Golang基础（快速入门）
讲师介绍 yuan 擅长Python开发/生物图像自动识别和处理技术 路飞学城高级讲师曾参与新加坡南洋理工大学大数据医疗相关项目，在多家互联网企业工作，具有多年的发展经验，精通java，python,Uric开源软件作者致力于人工智能和大数据方向，对机器学习、深度学习等算法进行了深入研究。 试看链接：https://pan.baidu.com/s/1TF9sZEKRJuxrwqu_OQ-A?pwd=j7ju 目录大纲：
七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享
7月在线-机器学习训练营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享 课程简介： 如今，人工智能在世界各地都很受欢迎，并迅速进入电子商务、金融、交通、安全、医疗、教育等各个领域。国内外各大公司成立了相关人工智能研究所，招聘迅速。但目前市场上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。 作为人工智能的核心技术，机器学习可以说已经掌握了机器学习，跨越了人工智能的准入门槛。或者从Java等传统IT行业成功转型为人工智能，年薪30万或40万，部分40万或50万，有些甚至年薪100万 本第十五期由7月在线和深度眼联合开设，继续维持 以及六大企业项目：大规模行人重识别（ReID）、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统 为了再次提高人工智能项目的经验和工程能力，本期增加了一些在线直播和培训项目，见大纲。一切都是为了学生更好的就业、转型和提高。 试看链接：https://pan.baidu.com/s/1cA_wLI-jpp4eskate9ngew?pwd=5ayr 目录大纲： 课程大纲 预习阶段 Python基础和数据分析 在线视频：Python基本语法语法 安装和使用Anaconda 2-循环判断句 3-函数 4-面向对象 5-文件被文件夹操作 在线视频:Python核心语法先进 使用1-高级函数 2-迭代器、生成器、装饰器详细说明 在线视频：Numpy和pandas精髓的数据分析 1-numpy基本操作 2-pandas基本操作 2-项目实战:美国大选 在线视频：matplotlib数据可视化 1-matplotlib基本操作 2-常用的2D图形 3-项目实战：电子商务商品数据探索分析 网络直播：开班宣传 在线培训：入学考试 第一阶段 机器学习原理 在线视频：1-线性回归，logistic回归，梯度下降 在线视频：2-决策树，随机森林，GBDT 在线视频：3-SVM和数据分类 在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取/选择/组合 在线直播：5-机器学习介绍，广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归） 在线培训:6-巩固算法核心点(上) 在线直播：7-决策树、Boosting模型融合的精髓 在线培训:8-巩固算法核心点(中) 在线直播：9-简单贝叶斯，SVM模型精髓 在线培训:巩固10-算法核心点(下) 在线直播：XGBoost精讲 1-建模调参(数据清洗、特征处理、特征选择、模型调参、评价)...
博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密
2022年博学谷最新-人工智能AI进步年度钻石会员版 人工智能趋势 人工智能是当前乃至未来流行的技术之一，在全球范围内掀起了研究和学习的热潮。 本课程由传智研究所创建，课程知识体系完善，从简洁的python语言到机器学习，再到人工智能的两个应用方向：计算机视觉（CV）处理自然语言（NLP），它几乎包含了当前人工智能就业市场的所有需求。同时，课程学习曲线设计顺畅，根据学习者对知识的消化吸收，逐步提高人工智能技能。 学完收获： 熟练掌握Python开发的一般技术和框架，具备人工智能领域机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理业务分析和开发的能力，培养学生使用人工智能算法构建业务流的能力，实用扩展特定算法的再创新能力，足以胜任算法工程师等相关人工智能职位。 学习这门课程需要编程基础吗？ 本课程内容设计为0基础学生，只需要日常计算机使用能力和经验，无需编程基础即可学习。 试看链接：https://pan.baidu.com/s/1sbsx2N_vgVb-KqxJ0yCH3w?pwd=v6zb 章节目录： 阶段一 Python基础人工智能 收起 第一章 计算机组成原理 第二章 python基础语法语法 第三章 判断语句 第四章 循环语句 第五章 字符串 第六章 列表 第七章 元组 第八章 字典 第九章 集合 第十章 公共方法 第十一章 函数 第十二章 函数强化 第十三章 文件操作 第十四章 面向对象 第十五章 异常...
基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密
基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统 聚焦算法原理，搭建企业级系统，给大数据开发工程师的刚需课 课程结合算法原理，利用Spark 2.x 和主流技术栈，通过Flume多级高可用日志收集用户行为，使用HBase特征向量存储，利用算法原理结合Spark和Storm进行离线和实时推荐，实现图书电商场景下的个性化推荐系统。 适合人群 1~2年大数据经验，对推荐算法感兴趣的 大数据开发工程师 技术储备要求 Spark基础（Spark Core ，Scala相关知识） 具备Python基础（Numpy的使用） 使用过Hbase，Storm，Hadoop，Flume，Kafka，Hive 有高数基础和概率统计基础 [wm_notice]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1cJn7fl36T3ER1fqLt6VIvw 提取码：08fy [/wm_notice] 章节目录： 第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 7分钟 本节主要进行课程的介绍，学习路线与指南，如何更好的学习本课程？为什么要学习本课程，学习本课程具体能收获什么？ 收起列表 视频：1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看 图文：1-2 怎么更好的使用慕课平台 图文：1-3 你真的会问问题吗？ 第2章 了解推荐系统的生态 试看5 节 | 53分钟 本章带你了解推荐系统的生态，让你从思维上重塑对推荐系统的认知。了解推荐系统是由哪些关键元素支撑的，推荐算法的分类以及什么才算一个好的推荐系统 收起列表 图文：2-1 本章重难点提点 视频：2-2...
