____下载必看.txt |____第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4 |____第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4 |____第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4 |____第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4 |____第63节实际工作及面试注意问题.mp4 |____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.mp4 |____第61节Spark调优介绍.mp4 |____第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4 |____第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4 |____第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp4 |____第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4 |____第58节-61节：课件资料.rar |____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kafka.mp4 |____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.mp4 |____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.mp4 |____第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp4 |____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Hdfs.mp4 |____第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4 |____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kafka.mp4 |____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.mp4 |____第4节scala基础知识讲解-1.mp4 |____第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp4 |____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）.mp4 |____第47节Spark on Mesos安装部署.mp4 |____第46节Mesos安装部署.mp4 |____第45节Mesos总体架构介绍.mp4 |____第45节-48节：课件资料.rar |____第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp4 |____第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4 |____第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4 |____第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4 |____第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4 |____第3节Centos环境准备（java环境、hosts配置、防火墙关闭）.mp4 |____第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4 |____第39节-44节：课件资料.rar |____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）.mp4 |____第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4 |____第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4 |____第35节Spark Streaming介绍.mp4 |____第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4 |____第33节RDD常用函数介绍.mp4 |____第33节-38节：课件资料.rar |____第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4 |____第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4 |____第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp4 |____第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4 |____第29节Spark以及生态圈介绍.mp4 |____第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4 |____第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4 |____第27节-32节：课件资料.rar |____第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 |____第25节连接hdfs查询存储-java.mp4 |____第24节hdfs单机安装部署.mp4 |____第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4 |____第22节kafka集群安装以及测试.mp4 |____第21节kafka-背景及架构介绍.mp4 |____第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4 |____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.mp4 |____第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4 |____第18节zookeeper基本介绍-1.mp4 |____第17节zookeeper集群安装.mp4 |____第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4 |____第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4 |____第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4 |____第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4 |____第12节nosql数据库mongodb安装.mp4 |____第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 |____第11节-26节：课件资料.rar |____第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4 |____2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料 |____项目代码 |____user.avsc |____mesos-1.3.0.tar.gz |____IKAnalyzer2012_u6.zip |____avro-tools-1.7.7.jar |____71、后台服务工具tomcat：安装以及使用，同服务器多tomcat端口配置.doc |____70、后台服务工具git：git介绍以及各种命令操作演示.doc |____69、后台服务工具git：git安装及本地仓库对应gitlab仓库.doc |____68、后台服务工具gitlab：版本管理工具gitlab安装以及配置介绍.doc |____67、后台服务代码架构：项目实际应用中分布式锁介绍.doc |____66、后台服务代码架构：项目实际应用中redis缓存与数据库一致性问题解决.doc |____63、后台服务工具redis：详解redis操作命令.doc |____61、Spark调优介绍.doc |____58、Mesos部署提交参数介绍.doc |____48、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）.doc |____47、Spark on Mesos安装部署.doc |____46、Mesos安装部署.doc |____45、Mesos总体架构介绍.doc |____44、Spark连接Mongodb代码实现.doc |____43、其它SparkML算法简单介绍.doc |____41、聚类算法：KMEANS原理介绍.doc |____39、特征抽取：TF-IDF原理介绍.doc |____38、Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）.doc |____37、avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.doc |____35、Spark Streaming介绍.doc |____31、Spark编程模型RDD设计以及运行原理.doc |____30、Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.doc |____2、scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.txt |____29、Spark以及生态圈介绍.doc |____27、IKAnalyzer中文分词工具介绍.doc |____26、机器学习基本线性代数介绍.doc |____24、hdfs单机安装部署.doc |____22、kafka集群安装以及测试.doc |____21、kafka-背景及架构介绍.doc |____18、zookeeper基本介绍-1.doc |____17、zookeeper集群安装.doc |____12、nosql数据库mongodb安装.doc |____11、Scala基础知识讲解-知识回顾.doc

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尚硅谷韩顺平大数据技术之Scala数据结构和算法

尚硅谷韩顺平大数据技术之Scala数据结构和算法 |____下载必读.doc |____解密尚硅谷真实情况.mp4 |____2019全新学习路线图.doc |____资料 |____清华大学本科数据结构PPT 作业题答案 (韩顺平整理) |____google算法编程大赛 |____视频 |____新建文本文档.bat |____文件名.txt |____70-尚硅谷-Scala数据结构和算法-其它二叉树(AVL 赫夫曼树等).avi |____69-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除无父节点的节点.avi |____68-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除非叶子节点(2).avi |____67-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除非叶子节点(1).avi |____66-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除叶子节点.avi |____65-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树-检索父子节点.avi |____64-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树-创建和遍历.avi |____63-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉排序树的介绍.avi |____62-尚硅谷-Scala数据结构和算法-顺序存储二叉树.avi |____61-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉树节点删除扩展提示.avi |____60-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉树节点删除.avi |____59-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉树的前序中序后序查找.avi |____58-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉树的前序中序后序遍历.avi |____57-尚硅谷-Scala数据结构和算法-满二叉树和完全二叉树.avi |____56-尚硅谷-Scala数据结构和算法-树常用术语.avi |____55-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二叉树能解决的问题.avi |____54-尚硅谷-Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的小结.avi |____53-尚硅谷-Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的查找.avi |____52-尚硅谷-Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的遍历.avi |____51-尚硅谷-Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的添加.avi |____50-尚硅谷-Scala数据结构和算法-哈希(散列)表实现机制分析.avi |____49-尚硅谷-Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的概述.avi |____48-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二分查找的小结.avi |____47-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二分查找所有相同值.avi |____46-尚硅谷-Scala数据结构和算法-二分查找实现和分析.avi |____45-尚硅谷-Scala数据结构和算法-查找的基本介绍.avi |____44-尚硅谷-Scala数据结构和算法-归并排序的实现和分析.avi |____43-尚硅谷-Scala数据结构和算法-归并排序的思路分析.avi |____42-尚硅谷-Scala数据结构和算法-快速排序代码实现.avi |____41-尚硅谷-Scala数据结构和算法-快速排序思路分析.avi |____40-尚硅谷-Scala数据结构和算法-插入排序的实现.avi |____39-尚硅谷-Scala数据结构和算法-插入排序的思路分析.avi |____38-尚硅谷-Scala数据结构和算法-选择排序分析和实现.avi |____37-尚硅谷-Scala数据结构和算法-冒泡排序.avi |____36-尚硅谷-Scala数据结构和算法-迷宫问题小结.avi |____35-尚硅谷-Scala数据结构和算法-递归回溯解决迷宫问题.avi |____34-尚硅谷-Scala数据结构和算法-迷宫解决思路和创建地图.avi |____33-尚硅谷-Scala数据结构和算法-递归能解决的问题.avi |____32-尚硅谷-Scala数据结构和算法-递归的机制分析.avi |____31-尚硅谷-Scala数据结构和算法-递归的应用(迷宫回溯).avi |____30-尚硅谷-Scala数据结构和算法-温故知新.avi |____29-尚硅谷-Scala数据结构和算法-完成多位数表达式运算.avi |____28-尚硅谷-Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(2).avi |____27-尚硅谷-Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(1).avi |____26-尚硅谷-Scala数据结构和算法-编写数栈和符号栈.avi |____25-尚硅谷-Scala数据结构和算法-使用栈计算表达式的思路.avi |____24-尚硅谷-Scala数据结构和算法-栈的基本使用.avi |____23-尚硅谷-Scala数据结构和算法-栈的基本介绍.avi |____22-尚硅谷-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法的实现.avi |____21-尚硅谷-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法思路分析.avi |____20-尚硅谷-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-形成环形和遍历.avi |____19-尚硅谷-Scala数据结构和算法-链表的经典应用-约瑟夫问题.avi |____18-尚硅谷-Scala数据结构和算法-双向链表的实现.avi |____17-尚硅谷-Scala数据结构和算法-双向链表基本介绍.avi |____16-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向链表-删除节点.avi |____15-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向链表-修改节点.avi |____14-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向链表-有序插入节点.avi |____13-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向链表-添加和遍历.avi |____12-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向链表-人员管理系统说明.avi |____11-尚硅谷-Scala数据结构和算法-链表说明和应用场景.avi |____10-尚硅谷-Scala数据结构和算法-环形队列(2).avi |____09-尚硅谷-Scala数据结构和算法-环形队列(1).avi |____08-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向队列问题分析.avi |____07-尚硅谷-Scala数据结构和算法-单向队列实现.avi |____06-尚硅谷-Scala数据结构和算法-队列介绍.avi |____05-尚硅谷-Scala数据结构和算法-稀疏数组解压实现.avi |____04-尚硅谷-Scala数据结构和算法-稀疏数组压缩实现.avi |____03-尚硅谷-Scala数据结构和算法-稀疏数组介绍.avi |____02-尚硅谷-Scala数据结构和算法-数据结构和算法几个实际问题.avi |____01-尚硅谷-Scala数据结构和算法-数据结构和算法基本介绍.avi |____课件 |____尚硅谷_韩顺平_Scala核心编程_第18章_数据结构和算法.pdf |____笔记 |____尚硅谷_韩顺平_Scala语言核心编程.pdf

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八斗学院大数据培训第六期全套视频

p4 八斗学院大数据培训第六期全套视频 |____预习课件【上课前课件会有部分更新】.zip |____【版本+节点对照】刘野助教整理.zip |____pyspark.zip |____data.zip |____8-10.zip |____5-7.zip |____21-22.zip |____18-20.zip |____15-17.zip |____11-14.zip |____1-4.zip

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掌握Spark机器学习库大数据开发技能更进一步

“大数据时代”已经不是一个新鲜词汇了，随着技术的商业化推广，越来越多的大数据技术已经进入人们的生活。与此同时，大数据技术的相关岗位需求也越来越多，更多的同学希望向大数据方向转型。本课程主要讲解Spark机器学习库，侧重实践的讲解，同时也以浅显易懂的方式介绍机器学习算法的内在原理。学习本课程，可以为想要转型大数据工程师或是入行大数据工作的同学提供实践指导作用。欢迎感兴趣的小伙伴们一起来学习。课程目录├──第1章初识机器学习 | ├──1-1导学.mp4 9.94M | ├──1-2 机器学习概述.mp4 7.47M | ├──1-3 机器学习核心思想.mp4 10.66M | └──1-4 机器学习的框架与选型.mp4 6.64M ├──第2章初识MLlib | ├──2-1 MLlib概述.mp4 21.19M | ├──2-2 MLlib的数据结构.mp4 13.07M | ├──2-3 MLlib与ml.mp4 2.81M | └──2-4 MLlib的应用场景.mp4 4.18M ├──第3章实战环境搭建 | ├──3-1 Spark环境安装.mp4 16.88M | ├──3-2 Spark配置若干要点.mp4 31.37M | ├──3-3 学习Spark shell.mp4 16.52M | └──3-4 实战Wordcount.mp4 30.43M ├──第4章数据可视化 | ├──4-1 数据可视化的作用及常用方法.mp4 3.33M | ├──4-2 初识Echarts.mp4 13.04M | └──4-3 通过Echarts实现图表化数据展示.mp4 30.49M ├──第5章 Spark的矩阵与向量 | ├──5-1 矩阵与向量介绍.mp4 6.58M | ├──5-2 Spark中实践向量的使用.mp4 76.64M | └──5-3 Spark中实践矩阵的使用 (1).mp4 73.83M ├──第6章 Spark基础统计模块 | ├──6-1 基础统计模块及常用统计学知识介绍.mp4 3.92M | ├──6-2 实战统计汇总.mp4 125.65M | ├──6-3 学习相关系数.mp4 29.74M | └──6-4 学习假设检验.mp4 21.09M ├──第7章 Spark实现回归算法 | ├──7-1 回归分析概述.mp4 5.60M | ├──7-10 正则化原理.mp4 9.87M | ├──7-11 实战Spark逻辑回归.mp4 75.17M | ├──7-12 保序回归算法概述.mp4 3.82M | ├──7-13 保序回归算法原理.mp4 3.60M | ├──7-14 实战一个保序回归数据分析.mp4 51.63M | ├──7-2 线性回归算法概述.mp4 4.03M | ├──7-3 线性回归算法原理.mp4 8.88M | ├──7-4 最小二乘法.mp4 9.82M | ├──7-5 随机梯度下降.mp4 13.87M | ├──7-6 更多资源＋q810642693码概览.mp4 53.81M | ├──7-7 实战Spark预测房价—数据加载及转换.mp4 80.79M | ├──7-8 实战Spark预测房价–训练与预测.mp4 79.93M | └──7-9 逻辑回归算法及原理概述.mp4 4.63M ├──第8章 Spark实现分类算法 | ├──8-1 朴素贝叶斯算法及原理概述.mp4 10.36M | ├──8-2 实战朴素贝叶斯的分类.mp4 190.22M | ├──8-3 支持向量机概述.mp4 15.76M | ├──8-4 实战基于SVM的分类.mp4 118.58M | ├──8-5 决策树算法及原理概述.mp4 17.21M | ├──8-6 实战基于决策树的分类–案例1.mp4 88.81M | ├──8-7 实战基于决策树的分类–案例2.mp4 138.59M | └──8-8 本章小结.mp4 1.84M ├──第9章 Spark实现聚类算法 | ├──9-1 Kmeans算法概述.mp4 3.12M | ├──9-2 Kmeans算法原理.mp4 8.89M | ├──9-3.mp4 35.18M | ├──9-4 LDA算法概述.mp4 2.06M | ├──9-5 LDA算法原理.mp4 4.82M | ├──9-6 LDA算法实践.mp4 71.75M | └──9-7 本章小结.mp4 3.50M ├──第10章 Spark实现降维 | ├──10-1 PCA算法及原理概述.mp4 9.62M | ├──10-2 实战PCA算法实现降维.mp4 50.97M | └──10-3 本章小结.mp4 2.35M ├──第11章 Spark实践文本情感分类 | ├──11-1 项目总体概况.mp4 19.32M | ├──11-2 数据集概述.mp4 51.05M | └──11-3到11-6大批数-据预处理到.mp4 155.04M ├──第12章 Spark实践推荐系统 | ├──12-1 12-2 推荐系统原理推荐系统简介.mp4 14.28M | ├──12-3 推荐系统实战(上).mp4 53.65M | ├──12-4 推荐系统实战(下).mp4 21.04M | ├──12-5 本章小结.mp4 1.63M | └──12-6 总结与建议.mp4 5.30M └──coding-271-master.zip 9.43M

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