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# GitHub

## 尚硅谷 git 快速入门

- [x] 教程简介 ✅ 2023-09-14
- [x] 为什么学习 Git 软件 ✅ 2023-09-14
- [x] 版本控制 ✅ 2023-09-14
- [x] 版本控制软件基础功能 ✅ 2023-09-14
- [x] 集中式、分布式版本控制软件 ✅ 2023-09-14
- [x] Git 安装 ✅ 2023-09-20
- [x] GitHub Desktop - 介绍 ✅ 2023-09-20
- [x] GitHub Desktop - 仓库操作 ✅ 2023-09-20
- [x] GitHub Desktop - 文件操作 ✅ 2023-09-20
- [x] GitHub Desktop - 分支原理 ✅ 2023-09-20
- [x] GitHub Desktop - 分支操作 ✅ 2023-09-20
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- [x] GitHub Desktop - 远程仓库 GitHub ✅ 2023-09-20
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- [x] GitHub Desktop - README, IGNORE ✅ 2023-09-20
- [x] GitHub Desktop - 文件图标和比对功能 ✅ 2023-09-20
- [x] IDEA 集成 - GitHub ✅ 2023-09-20
- [x] IDEA 集成 - Gitee ✅ 2023-09-20
- [x] 版本号 - 介绍 ✅ 2023-09-20
- [x] 版本号 - 文件操作 ✅ 2023-09-20
- [x] 版本号 - 分支操作 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 介绍 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 仓库操作 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 文件操作 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 文件操作误删除 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 分支操作 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 分支操作合并和冲突 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 标签操作 ✅ 2023-09-20
- [x] 命令 - 远程仓库 ✅ 2023-09-20
- [x] 搭建自己的代码托管平台 GitLab ✅ 2023-09-20
- [x] 总结 ✅ 2023-09-20

## 韩顺平 GitHub 教程

- [x] 课程内容 ✅ 2023-09-11
- [x] 创建仓库 ✅ 2023-09-11
- [x] 上传网站 ✅ 2023-09-11
- [x] 顶级域名 ✅ 2023-09-11
- [x] 项目结构 ✅ 2023-09-11
- [x] 版本比较 ✅ 2023-09-11
- [x] issues pull action ✅ 2023-09-11
- [x] 项目板 ✅ 2023-09-11
- [x] 项目设置 ✅ 2023-09-11

# Python 

## 黑马程序员 Python 基础

- [ ] 初识 python
- [ ] 什么是编程语言
- [ ] Python 环境安装
- [ ] 第一个 Python 程序 - Hello World
- [ ] 第一个 Python 程序 - 练习讲解
- [ ] 第一个 Python 程序 - 常见问题解答
- [ ] Python 解释器
- [ ] PyCharm 开发工具的安装和基础使用
- [ ] PyCharm 的基础使用
- [ ] 第一章重点内容回顾
- [ ] 字面量
- [ ] 注释
- [ ] 变量
- [ ] 数据类型
- [ ] 数据类型转换
- [ ] 标识符
- [ ] 运算符
- [ ] 字符串的三种定义方式
- [ ] 字符串的拼接
- [ ] 字符串的格式化
- [ ] 字符串格式化的精度控制
- [ ] 字符串格式化的方式 2
- [ ] 对表达式进行格式化
- [ ] 字符串格式化练习题讲解
- [ ] 数据输入（input 语句）
- [ ] 布尔类型和比较运算符
- [ ] if 语句的基本格式
- [ ] 【案例】成年人判断讲解
- [ ] if else 组合判断语句
- [ ] 【案例】我要买票吗讲解
- [ ] if elif else 组合使用的语法
- [ ] 【案例】猜猜心里数字讲解
- [ ] 判断语句的嵌套
- [ ] 判断语句综合案例
- [ ] while 循环的基础应用
- [ ] 【案例】求 1-100 的和讲解
- [ ] while 循环猜数字案例
- [ ] while 循环的嵌套应用
- [ ] 【案例】九九乘法表
- [ ] for 循环的基础语法
- [ ] 【案例】数一数多少字母 a 详解
- [ ] range 语句
- [ ] for 循环临时变量作用域
- [ ] for 循环的嵌套使用
- [ ] for 循环打印九九乘法表
- [ ] continue 和 break
- [ ] 循环综合案例
- [ ] 函数的初体验
- [ ] 函数的基础定义语法
- [ ] 函数基础定义练习案例
- [ ] 函数的传入参数
- [ ] 函数的参数练习案例
- [ ] 函数的返回值自定义语法
- [ ] 函数返回值之 None 类型
- [ ] 函数的说明文档
- [ ] 函数的嵌套调用
- [ ] 变量在函数中的作用域
- [ ] 函数综合案例
- [ ] 数据容器入门
- [ ] 列表的定义语法
- [ ] 列表的下标索引
- [ ] 列表的常用操作方法
- [ ] 列表的常用操作课后练习讲解
- [ ] 列表的循环遍历
- [ ] 元组的定义和操作
- [ ] 字符串的定义和操作
- [ ] 字符串的课后练习讲解
- [ ] 数据容器（序列）的切片
- [ ] 序列的切片课后练习讲解
- [ ] 集合的定义和操作
- [ ] 集合的课后练习
- [ ] 字典的定义
- [ ] 字典的常用操作
- [ ] 字典课后联系讲解
- [ ] 五类数据容器的总结对比
- [ ] 数据容器的通用操作
- [ ] 字符串大小比较的方式
- [ ] 函数的多返回值
- [ ] 函数的多种参数使用形式
- [ ] 函数作为参数传递
- [ ] lambda 匿名函数
- [ ] 文件编码概念
- [ ] 文件的读取操作
- [ ] 文件读取的课后练习讲解
- [ ] 文件的写出操作
- [ ] 文件的追加写入操作
- [ ] 文件操作的综合案例
- [ ] 了解异常
- [ ] 异常的捕获
- [ ] 异常的传递性
- [ ] 模块的概念和导入
- [ ] 自定义模块并导入
- [ ] 自定义 Python 包
- [ ] 安装第三方包
- [ ] 异常、模块、包综合案例讲解
- [ ] 案例介绍
- [ ] JSON 数据格式的转换
- [ ] pyecharts 的入门使用
- [ ] 数据准备
- [ ] 生成折线图
- [ ] 数据可视化案例 - 地图
- [ ] 全国疫情地图构建
- [ ] 河南省疫情地图绘制
- [ ] 基础柱状图构建
- [ ] 基础时间线柱状图绘制
- [ ] 动态 GDP 柱状图绘制
- [ ] 初识对象
- [ ] 类的成员方法
- [ ] 类和对象
- [ ] 构造方法
- [ ] 魔术方法
- [ ] 封装
- [ ] 封装的课后练习题讲解
- [ ] 继承的基础语法
- [ ] 复写父类成员和调用父类成员
- [ ] 变量的类型注解
- [ ] 函数和方法类型注解
- [ ] Union 联合类型注解
- [ ] 多态
- [ ] 数据分析案例步骤 1 文件读取
- [ ] 数据分析案例步骤 2 数据计算
- [ ] 数据分析案例步骤 3 可视化开发
- [ ] SQL 章节前言
- [ ] 数据库介绍
- [ ] MySQL 安装
- [ ] MySQL 的入门使用
- [ ] SQL 基础和 DDL
- [ ] SQL - DQL - 基础查询
- [ ] SQL - DQL - 分组聚合
- [ ] SQL - DQL - 排序分页
- [ ] Python 操作 MySQL 基础使用
- [ ] Python 操作 MySQL 数据插入
- [ ] 综合案例
- [ ] PySpark 实战前言介绍
- [ ] 基础准备
- [ ] 数据输入
- [ ] 数据计算 - map 方法
- [ ] 数据计算 - flatmap 方法
- [ ] 数据计算 - reducebykey 方法
- [ ] 数据计算 - 练习案例 1
- [ ] 数据计算 - filter 方法
- [ ] 数据计算 - distinct 方法
- [ ] 数据计算 - sortby 方法
- [ ] 数据计算 - 练习案例 2
- [ ] 数据输出 - 输出为 Python 对象
- [ ] 数据输出 - 输出到文件中
- [ ] 综合案例
- [ ] 大数据分布式集群运行综合案例代码
- [ ] 闭包
- [ ] 装饰器
- [ ] 设计模式 - 单例模式
- [ ] 设计模式 - 工厂模式
- [ ] 多线程并行执行概念
- [ ] 多线程编程
- [ ] Socket 服务端开发
- [ ] Socket 客户端开发
- [ ] 正则表达式 - 基础方法
- [ ] 正则表达式 - 元字符匹配
- [ ] 递归

## 爬虫

- [ ] 课程介绍
- [ ] 快速易懂 Python 入门
- [ ] 爬虫的流程？从入门到入狱？
- [ ] 什么是 HTTP 请求和相应？
- [ ] 如何用 Python Requests 发送请求
- [ ] 如何用 Python Requests 拿到豆瓣源码
- [ ] 什么是 HTML 网页结构
- [ ] HTML 有哪些常见标签
- [ ] 练习 HTML 常见标签
- [ ] 如何用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
- [ ] 从源码获取豆瓣电影 TOP250
- [ ] 下一步是什么？

# 机器学习

## 有监督的机器学习：回归与分类

### 机器学习入门

- [ ] 课程介绍
- [ ] 机器学习应用
- [ ] 机器学习定义
- [ ] 监督学习（1）
- [ ] 监督学习（2）
- [ ] 无监督学习（1）
- [ ] 无监督学习（2）
- [ ] Jupyter notebooks
- [ ] 线性回归模型（1）
- [ ] 线性回归模型（2）
- [ ] 代价函数公式
- [ ] 理解代价函数
- [ ] 可视化代价函数
- [ ] 可视化举例
- [ ] 梯度下降
- [ ] 梯度下降的实现
- [ ] 理解梯度下降
- [ ] 学习率
- [ ] 用于线性回归的梯度下降法
- [ ] 运行梯度下降

### 多元线性回归

- [ ] 多维特征
- [ ] 向量化（1）
- [ ] 向量化（2）
- [ ] 用于多元线性回归的梯度下降法
- [ ] 特征缩放（1）
- [ ] 特征缩放（2）
- [ ] 判断梯度下降是否收敛
- [ ] 如何设置学习率
- [ ] 特征工程
- [ ] 多项式回归

### 分类

- [ ] 动机
- [ ] 逻辑回归
- [ ] 决策边界
- [ ] 逻辑回归中的代价函数
- [ ] 简化逻辑回归代价函数
- [ ] 实现梯度下降
- [ ] 过拟合问题
- [ ] 解决过拟合
- [ ] 正则化
- [ ] 用于线性回归的正则方法
- [ ] 用于逻辑回归的正则方法
- [ ] Andrew Ng 和 Fei-Fei Li 谈以人为中心的人工智能

## 高级学习算法

### 神经网络

- [ ] 欢迎
- [ ] 神经元和大脑
- [ ] 需求预测
- [ ] 示例：图像感知
- [ ] 神经网络层
- [ ] 更复杂的神经网络
- [ ] 神经网络向前传播
- [ ] 如何用代码实现推理
- [ ] Tensorflow 中数据形式
- [ ] 搭建一个神经网络
- [ ] 单个网络层上的前向传播
- [ ] 前向传播的一般实现
- [ ] 强人工智能
- [ ] 神经网络为何如此高效
- [ ] 矩阵乘法
- [ ] 矩阵乘法规则
- [ ] 矩阵乘法代码

### 神经网络训练

- [ ] Tensorflow 实现
- [ ] 模型训练细节
- [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
- [ ] 如何选择激活函数
- [ ] 为什么模型需要激活函数
- [ ] 多分类问题
- [ ] Softmax
- [ ] 神经网络的 Softmax 输出
- [ ] Softmax 的改进实现
- [ ] 多个输出的分类
- [ ] 高级优化方法
- [ ] 其它的网络层类型
- [ ] 什么是导数
- [ ] 计算图
- [ ] 大型神经网络案例

### 应用机器学习的建议

- [ ] 决定下一步做什么
- [ ] 模型评估
- [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
- [ ] 通过偏差与方法进行诊断
- [ ] 正则化、偏差、方差
- [ ] 指定一个用于性能评估的基准
- [ ] 学习曲线
- [ ] 决定下一步做什么
- [ ] 方差与偏差
- [ ] 机器学习开发的迭代
- [ ] 误差分析
- [ ] 添加更多数据
- [ ] 迁移学习 - 使用其他任务中的数据
- [ ] 机器学习项目的完整周期
- [ ] 公平、偏见与伦理
- [ ] 倾斜数据集的误差指标
- [ ] 精确率与召回率的权衡

### 决策树

- [ ] 决策树模型
- [ ] 学习过程
- [ ] 纯度
- [ ] 选择拆分信息增益
- [ ] 整合
- [ ] 独热编码 One-hot
- [ ] 连续有价值的功能
- [ ] 回归树
- [ ] 使用多个决策树
- [ ] 有放回抽样
- [ ] 随机森林
- [ ] XGBoost
- [ ] 何时使用决策树

## 无监督学习、推荐器、强化学习

### 无监督学习

- [ ] 欢迎
- [ ] 什么是聚类
- [ ] K-means 直观理解
- [ ] K-means 算法
- [ ] 优化目标
- [ ] 初始化 K-means
- [ ] 选择聚类数量
- [ ] 发现异常事件
- [ ] 高斯正态分布
- [ ] 异常检测算法
- [ ] 开发与评估异常检测系统
- [ ] 异常检测与监督学习对比
- [ ] 选择使用什么特征

### 推荐系统

- [ ] 提出建议
- [ ] 使用每个特征
- [ ] 协同过滤算法
- [ ] 二进制标签
- [ ] 均值归一化
- [ ] 协同过滤 Tensorflow 实现
- [ ] 寻找相关特征
- [ ] 协同过滤与基于内容过滤对比
- [ ] 基于内容过滤的深度学习方法
- [ ] 从大型目录中推荐
- [ ] 推荐系统中的伦理
- [ ] 基于内容过滤的 Tensorflow 实现
- [ ] 降低特征数量
- [ ] PCA 算法
- [ ] PCA 代码实现

### 强化学习

- [ ] 什么是强化学习
- [ ] 示例：火星探测器
- [ ] 强化学习的回报
- [ ] 决策：强化学习的策略
- [ ] 审查关键概念
- [ ] 动作价值函数定义
- [ ] 动作价值函数示例
- [ ] 贝尔曼方程
- [ ] random stochastic environment
- [ ] 示例：连续状态空间应用
- [ ] 登月器
- [ ] 学习状态值函数
- [ ] 改进的神经网络架构
- [ ] ϵ贪婪策略
- [ ] 小批量和软更新
- [ ] 强化学习的状态
- [ ] 课程总结和致谢
- [ ] 吴恩达和切尔西芬谈人工智能和机器人技术

# 深度学习

## 神经网络和深度学习

### 深度学习简介

- [ ] 欢迎
- [ ] 什么是神经网络
- [ ] 用神经网络进行监督学习
- [ ] 为什么深度学习会兴起
- [ ] 关于这门课
- [ ] 杰弗里辛顿访谈
- [ ] 课程资源

### 神经网络基础知识

- [ ] 二分分类
- [ ] logistic 回归
- [ ] logistic 回归损失函数
- [ ] 梯度下降法
- [ ] 导数
- [ ] 更多导数的例子
- [ ] 计算图
- [ ] 使用计算图求导
- [ ] logistic 回归中的梯度下降
- [ ] m 个样本的梯度下降
- [ ] 向量化
- [ ] 向量化的更多例子
- [ ] 向量化 logistic 回归
- [ ] 向量化 logistic 回归的梯度输出
- [ ] Python 中的广播
- [ ] 关于 Python_numpy 向量的说明
- [ ] Jupyter_ipython 笔记本的快速指南
- [ ] logistic 损失函数的解释
- [ ] 彼得阿贝尔访谈

### 浅层神经网络

- [ ] 神经网络概览
- [ ] 神经网络表示
- [ ] 计算神经网络的输出
- [ ] 多个样本的向量化
- [ ] 向量化实现的解释
- [ ] 激活函数
- [ ] 为什么需要非线性激活函数
- [ ] 激活函数的导数
- [ ] 神经网络的梯度下降法
- [ ] 直观理解反向传播
- [ ] 随机初始化
- [ ] 伊恩古德费洛访谈

### 深度神经网络

- [ ] 深层神经网络
- [ ] 前向和反向传播
- [ ] 深层网络中的前向传播
- [ ] 核对矩阵的维数
- [ ] 为什么使用深层表示
- [ ] 搭建深层神经网络块
- [ ] 参数 VS 超参数
- [ ] 这和大脑有什么关系

## 改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化

### 深度学习的实践方面

- [ ] 训练集 / 开发集 / 测试集
- [ ] 偏差 / 方差
- [ ] 机器学习基础
- [ ] 正则化
- [ ] 为什么正则化能减少过拟合
- [ ] Dropout 正则化
- [ ] 理解 Dropout
- [ ] 其他正则化方法
- [ ] 归一化输入
- [ ] 梯度消失与梯度爆炸
- [ ] 神经网络的权重初始化
- [ ] 梯度的数值逼近
- [ ] 梯度检验
- [ ] 关于梯度检验实现的注记
- [ ] 约书亚本吉奥访谈

### 优化算法

- [ ] Mini-batch 梯度下降法
- [ ] 指数加权平均
- [ ] 理解指数加权平均
- [ ] 指数加权平均的偏差修正
- [ ] 动量梯度下降法
- [ ] RMSprop
- [ ] Adam 优化算法
- [ ] 学习率衰减
- [ ] 局部最优的问题
- [ ] 林元庆访谈

### 超参数训练、正则化和编程框架

- [ ] 调试处理
- [ ] 为超参数选择合适的范围
- [ ] 超参数训练的实践：Pandas VS Caviar
- [ ] 正则化网络的激活函数
- [ ] 将 Batch Norm 拟合进神经网络
- [ ] Batch Norm 为什么奏效
- [ ] 测试时的 Batch Norm
- [ ] Softmax 回归
- [ ] 训练一个 Softmax 分类器
- [ ] 深度学习框架
- [ ] TensorFlow

## 构建机器学习项目

### ML 策略

- [ ] 为什么是 ML 策略
- [ ] 正交化
- [ ] 单一数字评估指标
- [ ] 满足和优化指标
- [ ] 训练集 / 开发集 / 测试集划分
- [ ] 开发集和测试集的大小
- [ ] 什么时候该更改开发集 / 测试集和指标
- [ ] 为什么需要人类级别的性能
- [ ] 可避免偏差
- [ ] 理解人类级别的性能
- [ ] 超过人类级别的性能
- [ ] 提高模型性能
- [ ] 安德烈卡尔帕斯访谈
- [ ] 进行误差分析
- [ ] 清除标注错误的数据
- [ ] 快速搭建你的第一个系统并进行迭代
- [ ] 在不同的划分上进行训练并测试
- [ ] 不匹配数据划分的偏差和方差
- [ ] 解决数据不匹配
- [ ] 迁移学习
- [ ] 多任务学习
- [ ] 什么是端到端的深度学习
- [ ] 是否要使用端到端的深度学习
- [ ] 鲁斯兰萨拉胡季诺夫访谈

## 卷积神经网络

### 卷积神经网络基础

- [ ] 计算机视觉
- [ ] 边缘检测示例
- [ ] 更多边缘检测内容
- [ ] Padding
- [ ] 卷积步长
- [ ] 三维卷积
- [ ] 单层卷积网络
- [ ] 简单卷积网络示例
- [ ] 池化层
- [ ] 卷积神经网络示例
- [ ] 为什么使用卷积
- [ ] Yann LeCun 访谈

### 深度卷积模型：案例研究

- [ ] 为什么要进行案例研究
- [ ] 经典网络
- [ ] 残差网络
- [ ] 残差网络为什么有用
- [ ] 网络中的网络以及 1x1 卷积
- [ ] 谷歌 Inception 网络简介
- [ ] Inception 网络
- [ ] 使用开源的实现方案
- [ ] 迁移学习
- [ ] 数据扩充
- [ ] 计算机视觉现状

### 物体检测

- [ ] 目标定位
- [ ] 特征点检测
- [ ] 目标检测
- [ ] 卷积的滑动窗口实现
- [ ] Bounding Box 预测
- [ ] 交并比
- [ ] 非极大值抑制
- [ ] Anchor Boxes
- [ ] YOLO 算法
- [ ] 候选区域
- [ ] 利用 U-Net 进行语义分割
- [ ] 移调卷积
- [ ] U-Net 架构直观理解
- [ ] U-Net 架构

### 特殊应用：人脸识别与神经风格转换

- [ ] 什么是人脸识别
- [ ] One-Shot 学习
- [ ] Siamese 网络
- [ ] Triplet 损失
- [ ] 人脸识别与二分类
- [ ] 什么是神经风格转换
- [ ] 什么是深度卷积网络
- [ ] 代价函数
- [ ] 内容代价函数
- [ ] 风格 / 代价 / 功能
- [ ] 一维到三维推广

## 序列模型

### 递归神经网络

- [ ] 为什么选择序列模型
- [ ] 数学符号
- [ ] 循环神经网络
- [ ] 通过时间的反向传播
- [ ] 不同类型的循环神经网络
- [ ] 语言模型和序列生成
- [ ] 新序列采样
- [ ] 带有循环神经网络的梯度消失
- [ ] GRU 单元
- [ ] 长短期记忆
- [ ] 双向循环神经网络
- [ ] 深层循环神经网络

### 自然语言处理与单词嵌入

- [ ] 词汇表征
- [ ] 使用词嵌入
- [ ] 词嵌入的特性
- [ ] 嵌入矩阵
- [ ] 学习词嵌入
- [ ] Word2Vec
- [ ] 负采样
- [ ] GloVe 词向量
- [ ] 情绪分类
- [ ] 词嵌入除偏

### 序列模型和注意机制

- [ ] 基础模型
- [ ] 选择最可能的句子
- [ ] 定向搜索
- [ ] 改进定向搜索
- [ ] 定向搜索的误差分析
- [ ] Bleu 得分
- [ ] 注意力模型直观理解
- [ ] 注意力模型
- [ ] 语音辨识
- [ ] 触发词检测

### Transformer 神经网络

- [ ] Transformer 神经网络直观理解
- [ ] Self Attention
- [ ] Multi-Head Attention
- [ ] Transformer 神经网络
- [ ] 结论和致谢

# Linux

## 韩顺平

- [ ] 课程内容
- [ ] 应用领域
- [ ] 概述
- [ ] Linux 与 Unix
- [ ] VMware 安装
- [ ] CentOS 安装
- [ ] 网络连接的三种方式
- [ ] 虚拟机克隆
- [ ] 虚拟机快照
- [ ] 虚拟机迁移删除
- [ ] VMtools
- [ ] 目录结构介绍
- [ ] 目录结构详解
- [ ] 远程登陆
- [ ] 远程文件传输
- [ ] vim 快速入门
- [ ] vim 快捷键
- [ ] vim 内容梳理
- [ ] 关机重启
- [ ] 登陆注销
- [ ] 用户管理（1）
- [ ] 用户管理（2）
- [ ] 用户管理（3）
- [ ] 用户管理（4）
- [ ] 运行级别
- [ ] 找回 root 密码
- [ ] 帮助指令
- [ ] 文件目录指令（1）
- [ ] 文件目录指令（2）
- [ ] 文件目录指令（3）
- [ ] 文件目录指令（4）
- [ ] 文件目录指令（5）
- [ ] 文件目录指令（6）
- [ ] 时间日期指令
- [ ] 查找指令（1）
- [ ] 查找指令（2）
- [ ] 压缩和解压（1）
- [ ] 压缩和解压（2）
- [ ] 实用指令小结
- [ ] Linux 组的介绍
- [ ] 所有者
- [ ] 所在组
- [ ] 修改所在组
- [ ] rwx 权限
- [ ] 权限说明案例
- [ ] 修改权限
- [ ] 修改所有者和所在组
- [ ] 权限管理应用实例（1）
- [ ] 权限管理应用实例（2）
- [ ] 权限管理应用实例（3）
- [ ] 权限管理应用实例（4）
- [ ] crond 快速入门
- [ ] crond 时间规则
- [ ] crond 应用实例
- [ ] at 任务调度机制
- [ ] at 任务调度实例
- [ ] 任务调度小结
- [ ] 磁盘分区机制
- [ ] 增加磁盘应用实例
- [ ] 磁盘情况查询
- [ ] 磁盘实用指令
- [ ] 磁盘分区挂载小结
- [ ] NAT 网络原理图
- [ ] 网络配置指令
- [ ] 网络配置实例
- [ ] 主机名和 hosts 映射
- [ ] 网络配置小结
- [ ] 进程基本介绍
- [ ] ps 指令详解
- [ ] 父子进程
- [ ] 终止进程
- [ ] pstree 指令
- [ ] 服务管理（1）
- [ ] 服务管理（2）
- [ ] 服务管理（3）
- [ ] 服务管理（4）
- [ ] 服务管理（5）
- [ ] 动态监控系统（1）
- [ ] 动态监控系统（2）
- [ ] 监控网络状态
- [ ] 进程管理小结
- [ ] rpm 管理（1）
- [ ] rpm 管理（2）
- [ ] yum
- [ ] 软件包管理小结
- [ ] 安装配置 JDK 8
- [ ] 安装配置 tomcat8
- [ ] 安装配置 IDEA
- [ ] 安装配置 MySQL
- [ ] 小结
- [ ] shell 编程快速入门
- [ ] shell 变量
- [ ] 设置环境变量
- [ ] 设置参数变量
- [ ] 预定义变量
- [ ] 运算符
- [ ] 条件判断
- [ ] 单分支多分支
- [ ] case 语句
- [ ] for 循环
- [ ] while 循环
- [ ] read 获取输入
- [ ] 系统函数
- [ ] 自定义函数
- [ ] 定时备份数据库（1）
- [ ] 定时备份数据库（2）
- [ ] shell 编程笔记梳理
- [ ] Ubuntu 安装
- [ ] Ubuntu 的中文支持
- [ ] Ubuntu 的 root
- [ ] hello python
- [ ] APT 原理机制图
- [ ] APT 更新源和实例
- [ ] Ubuntu 远程登录和集群
- [ ] python 定制篇梳理
- [ ] CentOS 安装和介绍
- [ ] 日志介绍和实例
- [ ] 日志服务原理图
- [ ] 日志服务配置文件
- [ ] 自定义日志服务
- [ ] 日志轮替介绍
- [ ] 自定义日志轮替
- [ ] 日志轮替机制
- [ ] 内存日志
- [ ] 日志管理笔记梳理
- [ ] 定制自己的 Linux（1）
- [ ] 定制自己的 Linux（2）
- [ ] 定制自己的 Linux（3）
- [ ] 阅读 Linux 内核源码好处
- [ ] 阅读 Linux 内核源码技巧
- [ ] 内核源码阅读及 main
- [ ] 内核升级
- [ ] 备份与恢复介绍
- [ ] 数据备份 dump
- [ ] 数据恢复 restore
- [ ] 数据备份恢复梳理
- [ ] webmin 安装和配置
- [ ] webmin 功能演示
- [ ] 宝塔介绍和安装
- [ ] 宝塔应用实例
- [ ] 可视化管理小结
- [ ] 统计访问量和连接数
- [ ] 找回 MySQL 的 root 密码
- [ ] 访问量排名和 tcpdump
- [ ] 系统权限划分（1）
- [ ] 系统权限划分（2）
- [ ] 权限思考题
- [ ] CentOS 启动流程详解
- [ ] I/O 读写监控
- [ ] 统计文件个数和行数
- [ ] 无人值守备份目录
- [ ] Linux 系统优化策略
- [ ] 卖油翁和老黄牛

# MySQL

## 黑马程序员

- [ ] 基础篇介绍
- [ ] 课程内容和数据库相关概念
- [ ] MySQL 安装及启动
- [ ] 数据模型
- [ ] DDL - 通用语法及分类
- [ ] DDL - 数据库操作
- [ ] DDL - 表操作 - 创建和查询
- [ ] DDL - 数据类型及案例
- [ ] DDL - 表操作 - 删除和修改
- [ ] DDL 小结
- [ ] 图形化界面 DataGrip
- [ ] DML - 插入
- [ ] DML - 更新和删除
- [ ] DML 小结
- [ ] DQL - 基础查询
- [ ] DQL - 条件查询
- [ ] DQL - 聚合函数
- [ ] DQL - 分组查询
- [ ] DQL - 排序查询
- [ ] DQL - 分页查询
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