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fanyingnedu阅读(218)

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课程介绍
老男孩Linux高级架构师13期,内容丰富,系统架构必备教程。

课程目录
001-老男孩高级架构师体系-运维与自动化运维发展-10节

1-运维职业发展
2-运维知识系统和分类
3-运维自动化发展-标准化
4-运维自动化发展-工具化
5-运维自动化发展-Web化
6-运维自动化发展-服务化
7-运维自动化发展-智能化
8-ITI简介
9-ITI服务运营-服务台
10-ITI故障管理和问题管理

002-老男孩高级架构师体系-自动化运维之自动化安装实践-10节
1-课前分享pxe-kickstart1
2-课前分享pxe-kickstart2
3-cobber部署并自动化安装系统
4-自动重装和cobber-web
5-cobber自定义yum源
6-cobber自定义系统安装
7-使用api自定义安装
8-markdown语法简介
9-操作系统安装规范编写
10-作业

003-老男孩高级架构师体系-多维监控体系-15节
1-监控概述
2-硬件监控1
3-硬件监控2
4-ipmi展示
5-系统监控-概述
6-CPU监控
7-内存监控
8-系统监控
9-应用监控
10-zabbix安装1
11-zabbix安装2
12-zabbix概述
13-zabbix自定义监控项
14-zabbix自定义图形、screen、map
15-课程总结和作业

004-老男孩高级架构师体系-zabbix监控实战-13节
Zabbix文档.rar
视频
1-zabbix基础讲解1
2-zabbix基础讲解2
3-告警添加流程
4-nginx监控jvm
5-nginx监控nginx
6-nginx监控tcp和触发器添加
7-zabbix告警通知
8-zabbix监控mysq.mkv
9-zabbix-web监控
10-zabbix监控模式
11-zabbix分布式监控
12-zabbix自动化监控
13-自动化运维api体系

005-老男孩高级架构师体系-Satstack自动化运维-10节
文档.rar
视频
1-satstack简介
10-satstack远程执行-编写执行模块
2-satstack快速入门-远程执行
3-satstack快速入门-配置管理
4-satstack与zeromq
5-satstack数据系统-grains
6-satstack数据系统-piar
7-satstack远程执行-指定目标
8-satstack远程执行-执行模块
9-satstack远程执行-返回程序

006-老男孩高级架构师体系-DNS实战-7节
视频
dns01理论基础
dns02安装部署01
dns03安装部署02
dns04安装部署03
dns05安装部署04
dns06构建企业dns
dns07dns拓展
资料
bind-9.9.9-P1.tar.gz
dns安装脚本.txt
图片.nk

007-老男孩高级架构师体系-Satstack实战(1)-9节
1-配置管理之ss
2-配置管理之状态模块pkg、fie
3-配置管理之状态模块service
4-状态间关系
5-配置管理之jinja模板
6-配置管理小结和技巧
7-satstack项目实战-系统初始化
8-satstack项目实战-haprox
9-satstack项目实战-业务引用

008-老男孩高级架构师体系-Satstack实战(2)-8节
1-satstack实战案例-keepaived-memcached
2-satstack实战案例-nginx-php-bbs
3-satstack实战案例-debug和总结
4-satstack实战案例-job管理和runner
5-satstack实战案例-无master和多master
6-satstack-syndic
7-satstack-ssh
8-satstack-api-1

009-老男孩高级架构师体系-GusterFS实战-7节
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010-老男孩高级架构师体系-持续集成与自动化部署1-8节
1-自动化部署概述
2-自动化部署
3-自动化部署流程设计
4-自动化部署实战-she函数
5-自动化部署实战-功能实现
6-自动化部署实战-脚本扩展
7-自动化部署实战-秒级回滚
8-自动化部署实战-gitab和部署和回滚

011-老男孩高级架构师体系-持续集成与自动化部署2-9节
1-devops介绍
2-持续集成、交付、部署介绍
3-jenkins插件安装
4-jenkins创建job和git插件
5-代码质量管理-sonar部署
6-代码质量管理-sonar代码分析
7-jenkins实战sonar与jenkins结合
8-jenkins实战-job关联和pipeine
9-jenkins实战-jenkins与gitab集成(webhook)

012-老男孩高级架构师体系-EKStack-8节
课件.rar
视频
1-ekstack-es简介
2-ekstack-es集群
3-ekstack-ogstash实战
4-ekstack-ogstack-input-fie
5-ekstack-kibana简单使用
6-ekstack-ogstash-input-if判断
7-ekstack-ogstash-codec-mutiine
8-ekstack-ogstash-codec-json

013-老男孩高级架构师体系-EKStack深入完结-10节
01-ekstack-kibana图形化
02-ekstack-ogstash实战-input插件sysog
03-ekstash-ogstash实战-input插件tcp
04-ekstack-ogstash-fiter插件grok
05-ekstack-收集apache日志
06-ekstack-使用消息队列扩展1
07-ekstack-使用消息队列扩展2
08-ekstack-生产案例项目分析
09-ekstack-生产案例项目实战
10-自动化运维结课

014-老男孩高级架构师体系-云计算初步与KVM虚拟化实践-9节
1.云计算概述
2.云计算分层
3.虚拟化介绍
4.kvm介绍
5.创建kvm虚拟机
6.virt管理kvm虚拟机
7.cpu和内存动态扩容
8.kvm磁盘和网络管理
9.kvm优化

015-老男孩高级架构师体系-docker-10节
docker.rar
视频
1.docker简介和kvm区别
10.docker registry实践(作业)(2)
2.引入docker
3.docker快速入门
4.docker改变了什么
5.docker网络访问
6.docker数据管理(1)
6.docker数据管理
7.docker镜像构建和dockerfie
8.dockerfie生产实践
9.docker registry实践(作业)

016-老男孩高级架构师体系-Coudstack云平台实战(1)-13节
Coudstack平台实战.doc
视频
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017-老男孩高级架构师体系-Coudstack云平台实战(2)-10节
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018-老男孩高级架构师体系-OpenStack实战开发(1)-10节
1-openstack介绍
10-neutron控制节点2
2-基础服务
3-keystone部署用户管理
4-keystone部署服务注册
5-gance服务部署
6-nova控制节点
7-nova计算节点1
8-nova计算节点2
9-neutron控制节点1

019-老男孩高级架构师体系-OpenStack实战开发(2)-7节
compute.zip
contro-new.zip
day1.zip
mysq.zip
openstack.t
视频
01-neutron计算节点配置
02-pythons15day4作业讲解
03-创建第一台虚拟机
04-部署dashboard
05-horizon创建云主机
06-深入了解OpenStack
07-总结

020-老男孩高级架构师体系-OpenStack实战开发(3)-8节
01-cinder控制节点
02-cinder控制节点2
03-cinder计算节点-准备
04-cinder云硬盘创建
05-cinder不同存储类型
06-neutron实现阿里云ECS网络
07-neutron实现阿里云VPC网络
08-neutron实现阿里云VPC网络2

021-老男孩高级架构师体系-单机时代-9节
1.单机时代-单机模式
2.单机时代-动静分离
3.单机时代-数据库分离
4.单机时代-组件分离
5.TCP三次握手和四次挥手
6.TCP状态转换
7.time_wait调优
8.apache和nginx简述
9.架构畅谈

022-老男孩高级架构师体系-集群实战开发-9节
1-集群和四层负载均衡
2-四层和七层负载均衡区别
3-灾备基础1
4-灾备六个等级
5-按SET部署
6.haproxy快速入门
7.x_forward_for如何取
8.haproxy在线更改
9.haproxy-keepavied

023-老男孩高级架构师体系-Redis深入讲解-8节
1.缓存知识体系
2.用户层缓存
3-CDN缓存
4-应用层缓存
5-Redis简介
6-Redis持久化
7-redis主从复制
8-redis集群

024-老男孩高级架构师体系-数据存储-6节
资料.rar
视频
1-数据存储概览
2-mysq复制和相关经验分享
3-mysq复制解决方案
4-mysq-DA-客户端分片(可能是加密过的文件,请核实)
5-mysq-da-cobar-mycat

6-mysq-pt


Docker、Jenkins企业实战视频教程附文档 24课

fanyingnedu阅读(256)

课程介绍
通过本次Docker实战课程的学习,大家可以掌握目前主流虚拟化技术,不断学习,成长。同时通过本次课程的学习,大家在运维能力上将有一个大的突破,真正实现高级运维的目标,实现高薪就业。

课程目录
01.实战Docker虚拟化技术
1、Docker虚拟化入门简介
2、Docker虚拟化安装配置
3、Docker常用命令讲解
4、Docker虚拟化独立外网IP配置
5、Docker使用pipework配置独立IP
6、Docker构建Tomcat环境
7、Dockerfile管理docker容器
8、DockerFile企业实战练习
9、Docker磁盘空间扩容及备份
10、Docker构建Mysql数据库环境
11、Docker构建Nginx web服务器
12、Docker构建LNAMP架构配置
13、Docker自动化管理及自动化报表
14、Docker自动化管理脚本工具一
实战Docker虚拟化技术v1.docx
02.Jenkins持续集成实战系列
1、传统网站部署流程
2、主流网站部署流程及方法
3、Jenkins持续平台安装
4、Jenkins持续集成MAVEN讲解
5、Jenkins持续集成JOB工程设置
6、Jenkins持续集成网站构建实战
7、Jenkins持续集成自动化部署一
8、Jenkins持续集成自动化部署二
9、Jenkins持续集成插件设置篇
10、Jenkins持续集成邮件设置篇

Jenkins+Maven+SVN+Tomcat持续集成实v1战.docx

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大数据之Spark2.2实时流计算项目实战视频教程附源码与讲义 34课

fanyingnedu阅读(295)

课程介绍
Spark Streaming实时流处理项目实战 本课程以爱奇艺视频实时数据产生和流向的各个环节出发,通过集成主流的分布式日志收集框架Flume、分布式消息队列Kafka、分布式列式数据库HBase、及当前最火爆的Spark Streaming打造实时流处理项目实战,一套代码让你掌握实时处理的整套处理流程,快速进去企业实战!

课程目录
  第01节爱奇艺实时统计的一个概述
  第02节生成环境中日志产生的一个描述
  第03节项目使用的技术点以及开发对应的流程顺序
  第04节互联网访问日志概述
  第05节日志的真实数据介绍并且讲解对应的栏目的log样式
  第06节脚本生成Log日志方式下
  第07节通过linux自带的定时器定时生成日志
  第08节启动和配置flum kafka
  第09节开发环境搭建
  第10节flume和kafka和SparkStreaming联通和测试
  第11节数据库的介绍和选择
  第12节启动hdfs和zk和hbase并且创建hbase表
  第13节写一个操作Hbase的工具类操作HBase增加
  第14节项目时间工具的实现
  第15节根据条件对产生的实时流做数据清洗并且封装成类
  第16节项目中的DAO操作Hbae的增加和查询并且可以分批保存和测试
  第17节保存手机的数据累加到Hbase中
  第18节功能二的DAO增和查询的实现
  第19节功能二处理业务逻辑保存到hbase数据库里面
  第20节项目运行在真实的生成环境上面
  第21节项目中spark脚本的编写和运行
  第22节数据可视化只为什么要可视化
  第23节数据可视化之web页面的搭建
  第24节数据可视化之第一个springboot应用程序
  第25节数据可视化之echart的介绍和使用范围
  第26节数据可视化之springboot创建web应用并返回html页面
  第27节数据可视化之springboot继承echart的页面
  第28节数据可视化之springboot替换成生成中的饼图
  第29节数据可视化之HBase数据访问的工具类开发
  第30节数据可视化之DAO数据访问层开发
  第31节数据可视化之展示层页面逻辑处理
  第32节数据可视化之ajax请求数据页面展示
  第33节数据可视化代码运行在生成服务器中

  第34节项目在服务器上面运行流程与过程

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2018年最新机器学习工程师班(第八期)视频教程附代码课件 20课

fanyingnedu阅读(283)

课程介绍

本课程从机器学习中的数学基础、到基本模型、特征工程、工业实战、高阶知识、深度学习,六大阶段,层层深入、逐层递进,直通机器学习本质与其应用,且解决以下十大问题,微积分与矩阵知识在机器学习中如何应用、逻辑回归如何在海量工业实战数据下应用、如何对商品销量进行高准确率预测、如何使用隐马尔可夫模型(HMM)对中文进行分词、如何使用随机森林和支持向量机(SVM)对数据进行分类、如何使用Tensorflow构建RNN模型进行分类预测、如何使用LDA等对文档进行分类、如何自己构建数据集并使用Caffe进行分类、如何使用xgboost与lightGBM在Kaggle比赛中获胜、如何使用循环神经网络抓取文本特征


课程目录

夯实数学基础

第1课 机器学习中的微积分与矩阵
    知识点1:Taylor展式、梯度下降和牛顿法初步
    知识点2:特征向量、对称矩阵对角化、线性方程
    
第2课 概率与凸优化
    知识点1:矩估计、极大似然估计
    知识点2:凸集、凸函数、凸优化、KKT条件

掌握基本模型 打开ML大门

第3课 回归问题与应用
    知识点1:线性回归、logistic回归、梯度下降
    实战项目:分布拟合与回归、用LR分类与概率预测
    
    实战项目:实际工程海量数据下的logistic回归使用,包括样本处理、特征处理、算法调优和背后的原理
    
第4课 决策树、随机森林、GBDT
    知识点1:决策树 随机森林、GBDT
    
    实战项目:使用随机森林进行数据分类
    
第5课 SVM
    知识点1:线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、SMO
    
    实战项目:使用SVM进行数据分类
    
第6课 最大熵与EM算法
    知识点1:熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、IIS、GMM
    重中之重 特征工程

第7课 机器学习中的特征工程处理
    知识点1:数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合策略
    
    实战项目:特征处理与特征选择工具与模板
    
第8课 多算法组合与模型最优化
    知识点1:机器学习问题场景分析、算法选择、模型构建、模型性能分析与优化策略
    
    实战项目:构建模型组合策略工具与模板
    工业实战 在实战中掌握一切

第9课 sklearn与机器学习实战
    知识点1:sklearn板块介绍,组装与建模流程搭建
    
    实战项目:经典Titanic案例,商品销量预测案例等
    
第10课 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战
    知识点1:xgboost与lightGBM使用方法与高级功能
    
    实战项目:Titanic与商品销量预测进阶,Kaggle案例实战
    
第11课 用户画像与推荐系统
    知识点1:基于内容的推荐,协同过滤,隐语义模型,learning to rank,推荐系统评估
    
    实战项目:实际打分数据上的推荐系统构建
    
第12课 聚类
    知识点1:K-means/K-Medoid/层次聚类
    实战项目:K-means代码实现和实际应用分析
    第13课 聚类与推荐系统实战
    实战项目:用户聚类结合推荐算法,构建推荐系统完整案例(送完整可运行的代码)
    
高阶知识 深入机器学习

第14课 贝叶斯网络
    知识点1:朴素贝叶斯、有向分离、马尔科夫模型
    
第15课 隐马尔科夫模型HMM
    知识点1:概率计算问题、参数学习问题、状态预测问题
    
    实战项目:使用HMM进行中文分词
    
第16课 主题模型
    知识点1:pLSA、共轭先验分布、LDA
    
    实战项目:使用LDA进行文档分类
    迈入深度学习 打开DL大门

第17课 神经网络初步
    知识点1:全连接神经网络、反向传播算法与权重优化,训练注意点
    
    实战项目:构建神经网络解决非线性切分问题
    
第18课 卷积神经网络与计算机视觉
    知识点1:卷积神经网络结构分析、过拟合与随机失活,卷积神经网络理解
    
    实战项目:工业界常用网络结构与搭建
    
第19课 循环神经网络与自然语言处理
    知识点1:循环神经网络、长时依赖问题与长短时记忆网络,BPTT算法
    
    实战项目:利用循环神经网络生成文本、学汪峰写歌词
    
第20课 深度学习实践
    知识点1:Caffe应用要点、TensorFlow/Keras简介

    实战项目:用Caffe在自己的数据集上完成分类,用Tensorflow构建RNN模型分类预测

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2017年底最新数据分析统计学基础之概率论与数理统计视频教程附代码课件 4课

fanyingnedu阅读(285)

课程介绍
适合数据分析挖掘、人工智能方向发展,但基础比较薄弱的同学学习。

课程目录

第1课 概率论基础
    知识点1:概率论基础,贝叶斯公式,常见分布与共轭分布
    实战项目:朴素贝叶斯分类(上)
    
第2课 参数估计
    知识点1:分布的特征函数,切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
    知识点2:矩估计,极大似然估计
    
    实战项目:朴素贝叶斯分类(下),逻辑回归
    
第3课 参数估计的渐进性质
    知识点1:凸函数,参数估计的渐进性质
    
    实战项目:区间估计,线性回归中统计量的含义
    
第4课 概率统计在机器学习中的应用
    知识点1:EM算法原理分析
    知识点2:EM算法用于高斯混合模型的参数估计

    知识点3:EM算法用于缺失值的处理

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2017年底深度学习之TL迁移学习理论与实践高清长课时视频教程附资料 2课

fanyingnedu阅读(304)

课程介绍
将在一个场景中学习到的知识,迁移到另一个场景应用中,一直是人工智能研究领域的一个热门领域,也是一种行之有效的快速将知识积累跨领域应用的方法。
本课程的内容将讲述各种迁移学习的方法,包括在同领域不同任务、不同领域任务、数据受限等多场景下的方法,涵盖有监督、无监督学习等涉及到的迁移学习。同时结合代码,我们将看到,如果将在一个数据集上学到的知识/模式做拓展,应用到另外一个数据集上,并取得不错的效果。
涵盖一下内容:
1)从有监督到无监督,涵盖多种场景下的迁移学习
2)多领域迁移学习一次全通
3)基于数据案例,透彻理解迁移学习实现方法和注意点
4)结合真实工业届实战项目讲解


课程目录

第1课 迁移学习详解
        知识点1:有监督到有监督:Fine-tune, 多任务学习
        知识点2:有监督到无监督:域对抗训练, Zero-shot learning
        知识点3:无监督相关迁移学习:Self-taught learning

第2课 迁移学习实战
        实战项目:fine-tune图像识别:从已有的GoogLeNet/ResNet轻松迁移,高准度解决其他图像识别问题
        实战项目:Tensorflow实现域对抗训练:学习如何从有监督的图像识别模型,迁移用到(类似场景)没有标签的图像识别

        实战项目:音乐分类和回归的迁移学习:学习如何迁移学习解决多种语音识别问题(语音场景判断、情感判断、语音/音乐判断)

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2017最新SpringMVC MyBatis Freemarker Jquery Redis实战大型企业级电商项目开发团购网站前后台附源码 14章

fanyingnedu阅读(267)

课程介绍
采用强大的Spring技术栈,构建完整的前后台团购网站,助你解决代码冗余、开发效率低、代码可扩展性差、框架使用不够灵活等一系列问题,全面提升你的编程能力。
课程特点
技术扩展性强
DAO数据库操作的扩展实现,可扩展支付的实现。各种组件的设计思想及实现,比如Router后台按钮组件、Helper页面辅助组件实现
解决问题思路分享
先抛出问题,分析问题并给出解决方案,再用技术去实现业务。核心代码同步编写,重点代码详解,提高技术层次
多个技术组件使用
涉及JQuery、SpringMVC、SiteMesh、Freemarker、Spring、GraphicsMagick、FCKEditor、Redis、MyBatis技术框架的综合高级扩展使用

课程目录
第1章 课程整体介绍
1-1 功能技术点,讲法收获,项目演示
第2章 项目整体设计方案
2-1 需求分析+技术选型+架构设计
2-2 数据表结构设计
2-3 补充敲表sql语句及表内容介绍
第3章 工程搭建及组件划分
3-1 IDE介绍和工程划分
3-2 工程创建和插件安装
3-3 技术组件概述及功能包划分
3-4 IDEA如何运行导入的Web项目及ImageServer问题
第4章 首页及公共技术点
4-1 首页及公共技术点导入
4-2 首页介绍及商品分类代码
4-3 首页商品代码实现
4-4 Freemarker与宏
4-5 首页功能java代码介绍
4-6 网站布局方案
4-7 SpringMVC扩展
4-8 Helper设计
4-9 公共基础功能
第5章 缓存和DAO实现
5-1 缓存和DAO导入
5-2 关于缓存-CacheOperator介绍
5-3 关于缓存-CacheUtil实现
5-4 Redis客户端工具RDM
5-5 DAO操作(一)
5-6 DAO操作(二)
5-7 扩展-DAO的另一种实现方案(一)
5-8 扩展-DAO的另一种实现方案(二)
第6章 注册登陆及用户地区识别
6-1 注册登陆及地区识别导入
6-2
6-3 网站用户登陆
6-4 网站用户访问鉴权
第7章 网站商品分类及详情
7-1 商品分类及详情导入
7-2 商品分类功能
7-3 网站分页功能
7-4 商品详情页数据展现代码
7-5 商品详情页操作代码
7-6 详情页代码讲解
7-7 前后台分页不同方案
7-8 商品分类及详情回顾
第8章 购物车及下单支付实现拓展
8-1 购物车及下单支付导入
8-2 购物流程之页面支付演示
8-3 购物流程之购物车基本功能实现
8-4 购物流程之进入结算页功能实现
8-5 购物流程之支付宝初步集成-上
8-6 购物流程之支付宝初步集成-下
8-7 购物流程之下单功能实现
8-8 可扩展支付方案设计
8-9 可扩展支付方案实现(一)
8-10 可扩展支付方案实现(二)
8-11 可扩展支付方案完成后检查代码与演示
8-12 购物车及下单支付回顾
第9章 网站个人中心及其它
9-1 网站个人中心及其它导入
9-2 网站公用JS
9-3 网站个人中心功能及代码介绍(一)
9-4 网站个人中心功能及代码介绍(二)
9-5 网站搜索
9-6 回顾网站前台整体
第10章 管理后台概述
10-1 管理后台基础技术导入
10-2 管理后台分页查询
10-3 search.ftl与js公共操作
10-4 管理后台布局
10-5 easyUI之detailView
第11章 按钮生成机制-Router设计与实现
11-1 按钮生成机制导入
11-2 Router背景及设计方案
11-3 Router按钮生成(一)
11-4 Router按钮生成(二)
11-5 Router按钮生成(三)
11-6 Router执行过程(一)
11-7 Router执行过程(二)
11-8 AOP的两种方式与RouterJS
第12章 后台商品及订单操作
12-1 商品及订单管理导入
12-2 新建修改商品之Controller
12-3 新建商品之Service(一)
12-4 新建商品之Service(二)
12-5 修改商品之Service及新建修改整体功能
12-6 后台订单操作
第13章 后台图片处理
13-1 图片处理导入
13-2 图片处理原理及设计
13-3 ImageConfig&GraphicsTools(一)
13-4 ImageConfig&GraphicsTools(二)
13-5 ImageUtil(一)
13-6 ImageUtil(二)
第14章 管理后台其它及回顾
14-1 定时提醒及安全权限导入
14-2 开团提醒)
14-3 后台用户&权限
14-4 管理后台整体回顾

14-5 尾声与总结回顾

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2017年底深度学习技术框架TensorFlow基于案例实战视频教程附资料 8课

fanyingnedu阅读(293)

课程介绍
    本课程是基于TensorFlow深度学习框架应用的实战课程,通过Tesnsorflow基础与一些常见案例结合讲解,使得学员能够上手掌握TensorFlow的基本开发操作,掌握CNN在图像处理识别与物体检查上的原理及应用,与RNN在自然语言处理领域内的应用等。

课程目录
第1课 Tensorflow基础
        知识点1:计算图的概念与使用
        知识点2:张量的概念与使用
        知识点3:Tensorflow与session
        
        实战项目:Tensorflow playground与非线性切分案例
        
第2课 详解深度神经网络案例
        知识点1:线性与非线性模型
        知识点2:多种场景与损失函数
        知识点3:过拟合、学习率与滑动平均模型
        
        实战项目:完成一个深度神经网络案例
        
第3课 卷积神经网络与图像应用
        知识点1:经典数据集与应用
        知识点2:卷积神经网络与图像识别:从LeNet-5到google inception V3
        知识点3:物体检测与google object detection
        
第4课 海量图像训练预处理
        知识点1: Tensorflow TFRecord输入数据格式与数据队列
        知识点2:Tensorflow 图像预处理功能
        知识点3:多线程输入数据处理框架
        知识点4:高效Tensorflow图像应用
        
第5课 循环神经网络与应用
        实战项目:简易循环神经网络案例
        实战项目:LSTM/GRU循环神经网络
        实战项目:自然语言生成建模案例
        实战项目:时间序列预测建模案例
        
第6课 Tensorboard工具与模型优化
        知识点1:Tensorboard简介
        知识点2:命名空间与Tensorboard可视化
        知识点3:模型状态评估与优化
        
        实战项目:Kaggle图像比赛与优化案例
        
第7课 Tensorflow应用案例
        实战项目:基于Tensorflow的图像风格转换案例
        实战项目:基于Tensorflow的DCGAN图像生成案例
        
第8课 Tensorflow之上的工具库
        知识点1:Keras简介
        知识点2:Keras序贯模型与函数式模型
        

        实战项目:Keras图像与自然语言应用案例

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2017年底最新机器学习论文班培训视频教程配套资料齐全 8课

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课程介绍

有助于人工智能,机器学习专用的研究生编写论文,一起深度解析和实战深度学习的最新经典论文以及前言进展。

课程目录

Hinton 两篇奠基性的文章,开启深度学习的新纪元
第1课 Reducing the dimensionality of data with neural networks.
第2课 A fast learning algorithm for deep belief nets.
CNN的在图像分类上的重要应用与理论阐释
第3课 Densely Connected Convolutional Networks
第4课 A guide for convolution arithmetic for deep learning
CNN的最新进展以及RNN在语音识别上的应用
第5课 Imagenet classification with deep convolutional neural networks.
第6课 Speech recognition with deep recurrent neural networks
深度模型的训练方法与理论的两项突破性进展
第7课 Decoupled neural interfaces using synthetic gradients

第8课 Deep Learning without Poor Local Minima

课程下载

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机器学习之RL强化学习理论与实践视频教程附资料 6课

fanyingnedu阅读(191)

课程介绍

强化学习,被誉为可能通向强人工智能的第三类机器学习方法,在AI游戏领域的应用已司空见惯,如自动玩flappy bird,借助强化学习玩星际争霸,最近非常火的王者荣耀也不例外;在无人驾驶、自动交易等领域也有着举足轻重的作用。《强化学习》课程,带你揭秘AlphaGo和星际争霸/王者荣耀,华尔街最热门的自动交易算法背后的技术及无人驾驶的关键点。
1)从模型无关到模型相关,从Q-learning到Policy gradient,全面涵盖主流强化学习内容知识。
2)与工业级ML算法紧密结合的应用案例讲解
3)配套实验环境与GPU服务器

课程目录

    第1课 强化学习RL简介
    知识点1:强化学习定义:可能通向强人工智能的第三类机器学习方法
    知识点2:强化学习数学模型:马尔科夫决策过程(MDP)
    知识点3:RL机器人:探索环境,规划自己的人生
    知识点4:强化学习基本算法分类
    知识点5:Model-Based RL: 已知环境,如何优化自己的人生
    第2课 Model—Free Learning
    知识点1:环境未知,如何评估测略(状态价值)
    知识点2:蒙特卡洛方法学习状态价值函数
    知识点3:TD方法学习状态价值函数
    实战项目:两种方法比较及代码实现
    知识点5:OpenAI Gym介绍
    第3课 Model-Free Control
    知识点1:ϵ− 贪婪策略:平衡 Exploration and Exploitation
    知识点2:on/off-policy 蒙特卡洛方法
    知识点3:on/off-policy TD 算法 (Sara)
    实战项目:on/off-policy 算法比较及代码实现
    第4课 Q-Learning
    知识点1:Q-Learning
    知识点2:Deep Q-Learning
    实战项目:Q-learning解决山地车问题
    第5课 策略梯度学习
    知识点1:蒙特卡洛策略梯度
    知识点2:Actor-Critic算法
    实战项目:用policy gradient解决连续山地车的问题
    第6课 TensorFlow强化学习应用案例

    实战项目:使用Deep Q network 和 Policy gradient完成以下游戏:强化学习乒乓球游戏、强化学习flappy bird

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