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Alink教程(Java版)的数据和资料链接
第1章 Alink快速上手
第1.1节 Alink是什么
第1.2节 免费下载、安装
第1.2.1节 使用 Maven 快速构建 Alink Java 项目
第1.2.2节 在集群上运行 Alink Java 任务
第1.3节 Alink的功能
第1.4节 关于数据和代码
第2章 系统概况与核心概念
第2.1节 基本概念
第2.2节 批式任务与流式任务
第2.3节 Alink=A+link
第2.4节 Pipeline与PipelineModel
第2.5节 触发Alink任务的执行
第2.5.1节 批式任务打印输出中间结果
第2.6节 模型信息显示
第2.7节 文件系统与数据库
第2.8节 Schema String
第3章 文件系统与数据文件
第3.2.4节 读取Parquet文件格式数据
第3.2.5节 定时输出流式数据
第3.2.6节 读取分区格式数据
第4章 数据库与数据表
第4.5节 Alink连接Kafka数据源
第5章 支持Flink SQL
第5.3.4节 Flink与Alink的数据转换
第6章 用户定义函数(UDF/UDTF)
第7章 基本数据处理
第7.6节 数据列的选择
第8章 线性二分类模型
第9章 朴素贝叶斯模型与决策树模型
第10章 特征的转化
第11章 构造新特征
第12章 从二分类到多分类
第13章 常用多分类算法
第14章 在线学习
第15章 回归的由来
第16章 常用回归算法
第17章 常用聚类算法
第18章 批式与流式聚类
第19章 主成分分析
第20章 超参数搜索
第21章 文本分析
第22章 单词向量化
第23章 情感分析
第23.5节 中文情感分析示例
第24章 构建推荐系统
第25章 深度学习入门
第25.1节 深度学习组件简介
第25.1.1节 深度学习功能概览
第25.1.2节 KerasSequential组件
第25.1.3节 深度学习相关插件的下载
第25.2节 手写识别MNIST
第25.3节 深度回归算法
第25.4节 运行TensorFlow模型
第25.5节 运行PyTorch模型
第25.6节 使用自定义 TensorFlow 脚本
第25.7节 运行ONNX模型
第26章 图像识别
第26.1节 数据准备
第26.2节 构造二分类模型
第26.3节 使用TF Hub模型
第27章 语音识别
第27.1节 数据准备
第27.2节 提取MFCC特征
第27.3节 情绪识别
第27.4节 录音人识别
第28章 深度文本分析
第28.1节 中文情感分析
第28.2节 BERT文本向量化
第28.3节 BERT文本分类器
第29章 模型流
第29.1节 “看到”模型流
第29.2节 批式训练与模型流
第29.3节 流式预测与LocalPredictor
第29.4节 PipelineModel构成的模型流
第29.5节 线性模型的增量训练
第29.6节 模型流的过滤
第30章 多并行与多线程
第30.1节 并行度(Parallelism)
第30.2节 多线程(Multi-threads)
第30.3节 LocalPredictor使用线程池
第31章 图嵌入表示GraphEmbedding
第31.1节 算法简介
第31.2节 示例数据
第31.3节 计算Embedding
第31.4节 查看Embedding
第31.5节 分类示例
第31.6节 改变训练参数
教程内容补充、答疑及勘误
第1章 Alink快速上手
在Flink集群部署Alink
在易用性方面的小技巧
流式组件输出数据的显示(基于Jupyter环境)
Alink插件下载器
第2章 系统概况与核心概念
Failed to load BLAS警告——Mac OS上解决方法
在Linux,Mac下定时执行Alink任务
第3章 文件系统与数据文件
第4章 数据库与数据表
Catalog中设置数据库分区【Alink使用技巧】
在MacOS上搭建Kafka
在Windows上搭建Kafka
第5章 支持Flink SQL
第7章 基本数据处理
第8章 线性二分类模型
第9章 朴素贝叶斯模型与决策树模型
第11章 构造新特征
GBDT+LR 一体化模型训练与预测
GBDT+FM 一体化模型训练及预测
第13章 常用的多分类算法
第14章 在线学习 Ftrl Demo
第19章 主成分分析
第20章 超参数搜索
第21章 文本分析
第24章 构建推荐系统
第25章 深度学习入门
基于图算法实现金融风控
如何使用Alink时间序列算法?
如何使用Alink窗口特征生成?
附录
常见问题汇总
Alink支持的聚合函数
Flink SQL 内置函数
Flink SQL 内置函数(中文)
该文档涉及的组件
第27章 语音识别
本章将以github上的CASIA子数据集为例,演示如何从原始语音文件中读取数据、提取特征、从语音进行情感识别,根据语音识别说话人。