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C语言深度进阶篇-王桂林-

最新版 C语言深度进阶篇-王桂林-

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C语言深度进阶篇-王桂林-v3.pdf 2019年6月最新版本

C语言深度进阶篇-王桂林-v3.pdf 2019年6月最新版本,

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【机器学习、深度学习入门、进阶、深入指南】每一阶段...

人工智能研究专家Flood Sung针对近几年深度学习的研究进展提供了一个非常详细的阅读清单。如果你在深度学习领域是一个新手,你可以会想知道如何从哪篇论文开始阅读学习,人工智能研究专家Flood Sung制定了这一份详细的paper list,包括深度学习历史和基础知识、深度学习方法(涉及模型、优化、无监督学习、RNN、深度强化学习等)、深度学习应用(自然语言处理、目标检测、视觉跟踪、图像描述生成、机器翻译、机器人、目标分割等),建议你收藏,仔细学习

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机器学习深度学习系列分享_超值_55G.txt

机器学习深度学习篇系列分享55G_用最少的积份下载最实用的配套视频及配套文档及配套代码 机器学习-1-基础进阶强化-9G 机器学习-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G 机器学习-3-Matlab机器学习-1.73G 机器学习-4-量化交易实战项目班-10课(6.7G,Python3,2017年更新) 机器学习-5-Tensorflow神经网络框架-12周(2017全新) 机器学习-6-Kaggle案例实战班-4G-2017年更新 机器学习.rar

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中华石杉21天互联网Java进阶面试训练营 全套视频资源

中华石杉-21天互联网Java进阶面试训练营(分布式篇),三周搞定互联网大厂面试石杉java进阶分布式面试2019, 全套资源包含视频及笔记。 001、互联网大厂面试要求:技术广度、技术深度、系统设计以及项目经验 002、Java工程师面试突击第一季总结:你离一次成功的面试还差多少?

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54Flutter 底层进阶篇.pdf

经过前面的一系列学习,应该在广度上对 Flutter 有了比较全面的认 识,但我们也需要在深度上了解 一下 Flutter. 所以接下来主要讲 Flutter 底层的实现,例如架构等,虽然我们更关 心如何用 Flutter 写 APP,但是理解 Flutter 的架构,可以让我们在 较高层面理解 Flutter 的工作方式和原理,从而知道 Flutter 可以实 现哪些功能及无法实现哪些功能。 有关 Flutter 架构的内容,建议可以结合前面的章节一起来看,会有 更深的理解。

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深度学习算法汇总

汇总了深度学习基础篇、进阶共19课教程,与大家分分享

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Zabbix监控系统深度实践

《Zabbix监控系统深度实践》是一本由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理的技术书籍,也是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只要将服务器加入监控,并且看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方各面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进行深入剖析,包括Zabbix与数据库的交互Zabbix数据库表的设计等,并分享作者在Zabbix上踩过的坑以及解决问题的思路。最后会在开源部分介绍58同城开源的Zatree和Chrome的插件、手机客户端等工具。

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zabbix监控系统深度实践

《Zabbix监控系统深度实践》是一本由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理的技术书籍,也是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只要将服务器加入监控,并且看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方各面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进行深入剖析,包括Zabbix与数据库的交互Zabbix数据库表的设计等,并分享作者在Zabbix上踩过的坑以及解决问题的思路。最后会在开源部分介绍58同城开源的Zatree和Chrome的插件、手机客户端等工具。, 这本书会从我们工作中的实际需求出发,以实际案例作为指引,希望对于读者而言,不仅仅是学会某些具体的操作,而是深入了解Zabbix 的设计思路,掌握解决问题的方法。, 《Zabbix监控系统深度实践》适合想使用Zabbix构建监控系统的技术人员阅读,也适合有一定基础、对于Zabbix有更高的要求的读者。

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Zabbix监控系统深度实践 第2版[完整目录]

第一部分 概念篇 第二部分 配置篇 第三部分 进阶篇 第四部分 设计篇 第五部分 社区和开源

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Zabbix监控系统深度实践第2版PDF

资源名称:Zabbix监控系统深度实践 第2版 PDF内容简介:《Zabbix监控系统深度实践(第2版)》由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理,是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只需将服务器加入监控,就能看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。

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Zabbix监控系统深度实践 第2版

Zabbix监控系统深度实践(第2版)由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理,是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只需将服务器加入监控,就能看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进行深入剖析,包括Zabbix与数据库的交互、Zabbix数据库表的设计等,并分享作者在Zabbix上踩过的坑以及解决问题的思路;最后会在开源部分介绍58同城开源的Zatree和Chrome的插件、手机客户端等工具。 本书从工作中的实际需求出发,以实际案例作为指引,希望对于读者而言,不仅仅是学会某些具体的操作,而是深入了解Zabbix 的设计思路,掌握解决问题的方法。 《Zabbix监控系统深度实践(第2版)》适合想使用Zabbix构建监控系统的技术人员阅读,也适合有一定基础、对于Zabbix有更高的要求的读者。

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《Zabbix_监控系统深度实践》

《Zabbix监控系统深度实践》是一本由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理的技术书籍,也是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只要将服务器加入监控,并且看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方各面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进行深入剖析,包括Zabbix与数据库的交互Zabbix数据库表的设计等,并分享作者在Zabbix上踩过的坑以及解决问题的思路。最后会在开源部分介绍58同城开源的Zatree和Chrome的插件、手机客户端等工具。 这本书会从我们工作中的实际需求出发,以实际案例作为指引,希望对于读者而言,不仅仅是学会某些具体的操作,而是深入了解Zabbix 的设计思路,掌握解决问题的方法。

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Zabbix监控系统深度实践(第1版).pdf

《Zabbix监控系统深度实践(第1版)》由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理,是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只需将服务器加入监控,就能看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进行深入剖析,包括Zabbix与数据库的交互、Zabbix数据库表的设计等,并分享作者在Zabbix上踩过的坑以及解决问题的思路;最后会在开源部分介绍58同城开源的Zatree和Chrome的插件、手机客户端等工具。

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Zabbix监控系统深度实践(最新版) 含书签

《Zabbix监控系统深度实践》是一本由浅入深,全面讲解Zabbix应用与原理的技术书籍,也是作者多年实战经验的总结和浓缩。在概念篇,从一个简单但完整的入门案例讲起,案例中有最基本的概念介绍,通过案例帮助那些只要将服务器加入监控,并且看到监控数据的读者;然后逐步深入,在进阶篇介绍Zabbix的各方各面的配置;在设计篇中对Zabbix的内部原理进行深入剖析,包括Zabbix与数据库的交互Zabbix数据库表的设计等,并分享作者在Zabbix上踩过的坑以及解决问题的思路。最后会在开源部分介绍58同城开源的Zatree和Chrome的插件、手机客户端等工具。, 这本书会从我们工作中的实际需求出发,以实际案例作为指引,希望对于读者而言,不仅仅是学会某些具体的操作,而是深入了解Zabbix 的设计思路,掌握解决问题的方法。, 《Zabbix监控系统深度实践》适合想使用Zabbix构建监控系统的技术人员阅读,也适合有一定基础、对于Zabbix有更高的要求的读者。

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深度神经网络算法全套 视频教程 讲义及源代码.txt

共9.55G (Part One)深度学基础 (Part Two)深度学进阶 (Part Three)深度深入与强化 什么是深度学习? 深度学习正在引发一场深刻的技术革命,这是人类首次如此接近思维的本质。象手写体识别,脸像识别这类系统,过去的思路是从业务背景中线提取特征,然后产生若干辨识逻辑,再形成算法编程实现,但对于像imagenet那样要对上百万的图片进行上千个分类识别的问题,以往的技术就傻眼了,别说逻辑,连特征的提取都因为过于复杂而没办法进行。现在流行的深度学习网络的方法,把逻辑隐藏在成百上千万的神经网络权值里,让特征被自动识别与提取,却能得出让人吃惊的高准确率。给出通用的框架,通过大量学习数据训练出合适的权值,权值就是逻辑,这是未来的方向,那种先设计算法敲代码的日子该一去不复返了,以后甚至程序员的工作都由机器全部完成也不是没有可能。 深度神经网络算法之编程入门 课程介绍: 此阶段主要介绍了python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解,并使用Python中相关的package来对实际问题进行数据预处理,分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础,同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。 课程目录: 【重点课程】2016最新python基础篇视频教程 22课 【重点课程】Matlab与机器学习的入门 进阶与提高 13课 【重点课程】Python程序入门与进阶 【补充了解】python神经网络Tensorflow模块视频教程 共23课 附源码与文档 深度神经网络算法之基础精讲 课程介绍: 此阶段主要介绍神经网络、深度学习的算法原理及应用,此阶段从神经网络发展开始讲起,像线性神经网络、梯度算法、BP神经网络、退火算法、监督式学习、手写识别及各类常用算法等,熟悉掌握深度学习的常用算法和原理是非常有帮助的。 课程目录: 【重点课程】2016年最新从神经网络到深度学习原理精讲班 12课 【重点课程】机器学习深度神经网络学习基础二 28课 【重点课程】机器学习深度神经网络学习基础一 29课 深度神经网络算法之深度学习 课程介绍: 此阶段主要介绍神经网络深度学习的深入研究与理解,深度学习的必修数学,常用算法的应用。 课程目录: 【重点课程】机器学习之深度神经网络深入研究 20课 【重点课程】机器学习中的必修数学 10课 【重点课程】深度神经网络学习深入与强化一 10课

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深度学习 原理与应用实践(带书签清晰版)

书全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析,深度学习入门与进阶,深度学习高级实践,所有章节均附有源程序,所有实验读者均可重现,具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书,研究人员、深度学习爱好者,能够在3 个月内,系统掌握深度学习相关的理论和技术。 作者为博士,教授,大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流(实时数据分析)。 博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所),获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月,在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA),计算机系,师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授,从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学,ERCIM/Marie-Curie Fellow。 深度学习基础篇 第1章 绪论 1.1 引言 1.1.1 Google 的深度学习成果 1.1.2 Microsoft 的深度学习成果 1.1.3 国内公司的深度学习成果 1.2 深度学习技术的发展历程 1.3 深度学习的应用领域 1.3.1 图像识别领域 1.3.2 语音识别领域 1.3.3 自然语言理解领域 1.4 如何开展深度学习的研究和应用开发 本章参考文献 第2章 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势 2.1 Google 在深度学习领域的研发现状 2.1.1 深度学习在Google 的应用 2.1.2 Google 的TensorFlow 深度学习平台 2.1.3 Google 的深度学习芯片TPU 2.2 Facebook 在深度学习领域的研发现状 2.2.1 Torchnet 2.2.2 DeepText 2.3 百度在深度学习领域的研发现状 2.3.1 光学字符识别 2.3.2 商品图像搜索 2.3.3 在线广告 2.3.4 以图搜图 2.3.5 语音识别 2.3.6 百度开源深度学习平台MXNet 及其改进的深度语音识别系统Warp-CTC 2.4 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状 2.4.1 拍立淘 2.4.2 阿里小蜜——智能客服Messenger 2.5 京东在深度学习领域的研发现状 2.6 腾讯在深度学习领域的研发现状 2.7 科创型公司(基于深度学习的人脸识别系统) 2.8 深度学习的硬件支撑——NVIDIA GPU 本章参考文献 深度学习理论篇 第3章 神经网络 3.1 神经元的概念 3.2 神经网络 3.2.1 后向传播算法 3.2.2 后向传播算法推导 3.3 神经网络算法示例 本章参考文献 第4章 卷积神经网络 4.1 卷积神经网络特性 4.1.1 局部连接 4.1.2 权值共享 4.1.3 空间相关下采样 4.2 卷积神经网络操作 4.2.1 卷积操作 4.2.2 下采样操作 4.3 卷积神经网络示例:LeNet-5 本章参考文献 深度学习工具篇 第5章 深度学习工具Caffe 5.1 Caffe 的安装 5.1.1 安装依赖包 5.1.2 CUDA 安装 5.1.3 MATLAB 和Python 安装 5.1.4 OpenCV 安装(可选) 5.1.5 Intel MKL 或者BLAS 安装 5.1.6 Caffe 编译和测试 5.1.7 Caffe 安装问题分析 5.2 Caffe 框架与源代码解析 5.2.1 数据层解析 5.2.2 网络层解析 5.2.3 网络结构解析 5.2.4 网络求解解析 本章参考文献 第6章 深度学习工具Pylearn2 6.1 Pylearn2 的安装 6.1.1 相关依赖安装 6.1.2 安装Pylearn2 6.2 Pylearn2 的使用 本章参考文献 深度学习实践篇(入门与进阶) 第7章 基于深度学习的手写数字识别 7.1 数据介绍 7.1.1 MNIST 数据集 7.1.2 提取MNIST 数据集图片 7.2 手写字体识别流程 7.2.1 模型介绍 7.2.2 操作流程 7.3 实验结果分析 本章参考文献 第8章 基于深度学习的图像识别 8.1 数据来源 8.1.1 Cifar10 数据集介绍 8.1.2 Cifar10 数据集格式 8.2 Cifar10 识别流程 8.2.1 模型介绍 8.2.2 操作流程 8.3 实验结果分析 本章参考文献 第9章 基于深度学习的物体图像识别 9.1 数据来源 9.1.1 Caltech101 数据集 9.1.2 Caltech101 数据集处理 9.2 物体图像识别流程 9.2.1 模型介绍 9.2.2 操作流程 9.3 实验结果分析 本章参考文献 第10章 基于深度学习的人脸识别 10.1 数据来源 10.1.1 AT&T Facedatabase 数据库 10.1.2 数据库处理 10.2 人脸识别流程 10.2.1 模型介绍 10.2.2 操作流程 10.3 实验结果分析 本章参考文献 深度学习实践篇(高级应用) 第11章 基于深度学习的人脸识别——DeepID 算法 11.1 问题定义与数据来源 11.2 算法原理 11.2.1 数据预处理 11.2.2 模型训练策略 11.2.3 算法验证和结果评估 11.3 人脸识别步骤 11.3.1 数据预处理 11.3.2 深度网络结构模型 11.3.3 提取深度特征与人脸验证 11.4 实验结果分析 11.4.1 实验数据 11.4.2 实验结果分析 本章参考文献 第12章 基于深度学习的表情识别 12.1 表情数据 12.1.1 Cohn-Kanade(CK+)数据库 12.1.2 JAFFE 数据库 12.2 算法原理 12.3 表情识别步骤 12.3.1 数据预处理 12.3.2 深度神经网络结构模型 12.3.3 提取深度特征及分类 12.4 实验结果分析 12.4.1 实现细节 12.4.2 实验结果对比 本章参考文献 第13章 基于深度学习的年龄估计 13.1 问题定义 13.2 年龄估计算法 13.2.1 数据预处理 13.2.2 提取深度特征 13.2.3 提取LBP 特征 13.2.4 训练回归模型 13.3 实验结果分析 本章参考文献 第14章 基于深度学习的人脸关键点检测 14.1 问题定义和数据来源 14.2 基于深度学习的人脸关键点检测的步骤 14.2.1 数据预处理 14.2.2 训练深度学习网络模型 14.2.3 预测和处理关键点坐标 本章参考文献 深度学习总结与展望篇 第15章 总结与展望 15.1 深度学习领域当前的主流技术及其应用领域 15.1.1 图像识别 15.1.2 语音识别与自然语言理解 15.2 深度学习的缺陷 15.2.1 深度学习在硬件方面的门槛较高 15.2.2 深度学习在软件安装与配置方面的门槛较高 15.2.3 深度学习最重要的问题在于需要海量的有标注的数据作为支撑 15.2.4 深度学习的最后阶段竟然变成枯燥、机械、及其耗时的调参工作 15.2.5 深度学习不适用于数据量较小的数据 15.2.6 深度学习目前主要用于图像、声音的识别和自然语言的理解 15.2.7 研究人员从事深度学习研究的困境 15.3 展望 本章参考文献

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Redis深度历险:核心原理和应用实践.pdf(完整高清带...

《Redis 深度历险:核心原理与应用实践》分为基础和应用篇、原理篇、集群篇、拓展篇、源码篇共 5 大块内容。基础和应用篇讲解对读者来说最有价值的内容,可以直接应用到实际工作中;原理篇、集群篇让开发者透过简单的技术表面看到精致的底层世界;拓展篇帮助读者拓展技术视野和夯实基础,便于进阶学习;源码篇让高阶的读者能够读懂源码,掌握核心技术实力。《Redis 深度历险:核心原理与应用实践》适合以下人群阅读:有 Redis 基础,渴望深度掌握 Redis 技术原理的中高级后端开发者;渴望成功进入大型互联网企业研发部的中高级后端开发者;需要支撑公司 Redis 中间件运维工作的初中级运维工程师;对 Redis 中间件技术好奇的中高级前端技术研究者。