绪论

什么是机器学习

学习模型

有监督回归

最小二乘学习法

带有约束条件的最小二乘法

稀疏学习

鲁棒学习

有监督分类

基于最小二乘法的分类

支持向量机分类

集成分类

概率分类法

序列数据的分类

无监督学习

异常检测

无监督降维

聚类

新兴机器学习算法

在线学习

半监督学习

监督降维

迁移学习

多任务学习

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TDD和Django基础

使用功能测试协助安装Django

使用unittest模块扩展功能测试

使用单元测试测试简单的首页

编写这些测试有什么用

保存用户输入

完成最简可用的网站

web开发要素

美化网站：布局 样式及测试方法

使用过渡网站测试部署

使用Fabric自动部署脚本

输入验证和测试组织方式

简单的表单

高级表单

试探JavaScript

部署新代码

高级话题

用户认证 集成第三方插件以及JavaScript模拟技术的使用

服务器端认证 在python中使用模拟技术

测试固件 日志和服务器端调试

完成“Mylist”页面： 由外而内的TDD

测试隔离和“倾听测试的心声”

持续...

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入门

数据结构

基本数据

复合数据类型

函数

方法

接口

goroutine和通道

使用共享变量实现并发

包和go工具

测试

反射

低级编程

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MVC和类

事件和监听

模型和数据

控制器和状态

视图和模板

依赖管理

使用文件

实时web

测试和调试

部署

Spine 类库

Backbone类库

JavaScriptMVC类库

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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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