[机器学习] Spark视频第3课_Structured Streaming In Spark

说明：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。
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[深度学习] bazel-0.20.0-installer-linux-x86_64.sh

说明：bazel编译TensorFlow，官网很难下，官网之外大多都是低版本，特传出来大家分享，希望能够帮助到你们
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[机器学习] Spark视频第4课_深度解析Spark Structured Streaming

说明：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。
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[机器学习] Spark视频第5课_深入理解Spark RDD&Dataframe;

说明：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。
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[深度学习] 神经网络和深度学习技术解析

说明：深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征。
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[深度学习] 人工智能和大数据技术将缩小成就差距

说明：目前，我们未能满足所有学习者的需求。在每个国家，教师，学校领导，行政人员和政府官员每天都面临着挑战，那些实现最大收益和实现最少收益的人之间的差距。在全球范围内，来自较贫穷背景的学生比来自更富裕背景的学生表现更差（Conroy和Rothstein，2013）。这一成就差距的结果会影响一个国家的经济以及其人口的社会福祉（Hanushek和Woessmann，2010）。不同国家成就差距背后的原因各不相同，但事实仍然是并非所有学习者都在学校实现其潜力。
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[机器学习] Spark视频第8课_1分钟内彻底理解大数据机器学习

说明：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。
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[机器学习] Learn Data Analysis with Python

说明：通过这个紧凑的实用指南开始使用Python进行数据分析。本书包括三个练习和一个案例研究，以正确的格式将数据输入和输出Python代码。使用Python学习数据分析还可以帮助您使用分析发现数据中的含义，并向您展示如何将其可视化。 每节课都尽可能自成一体，允许您根据自己的需要进出示例。如果您已经在使用Python进行数据分析，那么您会发现许多您希望在Python中知道如何操作的内容。然后，您可以采用这些技术并将它们直接应用到您自己的项目中。 如果您不使用Python进行数据分析，本书将向您介绍一开始
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[机器学习] Practical Data Science

说明：了解如何使用可重复的方法构建数据科学技术堆栈并执行良好的数据科学。您将学习如何将数据湖转换为业务资产。 实用数据科学中展示的数据科学技术堆栈是由业内通用的组件构建的。数据科学家Andreas Vermeulen详细演示了如何构建和提供技术堆栈以产生可重复的结果。他向您展示了如何应用实用方法从数据湖中提取可操作的业务知识，数据湖包含来自多种数据类型和维度的数据。
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[深度学习] 生成对抗网络画猫

说明：使用对抗神经网络来画猫.pptx； 以及对应的生成对抗网络代码。
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[深度学习] AI and Medicine Data-Driven Strategies for Improving Healthcare and Saving Lives

说明：Data-driven techniques have improved decision-making processes for people in industries such as finance and real estate. Yet, despite promising solutions that data analytics and artificial intelligence/machine learning (ML) tools can bring to healthc
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[机器学习] 变分自编码器代码

说明：generate.py; model.py; train.py; read.py四个代码文件，实现vae。
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