Java开源机器学习框架：Datumbox Machine Learning Framework 经验
Datumbox Machine Learning Framework是一个Java开发的开源机器学习框架。 用于快速开发机器学习和统计应用。
jopen 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一) 经验
《Learning Spark》 这本书算是Spark入门的必读书了，中文版是 《Spark快速大数据分析》 ，不过豆瓣书评很有意思的是，英文原版评分7.4，评论都说入门而已深入不足，中文译版评分8.4，评论一片好评，有点意思。我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充，刷完后基本上对Spark的一些基本概念、码简单的程序是没有问题的了。这本书有一个好处是它是用三门语言写的，Python/Java/Scala，所以适用性很广，我的观点是，先精通一门语言，再去学其他语言。由于我工作中比较常用的是Python，所以就用把Python相关的命令总结一下。下一阶段再深入学习Java和Scala。这一篇总结第一张-第三章的重点内容。
idvv5744 清晰高效的深度学习（Deep Learning）框架：Caffe 经验
Caffe（ http://caffe.berkeleyvision.org/ ）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（ http://daggerfs.com/ ），他目前在Google工作。
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源 经验
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
《Learning iOS UI Development》- 读书笔记 经验
《Learning iOS UI Development》的读书笔记
[Machine Learning] Random Forest 随机森林 经验
作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病 的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年 阿里巴巴天池大数据竞赛以及 Kaggle数据科学竞赛 ，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。所以可以看出，Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。
[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总 经验
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的分类。
Sklearn-Like Interface for TensorFlow for Deep Learning 经验
This is a simplified interface for TensorFlow, to get people started on predictive analytics and data mining.
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的资源 经验
Google的Deep Mind团队2013年在NIPS上发表了一篇牛x闪闪的文章，亮瞎了好多人眼睛，不幸的是我也在其中。前一段时间收集了好多关于这方面的资料，一直躺在收藏夹中，目前正在做一些相关的工作（希望有小伙伴一起交流）。
Deep Learning 神经网络为啥可以识别？ 经验
今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢！那就开始进入正题。
正则表达式和文本挖掘（Text Mining） 经验
在进行文本挖掘时，TSQL中的通配符（Wildchar）显得功能不足，这时，使用“CLR+正则表达式”是非常不错的选择，正则表达式看似非常复杂，但，万变不离其宗，熟练掌握正则表达式的元数据，就能熟练和灵活使用正则表达式完成复杂的Text Mining工作。
用HTML5的FileReader生成Data Url 代码段
<!DOCTYPE html <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" > <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>如何用HTML5的FileReader生成Data Url</title> <meta name="keywor
Spring Data Neo4j 2.0.0 发布 资讯
Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问计数，包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等；另外也包含对关系数据库的访问支持。
正确使用Core Data多线程的3种方式 资讯
在 #Pragma Conference 2015 会议上，Marcus Zarra，撰写过关于 Core Data 和 Core Animation 的书， 叙述 了三种在多线程环境下使用 Core Data 的方法并且设法解决在2015年应如何使用Core Data的问题。实际上，Zarras说道，当用一个拥有十一年历史的技术比如Core Data工作时，你所面临的问题之一是有大量的信息是可用的，不过查明哪一份信息依旧精确以及哪一份不精确并不是一件简单的事。
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简化数据库访问技术 Spring Data 经验
Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据库访问技术，包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等；另外也包含对关系数据库的访问支持。
Horcrux: On-demand,version controlled data for docker containers 经验
Docker containers offer developers with the agility and flexibility of replicating the production/test setup in their development environment. So now, developers can develop features, unit test, fix issues in their local setup before pushing it to the test/production environment.
P193 Oracle Data Guard介绍管理手册 文档
Oracle Data Guard 确保企业数据的高可用性、数据保护以及灾难恢复。Data Guard 提供了一套全面的服务来创建、维护、管理和监控一个或多个Standby 数据库(备用数据库)使得生产 Oracle 数据库从灾难和数据损坏中得以幸存。Data Guard 维护这些Standby 数据库(备用数据库)作为生产数据库的事务一致性拷贝。然后如果生产数据库因为计划的或计划外的中断而变得不可用。Data Guard 能切换任何备数据为生产角色从而最小化中断引起的宕机时间。Data Guard 能与传统的备份、恢复和 cluster 技术一起使用，以提供高级别的数据保护和数据可用性。
P11 使用Java基于MongoDB和Spring Data应用 文档
MongoDB是一个可扩展的、高性能的、开源的NoSQL数据库，跟传统的数据库不一样，MongoDB并不是将数据存储在表中，他将数据结构化为一个类似于JSON的文档中。这篇文章就是展示如何使用Java基于MongoDB和SpringData创建一个CRUD应用。Spring Data for MongoDB 提供了一个类似于基于Sping编程模型的NoSQL数据存储。SpringDataforMongoDB提供了很多特性，它使很多MongoDB的Java开发者解放了很多。MongoTemplatehelper类支持通用的Mongo操作。它整合了文档和POJO之间的对象映射。通常，他会转换数据库访问异常到Spring中的异常结构。使用起来非常的方便。
P21 Oracle Data Integrator 技术白皮书 文档
Oracle Data Integrator提供了一个集成平台包括的所有数据集成的功能：基于数据的、基于事件的和基于服务的。通过高效地转换大数据量的能力、用先进的变化数据捕获（CDC）在实时环境中处理事件，以及提供数据服务给Oracle SOA套件，Oracle Data Integrator统一了各种孤立的集成技术。它还提供了强大的数据完整性控制能力，确保数据的一致性和正确性。