小弟不才,工作中也用到了大数据的相关东西.一開始接触的时候,是通过买来的教学视频入的门.这两天整理了一下自己的视频资料.供各位进行下载. 文档截图:…

Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念.机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容. 如何从企业级开发实战的角度开始,在实际企业级动手操作中深入浅出并循序渐进的掌握Hadoop是本课程的核心.   云计算学习者的心声: 如何从企业级开发的角度,不断动手实际操作,循序渐进中掌握Hadoop,直到能够直接进行企业级开始,是困惑很多对云计算感兴趣的朋友的核心问题,本课程正是为解决此问题而生,学习者只需要按照一步步的跟着视频动手操作,即可完全无痛掌握Hadoo…

IT相关文档&Api下载(不断更新中) 下载地址:https://download.csdn.net/user/qq_42797237/uploads 如有没有你需要的API,可和我留言,留下官方地址及需要的内容说明.尽量满足大家需求.…

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:Build2016开完很久了,现在才来回顾下,就说说那些和大数据相关的Session,也因为笔者最近在深入研究这方面的东西. 3月30日到4月1日的Build2016 微软开发者大会的内容引爆了整个.NET开发社区,大家的热情都被Xamarin免费开源.Bash on Windows等点燃了.不过在这些热点背后,我还是比较关注和自己最近研究的大数据领域相关的Session.下面我就整理一些我个…

前段时间,跟候选人聊天的时候,一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我,他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识.他觉得,对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代. 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话.只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据.数据挖掘.机器学习.人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术. 程序员对这些技术跃跃欲试,知乎上「深度学习如何入…

前言: 好吧我承认已经有四年多没有更新博客了.... 在这四年中发生了很多事情,换了工作,换了工作的方向.在工作的第一年的时候接触机器学习,从那之后的一年非常狂热的学习机器学习的相关技术,也写了一些自己的理解和感悟.今天大概看了一下这个博客的总体阅读人数已经有70多万了,印象中之前还只有十多二十万.很高兴这些文章能够帮助你更好的理解一些机器学习相关的基础知识,非常感谢各位读者和爬虫机器人(:-p)的支持! 后来个人选择将工作的方向从机器学习换到了Hadoop相关领域,中间有很多感悟我想之后再单独…

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30815.html Spark实战高手之路 系列书籍 -http://down.51cto.com/tag-spark%E8%AE%B2%E4%B9%89.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:…

前言 从今天起,我将一步一步的分享大数据相关的知识,其实很多程序员感觉大数据很难学,其实并不是你想象的这样,只要自己想学,还有什么难得呢? 学习Hadoop有一个8020原则,80%都是在不断的配置配置搭建集群,只有20%写程序! 一.引言(大数据时代) 1.1.从数据中得到信息 我们看一张图片: 我们知道这个图片上的人叫张小妹,年龄20岁,职业模特.但是如果只有数据没有图片的话,就没有意义的数据了.所以数据一定是在特定的环境下才有意义的. 我们再来看一张图片: 从这张图片分析出: 从纵向分析,…

比赛技巧:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28084438 文章来源: https://www.imooc.com/article/72863 随着近几年人工智能和大数据的快速发展和应用,使得相应的工智能&大数据相关比赛比赛近几年火热了起来,下面就我知道到的人工智能&大数据相关比赛,为大家简要说下,感兴趣的可以参加一些比赛,锻炼一下自己,也能知道一些前沿的技术,说不定还能拿些奖金呢?哈哈…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…