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atlas, completed, created, incomplete, modified, tags, title, total
| atlas | completed | created | incomplete | modified | tags | title | total | |
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| Task Tracker | 40 | 2023-07-08 03:18:59 | 948 | 2024-01-20 20:10:43 |
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全栈工程师 | 988 |
GitHub
尚硅谷 git 快速入门
- 教程简介 ✅ 2023-09-14
- 为什么学习 Git 软件 ✅ 2023-09-14
- 版本控制 ✅ 2023-09-14
- 版本控制软件基础功能 ✅ 2023-09-14
- 集中式、分布式版本控制软件 ✅ 2023-09-14
- Git 安装 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 介绍 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 仓库操作 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 文件操作 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 分支原理 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 分支操作 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 标签 ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 远程仓库 GitHub ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 远程仓库 Gitee ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - README, IGNORE ✅ 2023-09-20
- GitHub Desktop - 文件图标和比对功能 ✅ 2023-09-20
- IDEA 集成 - GitHub ✅ 2023-09-20
- IDEA 集成 - Gitee ✅ 2023-09-20
- 版本号 - 介绍 ✅ 2023-09-20
- 版本号 - 文件操作 ✅ 2023-09-20
- 版本号 - 分支操作 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 介绍 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 仓库操作 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 文件操作 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 文件操作误删除 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 分支操作 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 分支操作合并和冲突 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 标签操作 ✅ 2023-09-20
- 命令 - 远程仓库 ✅ 2023-09-20
- 搭建自己的代码托管平台 GitLab ✅ 2023-09-20
- 总结 ✅ 2023-09-20
韩顺平 GitHub 教程
- 课程内容 ✅ 2023-09-11
- 创建仓库 ✅ 2023-09-11
- 上传网站 ✅ 2023-09-11
- 顶级域名 ✅ 2023-09-11
- 项目结构 ✅ 2023-09-11
- 版本比较 ✅ 2023-09-11
- issues pull action ✅ 2023-09-11
- 项目板 ✅ 2023-09-11
- 项目设置 ✅ 2023-09-11
Python
Python for everybody
人人都会编程
为什么要编程
- 欢迎来到 Python
- 为什么要编程
- 硬件概述
- Python 作为一种语言
- 编写代码段落
- 演示:完成 "Hello World" 作业
变量和表达式
- 表达式(1)
- 表达式(2)
- 表达式(3)
- 练习
条件代码
- 条件语句
- 更多条件语句
- 练习
函数
- 使用函数
- 构造函数
循环与迭代
- 循环和迭代
- 确定循环
- 找出最大值
- 循环语句
- 练习
Python 数据结构
字符串
- 字符串
- 操作字符串
- 练习
文件
- 文件
- 处理文件
- 练习
列表
- 列表
- 操作列表
- 列表和字符串
- 练习
字典
- 字典
- 用字典计数
- 字典和文件
- 练习
元组
- 元组
- 练习
使用 Python 访问 Web 数据
正则表达式
- 正则表达式
- 提取数据
网络和套接字
- 网络化技术
- 超文本传输协议(HTTP)
- 示例:套接字
- 使用开发者控制台探索HTTP
网上冲浪程序
- Unicode 字符和字符串
- 检索网页
- 示例:使用 Urllib
- 解析网页
- 示例:使用 beautifulsoap
网络服务和 XML
- 网络数据
- 可扩展标记语言(XML)
- XML Schema
- 解析 XML
- 示例:XML
JSON 和 REST 架构
- JavaScript 对象符号(JSON)
- 示例:JSON
- 面向服务法
- 面向服务的架构
- 使用应用程序接口
- 示例:GroJSON API
- 安全 API 请求
- 示例:Twitter API
使用 Python 操作数据库
面向对象的 Python
- 面向对象的定义和术语
- 我们的第一个类和对象
- 对象生命周期
- 对象继承
基础结构化查询语言
- 关系型数据库
- 使用数据库
- 单表 CRUD
- 示例:计算数据库中的电子邮件
数据模型和关系型 SQL
- 设计数据模型
- 用表格表示数据模型
- 插入管信息数据
- 使用 JOIN 重构数据
- 示例:Tracks.py
SQL 中的多对多关系
- 多对多关系
- 示例:roster.py
- 示例:Twfriends. py
数据库和可视化
- 地理编码
- 地理编码可视化
- 示例:地理数据
使用 Python 检索、处理和可视化数据
建立搜索引擎
- 网页排名概述
- 示例:网页排名-爬虫
- 示例:网页排名-计算
- 示例:网页排名-可视化
搜索和模拟电子邮件数据
- Gmane 简介
- 示例:邮件检索
- 示例:邮件模型
电子邮件数据可视化
- 示例:邮件可视化
黑马程序员
- 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
Genji
- 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?
数据分析
Google 数据分析
基础:无处不在的数据
提出问题以做出数据驱动的决策
为探索准备数据
从脏数据到干净数据的处理
分析数据回答问题
通过可视化艺术共享数据
使用 R 编程进行数据分析
完成一个案例研究
Google 高级数据分析
数据科学基础
Python 入门
超越数字:将数据转化为洞察
统计的力量
回归分析:简化复杂的数据关系
机器学习的基础知识
结业项目
IBM 数据分析师
IBM 数据科学
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
- 二分类
- logistic 回归
- logistic 回归成本函数
- 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 成本函数的解释
- 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
- 正确设置矩阵维度
- 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
- 输入规范化
- 梯度消失与梯度爆炸
- 神经网络的权重初始化
- 梯度的数值近似
- 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
- 小批量梯度下降法
- 理解小批量梯度下降法
- 指数加权平均
- 理解指数加权平均
- 指数加权平均的偏差校正
- 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
超参数调优、正则化和编程框架
- 调优过程
- 使用适当的量级来选取超参数
- 超参数调优的实践: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
- 为什么要制定 ML 策略
- 正交化
- 单一评估指标
- 满足要求和优化指标
- 训练集 / 开发集 / 测试集的分布
- 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
- 为什么需要人类水平的性能
- 可避免偏差
- 理解人类水平的性能
- 超过人类水平的性能
- 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
- 填充
- 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
- 物体检测
- 卷积的滑动窗口实现
- 边界框预测
- 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
网络安全
Google 网络安全专业
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
- DQL - 案例练习
- DQL - 执行顺序
- DQL 小结
- DCL - 用户管理
- DCL - 权限控制
- DCL 小结
- 函数 - 字符串函数
- 函数 - 数值函数
- 函数 - 日期函数
- 函数 - 流程函数
- 函数小结
- 约束 - 概述
- 约束 - 演示
- 约束 - 外键约束
- 约束 - 外键删除更新行为
- 约束小结
- 多表查询 - 多表关系介绍
- 多表查询 - 概述
- 多表查询 - 内连接
- 多表查询 - 外连接
- 多表查询 - 自连接
- 多表查询 - 联合查询
- 多表查询 - 子查询介绍
- 多表查询 - 标量子查询
- 多表查询 - 列子查询
- 多表查询 - 行子查询
- 多表查询 - 表子查询
- 多表查询 - 练习 1
- 多表查询 - 练习 2
- 多表查询小结
- 事务 - 简介
- 事务 - 操作演示
- 事务 - 四大特性 ACID
- 事务 - 并发事务问题
- 事务 - 并发事务演示及隔离级别
- 事务小结
- 基础篇总结
- 进阶篇介绍
- 存储引擎 - MySQL 体系结构
- 存储引擎 - 简介
- 存储引擎 - InnoDB 介绍
- 存储引擎 - MyISAM 和 Memory
- 存储引擎 - 选择
- 存储引擎小结
- MySQL 安装(Linux 版本)
- 索引 - 概述
- 索引 - 结构 - 介绍
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- 索引 - 结构思考题
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- 索引 - 性能分析 - show profiles
- 索引 - 性能分析 - explain
- 索引 - 使用规则 - 验证索引效率
- 索引 - 使用规则 - 最左前缀法则
- 索引 - 使用规则 - 索引失效情况(1)
- 索引 - 使用规则 - 索引失效情况(2)
- 索引 - 使用规则 - SQL 提示
- 索引 - 使用规则 - 覆盖索引和回表查询
- 索引 - 使用规则 - 前缀索引
- 索引 - 使用规则 - 单列索引和联合索引
- 索引 - 设计原则
- 索引小结
- SQL 优化 - 插入数据
- SQL 优化 - 主键优化
- SQL 优化 - order by 优化
- SQL 优化 - group by 优化
- SQL 优化 - limit 优化
- SQL 优化 - count 优化
- SQL 优化 - update 优化
- SQL 优化小结
- 视图 - 介绍及基本语法
- 视图 - 检查选项(cascaded)
- 视图 - 检查选项(local)
- 视图 - 更新及作用
- 视图 - 案例
- 存储过程 - 介绍
- 存储过程 - 基本语法
- 存储过程 - 变量 - 系统变量
- 存储过程 - 变量 - 用户定义变量
- 存储过程 - 变量 - 局部变量
- 存储过程 - if 判断
- 存储过程 - 参数(IN, OUT, INOUT)
- 存储过程 - case
- 存储过程 - 循环 - while
- 存储过程 - 循环 - repeat
- 存储过程 - 循环 - loop
- 存储过程 - 游标 - cursor
- 存储过程 - 条件处理程序 - handler
- 存储函数
- 触发器 - 介绍
- 触发器 - 案例 1(insert 类型)
- 触发器 - 案例 2(update 类型)
- 触发器 - 案例 3(delete 类型)
- 视图&存储过程&触发器小结
- 锁 - 介绍
- 锁 - 全局锁 - 介绍
- 锁 - 全局锁 - 一致性数据备份
- 锁 - 表级锁 - 表锁
- 锁 - 表级锁 - 元数据锁
- 锁 - 表级锁 - 意向锁
- 锁 - 表级锁 - 意向锁测试
- 锁 - 行级锁 - 介绍
- 锁 - 行级锁 - 行锁
- 锁 - 行级锁 - 间隙锁&临键锁(1)
- 锁 - 行级锁 - 间隙锁&临键锁(2)
- 锁小结
- InnoDB 引擎 - 逻辑存储结构
- InnoDB 引擎 - 架构 - 内存结构(1)
- InnoDB 引擎 - 架构 - 内存结构(2)
- InnoDB 引擎 - 架构 - 磁盘结构
- InnoDB 引擎 - 架构 - 后台线程
- InnoDB 引擎 - 事务原理 - 概述
- InnoDB 引擎 - 事务原理 - redolog
- InnoDB 引擎 - 事务原理 - undolog
- InnoDB 引擎 - MVCC - 基本概念
- InnoDB 引擎 - MVCC - 隐藏字段
- InnoDB 引擎 - MVCC - undolog 版本链
- InnoDB 引擎 - MVCC - readview 介绍
- InnoDB 引擎 - MVCC - 原理分析(RC 级别)
- InnoDB 引擎 - MVCC - 原理分析(RR 级别)
- InnoDB 引擎小结
- MySQL 管理 - 系统数据库介绍
- MySQL 管理 - 常用工具(1)
- MySQL 管理 - 常用工具(2)
- MySQL 管理小结
- 进阶篇总结
- 运维篇介绍
- 日志 - 错误日志
- 日志 - 二进制日志
- 日志 - 查询日志
- 日志 - 慢查询日志
- 主从复制 - 概述
- 主从复制 - 原理
- 主从复制 - 主库配置
- 主从复制 - 从库配置
- 主从复制 - 测试
- 分库分表 - 介绍
- 分库分表 - 介绍 - 拆分方式
- 分库分表 - MyCat 概述 - 安装
- 分库分表 - MyCat 概述 - 核心概念
- 分库分表 - MyCat 入门
- 分库分表 - MyCat 入门 - 测试
- 分库分表 - MyCat 配置(1)
- 分库分表 - MyCat 配置(2)
- 分库分表 - MyCat 分片 - 垂直分库
- 分库分表 - MyCat 分片 - 垂直分库测试
- 分库分表 - MyCat 分片 - 水平分表
- 分库分表 - 分片规则 - 范围分片
- 分库分表 - 分片规则 - 取模分片
- 分库分表 - 分片规则 - 一致性 hash 算法
- 分库分表 - 分片规则 - 枚举分片
- 分库分表 - 分片规则 - 应用指定算法
- 分库分表 - 分片规则 - 固定 hash 算法
- 分库分表 - 分片规则 - 字符串 hash 解析
- 分库分表 - 分片规则 - 按天分片
- 分库分表 - 分片规则 - 按自然月分片
- 分库分表 - MyCat 管理与监控原理
- 分库分表 - MyCat 管理工具
- 分库分表 - MyCat 监控(1)
- 分库分表 - MyCat 监控(2)
- 分库分表总结
- 读写分离 - 介绍
- 读写分离 - 一主一从准备
- 读写分离 - 一主一从读写分离
- 读写分离 - 双主双从介绍
- 读写分离 - 双主双从搭建
- 读写分离 - 双主双从读写分离
- 读写分离总结
- 运维篇总结