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AI论文
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OpenEBS 2.2 Documentation
OpenEBS 支持将容器用于关键任务，持久性工作负载。OpenEBS 是集装箱式存储和相关的存储服务。OpenEBS像处理其他容器一样对待持久化工作负载容器，比如容器上的数据库。OpenEBS 作为主机上的另一个容器进行部署，并启用可在每个容器，应用程序，集群或容器级别指定的存储服务 -
Deeplearning Algorithms Tutorial（深度学习算法教程）
最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 -
Redisson 使用手册
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingD... -
DataSphere Studio v0.8 使用教程
DataSphere Studio（简称DSS）是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。 基于插拔式的集成框架设计，及计算中间件 Linkis ，可轻松接入上层各种数据应用系统，让数据开发变得简洁又易用。 在统一的UI下，DataSphere Studio以工作流式的图形化拖拽开发体验，将满足从数据交换、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时... -
计算与推断思维 中文版
数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。 -
How to eat TensorFlow2 in 30 days
本书是一本对人类用户极其友善的TensorFlow2.0入门工具书，不刻意恶心读者是本书的底限要求，Don't let me think是本书的最高追求。本书主要是在参考TensorFlow官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化。不同于官方文档混乱的篇章结构，既有教程又有指南，缺少整体的编排逻辑。本书按照内容难易... -
机器学习实战（Machine Learning in Action）
机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智... -
30天吃掉那只 TensorFlow2
本书是一本对人类用户极其友善的TensorFlow2.0入门工具书，不刻意恶心读者是本书的底限要求，Don't let me think是本书的最高追求。本书主要是在参考TensorFlow官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化。不同于官方文档混乱的篇章结构，既有教程又有指南，缺少整体的编排逻辑。本书按照内容难易... -
廖雪峰 SQL教程(MySQL)
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。也就是说，无论用什么编程语言（Java、Python、C++……）编写程序，只要涉及到操作关系数据库，比如，一个电商网站需要把用户和商品信息存入数据库，或者一个手机游戏需要把用户的道具、通关信息存入数据库，都必须通过SQL来完成。所以，现代程序离不开关系数据库，要使用关系数据库就必须掌握... -
编程之法：面试和算法心得
《编程之法：面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。 此外，《编程之法：面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运...