目录
大数据机器学习
Hadoop MapReduce入门
pyspark—WordCount代码
基于PySpark的航天日志分析
创建 spark_session 读取数据-加入缓存-并使用SQL语句分析
大数据Hive集成python分析框架—搜狗实验室（用户查询日志）—电影评分分析
ALS推荐算法—训练并保存—加载并测试
pyspark_ml_pipeline_DecisionTreeClassifier_RF
pyspark_mllib_regression
pyspark_mllib_classifier—(DecisionTree)
pyspark_mllib_classifier—(LR)
pyspark_mllib_classifier—(SVM)
神经网络
深度学习的应用场景
神经网络基础–反向传播与梯度下降–word2vec 词向量神经网络
深度学习——卷积神经网络初步
神经网络—卷积与池化—反向传播
FCN全卷积网络—upsampling(上采样)——OpenCV图像金字塔
卷积神经网络 卷积神经网络—Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子（卷积核）
卷积神经网络—GoogLeNet_1×1的卷积核
卷积神经网络—AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet论文解读
卷积神经网络—SPPNet(空间金字塔池化)
R-CNN—fast-R-CNN–faster-R-CNN 对比及相关原理解释
循环神经网络 循环神经网络—LSTM网络
循环神经网络—LSTM—GRU 避免与解决梯度弥散与爆炸-Batch Normalization
独立循环神经网络—indRNN
生成对抗网络
PixelRNN—VAE—GAN/cGAN
TensorFlow 与 karas TensorFlow 入门基础
TensorFlow 进阶-(基本参数介绍)
TensorFlow 高级之一（实现单层神经网络）
TensorFlow 高级之二 （卷积神经网络手写字体识别）
TensorFlow 高级（CNN实现详解一）
TensorFlow 高级（CNN实现详解二）
Tensorflow 迁移学习
卷积神经网络（CNN）——专题（卷积和池化）
实战：人脸识别
项目与实战
AlexNet_TensorFlow_code
momentum_code
resNet_model—定义残差网络模型
VGG—style-transport（风格迁移）
(转)残差神经网络—代码详解
项目实战 基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术（行业及技术分析）
基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术一—数据预处理（归一化，数据增强，数据标记）
基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术二—训练数据处理
基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术三—肺有效区域提取
基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术四—数据增强—定义神经网络并训练
基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术五—训练三维卷积神经网络(3dcnn)模型
基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术六—模型预测
`
TensorFlow–新闻阅读与个性化搜索系统—训练词向量
