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原创 入坑/轉型人工智能你必須要弄懂的20個問題

一、前言昨晚做了一期關於《如何系統學習人工智能》的線上公開課,一個半小時,嗓子都冒煙了,看來這個行當還真不是一般人能做的來的。關於如何系統學習人工智能,線上回答了大家關於人工智能相關的很多問題,在此分享給大家,內容較多,問題答案可以參考線上

原创 知識圖譜完整項目實戰(附源碼)(2)

一、前言本文是《知識圖譜完整項目實戰(附源碼)》系列博文的第2篇:汽車知識圖譜完整項目案例演示,主要介紹汽車領域知識圖譜前端界面的功能演示。知識圖譜的學習是一個基礎到實戰,從入門到精通的一個逐漸深入的、漸進式的過程。在這個過程中,一個完整的

原创 知識圖譜完整項目實戰(附源碼)(3)

一、前言本文是《知識圖譜完整項目實戰(附源碼)》系列博文的第3篇:汽車知識圖譜系統架構設計,主要介紹汽車領域知識圖譜系統的總體架構設計和關鍵技術。知識圖譜的學習是一個基礎到實戰,從入門到精通的一個逐漸深入的、漸進式的過程。在這個過程中,一個

原创 知識圖譜完整項目實戰(附源碼)(1)

一、前言本文是《知識圖譜完整項目實戰(附源碼)》系列博文的第一篇,主要介紹課程設置的初衷和綱要。知識圖譜的學習是一個基礎到實戰,從入門到精通的一個逐漸深入的、漸進式的過程。在這個過程中,一個完整的項目,起到的作用往往是對過往所學全部知識的串

原创 Python NLP完整項目實戰教程(1)

一、前言打算寫一個系列的關於自然語言處理技術的文章《Python NLP完整項目實戰》,本文算是系列文章的起始篇,爲了能夠有效集合實際應用場景,避免爲了學習而學習,考慮結合一個具體的項目案例展開:汽車投訴問題的自動化分類系統。敬請期待!二、

原创 Protege本體建模之開發環境安裝部署

一、前言 本文是系列博文《知識圖譜實戰開發案例剖析》第7部分:Protégé本體建模,第1節:Protégé環境安裝部署。該系列內容已經錄製成視頻課程,發佈在:網易雲課堂。 二、正文 2.1 學習指引 2.2 官方網站 2.3 軟件下

原创 智能對話機器人開發實戰案例剖析(2)

一、前言 本文是《智能對話機器人開發實戰案例剖析》系列的第2篇:智能對話機器人分類標準,旨在對智能對話系統的進行一個系統性的介紹。相關內容已同步錄製成視頻課程,發佈在51CTO學院。 二、正文 2.1 分類標準 2.2 閒聊型智能問答機器

原创 Python網絡爬蟲實戰案例之:7000本電子書下載(2)

一、前言 本文是《Python開發實戰案例之網絡爬蟲》的第二部分:7000本電子書下載網絡爬蟲開發環境安裝部署。配套視頻課程詳見51CTO學院。 二、章節目錄 (1)Python開發環境依賴(2)Python依賴程序安裝(3)Request

原创 Python網絡爬蟲實戰案例之:7000本電子書下載(3)

一、前言 本文是《Python開發實戰案例之網絡爬蟲》的第三部分:7000本電子書下載網絡爬蟲開發實戰詳解。配套視頻課程詳見51CTO學院請添加鏈接描述。 二、章節目錄 3.1 業務流程3.2 頁面結構分析:目錄頁3.3 頁面結構分析:詳情

原创 Python網絡爬蟲實戰案例之:7000本電子書下載(1)

一、前言 本文是《Python開發實戰案例之網絡爬蟲》的第一部分:7000本電子書下載網絡爬蟲完整案例演示。配套視頻課程詳見[51CTO學院] 章節目錄: (1)頁面分析1:列表頁-圖書清單(2)頁面分析2:詳情頁-下載地址(3)程序演示1

原创 Python網絡爬蟲實戰案例之:7000本電子書下載(4)

一、前言 本文是《Python開發實戰案例之網絡爬蟲》的第四部分:7000本電子書下載網絡爬蟲-源碼框架剖析。配套視頻課程詳見:51CTO學院。 二、章節目錄 3.1 requests-html文件結構3.2 requests-html源碼

原创 大數據企業戰略規劃高級培訓課程

一、課程對象  本課程是大數據高級培訓課程,主要面向企業中層及以上管理人員,IT戰略規劃部門。理論聯繫實際,就大數據的應用方向,演進路線和企業大數據戰略規劃進行探討,結合完整的大數據項目實施案例,進行講解。旨在幫助企業IT戰略決策部門解決大

原创 數據倉庫專題(5)-如何構建主題域模型原則之站在巨人的肩上(一)IBM-FSDM主題域模型劃分

一、前言      如何構建主題域模型原則是構建企業級數據倉庫重要的議題,最好的路徑就是參照成熟的體系。IBM金融數據模型數據存儲模型FSDM,是金融行業應用極爲廣 泛的數據模型,可以作爲我們構建企業級數據倉庫主題域模型劃分的重要依據。本

原创 Hadoop專業解決方案之構建Hadoop企業級應用

一、大數據的挑戰 大數據面對挑戰是你必須重新思考構建數據分析應用的方式。傳統方式的應用構建是基於數據存儲在不支持大數據處理的基礎之上。這主要是因爲一下原因:  1.傳統應用的基礎設施是基於傳統數據庫訪問模式設計的,它不支持Hadoop;