kefandaoren/Obsidian

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kefandaoren bad1402ac2 vault backup: 2024-01-22 18:20:44

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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
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

介绍数据分析和分析思维

欢迎
课程介绍
日常生活中的数据分析
数据分析的维度
什么是数据生态系统
数据如何帮助做出更好的决策
发现数据技能集
数据分析师的关键技能
关于分析思维
探索核心分析技能
数据驱动成功结果
见证数据魔术
接下来会发生什么

数据的精彩世界

了解数据阶段和工具
数据生命周期的各个阶段
六个数据分析阶段
数据分析过程示例
探索数据分析师工具

建立数据分析工具箱

核心数据工具的来龙去脉
让电子表格成为你的朋友
SQL 的实际应用
每天学习新技能都面临困难
成为数据可视化专家
数据可视化的力量

成为公平且有影响力的数据专家

言归正传
数据分析师的工作
成为数据分析师的道路
支持数据分析领域的职业发展
数据在商业中的力量
数据侦探
了解数据和公平
公平和合乎道德的数据决策
不同行业的数据分析师
面试最佳做法
课程小结

提出问题以做出数据驱动的决策

提出有效问题

解决问题和有效提问的入门
实际应用中的数据
数据处理流程
常见问题类型
继续探索业务应用
从假设到结果
明智的问题
数据开启大门

做出数据驱动的决策

数据和决策
数据如何赋能决策
定性和定量数据
分享您的发现
数据与指标
数学思维

电子表格的魔力

令人惊叹的电子表格
开始使用电子表格
基本电子表格任务
成功公式
函数 101
解决问题之前先理解它
工作范围和结构化思维
保持客观

永远记住利益相关者

与你的团队保持沟通
平衡团队的需求和期望

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

数据分析入门

数据分析 Excel 基础

使用 Excel 和 Cognos 实现数据可视化和仪表盘

用于数据科学、人工智能和开发的 Python

数据科学 Python 项目

使用 Python 的数据科学数据库和 SQL

使用 Python 进行数据分析

使用 Python 进行数据可视化

结业项目

IBM 数据科学

什么是数据科学

数据科学工具

数据科学方法论

用于数据科学、人工智能和开发的 Python

数据科学 Python 项目

使用 Python 的数据科学数据库和 SQL

使用 Python 进行数据分析

使用 Python 进行数据可视化

使用 Python 进行机器学习

结业项目

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

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
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InnoDB 引擎 - 事务原理 - 概述
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主从复制 - 概述
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分库分表 - MyCat 管理与监控原理
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读写分离 - 介绍
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