好了现在重点就是看Upload 这个类了 这个类基本是封装好了的，需要 加的东西可以自己取看看然后修改
[https://get.oreilly.com/ind_hands-on-machine-learning_confirm.html](https://links.jianshu.com/go?to
云 + 社区发布了「2023最后1期话题征文」征文活动，决定参与【年度回顾】选题赛道，本文属于【考试经验分享】
本文主要介绍 Elasticsearch 23种最有用的检索技巧，提供了详尽的源码举例，并配有相应的Java API实现，是不可多得的 Elasticsearch 学习&实战资料
配置的时候要注意spark 和 scala 的版本，可以打开spark-shell 观察：
由O'Reilly Media,Inc.出版的《Feature Engineering for Machine Learning》（国内译作《精通特征工程》）一书，可以说是特征工程的宝典，本文在知名开源apachecn组织翻译的英文版基础上，将原文修改成jupyter notebook格式，并增加和修改了部分代码，测试全部通过。这个资料可以说是特征工程的宝典，值得推荐。
GitHub 中有一个 https://github.com/yhilpisch/py4fi 项目。
工程师是一个需要大量阅读的岗位，读书、读文档、读论文、读技术新闻，现在大部分电子设备都是 LCD 或 OLED 屏幕，对眼睛的伤害非常大。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟下一步，我们将学习深度学习，这种机器学习方法将在瞬间改变我们周围的世界。 下一步，我们将学习深度学习，这种机器学习方法将在瞬间改变我们周围的世界。在这本实用的书中，您将加快使用Facebook的开源PyTorch框架的关键思想，并获得您需要创建自己的神经网络的最新技能。 Ian Pointer向您展示了如何在基于云的环境中设置PyTorch，然后带领您完成神经架构的创建，以方便对图像、声音、文本的操作，并深入了解每个元素。他还涵盖了将迁移学习应用到图像、调试模型和生产中
1 https://flyyufelix.github.io/2017/11/17/direct-future-prediction.html
为了说明Elasticsearch中的不同查询类型，我们将使用以下字段搜索书籍文档的集合：标题，作者，摘要，发布日期和评论数。
学习语言从解决问题开始，《Java Coding Problems》一书中包含了Java编程中常遇到的一些问题。包括：
在开发智能实时应用时，你可能经常会通过数据平台来分析和解密大数据中的模式和洞察。这些应用所依赖的后端架构常常会是分布式、可容错和可横向扩展的大数据处理技术。但也有一些情况下，压缩表现形式也是有用的，甚至是必须的。移动设备和（物联网里的）传感器的兴起带来了把计算从云顶移向边缘的软件和设备。另外内存计算也趋向于更快，造成很多流行的（分布式）系统也把数据缓存起来进行运算操作。 为了能更好地说明这一观点，让我来介绍两个最近的案例。通过它们来展现高效的压缩表现形式的重要性。一个案例是移动计算领域的，另外一个则是来自于
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟有了这本书的知识，您将能够理解、实现和适应无数的现代分析方法和算法。 如果你想在任何计算或技术领域工作，你需要理解线性代数。作为对矩阵及其运算的研究，线性代数几乎是所有在计算机中实现的算法和分析的数学基础。但是它在几十年前的教科书中呈现的方式与今天专业人士使用线性代数解决现实世界的现代应用的方式有很大的不同。 Mike X Cohen的这本实用指南教授了用Python实现的线性代数的核心概念，包括如何在数据科学、机器学习、深度学习、计算模拟和生物医学数据处理应用中使
另一个结构化查询的例子是 范围查询。在这个例子中，我们要查找 2015 年出版的书。
http://shop.oreilly.com/product/0636920022923.do
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟通过这本书，您将学习如何使用Python代码而不是数学公式解决统计问题。 如果你知道如何编程，你就准备好处理贝叶斯统计了。通过这本书，您将学习如何使用Python代码而不是数学公式解决统计问题，使用离散的概率分布而不是连续的数学。你把数学弄得一清二楚，贝叶斯的基本原理将变得更清晰，你将开始把这些技术应用到现实世界的问题上。 贝叶斯统计方法正变得越来越普遍和重要，但是并没有很多资源可以帮助初学者。基于作者Allen B. Downey教授的本科课程，这本书的计算方法帮助你
在这里我谈谈我在学习j2ee流程，并谈到在此过程中领会的经验和教训。以便后来者少走弯路。 Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE。这三块相互补充，应用范围不同。 J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程； J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程； J2EE是Java2的企业版，主要用于分布式的网络程序的开发，如电子商务网站和ERP系统。 先学习j2se 要学习j2ee就要先学习j2se，刚开始学习j2se先建议不要使用IDE，然后渐渐的过渡到使用IDE开发，毕竟用它方便嘛。学习j2se推荐两本 书，《java2核心技术一二卷》，《java编程思想》，《java模式》。其中《java编程思想》要研读，精读。这一段时间是基本功学习，时间会很 长，也可能很短，这要看学习者自身水平而定。 不要被IDE纠缠 在学习java和j2ee过程中，你会遇到五花八门的IDE，不要被他们迷惑，学JAVA的时候，要学语言本身的东西，不要太在意IDE的附加功 能，JAVA编程在不同IDE之间的转换是很容易的，过于的在意IDE的功能反而容易耽误对语言本身的理解。目前流行的IDE有 jbuilder，eclipse和eclipse的加强版WSAD。用好其中一个就可以了，推荐从eclipse入手j2ee。因为Jbuilder更 适合于写j2se程序。 选择和学习服务器使用配置 当你有了j2se和IDE的经验时，可以开始j2ee的学习了，web服务器：tomcat，勿庸置疑，tomcat为学习web服务首选。而应用服务器 目前主要有三个：jboss、weblogic、websphere。有很多项目开始采用jboss，并且有大量的公司开始做websphere或 weblogic向jboss应用服务器的移植（节省成本），这里要说的是，学习tomcat和jboss我认为是首选，也是最容易上手的。学习服务器使 用配置最好去询问有经验的人（有条件的话），因为他们或许一句话就能解决问题，你自己上网摸索可能要一两天（我就干过这种傻事），我们应该把主要时间放在 学习原理和理论上，一项特定技术的使用永远代替不了一个人的知识和学问。 学习web知识 如果你是在做电子商务网站等时，你可能要充当几个角色，这是你还要学习： html，可能要用到dreamwave等IDE。 Javascript，学会简单的数据校验，数据联动显示等等 J2eeAPI学习 学习j2eeAPI和学习服务器应该是一个迭代的过程。 先学习jsp和servlet编程，这方面的书很多，我建立看oreilly公司的两本《jsp设计》和《java servlet编程》，oreilly出的书总是那本优秀，不得不佩服。 学习jdbc数据库编程，j2ee项目大多都是MIS系统，访问数据库是核心。这本应属于j2se学习中，这里拿出来强调一下。 学习jndi api，它和学习ejb可以结合起来。 学习ejb api，推荐书《精通ejb》 经过上面的这些的学习，大概可以对付一般的应用了。 有人说跟着sun公司的《j2ee tutorial》一路学下来，当然也可以。 学习ejb设计模式和看代码（最重要） 设计模式是练内功，其重要性可以这么说吧，如果你不会用设计模式的话，你将写出一堆使用了ejb的垃圾，有慢又是一堆bug，其结果不如不用ejb实现（ejb不等于j2ee） 无论学习什么语言，都应该看大量代码，你看的代码量不到一定数量，是学不好j2ee的 目前有很多开源的工程可以作为教材： jive论坛 petstore sun公司 dune sun公司 等等，研读一个，并把它用到自己的工程中来。 J2ee其他学习 当你渐渐对j2ee了解到一定深度时，你要开始关注当前领域中的一些技术变化，J2ee是一块百家争鸣的领域，大家都在这里提出自己的解决方案，例如 structs，hiberate，ofbiz等等，学习这些东西要你的项目和目标而定，预先补充一下未尝不可，但不用涉及太深，毕竟学习原理和理论是最 最重要的事。 目前常见j2eeAPI JavaServer Pages(JSP)技术1.2 Java Servlet技术2.3 JDBC API 2.0 Java XML处理API(JAXP)1.1 Enterprise JavaBeans技术2.0 Java消息服务(JMS)1.0 Java命名目录接口(JNDI)1.2 Java事务API(JTA) 1.0 JavaMail API 1.2 JavaBeans激活架构(JAF)1.0 J2EE连接器体系结构(JCA)1.0 Java认证和授权服务(JAAS)1.0 学习上面的某些
新智元推荐 来源：专知（ID：Quan_Zhuanzhi） 编辑：木青
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟在这个实践指南的更新版中，您将学习如何利用Python3的最佳思想来编写有效的、现代的代码。 Python的简单性使您能够快速地提高工作效率，但这通常意味着您不能使用它所提供的所有功能。在这个实践指南的更新版中，您将学习如何利用Python3的最佳思想来编写有效的、现代的代码。 发现并应用超出您过去经验的惯用Python 3特性。作者Luciano Ramalho将指导您了解Python的核心语言特性和库，并教你如何使您的代码更短、更快、更易读。 本书的主要更新包括:F
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读6分钟本书指导您学习微积分、概率、线性代数和统计学等领域以及应用。 掌握数据科学、机器学习和统计学方面的数学知识。在这本书中，作者Thomas Nield将指导您学习微积分、概率、线性代数和统计学等领域，以及如何将它们应用到线性回归、逻辑回归和神经网络等技术中。在此过程中，您还将获得关于数据科学状态的实际见解，以及如何利用这些见解来最大化您的职业生涯。 https://www.oreilly.com/library/view/essential-math-for/9781
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟有了这本书，工程师和数据科学家将获得急需的基础，以便将可信的ML应用程序发布到一个嘈杂、混乱且通常充满敌意的世界。 随着人工智能在医学、法律和国防等高风险领域的使用越来越多，组织花费大量时间和金钱使ML模型可信。许多关于这个主题的书都深入探讨了理论和概念。本指南提供了一个实用的起点，以帮助开发团队生成安全、更鲁棒、更少偏差和更易于解释的模型。 作者Yada Pruksachatkun、Matthew McAteer和Subhabrata Majumdar将学术文献中
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
DevOps的历史要从一个比利时的独立IT咨询师说起。这位咨询师的名字叫做Patrick Debois，他喜欢从各个角度研究IT组织。
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注意下面很多链接都需要访问外国网站，无奈国情如此。 1. 学习MXNet的资源 1.1 用MXNet根据logo图片预测公司名称 Logo detection using Apache M
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本实用的书是第一本描述AI可以帮助解决有害的医疗保健问题的当前和未来用例的书。 人工智能将改变医疗健康的方方面面，包括我们管理个人健康的方式，从客户体验和临床护理到降低医疗保健成本。这本实用的书是第一本描述AI可以帮助解决有害的医疗保健问题的当前和未来用例的书。 https://www.oreilly.com/library/view/ai-first-healthcare/9781492063148/ Kerrie Holley和Siupo Becker提供指导
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来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟只有通过Python数据科学手册，你才能获得所有的资源——ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关工具。 对于许多研究人员来说，Python是一个一流的工具，主要是因为它用于存储、操作和洞察数据的库。这个数据科学技术栈的各个部分有很多资源，但只有通过Python数据科学手册，你才能获得所有的资源——ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关工具。 htt
1 https://flyyufelix.github.io/2017/11/17/direct-future-prediction.html 有代码 Direct Future Predict
1. PyTorch构架分析 PyTorch – Internal Architecture Tour 链接：http://blog.christianperone.com/2018/03/pytorch-internal-architecture-tour/ 2. OpenAI新的meta-learning算法Reptile，用shortest descent算法加快learn2learn Reptile: A Scalable Meta-Learning Algorithm 链接：https://bl
正则表达式是强大、便捷、高效的文本处理工具。正则表达式本身，加上如同一门袖珍编程语言的通用模式表示法，赋予使用者描述和分析文本的能力。配合上特定工具提供的额外支持，正则表达式能够添加、删除、分离、叠加、插入和修整各种类型的文本和数据。
1、关于Maven 最近学了一些maven方面的知识，感觉这个工具挺好用，为防遗忘现总结一下。Maven是一个项目管理工具，它可以通过一段描述信息来管理项目的构建、报告和文档的软件项目管理工具。它包含了一个项目对象模型 (Project Object Model)，一组标准集合，一个项目生命周期(Project Lifecycle)，一个依赖管理系统(Dependency Management System)，和用来运行定义在生命周期阶段(phase)中插件(plugin)目标(goal)的逻辑。当你使用M
kind 和 hvm 的作者由于更新慢而被社区有人批评，感到很愤怒。我TM的做开源这么久了，没有得到一块钱资助，你有什么资格批评。社区今天的热帖，欢迎围观。
在前面的几篇文章当中一直有一个概念bucketing不清楚到底是怎么回事。 网友南京-李先森给了他收集的一些资料，如下： Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。如将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | SAURABH 编译 | 张伯楠，万如苑，刘云南 引言 大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。 这正是我想要撰写本文的原因。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。目前我们面临的最大挑战就是根据我们的兴趣和技能选定正确的角色。 为了解决这个问题，我在本文详细阐述了每个与大数据有关的角色，同时考量了工程师以及计算机科学毕业生的不同职位角色
总会看到一些新手入坑 Linux 以后，连填坑的方向都找不到。所以蛋疼得紧啊，我就写个入坑 Linux 的介绍吧。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本指南教你如何利用最佳Python和JavaScript库的力量。 如何将原始的、未经处理的或格式不正确的数据转换为动态的、交互式的web可视化?在这本实用的书
作者：Siddha Ganju ◆ ◆ ◆ 前言 去年夏天，我曾在日内瓦的欧洲核子研究组织（CERN）暑期开放实验室实习。我工作的重点是为CERN的大数据分析来探索Apache Spark的MLlib框架。（备注：Apache Spark在世界最先进的核子研究组织中被认为是有潜力的大数据分析框架） 在CERN，一个主要的实验项目是CMS（世界上最大的粒子物理探测器之一），通过它可以帮助我们对亚原子有更好的理解。实验是在CERN的大型强子对撞击（LHC）上进行的。LHC是一个粒子加速器，可以把亚原子粒子推送到
导读：GitHub上一份机器学习完整路线引起了广泛关注，在短短的十个小时里已经收获了一千多个点赞。作者Giacomo回顾了自己三四年间学习机器学习的心路历程，毫无保留的分享出自己收藏的各种学习资源，工程，工具，awosome集合，教程以及各种实践经验。
我是如何找到这本书的？我在GitHub上面找有关Gopro的脚本的时候，一直往后找，后来找到一个有趣的项目，是一个关于相机鱼眼镜头矫正的脚本。
1.Head First设计模式 这是我看过最幽默最搞笑最亲切同时又让我收获巨大的技术书籍！深入浅出，娓娓道来，有的地方能笑死你！ 翻开一看,真如Erich Camma所说,简直欲罢不能.本书是Ore
来源：专知本文为书籍推荐，建议阅读5分钟这本书是为那些想要了解GPT-3的范围和性质的人准备的。 GPT-3:带大型语言模型的NLP是一种独特的、实用的生成式预训练Transformer 3，这是OpenAI在2020年推出的著名的AI语言模型。这个模型能够处理各种各样的任务，比如对话、文本完成，甚至编码，性能非常好。自发布以来，API已经为数量惊人的应用程序提供了动力，这些应用程序现在已经成长为成熟的初创公司，产生了商业价值。这本书将深入探讨GPT-3是什么，为什么它很重要，它能做什么，已经用它做了什
前言：在chinaunix上总是有很多同学咨询想学习数据库，或者是为入行DBA做些准备。几年来作为一个MySQL DBA的成长过程有一些积累和感悟，特此拿出来和大家分享。 SQL 入门 在准备成为MySQL DBA之前，能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换；基本的行列转换；SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍： 1. SQL Cookbook [原版下载] [中文版下载] 一本循序渐进的SQL指导手册。每一种业务需求，书中都用
昨天，ppip同学留言： 你的js主要是用什么材料学的？推荐用哪本教程呢？ 我想了一下，发现自己还真的读过不少书。我在这里做一个总结，希望对想学习Javascript的朋友有所帮助。 我推荐三本教材
近日，由 TiDB 社区主办，专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办，参赛队伍规模创历届之最，共有 45 支来自全球各地的队伍报名，首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战， 大赛涌现出不少令人激动的项目。
来源：专知本文约为书籍，建议阅读5分钟帮助您使用传统统计和现代机器学习技术解决时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。 由于通过物联网、医疗数字化和智能城市的兴起，时间序列数据分析变得越来越重要。随着持续监测和数据收集变得越来越普遍，将增加使用统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求。 本实用指南涵盖了时间序列数据分析的创新和现实世界中的用例，将帮助您使用传统统计和现代机器学习技术解决时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。作者艾琳·尼尔森（Aileen Nielsen）以R和Python两种语言提供了一个通俗
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