一站式学习Redis 从入门到高可用分布式实践

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## 一站式学习Redis 从入门到高可用分布式实践 超清原画 完整无密 网盘下载 点击下载：[一站式学习Redis 从入门到高可用分布式实践](http://www.51xuebc.com/thread-198-1-1.html) 一门内容非常丰富的Redis课程，基于原Redis课程进行升级。由阿里云Redis开发规范原作者为你深入讲解每个技术点。课程包含Redis基础，使用经验介绍、Java，Python客户端示范、Redis使用规范，由浅入深讲解并伴有企业中Redis开发的相关项目以及大规模Redis的实战经验，是开发和运维人员系统学习Redis的必备内容 适合人群 无论你是哪种语言的开发者，想深入掌握Redis。或者你是运维工程师 缺乏Redis实战应用经验，那这门课程你务必要学习 技术储备要求 掌握Linux基础、数据结构和简单的编程语言 章节目录： 第1章 课程引见 深度学习的导学课程，主要引见了深度学习的应用范畴、人才需求情况和主要算法。对课程章节、课程布置、适用人群、前提条件以及学习完成后抵达的程度中止了引见，让同窗们对本课程有基本的认识。 1-1 课程导学试看 第2章 神经网络入门 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引入性讲解，经过若干项目举例讲解了深度学习的最新停顿。经过讲解和实战神经网络中的基本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型，对本课程的基本学问中止全面的讲解，包括神经元、激活函数、目的函数、梯度降落、学习率、Tensorflow基础以及模型的Tensorflow代码完成。... 2-1 机器学习、深度学习简介 2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 2-3 神经元多输出 2-4 梯度降落 2-5 数据处置与模型图构建(1) 2-6 数据处置与模型图构建(2) 2-7 神经元完成（二分类逻辑斯蒂回归模型完成） 2-8 神经网络完成（多分类逻辑斯蒂回归模型完成） 第3章 卷积神经网络 本节课程共两部分，第一部分对神经网络中止了完好的引见，包括神经网络结构、正向传播、反向传播、梯度降落等。第二部分对卷积神经网络的基本结构，包括卷积、池化和全衔接等中止讲解。特别侧重卷积操作的细节，包括卷积核结构、卷积计算、卷积核参数数目计算等，并引见了一个基本的卷积神经网络结构。... 3-1 神经网络进阶 3-2 卷积神经网络（1）试看 3-3 卷积神经网络（2） 3-4 卷积神经网络实战 第4章 卷积神经网络进阶 本节课程对高级的卷积神经网络结构中止理解说，包括AlexNet、VGGNet、ResNet、InceptionNet、MobileNet等以及它们的演化过程。关于每个结构，本课程对其处置的问题、子结构的基本思想以及模型中运用的重要技巧逐一中止理解说。学完本课程后，同窗们可以抵达灵活搭建不同类型的卷积神经网络的才干。... 4-1 卷积神经网络进阶（alexnet） 4-2 卷积神经网络进阶（Vggnet-Resnet） 4-3 卷积神经网络进阶（inception-mobile-net） 4-4 VGG-ResNet实战（1） 4-5 VGG-ResNet实战（2） 4-6 Inception-mobile_net（1） 4-7 Inception-mobile_net（2） 第5章 卷积神经网络调参 本节课对卷积网络中常用调参技巧（“炼丹术”）中止了系统总结和归结。对部分重要调参技巧的背后原理中止理解说。调参技巧包括梯度降落、学习率、激活函数、网络参数初始化、批归一化、数据增强、可视化锻炼过程分析、fine-tune等，很多调参技巧也适用其他网络。完本钱课程后，学员们可以自称“炼丹师”了。... 5-1 adagrad_adam 5-2 激活函数到调参技巧（1） 5-3 激活函数到调参技巧（2） 5-4 Tensorboard实战（1） 5-5 Tensorboard实战（2） 5-6 fine-tune-实战 5-7 activation-initializer-optimizer-实战 5-8 图像增强api运用 5-9 图像增强实战 5-10 批归一化实战（1） 5-11 批归一化实战（2） 第6章 图像作风转换 本节课程是卷积神经网络的应用课程，运用一个预锻炼好的VGG模型完成图像的作风转换算法。本节课程的学问点包括运用卷积神经网络提取特征、内容特征与作风特征的定义以及图片重建方法。除了基础的图像作风转换算法外，本课程还进一步引见了另外两种改进版的作风转换算法。... 6-1 卷积神经网络的应用 6-2 卷积神经网络的才干 6-3 图像作风转换V1算法 6-4 VGG16预锻炼模型格式 6-5 VGG16预锻炼模型读取函数封装 6-6 VGG16模型搭建与载入类的封装 6-7 图像作风转换算法定义输入与调用VGG-Net 6-8 图像作风转换计算图构建与损失函数计算 6-9 图像作风转换锻炼流程代码完成 6-10 图像作风转换效果展示 6-11 图像作风转换V2算法 6-12 图像作风转换V3算法 第7章 循环神经网络 本课程循环神经网络中止理解说。包括循环神经网络处置序列式问题和网络的基本结构、多层、双向、残差结构以及递归截断梯度降落等。重点对常用变种——长短期记忆网络中止了详解。讲解并对比了循环神经网络与卷积神经网络在文本分类的多种应用模型，包括TextRNN、TextCNN与HAN（层次留意力网络，引入attention机制）等。... 7-1 序列式问题 7-2 循环神经网络试看 7-3 长短期记忆网络 7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN) 7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN) 7-6 RNN与CNN融合处置文本分类 7-7 数据预处置之分词 7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成 7-9 实战代码模块解析 7-10 超参数定义 7-11 词表封装与类别封装 7-12 数据集封装 7-13 计算图输入定义 7-14 计算图完成 7-15 指标计算与梯度算子完成 7-16 锻炼流程完成 7-17 LSTM单元内部结构完成 7-18 TextCNN完成 7-19 循环神经网络总结 第8章 图像生成文本 本课程是卷积神经网络与循环神经网络的分离应用课程。本课程对多个模型变种中止理解说，包括Multi-Modal RNN、Show and Tell、Show Attend and Tell等。在课程最后对其反问题文本生成图像中止了描画，引出对立神经网络。学完五六七课程后，同窗们对卷积神经网络和循环神经网络的应用应该有了很深化的了解了。... 8-1 图像生成文本问题引入⼊ 8-2 图像生成文本评测指标 8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本 8-4 Multi-Modal RNN模型 8-5 Show and Tell模型 8-6 Show attend and Tell 模型 8-7 Bottom-up Top-down Attention模型 8-8 图像生成文本模型对比与总结 8-9 数据引见，词表生成 8-10 图像特征抽取(1)-文本描画文件解析 8-11 图像特征抽取(2)-InceptionV3预锻炼模型抽取图像特征 8-12 输入输出文件与默许参数定义 8-13 词表载入 8-14 文本描画转换为ID表示 8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征读取 8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成 8-17 计算图构建-辅助函数完成 8-18 计算图构建-图片与词语embedding 8-19 计算图构建-rnn结构完成、损失函数与锻炼算子完成 8-20 锻炼流程代码 8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结 第9章 对立神经网络 本课程对深度学习的最新停顿——对立神经网络中止理解说。主要包括对立神经网络的思想和两种细致的GAN网络，深度卷积对立生成网络（DCGAN）和图像翻译（Pix2Pix）模型。触及的学问点包括生成器G、判别器D、反卷积、U-Net等。... 9-1 对立生成网络原理 9-2 深度卷积对立生成网络DCGAN(1) 9-3 反卷积 9-4 深度卷积对立生成网络DCGAN(2) 9-5 图像翻译Pix2Pix 9-6 无配对图像翻译CycleGAN(1) 9-7 无配对图像翻译CycleGAN(2) 9-8 多范畴图像翻译StarGAN 9-9 文本生成图像Text2Img 9-10 对立生成网络总结 9-11 DCGAN实战引⼊ 9-12 数据生成器完成 9-13 DCGAN生成器器完成 9-14 DCGAN判别器完成 9-15 DCGAN计算图构建完成与损失函数完成 9-16 DCGAN锻炼算子完成 9-17 锻炼流程完成与效果展示 第10章 自动机器学习网络-AutoML 本课程对深度学习的最新停顿——自动机器学习网络中止理解说。自动机器学习运用循环神经网络，对需求调整的网络结构参数中止自动搜索，从而得到比人类“炼丹师”更好的效果。本课程主要对三种最新的自动机器学习算法中止理解说，三种算法依次递进，自动搜索得到目前在图像分类范畴最优的卷积神经网络结构。... 10-1 AutoML引入 10-2 自动网络结构搜索算法一 10-3 自动网络结构搜索算法一的分布式锻炼 10-4 自动网络结构搜索算法二 10-5 自动网络结构搜索算法三 第11章 课程总结 对课程整体中止回想 11-1 课程总结 本课程已完毕

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