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MySQL高级进阶视频教程，为你一一解读MySQL数据库高级核心功能。Mysql进阶课程主要是围绕如何选择它的存储引擎，如何来诊断和优化mysql的查询，mysql的锁有什么机制，如何减少锁冲突，提高并发度等的解决问题的方法和思路，以及对mysql的认识进行介绍，帮助php学员快速掌握相关知识。

Mycat权威指南从入门到精通全套视频教程下载。Mycat 数据库分库分表中间件，国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件！认真学习完本套课程，对分布式数据库系统有了系统的以及全面的认识；对Mycat的掌握程度达到熟练甚至专家水平；初步具备项目实施Mycat分库方案的能力。

MySQL数据库运维最佳实践视频教程下载（包含课件及源码）。MySQL数据库作为世界上最流行的开源数据库，以简单、易用、开源等特点，收到互联网行业的推崇。随着去IOE运动的如火如荼，MySQL数据库已经深入到传统行业，大有改变行业格局。而与此同时，MySQL数据库规模成倍的增长，如何快速定位问题，解决问题？如何规模化、自动化运维？如何进行优化，提高MySQL数据库的性能？如何架构部署MySQL集群、架构跨IDC的分布式MySQL集群？如何实现MySQL数据库的HA？将在本课程中跟大家分享。

非关系型的数据库NoSQL从入门到精通视频教程下载。NoSQL独特、优雅、多变、超凡脱俗。现在正在为越来越多的使用者所接受并投入实际生产环境，其中不乏超大型的著名公司。Facebook使用cassandra来存储海量社交数据，Twitter在其url抓取系统里综合运用了Cassandra，HDFS和Memcached，国内也在NoSQL热潮中正在迎头赶上，新浪微博使用Redis来提高性能，淘宝适用hbase，并改进研制出自己品牌的NoSQL产品Oceanbase，Mongodb被广泛用于存储非结构化数据，而我们在电信运营商的数据分析项目中，使用hbase承载从交换机上采集下来的高速数据流。熟悉NoSQL的原理，熟知每种产品的特性和适用场景进行技术选型，熟练地实施和管理集群，这些都是新一代系统管理者，DBA和架构师们需要掌握的知识。本课程是一门IT课程，特别适合已经有一定关系型数据库（Oracle、Mysql、SQL Server、DB2等等）工作经验或知识基础，从事数据库管理、系统运维、数据分析、架构设计师等工作，想对NoSQL进行一定的了解，以方便日后进行技术选型和补充知识的朋友，为自己增加附加值，增强竞争力，适应新时代的变化。我们欢迎朋友们一起加入NoSQL研习的行列！

【人工智能新课，价值数万元】AI人工智能实战工程师高端培训就业班课程视频教程下载。最新北风网人工智能零基础入门到精通项目实战就业班全套完整版。

最新人工智能系统学习班课程视频教程下载。从基础原理深入到实践应用，掌握最实用的技术，是你工作中应用人工智能的必修课！ 课程目录（每一讲均包含视频+资料+代码） 01、人工智能开发及远景介绍 02、线性回归深入和代码实现 03、梯度下降和过拟合和归一化 04、逻辑回归详解和应用 05、分类器项目案例和神经网络算法 06、多分类、决策树分类、随机森林分类 07、分类评估、聚类 08、密度聚类、谱聚类 09、深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归 10、TensorFlow深入、TensorBoard可视化 11、DNN深度神经网络手写图片识别 12、TensorBoard可视化 13、卷积神经网络、CNN识别图片 14、卷积神经网络深入、AlexNet模型实现 15、Keras深度学习框架

人工智能知识图谱从基础理论到项目案例实战课程视频教程下载。本课程从实战出发，围绕知识表示、知识抽取、语义搜索、知识问答、知识推理、知识融合等系统性介绍知识图谱相关的实战技术，使得学员具备研发知识图谱相关应用的基础能力。结合医疗、金融、电商等实际应用场景，介绍知识图谱各个技术点的实际应用落地方式，使得学员具备结合自身背景开展知识图谱技术实践的应用能力。 课程大纲： 第一课：知识图谱概论 1、知识图谱的起源和历史 2、典型知识库项目简介 3、知识图谱应用简介 4、本次课程覆盖的主要范围：知识表示与建模、知识抽取与挖掘、知识存储、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答和行业知识图谱应用剖析等内容。 第二课：知识表示与知识建模 1、早期知识表示简介 2、基于语义网的知识表示框架 a、RDF和RDFS b、OWL和OWL2 Fragments c、SPARQL查询语言 d、Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示 3、典型知识库项目的知识表示 4、基于本体工具（Protege）的知识建模最佳实践 第三课：知识抽取与挖掘I 1、知识抽取任务定义和相关比赛：实体识别、关系抽取和事件抽取 2、面向结构化数据（关系数据库）的知识抽取，包括D2RQ和R2RML等转换与映射规范与技术介绍 3、面向半结构化数据（Web tables, 百科站点等）的知识抽取 a、基于正则表达式的方法 b、Bootstrapping和Wrapper Induction介绍 4、实践展示：基于百科数据的知识抽取 第四课：知识抽取与挖掘II 1、面向非结构化数据（文本）的知识抽取 a、基于本体的知识抽取，包括NELL和DeepDive系统介绍 b、开放知识抽取，包括TextRunner、Reverb和OLLIE等系统介绍 2、知识挖掘 a、知识内容挖掘：实体消歧与链接 b、知识结构挖掘：关联规则挖掘与社区发现 c、知识表示学习与链接预测，包括TransE和PRA等算法介绍 第五课：知识存储 1、基于关系数据库的存储设计，包括各种表设计和索引建立策略 2、基于RDF的图数据库介绍 a、开源数据库介绍：Apache Jena、Sesame、gStore、RDF-3X等 b、商业数据库介绍：Virtuoso、AllegroGraph、BlazeGraph等 3、原生图数据库介绍，包括Neo4j、OrientDB、Titan和Cayley等 4、实践展示：使用Apache Jena存储百科知识，并使用Fuseki构建图谱查询服务 第六课：知识融合 1、知识融合任务定义和相关竞赛：本体对齐和实体匹配 2、本体对齐基本流程和常用方法 a、基于Linguistic的匹配 b、基于图结构的匹配 c、基于外部知识库的匹配 3、实体匹配基本流程和常用方法 a、基于分块的多阶段匹配 b、基于规则（配置或通过学习）的实体匹配 4、知识融合工具介绍：包括Falcon-AO、Silk、PARIS、DEDUPE、LIMES和KnowledgeVault 5、实践展示：使用Falcon-AO融合百度百科与维基百科中的知识 第七课：知识推理 1、本体知识推理简介与任务分类，包括概念可满足性、概念包含、实例分类和一致性检测等 2、本体推理方法与工具介绍 a、基于Tableaux运算的方法：Fact++、Racer、Pellet和Hermit等 b、基于一阶查询重写的方法：Ontology-based Data Access的Ontop等 c、基于产生式规则的方法（如Rete)：Jena、Sesame和OWLIM等 d、基于逻辑编程（如Datalog）改写的方法：KAON2和RDFox等 3、实践展示：使用Jena完成百科知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等 第八课：语义搜索 1、语义搜索概述，包括Knowledge Card、Rich Snippet、Facebook Graph Search等 2、基于语义标注的网页搜索 a、Web Data Commons项目介绍 b、排序算法介绍，扩展BM25 3、基于图谱的知识搜索 a、本体搜索（ontology lookup） b、探索式知识检索，包括查询构造、结果排序和分面（facets）推荐 4、知识可视化，包括本体、查询、结果等的展现方式和可视化分析 5、实践展示：使用ElasticSearch实现百科数据的语义搜索 第九课：知识问答I 1、知识问答概述和相关数据集（QALD和WebQuestions） 2、知识问答基本流程 3、知识问答主流方法介绍 a、基于模板的方法，包括模板定义、模板生成和模板匹配等步骤 b、基于语义解析的方法，包括资源映射，逻辑表达式候选生成与排序等 c、基于深度学习的方法 第十课：知识问答II 1、IBM Watson问答系统及核心组件详细解读 a、问句理解 b、候选答案生成 c、基于证据的答案排序 2、实践展示：面向百科知识的问答baseline实现 第十一课：行业知识图谱应用 1、行业知识图谱特点 2、行业知识图谱应用，包括金融、医疗、数字图书馆等领域应用 3、行业知识图谱构建与应用的挑战 4、行业知识图谱生命周期定义和关键组件 主讲老师： 著名知识图谱专家 博士毕业于上海交通大学，CCF术语专委会执委，中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表75余篇高水平论文。中文知识图谱zhishi.me创始人，OpenKG联盟发起人之一，其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获得全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、863重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。 课程简介： 本次的知识图谱课程主要包括三大部分： 1、知识图谱的工程方法论。指导学员了解并掌握知识图谱的基本概念和发展历史，梳理清知识图谱的技术体系，掌握知识图谱的核心技术原理，建立知识图谱工程的方法论思维。 2、知识图谱的实战技术。从实战出发，围绕知识表示、知识抽取、语义搜索、知识问答、知识推理、知识融合等系统性介绍知识图谱相关的实战技术，使得学员具备研发知识图谱相关应用的基础能力。 3、知识图谱的典型应用。结合医疗、金融、电商等实际应用场景，介绍知识图谱各个技术点的实际应用落地方式，使得学员具备结合自身背景开展知识图谱技术实践的应用能力。 面向人群： 1、希望学习知识图谱的学生； 2、希望了解知识图谱实战技术的IT从业人员； 3、未来希望成为知识图谱工程师的求职者； 4、想在知识图谱方向进行深入研究者。 学习收益： 通过本课程的学习，学员将会收获： 1、帮助学员系统性的掌握知识图谱的核心技术原理，结合近期研究成果，学习从基本概念到各个先进算法和技术的转化思路 2、了解国内外典型的开源知识库数据及技术资源 3、实践与理论结合，培养学员面对工程及学术问题的思考解决能力 4、基于百科知识进行各项核心技术的实例训练，并结合医疗、金融、电商等行业应用帮助学员快速积累知识图谱工程项目经验 5、对有志于从事知识问答工作或学术研究的学员，提供IBM Watson系统实现原理的讲解与指导

最新人工智能零基础入门到开发教程视频教程下载。最适合小白零基础入门人工智能的一套基础教程。人工智能主要致力于计算机视觉，自然语言处理与语音识别三大领域！其基础与核心都是机器学习，当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域，创业公司更是层出不穷，人工智能工程师的需求量与日俱增，新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报！ 课程章节 第01章 人工智能开发及远景介绍 01、何为机器学习 02、人工智能与机器学习关系 03、人工智能应用与价值 04、有监督机器学习训练流程 05、有监督机器学习训练流程 06、Python机器学习库Scikit-Learn介绍 07、理解线性与回归 第02章 线性回归深入和代码实现 01、机器学习是什么 02、怎么做线性回归 03、理解回归_最大似然函数 04、应用正太分布概率密度函数_对数总似然 05、推导出损失函数_推导出解析解 06、代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归 第03章 梯度下降和过拟合和归一化 01、梯度下降法思路_导函数有什么用 02、推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降 03、随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率 04、梯度下降做归一化的必要性 05、最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小 06、过拟合的总结 07、岭回归_以及代码调用 第04章 逻辑回归详解和应用 01、Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures 02、多项式回归代码_保险案例数据说明 03、相关系数_逻辑回归介绍 04、逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归 05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集 06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解 第05章 分类器项目案例和神经网络算法 01、理解维度_音乐分类器数据介绍 02、傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点 03、逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码 04、人工神经网络开始 05、神经网络隐藏层的必要性 06、神经网络案例_sklearn_concrete 第06章 多分类、决策树分类、随机森林分类 00、机器学习有监督无监督.mp4 01、逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别 02、Softmax图示详解_梯度下降法整体调参 03、评估指标_K折交叉验证 04、决策树介绍 05、随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝 06、决策树_随机森林_sklearn代码调用 第07章 分类评估、聚类 01、评估指标 02、监督学习评估指标代码调用 03、相似度测量 04、K-Means聚类 05、KMeans聚类的应用 第08章 密度聚类、谱聚类 01、聚类的评估_metrics代码 02、密度聚类_代码实现 03、谱聚类 第09章 深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归 00、pip安装源设置.mp4 01、TensorFlow介绍与安装 02、TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍 03、TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现 04、tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优 第10章 TensorFlow深入、TensorBoard可视化 01、placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图 02、TF对Softmax回归训练_评估代码实现 03、TF的模型持久化_重新加载 04、模块化 第11章 DNN深度神经网络手写图片识别 01、深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图 02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别 第12章 TensorBoard可视化 01、TensorBoard代码 02、TensorBoard启动以及页面 第13章 卷积神经网络、CNN识别图片 01、卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片 01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap 02、三通道卷积_池化层的意思 03、CNN架构图LeNet5架构 04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现 05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务 第14章 卷积神经网络深入、AlexNet模型实现 01、解决梯度消失的三个思路 02、反向传播计算W对应的梯度 03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现 第15章 Keras深度学习框架 01、Keras开篇 02、Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN 03、Keras调用VGG16来训练 04、深度学习更种优化算法

人工智能计算机视觉VIP实战班课程视频教程下载。计算机视觉班 [从CV基础到深度学习实战]，一线人工智能计算机视觉实战专家系统化授课，零基础入学，系统化学习。本计算机视觉教程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量，到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深，结合案例真枪实战，是不可多得的CV上佳课程。 课程大纲 第1课 图像处理基础 知识点1： CV背景介绍 知识点2： OpenCV完全解析基础 知识点3： 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等 第2课 初探计算机视觉 知识点1： VideoCapture类介绍 知识点2： Opencv编程常见错误 知识点3： Python环境搭建+语法 实战项目： 机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示） 第3课 空域图像处理的洪荒之力 知识点1： 图像卷积运算 知识点2： 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯 实战项目： 车牌识别项目 第4课 机器视觉中的特征提取与描述 知识点1： 霍夫变换 知识点2： 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…） 实战项目： 无人车项目提示 第5课 坐标变换与视觉测量 知识点1： 相机模型 知识点2： 2D、3D、坐标变换 知识点3： 相机标定 实战项目： 增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练） 第6课 卷积神经网络与迁移学习 知识点1： 分类：linear regression, neural networks 知识点2： 检测：bounding box regression 知识点3： 定位：localization 实战项目： 使用CNN进行图像识别 第7课 图像检索 知识点1： 图像检索与特征抽取 知识点2： 海量数据与快速检索 知识点3： 电商商品检索技术 实战项目： 基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例 第8课 图像标注与问答 知识点1： 语言模型介绍 知识点2： LSTM模型与标注问题 实战项目： DenseCaption in Generating Captions in Images. 第9课 3D计算机视觉 知识点1： 表面和外形重构 知识点2： 基于模型的重构 实战项目： 人脸动画 第10课 机器视觉项目实战 实战项目： 以鲸鱼识别为例，利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题

【最新AI人工智能课程】人工智能机器学习高级课程视频教程下载。本课程从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等 课程大纲 01_人工智能_行业背景.mp4 02_人工智能_学习这门课所必备的背景知识.avi 03_人工智能_发展历史及现状.avi 04_人工智能_数学分析基础.avi 05_人工智能_线性代数与概率论基础.avi 06_人工智能_机器学习基本知识.avi 07_人工智能_线性回归模型.avi 08_人工智能_线性回归习题和总结.avi 09_人工智能_Logistic回归模型与练习.avi 10_人工智能_决策树ID3-C4.5算法.avi 11_人工智能_随机森林与梯度提升.avi 12_人工智能_朴素贝叶斯文本分类.avi 13_人工智能_深度学习背景及简介.avi 14_人工智能_深度神经网络基础及DNN简介.avi 15_人工智能_Tensorflow框架简介.avi 16_人工智能_Tensorflow入门示例讲解.avi 17_人工智能_卷积神经网络.avi 18_人工智能_卷积神经网络代码讲解.avi 19_人工智能_WordEmbedding模型.avi 20_人工智能_循环神经网络(1).avi 21_人工智能_循环神经网络(2)-lstm.avi 22_人工智能_循环神经网络应用.avi 23_人工智能_聊天机器人实战.avi 代码.zip 课件.zip