课程目录

• 1. 深度学习与计算机视觉-006期
• 1.1 预习资料
• 6期预习资料
• Python学习手册(第4版)
• 课程软件安装
• 1.2 开班仪式-20191229
• 开班仪式
• 1.3 学员分享的学习资料
• FRN
• 1.4 CV学习路径
• CV.pptx
• CV学习路径
• 2.1 课程导论及初阶计算机视觉I（Low-Level-CV）-20200105
• 代码
• 课外
• 资料
• 作业
• week1 What is The Course
• 课程简介-片段1
• 课程简介-片段2
• 2.2 认识计算机视觉-20200112
• 资料
• 作业
• week2 What is CV
• 认识计算机视觉
• 3.1 经典机器学习I：线性回归与逻辑回归-20200119
• 资料
• 作业
• week3-5 Machine Learning
• 经典机器学习 I：线性回归与逻辑回归
• 课前预备知识
• 3.2 经典机器学习II：神经网络、反向传播算法以及正则化-20200209
• 资料
• 经典机器学习 II：神经网络、反向传播算法以及正则化
• 作业
• 3.3 经典机器学习III：其他机器学习工具及总结-20200216
• 代码
• 资料
• 作业
• 经典机器学习 III：其他机器学习工具及总结
• 3.4 CNN 综述I：层-20200223
• 资料
• 作业
• CNN 综述 I：层
• cnn_笔记
• week6 CNN I Structure Layers
• 3.5 CNN 综述II：网络架构-20200301
• CNN 综述 II：网络架构
• week7 CNN II Network Structure
• 3.6 CNN 综述III：实现细节-20200308
• 资料
• CNN 综述 III：实现细节
• week8 CNN III Other Details
• 笔记
• 作业
• 4.1 CNN 的分类问题-20200315
• 代码
• CNN 的分类问题
• week9 Classification
• 作业
• 4.2 CNN 的检测问题 I：Two-Stage 检测算法（上）-20200322
• 代码
• CNN 的检测问题 I：Two-Stage 检测算法
• week10-11 Detection
• 4.3 CNN 的检测问题 I：Two-Stage 检测算法（下）-20200329
• CNN 的检测问题 I：Two-Stage 检测算法
• 4.4 CNN-Image Transfer-20200412
• 资料
• CNN-Image Transfer
• week12 Image Transfer
• 4.5 目标跟踪-20200419
• 课上的代码
• 视频素材
• 优秀项目四
• week13 Guide&Review Object Tracking
• 目标跟踪
• 4.6 学会学习-元学习-20200425
• transferlearning-vgg16-cifar10-1.ipynb
• week14 Meta-ML
• 学会学习-元学习
• 5.1 查缺补漏以及内容补充-20200510
• week15 Supplements
• 查缺补漏以及内容补充
• 5.2 项目成果展示-20200524
• week16 Summary
• 项目成果展示-片段1
• 项目成果展示-片段2
• 10. 选修课-无人驾驶
• 1.1 自动驾驶汽车发展概述
• __MACOSX
• 第一章
• 第二课时-自动驾驶技术之定位与多传感器融合——第一部分.pptx
• 自动驾驶汽车发展概述
• 2.1 自动驾驶技术之定位与多传感器融合
• EKF matlab
• KF
• PF matlab
• __MACOSX
• EKF and UKF comparison
• EKF-UKF-PF目标跟踪性能的比较ƒ
• Particle Filter Explained without Equations
• 第二课时-自动驾驶技术之定位与多传感器融合——第二部分.pptx
• 卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现
• 自动驾驶技术之定位与多传感器融合
• 3.1 自动驾驶技术之纵向与横向控制
• LQR_mpc
• PurePursuitControl
• __MACOSX
• MPC-PurePursuit
• my_pid.m
• 车辆运动学方程.docx
• 第三课时-自动驾驶技术之纵向与横向控制.pptx
• 非线性方程的线性化.docx
• 课件资料
• 自动驾驶技术之纵向与横向控制-片段3
• 4.1 自动驾驶之路径规划
• code
• code20200305
• __MACOSX
• 自动驾驶之路径规划
• 11. 科学计算与数学建模
• 1.1 科学计算与数学建模part-1
• 科学计算与数学建模part-1
• 1.2 科学计算与数学建模part-2
• 科学计算与数学建模part-2
• 1.3 科学计算与数学建模part-3
• 科学计算与数学建模part-3
• 1.4 科学计算与数学建模part-4
• 科学计算与数学建模part-4
• 1.5 科学计算与数学建模part-5
• 科学计算与数学建模part-5
• 12. 专业选修-GAN
• 1.1 GAN-part1
• GAN-part1
• 1.2 GAN-part2
• 代码
• GAN-part2
• 1.3 GAN-part3
• GAN Development and Application
• GAN-part3
• 1.4 GAN-part4
• GAN-part4
• 13. Python高级编程
• 1.1 python高级编程 part_1
• part-1.ipynb
• Python高级编程 Part-1
• python高级编程 part_1
• 1.2 python高级编程 part_2
• Python高级编程 Part-2
• python高级编程 part_2
• python高级编程part-2代码.ipynb
• 1.3 python高级编程 part_3
• part-3
• Python高级编程 Part-3
• python高级编程 part_3
• 1.4 python高级编程 part_4
• part-4_code
• __MACOSX
• Part-4
• python高级编程 part_4
• 14. image&video caption
• 1.1 Image Caption：Image Caption 介绍和初步-20200215
• image_captioning
• __MACOSX
• Image CaptionImage Caption 介绍和初步
• imagecaption
• 2.1 Image Caption：Image Caption 进阶上手-20200229
• Image CaptionImage Caption 进阶上-片段1
• Image CaptionImage Caption 进阶上-片段2
• Image CaptionImage Caption 进阶上-片段3
• imagecaption2
• knowing_when_to_look_models.py
• 学习资料.docx
• 3.1 Image Caption：表达多样性-20200307
• Image Caption表达多样性
• imagecaption3
• 4.1 Vedio Caption-20200321
• Vedio Caption
• VideoCaption1
• 15. 就业辅导
• 1.1 简历投递技巧-上
• 简历投递技巧（上）
• 1.2 简历投递技巧-下
• 简历投递技巧（下）
• 2.1 面试技巧
• 面试技巧
• 3.1 薪资谈判
• 薪资谈判
• 16. 星球-数据分析师必备技能
• 1. 数据挖掘之数学基础
• 1.概率
• 10.向量基础
• 11.矩阵的运算
• 12.特殊矩阵
• 13.最小二乘法
• 14.最小二乘法代码
• 2.离散型随机变量
• 4.正态分布
• 5.极大似然估计
• 6.期望估计
• 7.伯努利分布
• 8.偏差和方差
• 9.过拟合和欠拟合
• 10. 数据可视化系列专题
• 0开课吧_数据可视化导论
• 10箱线图
• 2Excel-折线图
• 3Excel-漏斗图
• 4Excel-瀑布图
• 5柱状图
• 6折线图新
• 7漏斗图
• 8瀑布图
• 9气泡图
• 11. 0基础快速掌握Excel神技能
• 1.10如何利用条件格式将成绩快速分等级
• 1.1如何一键快速汇总求和
• 1.2如何创建分类汇总和多级分类汇总
• 1.3多张明细表如何快速合并计算生成汇总表
• 1.4表头完全一致的多张明细表如何快速汇总
• 1.5如何利用合并计算快速进行统计
• 1.6如何根据多个条件进行筛选
• 1.7如何利用排序隔行插入空行
• 1.9如何利用单变量求解进行逆运算
• 2.10如何按页字段数据项分页打印
• 2.1数据透视表基础知识
• 2.2如何按日期自动组合数据项
• 2.3如何按等距步长组合数值型数据项
• 2.4如何手动组合文本型数据项
• 2.5如何对透视表自定义值显示方式
• 2.6如何在数据透视表中手动排序
• 2.7如何在数据透视表中进行筛选
• 2.8如何在透视表中使用计算字段
• 2.9如何按行字段数据项分页打印
• 3.10统计分析函数5使用TRIMMEAN函数进行评分
• 3.11数组基础知识介绍
• 3.1文本函数使用MID函数获取身份证中的出生年月日
• 3.2逻辑函数使用IF AND OR函数判断条件是否成立
• 3.3查找引用函数1使用VLOOKUP函数按列精确查询
• 3.4查找引用函数2使用VLOOKUP函数按列模糊查询
• 3.5查询引用函数3使用MATCH函数与INDEX函数进行交叉查询
• 3.6统计分析函数1使用SUBTOTAL函数进行专业统计分析
• 3.7统计分析函数2使用SUMIF函数对符合指定条件的值求和
• 3.8统计分析函数3使用SUNIFS函数对符合多个条件的值求和
• 4.10如何利用图片美化数据点
• 4.11如何利用图片填充形象化
• 4.12如何利用图片填充图表区背景
• 4.1如何快速制作图表
• 4.2如何制作两轴线柱组合图
• 4.3如何制作双层饼图
• 4.4如何制作半圆形饼图
• 4.5如何制作旋风图
• 4.6如何制作甘特图
• 4.7如何制作M行1列对比图
• 4.8如何制作控件式动态图表
• 4.9如何调整坐标轴交叉点
• 5.1如何按固定宽度实现数据的快速分列
• 5.2如何按分隔符号实现数据的快速分列
• 5.3如何将多列数据变一列或一列数据变多列
• 5.4如何批量填充区域内的空单元格
• 5.5如何利用数据有效性制作下拉列表和信息提示
• 5.6如何控制在单元格中输入数值的范围
• 5.7如何圈释出不符合要求的无效数据
• 6.1如何仅允许用户编辑指定内容
• 6.2如何防止他人对工作表的增删
• 6.3如何对整个工作簿加密保护
• 6.4如何隐藏工作表标签和滚动条
• 6.5如何实现行列内容的快速转换
• 6.6如何快速设置最合适的列宽行高
• 6.7.如何隐藏与恢复表格空白区域
• 6.8如何冻结工作表的行与列
• 6.9如何制作斜线表头
• 2. 数据挖掘之贝叶斯算法
• 1.条件概率
• 2.贝叶斯公式
• 3.朴素贝叶斯
• 4.sklearn朴素贝叶斯
• 5.垃圾邮件的分类
• 3. 数据挖掘之KNN算法
• 1.距离的度量
• 2.KNN思想
• 3.KNN在sklearn中的应用
• 4.KD树
• 5.手写数字识别
• 4. Hive基础专题
• 001大数据分析技术概览(上)
• 002大数据分析技术概览(下)
• 003hive简介
• 004Hive与RDBMS的对比
• 005Hive的优势与劣势
• 006Hive架构原理详解（上)
• 007Hive架构原理详解(下)
• 008完全分布式和伪分布式
• 009免密登陆
• 010伪分布式Hive的安装及测试
• 011Hive常用的交互命令
• 012Hive的基本数据类型
• 013Hive的复杂数据类型
• 014数据库的DDL操作
• 015内部表和外部表的区别
• 016数据表的DDL操作
• 017建表实操之内部表
• 018建表实操之外部表
• 5. Mysql基础知识点：基本认知及Select基础查询
• 1.数据库是什么
• 2.navicat的基本操作
• 3.数据库的备份与恢复
• 4.数据类型
• 5.mysql基本查询语言
• 6.where条件限定
• 6. Mysql基础知识点：复杂查询
• 1.数值型函数
• 10.sql语句执行顺序
• 2.时间型与文本型函数
• 3.连接的类型
• 4.条件函数（case when）
• 5.增加排序列
• 6.子查询简介
• 7.多行单列子查询
• 8.多行多列子查询
• 9.书写顺序
• 7. Mysql基础知识点：数据库“增删改查”操作
• 1.创建库与表
• 2.主键与外键
• 3.插入数据
• 4.更新表内数据
• 5.更新表结构
• 6.删除库表行
• 8. Mysql数据库项目实战
• 1.创建数据表
• 2.插入数据
• 3.sql强化语句
• 4.创建商品分类表
• 5.同步表数据
• 6.商品品牌表
• 7.同步表
• 8.修改表结构
• 9.外键
• 9. Python基础课程
• 01.数据类型与变量
• 02数据类型转换
• 03.标识符与关键字screenflow
• 04-运算符
• 05输入与输出
• 06注释
• 07条件判断语句
• 08循环语句
• 09breakcontinuess的使用
• 10字符串输入与输出
• 11.切片
• 12字符串常见操作上
• 13字符串常见操作下
• 14列表的基本概念上
• 15.列表的常见操作下
• 16.格式化输出
• 17元组
• 18字典的介绍
• 19字典的常用方法
• 20集合
• 21数据容器类型相互转换
• 22遍历
• 23函数的介绍
• 24参数
• 25局部变量与全局变量
• 26函数的四大类型
• 27返回值详解
• 28位置传参和关键字传参
• 29不定长参数的使用
• 30缺省参数
• 31函数的注意事项
• 32嵌套函数
• 33内置函数
• 34递归函数
• 35匿名函数
• 36返回函数
• 37高阶函数
• 38闭包
• 39装饰器函数
• 40装饰器通用
• 41带有参数的装饰器函数
• 42.通用装饰器函数
• 17. 星球-大数据高级开发必备技能
• 1. Flink实时数仓
• 10、flink的socket文件以及集合数据源
• 11、flink当中的自定义source数据源
• 12、flink的unionconnectsplit算子介绍
• 13、flink当中的一些分区的算子
• 14、flink的sink介绍之redis sink将数据保存到redis里面去
• 15、flink当中的window的介绍
• 16、flink当中的增量聚合以及全量聚合统计
• 17、flink当中的time三兄弟
• 18、flink当中的watermark的介绍
• 19、flink当中的watermark代码实现
• 1、flink基本介绍
• 20、flink当中的waterMark机制测试顺序以及乱序的数据
• 21、flink当中解决迟到的数据
• 22、flink当中的状态介绍state以及checkpoint的基本概念
• 23、flink当中checkPoint状态的恢复与保存
• 24、flink当中解决程序升级问题—savePoint的介绍
• 25、flink与kafka的整合_将kafka作为数据源来使用
• 26、flink与kafka的整合_将kafka作为数据发送的目的地
• 27、flink的批处理程序入门
• 28、flink获取集合当中的数据源以及flink当中的算子的基本介绍
• 29、flink的mapPartition算子使用
• 2、flink的重新编译以及flink的架构模式和三种运行部署模式
• 30、flink当中的join操作
• 31、flink当中的分区sink算子介绍以及flink当中的参数传递
• 32、读取hbase当中的数据
• 33、flink读取hbase里面的数据-152404
• 33、flink读取hbase里面的数据
• 34、flink将数据写入到hbase里面去
• 35、flink当中的广播变量的使用
• 36、flink当中的累加器以及分布式缓存
• 37、flink当中的tableAPI以及SQL的基本介绍以及入门程序实现
• 38、dataStream与table的互相操作
• 39、dataSet与table的相互操作
• 3、flink的local以及standAlone模式的环境运行
• 40、flinkTableAPI集成kafka解析json格式的数据
• 41、flink实时数仓项目基本介绍
• 42、通过maxwell解析mysql的binlog实现数据接入kafka
• 43、使用flink实现模拟数据生成程序
• 44、flink全量同步mysql数据到hbase表当中来
• 45、实时解析binlog数据入库hbase代码实现
• 46、flink数据实时同步到hbase测试运行成功
• 47、kylin的基本介绍以及数据仓库的前置基本了解知识
• 48、kylin的前置了解知识
• 49、kylin的单节点环境安装
• 4、flink的standAlone模式借助zookeeper实现jobManager的高可用
• 50、kylin的集群模式安装运行
• 51、通过kylin来构建我们的cube
• 52、构建我们的cube之后实时查询操作以及kylin的构建流程
• 53、kylin的cube构建优化
• 54、kylin的元数据备份与恢复以及数据的清理等
• 55、通过hive整合hbase实现kylin分析hive当中映射hbase的数据源
• 56、实时数仓课程总结
• 5、flink on yarn 单个yarn session的实现
• 6、flink的on yarn 多session 模式提交任务
• 7、flink的流式处理以及服务打包上线运行
• 8、flink的批量处理程序
• 9、flink的shell命令行开发调试
• 10. ELK日志分析系统专题
• 10、es当中的查询操作2
• 11、es当中的分页以及高亮以及更新和删除的javaAPI操作
• 12、es当中的聚合查询
• 13、es当中基于地理位置的搜索需javaAPI实现
• 14、es当中的sql插件的使用介绍
• 15、es集群当中的参数调优
• 16、logstash的基本介绍以及input插件的使用入门
• 17、es的input插件2
• 18、logstash当中关于filter插件的使用介绍
• 19、logstash的output的插件的介绍
• 1、ELK的基本介绍
• 20、kibana数据报表展示
• 2、ES集群环境的安装
• 3、es-head插件以及kibana的环境安装
• 4、在kibana当中使用rest风格的方式操作es
• 5、es集群当中的分片数以及副本数的概念
• 6、ES当中的分页解决方案
• 7、ES当中的中文分词以及热词更新问题
• 8、es的javaAPI操作之添加索引
• 9、es当中的查询操作1
• 2. 深入浅出Kafka（上）
• 01 课程简介
• 02为什么要有消息系统
• 03图解kafka核心概念
• 04 图解kafka集群架构(1)
• 04 图解kafka集群架构
• 05 kafka优秀架构之磁盘顺序写保证写数据性能
• 06 kafka优秀架构之零拷贝机制保证读数据高性能
• 07 kafka优秀架构之日志分段存储
• 08 kafka优秀架构之二分查找定位数据
• 09 kafka优秀的网络架构之网络设计(4)(1)
• 09 kafka优秀的网络架构之网络设计(4)
• 09 kafka优秀架构之网络设计(1)
• 09 kafka优秀架构之网络设计(2)
• 09 kafka优秀架构之网络设计(3)
• 10 kafka优秀架构之冗余副本高正高可用
• 11 kafka优秀架构思考
• 12 kafka生产环境搭建之需求场景分析
• 13 kafka生产环境搭建之物理机数量的评估
• 14 kafka生产环境搭建之磁盘选择
• 15kafka生产环境之内存评估
• 16 kafka生产环境搭建之cpu压力评估
• 17 kafka生产环境搭建之网络需求评估
• 18 kafka生产环境搭建之集群规划
• 19 kafka正常环境搭建之zookeeper集群搭建
• 20 kafka生产环境搭建之核心参数详解
• 21 kafka生产环境搭建之集群压力测试
• 22 kafka运维之常见运维工具介绍
• 23 kafka运维之常见运维命令介绍
• 3. 深入浅出Kafka（中）
• 1. kafka生产者之消费者发送消息原理(图解)
• 10. kafka消费者之基础案例演示
• 11. kafka消费者之偏移量管理
• 12. kafka消费者之偏移量监控工具介绍
• 13. kafka消费者之如何感知消费异常
• 14. kafka消费者之综合案例演示
• 15. kafka消费者之groupcoordinator原理
• 16. kafka消费者之rebalance策略
• 2. kafka生产者之基础案例演示
• 3. kafka生产者之如何提升吞吐量
• 4 kafka生产者之如何处理异常
• 5. kafka生产者之重试机制
• 6. kafka生成者之acks参数详解
• 7. kafka生产者之自定义分区
• 8. kafka生产者之综合案例演示
• 9. kafka消费者之消费组概念
• 4. 深入浅出Kafka（下）
• 1. broker管理之leohw含义
• 2. broker管理之leo更新
• 3. broker管理之hw更新
• 4. broker管理之controller如何管理整个集群
• 5. broker管理之延时任务
• 6. broker管理之时间轮机制
• 5. 图解Kafka源码（上）
• 01 源码阅读准备之基础知识准备
• 02 源码阅读准备之源码环境准备
• 03 源码阅读准备之源码剖析思路介绍
• 04 源码阅读准备之从一个demo入手
• 05 生产者源码之producer核心流程介绍
• 06 生产者源码之producer初始化
• 07 生产者源码之producer元数据管理
• 08 生产者源码之producer源码核心流程初探(1）
• 08 生产者之producer源码核心流程初探(2)
• 09 生产者源码之producer加载元数据(1)
• 09 生产者源码之producer加载元数据(2)
• 09 生产者源码之producer加载元数据(3)
• 09 生成者源码之producer加载元数据(4)
• 10 生产者源码之分区选择
• 11 生产者源码之recordaccumulator封装消息流程初探
• 12 生产者源码之copyonwritemap数据结构使用
• 13 生产者源码之把数据写到对应批次(分段加锁)
• 14 生产者之内存池设计
• 15 生产者源码之sender线程运行流程初探
• 16生产者源码之一个batch什么条件下可以发送
• 17 生产者源码之筛选可以发送消息的broker(2)
• 17 生产者源码之帅选可以发送消息的broker(1)
• 18 生产者源码之kafka网络设计(1)
• 18 生产者源码之kafka网络设计(3)
• 18生产者源码之kafka网络设计-错误更正(2)
• 19 生产者源码之如果网络没有建立好会发送消息吗
• 20 生产者源码之producer终于要与broker建立连接了(1)
• 20 生产者源码之producer终于要与broker建立连接了(3)
• 20 生成者源码之producer终于要与broker建立连接了（2）
• 21 生产者源码之生产者终于可以发送请求了(2)
• 21 生产者源码之生产者终于可以发送网络请求了(1)
• 22 生产者源码之producer是如何处理粘包问题的(1)
• 23 生产者源码之producer是如何处理拆包问题的
• 24 生产者源码之如何处理暂存状态的响应
• 25 生产者源码之如何处理响应消息
• 26 生产者源码之消息发送完了以后内存如何处理
• 27 生产者源码之消息有异常是如何处理的
• 28 生产者源码之如何处理超时的批次
• 29 生产者源码之如何处理长时间没有接受到响应的消息
• 30 生产者源码之生产者源码精华总结
• 6. 图解Kafka源码（中）
• 31 服务端源码-网络-观察kafka源码的包(1)
• 31服务端源码-网络-观察kafka源码的包
• 32 服务端源码-网络-acceptor线程是如何启动的(1)
• 32 服务端源码-网络-acceptor线程是如何启动的
• 33 服务端源码-网络-processor线程是如何启动的(1)(1)
• 33 服务端源码-网络-processor线程是如何启动的(1)
• 33 服务端源码-网络-processor线程是如何启动的(2)
• 33 服务端源码-网络-processor线程是如何启动的(3)(1)
• 33 服务端源码-网络-processor线程是如何启动的(3)
• 34 服务端源码-网络-processor是如何接收请求的(1)(1)
• 34 服务端源码-网络-processor是如何接收请求的(1)
• 34 服务端源码-网络-processor是如何接收请求的(2)(1)
• 34 服务端源码-网络-processor是如何接收请求的(2)
• 35 processor线程是如何处理stagedreceives里的请求的
• 36 服务端源码-网络-requestqueue里的请求是如何被处理的
• 37 服务端源码-网络-request是如何被处理的
• 38 服务端源码-网络-服务端给客户端发送响应做哪些准备工作(1)
• 38 服务端源码-网络-服务端给客户端发送响应做哪些准备工作(2)
• 39 服务端源码-网络-响应消息是如何发送给客户端的
• 40 服务端源码-网络-支持超过并发的kafka网络设计
• 41 服务端源码-存储-核心对象关系梳理
• 42 服务端源码-存储-replicamanager写数据流程
• 43 服务端源码-存储-logmanager是什么
• 44 服务端源码-存储-logmanager启动以后干什么
• 45 服务端源码-存储-log的append总流程窥探
• 46 服务端源码-存储-新建logsegment策略(1)
• 46 服务端源码-存储-新建logsegment策略(2)
• 47 服务端源码-存储-如何使用内存映射写稀松索引(1)
• 47 服务端源码-存储-如何使用内存映射写稀松索引(2)
• 48 服务端源码-存储-如何基于os cache写数据
• 49 服务端源码-存储-一条message的格式
• 50 服务端源码-存储-数据是如何flush的
• 51 服务端源码-存储-发送响应给客户端
• 52 服务端源码-副本同步-replicafetcher线程启动
• 53 服务端源码-副本同步-follower发起fetch请求
• 54 服务端源码-副本同步-leader处理fetch请求
• 55 -leader和follower的leohw的更新流程(1)
• 55 leader和follower的hwleo值的更新流程(2)
• 56 服务端源码-副本同步-isr定时检查线程
• 57 服务端源码-副本同步-如果follower fetch不到数据怎么办
• 58 服务端源码-集群管理-controller是如何选举出来的
• 59 服务端源码-集群管理-broker是如何注册的
• 60 服务端源码-集群管理-如何感知新注册进来的broker
• 61 服务端源码-集群管理-创建一个topic的流程
• 62 服务端源码-集群管理-元数据更新流程总结
• 7. 图解Kafka源码（下）
• 63 消费者源码-coondinator原理剖析
• 64 消费者源码-consumer初始化
• 65 消费者源码-如何选举consumer leader
• 66 消费者源码-consumer leader如何制定分区方案
• 67消费者源码-coondinator下发分区方案
• 68 图解kafka源码-消费者源码-consumer消费数据
• 69 消费者源码-自动提交偏移量
• 70 消费者源码-consumer发送心跳
• 8. Sparkstreaming精讲
• 01 sparkstreaming的应用(1)
• 01 sparkstreaming的应用(2)
• 01 sparkstreaming的应用(3)
• 02 sparkstreaming运行流程
• 03 sparkstreaming之dstream
• 04 sparkstreaming入门案例演示
• 05 sparkstreaming入门案例演示
• 06 sparksteaming之提交任务到集群(2)
• 06 sparkstreaming之提交任务到集群(1)
• 07 sparksteaming数据源之hdfs
• 08 sparkstreaming数据源之自定义数据源
• 09 sparkstemaing核心算子之updatestatebykey
• 10 sparkstreaming核心算子之mapwithstate
• 11 sparkstreaming核心算子之transform
• 12 sparkstreaming核心算子之window操作
• 13 sparkstreaming核心算子之foreachrdd
• 14 sparkstreaming与sparksql整合
• 15 driver高可用
• 16 sparkstreaming进阶之运行流程回顾
• 17 sparkstreaming进阶之executor容错
• 18 sparkstreaming进阶之driver容错
• 19 sparkstreaming进阶之数据丢失容错
• 20 sparkstreaming进阶之当一个task运行很慢容错
• 21 sparkstreaming生产方案解决之流式处理语义
• 22 sparkstreaming生产解决方案之receiver方式整合kafka
• 23 sparkstreaming生产解决方案之direct方式整合kafka
• 24 sparkstreaming生产解决方案之不同版本kafka偏移量存储
• 25 sparkstreaming生产解决方案之与kafka010版本整合
• 26 sparkstreaming生产解决方案之生产数据不丢失方案设计
• 27 sparkstreaming生产解决方案之kafka0.8方案
• 28 sparkstreaming生产解决方案之与010kafka整合方案
• 29 sparksteraming生产方案解决之实时任务监控告警方案设计
• 30 sparkstreaming生产解决方案之exactly-once方案
• 9. Sparkstreaming调优
• 01 sparkstreaming运行原理
• 02 创建多个接收器
• 03 修改接收到的数据块的数量
• 04 修改接受数据的速率
• 05 修改数据处理的并行度
• 06 设置高性能的序列化机制
• 07 内存调优
• 08 foreachrdd核心算子调优
• 09 压力反馈
• 10 资源动态分配
• 11 网上优秀文章推荐
• 2. 数据科学-001期
• 1.1 数据科学-part1-20200105
• 作业
• Lesson
• 1.2 数据科学-part2-20200112
• 第二次课
• l2v2.pptx
• 1.3 数据科学-part3-20200119
• l3homework-v3
• l3v2
• l3v2.pptx
• 1.4 数据科学-part4-20200202
• l4homework_v1
• l4v1.ipynb
• l4v2.pptx
• 1.5 数据科学-part5-20200209
• 第五次课程资料
• 1.6 数据科学-part6-20200216
• 代码
• l6v2.pptx
• 1.7 数据科学-part7-20200223
• 数据库与数据获取.pptx
• 1.8 数据科学-part8-20200301
• 第8次作业参考.ipynb
• 数据预处理.pptx
• 1.9 数据科学-part9-20200308
• l8v1
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• 2.0 数据科学-part10-20200315
• 数据科学中的方法论-2.pptx
• 2.1 数据科学-part11-20200322
• l11.ipynb
• l11v2
• 2.2 数据科学-part12-20200329
• 12节课代码.ipynb
• l12v1
• 2.3 数据科学-part13-20200412
• 新建文件夹
• l13v1
• Recommender-Systems-[Netflix]
• 2.4 数据科学-part14-20200419
• l14v1
• pyspark.ipynb
• winequality-white-revised.csv
• 2.5 数据科学-part15-20200425
• l15v1
• 麦肯锡_客户眼中的银行体验
• 麦肯锡_展望2019中国证券业-把握五大趋势六大主题-1
• 2.6 数据科学-part16-20200510
• Minyoung Kim
• 非监督学习与聚类
• 分布式
• 集成学习（2）
• 卷积神经网络与循环神经网络
• 商业应用
• 神经网络
• 数据科学-part1
• 数据科学-part4
• 数据科学11视频
• 数据科学的编程基础2
• 数据科学中的方法论-2-片段1
• 数据科学中的方法论-片段1
• 数据科学中的方法论-片段2
• 数据库与数据获取-1-片段1
• 数据库与数据获取-1-片段2
• 数据预处理
• 推荐系统
• 优秀作业
• 3. 人工智能数学基础-006期
• 1.1 数学基础-part1-20191230
• 数学课导论.pptx
• 1.2 数学基础-part2-20200107
• 人工智能数学基础-第二节-微积分Notebook
• 人工智能数学基础-第二节-微积分
• 1.3 线性代数-20200114
• __MACOSX
• 人工智能数学基础-第三节课线性代数Notebook.ipynb
• 人工智能数学基础-第三节课线性代数课件.pptx
• 1.4 概率与统计-20200204
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• 1.5 图论-20200211
• 第五节课图论.pptx
• 1-数学导论-part1
• 2-微积分
• 3-数学基础-part3
• 4-数学基础-part4
• 5-数学基础-part5
• 4. 如何阅读及完成AI论文
• 1.1 如何阅读及完成AI论文-20200109
• 2015-ICLR-Adam- A Method for Stochastic Optimization
• 读写论文交流课
• 如何阅读及完成AI论文-片段1
• 如何阅读及完成AI论文-片段2
• 如何阅读及完成AI论文-片段3
• 如何阅读及完成AI论文-片段4
• 如何阅读及完成AI论文-片段5
• 2. 作业要求
• 论文作业要求.doc
• 5. 公选课-人工智能英语提升
• 1.1 Academic Reading-20200217
• 资料
• Academic Reading–with drill
• Academic Reading-无笔记版本
• Academic Reading
• 1.2 Academic Listening-20200224
• Academic Listening
• Module 2 Academic Listening.pptx
• 1.3 How to Improve English Speaking-20200302
• How to Improve English Speaking
• Module 3-Academic English Speaking.key
• Module 3-Academic English Speaking
• 1.4 Academic Writing Overview-20200309
• Academic Writing Overview
• Module 4-Academic Writing Overview.pptx
• 词汇
• 【词表】再要你命3000（第2版） v1.0.xlsx
• 英文阅读
• 艾伦：Seriously…I’m Kidding
• 巴菲特：The Snowball
• 大国的衰亡：Fall Of Giants
• 抖森读诗：19 Poems
• 克林顿：My Life
• 狼厅：Wolf Hall
• 了不起的盖茨比：The Great Gatsby
• 马斯克：Elon Musk
• 怦然心动：Flipped
• 特朗普：Crippled America_ How to Make America Great Again
• 特朗普：Never Give Up
• 特朗普：The Art Of The Deal
• 希拉里传：Living history
• 一条狗的使命：A Dog’s Purpose
• 重新定义公司：How Google Works
• The making of a nation
• Economist 0229
• History of Britain Ireland by DK (z-lib.org)
• 6. 选修课-深度学习框架
• 1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras-20191129
• 学习资料
• tensorflow基础知识以及高级api keras
• 课堂代码.docx
• 深度学习框架.pptx
• 2.1 搭建模型和进阶操作-20191206
• 2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
• 搭建模型和进阶操作
• 3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”-20191215
• 学习资料
• tensorflow实践项目“大杂烩”
• 课堂代码(1).docx
• 4.1 pytorch基础知识-20191221
• 4课堂代码.docx
• pytorch基础知识
• 5.1 pytorch神经网络搭建课程评-20191228
• 5课程代码.docx
• pytorch神经网络搭建课程评
• stn
• 7. 公选课-工程能力提升-006期
• 1.1 Bug定位与软件质量保证-20200306
• Bug定位与软件质量保证
• engineer-lesson1 -2nd.pptx
• 2.1 工程能力提升-网络编程-20200313
• 代码
• engineer-lesson2 -2nd.pptx
• 工程能力提升-网络编程-片段1
• 工程能力提升-网络编程-片段2
• 工程能力提升-网络编程-片段3
• 工程能力提升-网络编程-片段4
• 3.1 工程能力提升-需求分析-20200320
• 资料
• engineer-lesson3 -2nd(1).pptx
• 工程能力提升-需求分析
• 4.1 工程能力提升——并发系统设计-20200327
• engineer-lesson4 -2nd(2).pptx
• 工程能力提升——并发系统设计
• 8. 专业选修—人脸检测与识别
• 1.1 人脸识别与检测-part1-20191018
• sample.py
• 人脸识别 第一课(2)(1).pptx
• 人脸识别与检测
• 1.2 人脸识别与检测-part2-20191101
• mtcnn-pytorch
• 人脸识别 第二课v0.0.2.pptx
• 人脸识别与检测-part2
• 1.3 人脸识别与检测-part3-20191115
• 人脸识别 第三课v0.0.1.pptx
• 人脸识别与检测-part3
• 1.4 人脸识别与检测-part4-20191129
• MobileFaceNet_Pytorch-master
• 人脸识别 第四课v0.0.0.pptx
• 人脸识别与检测-part4
• 人脸识别与检测-part2
• 人脸识别与检测-part3
• 人脸识别与检测-part4
• 人脸识别与检测
• 9. 算法分析与设计
• 1 INTRODUCTION
• 1.1 Why Study Algorithms
• 1.2 Integer Multiplication
• 1.3 Karatsuba Multiplication
• 1.4 About the Course
• 1.5 Merge Sort-Motivation and Example
• 1.6 Merge Sort-Pseudocode
• 1.7 Merge Sort-Analysis
• 1.8 Guiding Principles for Analysis of Algorithms
• 10 GRAPH SEARCH AND CONNECTIVITY
• 10.1 Graph Search-Overview
• 10.2 Breadth-First Search (BFS) The Basics
• 10.3 BFS and Undirected Connectivity
• 10.4 BFS and Undirected Connectivity
• 10.5 Depth-First Search(DFS)The Basics
• 10.6 Topological Sort
• 10.7 Computing Strong Components The Algorithm
• 10.8 Computing Strong Components The Analysis
• 10.9 Structure of the Web
• 11 DIJKSTRA’S SHORTEST-PATH ALGORITHM
• 11.1 Dijkstra’s Shortest-Path Algorithm
• 11.2 Dijkstra’s Algorithm Examples
• 11.3 Correctness of Dijkstra’s Algorithm
• 11.4 Dijkstra’s Algorithm Implementation and Running Time
• 12 HEAPS
• 12.1 Data Structures Overview
• 12.2 Heaps Operations and Applications
• 12.3 Heaps Implementation Details
• 13 BALANCED BINARY SEARCH TREES
• 13.1 Balanced Search Trees Operations and Applications
• 13.2 Binary Search Tree Basics I
• 13.3 Binary Search Tree Basics II
• 13.4 Red-Black Trees
• 13.5 Rotations
• 13.6 Insertion in a Red-Black Tree
• 14 HASHING THE BASICS
• 14.1 哈希表操作和应用程序
• 14.2 哈希表实现详细信息I
• 14.3 哈希表实现详细信息II
• 15 UNIVERSAL HASHING
• 15.1 病理数据集与泛散列动机
• 15.2 Universal Hashing Definition and Example
• 15.3 Universal Hashing Analysis of Chaining
• 15.4 Hash Table Performance with Open Addressing
• 16 BLOOM FILTERS
• 16.1 Bloom Filters The Basics
• 16.2 Bloom Filters Heuristic Analysis
• 2. ASYMPTOTIC ANALYSIS
• 2.1 The Gist
• 2.2 Big-Oh Notation
• 2.3 Basic Examples
• 2.4 Big Omega and Theta
• 2.5 Additional Examples [Review – Optional]
• 3. DIVIDE & CONQUER ALGORITHMS
• 3.1 O(n log n) Algorithm for Counting Inversions I
• 3.2 O(n log n) Algorithm for Counting Inversions II
• 3.3 Strassen’s Subcubic Matrix Multiplication Algorithm
• 3.4 O(n log n) Algorithm for Closest Pair I
• 3.5 O(n log n) Algorithm for Closest Pair II
• 4. THE MASTER METHOD
• 4.1 Motivation
• 4.2 Formal Statement
• 4.3 Examples
• 4.4 Proof I
• 4.5 Interpretation of the 3 Cases
• 4.6 Proof II
• 5. QUICKSORT – ALGORITHM
• 5.1 Quicksort Overview
• 5.2 Partitioning Around
• 5.3 Correctness of Quicksort
• 5.4 Choosing a Good Pivot
• 6. QUICKSORT – ANALYSIS
• 6.1 Analysis I A Decomposition Principle
• 6.2 Analysis II The Key Insight
• 6.3 Analysis III Final Calculations
• 7. PROBABILITY REVIEW
• 7.1 Probability Review I
• 7.2 Probability Review II
• 8. LINEAR-TIME SELECTION
• 8.1 Overview
• 8.2 Randomized Select-Algorithm
• 8.3 Randomized Selection-Analysis
• 8.4 Deterministic Selection-Algorithm
• 8.5 Deterministic Selection-Analysis -1
• 8.6 Deterministic Selection-Analysis -2
• 8.7 Omega(n log n)Lower Bound for Comparison-Based Sorting
• 9. GRAPHS AND THE CONTRACTION ALGORITHM
• 9.1 Graphs and Minimum Cuts
• 9.2 Graph Representations
• 9.3 Random Contraction Algonrithm
• 9.4 Analysis of Contraction Algorithm
• 9.5 Counting Minimum Cuts