hjz20050621

摘要： 第24天：大模型基础 学习目标：了解Transformer架构和大模型使用方法。 具体内容： Transformer架构：自注意力机制、编码器-解码器结构。 Hugging Face Transformers库：加载预训练模型（如BERT），进行微调。 练习：使用Hugging Face的BERT模 阅读全文

摘要： 第23天：自然语言处理 学习目标：掌握NLP基础，学习RNN和LSTM。 具体内容： 词嵌入（Word Embedding）：Word2Vec、GloVe。 循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。 练习：使用LSTM进行文本分类（如IMDb电影评论情感分析）。 任务： 完成文本分类任务 阅读全文

摘要： 第22天：卷积神经网络 学习目标：掌握CNN原理和应用。 具体内容： CNN基本原理：卷积层、池化层、全连接层。 使用PyTorch/TensorFlow构建CNN模型（如LeNet、AlexNet）。 练习：使用CIFAR-10数据集训练一个CNN模型进行图像分类。 任务： 完成CNN模型构建和训 阅读全文

摘要： 第21天：深度学习基础 学习目标：掌握神经网络基础，学习使用PyTorch或TensorFlow。 具体内容： 神经网络基本概念：神经元、激活函数、损失函数、反向传播。 PyTorch/TensorFlow安装，张量（Tensor）操作。 构建一个简单的神经网络（如全连接网络）并训练（使用MNIST 阅读全文

摘要： 第20天：团队项目集成 学习目标：集成团队项目，进行测试和部署。 具体内容： 集成各个模块（数据采集、实时处理、模型预测、可视化）。 系统测试：单元测试、集成测试。 部署准备：编写部署文档，准备依赖环境。 任务： 完成系统集成，运行系统并记录测试结果。 阅读全文

摘要： 第19天：团队项目协作 学习目标：学习团队协作开发，使用Git进行版本控制。 具体内容： 团队分工：确定每个成员的任务（如数据收集、模型开发、前端展示等）。 Git使用：创建仓库，分支管理，合并代码。 团队项目选题：例如，一个完整的实时舆情分析系统。 任务： 组建团队，确定项目分工，创建Git仓库并 阅读全文

摘要： 第18天：个人项目优化 学习目标：训练模型并优化性能。 具体内容： 模型训练：使用ALS算法训练推荐模型。 模型评估：计算RMSE、准确率等指标。 调参：调整ALS的参数（rank, maxIter, regParam）优化模型。 任务： 完成模型训练和评估，记录不同参数下的模型性能。 阅读全文

摘要： 第17天：个人项目开发 学习目标：开始个人项目的开发，完成数据清洗和特征工程。 具体内容： 数据预处理：使用Spark SQL和DataFrame API清洗数据。 特征工程：将用户和商品特征转换为模型可用的特征向量。 构建训练集和测试集。 任务： 完成数据预处理和特征工程，保存处理后的数据。 阅读全文

摘要： 第16天：个人项目设计 学习目标：设计个人项目，确定技术栈和数据。 具体内容： 项目选题（如：基于Spark的电商推荐系统）。 技术选型：Spark MLlib（ALS）、Spark SQL、Pandas等。 数据准备：收集或下载数据集（如MovieLens、Amazon Product Data） 阅读全文

摘要： 第15天：Spark项目实战2 学习目标：使用Spark Streaming进行实时数据处理。 具体内容： 项目：网站点击流实时分析。 模拟生成点击流数据（使用Socket或Kafka）。 使用Spark Structured Streaming实时统计点击量、独立访客数（UV）。 将实时统计结果输 阅读全文