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Microsoft Recommenders大大降低企业级推荐系统开发时

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二〇一六年八月开始,IBM花了四个月时间支出了根据Spark的机器学习云服务,该云服务将提供公有云、当地安插及混合云计划等版本,该云服务还可安顿在IBM大型主机z类别上。Dinesh强调,该云服务除此之外在获取数据、抽出特征、演习模型、布置模型、做出预测等精华机器学习进度中张开优化外,还参预了不断反馈、自动建立模型、重新训练模型等自动化管理。

2.对引进系统的钻探广大,但现成的就学教导能源极其碎片化。某八个引入算法的落到实处超轻松获取,但听他们讲该算法搭建全链路系统的方案却比少之又少,那对从业职员深刻精晓并实际上搭建完整推荐系统组合庞大挑战。

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从机械学习到读书的机械,那是人工智能商业化道路上的必定要经过的道路。

在提供公司级最前沿技艺的还要,项指标开荒协会打气和期望广大开源社区的贡献和报告。希望那套推荐系统最新实行方案能让更多关注推荐系统会同相关应用的小卖部和私家心拿到人工智能对行当变革发生的积极效果,同有的时候间,也让智能推荐那项才能为越来越多个人所熟习和利用,让越多的营业所和民用能够涉足其间。小编简要介绍

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Apache 斯Parker是叁个布满式总结框架,是专为满意低顺延职分和内部存款和储蓄器数据存款和储蓄而优化的开源大数据系统。由于其并行总计品质以致全职速度、可扩充性、内存管理甚至容错性等,再增多可大幅度简化编制程序的丰盛API,让斯Parker成为了机器学习算法的主流总计平台。IBM在二零一五年二月颁发参与Spark开源社区,并承诺将把斯Parker作为团结的解析与商务平台宗旨。

这中间囊括

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IBM对于斯Parker的投入已经超(Jing Chao卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎过3亿港币,并把斯Parker视为数据拆解解析的操作系统。推出基于Spark的机器学习云服务是IBM的最新進展,是为了给机器学习算法提供一个安然无事、高可信赖的联结管理平台。在这里功底之上,IBM进一层把Watson用于机器学习,令人工智能支持机器学习算法更“聪明”地领略人的打算,那正是刚分娩的Watson数据平台。

为缓解上述痛点,微软云总计和人工智能开垦团队与微软亚洲商量院团体深度同盟,基于多年来每一种大型集团级顾客的品种经验以致最新学术探究成果,将搭建完整推荐系统的新星实际操作手艺开源并发布于Microsoft Recommenders。

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IBM大数据与深入分析职业部整个世界研究开发副首席实践官Dinesh Nirmal前段时间现身在京城办起的2015机械学习和行当使用国际高峰会议,他介绍了IBM作为满世界大数据分析、机器学习和人为智能的前敌科学和技术公司将什么面临三个繁缛的算法世界,那就为机械学习造七个足以自学习、自调解、自优化的机械管家——基于斯Parker的机械学习云服务。

编者按:推荐系统是在互连网上最广大的劳动之生龙活虎,但在店堂级劳动的开销和出生进度中却往往遭逢不少绊脚石。为了消除这么些主题材料,微软云总括和人造智能开采团队与微软欧洲探究院集体深度合营,基于多年来各式大型集团级顾客的类型经验以致最新学术商讨成果,开源公布搭建完整推荐系统的新式实操本事。该项目将大大缩短公司开销大面积复杂推荐系统的小时,帮助更多公司配备推荐系统。

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于是乎,二零一四年三月,北卡罗来纳教堂山分校商院传授迈克尔 卢卡、工学助教Sendhil Mullainathan以致康奈尔大学传授Jon克莱因berg联合在《巴黎综合理工科生意批评》公布了风华正茂篇题为《算法也须求管家》的篇章,倡议环球科学技术界和商产业界在机械学习算法和人为智能时期要在意算法的管住难点。因为,假诺有一天,算法能够决定“凯撒”或地球的造化,那么何人来治本算法呢?

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Dinesh认为,在机械学习的社会风气里,开源是四个大趋向。为此,IBM开源了和谐的重量级机器学习框架SystemML,并在巴塞罗那设立斯Parker技术中央,还在世上投入超越3500名IBM探究和开拓人士开展与斯Parker相关品种。二〇一六年一月,IBM把温馨的开源软件与基于Apache 斯Parker的H2O、路虎极光Studio、Jupyter Notebooks等开源调查切磋解析人机联作意况相结合推出了Data Science Experience云服务,以提高数据化学家的机械学习和数码解析速度。

该来源项目包涵了基于Jupyter notebook的搭建完整推荐系统的详尽教程以致基于Python的引进系统常用“工具箱”:基于Jupyter notebook的搭建完整推荐系统的亲力亲为教程

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Dinesh介绍说IBM正在把持有的机器学习、人工智能、数据解析、数据管理等结合起来到一个统生机勃勃的依据斯Parker的阳台上,那包含开源的算法以致IBM自有的算法等,再经过优化和布署企业级实施方案,最后以混合云方式为公司创建四个方可自由选用的数额与算法管理平台。

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第八十三套:深度学习机器学习神经网络学习底工29课摄像教程

邢晔,微软云和人造智能部高等数据物艺术学家

录制课程蕴涵:

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图为IBM大数目与解析职业部全世界研究开发副主任Dinesh Nirmal。

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二零一七年,我们将迎来三个运动互连网大进步的大学一年级时,数据与算法将特别轻巧地“统治”世界。从在线音乐、在线娱乐、在线广告到每一样生活服务、社交关系甚至内容花费等,机器学习算法在无意中替群众做了众多增选。因而在欢呼机器解放人类的同期,也要小心算法带给的“一般见识”,这就要求能够自学习、自矫正的机械。

以致方今,该项目在四个依附微软Azure平台的产物和劳务中拿走了足够利用,为合营社支付大面积复杂推荐系统节省了大批量光阴。在选择那套最新试行榜样之后,几周之内就可以完结原本需求数月时间的引荐系统开拓专门的工作。

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为了越发增进友好的多少分析付加物和本领生态圈,IBM从贰零壹肆的话为Apache Toree、EclairJS、Apache Quarks、Apache Mesos、Apache 塔赫yon(现更名字为Alluxio)等开源项目做了汪洋进献,也为Apache 斯Parker的子项目如斯ParkerSQL、斯Parker奥迪Q7、MLLib和Py斯Parker等做了尖锐进献。近来,斯Parker已经与IBM的Watson、商务、解析、系统和云等当先45种为主产物相结合。

邬涛,微软云和人工智能部经理数据准确经营

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下季度是莎士比亚逝世七百周年。在莎翁名剧《Julius·凯撒》中三个占星师有诸有此类一句未有上下文的断言:“请小心‘7月’中”, 凯撒听后不知情那句话是何意思,于是说让这一个占星师继续做梦吧。结果在十月十二十八日,凯撒被密谋暗杀。相仿的,不久前的预测算法能够告知您一个预知,但却回天无力提供合适的上下文,那令人为难做出尤其行动的裁断。

除推荐算法之外,在骨子里引入系统的搭建和使用中,数据管理模型验证等关键步骤往往费用大批量年华。那有的学科器重研究在不相同选择场景下差异数额和模型所必要的不等应对方案,举例,显式和隐式反馈数据的整治本事,基于区别架构(如斯Parker布满式景况、GPU操练情况等卡塔尔国的数额筹算本领,常用离线推荐系统评估目的的抉择和比较等等。

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在电动建立模型中,IBM的机械学习云服务能够基于数据模型自动推荐最优算法,并依据数量特征值来商酌模型的属性和表现,当模型练习好后可在实时景况、临蓐景况和离线批量条件中布局模型。当数码变动后,该云服务还是能实时监察模型的显现,然后自行重新兵练习练模型。整个经过中不须要把模型离线操练后再另行上线,非常大方便了实时临盆情状中的商业利用。

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第07品级-面试手艺进步篇

【编辑推荐】

依照微软云平台Azure的全链路推荐系统安顿

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另叁个关于预测算法的例证是在风行的《报仇者联盟3》中,现身了壹位造智能合成物“奥创”。奥创只可以按字面领会职务,于是把“拯救地球”明白成了“杀死全体的人类”。那就疑似一个优秀的前瞻算法,按字面驾驭任务而忽略掉了别的的大概性或义务的现实意义。

搭建和兑现推荐系统的代码经常须求复用,以满意开拓功能的须要。除以上提到的基于Jupyter Notebook的教程式指导方案之外,该项目中还带有了一文山会海常用的工具函数,包含使用推荐算法实现的生龙活虎对基本操作、数据切分、模型评估目标等等。这几个工具函数将大大节约技艺职员的支出时间,同一时候也在最大程度少校推举系统不相同范畴的现实性完成模块化。

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3.流行算法不可胜言,集团级应用实践者难以对各个算法进行相比较和选择。如何筛选最优算法以应对具体行使场景是个难题。

05_【拓宽课程】

谢幸,微软亚洲钻探院首席商讨员

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1.比相当多学术商讨成果或开源社区提供的模范并不适用于集团级应用。其重要原因是,适合生育落榜规范的引荐系统对此实用性、可扩大性、鲁棒性等地点具有严谨要求,大比超多学问算法目的在于深远钻研推荐职分中的有个别细分难题,而对此工业使用的扶持特别点儿。

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固然如此推荐系统对集团业务发展有着强盛的推动意义,但在开垦和名落孙山的进度中却再三遭遇来自不一致维度的阻碍,那使得推荐系统为合作社成立价值的经过变得尤其缓慢。从工程的角度讲,定制和搭建集团级推荐系统的困难首要来源于以下多少个方面:

第四十二套:深度学习框架与平台TensorFlow,神经网络学习录制课程

图2显得了怎么运用上述服务搭建三个总体的实时推荐系统,该系统依照顾客历史数据建模,并行使分布式数据库和依照容器服务的高并发性完成实时推荐。那在那之中,Azure大数据管理平台完毕了斯Parker情形下的分布数据预处理和模型训练,那有限支撑了正是在海量客户历史数据的情况下,基于斯Parker的引入算法依旧能够拿到保证的教练结果。其后,基于练习得到的模型发生的结果贮存于Azure全球布满式数据库上以用来实时推荐。同不时候,模型本人亦可配备在Azure的器皿服务上为中游的服务端使用。开荒者能够实惠地调治布满式数据库和容器服务的参数来满足实时推荐的工程指标。布署在云端的全部模型练习、模型处理、以致模型安顿的临盆线流程都得以利用Azure机器学习服务来协和。除外,Azure机器学习服务的片段模块能够援助模型开采职员进行高效调参以优化引入模型品质。那有个别的细节内容也足以在相应的实施方案中找到。

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正文进献者还满含:

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数码准备、模型选拔、模型评估的深浅探求

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除却出色的矩阵分解(Matrix Factorization卡塔 尔(英语:State of Qatar)以致根据Apache 斯Parker完毕的小不点儿二乘法矩阵分解算法(SparkALS卡塔尔国之外,那些算法深度探寻学科还包蕴了微软的斯马特 Adaptive Recommender算法,微软澳大Cordova研究院的eXtreme Deep Factorization Machine和Deep Knowledge-aware Network 算法(图1出示了DKN在情报推荐中的应用卡塔尔,以至此外基于深度学习的前沿算法。各个算法的深度探寻学科都充足介绍了该算法的主干理论和逻辑,并对算法参数的抉择、具体应用情形的勘探、以致对扩充性的支撑等工程使用的内部情状进行深入斟酌。

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图1 Deep Knowledge-aware Network 算法在情报推荐中的应用

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图2 基于微软Azure云平台的引荐系统基于Python的引入系统常用“工具箱”

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张乐,微软云和人造智能工作部数据物文学家,Microsoft Recommenders项目高管之大器晚成。张乐和所在团队扶持微软云平台Azure的战略性级顾客研究开发和安插端到端的人工智能应用方案。他曾为两个世界(如创建业、电商、金融等卡塔 尔(英语:State of Qatar)的大型商厦和初创公司花销情形相关的人为智能模型。他注意于新颖算法的研讨和生育用解决方案的出世。

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随着互联网本领的普遍,更多的正业受惠于互连网流量带给的经济效果与利益。在网络技艺对后生可畏意气风发行当的重塑进度中,人工智能算法发挥了根本的意义,推荐系统就是里面二个极具代表性的具象化应用。时至前几日,推荐系统在电商、媒体等多个行个中突显了伟大的流量推动作效果应。大家尤其频仍地在网页和手提式无线电话机上观察基于推荐系统暴发的音讯,那个推送升高了客户在海量消息中筛选有效内容的频率,相同的时间也加强了小卖部在相关事业上的客户细分。据麦肯锡报导,客户在亚马逊上购入的35%的货色以至在网飞上看见的四分三的录制,都出自于两家商厦分别算法的推荐。

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练建勋,微软亚洲钻探院副商量员

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对于超级多推荐系统的支付和钻研人口来讲,完整搭建坐褥条件耗费时间耗力,为此,Azure云平台提供了造福高效的工具和劳动来搭建完整种类。这大器晚成部分科目安详严整了什么样接受基于Azure的大数量处理平台(如Azure Databricks卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎、Azure机器学习服务(Azure Machine Learning Services卡塔尔和Azure满世界布满式数据库(Azure Cosmos DB卡塔尔等工具开垦集团级规模的可扩大推荐系统。

第三十一套:机器学习及其matlab达成竞争神经网络与SOM神经网络进级与抓好录制教程

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引入算法的深度探究

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(扫描下方二维码或点击阅读原来的小说,就能够访谈卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

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06_【人工智能】

首先套:大数量10钟头入门Hadoop HDFS YAENCOREN 斯Parker录像教程

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第五十九套:机器读心术之文本开采与自然语言管理高端录像教程

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2、38套能源蕴藏:全套整机高清摄像、完整源码、配套文书档案;

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第三十七套:深度学习14套体系课程必备原理 项目实战 算法详明 主流框架专项论题

1、38套精品是店主前段时间料理出的摩登课程,都以那时最火的技术,最火的学科,也是全网课程的精品;

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04_【Level IV数据分析行家】

第八十九套:深度学习框架Caffe学习与使用摄像教程

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摄像太多,中间省略........

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第四十四套:Python数据解析、数据采撷、数据可视化、图像数据管理深入分析录像教程

第四十七套:Python智能AI0底蕴到精晓底工班+就业班录制教程习-智能客户系统项目实战

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第05等级-数据深入分析与发现篇

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第十九套:(项目实战卡塔 尔(英语:State of Qatar)大数据实时代时尚总结摄像教程

第二十三套:深度学习爱神经网络卷积神经网络与循环神经互联网与体系学习第五期录像教程

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第八十一套:机器学习平台mahout,推荐系统一核算法与架构分析摄像教程

第五十套:机器学习Spark Mllib算法源码及实战详细明白进级与增进录制教程

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第八套:大数额云总括openstack云平台底工到明白实施录制教程

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38套精品课程介绍:

Python人工智能就业班

01_【Level Ⅰ业务数据剖析师】

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第十八套:(项目实战卡塔 尔(英语:State of Qatar)大数量卡夫卡原理解析及(实战卡塔尔练习录像教程

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第十五套:(项目实战卡塔尔国基于Hadoop技能完毕的离线电商解析平台(Flume、Hadoop、Hbase、SpringMVC、highcharts)录像教程

38套大数目,云总计,架构,数据解析师,Hadoop,斯Parker,Storm,卡夫卡,人工智能,机器学习,深度学习,项目实战摄像教程

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第02等级-高级数学篇

38套大数据和智能AI精品高等课满含:大数量,云总结,架构,数据发现实战,实时推荐系统实战,电视机械收割看电视率项目实战,实时代前卫总结项目实战,离线电商解析项目实战,Spark大型项目实战客户深入分析,智能客户系统项目实战,Linux根底,Hadoop,斯Parker,Storm,Docker,Mapreduce,卡夫卡,Flume,OpenStack,Hive,HDFS,YA奥迪Q7N,大额分析,首席分析师,金融数据深入深入分析,项目实战。人工智能,全栈Python,神经网络算法,机器学习,深度学习,人工智能算法,高端数学,自然语言管理,Python数据深入解析实战,数据搜罗,图像数据管理,Python遍及式爬虫,Mahout,Tensorflow,SparkMllib算法实战,框架Caffe,文本开掘,深度学习必备原理,算法详明,主流框架,卷积神经互联网,循环神经网络,种类学习,项目实战等高级摄像课程......

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第三十八套:Python数据深入解析案例(实战卡塔尔录像教程

第十一套:(项目实战卡塔尔国大数目-实时推荐系统最主流推荐系统itemCF和userCF录像教程

第九套:大数目金融数据剖判GBDT模型、神经互连网模型、违反协议预测模型录制教程

第七十九套:Python分布式爬虫、音讯寻找、寻觅引擎原理及使用录制教程

第十五套:(项目实战卡塔 尔(英语:State of Qatar)基于案例学数据发现(实战卡塔 尔(英语:State of Qatar)录像教程

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第五套:大斯Parker2.0从入门到通晓:Scala编制程序、大数额开拓、上百个实战案例、内核源码深度解析

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第十套:大数据(实战型卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎数据深入解析行家、首席剖判师高端录像教程

总目录:38套大数据,云总计,架构,数据解析师,Hadoop,斯Parker,Storm,卡夫卡,人工智能,机器学习,深度学习,项目实战

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第十五套:大(项目实战卡塔 尔(英语:State of Qatar)基于大数目手艺之电视机械收割看电视机率集团类型实战(hadoop 斯Parker卡塔尔国张长志

4、小编的详细的情况页都以最直白和最简练的描述及截图,不是靠PS详细的情况页看起来很好,买回去一推垃圾;

第十大器晚成套:(项目实战卡塔尔国Hadoop应用开辟案例(实战卡塔尔摄像教程

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第八十四套:机器学习提升版第七期

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03_【Level Ⅲ大额解析师】

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Python人工智能底子班

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3、知识也是亟需投资的,有投入才会有出现(保障投入产出比是几百上千倍卡塔 尔(英语:State of Qatar),假若有心的爱侣会开采,身边投资文化的大都以手艺CEO也许项目老总,薪酬经常相对于不投资的也要超越超多;

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第03等级-算法基本功进步篇

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第四十一套:机器读心术之神经网络与深度学习高等录制教程

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第01等级-根底必备篇

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第四套:深远大数据架构师之路,问鼎40万年收入摄像教程

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第二套:大数据系统学习零根底入门到精通加项目实战2017最新全套

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第七十九套:前年流行老男孩全栈python第2期录像教程全套整机版

其三套:大数据云总计体系头号架构培养演练摄像教程

02_【Level Ⅱ建模    分析师】

第七十大器晚成套:(项目实战卡塔尔国走在大数指标边缘 基于斯Parker的机器学习-智能顾客系统项目实战

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第七十五套:Python神经互联网算法与深度学习摄像教程人工智能算法机器学习实战录制教程

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第06等级-自然语言管理篇

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斯Parker2.第11中学间原理深入分析与源码阅读、程序设计与厂商级应用案例录像教程

第04等级-机器学习深度学习篇

第七套:大额Storm开拓实时数据解析平台湾TV中心频教程

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