代码

PHP全套精讲视频教程

PHP全套精讲视频教程,全套共149课时,包含所有课件讲义及代码,从入门到精通,掌握PHP建站核心技术,课程内容包含PHP基础、高级、进阶、项目实战及在线支付平台开发。

精通Java并发与Netty深入剖析视频教程

精通Java并发与Netty深入剖析课程视频教程下载。本课程涵盖了Netty的方方面面,起于Netty但不止于Netty,深度解析netty各大组件细节,剖析代码背后的原理,彻底掌握Netty。简介:Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。 课程大纲 第01讲:学习的要义 第0

Java高级核心技术全方位深入解析(包含项目实战+就业指导)视频教程

Java高级核心技术全方位深入解析(项目实战+就业指导)课程视频教程下载。本套Java高级进阶课程涵盖的知识点有多线程、Socket网络编程、NIO编程、Netty高级、JVM、垃圾回收机制、Maven项目管理、DNS解析、Linux开发、MySQL优化、读写分离、SpringBoot、ActivityMQ、Zookeeper、SpringCloud、电商项目(包含支付系统)、就业指导等。 课程目

安卓视频点播直播平台APP开发项目实战视频教程

安卓视频点播直播平台APP开发项目实战课程视频教程下载。本课程基于轻量级视频播放内核框架ijkplayer,带你开发一款视频播放类App,让你可以更快的赶上时下热门的互联网视频创业高峰,让你更快的进入热门高薪行业。附件:项目源码。 课程章节 第1章 课程介绍,技术选型 1-1 导学 1-2 项目效果演示 1-3 项目功能介绍及项目结构讲解 1-4 项目开发计划 第2章 启动,引导页功能开发 2-1

Android(安卓)逆向开发零基础入门到精通视频教程

Android(安卓)逆向开发零基础入门到精通课程视频教程下载。零基础入门Android(安卓)逆向课程的出发点是重点培养Android逆向人才,从上层的软件开发到底层的软件运行原理讲师都做了详细的讲解。同时在视频中讲师敲写每一行示例代码,并详细讲解每个实例的原理和实现。完成课程的学员,会对Android软件整体架构了然于胸,分析Android程序,便如庖丁解牛般游刃有余,可以胜任与Android

零基础入门移动端自动化测试Appium到项目实战Python版视频教程

零基础入门移动端自动化测试Appium到项目实战Python版课程视频教程下载。Appium是一款流行的跨平台的App自动化测试框架,本套课程将结合Python语言来进行Appium自动化测试实践,课程内容将从Appium环境搭建,Appium下载安装到脚本综合实践,让大家快速掌握App自动化测试技能。移动端自动化测试Appium从入门到项目实战Python版从最初级的Appium框架讲起,涉及业

自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程

自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程下载。 本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状与挑战,同时,讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。除了基本算法外,本课程还配备实践环节,从一些典型的方向:机器翻译、文本分类、问答等。最后,将和大家讨论NLP的行业展望以及和各行各业的结合,比如医疗行业等。 课程章节 章节1:NLP和深度学习发展概况和最新动态 课时1:NLP历史现在及为什么需要学习NLP

人工智能机器学习高级课程视频教程

【最新AI人工智能课程】人工智能机器学习高级课程视频教程下载。本课程从数学层面推导最经典的机器学习算法,以及每种算法的示例和代码实现、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等 课程大纲 01\_人工智能\_行业背景.mp4 02\_人工智能\_学习这门课所必备的背景知识.avi 03\_人工智能\_发展历史及现状.avi 04\_人工智能\_数学分析基础.avi 05\_人工智能\

最新人工智能零基础入门到开发视频教程

最新人工智能零基础入门到开发教程视频教程下载。最适合小白零基础入门人工智能的一套基础教程。人工智能主要致力于计算机视觉,自然语言处理与语音识别三大领域!其基础与核心都是机器学习,当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域,创业公司更是层出不穷,人工智能工程师的需求量与日俱增,新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报! 课程章节 第01章 人工智能开发及远景介绍 01、何为机器学习 02、人

人工智能系统学习班视频教程

最新人工智能系统学习班课程视频教程下载。从基础原理深入到实践应用,掌握最实用的技术,是你工作中应用人工智能的必修课! 课程目录(每一讲均包含视频+资料+代码) 01、人工智能开发及远景介绍 02、线性回归深入和代码实现 03、梯度下降和过拟合和归一化 04、逻辑回归详解和应用 05、分类器项目案例和神经网络算法 06、多分类、决策树分类、随机森林分类 07、分类评估、聚类 08、密度聚类、谱聚类