Linux课程学习课件PPT_操作系统教程
教程名称： 课程学习课件 课程目录： 【 教程网】 的安装 【 教程网】 命令系统 【 教程网】 命令系统 【 教程网】 编辑器 【 教程网】 用户和组 【 教程网】 软件的安装和卸载 【 教程网】 文件系统和磁盘管理 【 教程网】 编程 【 教程网】 网络基础 【 教程网】 文件共享 【 教程网】 文件共享 【 教程网】 远程管理 系统
学习
Python机器学习 完整pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 完整 第 章 赋予计算机学习数据的能力 构建智能机器将数据转化为知识 机器学习的三种不同方法 通过监督学习对未来事件进行预测 通过强化学习解决交互式问题 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 基本术语及符号介绍 构建机器学习系统的蓝图 数据预处理 选择预测模型类型并进行训练 模型验证与使用未知数据进行预测 在机器学习中的应用 本章小结 第 章 机器学习分类算法 人造神经元 早期机器学习概览 使用 实现感知器学习算法 自适应线性神经元及其学习的收敛性 通过梯度下降最小化代价函数 使用
Java JDK 8学习笔记（全新改版） 中文pdf
资源名称： 学习笔记 全新改版 中文 学习笔记 全新改版 是作者多年来教学实践经验的总结，汇集了学员在学习课程或认证考试中遇到的概念、操作、应用等问题及解决方案。针对 新功能全面改版，无论是章节架构或范例程序代码，都做了重新编写与全面翻新，详细介绍了 、 、 、 与 之间的对照关系，从 的源代码分析，了解各种语法在 中的具体应用，提供练习的 操作文档，方便读者掌握练习重点将 操作纳入教学内容使读者能与实践结合，提供视频教学能更清楚地帮助读者掌握操作步骤。 资源截图：
struts 2完全学习手册 （王伟平） 高清PDF
资源名称： 完全学习手册 王伟平 高清 《 完全学习手册》是第一款真正意义上按照 架构模式搭建的 开发框架。本书全面讲述 开发框架的知识，包括 中配置文件的详细讲解、国际化与异常处理、数据类型的转换、数据的输入校验、 强大的标签库、 中文件的上传与下载、 对 的支持、 与流行框架的整合，最后以 个实例由简单到复杂地介绍 在实际应用中的使用。本书光盘提供了全程配音视频文件和实例源代码。 本书适合大专院校在校学生、网站开发人员、 学习和开发人员以及编程爱好者学习和参考。 完全学习手册 目录 第一篇 基础篇 第
commons beanutils学习报告 中文
资源名称： 学习报告 中文 本文档主要讲述的是 学习报告； 开源库是 组织的一个基础的开源库，为 中许多类提供工具方法，学习它是学习其他开源库实现的基础。 中包含大量和 操作有关的工具方法，使用它可以轻松利用 反射机制来完成代码中所需要的功能，而不需要详细研究反射的原理和使用，同时，该类库中提出了动态 的概念，不但提供现有 的所有功能，而且还可以在运行时动态的对 中的属性数据类型进行修改以及增删属性。 资源截图：
SQL Sever 2008 完全学习手册_数据库教程
教程名称： 完全学习手册 课程目录： 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章 入门知识视频教程 【 教程网】第 章使用 管理工具视频教程 【 教程网】第 章使用 管理工具视频教程 【 教程网】第 章使用 管理工具视频教程 【
Python机器学习实践指南_Python教程
资源名称： 机器学习实践指南 内容简介： 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有 章。第 章讲解了 机器学习的生态系统，剩余 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合 程序
Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建：平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图：
Python机器学习和算法高级版视频教程_Python教程
资源名称： 机器学习和算法高级版视频教程 教程目录： 【 教程网】 、课程介绍 【 教程网】 、机器学习的数学基础 数学分析 【 教程网】 、数学基础 数理统计与参数估计 【 教程网】 、数学基础 矩阵和线性代数 【 教程网】 、数学基础 凸优化 【 教程网】 、 基础及其数学库的使用 【 教程网】 、 基础及其机器学习库的使用 【 教程网】 、回归 【 教程网】 、回归实践 【 教程网】 、决策树和随机森林 【 教程网】 、随机森林实践 【 教程网】 、提升 【 教程网】 、 【 教程网】 、 【 教程
