吴恩达

猫和非猫的图像分类练习用的train_catvnoncat.h5挺适合刚入门的你练手。吴恩达课程里的经典素材，用的是HDF5 格式，加载速度快，存数据也方便。数据量不大，拿来做CNN 图像识别训练比较轻松，适合写小模型练习调参。文件名也好懂，train就是训练集，catvnoncat是二分类。后面训练的时候你会配合test_catvnoncat.h5一起用，一个训模型，一个测效果。流程清晰，适合初学者照着套路跑一遍。训练时一般会用卷积神经网络（CNN），比如两三层卷积加一层全连接就够用，配个ReLU激活、Adam优化器，损失函数用binary_crossentropy就行。用Keras或Ten

精选教材吴恩达Deep Learning Specialization编程任务与答案整合，是为那些希望深入学习人工智能和深度学习的学习者准备的资源汇编。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

matlab 吴恩达代码 Machine-Learning-AndrewNg 代码笔记：吴恩达机器学习课程编程作业，python 和 matlab 代码，及笔记。笔记由黄海广博士整理，原链接为：欢迎交流。

斯坦福大学吴恩达教授的机器学习实验一资料，使用Matlab编写。

Oracle SQL 的学习资料还挺多，但达内这份培训总结算是内容扎实又接地气的那类。SQL 语法、函数、子查询这些基础点都讲得比较细，像SELECT、JOIN、GROUP BY这种平时用得最多的也有具体例子，适合你快速上手或者回顾一下老知识。 SQL 分类的那部分也挺清晰：DDL建结构、DML操作数据、TCL控事务、DCL搞权限，逻辑分得明明白白，脑子不容易打结。 像SQL Plus命令怎么连库、函数怎么嵌套用、NVL怎么填补空值这些，也都有实例，格式规范，复制粘贴就能跑，效率高不少。 数据库设计那块也有提，ER 图、范式、主外键约束全覆盖了。虽然讲得不算深入，但日常做表结构设计也够用了，是

benchmarksql 的达梦兼容版本，蛮适合搞数据库压测的兄弟用。原版 benchmarksql 对DM7支持不太行，想直接拿来用几乎不现实。这个改过的包就方便多了，支持Oracle和达梦，改动不大，基本拿来就能跑，响应也快。 数据库迁移测试或者OLTP性能验证用得上，比如你从 Oracle 想迁到 DM7，跑一套 benchmarksql 能看出读写性能差多少，数据量拉上去差异一目了然。压测脚本在runBenchmark.sh里，参数配置也比较清晰，推荐看下props.dm。 配置过程挺简单，主要注意几个点：一是driver要用 DM 官方的 JDBC 包，二是props.dm里连接串别

基础数据管理（教练、员工、车辆、服务、车型） 流程化管理（报名、资料、教练、学时、考试、学员、进度） 费用管理 报表中心（各类报表打印、数据导入、统计分析、系统设置） 驾校综合业务管理软件

我在达内培训期间整理的笔记详细总结了Oracle的重要内容，现在分享给大家。

这份内部学习资料源于达内大数据课程的Spark模块，结构清晰易懂，分为Scala快速入门和Spark快速上手两部分，助力你快速掌握Spark核心技能。