kefandaoren/Obsidian

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kefandaoren 394bfeba2b vault backup: 2024-01-21 15:40:41

2024-01-21 15:40:41 +08:00

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Raw Blame History

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atlas

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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

安装 Python

演示：使用 Python Playground
Windows 10：安装 Python 并编写程序
截图

我们为什么要编程

编写代码段落
演示：完成 "Hello World" 作业

变量和表达式

条件代码

功能

循环与迭代

Python 数据结构

使用 Python 访问网络数据

使用 Python 操作数据库

使用 Python 检索、处理和可视化数据

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

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

IBM

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

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

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
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
索引 - 结构 - Btree
索引 - 结构 - B+tree
索引 - 结构 - hash
索引 - 结构思考题
索引 - 分类
索引 - 思考题
索引 - 语法
索引 - 性能分析 - 查看执行频次
索引 - 性能分析 - 慢查询日志
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

29 KiB Raw Blame History Unescape Escape

GitHub

尚硅谷 git 快速入门

韩顺平 GitHub 教程

Python

Python for everybody

人人都会编程

为什么要编程

安装 Python

我们为什么要编程

变量和表达式

条件代码

功能

循环与迭代

Python 数据结构

使用 Python 访问网络数据

使用 Python 操作数据库

使用 Python 检索、处理和可视化数据

黑马程序员

爬虫

数据分析

Google

IBM

机器学习

有监督的机器学习：回归与分类

机器学习入门

多元线性回归

分类

高级学习算法

神经网络

神经网络训练

应用机器学习的建议

决策树

无监督学习、推荐器、强化学习

无监督学习

推荐系统

强化学习

深度学习

神经网络和深度学习

深度学习简介

神经网络基础知识

浅层神经网络

深度神经网络

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

优化算法

超参数训练、正则化和编程框架

构建机器学习项目

ML 策略

卷积神经网络

卷积神经网络基础

深度卷积模型：案例研究

物体检测

特殊应用：人脸识别与神经风格转换

序列模型

递归神经网络

自然语言处理与单词嵌入

序列模型和注意机制

Transformer 神经网络

Linux

韩顺平

MySQL

黑马程序员

29 KiB

Raw Blame History