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(最多只允许输入30个字)短期Hadoop学习班那个好_百度知道
短期Hadoop学习班那个好
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有前景，但是还是自身要足够努力才行。魔据从经验，课程等方面来考虑还可以，可以实际考察。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。&>&最短路径系列之一从零开始学习HADOOP
最短路径系列之一从零开始学习HADOOP
上传大小：525KB
最短路径系列之一从零开始学习HADOOP,只要有一台能上网的计算机，就可以让读者在最短的时间内，学会Hadoop的初级开发。所以，这本书只讲干货，也就是必须要知道的Hadoop的最核心知识点，包括如何搭建Hadoop，如何写代码，
如何查API。对于更多细节问题，书后会列一个书目给大家参考，这些书已经讲得很好了，不需要在这里饶舌浪费时间
综合评分：5（4位用户评分）
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有4条
我觉得总结的不错，值得下载学习！
感谢提供资源~简单易懂，对初学者很有用！
简单易懂，对初学者很有用！
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关于举办短视频推荐系统项目实战培训班的通知
发文时间：&&&&&&&&信息来源：中关村创新研修学院
园区各企业：
　　《机器学习实训—短视频推荐系统项目》本课程将引领学员在真实的“项目开发”模式下实现一个完整的推荐系统产品。从一个系统产品的工程项目视角，掌握从产品的需求，概要设计，数据下载与处理，基于内容推荐，协同过滤，点击率预估，算法组合与优化，服务性能评测与监控，基本Web/App服务等产品研发环节，全面提升学员在推荐系统方面的工程实践经验。
　　【培训特点】
　　周末线下小班学习（限制人数） 完整的推荐系统产品项目 导师现场辅导+线上一对一辅导答疑 优秀学员将获得推荐就业机会
　　【培训人群】
　　有Python编程经验 至少1年软件工程研发经验 初步掌握机器学习算法的理论基础
　　【培训讲师】
　　邹 博 中国科学院副教授，某气象公司首席科学家 研究方向机器学习、数据挖掘、计算几何，应用于大型气象设备的图像与本挖掘、股票交易与预测、传统农资产品价格预测和决策等领域。
　　王 亮 华中科技大学博士，前腾讯研究员。 曾在腾讯负责过多个社区搜索和推荐系统，在人工智能领域有超过10年的经验。研究领域包括搜索排序算法、推荐系统、NLP。2015年初创业，创立APPBK运营助手，关注AI在企业服务中的应用。
　　【培训模式】
　　1.实践为主 学习期间将按照真实的“项目开发”模式进行 每天课程3小节，每小节2小时 学生动手实践（讲师全程辅导）：1~1.5小时 讲师安排任务，点评代码：30分钟+
　　2.线上辅助 2位导师+4位助教在线提供一对一答疑辅导
　　【培训内容】
　　第1天：工具准备
　　1. python解释器与概况
　　2. 数据挖掘和机器学习包的应用
　　3. 爬虫的编写
　　4. json与数据交换
　　第2天：推荐系统的算法基础
　　1. 线性回归
　　2. Logistic回归
　　3. 协同过滤
　　4. 卷积神经网络
　　第3天：开题，短视频“热门推荐”
　　第一节：从产品需求到代码构建
　　1. 理解产品需求说明书
　　2. 完成系统概要设计
　　3. 完成基本软硬件环节的构建
　　第二节：数据比算法更重要
　　1. 完成短视频结构和数据库的设计
　　2. 完成youku和weibo短视频的spider下载系统，下载至少500条数据
　　第三节：工程比算法更重要
　　1. 完成视频发布流程
　　2. 完成短视频推荐基本服务
　　3. 接入基本的web系统
　　额外任务：
　　1. 服务的性能如何衡量、评测、如何监控？
　　2. 我们用的web页面，怎么转成APP？
　　第4天：基于“内容”的短视频推荐
　　第一节：搜索是推荐的系统基础
　　1. 基于完成阿里云的视频搜索系统构建
　　2. 基于搜索系统，完成相关视频推荐服务
　　第二节：分类标签是推荐的数据基础
　　1. 完成爱奇艺分类语录数据下载
　　2. 完成基于liblinear的文本分类模型设计
　　3. 为下载的视频记录打分类标签
　　第三节：建立用户兴趣模型
　　1. 构建少量用户访问记录
　　1. 构建用户关键词模型
　　2. 构建用户兴趣类别模型
　　额外任务：
　　1. 自己写一个简单的搜索引擎
　　第5天：基于“协同过滤”的短视频推荐
　　第一节：用户访问记录构建
　　1. 基于标准测试集，构建用户访问记录
　　第二节：user-based 推荐
　　1. 完成实时的user-based推荐
　　2. 完成离线的user-based推荐
　　第三节：item-based 推荐
　　1. 完成离线的item-based计算任务
　　2. 完成线上的item-based 服务
　　额外任务：
　　1. 如何基于hadoop跑相关的任务
　　第6天：完成短视频“点击预估推荐”，结题
　　第一节：特征工程：数据挖掘工程师的工作主题
　　1. 完成特征选择文档
　　2. 完成特征的构建
　　第二节：LR：简单即王道
　　1. 完成基于LR的点击预估模型训练
　　2. 完成基于LR的线上推荐服务
　　3. 完成多种推荐算法的整合
　　第三节：结题
　　1. 完成系统的全方位监控
　　2. 完成项目总结
　　额外任务：
　　1. 如何获得更多的特征，如截图。
　　2.是否能使用深度学习模型。
　　【培训时间】
　　日 - 9月2日
　　线下：连续3个周六日线下授课
　　（8月12日-13日，8月19日-20日，8月26-27日）
　　线上： 日-9月2日，期间线上提供一对一答疑辅导
　　【培训地点】
　　北京海淀立方庭大厦东侧一层
　　【培训费用】
　　费用标准： 8000元/人
　　【报名方式】（以下两种报名方式任选其一）
　　1. 邮件报名：请下载填写报名表（附件1），并发送邮件至，报名成功者会在开课前一天收到工作人员的电话确认。
　　2. 联系电话：（滑老师）
　　（柳老师）
　　中关村创新研修学院