Hadoop是著名的大数据框架。这段关于Hadoop的视频将帮助你熟悉大数据这个术语，并帮助你理解Hadoop的重要性。这里还将介绍Hadoop的三个主要组件，即HDFS、MapReduce和YARN。最后，我们会有一个关于Hadoop的小测试。Hadoop是一个以分布式方式管理大数据存储且并行处理的框架。现在，让我们开始学习关于Hadoop的所有内容。

了解MATLAB® 如何可以为深度学习工作流程的每一个环节提供帮助：从预处理到部署。该视频概要介绍了使用MATLAB进行深度学习的情况。它描述了完整的工作流程，并说明了MATLAB如何在各个阶段帮助深度学习应用程序，包括导入和预处理图像，导入预训练的模型，使用GPU训练模型，调试深度学习结果以及将深度学习模型部署到硬件上，包括嵌入式硬件GPU。

您将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数，例如系统模型、初始状态估计和噪声特性，使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。

这个机器学习基础的视频将帮助您了解什么是机器学习，机器学习的类型——监督，无监督和强化学习，以简单实例解释机器学习的原理，并将解释机器学习在各个行业的应用。机器学习是人工智能的核心子领域；它使计算机无需显式编程就能进入自学习模式。当接触到新的数据时，这些计算机程序就能够自己学习、成长、改变和发展。所以，简单地说，机器学习的迭代特点是独立适应新数据的能力。这是可能的，因为程序从以前的计算中学习，并使用“模式识别”来产生可靠的结果。

在这个设计思维的教程中，我们将探讨什么是设计思维，为什么设计思维很重要，设计思维的五个阶段和四个支柱。它对于解决定义不明确或未知的问题非常有帮助。设计思维是一种迭代的方法，它可以帮助解决用户问题，或者用不同的策略和解决方案重新定义问题。

iOS和Android的争论自十多年前这两个系统诞生以来就一直在进行。我相信两种系统都有各自的优势和劣势。至于哪一种最适合你，是你自己的决定。每个人对智能手机的需求是不同的。因此，没人能说哪个系统比另一个好，但我确实认为iOS比Android更有优势。

实际上，卡尔曼滤波器就是一种状态观测器，但它是为随机系统设计的。这就是卡尔曼滤波器方程和我们讨论概率密度函数之间的关系。

GPU Coder™用MATLAB®代码和Simulink®模型生成优化的CUDA®代码。生成的代码包括用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分的CUDA内核。为了提高性能，生成的代码调用优化的NVIDIA® CUDA库，包括TensorRT™，cuDNN, cuFFT, cuSolver和cuBLAS。您可以将代码作为源代码、静态库或动态库集成到项目中。您还可以编译嵌入在NVIDIA Jetson®、NVIDIA DRIVE®和其他平台上的桌面、服务器和GPU的代码。