【@伏草惟存@】7年系列博文精选
【伏草惟存,七年博客精选系列文章】
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一、【Python开发系列文章】
1 Python五篇慢慢弹:快速上手学python
2 Python五篇慢慢弹:数据结构看python
3 Python五篇慢慢弹:函数修行知python
4 Python五篇慢慢弹:模块异常谈python
5 Python五篇慢慢弹:‘类’过依然继续前行,直至ending再出发
6 Python之工具:Anaconda+Sublime开发工具配置 【推荐】
7 Python之爬虫:selenium+BeautifulSoup实现强大的爬虫功能
8 Python之Django:秒懂,最为简明实用的Django上手教程1 【推荐】
9 Python之Django:秒懂,最为简明实用的Django上手教程2 【推荐】
二、【机器学习系列文章】
1 机器学习:Anaconda+Sublime机器学习开发环境配置 【推荐】
2 机器学习:机器学习及其基础概念简介
3 机器学习:Matplotlib数据可视化实例分析 【推荐】
4 机器学习:机器学习之汉英术语纵览
5 机器学习:基于Python的自定义文件格式转换系统 【推荐】
6 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 【推荐】
7 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 【推荐】
8 机器学习:一步步教你轻松学朴素贝叶斯模型算法理论篇1【推荐】
9 机器学习:一步步教你轻松学朴素贝叶斯模型实现篇2 【推荐】
10 机器学习:一步步教你轻松学朴素贝叶斯模型算法Sklearn深度篇3【推荐】
11 机器学习:一步步教你轻松学逻辑回归模型算法【推荐】
12 机器学习:一步步教你轻松学K-means聚类算法【推荐】
13 机器学习:一步步教你轻松学关联规则Apriori算法【推荐】
14 机器学习: 一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1【推荐】
15 机器学习: 一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2【推荐】
16 机器学习: 一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法【推荐】
17 机器学习: 一步步教你轻松学支持向量机SVM降维算法【推荐】
三、【深度学习系列文章】
1 深度学习:TensorFlow的基本结构、常量、变量和输入值
2 深度学习:TensorFlow搭建自己的神经网络
3 深度学习:TensorFlow训练模型及可视化技术
4 深度学习:tensorboard运行流程化
5 深度学习:TensorFlow做手写数字识别的分类
6 深度学习:手写数字识别分类的过拟合问题
7 深度学习:CNN算法
8 深度学习:saver保存读取
9 深度学习:RNN算法
10 深度学习:非监督学习自编码问题
11 深度学习:name_scope/variable_scope
12 深度学习:可视化梯度下降技术
13 深度学习:迁移学习
四、【自然语言处理系列文章】
1 NPL之算法:快速了解什么是自然语言处理
2 NPL之算法:十分钟快览自然语言处理总结【推荐】
3 NLP之算法:一起走进条件随机场(1-5)【推荐】
4 NLP之算法:揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章(1-5)【推荐】
5 NLP之算法:蓦然回首之学习模型的评估系列文章(1-4) 【推荐】
6 NLP之算法:PayPal高级工程总监的100篇论文(附下载) 【推荐】
7 NLP之语料库:谈谈语料库知多少
8 NLP之本体:领域本体的构建方法概述
9 NLP之工具:驾驭文本,OpenNLP和分词那些事
10 NLP之工具:Python自然语言处理工具小结
11 NLP之工具:结巴分词官方文档和源码分析系列文章
12 NLP之工具:简明GitHub操作教程指南
13 NLP之文本挖掘:Python NLTK处理系列文章(1-5)【推荐】
14 NLP之项目总结:Python NLTK 走进大秦帝国 【推荐】
15 NLP之项目总结:基于文本相似度对申报项目进行查重设计
16 NLP手记系列:结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记
17 通过KNN分类算法模型为案例进行机器学习研究 【推荐】
18 探讨自然语言处理技术学习与思考
五、【数据挖掘系列文章】
1 数据挖掘之项目总结:在现实生活中运用NLP挖掘英语等级考试词汇 【推荐】
2 数据挖掘之项目总结:贝叶斯模型构建分类器的设计与实现 【推荐】
3 数据挖掘之项目总结:3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现【推荐】
4 数据挖掘之搜索引擎:自己动手搭建Solr搜索工具
5 数据挖掘之数据处理:Tika文本预处理(抽取各种格式文件内容)【推荐】
6 数据挖掘之面试:数据挖掘150道笔试题(转)
7 数据挖掘之工具:HanLP资料链接汇总(整理)
六、【数学系列文章】
1 数学:编程数学之向量 【推荐】
2 数学:编程数学之事件与概率 【推荐】
3 数学:编程数学之信息论 【推荐】
4 数学:编程数学之矩阵 【推荐】
5 数学:编程数学之相关与回归
6 数学:编程数学之概率分布 【推荐】
7 数学:编程数学之数据度量标准
8 数学:编程数学之图形可视化分析
9 数学:编程数学之距离计算 【推荐】
七、【统计学系列文章】
1 程序员眼中的统计学:信息图形化:第一印象
2 程序员眼中的统计学:集中趋势度量:分散性、变异性、强大的距
3 程序员眼中的统计学:概率计算:把握机会
4 程序员眼中的统计学:离散概率分布的运用:善用期望 【推荐】
5 程序员眼中的统计学:排列组合:排序、排位、排
6 程序员眼中的统计学:几何分布、二项分布及泊松分布:坚持离散 【推荐】
7 程序员眼中的统计学:正态分布的运用:正态之美 【推荐】
8 程序员眼中的统计学:统计抽样的运用:抽取样本
9 程序员眼中的统计学:总体和样本的估计:进行预测
10 程序员眼中的统计学:假设检验的运用:研究证据
11 程序员眼中的统计学:卡方分布的应用 【推荐】
12 程序员眼中的统计学:相关与回归:我的线条如何?
八、【集群系列文章】
1 Oracle集群:ORACLE DATABASE 11G RAC 图文详细教程系列(1-9) 【推荐】
2 HADOOP集群:简明实用的HADOOP集群图文配置教程(1-2) 【推荐】
3 MySQL集群:真机环境下MySQL数据库集群搭建 【推荐】
4 FastDFS集群:一文搞定FastDFS分布式文件系统配置与部署 【推荐】
九、【算法系列文章】
1 算法之深入浅出排序算法的多语言实现
2 算法之多语言实现费波那契数列
3 算法之C语言实现数组的动态分配
4 算法之数据结构面试题目
5 算法之基础知识纵览新汇
十、【数据库系列文章】
1 数据库之Oracle:手边常用70则Oracle SQL脚本汇总 【推荐】
2 数据库之SQLServer:私房干货.Net数据层方法的封装
3 数据库之Oracle:oracle表,视图,索引,序列,同义词等操作集合
4 数据库之SQLServer: SQLServer基本语句操作
十一、【学习笔记系列文章】
1 网络编程学习笔记
2 前端知识学习笔记
3 MySQL数据库学习笔记
4 WEB服务器学习笔记
5 Django WEB 入门学习笔记
6 Django WEB基础学习笔记
7 JQuery学习笔记
8 Linux学习笔记
9 MongoDB学习笔记
10 Python重要知识笔记
11 面试基础学习笔记
12 Bootstrap学习笔记
13 Elasticsearch学习笔记
14 Docker学习笔记
15 Django WEB提升学习笔记
十二、【C#高级编程系列文章】
1 C#高级编程之实现队列读写操作 【推荐】
2 C#高级编程之变化多端的列表 【推荐】
3 C#高级编程之框架的接口
4 C#高级编程之值类型与引用类型
5 C#高级编程之程序集的加载与反射 【推荐】
6 C#高级编程之VS自动内存管理
7 C#高级编程之异常
8 C#高级编程之CLR模型将源代码编译成托管模块
9 C#高级编程之CLR寄宿和应用程序域
10 C#高级编程之泛型的应用
十三、【ASP.NET系列文章】
1 ASP.NET:网络书店为例详解xml的使用
2 ASP.NET:利用存储过程和三层架构完成新闻发布 【推荐】
3 ASP.NET:一文搞懂GridView控件的常见用法 【推荐】
4 ASP.NET:不能错过的asp、c#命名规则
5 ASP.NET:注册表的读写
十四、【PHP系列文章】
1 PHP:Sublime下PHP网站开发指南 【推荐】
十五、【Java系列文章】
1 JAVA之案例:基于MVC架构Java技术荟萃案例演练 【推荐】
2 JAVA之案例:MVC案例之新闻列表
3 JAVA之算法:环境变量如何配置?
4 JAVA之算法:java之文件基本操作
十六、【窗体开发系列文章】
1 窗体开发:基于WPF+OneNote+Oracle的中文图片识别系统阶段总结(1-4) 【推荐】
2 窗体开发:基于WinForm+Access局域网共享数据库的项目总结(1-3) 【推荐】
3 窗体开发:ORM框架实用案例体验
4 窗体开发:文件操作完成记事本功能
5 窗体开发:实现类似qq图标最小化功能
十七、【软件工程系列文章】
1 软件工程:软件测试之代码走查
2 软件工程:软件测试之黑盒测试
3 软件工程:web规格开发全过程
4 软件工程:教学实训系统UML图 【推荐】
十八、【其他】
1 论文写作:暨王博士关于学术论文写作指导总结 【推荐】
2 本/硕毕业生:开题报告及论文指导思路和撰写事项的整理 【推荐】
3 考研复试:某学院软件工程复试回忆总结
4 SVN:TortoiseSVN使用教程
5 工具:简明GitHub操作教程指南 【推荐】
6 工具:动软代码生成器连接数据库
7 工具:VS项目中导出导入模板
作者:白宁超,工学硕士,现工作于四川省计算机研究院,研究方向是自然语言处理和机器学习。曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。著有《自然语言处理理论与实战》一书。 自然语言处理与机器学习技术交流群号:436303759 。
出处:http://www.cnblogs.com/baiboy/
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