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Name: yangzhen
Type: User
Bio: love tech , love coding,do better
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100-Days-Of-ML-Code中文版
Public Repository for cs109a, 2017 edition
Code to accompany Advanced Analytics with Spark from O'Reilly Media
该项目作为本人的毕业设计课题,客户端和服务端均由本人独立实现。客户端遵循Google Material Design设计规范,大量使用到过渡动画、触摸反馈、圆形揭露等5.0新特性。网络请求采用Retrofit+RxJava实现,图片处理采用Glide框架。服务端使用Eclipse开发,数据的持久化层由MySql实现,业务逻辑的处理通过serverlet实现。由于租用的阿里云服务器已到期,所以项目中使用到的URL均已失效。
Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景。
收集所有区块链(BlockChain)技术开发相关资料,包括Fabric和Ethereum开发资料
Leetcode 题解 (跟随思路一步一步撸出代码) 及经典算法实现
关于面试/谈Offer/程序员职场生涯等
经典编程书籍大全,涵盖:计算机系统与网络、系统架构、算法与数据结构、前端开发、后端开发、移动开发、数据库、测试、项目与团队、程序员职业修炼、求职面试等
白泽自动化运维系统:配置管理、网络探测、资产管理、业务管理、CMDB、CD、DevOps、作业编排、任务编排等功能,未来将添加监控、报警、日志分析、大数据分析等部分内容
大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源
Spark、Hadoop、Flink、Storm、Kafka编程实例学习
基于hdfs spark的视频非结构化数据计算
spark 练手(云计算课程项目)
Java & Vue.js 全栈「集群设备管理云平台『后端部分』」,使用 Spring、Netty 搭建 TCP 服务器与上万设备的集群通信,基于 JavaFX 的 GUI 应用程序模拟上万台设备的行为,并可对服务器进行压力测试。
一名JAVA程序员,将自己的编程学习之路做以总结并进行分享。内容包括但不限于数据结构、算法、数据库、操作系统、计算机网络等多方面
《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。英文版即伯克利“深度学习导论(STAT 157)”教材。
大数据平台相关代码(ES/Hive/Hadoop/hdfs/hbase)
数据挖掘(大数据)的经典算法的java 实现,代码新建java工程,复制到src目录下OK
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
智慧校园大数据
A data repository framework to share and publish research data.
深度学习500问,以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述,以帮助自己及有需要的读者。 全书分为15个章节,近20万字。由于水平有限,书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作,联系[email protected] 版权所有,违权必究 Tan 2018.06
Deep Learning for Java, Scala & Clojure on Hadoop & Spark With GPUs - From Skymind
hadoop_storm_spark结合实验的例子,模拟淘宝双11节,根据订单详细信息,汇总出总销售量,各个省份销售排行,以及后期的SQL分析,数据分析,数据挖掘等。 --------大概流程------- 第一阶段(storm实时报表) 第二阶段(离线报表)第三阶段(大规模订单即席查询,和多维度查询) 第四阶段(数据挖掘和图计算)
zookeeper + dubbo + Spring + Mybatis + mysql + dbcp + Map数据缓存 + JUnit单元测试
:fire::fire:2017互联网求职面试知识复习
使用 Node 爬虫, 爬取环保部网站当日雾霾数据, 并使用 echarts 进行数据可视化分析
A web front end for an elastic search cluster
基于Spark网易云音乐数据分析【1.人物画像 2.图计算 3.机器学习预测歌曲分类 4.评论词云 5.评论时间段 6.评论top榜 7.热歌top榜 8.用户性别比例 9.用户星座比例 10.用户年龄比例 11.用户全国地理分布 12.热评搜索等等..】
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🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
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JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.
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Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.
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