面试了 2000 个年轻人,混得好的都有这 5 种特质
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1.毕业多年后大家是怎么拉开差距的?
2.为何年轻人容易在毕业后很快就遇到了成长的天花板?
3.我是如何在毕业第 2 年就成了管理四五十人团队的主管?
4.这 10 年我遇到的优秀年轻人都有哪些特质?
HBase源码解析之HMaster主要类成员解析
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1. ZookeeperListener是怎么实现的? 2. RPC Server是怎么实现的? 3. MasterFileSystem是怎么实现的? 4. RegionServer和Catalog分别是怎么实现的? 5. ExecutorService是怎么实现的? 6. LoadBalancer是怎么实现的? 7. TableDescriptor是怎么实现的? 8. SnapshotManager是怎么实现的? 9. CoprocessorProtocol Map是怎么实现的?
kafka权威指南 第二章第6节 Kafka集群配置与调优
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1 Kafka集群有什么优势?
2 集群中部署多少个节点合适?
3 集群针对系统如何调优?
python实现将深度学习应用于医学图像以辅助医疗
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1.怎样利用python处理图像? 2.什么是卷积? 3.什么是Keras?
NoSQL数据库的主主备份详解
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1.怎样在Tarantool内部建立一个系统?
2.怎样解决因令牌使用期带来的问题?
3.如何选择leader节点?
4.如何“废弃”节点?
5.如何分片?
6.如何使用令牌更新队列?
如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型
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1. 为什么选择Keras? 2. 怎么安装Keras,并且把TensorFlow作为后端? 3. Keras序列模型是什么? 4. 如何使用 Keras 保存和恢复预训练的模型? 5. 如何使用Keras API开发VGG卷积神经网络? 6. 如何使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络?
微软在人工智能方面的成果及AI产品之路
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1、如何看待人工智能?
2、为什么会有人工智能?
3、微软在人工智能方面的进展如何?
4、微软在人工智能领域研究大方向有哪些?
5、如何从技术研究到产品化?
6、如何应对人工智能方面的人才挑战?
关于大规模机器学习系统的经验分享
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1.当前工业界关于大规模分布式机器学习计算框架积累的经验有哪些?
2.如何优化机器学习框架的开发效率?
3.机器学习模型训练中常见的并行计算模型有哪些?
4.在实际开发中如何选择合适的编程模型和编程语言?
5.如何优化模型训练系统的执行效率?
6.机器学习常见应用中的常见模型有哪些?
kafka权威指南 第二章第4节 硬件选择
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1 Kafka的对于硬件环境有什么要求?
2 Kafka如何选择硬件以调整Kafka的性能?
机器学习和深度学习库速查表
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大数据学习路线
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session一致性架构设计实践
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资源:
kafka权威指南【中文版】
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人工智能资料汇总
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大数据流式处理平台上的Kafka实践-胡夕
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《概率论与数理统计》浙大版(第四版)教材
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数字图像处理第二版中文版(冈萨雷斯)
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神经网络与深度学习
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storm辅导
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Apache Kafka Development, Kafka Meetup Beijing 2017-王国璋
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Caffe官方教程中译本
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程序员的数学 3 线性代数
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深度学习 21天实战Caffe
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机器学习【中文】
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问答:
kafka的实际项目里面是如何push数据的
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idea spark maven编译报错!!
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neutron中lbaas的agent启动失败
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