绪论

模型评估与选择

线性模型

决策树

神经网络

支持向量机

贝叶斯分类器

集成学习

聚类

降维与度量学习

特征选择与稀疏学习

计算学习理论

半监督学习

概率图模型

规则学习

强化学习

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人工智能

绪论

智能Agent

问题求解

通过搜索进行问题求解

超越经典搜索

对抗搜索

约束满足问题

知识 推理与规划

逻辑agent

一阶逻辑

一阶逻辑的推理

经典规划

现实世界的规划与行动

知识表示

不确定知识与推理

不确定性的量化

概率推理

时间上的概率推理

制定简单决策

制定复杂决策

学习

样例学习

学习中的知识

学习概率模型

强化学习

通讯 感知与行动

自然语言处理

用于通讯的自然语言

感知

机器人学

结论

哲学基础

人工智能：现状与未来

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背景和基本原理

跳跃中的Hadoop

数据逻辑

将数据导入导出Hadoop

数据序列化-处理文本文件及其他格式的文件

大数据模式

处理大数据的MapReduce模式

优化HDFS处理大数据的技术

诊断和优化性能问题

数据科学

数据结构和算法的运用

结合R和Hadoop进行数据统计

使用Mahout进行预测分析

驯服大象

深入解析Hive

Pig流管道

Crunch及相关技术

测试与调试

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人工智能来了

AI复兴： 深度学习 + 大数据 = 人工智能

人机大战： AI真的会挑战人类？

AI时代：人类将如何变革？

机遇来临：AI先行的创新与创业

迎接未来： AI时代的教育和个人发展

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什么是智能web

搜索

推荐系统

聚类：事物的分组

分类：把事物放到它该在的地方

分类器组合

智能技术大汇集： 一个智能新闻门户

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Kubernetes入门

kubernetes 安装配置指南

深入掌握Pod

深入掌握Service

核心组件的运行机制

深入分析集群安全机制

网络原理

存储原理和应用

kubernetes开发指南

kubernetes运维管理

Trouble shooting指南

kubernetes开发中的新功能

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kubernetes入门

kubernetes实践指南

kubernetes核心原理

kubernetes开发指南

kubernetes运维指南

kubernetes源码导读

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Linux服务器构建基础

Linux服务器虚拟化

生产环境下服务器的故障诊断与排除

生产环境下的shell脚本

构建高可用的Linux集群

VPN在企业中的部署应用

Linux防火墙及系统安全

如何构建开源免费的企业级邮件系统

系统管理员在企业中的职业定位及发展方向

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Python基础

Python基础知识

web编程之网络基础

客户端的编程技术

数据库及ORM

详解主流Python Web框架

Python网络框架纵览

企业级开发框架-Django

高并发处理框架-Tornado

支持快速建站的框架-Flask

底层自定义协议网络框架-Twisted

实战项目

用Django+ PostgreSQL 开发移动Twitter

用Tornado+jquery 开发WebSocket聊天室

用Flask + bootstrap + restful 开发学校管理系统

用Twisted + SQLAlchemy +ZeroMQ 开发跨平台物联网消息网关

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挑战与原则

动态基础设施平台

基础设施定义工具

服务器配置工具

基础服务概述

模式

置备服务器的模式

管理服务器模板的模式

服务器更新与变更模式

定义基础设施的模式

实践

基础设施的软件工程实践

测试基础设施变更

基础设施变更管理流水线

基础设施团队的工作流

动态基础设施的连续性

基础设施即代码的组织要求

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