1.神经网络与深度学习的发展历程：2.神经网络与大脑神经元神经网络的起源、结构、个体间的信息交互方式是以我们大脑神经元为模板的，我们的大脑神经元如下所示： 3.神经网络源头--M-P神经元模型M-P 模型问题：• 模型不能训练，也就是没有学习的过程：可以说不能称作是机器学习，上图中的w0，w1，w2都是预设好的定死的，不能够通过学习来调整。• 在机器...

1.深入学习kafka，我们要搭建一个kafka集群，配置好，运行起来，完成消息的发布与接收其实实现起来很简单，但是在kafka的底层是如何实现的，如何在大量消息中快速找到想要的消息，消息怎样才会在传递中不丢失，运行过程中会会经常遇到哪些比较棘手的问题接下来我们进入kafka高级的探入。2.Kafka的结构组成以及详细解释：      2.1Producer：生产者，用于消息的生产，通过P...

1.大数据与机器学习的关系：大数据领域我们做的是数据的存储和简单的统计计算，机器学习在大数据的应用是为了发现数据的规律或模型，用机器学习算法对数据进行计算的到的模型，从而决定我们的预测与决定的因素（比如在大数据用户画像项目里，生成的特殊用户字段）。2.大数据在机器学习的应用目前市场实际开发模式中，应该在大数据哪一个阶段层次应用到机器学习的相关技术呢，我们接下来来说明，首先目前大数据的架...

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1.spark是什么？Spark是一个基于内存的大数据计算引擎。提高了在大数据环境下数据处理的实时性，spark仅仅涉及到了数据的计算，没有涉及到数据的存储。Spark是由Scala语言编写的，2.什么是scalaScala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java ...