Daily DeepLearning

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计算机基础课

数据结构

• 01基本概念和算法评价
• 02线性表
• 03栈和队列
• 04树和二叉树
• 05图
• 06查找
• 07排序

操作系统

• 01操作系统的基本概念
• 02操作系统的发展和分类
• 03操作系统的运行环境
• 04进程和线程
• 05处理机调度
• 06进程同步
• 07死锁
• 08内容管理概念
• 09虚拟内存管理
• 10文件系统基础

计算机网络

• 01计算机网络概述
• 02计算机网络结构体系
• 03通信基础
• 04奈氏准则和香农定理
• 05传输介质
• 06物理层设备
• 07数据链路层的功能

?Python

快速入门

• Day01: 变量/字符串/数字和运算符
• Day02: 列表/元组
• Day03: 字典/set
• Day04: if/循环
• Day05: 调用函数/定义函数/函数的参数
• Day06: 迭代/列表生成式/生成器/迭代器
• Day07: 高阶函数/返回函数/匿名函数/装饰器
• Day08: 类和实例/限制访问/继承和多态
• Day09: __slots/@property/多重继承/定制类/枚举类
• Day10: 错误处理/调试/文档测试/单元测试
• Day11: 文件读写/StringIO/操作文件
• Day12: 多进程/多线程/ThreadLocal
• Day13: datetime/collections/struct
• Day14: 协程/asyncio/async/await/aiohttp
• Day15

数据科学包的使用

numpy

• 创建ndarray
• 数据类型和运算
• 索引和切片
• 矩阵操作

pandas

• 加载数据
• 行列选择
• 索引
• 过滤器
• 更新行列
• 添加行列
• 数据排序
• 数据聚合
• 清洗数据
• 时间数据

matplotlib

• 直线图
• bar图
• 饼状图
• stack图
• 直线填充
• hist图
• 点状图
• 时序图
• 子图

?️机器学习理论

• 逻辑回归
• EM算法
• 集成学习
• 随机森林和GBDT
• ID3/C4.5
• K-means
• K最近邻
• 贝叶斯
• xgboost/lightGBM
• Gradient Boosting
• Boosting Tree
• 回归树
• XgBoost
• GBDT分类
• GBDT回归
• LightGBM
• CatBoost

?‍♀️深度学习理论

• Word2Vec
• BatchNorm
• Dropout
• CNN
• RNN
• LSTM
• Attention
• ELMo
• Transformer
• BERT
• ALBERT
• XLNet

?️NLP相关

• 理论
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  • ALBERT
  • XLNet

?️机器学习实战

• numpy

  • 创建ndarray
  • 数据类型和运算
  • 索引和切片
  • 矩阵操作

• pandas

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  • 行列选择
  • 索引
  • 过滤器
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  • 添加行列
  • 数据排序
  • 数据聚合
  • 清洗数据
  • 时间数据

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  • bar图
  • 饼状图
  • stack图
  • 直线填充
  • hist图
  • 点状图
  • 时序图
  • 子图

?‍♀️ 深度学习实战

• tensorflow

  • helloword
  • Basic
  • linear_regression
  • logistic_regression
  • world2vec
  • 基本图像分类
  • TFHub文本分类

• pytorch

  • start
  • autograd
  • NeuralNetworks

大数据相关

• Hadoop

  • 介绍
  • 集群搭建01
  • 集群搭建02
  • 集群搭建03
  • HDFS01
  • HDFS02

• Hive

?剑指offer

• Day01:二维数组中的查找
• Day02:字符串替代
• Day03
• Day04
• Day05
• Day06
• Day07
• Day08
• Day09
• Day10
• Day11
• Day12
• Day13
• Day14
• Day15

工作联系: [email protected]