视频教程-尹成老师带你学算法-Java
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視頻教程-尹成老師帶你學算法-Java
學習有效期：永久觀看
學習時長：1657分鐘
學習計劃：28天
難度：中
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「口碑講師帶隊學習，讓你的問題不過夜」
講師姓名：尹成
技術總監/研發總監
講師介紹：畢業于清華大學，曾擔任Google算法工程師，微軟區塊鏈領域全球最具價值專家，微軟Tech Ed 大會金牌講師。 精通C/ C++，Python ,Go語言,Sicikit-Learn與TensorFlow擁有15年編程經驗與5年的教學經驗，資深軟件架構師，Intel軟件技術專家 ，具備多年世界頂尖IT公司工作經驗。2010年著書《Visual C++ 2010開發權威指南》。教學風趣幽默，善于培養學生獨立思考問題的能力。技術底蘊與教學能力受到充分肯定、目前在CSDN已有80W+學生。
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「你將學到什么？」
編程實戰算法與世界五百強面試，不是念PPT，我們講的就是實戰與代碼實現與企業應用。程序 = 數據結構 + 算法
??????????? ?——圖靈獎得主，計算機科學家N.Wirth(沃斯)
作為程序員，我們做機器學習也好，做Python開發也好，Java開發也好。
有一種對所有程序員無一例外的剛需 —— 算法與數據結構
日常增刪改查 + 粘貼復制 + 搜索引擎可以實現很多東西。
同樣，這樣也是沒有任何競爭力的。
我們只可以粘貼復制相似度極高的功能，稍復雜的邏輯沒有任何辦法。
語言有很多，開發框架更是日新月異3個月不學就落后
我們可以學習很多語言，很多框架，但招聘不會考你用5種語言10種框架實現同一個功能。真正讓程序員有區分度，企業招聘萬年不變的重點 —— 算法與數據結構。本課程基于企業的海量數據算法性能優化處理與人工智能之神經網絡算法核心實現作為教學案例。
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「課程學習目錄」
| 第1章：十億算法數據項目 |
| 1.十億算法數據項目1.數據預覽 |
| 2.十億算法數據項目2.項目架構 |
| 3.十億算法數據項目3.數據排序 |
| 4.十億算法數據項目4.選擇排序 |
| 5.十億算法數據項目5.堆排序理論 |
| 6.十億算法數據項目6.堆排序實戰 |
| 7.十億算法數據項目7.冒泡排序 |
| 8.十億算法數據項目8.希爾排序 |
| 9.十億算法數據項目9.希爾排序并發 |
| 10.十億算法數據項目10.基數排序 |
| 11.十億算法數據項目11.二分查找法 |
| 12.十億算法數據項目12.快速排序算法 |
| 13.十億算法數據項目13.插入排序法 |
| 14.十億算法數據項目14.二分插入排序法 |
| 15.十億算法數據項目15.快速排序優化版本 |
| 16.十億算法數據項目16.快速排序壓力測試 |
| 17.十億算法數據項目17.QQ1.5億數據測試 |
| 18.十億算法數據項目18.數據歸并排序算法 |
| 19.十億算法數據項目19.并發快速排序 |
| 20.十億算法數據項目20.并發歸并排序 |
| 21.十億算法數據項目21.高級快速排序并發優化 |
| 22.十億算法數據項目22.歸并QQ群數據 |
| 23.十億算法數據項目23.搜索與緩存 |
| 24.十億算法數據項目24.作業說明 |
| 25.十億算法數據項目25.QQ數據檢索 |
| 26.十億算法數據項目26.QQ數據內存搜索 |
| 27.十億算法數據項目27.分詞搜索QQ群數據 |
| 28.十億算法數據項目28.內存檢索QQ群數據 |
| 29.十億算法數據項目29.QQ數據清洗 |
| 30.十億算法數據項目30.QQ數據排序 |
| 31.十億算法數據項目31.QQ數據二分查找 |
| 32.十億算法數據項目32,QQ數據索引 |
| 33.十億算法數據項目33.QQ內存索引二分查找法 |
| 34.十億算法數據項目34.QQ保存二進制索引 |
| 35.十億算法數據項目35.QQ數據二進制索引隨機訪問 |
| 36.十億算法數據項目36.QQ數據二進制二分查找 |
| 37.十億算法數據項目37.作業 |
| 38.十億算法數據項目38.逆向索引 |
| 39.十億算法數據項目39.索引快速并發排序 |
| 40.十億算法數據項目40.制造逆向索引 |
| 41.十億算法數據項目41.同步數據制造索引測試硬盤索引二分查找 |
| 42.十億算法數據項目42.排序索引不排序數據算法實現硬盤索引二分查找 |
| 43.十億算法數據項目43.作業說明 |
| 44.十億算法數據項目44.數據歸并與數據切割算法 |
| 45.十億算法數據項目45.數據切割算法實踐 |
| 46.十億算法數據項目46.有序數據歸并算法 |
| 47.十億算法數據項目48.文件歸并算法 |
| 48.十億算法數據項目47.棧的簡介 |
| 49.十億算法數據項目49.數據歸并排序算法 |
| 50.十億算法數據項目50.數據切割 |
| 51.十億算法數據項目51.針對數據批量排序 |
| 52.十億算法數據項目52.有序數據歸并算法 |
| 53.十億算法數據項目53.批量歸并數據 |
| 54.十億算法數據項目54.作業 |
| 55.十億算法數據項目55.QQ數據簡介 |
| 56.十億算法數據項目56.根據索引與QQ群查找QQ單行 |
| 57.十億算法數據項目57.根據QQ群返回QQ列表實現1M內存0.001秒檢索十五億大數據 |
| 58.十億算法數據項目58.根據QQ返回參加的群號實現1M內存0.001秒檢索十五億大數據 |
| 第2章：神經網絡實現圖像識別 |
| 1.機器學習與深度學習原理 |
| 2.機器學習概念 |
| 3.神經網絡原理 |
| 4.了解神經網絡 |
| 5.卷積神經網絡 |
| 6.深度學習加法以及神經網絡最優路徑原理以及梯度概念 |
| 7.深度學習的矩陣計算 |
| 8.GPU計算簡介 |
| 9.深度學習框架簡介 |
| 10.深度學習神經網絡序列化 |
| 11.深度學習神經網絡矩陣計算 |
| 12.深度學習神經網絡線性回歸 |
| 13.實現輕量級神經網絡訓練 |
| 14.gdeep深度學習框架介紹 |
| 15.Minst數據集簡介 |
| 16.深度學習手寫識別損失函數交叉嫡 |
| 17.深度學習手寫識別計算識別率 |
| 18.深度學習手寫識別根據模型計算識別率 |
| 19.深度學習手寫識別根據模型預測數據檢查結果 |
| 20.深度學習手寫識別模型進行圖片識別 |
| 21.深度學習CPU配置信息寫入 |
| 22.神經網絡調用指南 |
| 23.尹成魔王親自帶你寫出神經網絡-神經網絡架構 |
| 24.尹成魔王親自帶你寫出神經網絡-實現張量 |
| 25.尹成魔王親自帶你寫出神經網絡-layer |
| 26.尹成魔王親自帶你寫出神經網絡-神經網絡核心 |
| 27.尹成魔王親自帶你寫出神經網絡-損失函數 |
| 28.尹成魔王帶你親自寫出神經網絡-優化器 |
| 29.尹成模式帶你親自寫出神經網絡-訓練 |
| 30.尹成魔王帶你親自寫出神經網絡-實現神經網絡調用 |
| 31.golang實現圖像識別數據載入 |
| 32.golang實現圖像識別-循環卷積神經網絡神經網絡框架搭建 |
| 33.golang實現圖像識別-循環卷積神經網絡實現 |
| 34.golang實現圖像識別-循環卷積神經網絡初始化 |
| 35.golang實現圖像識別-循環卷積神經網絡試下訓練預測與成功率統計 |
| 36.golang深度學習圖像識別-訓練過程 |
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