小象spark培训视频

A. 小象佩妮作者是谁

网络抄传言是JONG笑棠的作品，这是袭一部抄袭动漫，抄袭的是《小猪佩奇》，所以被封禁了，视频也找不到了。

(1)小象spark培训视频扩展阅读

《小猪佩奇》获奖履历：

1、2004年在英国的FIVE和NICKJR.电视台首播后，全球超过180个国家的电视频道也相继播映，包括，中国中央电视台「少儿频道」，美国CARTOONNETWORK，以及澳洲，新西兰，挪威，瑞典，北欧其余各国，韩国…等等。其DVD亦创下惊人的销售量。

2、荣获2005年法国Annecy国际动画展Cristal奖「最佳电视制作」。

3、意大利CartoonsontheBay动画展Pulcinella奖「最佳幼儿影集」「年度最佳欧洲节目」。

B. 成都大数据培训哪里好

1、机构在精不在大：有一些大型培训机构开设的课程几乎覆盖了所有行业，哪个行业热就开始哪个行业的课程，所以遇到这样的机构要注意了。
2、讲师的实战经历很重要：讲师一定要在企业中从事过开发工作，只有实际的工作经验才能更好的从企业角度进行教学
3、教学模式：最好选择小班授课，讲师更容易照顾到每个学生
4、课程安排：课程很重要，有一些机构不具备大数据培训的能力，开始了java+数据库课程就对外声称大数据
以下是我们的课程安排，如果成都的朋友想学习大数据可以参考一下：
大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。

C. mg小象手淘主页的动态视频怎么做的

Pr，专业的视频制作软件。

D. 小象省钱花投诉电话

这个怎么了啊

E. 跪求中央某台公益广告，关于小象长牙的视频

http://v.youku.com/v_show/id_XMjYwNTk4OTAw.html
好不容易找到了，绝对是你看的那个。
片名就叫：妈妈，我长牙了版。一分半钟的动画权片。
优酷网的。
请采纳。

F. 25岁Java工程师如何转型学习人工智能

外行所见的是年AlphaGo 4比1 战胜李世石，掀起了一波AI热潮，DeepMind背后所用的深度学习一时间火得不得了。其实在内行看来，AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的，真正的突破在几年前就发生了。
2012年，Gefferey Hinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络（后来就叫AlexNet），在图像识别的专业比赛ImageNet中，得到了远超之前最好成绩的结果，那个时候，整个人工智能领域就已经明白，深度学习的革命已经到来了。
果然，之后深度学习在包括语音识别，图像理解，机器翻译等传统的人工智能领域都超越了原先各自领域效果最好的方法。从2015年起，工业界内一些嗅觉灵敏的人士也意识到，一场革命或已到来。
机器学习与深度学习
深度学习是机器学习中的一种技术，机器学习包含深度学习。机器学习还包含其他非深度学习的技术，比如支持向量机，决策树，随机森林，以及关于“学习”的一些基本理论，比如，同样都能描述已知数据的两个不同模型，参数更少的那个对未知数据的预测能力更好（奥卡姆剃刀原理）。
深度学习是一类特定的机器学习技术，主要是深度神经网络学习，在之前经典的多层神经网络的基础上，将网络的层数加深，并辅以更复杂的结构，在有极大量的数据用于训练的情况下，在很多领域得到了比其他方法更好的结果。
机器学习与大数据
大数据：机器学习的基础，但在多数语境下，更侧重于统计学习方法。
机器学习，深度学习，数据挖掘，大数据的关系可以用下图表示

深度学习火起来之后，网上关于深度学习的资料很多。但是其质量参差不齐。我从2013年开始就关注深度学习，见证了它从一个小圈子的领先技术到一个大众所追捧的热门技术的过程，也看了很多资料。我认为一个高质量的学习资料可以帮助你真正的理解深度学习的本质，并且更好地掌握这项技术，用于实践。
以下是我所推荐的学习资料：
首先是视频课程。
Yaser Abu-Mostafa
加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程，非常系统地讲解了机器学习背后的原理，以及主要的技术。讲解非常深入浅出，让你不光理解机器学习有哪些技术，还能理解它们背后的思想，为什么要提出这项技术，机器学习的一些通用性问题的解决方法（比如用正则化方法解决过拟合）。强烈推荐。
课程名称：Machine Learning Course - CS 156
视频地址：
https://www.youtube.com/watch?v=mbyG85GZ0PI&list=PLD63A284B7615313A
Geoffrey Hinton
深度学习最重要的研究者。也是他和另外几个人（Yann LeCun，Yoshua Bengio等）在神经网络被人工智能业界打入冷宫，进入低谷期的时候仍然不放弃研究，最终取得突破，才有了现在的深度学习热潮。
他在Coursera上有一门深度学习的课程，其权威性自不待言，但是课程制作的质量以及易于理解的程度，实际上比不上前面Yaser Mostafa的。当然，因为其实力，课程的干货还是非常多的。
课程名称：Neural Networks for Machine Learning
课程地址：Neural Networks for Machine Learning | Coursera
UdaCity
Google工程师出品的一个偏重实践的深度学习课程。讲解非常简明扼要，并且注重和实践相结合。推荐。
课程名称：深度学习
课程地址：深度学习（中/英） | Udacity
小象学院
国内小象学院出品的一个深度学习课程，理论与实践并重。由纽约城市大学的博士李伟主讲，优点是包含了很多业内最新的主流技术的讲解。值得一看。
课程名称：深度学习（第四期）
课程地址： 《深度学习》第四期 - 小象学院 - 互联网新技术学习平台|人工智能|大数据|机器学习|深度学习|Python|Java|Hadoop|Spark|Linux|MySQL|数据分析
推荐阅读书目
《Deep Learning the Book》 —— 这本书是前面提到的大牛Yoshua Begio的博士生Goodfellow写的。Goodfellow是生成式对抗网络的提出者，生成式对抗网络被Yann LeCun认为是近年最激动人心的深度学习技术想法。这本书比较系统，专业，偏重理论，兼顾实践，是系统学习深度学习不可多得的好教材。
英文版：http://deeplearningthebook.com
目前Github上已经有人翻译出了中文版：
exacity/deeplearningbook-chinese
不同的人有不同的需求，有些人希望掌握好理论基础，然后进行实践，有些人希望能够快速上手，马上做点东西，有些人希望理论与实践兼顾。下面推荐几条学习路径，照顾到不同的需求。大家可以根据自己的特点进行选择。
Hard way
Yaser -> Geoffrey Hinton -> UdaCity -> Good Fellow
特点：理论扎实，步步为营。最完整的学习路径，也是最“难”的。
推荐指数： 4星
Good way
Yaser -> UdaCity -> 小象学院 -> Good Fellow
特点：理论扎实，紧跟潮流，兼顾实战，最后系统梳理。比较平衡的学习路径。
推荐指数： 5星
"Fast" way
UdaCity -> Good Fellow
特点：快速上手，然后完善理论。
推荐指数： 4星
"码农" way
UdaCity
特点：快速上手，注重实践。
推荐指数： 3星
阿里巴巴算法工程师应届生招聘岗位，欢迎大家投递简历：算法工程师-机器学习 Software engineer -Machine Learning
算法工程师-语音对话交互 Software engineer -Speech & Interaction
算法工程师-自然语言处理 Software engineer -Natural Language Processing
算法工程师-图像图形 Software engineer - Computer Vision & Graphics
基础平台研发工程师 Software Engineer – Platform

G. 大数据培训需要多长时间难不难学

一般大数据的学习方式有两种：

线下脱产学习，线上视频教学。如果是0基础内学员参加线下容脱产班学习的话，大多数培训机构都是6个月左右的周期。

大数据的学习有一定难度，对于0基础的小白来说，一定要细心、耐心，认真听课，多多练习。大数据的薪资待遇是比较可观的，目前大数据开发招聘还是以技术为主，大数据需要学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、并发编程等，加米谷的具体如下：

Java，大数据基础：Linux基础、Maven基础

HDFS分布式文件系统

MapRece分布式计算模型+Yarn分布式资源管理器+Zookeeper分布式协调服务

Hbase分布式数据 库+Hive分布式数据仓库

FlumeNG分布式数据采集系统+Sqoop大数据迁移系统

Scala大数据黄金语言+kafka分布式总线系统

SparkCore大数据计算基石+SparkSQL数据挖掘利器+SparkStreaming流式计算平台

SparkMllib机器学习平台+SparkGraphx图计算平台

大数据项目实战