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2017年11大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

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  • TA的每日心情
    无聊
    2017-9-28 03:16
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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2018-3-12 20:37:13 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
    2017年11月
    2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料
    5 `9 g9 j. p7 ?第1节项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中.mp4" y* R$ L0 E" U$ S
    第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp47 h5 g8 P( L% u1 @& M
    第3节Centos环境准备(java环境、hosts配置、防火墙关闭).mp4
    * _4 _7 R! e8 Q& }7 [! ~; C$ x* n第4节scala基础知识讲解-1.mp4
    2 t/ b  y7 T+ q; a( z第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
      R4 h, i$ a3 R( Q  [  q第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4$ M3 T$ B$ \  ]% r' `. V0 E$ ~
    第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4" f6 D: l1 j0 @3 Y
    第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp48 v# e" ^$ K, o* B6 |
    第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp41 S- w4 t4 R1 K: v( U& e
    第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4* V# b2 r  Z! b& |
    第11节-26节:课件资料.rar6 B& E& n: L9 p1 R1 ?$ `! O
    第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4
    , N' _2 J* `; f0 ]3 r" N第12节nosql数据库mongodb安装.mp4
    8 H* \) c. Z4 Y$ g第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
    # F; `8 l: Y/ M+ p" L第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo,默认操作).mp4
    2 [8 ^3 b" x  t6 `0 \第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
    ( f5 l- @; {2 A, [0 o第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4- x9 _2 o! R+ Z* x! F
    第17节zookeeper集群安装.mp4, B0 k, y3 B4 d2 e) T3 i
    第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
    ; d, E( f1 L3 D& ^; p8 z第19节zookeeper工作原理-选举流程(basic paxos算法)-2.mp47 x* ~7 C' x3 W' c2 ?3 u2 \
    第20节zookeeper工作原理-选举流程(fast paxos算法)-3.mp43 g5 F  ~0 O# Z% M& w
    第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
    ) `" W  b' r+ |! M2 R: n( a第22节kafka集群安装以及测试.mp4& A2 Z% u, p' T  r/ O. q
    第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4. A* k( w2 R; v6 R6 m2 P- Q) e0 V
    第24节hdfs单机安装部署.mp40 L, R$ q6 p* W# l$ d. t* M
    第25节连接hdfs查询存储-java.mp44 j' ?* J: `+ a
    第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4
    2 ?& h( s8 X# H+ [0 H9 |$ ^第27节-32节:课件资料.rar
    5 K8 F% d' @! c: j0 {+ q6 T第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4
    5 [0 R8 p% f4 d2 q2 ?* \- t第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4, }% @: U4 P  Y* Q7 b1 d" B
    第29节Spark以及生态圈介绍.mp4  L3 |/ w2 ~0 u+ a/ O* @- ^4 Z
    第30节Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task.mp4
    5 d; C2 H$ ^! j2 W6 |第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
    % P, S7 R- E* t) N第32节纯手写第一个Spark应用程序:WordCount.mp4
    3 ?4 m( A3 T' X4 {  [第33节-38节:课件资料.rar
    , f* z# y7 _( a& |7 @6 |1 z1 \- N第33节RDD常用函数介绍.mp4
    * g1 g0 T0 S1 K/ q! t% G第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4. R0 V8 w$ B. `: W' }9 ~
    第35节Spark Streaming介绍.mp4, `9 O- T9 c" y% T
    第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
    9 ]& @0 E- \7 J# g# k0 R* z第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4
    % Y% U; G8 z6 ]: A2 L第38节Spark ML(机器学习)介绍(监督学习、半监督学习、无监督学习).mp4" u$ v$ g5 A, z6 ^
    第39节-44节:课件资料.rar# R2 `: n7 _4 Q9 L4 {$ b! R8 D
    第39节特征抽取:TF-IDF原理介绍.mp4& s9 ?3 s  \- w& G
    第40节特征提取:TF-IDF代码实现计算.mp45 F$ @0 t/ b7 c% e+ N' K
    第41节聚类算法:KMEANS原理介绍.mp4" B3 @$ w4 q% _- ~8 G
    第42节聚类算法:KMEANS代码实现计算.mp4) L# m5 r" M9 ]) l
    第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4
    ' i. |) T8 s$ j5 G5 P" r第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp4) D  T" {. E+ `( M: \0 X
    第45节-48节:课件资料.rar% X! c" H+ N+ a( ~+ Y1 D
    第45节Mesos总体架构介绍.mp48 C) q! \+ ^9 j1 v  c+ b3 j3 S
    第46节Mesos安装部署.mp4* C/ g1 x: E) u. j
    第47节Spark on Mesos安装部署.mp4
    : L, d$ c8 B8 {* L/ ~第48节系统整体架构再次介绍+技术串联介绍(将学习的技术全部整合到项目中).mp4
    ! _$ E- q' Y! Z" g- C! ]6 c第49节项目代码:父类工程,管理各个jar的版本.mp4& C% A+ \' b7 O/ F, _2 Y  t7 _
    第50节项目代码:avro序列化jar,用于客户端和机器学学习实现序列化和反序列化.mp4$ z2 ~! L$ h& P, V- E/ r
    第51节项目代码:kafka发送数据jar,给app调用并实现切词并发送数据到kafka.mp4
    * K+ O5 l) N/ K, m7 \第52节项目代码:工具类jar,实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4
    8 w3 e: g, q7 n第53节项目代码:操作类jar,调用工具类具体进行切词以及数据清洗并且存储到Hdfs.mp4
    5 g/ G9 i% ^, \" l5 ?( T% Z. ^# m% [第54节项目代码:机器学习集合jar,主要用来存放record.mp4
    7 V( \& z# ^  n: P第55节项目代码:机器学习算法jar,主要进行tf-idf以及kmeans计算,主要实现企业上下游、供求上下游模型计算.mp4
    7 o. C9 F6 H: e1 N7 J5 ?第56节项目代码:流式计算jar,主要是接受客户端发送到kafka的数据加载模型进行计算.mp4
    ( I9 h5 K3 R: Z& x3 R4 K! D9 h( h第57节项目代码:测试模拟jar,主要模拟实现用户加载avro序列化jar写数据到kafka.mp4# `' v' H1 ~. \6 S& o
    第58节-61节:课件资料.rar) `- j- r! e  O# b% O
    第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4
    2 O) w- Z& s& B0 C1 |; ]第59节Spark代码提交到Mesos运行(Spark-submit).mp4
    ! F9 Y3 T! H( J/ {& V第60节项目整体流程跑通,结果展示.mp4
    7 y) S8 {9 g# c第61节Spark调优介绍.mp4
    * N9 @3 U% r7 _% R! S7 r$ U- s第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结.mp4
    5 F! |/ ?' Q$ C6 _第63节实际工作及面试注意问题.mp4
    $ }# r; C  ^6 k% X# u8 |
    0 M. Q3 [, v. X- K下载地址:itjc
    7 B, c, l6 G6 q4 H+ U5 V* Q
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  • TA的每日心情
    无聊
    前天 11:44
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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2018-3-12 20:46:22 | 显示全部楼层
    可以的
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  • TA的每日心情
    开心
    4 小时前
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2018-3-12 20:51:26 | 显示全部楼层
    坎坎坷坷扩扩扩扩扩扩扩扩扩扩扩扩扩扩
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  • TA的每日心情

    前天 04:10
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2018-3-12 20:52:42 | 显示全部楼层
    RE: 2017年11大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战 [修改]
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  • TA的每日心情
    擦汗
    3 天前
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2018-3-12 21:02:32 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    昨天 15:29
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2018-3-12 21:03:36 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    昨天 11:33
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2018-3-12 21:22:15 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2018-3-12 21:48:30 | 显示全部楼层
    大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
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  • TA的每日心情

    昨天 11:18
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2018-3-12 21:50:03 | 显示全部楼层
    dsfasaf
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2018-3-12 21:53:11 | 显示全部楼层
    下载看看啊啊啊啊
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