大数据与云计算

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01-24 10:46

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奈学教育---大数据研发-架构资料包

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09-15 07:52

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大数据处理框架Flink集成理论到项目电商用户行为分析视频教程

大数据处理框架Flink集成理论到项目电商用户行为分析视频教程 │ 023__Flink理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink.mp4 │ │ 024__Flink理论_Flink DataStream API（十）ES Sink.mp4 │ │ 025__Flink理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink.mp4 │ │ 026__Flink理论_Flink Window API（上）概念和类型.mp4 │ │ 027__Flink理论_Flink Window API（下）API详解.mp4 │ │ 028__Flink理论_Flink时间语义.mp4 │ │ 029__Flink理论_Watermark.mp43 │ │ 030__Flink理论_Flink窗口操作（上）简单测试.mp4 │ │ 031__Flink理论_Flink窗口操作（中）事件时间测试.mp41 [- ^3 Z! g0 m* W │ │ 032__Flink理论_Flink窗口操作（下）Window起始点.mp4 │ │ 033__Flink理论_Flink底层API（上）Process Function.mp4 │ │ 034__Flink理论_Flink底层API（中）Process Function编程示例.mp4 │ │ 035__Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4 │ │ 036__Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp4 │ │ 037__Flink理论_Flink状态管理（下）状态后端.mp4 │ │ 038__Flink理论_Flink状态编程（上）.mp4 │ │ 039__Flink理论_Flink状态编程（下）.mp4 │ │ 040__Flink理论_Flink容错机制（上）检查点.mp4 │ │ 041__Flink理论_Flink容错机制（中）检查点算法.mp4 │ │ 042__Flink理论_Flink容错机制（下）检查点配置.mp44 d2 I+ J: x* W3 {6 [0 p │ │ 043__Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp45 x. U J, p1 v: ?, E │ │ 044__Flink理论_Flink状态一致性（中）端到端状态一致性.mp4% U: c7 m7 W8 N# l │ │ 045__Flink理论_Flink状态一致性（下）Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4, E7 b8 U3 d( Z’ M: g5 Q7 p) a, L │ │ 046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4 │ │ – j” P/ ^2 D” I │ └─2 II_项目_电商用户行为分析( l: q5 w9 B! [1 K) X/ i( X0 } │ 047_电商用户行为分析_项目简介.mp4 │ 048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4 │ 049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4 │ 050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4+ [2 u5 ~” j& C0 {7 T” `% T” B │ 051_电商用户行为分析_实时热门商品统计（一）.mp4 │ 052_电商用户行为分析_实时热门商品统计（二）.mp48 ?, V/ e. v/ H9 f2 h- |0 Z │ 053_电商用户行为分析_实时热门商品统计（三）.mp4 │ 054_电商用户行为分析_实时热门商品统计（四）Kafka测试.mp4! @* [5 ~0 u7 n0 Q/ R/ u2 o │ 055_电商用户行为分析_热门页面统计（上）.mp4 │ 056_电商用户行为分析_热门页面统计（下）.mp4 │ 057_电商用户行为分析_PV统计.mp4 b, U; a) E- C │ 058_电商用户行为分析_UV统计.mp4 │ 059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（上）.mp4 │ 060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（中）.mp4 │ 061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（下）.mp4 │ 062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（上）.mp4 │ 063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（下）.mp4” t3 Y; l9 x9 I4 U6 ~0 _’ f │ 064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（上）.mp4‘ C( H5 W) _- N+ k │ 065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（下）.mp4 │ 066_电商用户行为分析_登录失败检测（上）.mp4 │ 067_电商用户行为分析_登录失败检测（下）.mp4 │ 068_电商用户行为分析_CEP简介（上）.mp4 │ 069_电商用户行为分析_CEP简介（下）.mp44 v) Q+ J4 d# c │ 070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp41 h’ S” L2 Z” `” x, G │ 071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（上）.mp4 │ 072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（下）.mp4$ U2 N% q+ j9 K. L │ 073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（上）.mp4” A d* e% k8 H │ 074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（下）.mp43 y# \8 c) E% b! B* q” L” i2 F │ 075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp4 │ 076_电商用户行为分析_实时对账（中）.mp4* [! a( R2 S$ w) @$ B$ `2 P │ 077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp49 U# f) a( _0 T) x# g │ 078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp48 v! c7 B* {1 L3 M6 f$ K │ ├─2.笔记 │ ├─1 I_理论_Flink基础 │ │ 1_Flink简介.pptx │ │ 2_Flink运行架构.pptx8 N1 M2 n8 z Q’ v1 h! | │ │ 3_Flink window API .pptx │ │ 4_Flink中的时间语义和watermark.pptx │ │ 5_Flink的状态管理.pptx │ │ 6_Flink的容错机制.pptx │ │ 7_Flink的状态一致性.pptx │ │ 8_Flink CEP简介.pptx2 W9 T7 I o- ^, n7 G” v b │ │ 尚硅谷大数据之flink教程.doc% ?2 z0 b/ H2 B8 O; s │ │ │ └─2 II_项目_电商用户行为分析8 k8 D8 p( u” z- p │ 尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc* `3 s) q3 W. X- u/ A. H │ 电商用户行为数据分析.pptx# ]5 x1 E’ N# B$ @1 l6 p │ ├─3.资料 │ ├─I_工具 │ │ flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz1 `- v: O! V) P9 \/ @+ b% Q │ │ kafka_2.11-2.1.0.tgz; @9 ^% ?) l0 L2 _ s7 C; ?3 i; C │ │ scala-2.11.8.zip/ b) j5 [* x& ~, p$ q# X2 a# x │ │ │ └─II_扩展学习资料;1 j6 r& y( s$ V+ j6 k6 N │ Stream Processing with Apache Flink.pdf; c( j’ T N# C’ V │ └─4.代码1 C1 o” I0 |1 w3 D7 a4 \0 t │ FlinkTutorial.rar │ UserBehaviorAnalysis.rar │ └─Data# C7 M7 n% K/ E- Z* c AdClickLog.csv apache.log; @4 Y* q. ~: P LoginLog.csv6 }” {5 Y3 ]6 i3 a+ v OrderLog.csv3 y’ \* c5 m% h9 C ReceiptLog.csv UserBehavior.csv.,

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08-15 12:45

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最新下线精英云计算架构师实战课程 高薪小班大数据高端实战课程 大数据高级技术课程

精品小班大数据高端实战课程，专为一线或准一线大数据架构师全新打造而来，课程直接进入高级架构篇章，让同学们领略宏观大数据架构师的技术精华。课程没有基础的预习班，直接从高级课程课程，Hadoop-HDFS的集群技术，Hadoop-MR源码分析与开发案例，Hadoop项目架构与扩张，Storm架构与理论，HIVE与HBase调优，Redis与Spark实战，SparkSQL，SparkStreaming与Spark解决数据倾斜的方案，还有机器学习高级项目等等，课程还安排有非常专业的面试课程，帮助同学们高薪拿Offer。 ===============课程目录=============== ├─01-二期开班典礼.mp4 ├─02-hadoop-hdfs 存储、架构模型、角色、持久化-（一）.mp4 ├─02-hadoop-hdfs 存储、架构模型、角色、持久化-（二）.mp4 ├─03-hadoop-hdfs 读写流程、配置、完全分布式&CLI命令(一).mp4 ├─03-hadoop-hdfs 读写流程、配置、完全分布式&CLI命令(二).mp4 ├─04-hadoop-hdfs api开发 HA集群搭建01.mp4 ├─04-hadoop-hdfs api开发 HA集群搭建02.mp4 ├─05-hadoop-MR YARN架构理论与集群搭建、WordCount（一）.mp4.mp4 ├─05-hadoop-MR YARN架构理论与集群搭建、WordCount（二）.mp4 ├─06-手写wordcount、hadoop-MR 开发&源码分析：客户端01.mp4 ├─06-手写wordcount、hadoop-MR 开发&源码分析：客户端02.mp4 ├─07-hadoop-MR源码分析：MapTask输入分析、MapTask输出分析01.mp4 ├─07-hadoop-MR源码分析：MapTask输入分析、MapTask输出分析02.mp4 ├─08-MR源码分析：Mapask输出分析、Reduceask输入分析01.mp4 ├─08-MR源码分析：Mapask输出分析、Reduceask输入分析02.mp4 ├─09-MR源码分析Reduceask输出分析及MR天气案例01.mp4.mp4 ├─09-MR源码分析Reduceask输出分析及MR天气案例02.mp4.mp4 ├─10-hadoop-MR开发案例：好友推荐案例及pagerank案例01.mp4 ├─10-hadoop-MR开发案例：好友推荐案例及pagerank案例02.mp4.mp4 ├─11-hadoop-MR开发案例：tfidf案例及itemcf案例01.mp4 ├─11-hadoop-MR开发案例：tfidf案例及itemcf案例02.mp4.mp4 ├─12-Hive介绍以及安装01.mp4 ├─12-Hive介绍以及安装02.mp4.mp4 ├─14-HBase介绍以及安装01.mp4 ├─14-HBase介绍以及安装02.mp4.mp4 ├─15-HBase调优01.mp4 ├─15-HBase调优02.mp4 ├─16-Hadoop项目需求分析01.mp4 ├─16-Hadoop项目需求分析02.mp4.mp4 ├─17-Hadoop项目准备.mp4 ├─18-Hadoop项目数据采集以及清洗01.mp4 ├─18-Hadoop项目数据采集以及清洗02.mp4.mp4 ├─19-Hadoop项目代码实现以及优化01.mp4 ├─19-Hadoop项目代码实现以及优化02.mp4 ├─20-Hadoop项目架构扩展以及组件整合01.mp4.mp4 ├─20-Hadoop项目架构扩展以及组件整合02.mp4.mp4 ├─21-storm理论-Storm介绍以及代码实战01.mp4 ├─21-storm理论-Storm介绍以及代码实战02.mp4.mp4 ├─22-storm理论-Storm伪分布式搭建以及任务部署01.mp4 ├─22-storm理论-Storm伪分布式搭建以及任务部署02.mp4 ├─23-storm理论-Storm架构详解以及DRCP原理01.mp4 ├─23-storm理论-Storm架构详解以及DRCP原理02.mp4.mp4 ├─24-redis理论-redis类型.mp4 ├─25-redis理论-redis高级01.mp4 ├─25-redis理论-redis高级02.mp4.mp4 ├─26-Scala语法—Scala语法介绍01.mp4 ├─26-Scala语法—Scala语法介绍02.mp4 ├─27-Scala语法—scala语法实战01.mp4 ├─27-Scala语法—scala语法实战02.mp4.mp4 ├─28-Spark理论—介绍01.mp4 ├─28-Spark理论—介绍02.mp4.mp4 ├─29-Spark介绍、RDD的五大特性01.mp4 ├─29-Spark介绍、RDD的五大特性02.mp4.mp4 ├─30-RDD算子的讲解01.mp4 ├─30-RDD算子的讲解02.mp4.mp4 ├─31-RDD控制类算子以及集群搭建01.mp4 ├─31-RDD控制类算子以及集群搭建02.mp4.mp4 ├─32-SparkPi 计算圆周率的原理 以及高可用集群的搭建.mp4 ├─33-任务调度流程01.mp4 ├─34-任务调度流程02 01.mp4 ├─34-任务调度流程02 02.mp4 ├─35-任务调度流程03 01.mp4 ├─35-任务调度流程03 02.mp4.mp4 ├─36-资源调度流程.mp4 ├─37-多种提交Application的方式以及 SparkShuffle01.mp4 ├─37-多种提交Application的方式以及 SparkShuffle02.mp4.mp4 ├─38-SparkShuffle01.mp4 ├─38-SparkShuffle02.mp4.mp4 ├─39-案例01.mp4 ├─39-案例02.mp4.mp4 ├─40-广播变量、累加器01.mp4 ├─40-广播变量、累加器02.mp4.mp4 ├─41-重分区算子01.mp4 ├─41-重分区算子02.mp4.mp4 ├─42-SparkSQL介绍01.mp4 ├─42-SparkSQL介绍02.mp4.mp4 ├─43-SparkSQL处理parquet json数据01.mp4 ├─43-SparkSQL处理parquet json数据02.mp4.mp4 ├─44-SparkSQL自定义函数 Spark on hive整合步骤01.mp4.mp4 ├─44-SparkSQL自定义函数 Spark on hive整合步骤02.mp4.mp4 ├─45-配置thrift server 安全机制 以及小区掉话率的统计案例01.mp4 ├─45-配置thrift server 安全机制 以及小区掉话率的统计案例02.mp4.mp4 ├─46-Spark调优（资源，并行度）01.mp4 ├─46-Spark调优（资源，并行度）02.mp4.mp4 ├─47-Spark调优（数据本地化调优）01.mp4 ├─47-Spark调优（数据本地化调优）02.mp4.mp4 ├─48-Spark解决数据倾斜的方案、SparkStreaming介绍01.mp4 ├─48-Spark解决数据倾斜的方案、SparkStreaming介绍02.mp4.mp4 ├─49-SparkStreaming案例01.mp4 ├─49-SparkStreaming案例02.mp4.mp4 ├─50-SparkStreaming on kafka01.mp4 ├─50-SparkStreaming on kafka02.mp4 ├─51-机器学习项目-推荐系统介绍以及架构分析01.mp4 ├─51-机器学习项目-推荐系统介绍以及架构分析02.mp4.mp4 ├─52-机器学习项目-推荐系统的特征工程01.mp4 ├─52-机器学习项目-推荐系统的特征工程02.mp4.mp4 ├─53-机器学习项目-推荐系统代码实现以及部署01.mp4 ├─53-机器学习项目-推荐系统代码实现以及部署02.mp4.mp4 ├─54-Elasticsearch理论-Elasticsearch搜索原理01.mp4 ├─54-Elasticsearch理论-Elasticsearch搜索原理02.mp4.mp4 ├─55-Elasticsearch理论-Elasticsearch实战01.mp4 ├─55-Elasticsearch理论-Elasticsearch实战02.mp4.mp4 ├─56-大数据面试培训（一）01.mp4 ├─56-大数据面试培训（一）02.mp4.mp4 ├─57-大数据面试培训（二）.mp4 ├─58-机器学习01.mp4 ├─58-机器学习02.mp4.mp4 ├─59-ElasticSearch01.mp4 ├─59-ElasticSearch02.mp4.mp4 ├─60-机器学习01.mp4 ├─60-机器学习02.mp4.mp4 ├─61-机器学习01.mp4 ├─61-机器学习02.mp4 ├─62-机器学习01.mp4 ├─62-机器学习02.mp4.mp4 ├─63-机器学习01.mp4 ├─63-机器学习02.mp4.mp4 ├─64-机器学习01.mp4 ├─64-机器学习02.mp4.mp4 ├─65-机器学习01.mp4 ├─65-机器学习02.mp4.mp4 ├─66-机器学习01.mp4 ├─66-机器学习02.mp4.mp4 ├─67-机器学习01.mp4 ├─67-机器学习02.mp4.mp4 ├─68-zookeeper01.mp4 ├─68-zookeeper02.mp4.mp4 ├─69-Elasticsearch01.mp4 ├─69-Elasticsearch02.mp4.mp4 ├─70-机器学习01.mp4.mp4 ├─70-机器学习02.mp4.mp4.mp4

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01-28 12:12

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2020年最新尚硅谷 大数据 8月结课

2020年最新尚硅谷 大数据 8月结课 课程介绍： 大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。

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09-29 05:40

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(价值799)大数据用户画像解决方案-2019年天善智能

规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估； 实操性强：每章案例都进行详细的分析和开发过程讲解，附有相应的分析报告、文档以及代码。通过在搭建的虚拟机环境中执行任务，帮助学习者更好地理解工程上的实现方式和实现细节 〖课程目录〗: 章节1： 用户画像基础知识 课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:233 q J3 K6 n0 _ p9 o2 ~- ~ 课时2：用户画像及其应用规划说明 12:399 Z* X g! @: P: L7 _+ L 课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43 课时4：工程开发代码 07:36 课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57, u: b' Z3 {7 Z: W# w) B) ~ 章节2： 用户标签指标体系 课时6：用户属性维度指标体系 07:06 课时7：用户行为维度指标体系 05:59 课时8：用户消费维度指标体系 03:19- B5 v" F+ s0 K9 ~ 课时9：用户风控维度指标体系 04:29 课时10：标签口径及数据调研分析 13:202 b# \9 v% h h* ~# h 课时11：标签命名方式小结 10:535 d( E8 D1 C" k& l 章节3： 搭建开发环境 课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:183 [& |# `" M* \" l 课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21 课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25 课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10' p* r- H9 p9 }) X# n7 k" Z, g 课时16：Hive的安装及应用场景 07:51 课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26% t$ ]# [* e( Z7 M& z 课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38 课时19：kafka的安装及应用场景 10:159 G8 K, u4 W2 \5 P& a! c2 h 课时20：Spark的安装及应用场景 03:46 章节4： 标签数据存储4 i/ u3 W/ l+ X$ |. r' t 课时21：Hive存储及应用特点 15:46 课时22：MySQL存储及应用特点 10:15 课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17 课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09 章节5： 标签数据开发7 \! U6 c% n, W$ R8 V' L 课时25：数据仓库基础知识 11:05 课时26：统计类标签开发案例 09:29- w/ e5 m, a, `/ L& l# _ 课时27：规则类标签开发案例 08:37! R$ ]& N9 v$ p* s 课时28：挖掘类标签开发案例 10:25: s9 e, D) T) v# B. u4 J 课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01' b8 C; @2 S! u4 ~' O3 ~ 课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38" n( J1 j3 d7 O 课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:273 }+ r7 b3 @( y) n7 r 课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31; Z( C' }7 O- u 章节6： 开发性能调优 课时33：数据倾斜调优 07:57 课时34：Hive合并小文件 03:25 课时35：使用Spark缓存 05:03% X8 f2 z1 ?7 n/ _( Z4 C" U' n 课时36：开发中间表 08:29 章节7： 作业流程调度# y5 @9 e: ^1 }# @) _ 课时37：Crontab命令调度 04:07; a" _, ?. Q1 Q' P. n 课时38：Airflow基础概念 11:226 K2 f5 E; N! q. t9 S8 |( @ 课时39：Airflow安装 02:06 课时40：Airflow主要功能模块 15:297 \. b4 y, e3 d) A$ A4 B/ ~ 课时41：Airflow工作流调度 12:271 @1 X) K+ ]; }0 R 课时42：Airflow工程案例 11:36 课时43：标签数据监控预警 10:29( f- N: C. _3 l s& h 课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03 章节8： 用户画像产品化: ?4 A' g$ g4 `9 p& Q 课时45：标签视图与标签查询 09:51 课时46：标签编辑管理 03:25 课时47：用户分群 11:40 课时48：多维透视分析 06:43& Q, ~4 h% k9 D8 x3 y, j* s 章节9： 用户画像应用 课时49：业务数据分析 02:568 o5 D6 c$ ?( D1 ^+ f& z 课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10 课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09 课时52：应用效果评估及迭代 03:09 章节10： 案例讲解 人群计算 课时53：人群计算

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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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大数据与云计算

10-08 06:44

大数据与云计算

(价值149)数据分析，小白逆袭实战训练-2019年Y课堂

适用人群：数据零基础爱好者 / 职场新人 / 在校大学生 课程概述 数据团开课啦 如果你感应到大数据时代的召唤，却不知从哪入手 如果你有数据分析基础却感叹自己是个学渣； 如果你即将毕业，不知前路与社会如何接轨； 如果你初入职场，却难以跟上老板高瞻远瞩的思维； 如果你是数据团的老粉，认同“用数据认识世界”的价值观； …… 也许这是一次花费不大但改变可观的尝试！ 6 T$ K, C7 `! [& U A# ] 城市数据团重磅推出数据达人培养计划。这门课程面向数据爱好者和数据初学者，旨在为学员提供一套完整而高效地数据获取、分析、可视化的方法，让学员成为“搞得到数据，画的了图表，做的了报告”的数据达人。 0 j6 N6 _- Q4 t' ^ ^9 w 本次课程为《数据达人培养计划》系列课程之三：《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》。 如需详细了解《数据达人培养计划》整体内容，可参考“购前必读” 课时1、课时2的内容 如需详细了解系列课程之三：《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》，可参考“购前必读” 课时3、课时4内容' o" u9 p5 X4 H5 u, p 〖课程目录〗: 章节1:课程须知 课时110分钟了解《数据达人培养计划》系列课程（免费观看）13:43# i. J- |) h8 z; ]* C) o2 x3 @ 课时2系列课程三《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》内容简介（免费）11:38% j f1 B+ F, J l6 ` 课时3《小白逆袭，数据分析实战进阶训练》power系列简介（免费观看）06:44' f0 A- B3 y/ t$ `. n1 h" i 课时4课程资料下载和学员群服务（购买后必看） 章节2:EXCEL基本操作3 H+ A# u1 s, j$ U3 |: I ] 课时5基本数据清洗——排序、查找、筛选34:44( r; L9 }5 P' ]( T 课时6你一定要尝试的数据工具24:08 课时7Excel的基本填坑方法11:59 课时8【课程讲义图文版】基本数据清洗——排序、查找、筛选) T" Y( Q2 }. N0 l 课时9【课程讲义图文版】你一定要尝试的数据工具( i7 N& W3 w9 |' ^' { 课时10【课程讲义图文版】Excel的基本填坑方法 章节3:Excel常用函数 X5 x- |0 z: W3 Q 课时11文本相关函数17:59 课时12时间相关函数14:02" ?2 g" h% R7 C* G/ n# @( U. m4 m 课时13逻辑相关函数12:54( Y/ R2 E- D( z( x" O4 {' w, g 课时14查找与引用相关函数16:45 课时15统计相关函数26:26 课时16数学相关函数17:495 p3 [1 U( ?, K9 i 课时17其他常用函数04:39 课时18【课程讲义图文版】文本相关函数3 o2 u5 d w' ^$ d+ N 课时19【课程讲义图文版】时间相关函数/ H$ M6 q) ]+ a% ?. b6 J 课时20【课程讲义图文版】逻辑相关函数9 [( M h5 A0 F0 L* V+ Y; O% O 课时21【课程讲义图文版】查找与引用相关函数5 W4 w- x2 ?0 o% ^7 @( [% _ 课时22【课程讲义图文版】统计相关函数 课时23【课程讲义图文版】数学相关函数 课时24【课程讲义图文版】其他常用函数 章节4:Excel常用分析场景案例# H$ }1 N; T# T' U8 t6 v/ P 课时25检测Excel功力的常用函数场景34:46+ s' v7 k: z$ |/ g 课时26数据统计基础 —— 数据透视15:56- Q7 ]# M$ |* a3 D: Y 课时27如何从大量数据中抽样12:15 课时28如何处理分析数据和选择图表的关系15:12. l1 j x6 n/ j7 O3 m 课时29运用条件格式——Heatmap热力图制作07:43 课时30【课程讲义图文版】检测Excel功力的常用函数场景 课时31【课程讲义图文版】数据统计基础 —— 数据透视 课时32【课程讲义图文版】如何从大量数据中抽样! ~( W2 ^1 R, y+ } 课时33【课程讲义图文版】如何处理分析数据和选择图表的关系 课时34【课程讲义图文版】运用条件格式——Heatmap热力图制作2 A: m$ W- j! H. S. |. X 章节5ower Query一种数据连接技术 课时35Power Query基本——快速汇总数据10:51 课时36使用Power Query获取单页和多页网页数据14:50 p# P" V1 ]0 [: j/ O+ Q 课时37使用Power Query动态汇总多个工作簿24:34 G3 ~7 a5 O" Y9 \0 J9 ~" i1 D o8 V 课时38Power Query的透视与逆透视13:443 h- N4 [5 t) P7 B) y 课时39使用Power Query制作文件库目录05:43 课时40【课程讲义图文版】Power Query基本——快速汇总数据 课时41【课程讲义图文板】使用Power Query获取单页和多页网页数据 课时42【课程讲义图文板】使用Power Query动态汇总多个工作簿 课时43【课程讲义图文版】Power Query的透视与逆透视 课时44【课程讲义图文版】使用Power Query制作文件库目录 章节6ower Pivot一种数据建模技术 课时45Power Pivot基本——快速导入数据并分析13:08 课时46Power Pivot视图——数据视图和关系视图17:08% [, q, `! q* `% A z" r 课时47Power Pivot建立数据模型——管理数据26:11 课时48Power Pivot中的函数——使用DAX表达式分析35:230 G6 g/ ~% ]9 J& G c 课时49【课程讲义图文版】Power Pivot基本——快速导入数据并分析: s+ [) M' V; o G0 R 课时50【课程讲义图文版】Power Pivot视图——数据视图和关系视图( w5 `+ _ a/ \/ s 课时51【课程讲义图文版】Power Pivot建立数据模型——管理数据 课时52【课程讲义图文版】Power Pivot中的函数——使用DAX表达式分析 章节7ower View一种交互可视化技术: ?% C+ T! k' r, l; p2 o 课时53Power View基本——建立数据可视化表盘15:27( ~! @3 p M! R3 t+ W$ h/ t 课时54Power View制作垂直序列图12:33( s: B* u4 Y8 \& n 课时55Power View普通图表和动态图表14:31' E8 _/ E5 O& P$ l/ u 课时56组合使用Power Pivot 和Power View08:58* M. Z! o8 N6 K4 R* `) n3 N/ U! q 课时57【课程讲义图文版】Power View基本——建立数据可视化表盘 课时58【课程讲义图文版】Power View制作垂直序列图 课时59【课程讲义图文版】Power View普通图表和动态图表 课时60【课程讲义图文版】组合使用Power Pivot 和Power View 章节8:从Excel到Stata重新定义数据8 j0 B+ ? P2 \0 c& `4 _; B8 x+ D 课时61Stata软件简介及基础操作熟悉16:07# W; \# k7 F. {5 V; S3 f 课时62常用数据认知及Stata中的数据加载16:390 f/ Y( x) ?2 t- \# c$ i; p! D 课时63数据组织逻辑 —— 变量及变量相关参数29:20 课时64掌握变量及标签的基本玩法31:07 课时65常用分析函数及表达式24:08* [1 q) a% S! Y' _! E! j& }. i 课时66基于Stata的数据清洗技能50:50$ `+ [7 p2 [( o 课时67【课程讲义图文版】Stata软件简介及基础操作熟悉+ n( C s- H X1 _/ f% s) d' y 课时68【课程讲义图文版】常用数据认知及Stata中的数据加载 课时69【课程讲义图文版】数据组织逻辑 —— 变量及变量相关参数 课时70【课程讲义图文版】掌握变量及标签的基本玩法 课时71【课程讲义图文版】常用分析函数及表达式9 x: e; L4 r+ s$ _( o 课时72【课程讲义图文版】基于Stata的数据清洗技能 章节9:Stata解析数据，描述性统计分析: W5 z! [5 o7 F! U1 _: | 课时73描述性统计核心参数及stata实现44:48 课时74探测异常值及简单图表制作31:328 p/ ]$ {9 L$ `+ {" V 课时75Stata中的数据透视——联列表分析22:33' Z7 \# Q! e: S; ~/ `2 t) J; s 课时76Stata实战答疑——天猫美妆大调查（上）23:54 课时77Stata实战答疑——天猫美妆大调查（下）26:42 课时78【课程讲义图文版】描述性统计核心参数及stata实现" C2 a7 b' ?, r3 v6 _ 课时79【课程讲义图文版】探测异常值及简单图表制作 课时80【课程讲义图文版】Stata中的数据透视——联列表分析 课时81【课程讲义图文版】Stata实战答疑——天猫美妆大调查 章节10:认识空间，初识软件，掌握QGIS的基础技能; G" b) M( R8 H0 x- { 课时82认识空间数据21:56 课时83QGIS软件简介及基本操作熟悉32:27 课时84空间数据类型及数据加载38:18 课时85信息数据与空间数据的交织——属性表操作32:305 A E0 T& K. X, r 课时86QGIS中的数据可视化表达及成果制图27:397 ?7 t0 Q$ Q/ G+ Y- V6 t" x 课时87空间研究的前提——你必须要熟悉的坐标系23:38* K7 t" r9 I5 x: } W& } _ 课时88空间数据处理的基本操作25:556 |- T: S G) N i9 o$ O8 r 课时89【课程讲义图文版】认识空间数据 课时90【课程讲义图文版】QGIS软件简介及基本操作熟悉: k4 o4 M$ q/ | 课时91【课程讲义图文版】空间数据类型及数据加载* f- k- k" Q1 \3 w' d; @( @ 课时92【课程讲义图文版】信息数据与空间数据的交织——属性表操作' V. L! z4 h9 Z 课时93【课程讲义图文版】QGIS中的数据可视化表达及成果制图1 M; T8 }2 j3 z5 Q0 d, A3 @ T 课时94【课程讲义图文版】空间研究的前提——你必须要熟悉的坐标系7 r. }4 o/ H- L1 r% o 章节11:让你战斗力爆表的空间分析技能. H7 z; G7 S |1 u4 G 课时95空间辐射分析38:50! \/ n) J5 b5 L/ u& ^5 T# G 课时96空间统计分析54:45 课时97空间热度分析17:48 课时98QGIS空间分析实战答疑——如何选购地铁房84:55$ }( n" _1 `! v 课时99【课程讲义图文版】空间辐射分析 课时100【课程讲义图文版】空间统计分析 课时101【课程讲义图文版】空间热度分析 课时102【课程讲义图文版】QGIS空间分析实战答疑——如何选购地铁房

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大数据与云计算

01-24 05:48

大数据与云计算

黑马程序员大数据企业级实战 13天玩转千亿级数仓项目【离线+实时】

黑马程序员大数据企业级实战 13天玩转千亿级数仓项目【离线+实时】 本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级数仓架构的搭建及使用, 使用该架构可以胜任企业级实时数仓和离线数仓构建。

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大数据与云计算

07-22 01:56

大数据与云计算

年薪80万的企业级大数据高端精英就业项目实战教程

企业级海量大数据高并发挑战与项目调优课程，基于目前非常流行的大数据与人工智能技术打造而来，课程组合了一连串的技术组合拳，五大阶段以及众多详细的章节进行教学。课程的五大重要部分包括：Liunx基础公共课程，这部分还囊括了Linux预习，Linux基础与Liunx高并发技术，第二大部分是Hadoop及其技术生态圈的一系列技术课程，第三部分是Spark体系，Strom，Scala等技术，第四部分则是机器学习与数据挖掘的核心教学，最后还安排有面试详解与就业指导，全方位的帮助同学们完成大数据工程师的职业理想。 ===============课程目录=============== 大数据课程大纲 阶段一 LINUX公共课 linux预习 Liunx基础 Liunx高并发 阶段二 Hadoop理论 Hdfs分布式文件系统 hadoop-hdfs集群搭建，hadoop-hdfs 2.x & api，hadoop分布式搭建 Hive CDH elasticsearch Hadoop详解与项目实战 Hbase MapReduce MR理论,MR开发&源码分析 Redis Zookeeper 阶段三 Spark体系之分布式计算 Flink Kylin Scala Spark Storm 阶段四 机器学习与数据挖掘 阶段五 大数据工程师面试详解 大数据课程详细目录 ├─(1) 05、hadoop-hdfs理论.mp4 ├─(2) 07、hadoop-hdfs 2.x&api.mp4 ├─(3) 08、hadoop-mr理论.mp4 ├─(4) 1.txt ├─(5) 10、Hive介绍以及安装.mp4 ├─(6) 11、Hive实战.mp4 ├─(7) 12、Hive.mp4 ├─(8) 1、Linux理论-linux基础(上).mp4 ├─(9) 2、Linux理论-linux基础(下).mp4 ├─(10) 34_Scala集合_613.mp4 ├─(11) 35、scala actor&Spark wordCount.mp4 ├─(12) 36、Spark持久化算子&集群搭建.mp4 ├─(13) 37、Spark集群搭建和运行模式.mp4 ├─(14) 38_Spark算子补充&yarn提交任务.mp4 ├─(15) 3、Linux理论-高并发(上).mp4 ├─(16) 4、Linux理论高并发(下).mp4 ├─(17) 6、hadoop-hdfs集群搭建.mp4 ├─(18) 8、hadoop-MR理论(2).mp4 ├─(19) 9、hadoop-MR开发&源码分析(1).mp4 ├─(20) 大纲.txt ├─(21) 大数据课程大纲.xlsx (1)\LINUX公共课 (2)\大数据课程 ├─(22) 10-Hbase数据模型、Hbase架构、Hbase搭建.mp4 ├─(23) 100-机器学习–逻辑回归公式推导2.mp4 ├─(24) 101-机器学习–逻辑回归优化.mp4 ├─(25) 102-机器学习–逻辑回归优化.mp4 ├─(26) 103-机器学习–模型评估指标.mp4 ├─(27) 104-机器学习–模型评估指标.mp4 ├─(28) 105-机器学习–推荐系统之协同过滤.mp4 ├─(29) 106-机器学习–推荐系统之协同过滤.mp4 ├─(30) 107-机器学习–推荐系统之推荐原理.mp4 ├─(31) 108-机器学习–推荐系统之推荐原理.mp4 ├─(32) 109-机器学习–数据准备.mp4 ├─(33) 11-Hbase shell、Hbase API、Hbase 调优.mp4 ├─(34) 110-机器学习–数据准备.mp4 ├─(35) 111-机器学习–模型数据清洗.mp4 ├─(36) 112-机器学习–模型数据清洗.mp4 ├─(37) 113-机器学习–模型部署推荐.mp4 ├─(38) 114-机器学习–模型部署推荐.mp4 ├─(39) 115-机器学习–决策树和随机森林01.mp4 ├─(40) 116-机器学习–决策树和随机森林01.mp4 ├─(41) 117-机器学习–决策树和随机森林02.mp4 ├─(42) 118-机器学习–决策树和随机森林02.mp4 ├─(43) 12-JS – SDK 设计、Java – sdk 设计、项目流程.mp4 ├─(44) 13-JS-SDK实现、Java-SDK实现、Nginx搭建.mp4 ├─(45) 14-Flume用法、日志收集的实现、ETL-数据清洗.mp4 ├─(46) 15-mapreduceOutputformat mapreduce实现等.mp4 ├─(47) 16-Sqoop用法、Hive和hbase整合、hive分析等.mp4 ├─(48) 17-安装redis、数据类型.mp4 ├─(49) 18-持久化、主从复制、哨兵.mp4 ├─(50) 19-架构模型、可用模式、选主模式.mp4 ├─(51) 20-api开发、使用场景介绍、zk案例.mp4 ├─(52) 21-scala语言特点、scala开发环境的安装.mp4 ├─(53) 22-语法使用.mp4 ├─(54) 23-Spark与MR的对比、Spark运行模式以及区别.mp4 ├─(55) 24-transformation类算子、action类算子.mp4 ├─(56) 25-Spark集群的架构,Master Wokrer的作用.mp4 ├─(57) 26-什么是资源调度、资源调度的源码分析.mp4 ├─(58) 27-RDD的宽窄依赖、DAGScheduler切割job的原理.mp4 ├─(59) 28-统计页面PV UV 最热门板块,最活跃top10用户.mp4 ├─(60) 29-sortShuffle hashShuffle执行原理及区别.mp4 ├─(61) 30-高可用集群的原理、搭建步骤.mp4 ├─(62) 72-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(63) 73-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(64) 74-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(65) 75-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(66) 76-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(67) 77-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(68) 78-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(69) 79-车流量项目分析-项目优化.mp4 ├─(70) 80-车流量项目分析–统计道路车流量信息01.mp4 ├─(71) 81-车流量项目分析–统计道路车流量信息01.mp4 ├─(72) 82-车流量项目分析–统计道路车流量信息02.mp4 ├─(73) 83-车流量项目分析–统计道路车流量信息02.mp4 ├─(74) 84-车流量项目分析–实时统计道路拥堵情况.mp4 ├─(75) 85-车流量项目分析–实时统计道路拥堵情况.mp4 ├─(76) 86-机器学习–pySpark安装使用.mp4 ├─(77) 87-机器学习–线性回归算法.mp4 ├─(78) 88-机器学习–贝叶斯算法.mp4 ├─(79) 89-机器学习–贝叶斯算法.mp4 ├─(80) 90-机器学习–KNN,KMeans算法.mp4 ├─(81) 91-机器学习–KNN,KMeans算法.mp4 ├─(82) 92-机器学习–微博案例分析.mp4 ├─(83) 93-机器学习–微博案例分析.mp4 ├─(84) 94-机器学习–逻辑回归.mp4 ├─(85) 95-机器学习–道路预测.mp4 ├─(86) 96-机器学习–道路预测.mp4 ├─(87) 97-机器学习–逻辑回归公式推导1.mp4 ├─(88) 98-机器学习–逻辑回归公式推导1.mp4 ├─(89) 99-机器学习–逻辑回归公式推导2.mp4 (3)\第02阶段：hadoop理论； (4)\第03阶段：spark体系之分布式计算； (5)\第04阶段：机器学习与数据挖掘； (6)\第05阶段：面试； ├─(90) 117-ooize&复习.mp4 ├─(91) 118-复习02.mp4 ├─(92) CDH.doc ├─(93) Spark-CDH复习.txt ├─(94) 简历问题.txt ├─(95) 面试问题.txt ├─(96) 面试题.zip ├─(97) 项目网址.txt (7)\LINUX公共课\01.linux基础 ├─(98) linux-01-install-01.mp4 ├─(99) linux-02-install-02-conf.mp4 ├─(100) linux-03-easycmd.mp4 ├─(101) linux-04-fs-basic.mp4 ├─(102) linux-05-fs-cmd.mp4 ├─(103) linux-06-fs-pipe.mp4 ├─(104) linux-07-vi.mp4 ├─(105) linux-08-grep.mp4 ├─(106) linux-09-cut-sort-wc.mp4 ├─(107) linux-10-sed.mp4 ├─(108) linux-11-awk.mp4 ├─(109) linux-12-user.mp4 ├─(110) linux-13-src-build.mp4 ├─(111) linux-14-install-man.mp4 ├─(112) linux-15-bash.mp4 ├─(113) linux-16-io.mp4 ├─(114) linux-17-bash-var.mp4 ├─(115) linux-18-bash-basic.mp4 ├─(116) linux-19-findMax.mp4 ├─(117) linux-20-readFile.mp4 ├─(118) Linux.xmind ├─(119) LIST.TXT (8)\LINUX公共课\02.linux高并发； ├─(120) 高并发.png ├─(121) 高并发.xmind (9)\第02阶段：hadoop理论\01-hdfs分布式文件系统； ├─(122) hdfs1.png ├─(123) LIST.TXT (10)\第02阶段：hadoop理论\12_hive； (11)\第02阶段：hadoop理论\CDH； (12)\第02阶段：hadoop理论\elasticsearch； ├─(124) 23-Elasticsearch.mp4 (13)\第02阶段：hadoop理论\hadoop； (14)\第02阶段：hadoop理论\hbase； ├─(125) 13-hbase01_简介.mp4 ├─(126) 13-hbase02_JavaAPI使用.mp4 ├─(127) 14-hbase JavaAPI2.mp4 ├─(128) 30_hbase.mp4 ├─(129) hbase.rar (15)\第02阶段：hadoop理论\mapReduce； (16)\第02阶段：hadoop理论\redis； ├─(130) 20-redis安装.mp4 ├─(131) 21-redis.mp4 (17)\第02阶段：hadoop理论\zookeeper； ├─(132) 22-Zookeeper.mp4 (18)\第03阶段：spark体系之分布式计算\flink； (19)\第03阶段：spark体系之分布式计算\Kylin； (20)\第03阶段：spark体系之分布式计算\Scala； (21)\第03阶段：spark体系之分布式计算\Spark； (22)\第03阶段：spark体系之分布式计算\Storm； ├─(133) 04 代码.rar ├─(134) 24_Storm介绍以及代码实战.mp4 ├─(135) 25_Storm伪分布式搭建以及任务部署.mp4 ├─(136) 26_Storm架构详解以及DRCP原理.mp4 ├─(137) 27_Flume+kafka+storm架构设计.mp4 (23)\第04阶段：机器学习与数据挖掘\机器学习； (24)\第05阶段：面试\大数据面试总结； ├─(138) 大数据面试复习—-人事面试常问的问题总结.zip ├─(139) 大数据面试复习—-常问问题分析.zip ├─(140) 大数据面试复习—-数据结构和算法+其他.zip ├─(141) 大数据面试复习—-画重点—-思维导图.zip ├─(142) 大数据面试复习—-简历编写.zip ├─(143) 大数据面试复习—-练习的面试题+笔试题.zip ├─(144) 大数据面试复习—-面试技巧.zip ├─(145) 大数据面试复习—Java基础—集合类、多线程、JVM.zip ├─(146) 大数据面试复习—项目架构流图串讲.zip (25)\第05阶段：面试\简历模板； ├─(147) 简历1.docx ├─(148) 简历2.doc ├─(149) 简历3.docx ├─(150) 简历4.docx (26)\LINUX公共课\01.linux基础\03笔记； (27)\LINUX公共课\01.linux基础\linux预习； ├─(151) linux-01-install-01.mp4 ├─(152) linux-02-install-02-conf.mp4 ├─(153) linux-03-easycmd.mp4 ├─(154) linux-04-fs-basic.mp4 ├─(155) linux-05-fs-cmd.mp4 ├─(156) linux-06-fs-pipe.mp4 ├─(157) linux-07-vi.mp4 ├─(158) linux-08-grep.mp4 ├─(159) linux-09-cut-sort-wc.mp4 ├─(160) linux-10-sed.mp4 ├─(161) linux-11-awk.mp4 ├─(162) linux-12-user.mp4 ├─(163) linux-13-src-build.mp4 ├─(164) linux-14-install-man.mp4 ├─(165) linux-15-bash.mp4 ├─(166) linux-16-io.mp4 ├─(167) linux-17-bash-var.mp4 ├─(168) linux-18-bash-basic.mp4 ├─(169) linux-19-findMax.mp4 ├─(170) linux-20-readFile.mp4 (28)\LINUX公共课\02.linux高并发\02视频； ├─(171) 01-LVS-basic.mp4 ├─(172) 02-LVS-network.mp4 ├─(173) 03-LVS-模型推导.mp4 ├─(174) 04-LVS-实验.mp4 ├─(175) 05-keepalived.mp4 ├─(176) 06-keepalived-install.mp4 ├─(177) 07-nginx-01-basic.mp4 ├─(178) 08-nginx-02-config-01.mp4 ├─(179) 09-nginx-03-proxy_pass.mp4 ├─(180) 10-nginx-04-upstream.mp4 (29)\LINUX公共课\02.linux高并发\03笔记； (30)\第02阶段：hadoop理论\01-hdfs分布式文件系统\04_hadoop-hdfs集群搭建； ├─(181) 集群搭建.txt ├─(182) 集群搭建以及SNN.png (31)\第02阶段：hadoop理论\01-hdfs分布式文件系统\05_hadoop-hdfs 2.x & api； ├─(183) 05、hadoop-hdfs理论.mp4 ├─(184) HA.png ├─(185) hadoop-full.txt (32)\第02阶段：hadoop理论\01-hdfs分布式文件系统\06_hadoop-hdfs集群搭建； ├─(186) 1_HDFS配置.doc ├─(187) 6、hadoop-hdfs集群搭建.mp4 ├─(188) HA搭建.png (33)\第02阶段：hadoop理论\01-hdfs分布式文件系统\07_hadoop分布式搭建； ├─(189) 07、hadoop-hdfs 2.x&api.mp4 (34)\第02阶段：hadoop理论\12_hive\01资料； ├─(190) apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz ├─(191) apache-hive-1.2.1-src.tar.gz ├─(192) cdr_summ_imei_cell_info.csv ├─(193) hive函数.docx ├─(194) hive安装.docx ├─(195) hive开启事务的支持.txt ├─(196) localhost_access_log.2016-02-29.txt ├─(197) mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar ├─(198) sql.txt ├─(199) word.txt ├─(200) 数据.txt ├─(201) 练习.txt (35)\第02阶段：hadoop理论\12_hive\02笔记； (36)\第02阶段：hadoop理论\12_hive\03视频； ├─(202) 11-Hive数据类型.mp4 ├─(203) 12_Hive简介.mp4 ├─(204) 29_Hive实战_数据类型&函数&实战.mp4 (37)\第02阶段：hadoop理论\12_hive\04代码； ├─(205) hivedemo.rar (38)\第02阶段：hadoop理论\12_hive\05jar； ├─(206) tuomin.jar (39)\第02阶段：hadoop理论\CDH\10-15-CDH01； ├─(207) 01-CDH.pptx ├─(208) 01.mp4 ├─(209) 02-ClouderaManager.pptx ├─(210) 02.mp4 ├─(211) 03-ClouderaManager使用.pptx ├─(212) 04-CDH部署.pptx ├─(213) CDH.doc ├─(214) jdk-7u67-linux-x64.rpm ├─(215) jdk-8u181-linux-x64.rpm (40)\第02阶段：hadoop理论\CDH\10-17-CDH02； ├─(216) 01-CDH.pptx ├─(217) 01.mp4 ├─(218) 02-ClouderaManager.pptx ├─(219) 02.mp4 ├─(220) 03-ClouderaManager使用.pptx ├─(221) 04-CDH部署.pptx ├─(222) 05-hue.pptx ├─(223) CDH.doc (41)\第02阶段：hadoop理论\CDH\10-20-CDH03； ├─(224) 05-hue.pptx ├─(225) 06-Impala简介.pptx ├─(226) 07-Impala使用1.pptx ├─(227) 08-Oozie.pptx ├─(228) 114-CDH.mp4 ├─(229) 115-CDH.mp4 ├─(230) CDH.doc ├─(231) ext-2.2.zip (42)\第02阶段：hadoop理论\elasticsearch\01资料； ├─(232) ElasticSearch.pptx ├─(233) elasticsearch环境部署测试.docx ├─(234) elasticsearch集成ik分词器详细文档.docx ├─(235) lucene使用简介.doc ├─(236) 命令.txt (43)\第02阶段：hadoop理论\elasticsearch\02视频； ├─(237) elasticsearch-01-lucene-倒排索引原理.mp4 ├─(238) elasticsearch-02-集群搭建.mp4 ├─(239) elasticsearch-03-curl-rest.mp4 ├─(240) elasticsearch-04-java-api.mp4 ├─(241) elasticsearch-05-搜索引擎案例.mp4 (44)\第02阶段：hadoop理论\elasticsearch\03笔记； ├─(242) ElasticSearch.pptx (45)\第02阶段：hadoop理论\elasticsearch\04代码； ├─(243) ES_SEARCH.rar ├─(244) testES.java (46)\第02阶段：hadoop理论\elasticsearch\05能力提升； (47)\第02阶段：hadoop理论\hadoop\01资料； ├─(245) zookeeper-3.4.6.tar.gz (48)\第02阶段：hadoop理论\hadoop\02视频；目录中文件数:33个 ├─(246) hadoop-01-game.mp4 ├─(247) hadoop-02-简介.mp4 ├─(248) hadoop-03-存储模型.mp4 ├─(249) hadoop-04-架构模型.mp4 ├─(250) hadoop-05-副本放置.mp4 ├─(251) hadoop-06-核心知识点.mp4 ├─(252) hadoop-07-伪分布式.mp4 ├─(253) hadoop-08-hdfs-full.mp4 ├─(254) hadoop-09-hdfs-ha-01.mp4 ├─(255) hadoop-10-hdfs-ha-02.mp4 ├─(256) hadoop-11-hdfs-federation.mp4 ├─(257) hadoop-12-hdfs-ha-conf.mp4 ├─(258) hadoop-13-hdfs-ha-install.mp4 ├─(259) hadoop-14-hdfs-api.mp4 ├─(260) hadoop-15-mr-介绍.mp4 ├─(261) hadoop-16-mr-框架介绍1.x.mp4 ├─(262) hadoop-17-mr-框架介绍2.x.mp4 ├─(263) hadoop-18-mr-yarn-install.mp4 ├─(264) hadoop-19-mr-wordcount.mp4 ├─(265) hadoop-20-mr-src-client.mp4 ├─(266) hadoop-21-mr-src-map-input.mp4 ├─(267) hadoop-22-mr-src-map-output.mp4 ├─(268) hadoop-23-mr-src-reduce.mp4 ├─(269) hadoop-24-mr-tq-01.mp4 ├─(270) hadoop-25-mr-tq-02.mp4 ├─(271) hadoop-26-mr-tq-03.mp4 ├─(272) hadoop-27-mr-fof-01.mp4 ├─(273) hadoop-28-mr-fof-02.mp4 ├─(274) hadoop-29-mr-pagerank.mp4 ├─(275) hadoop-30-mr-tfidf.mp4 ├─(276) hadoop-31-mr-tfidf-code.mp4 ├─(277) hadoop-32-mr-itemcf-01.mp4 ├─(278) hadoop-32-mr-itemcf-02.mp4 (49)\第02阶段：hadoop理论\hadoop\03笔记； (50)\第02阶段：hadoop理论\hadoop\04代码； ├─(279) testhadoop.rar (51)\第02阶段：hadoop理论\hadoop\05能力提升； (52)\第02阶段：hadoop理论\hadoop\大型电商日志分析项目； ├─(280) 15-hadoop项目.mp4 ├─(281) 16-hadoop项目.mp4 ├─(282) 17-hadoop项目.mp4 ├─(283) 18-hadoop项目.mp4 ├─(284) 19-hadoop项目.mp4 (53)\第02阶段：hadoop理论\mapReduce\08_hadoop_MR理论； ├─(285) 08、hadoop-mr理论.mp4 ├─(286) 8、hadoop-MR理论(2).mp4 (54)\第02阶段：hadoop理论\mapReduce\09_hadoop-MR开发&源码分析； ├─(287) 9、hadoop-MR开发&源码分析.mp4 (55)\第02阶段：hadoop理论\mapReduce\10_MapReduce； ├─(288) 10、mapReduce.mp4 (56)\第02阶段：hadoop理论\mapReduce\11_MapReduce； ├─(289) 11、MapReduce.mp4 ├─(290) 28_MR练习之天气_0511.mp4 (57)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料； ├─(291) redis-2.8.18.tar.gz ├─(292) redis-desktop-manager-0.8.3.3850.exe ├─(293) Sentinel.txt (58)\第02阶段：hadoop理论\redis\02视频； ├─(294) redis-01-介绍.mp4 ├─(295) redis-02-install-string.mp4 ├─(296) redis-03-string-int-bit.mp4 ├─(297) redis-04-list.mp4 ├─(298) redis-05-hash-set.mp4 ├─(299) redis-06-sortedset.mp4 ├─(300) redis-07-持久化.mp4 ├─(301) redis-08-集群-概念.mp4 ├─(302) redis-09-集群-主从模式实践.mp4 ├─(303) redis-10-集群-cluster.mp4 (59)\第02阶段：hadoop理论\redis\03笔记； ├─(304) 001.pptx ├─(305) 002.pptx ├─(306) 003.pptx ├─(307) 004.pptx ├─(308) 005.pptx ├─(309) 006.pptx (60)\第02阶段：hadoop理论\redis\04代码； (61)\第02阶段：hadoop理论\redis\05能力提升； (62)\第02阶段：hadoop理论\zookeeper\01资料； ├─(310) zk安装.docx ├─(311) zk集群搭建.txt ├─(312) zookeeper-3.4.6.tar.gz ├─(313) Zookeeper全解析——Paxos作为灵魂.html ├─(314) 【可用002】ZooKeeper-分布式过程协同技术详解.pdf (63)\第02阶段：hadoop理论\zookeeper\02视频； ├─(315) zookeeper-01-介绍-CMD操作.mp4 ├─(316) zookeeper-02-核心-广播模式与恢复模式原理.mp4 ├─(317) zookeeper-03-javaapi.mp4 ├─(318) zookeeper-04-zk分布式协调案例.mp4 (64)\第02阶段：hadoop理论\zookeeper\03笔记； ├─(319) zookeeper.pptx (65)\第02阶段：hadoop理论\zookeeper\04代码； ├─(320) testzookeeper.rar (66)\第02阶段：hadoop理论\zookeeper\05能力提升； (67)\第03阶段：spark体系之分布式计算\flink\01-资料； ├─(321) Flink 保证消费数据一致性.jpg ├─(322) flink-1.7.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz ├─(323) flink-release-1.7.zip (68)\第03阶段：spark体系之分布式计算\flink\02-视频； ├─(324) 01-Flink 初始.mp4 ├─(325) 02-FlinkWordCount.mp4 ├─(326) 03-Flink 概念.mp4 ├─(327) 04-Flink 集群搭建 + Flink 读取Socket数据.mp4 ├─(328) 05-Flink 指定虚拟key + Flink读取Kafka 数据.mp4 ├─(329) 06-Flink 两阶段提交保证消费数据一致性.mp4 (69)\第03阶段：spark体系之分布式计算\flink\03-笔记； (70)\第03阶段：spark体系之分布式计算\flink\04-代码； ├─(331) FirstFlinkProject.java ├─(332) Flink0711.zip 目录过长，中间省略 ├─(801) MyAzkabanProject.zip ├─(802) myjob1.sh ├─(803) myjob2.sh ├─(804) myjob3.sh ├─(805) myjob4.sh ├─(806) myjob5.sh (157)\第04阶段：机器学习与数据挖掘\机器学习\09-29-机器学习\azkaban\demo2； ├─(807) remoteShell.sh ├─(808) SparkJob.zip (158)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料\redis-cluster\redis-test\7000； ├─(809) redis.conf (159)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料\redis-cluster\redis-test\7001； ├─(810) redis.conf (160)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料\redis-cluster\redis-test\7002； ├─(811) redis.conf (161)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料\redis-cluster\redis-test\7003； ├─(812) redis.conf (162)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料\redis-cluster\redis-test\7004； ├─(813) redis.conf (163)\第02阶段：hadoop理论\redis\01资料\redis-cluster\redis-test\7005； ├─(814) redis.conf

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大数据与云计算

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大数据与云计算

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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