Spark机器学习进阶实战

Hadoop权威指南中文版

第一章：初识Hadoop 第2章 关于MapReduce 第3章 Hadoop分布式文件系统 第4章 Hadoop I/O 第5章：MapReduce 应用开发 第6章：MapReduce 的工作原理 第7章：MapReduce 的类型与格式

Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 ,林大贵

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机器学习，斯坦福——Andrew NG百度云

机器学习，斯坦福——Andrew NG 百度云，被称为机器学习入门必看教程

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Spark大数据分析技术，是一本为Spark初学者准备的书，没有过多深入实现细节，而更多关注上层用户的具体用法。尝试把spark应用到实践中，去探寻数据海洋里的无尽瑰宝。主要内容如下： 1）Spark数据分析导论 2）Spark下载与入门 3）RDD编程 4）键值对操作 5）数据读取与保存 6）Spark编程进阶 7）在集群上运行的Spark 8）Spark调优与调试 9）SparkSQL 10）Spark Streaming 11）基于MLlib的机器学习

Hadoop Spark大数据处理技巧

大数据开发技巧，包括聚类、关联、回归、共同好友算法等。有两部分，要同时解压才有用。

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大数据和机器学习实验 详细介绍了如何使用Hadoop框架来进行大数据机器学习实践

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针对数据分析介绍分布式计算涉及的大量概念、工具和技术，纵览Hadoop生态系统。

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数据算法:Hadoop+Spark大数据 中文版

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因此，学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。 二、 课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会搭建Hadoop完全分布式集群，掌握HDFS的原理和基础操作，掌握MapReduce原理架构、MapReduce程序的编写。...

大数据技术Hadoop3.x 2021年

03_Hadoop_概论_大数据的特点.mp4 04_Hadoop_概论_大数据的应用场景.mp4 06_Hadoop_概论_未来工作内容.mp4 07_Hadoop_入门_课程介绍.mp4 11_Hadoop_入门_Hadoop优势.mp4 13_Hadoop_入门_HDFS概述.mp4 14_Hadoop_入门...

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本书用于Hadoop+Spark快速上手，全面解析Hadoop和Spark生态系统，通过原理解说和实例操作每一个组件，让读者能够轻松跨入大数据分析与开发的大门。 　全书共12章，大致分为3个部分，第1部分（第1~7章）讲解Hadoop的...

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1.大数据背景介绍 2. HADOOP体系架构 3. 基于HADOOP的大数据产品分析 4. 基于HADOOP的大数据行业应用分析 5.东软基于HADOOP的大数据应用建议

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

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Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

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XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University