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Python全系列 教程

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全部开发者教程

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143_申请评分卡3031
29_Mysql
数据结构与算法
18_2_matplotlib
18_3_seaborn
01_Python入门
02_编程的基本概念
03_字符串
04_序列
05_控制语句
06_函数用法和底层分析
07_面向对象基础
08_面向对象进阶
09_异常机制
10_文件
11_模块
12_GUI编程（选学）
13_项目开发实例（选学）
14_pygame模块操作
15_坦克大战和pygame游戏开发
16_并发编程（线程、进程、协程）
17_网络编程
18_函数式编程
19_装饰器
20_生成器_迭代器_动态性
21_正则表达式
22_Python新特性汇总
23_源码深度剖析和内存管理
24_Linux入门与实战
25_统计学基础
26_Django初级
27_Tornado
28_tornado项目
30_Zookeeper
31_Hadoop 离线体系：Hive
32_Hadoop 分布式文件系统HDFS
33_MapReduce 原理和搭建
34_电商大数据
35_Git的使用
36_docker容器扩展
37_Redis
38_深度学习-认识深度学习_PyTorch入门
39_神经网络基础
40_卷积神经网络（CNN）
41_迁移学习
43_CNN目标检测
42_生成对抗网络_GAN
44_循环神经网络与NLP
45_PyEcharts
46_scrapy框架使用
47_爬虫基础
48_数据可视化Tableau
49_移动端爬虫
50_爬虫反反爬
51_办公自动化
52_算法与数据结构
53_数据可视化PowerBI
54_Flask视图基础和URL
55_Flask之Jinja2模版
56_Flask视图高级
57_Flask高级
58_机器学习预备知识
59_KNN与交叉检验
60_Flask数据库
61_线性回归与梯度下降法
62_逻辑回归与Softmax回归
63_多项式回归、过拟合、模型正则化
64_分类算法的评价
65_KMeans聚类与降维算法
66_决策树与集成学习
67_SVM与朴素贝叶斯算法
68_Kaggle竞赛
69_SPSS
70_HTML5
71_二手车价格预测
72_旅游景点票价预测
73_工资分类预测
74_广告点击转化率预测
75_文本分类-自然语言处理
76_音乐推荐系统
77_银行客户流失分析
78_申请评分卡
79_CSS3
80_JavaScript语言
81_基础知识
82_描述统计
83_抽样分布
84_参数估计
85_假设检验
86_方差分析
87_协方差与相关系数
88_非参数方法
89_线性回归
90_pyecharts
91_jQuery
92_ES6新特性
93_Django项目阶段-电商项目
94_numpy
95_Vue3
96_Linux操作系统概述与安装
97_Linux常用命令
98_python操作mysql
98_Linux用户权限和软件安装与管理
99_Django初级
100_Django中级
101_Django高级
102_SPSS
103_智能推荐系统
104_关联规则分析与Apriori算法
105_Gensim与LDA主题模型
106_Git
107_Flask百战电商后台项目
108_坦克大战
111_数据获取函数
109_量化交易概论
110_量化交易平台
112_量化选股
113_量化择时
114_量化策略的机器学习算法运用
115_量化交易策略的回测
116_量化交易策略的因子
117_量化交易策略实战
118_电商大数据购买行为分析项目
119_数据分析_数学知识
120_Anaconda环境搭建
121_Linux 环境编程基础
122_项目-音乐播放器
123_ShellScript脚本编程3014
127_Pandas基本使用3015
128_Python开发环境搭建
129_内存管理
130_Django项目3018
131_docker容器扩展
132_matplotlib
133_数据分析案例_案例2_电影数据分析3021
134_数据分析案例_案例3_机场延迟分析
135_数据分析案例_案例1_足球数据分析
136_二手车价格预测
137_旅游景点票价预测
138_工资分类预测
139_广告点击转化率预测
140_文本分类-自然语言处理
141_音乐推荐系统
142_银行客户流失分析

鸿蒙应用开发

C语言快速入门

JAVA全系列 教程

面向对象的程序设计语言

Python全系列 教程

Python3.x版本，未来主流的版本

人工智能 教程

顺势而为，AI创新未来

大厂算法 教程

算法，程序员自我提升必经之路

C++ 教程

一门通用计算机编程语言

微服务 教程

目前业界流行的框架组合

web前端全系列 教程

通向WEB技术世界的钥匙

大数据全系列 教程

站在云端操控万千数据

AIGC全能工具班
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White Night

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2.5 Hadoop关联项目

  1. Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeepr、Sqoop和Hcatalog等的集中管理。也是5个顶级hadoop管理工具之一。
  2. Avro™:数据序列化系统
  3. hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
  4. Mahout 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
  5. Apache Pig 是一个高级过程语言，适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。
  6. Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有MapReduce所具有的优点；但是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
  7. Tez 是 Apache 最新的支持 DAG 作业的开源计算框架。它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。
  8. ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
  9. HBase是一个分布式的、高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，该技术来源于Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
Hadoop核心组件 HDFS介绍

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