设为首页 收藏本站

运维网

查看: 547|回复: 10

[资源发布] python数据分析与机器学习实战

[复制链接]

尚未签到

发表于 2019-7-15 13:52:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
├── 01、python数据分析与机器学习实战/
│   ├── 课程资料/
│   │   ├── 唐宇迪-机器学习课程资料/
│   │   │   ├── Python库代码(4个)/
│   │   │   │   ├── 1-科学计算库numpy/
│   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   │   │   │   │   ├── numpy_1-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── numpy_2-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── NUMPY_3-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── numpy_4-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── numpy_5-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── Untitled-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   └── Untitled1-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   ├── numpy_1.ipynb
│   │   │   │   │   ├── numpy_2.ipynb
│   │   │   │   │   ├── NUMPY_3.ipynb
│   │   │   │   │   ├── numpy_4.ipynb
│   │   │   │   │   ├── numpy_5.ipynb
│   │   │   │   │   ├── Untitled.ipynb
│   │   │   │   │   ├── Untitled1.ipynb
│   │   │   │   │   ├── world_alcohol.csv
│   │   │   │   │   └── world_alcohol.txt
│   │   │   │   ├── 2-数据分析处理库pandas/
│   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   │   │   │   │   ├── padas_3-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── pandas_1-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── pandas_2-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── pandas_4-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── pandas_5-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   └── pandas_6-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   ├── data-master/
│   │   │   │   │   │   └── fandango_score_comparison.csv
│   │   │   │   │   ├── fandango_score_comparison.csv
│   │   │   │   │   ├── food_info.csv
│   │   │   │   │   ├── padas_3.ipynb
│   │   │   │   │   ├── pandas_1.ipynb
│   │   │   │   │   ├── pandas_2.ipynb
│   │   │   │   │   ├── pandas_4.ipynb
│   │   │   │   │   ├── pandas_5.ipynb
│   │   │   │   │   ├── pandas_6.ipynb
│   │   │   │   │   ├── thanksgiving-2015-poll-data.csv
│   │   │   │   │   └── titanic_train.csv
│   │   │   │   ├── 3-可视化库matpltlib/
│   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   │   │   │   │   ├── plt_1-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── plt_2-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── plt_3-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── plt_4-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── plt_5-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── plt_6-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   └── plt_7-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   ├── fandango_scores.csv
│   │   │   │   │   ├── jg_Awebex_Acom_Acn,jg,532830847,-197360242,MC,0-0,SDJTSwAAAAJZj_O_c3zEt1qzFj8abfdSRxWUuIFax_xQ09nC6c9OwA2_webex.exe
│   │   │   │   │   ├── percent-bachelors-degrees-women-usa.csv
│   │   │   │   │   ├── plt_1.ipynb
│   │   │   │   │   ├── plt_2.ipynb
│   │   │   │   │   ├── plt_3.ipynb
│   │   │   │   │   ├── plt_4.ipynb
│   │   │   │   │   ├── plt_5.ipynb
│   │   │   │   │   ├── plt_6.ipynb
│   │   │   │   │   ├── plt_7.ipynb
│   │   │   │   │   ├── train.csv
│   │   │   │   │   ├── UNRATE.csv
│   │   │   │   │   └── 数据和代码.zip
│   │   │   │   ├── 4-可视化库Seaborn/
│   │   │   │   │   ├── 4-REG.ipynb
│   │   │   │   │   ├── 5-category.ipynb
│   │   │   │   │   ├── 6-FacetGrid.ipynb
│   │   │   │   │   ├── 7-Heatmap.ipynb
│   │   │   │   │   ├── f1.png
│   │   │   │   │   ├── iris.data
│   │   │   │   │   ├── Seaborn-1Style.ipynb
│   │   │   │   │   ├── Seaborn-2Color.ipynb
│   │   │   │   │   ├── Seaborn-3Var.ipynb
│   │   │   │   │   └── Untitled.ipynb
│   │   │   ├── Python快速入门/
│   │   │   │   └── 第一章:Python基础.zip
│   │   │   ├── 机器学习算法PPT/
│   │   │   │   ├── 1-AI入学指南.pdf
│   │   │   │   ├── 10-EM算法.pdf
│   │   │   │   ├── 11-神经网络.pdf
│   │   │   │   ├── 12-word2vec.pdf
│   │   │   │   ├── 2-回归算法.pdf
│   │   │   │   ├── 3-决策树与集成算法.pdf
│   │   │   │   ├── 4-聚类算法.pdf
│   │   │   │   ├── 5-贝叶斯算法.pdf
│   │   │   │   ├── 6-支持向量机.pdf
│   │   │   │   ├── 7-推荐系统.pdf
│   │   │   │   ├── 8-xgboost.pdf
│   │   │   │   ├── 9-LDA与PCA算法.pdf
│   │   │   │   ├── 时间序列分析.pdf
│   │   │   │   └── 文本分析.pdf
│   │   │   ├── 机器学习算法配套案例实战/
│   │   │   │   ├── Python时间序列/
│   │   │   │   │   ├── Python时间序列.zip
│   │   │   │   │   └── 时间序列分析.pdf
│   │   │   │   ├── Python文本分析/
│   │   │   │   │   ├── 搜狗新闻语料/
│   │   │   │   │   │   ├── test.txt
│   │   │   │   │   │   └── train.txt
│   │   │   │   │   ├── Python文本分析.pdf
│   │   │   │   │   ├── Python文本分析.zip
│   │   │   │   │   └── 贝叶斯算法.pdf
│   │   │   │   ├── word2vec/
│   │   │   │   │   ├── Gensim-代码.zip
│   │   │   │   │   ├── gensim训练model.zip
│   │   │   │   │   ├── tensorflow-word2vec.zip
│   │   │   │   │   ├── word2vec.pdf
│   │   │   │   │   ├── word2vec.zip
│   │   │   │   │   └── 维基百科中文数据.zip
│   │   │   │   ├── 科比数据集分析/
│   │   │   │   │   └── 科比数据.zip
│   │   │   │   ├── 神经网络/
│   │   │   │   │   ├── (cifar分类可能遇到的错误更正).docx
│   │   │   │   │   ├── 感受神经网络的强大代码.rar
│   │   │   │   │   └── 神经网络cifar代码.rar
│   │   │   │   ├── 泰坦尼克船员获救/
│   │   │   │   │   ├── taitannike.ipynb
│   │   │   │   │   ├── test.csv
│   │   │   │   │   └── titanic_train.csv
│   │   │   │   ├── 探索性数据分析/
│   │   │   │   │   └── 探索性数据分析.zip
│   │   │   │   ├── 推荐系统/
│   │   │   │   │   ├── 推荐系统.pdf
│   │   │   │   │   └── 推荐系统.zip
│   │   │   │   ├── GMM聚类.zip
│   │   │   │   ├── Xgboost调参.zip
│   │   │   │   ├── 贝叶斯-拼写检查器.zip
│   │   │   │   ├── 贝叶斯-新闻分类.zip
│   │   │   │   ├── 降维算法.zip
│   │   │   │   ├── 聚类算法.zip
│   │   │   │   ├── 决策树.zip
│   │   │   │   ├── 逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip
│   │   │   │   ├── 数据预处理.zip
│   │   │   │   ├── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│   │   │   │   └── 支持向量机.zip
│   │   │   ├── 暂时无用的内容/
│   │   │   │   ├── Kmeans/
│   │   │   │   │   ├── codebook_test.npy
│   │   │   │   │   ├── compressed_test.jpg
│   │   │   │   │   ├── compressed_tiger.png
│   │   │   │   │   ├── test.jpg
│   │   │   │   │   ├── test2.jpg
│   │   │   │   │   ├── tiger.png
│   │   │   │   │   └── Untitled.ipynb
│   │   │   │   ├── PCA降维/
│   │   │   │   │   └── PCA.zip
│   │   │   │   ├── python机器学习案例/
│   │   │   │   │   ├── machineLearning/
│   │   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_1_introduce-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_2_logistic-regression-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_3_logisticRes-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_4_Cross-validation-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_5_kcross-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_6_clustering-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_7_mulabel-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_8_overfit-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_9_k-means-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_9_KMEANS-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_buildDecisionTree-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_decisionTree-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_DTandRandmoF_scikieLearn-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_GradientDescent-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_kmeans_nba-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_loanProject-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_neuralnetwork-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   ├── ml_randomForest-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   │   └── Untitled-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── 114_congress.csv
│   │   │   │   │   │   ├── admissions.csv
│   │   │   │   │   │   ├── auto-mpg.data
│   │   │   │   │   │   ├── cleaned_loans2007.csv
│   │   │   │   │   │   ├── cleaned_loans_2007.csv
│   │   │   │   │   │   ├── filtered_loans_2007.csv
│   │   │   │   │   │   ├── income.csv
│   │   │   │   │   │   ├── iris.csv
│   │   │   │   │   │   ├── loans_2007.csv
│   │   │   │   │   │   ├── ml_1_introduce.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_2_logistic-regression.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_3_logisticRes.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_4_Cross-validation.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_5_kcross.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_6_clustering.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_7_mulabel.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_8_overfit.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_9_k-means.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_9_KMEANS.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_buildDecisionTree.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_decisionTree.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_DTandRandmoF_scikieLearn.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_GradientDescent.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_kmeans_nba.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_loanProject.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_neuralnetwork.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── ml_randomForest.ipynb
│   │   │   │   │   │   ├── nba_2013.csv
│   │   │   │   │   │   ├── pga.csv
│   │   │   │   │   │   └── Untitled.ipynb
│   │   │   │   ├── Xgboost/
│   │   │   │   │   ├── pima-indians-diabetes.csv
│   │   │   │   │   └── xgtest.ipynb
│   │   │   │   ├── 贷款利润最大化/
│   │   │   │   │   ├── cleaned_loans2007.csv
│   │   │   │   │   ├── cleaned_loans_2007.csv
│   │   │   │   │   ├── filtered_loans_2007.csv
│   │   │   │   │   ├── LoanStats3a.csv
│   │   │   │   │   ├── loans_2007.csv
│   │   │   │   │   └── ml_loanProject.ipynb
│   │   │   │   ├── 股价预测/
│   │   │   │   │   ├── Combined_News_DJIA.csv
│   │   │   │   │   └── 股价.ipynb
│   │   │   │   ├── 机器学习算法/
│   │   │   │   │   ├── 回归算法/
│   │   │   │   │   │   ├── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│   │   │   │   │   │   └── 线性回归.pdf
│   │   │   │   ├── 聚类/
│   │   │   │   │   └── kmeans-dbscan.zip
│   │   │   │   ├── 决策树/
│   │   │   │   │   └── 决策树鸢尾花.zip
│   │   │   │   ├── 逻辑回归/
│   │   │   │   │   ├── linear_regression.ipynb
│   │   │   │   │   ├── ml_GradientDescent.ipynb
│   │   │   │   │   └── pga.csv
│   │   │   │   ├── 用户流失预警(1)/
│   │   │   │   │   ├── churn.csv
│   │   │   │   │   └── churn.ipynb
│   │   │   │   ├── 支持向量机/
│   │   │   │   │   ├── SMO/
│   │   │   │   │   │   ├── simple_svm.py
│   │   │   │   │   │   ├── SVM.py
│   │   │   │   │   │   ├── svmMLiA.py
│   │   │   │   │   │   ├── testSet.txt
│   │   │   │   │   │   ├── testSetRBF.txt
│   │   │   │   │   │   └── testSetRBF2.txt
│   │   │   │   │   └── Untitled.ipynb
│   │   │   │   └── 机器学习算法课件.pdf
│   ├── 视频课程/
│   │   ├── 01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/
│   │   │   ├── 课时1课程介绍(主题与大纲.flv
│   │   │   ├── 课时2AI时代首选Python.flv
│   │   │   ├── 课时3Python我该怎么学.flv
│   │   │   ├── 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
│   │   │   ├── 课时5机器学习怎么学?.mp4
│   │   │   └── 课时6算法推导与案例.mp4
│   │   ├── 02Python科学计算库-Numpy/
│   │   │   ├── 课时10Numpy基础结构.mp4
│   │   │   ├── 课时11Numpy矩阵基础.mp4
│   │   │   ├── 课时12Numpy常用函数.mp4
│   │   │   ├── 课时13矩阵常用操作.mp4
│   │   │   ├── 课时14不同复制操作对比.mp4
│   │   │   ├── 课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个).flv
│   │   │   ├── 课时8课程数据,代码,PPT.txt
│   │   │   └── 课时9科学计算库Numpy.mp4
│   │   ├── 03python数据分析处理库-Pandas/
│   │   │   ├── 课时15Pandas数据读取.mp4
│   │   │   ├── 课时16Pandas索引与计算.mp4
│   │   │   ├── 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
│   │   │   ├── 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
│   │   │   ├── 课时19Pandas自定义函数.mp4
│   │   │   └── 课时20Series结构.mp4
│   │   ├── 04Python数据可视化库-Matplotlib/
│   │   │   ├── 课时21折线图绘制.mp4
│   │   │   ├── 课时22子图操作.mp4
│   │   │   ├── 课时23条形图与散点图.mp4
│   │   │   ├── 课时24柱形图与盒图.mp4
│   │   │   └── 课时25细节设置.mp4
│   │   ├── 05Python可视化库Seaborn/
│   │   │   ├── 课时26Seaborn简介.mp4
│   │   │   ├── 课时27整体布局风格设置.mp4
│   │   │   ├── 课时28风格细节设置.mp4
│   │   │   ├── 课时29调色板.mp4
│   │   │   ├── 课时30调色板颜色设置.mp4
│   │   │   ├── 课时31单变量分析绘图.mp4
│   │   │   ├── 课时32回归分析绘图.mp4
│   │   │   ├── 课时33多变量分析绘图.mp4
│   │   │   ├── 课时34分类属性绘图.mp4
│   │   │   ├── 课时35Facetgrid使用方法.mp4
│   │   │   ├── 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
│   │   │   └── 课时37热度图绘制.mp4
│   │   ├── 06线性回归算法原理推导/
│   │   │   ├── 课时38线性回归算法概述.mp4
│   │   │   ├── 课时39误差项分析.mp4
│   │   │   ├── 课时40似然函数求解.mp4
│   │   │   ├── 课时41目标函数推导.mp4
│   │   │   └── 课时42线性回归求解.mp4
│   │   ├── 07梯度下降策略/
│   │   │   ├── 课时43梯度下降原理.mp4
│   │   │   ├── 课时44梯度下降方法对比.mp4
│   │   │   └── 课时45学习率对结果的影响.mp4
│   │   ├── 08逻辑回归算法/
│   │   │   ├── 课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
│   │   │   └── 课时47逻辑回归求解.mp4
│   │   ├── 09案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略/
│   │   │   ├── 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
│   │   │   ├── 课时49完成梯度下降模块.mp4
│   │   │   ├── 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
│   │   │   └── 课时51实验对比效果.mp4
│   │   ├── 10项目实战-交易数据异常检测/
│   │   │   ├── 课时52案例背景和目标.mp4
│   │   │   ├── 课时53样本不均衡解决方案.mp4
│   │   │   ├── 课时54下采样策略.mp4
│   │   │   ├── 课时55交叉验证.mp4
│   │   │   ├── 课时56模型评估方法.mp4
│   │   │   ├── 课时57正则化惩罚.mp4
│   │   │   ├── 课时58逻辑回归模型.mp4
│   │   │   ├── 课时59混淆矩阵.mp4
│   │   │   ├── 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
│   │   │   └── 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
│   │   ├── 11决策树算法/
│   │   │   ├── 课时62决策树原理概述.mp4
│   │   │   ├── 课时63衡量标准-熵.mp4
│   │   │   ├── 课时64决策树构造实例.mp4
│   │   │   ├── 课时65信息增益率.mp4
│   │   │   └── 课时66决策树剪枝策略.mp4
│   │   ├── 12案例实战:使用sklearn构造决策树模型/
│   │   │   ├── 课时67决策树复习.mp4
│   │   │   ├── 课时68决策树涉及参数.mp4
│   │   │   ├── 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
│   │   │   └── 课时70sklearn参数选择.mp4
│   │   ├── 13集成算法与随机森林/
│   │   │   ├── 课时71集成算法-随机森林.mp4
│   │   │   ├── 课时72特征重要性衡量.mp4
│   │   │   ├── 课时73提升模型.mp4
│   │   │   └── 课时74堆叠模型.mp4
│   │   ├── 14案例实战:泰坦尼克获救预测/
│   │   │   ├── 课时75船员数据分析.mp4
│   │   │   ├── 课时76数据预处理.mp4
│   │   │   ├── 课时77使用回归算法进行预测.mp4
│   │   │   ├── 课时78使用随机森林改进模型.mp4
│   │   │   └── 课时79随机森林特征重要性分析.mp4
│   │   ├── 15贝叶斯算法/
│   │   │   ├── 课时80贝叶斯算法概述.mp4
│   │   │   ├── 课时81贝叶斯推导实例.mp4
│   │   │   ├── 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│   │   │   ├── 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
│   │   │   └── 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
│   │   ├── 16Python文本数据分析:新闻分类任务/
│   │   │   ├── 课时85文本分析与关键词提取.mp4
│   │   │   ├── 课时86相似度计算.mp4
│   │   │   ├── 课时87新闻数据与任务简介.mp4
│   │   │   ├── 课时88TF-IDF关键词提取.mp4
│   │   │   ├── 课时89LDA建模.mp4
│   │   │   └── 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
│   │   ├── 17支持向量机/
│   │   │   ├── 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
│   │   │   ├── 课时92距离与数据的定义.mp4
│   │   │   ├── 课时93目标函数.mp4
│   │   │   ├── 课时94目标函数求解.mp4
│   │   │   ├── 课时95SVM求解实例.mp4
│   │   │   ├── 课时96支持向量的作用.mp4
│   │   │   ├── 课时97软间隔问题.mp4
│   │   │   └── 课时98SVM核变换.mp4
│   │   ├── 18案例:SVM调参实例/
│   │   │   ├── 课时100SVM参数选择.mp4
│   │   │   └── 课时99sklearn求解支持向量机.mp4
│   │   ├── 19聚类算法-Kmeans/
│   │   │   ├── 课时101KMEANS算法概述.mp4
│   │   │   ├── 课时102KMEANS工作流程.mp4
│   │   │   ├── 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
│   │   │   └── 课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
│   │   ├── 20聚类算法-DBSCAN/
│   │   ├── 21案例实战:聚类实践/
│   │   │   ├── 课时108多种聚类算法概述.mp4
│   │   │   └── 课时109聚类案例实战.mp4
│   │   ├── 22降维算法-PCA主成分分析/
│   │   │   ├── 课时110PCA降维概述.mp4
│   │   │   ├── 课时111PCA要优化的目标.mp4
│   │   │   ├── 课时112PCA求解.mp4
│   │   │   └── 课时113PCA实例.mp4
│   │   ├── 23神经网络/
│   │   │   ├── 课时114初识神经网络.mp4
│   │   │   ├── 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
│   │   │   ├── 课时116K近邻尝试图像分类.mp4
│   │   │   ├── 课时117超参数的作用.mp4
│   │   │   ├── 课时118线性分类原理.mp4
│   │   │   ├── 课时119神经网络-损失函数.mp4
│   │   │   ├── 课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
│   │   │   ├── 课时121神经网络-softmax分类器.mp4
│   │   │   ├── 课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
│   │   │   ├── 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
│   │   │   ├── 课时124神经网络-反向传播.mp4
│   │   │   ├── 课时125神经网络架构.mp4
│   │   │   ├── 课时126神经网络实例演示.mp4
│   │   │   ├── 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
│   │   │   └── 课时128感受神经网络的强大.mp4
│   │   ├── 24Xgboost集成算法/
│   │   │   ├── 课时129集成算法思想.mp4
│   │   │   ├── 课时130xgboost基本原理.mp4
│   │   │   ├── 课时131xgboost目标函数推导.mp4
│   │   │   ├── 课时132xgboost求解实例.mp4
│   │   │   ├── 课时133xgboost安装.mp4
│   │   │   ├── 课时134xgboost实战演示.mp4
│   │   │   └── 课时135Adaboost算法概述.mp4
│   │   ├── 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec/
│   │   │   ├── 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
│   │   │   ├── 课时137语言模型.mp4
│   │   │   ├── 课时138-N-gram模型.mp4
│   │   │   ├── 课时139词向量.mp4
│   │   │   ├── 课时140神经网络模型.mp4
│   │   │   ├── 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
│   │   │   ├── 课时143CBOW求解目标.mp4
│   │   │   ├── 课时144梯度上升求解.mp4
│   │   │   └── 课时145负采样模型.mp4
│   │   ├── 26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型/
│   │   │   ├── 课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
│   │   │   ├── 课时147维基百科中文数据处理.mp4
│   │   │   ├── 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
│   │   │   └── 课时149测试模型相似度结果.mp4
│   │   ├── 27scikit-learn模型建立与评估/
│   │   │   ├── 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
│   │   │   ├── 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
│   │   │   ├── 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
│   │   │   ├── 课时153 模型效果衡量标准.mp4
│   │   │   ├── 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
│   │   │   ├── 课时155交叉验证.mp4
│   │   │   └── 课时156多类别问题.mp4
│   │   ├── 28Python库分析科比生涯数据/
│   │   │   ├── 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
│   │   │   ├── 课时158特征数据可视化展示.mp4
│   │   │   ├── 课时159数据预处理.mp4
│   │   │   └── 课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
│   │   ├── 29Python时间序列分析/
│   │   │   ├── 课时161章节简介.mp4
│   │   │   ├── 课时162Pandas生成时间序列.mp4
│   │   │   ├── 课时163Pandas数据重采样.mp4
│   │   │   ├── 课时164Pandas滑动窗口.mp4
│   │   │   ├── 课时165数据平稳性与差分法.mp4
│   │   │   ├── 课时166ARIMA模型.mp4
│   │   │   ├── 课时167相关函数评估方法.mp4
│   │   │   ├── 课时168建立ARIMA模型.mp4
│   │   │   ├── 课时169参数选择.mp4
│   │   │   ├── 课时170股票预测案例.mp4
│   │   │   ├── 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│   │   │   └── 课时172维基百科词条EDA.mp4
│   │   ├── 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/
│   │   │   ├── 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
│   │   │   ├── 课时174数据预处理.mp4
│   │   │   ├── 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
│   │   │   └── 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
│   │   ├── 31机器学习项目实战-用户流失预警/
│   │   │   ├── 课时177数据背景介绍.mp4
│   │   │   ├── 课时178数据预处理.mp4
│   │   │   ├── 课时179尝试多种分类器效果.mp4
│   │   │   ├── 课时180结果衡量指标的意义.mp4
│   │   │   └── 课时181应用阈值得出结果.mp4
│   │   ├── 32探索性数据分析-足球赛事数据集/
│   │   │   ├── 课时182内容简介.mp4
│   │   │   ├── 课时183数据背景介绍.mp4
│   │   │   ├── 课时184数据读取与预处理.mp4
│   │   │   ├── 课时185数据切分模块.mp4
│   │   │   ├── 课时186缺失值可视化分析.mp4
│   │   │   ├── 课时187特征可视化展示.mp4
│   │   │   ├── 课时188多特征之间关系分析.mp4
│   │   │   ├── 课时189报表可视化分析.mp4
│   │   │   └── 课时190红牌和肤色的关系.mp4
│   │   ├── 33探索性数据分析-农粮组织数据集/
│   │   │   ├── 课时191数据背景简介.mp4
│   │   │   ├── 课时192数据切片分析.mp4
│   │   │   ├── 课时193单变量分析.mp4
│   │   │   ├── 课时194峰度与偏度.mp4
│   │   │   ├── 课时195数据对数变换.mp4
│   │   │   ├── 课时196数据分析维度.mp4
│   │   │   └── 课时197变量关系可视化展示.mp4
│   │   ├── 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
│   │   │   ├── 课时198建立特征工程.mp4
│   │   │   ├── 课时199特征数据预处理.mp4
│   │   │   └── 课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4
├── 02、深度学习入门视频课程(上篇)/
│   ├── 第1章 深度学习必备基础知识点/
│   │   ├── 1.wmv
│   │   ├── 10.wmv
│   │   ├── 11.wmv
│   │   ├── 2.wmv
│   │   ├── 3.wmv
│   │   ├── 4.wmv
│   │   ├── 5.wmv
│   │   ├── 6.wmv
│   │   ├── 7.wmv
│   │   ├── 8.wmv
│   │   └── 9.wmv
│   ├── 第2章 神经网络模型/
│   │   ├── 1.wmv
│   │   ├── 2.wmv
│   │   └── 3.wmv
│   ├── 第3章 神经网络案例实战/
│   │   ├── 1.wmv
│   │   ├── 2.wmv
│   │   ├── 3.wmv
│   │   ├── 4.wmv
│   │   ├── 5.wmv
│   │   ├── 6.wmv
│   │   └── 7.wmv
│   ├── nn代码.rar
│   ├── 课程资料.txt
│   └── 数据代码PPT.txt
├── 03、深度学习入门视频课程(下篇)/
│   ├── 001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
│   ├── 002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
│   ├── 003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
│   ├── 004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
│   ├── 005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
│   ├── 006、深度学习入门课程06 池化层(Pooling)原理.mp4
│   ├── 007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
│   ├── 008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
│   ├── 009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
│   ├── 010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
│   ├── 011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
│   ├── 012、RNN网络细节.mp4
│   ├── 013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
│   ├── 014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
│   ├── 015、深度学习入门课程14 分类与回归(Location)任务应用详解.mp4
│   ├── 016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
│   ├── 017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
│   ├── 018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
│   ├── 019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
│   ├── 020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
│   ├── 021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
│   └── 022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
├── 04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程/
│   ├── 唐宇迪-Tensorflow课程/
│   │   ├── tensorflow.pptx
│   │   ├── tensorflow代码.zip
│   │   └── 验证码识别.zip
│   ├── 001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
│   ├── 002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
│   ├── 003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
│   ├── 004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
│   ├── 005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
│   ├── 006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
│   ├── 007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
│   ├── 008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
│   ├── 009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
│   ├── 010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
│   ├── 011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
│   ├── 012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
│   ├── 013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
│   ├── 014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
│   ├── 015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
│   ├── 016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
│   ├── 017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
│   ├── 018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
│   ├── 019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
│   ├── 020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
│   ├── 021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
│   └── 022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
├── 05、深度学习框架-Caffe使用案例视频课程/
│   ├── 01深度学习框架caffe简介.mp4
│   ├── 03网络配置-数据层详解.mp4
│   ├── 04网络配置-各计算层详解.mp4
│   ├── 05solver超参数配置文件.mp4
│   ├── 06制作LMDB数据源训练分类网络.mp4
│   ├── 07多label问题之HDF5数据源.mp4
│   ├── 08使用命令行训练网络1.mp4
│   ├── 09使用python定义自己的层.mp4
│   ├── 10绘制网络结构图.mp4
│   ├── 11生成网络配置文件.mp4
│   ├── 12对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4
│   ├── 13对训练结果进行分类任务.mp4
│   ├── caffe案例资料-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.txt
│   └── 唐宇迪-深度学习-caffe案例.zip
├── 06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测/
│   ├── 唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码/
│   │   ├── alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel
│   │   ├── alexnet_trainval.prototxt
│   │   ├── deploy.prototxt 暂时无用
│   │   ├── deploy_full_conv.prototxt
│   │   ├── face-lmdb.sh
│   │   ├── faceTrain.zip
│   │   ├── face_detect.ipynb
│   │   ├── face_rect.txt
│   │   ├── result.jpg
│   │   ├── run_face_detect_batch.py
│   │   ├── solver.prototxt
│   │   ├── testTrain.zip
│   │   ├── tmp9055.jpg
│   │   ├── train.prototxt
│   │   ├── train.sh
│   │   ├── train.txt
│   │   └── train.zip
│   ├── 01-人脸检测项目概述.mp4
│   ├── 02-课程数据,代码下载链接.txt
│   ├── 03-数据收集.mp4
│   ├── 04-正负样本裁剪策略.mp4
│   ├── 05-Caffe数据源准.mp4
│   ├── 06-LMDB脚本文件.mp4
│   ├── 07-制作LMDB数据源.mp4
│   ├── 08-网络模型配置文件.mp4
│   ├── 09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4
│   ├── 10-检测算法框架原理.mp4
│   ├── 11-实现多尺度人脸检测算法.mp4
│   ├── 12-坐标映射变换.mp4
│   ├── 13-完成检测代码.mp4
│   ├── 14-检测效果及改进.mp4
│   ├── 15-优化策略分析.mp4
│   ├── 16-模型准确率影响因素分析.mp4
│   ├── 17-项目总结.mp4
│   └── 人脸检测-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.docx
├── 07、大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程/
│   ├── 唐宇迪-深度学习-人脸关键点/
│   │   ├── 课上代码/
│   │   │   └── code.zip
│   │   └── deep_landmark.zip
│   ├── 001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
│   ├── 002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4
│   ├── 003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
│   ├── 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
│   ├── 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
│   ├── 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
│   ├── 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
│   ├── 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
│   ├── 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
│   ├── 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
│   ├── 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
│   └── 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
├── 08、Python数据分析(机器学习)经典案例/
│   ├── 唐宇迪-机器学习经典案例/
│   │   └── 唐宇迪-机器学习经典案例.zip
│   ├── 课时01.课程简介.flv
│   ├── 课时02.课程数据,代码下载.swf
│   ├── 课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
│   ├── 课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
│   ├── 课时05.特征数据可视化展示.flv
│   ├── 课时06.数据预处理.flv
│   ├── 课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
│   ├── 课时08.数据简介及面临的挑战.flv
│   ├── 课时09.数据不平衡问题解决方案.flv
│   ├── 课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
│   ├── 课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
│   ├── 课时12.使用数据生成策略.flv
│   ├── 课时13.数据简介与特征课时化展示.flv
│   ├── 课时14.不同特征的分布规则.flv
│   ├── 课时15.决策树模型参数详解.flv
│   ├── 课时16.决策树中参数的选择.flv
│   ├── 课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv
│   ├── 课时18.船员数据分析.flv
│   ├── 课时19.数据预处理.flv
│   ├── 课时20.使用回归算法进行预测.flv
│   ├── 课时21.使用随机森林改进模型.flv
│   ├── 课时22.随机森林特征重要性分析.flv
│   ├── 课时23.级联模型原理.flv
│   ├── 课时24.数据预处理与热度图.flv
│   ├── 课时25.二阶段输入特征制作.flv
│   ├── 课时26.使用级联模型进行预测.flv
│   ├── 课时27.数据简介与特征预处理.flv
│   ├── 课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv
│   ├── 课时29.数据预处理.flv
│   ├── 课时30.构建预测模型.flv
│   ├── 课时31.基于聚类模型的分析.flv
│   ├── 课时32.tensorflow框架的安装.flv
│   ├── 课时33.神经网络模型概述.flv
│   ├── 课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv
│   ├── 课时35.卷积神经网络模型.flv
│   ├── 课时36.构建完整的神经网络模型.flv
│   ├── 课时37.训练神经网络模型.flv
│   ├── 课时38.PCA原理简介.flv
│   ├── 课时39.数据预处理.flv
│   ├── 课时40.协方差分析.flv
│   ├── 课时41.使用PCA进行降维.flv
│   ├── 课时42.数据简介与故事背景.flv
│   ├── 课时43.基于词频的特征提取.flv
│   ├── 课时44.改进特征选择方法.flv
│   ├── 课时45.数据清洗.flv
│   ├── 课时46.数据预处理.flv
│   ├── 课时47.盈利方法和模型评估.flv
│   └── 课时48.预测结果.flv
├── 09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程/
│   ├── 唐宇迪-强化学习课件及代码/
│   │   ├── bird.zip
│   │   ├── ValueIteration.py
│   │   └── 强化学习.pdf
│   ├── 1-1.强化学习简介.mp4
│   ├── 1-10.求解流程详解.mp4
│   ├── 1-2.强化学习基本概念.mp4
│   ├── 1-3.马尔科夫决策过程.mp4
│   ├── 1-4.Bellman方程.mp4
│   ├── 1-5.值迭代求解.mp4
│   ├── 1-6.代码实战求解过程.mp4
│   ├── 1-7.Q-Learning基本原理.mp4
│   ├── 1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
│   ├── 1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
│   ├── 2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
│   ├── 2-10.完整代码流程分析.mp4
│   ├── 2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
│   ├── 2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
│   ├── 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
│   ├── 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
│   ├── 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
│   ├── 2-6.数据预处理.mp4
│   ├── 2-7.实现阶段数据存储.mp4
│   ├── 2-8.实现训练模块.mp4
│   └── 2-9.Debug解读训练代码.mp4
├── 10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类/
│   ├── 文本分类/
│   │   └── 数据-代码.zip
│   ├── 1.wmv
│   ├── 10.wmv
│   ├── 11.wmv
│   ├── 12.wmv
│   ├── 13.wmv
│   ├── 14.wmv
│   ├── 15.wmv
│   ├── 2.wmv
│   ├── 3.wmv
│   ├── 4.wmv
│   ├── 5.wmv
│   ├── 6.wmv
│   ├── 7.wmv
│   ├── 8.wmv
│   └── 9.wmv
链接:
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复



运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其承担任何法律责任,如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即处理,联系人Email:kefu@iyunv.com,QQ:1061981298 本贴地址:https://www.iyunv.com/thread-966321-1-1.html 上篇帖子: 用Python自动办公,做职场高手(完结) 下篇帖子: Python零基础人工智能就业课程
点击关注更多内容
累计签到:177 天
连续签到:1 天
发表于 2019-7-15 16:01:33 | 显示全部楼层
太有用了,谢谢

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

点击关注更多内容
回复 支持 反对

使用道具 举报

累计签到:7 天
连续签到:1 天
发表于 2019-7-15 17:50:23 | 显示全部楼层

太有用了,谢谢

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

点击关注更多内容
回复 支持 反对

使用道具 举报

累计签到:1139 天
连续签到:2 天
发表于 2019-7-15 23:41:41 | 显示全部楼层
谢谢楼主分享

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

点击关注更多内容
回复 支持 反对

使用道具 举报

累计签到:33 天
连续签到:1 天
发表于 2021-1-7 11:17:26 | 显示全部楼层
谢谢楼主分享

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

回复 支持 反对

使用道具 举报

累计签到:5 天
连续签到:2 天
发表于 4 天前 来自手机 | 显示全部楼层
谢谢,买了本书配合着看

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则  允许回帖邮件提醒楼主

扫码加入运维网微信交流群X

扫码加入运维网微信交流群

扫描二维码加入运维网微信交流群,最新一手资源尽在官方微信交流群!快快加入我们吧...

扫描微信二维码查看详情

客服E-mail:kefu@iyunv.com 在线客服QQ:点击这里给我发消息


QQ群⑦:运维网交流群⑦ QQ群⑧:运维网交流群⑧ k8s群:运维网kubernetes交流群


提醒:禁止发布任何违反国家法律、法规的言论与图片等内容;本站内容均来自个人观点与网络等信息,非本站认同之观点.


本站大部分资源是网友从网上搜集分享而来,其版权均归原作者及其网站所有,我们尊重他人的合法权益,如有内容侵犯您的合法权益,请及时与我们联系进行核实删除!



合作伙伴: 青云cloud bjyun

快速回复 返回顶部 返回列表