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Hadoop深度学习  内容简介： 本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章：第1章介绍深度学习基础知识，第2章介绍大规模数据的分布式深度学习，第3章介绍卷积神经网络，第4章介绍循环神经网络，第5章介绍受限玻尔兹曼机，第6章介绍自动编码器，第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。 资源目录： 第1章　深度学习介绍　　1 1.1　开始深度学习之旅　　5 1.1.1　深度前馈网络　　6 1.1.2　各种学习算法　　6 1.2　深度学习的相关术语　　10 1.3　深度学习——一场人工智能革命　　12 1.4　深度学习网络的分类　　18 1.4.1　深度生成或无监督模型　　19 1.4.2　深度判别模型　　20 1.5　小结　　22 第2章　大规模数据的分布式深度学习　　23 2.1　海量数据的深度学习　　24 2.2　大数据深度学习面临的挑战　　27 2.2.1　海量数据带来的挑战（第一个V）　　28 2.2.2　数据多样性带来的挑战（第二个V）　　28 2.2.3　数据快速处理带来的挑战（第三个V）　　29 2.2.4　数据真实性带来的挑战（第四个V）　　29 2.3　分布式深度学习和Hadoop　　29 2.3.1　Map-Reduce　　31 2.3.2　迭代Map-Reduce　　31 2.3.3　YARN　　32 2.3.4　分布式深度学习设计的重要特征　　32 2.4　深度学习的开源分布式框架Deeplearning4j　　34 2.4.1　Deeplearning4j的主要特性　　34 2.4.2　Deeplearning4j功能总结　　35 2.5　在Hadoop YARN上配置Deeplearning4j　　35 2.5.1　熟悉Deeplearning4j　　36 2.5.2　为进行分布式深度学习集成Hadoop YARN和Spark　　40 2.5.3　Spark在Hadoop YARN上的内存分配规则　　40 2.6　小结　　44 第3章　卷积神经网络　　45 3.1　卷积是什么　　46 3.2　卷积神经网络的背景　　47 3.3　卷积神经网络的基本层　　48 3.3.1　卷积神经网络深度的重要性　　49 3.3.2　卷积层　　49 3.3.3　为卷积层选择超参数　　52 3.3.4　ReLU层　　56 3.3.5　池化层　　57...

基于Apache Kylin 构建大数据分析平台  内容简介： Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 本书分为21章，详细讲解Apache Kylin概念、安装、配置、部署，让读者对Apache Kylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时，本书从应用角度，结合Dome和实例介绍了用于多维分析的Cube算法的创建、配置与优化。最后还介绍了Kyligence公司发布KAP大数据分析平台，对读者有极大的参考价值。 本书适合大数据技术初学者、大数据分析人员、大数据架构师等，也适合用于高等院校和培训学校相关专业师生教学参考。 资源目录： 第一部分 Apache Kylin基础部分 第1章 Apache Kylin前世今生 3 1.1 Apache Kylin的背景 3 1.2 Apache Kylin的应用场景 3 1.3 Apache Kylin的发展历程 4 第2章 Apache Kylin前奏 7 2.1 事实表和维表 7 2.2 星型模型和雪花型模型 7 2.2.1 星型模型 7 2.2.2 雪花型模型 8...