概述
链路层
IP:网际协议
RARP: 逆地址解析协议
ARP: 地址解析协议
ICMP:Internet 控制报文协议
Ping程序
Traceroute程序
IP选路
动态选路协议
UDP:用户数据报协议
广播和多播
IGMP: Internet组管理协议
DNS:域名系统
TFTP:简单文件传送协议
BOOTP: 引导程序协议
TCP: 传输控制协议
TCP连接的建立和终止
TCP的交互数据流
TCP的成块数据流
TCP的超时与重传
TCP的坚持定时器
TCP的保活定时器
TCP的未来和性能
SNMP: 简单网络管理协议
Telnet和Rlogin: 远程登录
FTP: 文件传送...
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基础概念和技术
本书主要内容
网络机器人项目创意
下载网页
基本解析技术
使用正则表达式的高级解析技术
自动表单提交
处理大规模数据
网络机器人项目
价格监控网络机器人
图片抓取网络机器人
链接校验网络机器人
搜索排名检测网络机器人
信息聚合网络机器人
FTP网络机器人
阅读电子邮件的网络机器人
发送电子邮件的网络机器人
将一个网站编程一个函数
高级设计技巧
蜘蛛
采购机器人和秒杀器
网络机器人和密码学
认证
高级cookie管理
计划运行网络机器人和蜘蛛
使用浏览器宏抓取怪异的网站
修改iMacros
部署和扩展
扩展知识
设计隐蔽的网络机器人和蜘蛛
代理
编写容错的网络机器人
设计受...
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初识Neutron
Neutron是什么
Neutron二层网络服务实现原理
Neutron三层网络服务实现原理
openstack的部署与Neutron之Hello Word
Neutron进阶
Neutron中的网络安全
高级网络服务
网络性能调优
Neutron实战
Neutron实战开发
贡献Neutron社区
Neutron杂谈与展望
软件定义网络
Ipv6与Neutron
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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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