深度之眼-人工智能研究生课程库

深度之眼-人工智能研究生课程库

深度之眼-人工智能研究生课程库

├──01-软件安装及环境配置
| ├──04-【Python 3.6】 Python配置环境变量.mp4 7.92M
| ├──06-【PyTorch 1.2】 PyTorch简介与安装.mp4 48.34M
| ├──10-【GPU驱动安装】GPU_driver_windows.mp4 19.82M
| └──11-【GPU驱动安装】GPU_driver_Linux.mp4 96.04M
├──02-人工智能数学基础
| ├──05-【第一章 线性代数(上)】章节导读.mp4 11.07M
| ├──06-【第一章 线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mp4 34.70M
| ├──09-【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mp4 46.99M
| ├──10-【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mp4 37.79M
| ├──12-【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mp4 41.26M
| ├──14-【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mp4 30.43M
| ├──15-【第二章 线性代数(下)】章节导读.mp4 9.90M
| ├──16-【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①.mp4 50.39M
| ├──17-【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②.mp4 23.98M
| ├──21-【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②.mp4 46.51M
| ├──22-【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③.mp4 39.71M
| ├──24-【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②.mp4 33.98M
| ├──26-【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用.mp4 49.81M
| ├──28-【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4 46.01M
| ├──31-【第三章 微积分】-05 定积分.mp4 29.72M
| ├──33-【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用.mp4 53.22M
| ├──34-【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4 37.63M
| ├──39-【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量.mp4 47.05M
| ├──41-【第四章 概率论】-05期望与方差part2.mp4 19.22M
| ├──42-【第四章 概率论】-06参数的估计.mp4 47.82M
| └──45-【第五章 最优化】-3 约束最优化.mp4 43.06M
├──03-Python基础+数据科学入门
| ├──06-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4 23.91M
| ├──12-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4 59.00M
| ├──15-第六章 函数-面向过程的编程.mp4 110.26M
| ├──16-【作业讲解】第六章：函数.mp4 33.59M
| ├──17-第七章 类-面向对象的编程.mp4 67.41M
| ├──21-第九章 有益的探索.mp4 111.45M
| ├──23-第十章 Python标准库.mp4 78.54M
| ├──24-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4 9.60M
| ├──26-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4 19.28M
| ├──28-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4 22.13M
| └──33-第十五章 再谈编程.mp4 61.58M
├──04-机器学习算法应用实战
| ├──06-02-01线性回归简介-数学符号-假设函数-损失函数-代价函数.mp4 23.34M
| ├──09-02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp4 26.13M
| ├──101-08-03协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp4 24.46M
| ├──106-09-01-集成学习介绍.mp4 5.74M
| ├──107-09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4 12.08M
| ├──109-09-04-Voting代码实现.mp4 17.61M
| ├──11-02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp4 29.95M
| ├──110-09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.mp4 32.82M
| ├──111-09-06-Boosting.mp4 18.09M
| ├──112-09-07-Adaboost举例.mp4 26.29M
| ├──113-09-08-AdaBoost代码实现.mp4 24.55M
| ├──114-09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4 31.87M
| ├──116-09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项.mp4 21.72M
| ├──121-09-16-Stacking.mp4 16.55M
| ├──124-10-【银行营销策略分析】-02探索性分析.mp4 23.52M
| ├──126-10-【银行营销策略分析】-04模型训练.mp4 25.49M
| ├──127-10-【信用卡发欺诈模型】-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.mp4 24.54M
| ├──129-10-【信用卡发欺诈模型】-03采样之下采样.mp4 26.74M
| ├──130-10-【信用卡发欺诈模型】-04建模与调参.mp4 28.18M
| ├──15-02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4 22.89M
| ├──16-02-11-LASSO回归求解.mp4 26.19M
| ├──19-02-14-最小二乘法求线性回归.mp4 19.32M
| ├──28-03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4 26.09M
| ├──29-03-06-逻辑回归的正则化.mp4 17.17M
| ├──30-03-07-逻辑回归实现多分类方法.mp4 24.84M
| ├──33-03-【案例】手写数字识别.mp4 35.34M
| ├──34-04-01-决策树简介-熵.mp4 17.68M
| ├──42-04-09基尼指数(Gini Index)生成决策树.mp4 17.50M
| ├──43-04-10决策树剪枝.mp4 16.69M
| ├──46-04-【实战】Sklearn实现决策树.mp4 31.51M
| ├──48-04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4 29.95M
| ├──50-05-01-贝叶斯决策简介.mp4 18.35M
| ├──54-05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4 13.60M
| ├──64-06-05-目标函数求解(1.对偶问题-先对w-b求极小).mp4 24.50M
| ├──68-06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp4 22.48M
| ├──69-06-10-非线性支持向量机简介.mp4 31.31M
| ├──70-06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4 9.95M
| ├──72-06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4 53.18M
| ├──77-06-18-SMO算法推导过程2.mp4 16.81M
| ├──79-06-20-SMO算法推导过程4.mp4 17.75M
| ├──80-06-21-SVM总结.mp4 9.48M
| ├──85-07-01-K-means基本原理及推导.mp4 14.09M
| ├──88-07-04-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4 6.56M
| ├──93-07-09Sklearn实现密度聚类.mp4 7.33M
| └──99-08-01-主成分分析介绍.mp4 16.12M
├──05-李航《统计学习方法》训练营（含无监督学习部分）
| ├──104-第二十章 作业讲解.mp4 24.87M
| ├──105-第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算.mp4 39.47M
| ├──11-第二章 2.2 对偶形式.mp4 46.54M
| ├──13-code——感知机.mp4 127.37M
| ├──17-第三章 3.2 kd树.mp4 76.74M
| ├──22-第四章 4.2 贝叶斯估计.mp4 15.12M
| ├──26-第四章作业讲解-朴素贝叶斯.mp4 50.59M
| ├──30-第五章作业讲解-决策树.mp4 39.10M
| ├──32-第六章 6.2 改进的迭代尺度法.mp4 60.37M
| ├──33-第六章作业讲解-逻辑斯谛回归.mp4 60.30M
| ├──35-第七章 7.1 导论.mp4 174.87M
| ├──37-第七章作业讲解-支持向量机习题7.1.mp4 50.23M
| ├──40-code——支持向量机.mp4 164.19M
| ├──42-第八章 8.2 前向分步算法.mp4 47.02M
| ├──43-第八章 8.3 adaboost的训练误差.mp4 70.11M
| ├──44-第八章作业讲解-提升方法.mp4 34.31M
| ├──47-第九章 9.2 高斯混合模型.mp4 68.54M
| ├──52-第十章 10.3 维特比算法.mp4 29.18M
| ├──53-第十章作业讲解-隐马尔可夫模型.mp4 39.78M
| ├──55-第十一章 11.1 导论.mp4 53.15M
| ├──56-第十一章 11.2 拟牛顿法.mp4 21.16M
| ├──57-第十一章 11.3 条件随机场的矩阵形式.mp4 20.05M
| ├──59-第十三章无监督学习导论.mp4 44.13M
| ├──62-第十四章14.2.2聚合聚类 距离公式介绍.mp4 34.06M
| ├──63-第十四章14.2.3距离公式证明.mp4 59.60M
| ├──64-第十四章14.2.4确定最佳聚类数.mp4 30.80M
| ├──65-第十四章14.2.5有序样本分类法.mp4 35.23M
| ├──66-第十四章14.3K均值聚类.mp4 27.58M
| ├──68-第十四章14.2作业讲解- 14.2 有关类的定义推导.mp4 8.44M
| ├──70-第十四章14.3作业讲解-重心距离推导公式证明.mp4 21.92M
| ├──71-第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤.mp4 23.35M
| ├──72-第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理.mp4 22.06M
| ├──73-第十五章15.3矩阵奇异值分解性质与计算.mp4 23.36M
| ├──77-第十五章作业讲解- 奇异值分解02.mp4 25.06M
| ├──78-第十六章16.1主成分分析介绍.mp4 31.91M
| ├──80-第十六章16.3主成分的性质与选择.mp4 18.91M
| ├──82-第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法.mp4 34.58M
| ├──84-第十六章16.1作业讲解- 样本主成分分析.mp4 32.31M
| ├──85-第十六章16.2 作业讲解-样本方差无偏估计的理解.mp4 16.78M
| ├──86-第十六章16.3作业讲解- 求第一主成分.mp4 9.62M
| ├──90-第十七章17.4LSA案例分析与编程实现.mp4 21.35M
| ├──91-第十七章 作业讲解.mp4 18.46M
| ├──92-第十八章18.1PLSA生成模型.mp4 25.87M
| ├──93-第十八章18.2PLSA共现模型.mp4 13.19M
| ├──96-第十八章 作业讲解.mp4 15.24M
| ├──97-第十九章19.1蒙特卡罗法引入.mp4 16.40M
| └──99-第十九章19.3连续状态马尔科夫链.mp4 47.25M
├──06-《机器学习》西瓜书训练营
| ├──06-【第一周】机器学习绪论.mp4 38.33M
| ├──14-【第二周】【作业讲解】逻辑回归.mp4 29.47M
| ├──20-【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解.mp4 113.79M
| ├──21-【第四周】核函数和软间隔支持向量机.mp4 54.90M
| ├──28-【第五周】EM算法3.mp4 44.78M
| ├──41-【第七周】【作业讲解】模型评估与选择.mp4 14.90M
| ├──52-【第九周】【作业讲解】k-means.mp4 37.34M
| └──56-【第十周】HMM-3.mp4 32.35M
├──07-吴恩达《机器学习》作业班
| ├──07-【学前准备】开营仪式回放-老师部分.mp4 177.90M
| ├──08-【学前准备】开营仪式回放-班主任部分.mp4 224.38M
| ├──19-Week3-Day2 【作业讲解】完成编程作业2 (1).mp4 153.93M
| ├──20-Week3-Day2 【作业讲解】完成编程作业2 (2).mp4 130.59M
| ├──21-Week3-Day4 【达观杯文本智能处理挑战赛】（入门指导）.mp4 21.95M
| ├──25-Week4-Day2【作业讲解】编程作业3：神经网络（上）.mp4 80.15M
| ├──26-Week4-Day2【作业讲解】编程作业3：神经网络（下）.mp4 56.86M
| ├──27-Week4-Day4【达观杯文本智能处理挑战赛】（进阶指导）.mp4 30.56M
| ├──30-Week5-Day2【作业讲解】编程作业4（上）.mp4 90.66M
| ├──32-Week5-Day2【作业讲解】编程作业4（下）.mp4 133.03M
| ├──41-Week7-Day2【作业讲解】编程作业6（下）.mp4 75.46M
| ├──47-Week8-Day4【作业讲解】编程作业7（上）.mp4 109.90M
| └──56-Week10-Day1【kaggle大赛】进阶指导.mp4 7.02M
├──08-深度学习TensorFlow2.0框架班
| ├──07-Week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-windows.mp4 132.37M
| ├──09-Week2【任务1】张量与操作 & 三种自定义模型.mp4 103.87M
| ├──13-Week2【任务5】计算图机制详解.mp4 60.83M
| ├──16-Week3【任务2】常用损失函数和自定义损失函数.mp4 108.56M
| ├──19-Week4【任务1】tf.data简介.mp4 56.74M
| ├──21-Week4【任务3】tfrecord详解.mp4 71.49M
| ├──23-Week5【任务1】cnn介绍.mp4 88.61M
| ├──27-Week6【任务2】word2vec简介.mp4 46.86M
| ├──28-Week6【任务3】实战四.mp4 124.30M
| ├──29-Week7【任务1】ransformer简介.mp4 107.00M
| ├──31-Week8【任务1】GPU分布式训练.mp4 65.81M
| ├──32-Week 8【任务2】TPU训练.mp4 84.47M
| └──33-Week 9【任务1】TF.hub使用.mp4 52.01M
├──09-深度学习PyTorch框架班
| ├──05-【必看】深入浅出PyTorch.mp4 70.96M
| ├──06-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 46.31M
| ├──10-【第一周】计算图与动态图机制.mp4 34.56M
| ├──11-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 55.17M
| ├──13-【第一周】作业讲解2.mp4 23.26M
| ├──14-【第一周】作业讲解3.mp4 22.48M
| ├──16-【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4 47.73M
| ├──19-【第二周】作业讲解.mp4 82.19M
| ├──20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4 51.86M
| ├──23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4 54.22M
| ├──30-【第四周】作业讲解.mp4 27.85M
| ├──31-【第五周】学习率调整策略.mp4 73.92M
| ├──33-【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4 60.16M
| ├──34-【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4 96.24M
| ├──38-【第六周】正则化之Dropout.mp4 53.35M
| ├──41-【第六周】作业讲解.mp4 32.65M
| ├──45-【第七周】PyTorch常见报错.mp4 50.94M
| ├──46-【第七周】作业讲解.mp4 19.18M
| ├──49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4 67.71M
| └──52-【第九周】循环神经网络一瞥.mp4 54.93M
├──10-《深度学习》花书训练营
| ├──07-第一周【任务2】：极大似然估计.mp4 28.59M
| ├──14-第二周【任务1】：机器学习算法基本概念.mp4 47.82M
| ├──18-第二周【任务2】：逻辑回归.mp4 61.92M
| ├──21-第三周【任务1】其他监督学习算法SVM.mp4 100.44M
| ├──22-第三周【任务2】决策树-kmeans算法.mp4 60.07M
| ├──27-第四周【任务2】前向后向算法.mp4 72.55M
| ├──28-第四周作业讲解.mp4 10.16M
| ├──29-第五周【任务1】范数惩罚正则化.mp4 70.77M
| ├──30-第五周【任务1】：数据增强bagging&dropout.mp4 107.92M
| ├──32-第五周作业讲解.mp4 7.66M
| ├──33-第六周【任务1】cnn前向后向.mp4 84.28M
| ├──35-第六周【任务2】lenet&alexnet.mp4 104.84M
| ├──36-第六周【任务2】vggnet googlenet.mp4 109.77M
| ├──38-第六周【任务3】CNN应用——Bounding_box regression.mp4 61.68M
| ├──40-第六周【任务3】CNN应用——CNN人脸特征点定位.mp4 33.95M
| ├──42-【论文精读（选修）】mobilenet-01-背景介绍.mp4 38.10M
| ├──43-【论文精读（选修）】mobilenet-02-论文结构&摘要精读.mp4 64.46M
| ├──45-【论文精读（选修）】mobilenet-04-超参数.mp4 44.36M
| ├──46-【论文精读（选修）】mobilenet-05-后续创新及改进.mp4 47.73M
| ├──48-【论文精读（选修）】mobilenet-07-模型设计.mp4 20.76M
| ├──49-【论文精读（选修）】mobilenet-08-模型评估.mp4 41.20M
| ├──52-第七周【任务2】lstm.mp4 71.97M
| ├──53-第七周【任务2】gru.mp4 45.45M
| ├──56-第八周【任务1】推理加速.mp4 101.71M
| └──58-第八周【任务2】自适应技术.mp4 37.80M
├──11-李飞飞斯坦福CS231n计算机视觉课
| ├──05-计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念.mp4 10.86M
| ├──11-损失函数和优化导读.mp4 10.05M
| ├──16-作业讲解视频.mp4 67.97M
| ├──19-学习卷积神经网络历史.mp4 7.29M
| ├──20-学习卷积和池化.mp4 27.72M
| ├──30-学习比较流行的cnn网络结构.mp4 15.86M
| ├──31-学习rnn，lstm，gru.mp4 8.69M
| ├──33-学习图像分割学习任务，分类和定位.mp4 22.89M
| ├──35-学习特征可视化方法.mp4 11.29M
| └──45-【kaggle猫狗分类比赛】比赛简介.mp4 5.94M
├──12-斯坦福CS224n自然语言处理课训练营
| ├──05-学习CS224n第一课和课程导学.mp4 55.45M
| ├──06-【作业讲解】：assignment1讲解.mp4 78.67M
| ├──08-学习CS224n第二课和重难点讲解视频.mp4 57.65M
| ├──09-学习CS224n第三课和课程导学.mp4 65.74M
| ├──15-Assignment 3作业讲解.mp4 69.37M
| ├──16-学习CS224n Lecture 06及导学.mp4 67.11M
| ├──19-观看作业解答视频2.mp4 120.59M
| ├──20-观看作业解答视频3.mp4 62.14M
| ├──21-神经机器翻译及attention.mp4 85.01M
| ├──24-基于卷积神经网络的nlp.mp4 76.06M
| ├──26-观看作业解答视频.mp4 82.42M
| ├──27-观看A5作业讲解视频2.mp4 73.73M
| ├──28-transformers and BERT.mp4 92.87M
| ├──30-Natural Language Generation.mp4 86.54M
| ├──33-Lecture 18.mp4 165.36M
| ├──36-kaggle文本分类比赛-比赛介绍.mp4 22.10M
| ├──37-kaggle文本分类比赛-数据分析.mp4 10.40M
| └──38-kaggle文本分类比赛-baseline模型(1).mp4 28.76M
├──13-人工智能项目实战班
| ├──13-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅱ命名实体识别详解.mp4 27.84M
| ├──14-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅲ隐马尔可夫模型与维特比算法.mp4 52.23M
| ├──15-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第四节：条件随机场.mp4 61.10M
| ├──20-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.5 bilstm-crf模型介绍.mp4 36.85M
| ├──21-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.6 bilstm-crf实战.mp4 134.95M
| ├──22-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.7 关系抽取介绍.mp4 25.88M
| ├──26-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.2 NLP预训练模型.mp4 53.76M
| ├──31-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.1-图像初步-可视化.mp4 40.97M
| ├──32-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.2-图像初步-图像运算.mp4 30.80M
| ├──34-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-1-深度学习代码框架.mp4 46.33M
| ├──38-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.2-调参基础篇.mp4 26.97M
| ├──39-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.3-选择损失函数.mp4 11.94M
| ├──41-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周-2.5-调参-总结.mp4 13.95M
| ├──42-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.6-U-Net理论课.mp4 217.50M
| ├──43-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.7-DeepLabv3+理论课.mp4 120.79M
| ├──53-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-a.mp4 21.53M
| ├──62-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.1：推荐系统简介.mp4 55.92M
| ├──65-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.4：基于内容推荐.mp4 115.67M
| ├──66-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.5：协同过滤算法.mp4 82.96M
| ├──68-【推荐系统项目】2.2FM&FFM.mp4 82.62M
| ├──69-【推荐系统项目】2.3Wide&Deep.mp4 71.63M
| ├──70-【推荐系统项目】2.4DeepFM.mp4 74.73M
| ├──77-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时6：图表征学习.mp4 40.12M
| ├──78-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时7：图表征算法代码学习.mp4 34.56M
| ├──80-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容：额外的LSTM.mp4 13.74M
| └──81-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容：额外的python编码.mp4 18.61M
├──14-04 神经网络基础知识
| ├──04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4 58.01M
| ├──08-02-卷积神经网络-1.mp4 88.02M
| └──11-03-循环神经网络-1.mp4 77.05M
├──15-06 OpenCV 图像基础
| ├──05-1-4图像基础知识.mp4 40.81M
| ├──09-2_4图像基本处理.mp4 52.09M
| ├──15-3_2自动阈值分割.mp4 51.64M
| ├──16-3_3边缘检测算子.mp4 64.32M
| ├──18-3_5分水岭算法图像分割.mp4 42.80M
| ├──20-4_2特征描述Harris和SIFT算法.mp4 38.34M
| ├──21-4_3纹理特征LBP算法.mp4 46.89M
| ├──23-4_5人脸检测算法.mp4 58.78M
| └──25-5_2帧差法视频目标识别.mp4 43.94M
├──16-【论文】baseline基础篇目——NLP
| ├──04-1.3 joint-bert.mp4 10.51M
| ├──06-1.5 joint-bert.mp4 20.31M
| ├──07-1.6 joint-bert.mp4 2.42M
| ├──10-1.9 joint-bert-代码.mp4 171.59M
| ├──12-01 cnn_for-re-02（新版）.mp4 62.23M
| ├──14-01 cnn_for-re-04（新版）.mp4 77.66M
| ├──15-01 cnn_for-re-05（新版）.mp4 60.89M
| ├──18-01 code_cnn_for_re-08（新版）.mp4 98.82M
| ├──21-03elmo-01-elmo的下游任务介绍..mp4 47.00M
| ├──22-03elmo-02-feature_based和fine_tuning.mp4 44.11M
| ├──23-03elmo-03-word2vec和charcnn回顾.mp4 35.84M
| ├──25-03elmo-05-how to use emol..mp4 39.38M
| ├──27-03elmo-07-代码预处理部分.mp4 242.87M
| ├──30-03elmo-10-代码crf实现..mp4 233.32M
| ├──32-01nodevec-02-研究成果.mp4.mp4 177.29M
| ├──38-01nodevec-08-代码整体介绍.mp4 414.96M
| ├──39-01nodevec-09-代码节点和边的alias实现.mp4.mp4 457.58M
| ├──41-01nodevec-11-代码结果展示和总结.mp4.mp4 85.83M
| ├──42-01transformer-01-论文背景&研究成果.mp4 134.08M
| ├──48-01transformer-07-代码训练部分和预测部分.mp4 537.31M
| ├──49-1.1 word2vec1-1背景知识.mp4 200.15M
| ├──50-1.2 word2vec1-2论文泛读.mp4 163.96M
| ├──51-1.3 word2vec2-1对比模型.mp4 160.79M
| ├──52-1.4 word2vec2-2原理.mp4 89.22M
| ├──56-1.8 word2vec3-1代码部分上.mp4 240.51M
| ├──57-1.9 word2vec3-2代码部分下.mp4 264.11M
| ├──61-1.4-BiLSTM-CRF损失函数与维特比解码.mp4 56.29M
| ├──64-1.7- BiLSTM-CRF-NCR-Fpp代码详解.mp4 155.81M
| ├──66-01DSSM-01-学习目标..mp4 9.80M
| ├──68-01DSSM-03摘要精读-总结.mp4 15.85M
| ├──69-01DSSM-04-上节回顾.mp4 12.39M
| ├──70-01DSSM-05-词哈希.mp4 27.39M
| ├──72-01DSSM-07-优化函数-实验与总结.mp4 20.27M
| ├──74-01DSSM-09-词哈希表的建立与数据载入.mp4 47.05M
| └──75-01DSSM-10-模型的搭建与训练-测试.mp4 36.95M
├──17-【论文】baseline基础篇目——CV
| ├──02-1.1 CRNN-泛读-背景论文.mp4 239.74M
| ├──03-1.2 CRNN-泛读-研究成果及意义.mp4 79.27M
| ├──05-1.4 CRNN-精读-原有模型.mp4 37.97M
| ├──08-1.7 CRNN-精读-实验结果及总结.mp4 40.13M
| ├──11-1.10 CRNN-code3.mp4 76.27M
| ├──12-1.11 CRNN-code4.mp4 26.15M
| ├──14-YOLO-01-发展历史和YOLO v1.mp4 79.22M
| ├──15-YOLO-02-YOLO v2.mp4.mp4 112.09M
| ├──18-YOLO-05-数据预处理和网络结构代码讲解.mp4.mp4 290.84M
| ├──19-YOLO-06-训练和检测代码讲解.mp4 45.15M
| ├──23-03 Faster R-CNN-04-精读Paper_背景介绍.mp4.mp4 215.97M
| ├──24-03 Faster R-CNN-05-精读Paper_RPN与rpn_loss.mp4.mp4 535.99M
| ├──27-03 Faster R-CNN-08-精读PPT_Anchor和RPN.mp4.mp4 231.19M
| ├──28-03 Faster R-CNN-09-精读PPT_网络细节.mp4 102.33M
| ├──29-03 Faster R-CNN-10-代码讲解_训练VOC数据集.mp4 211.14M
| ├──36-01GAN-02-论文背景.mp4 59.74M
| ├──37-01GAN-03-论文泛读.mp4 198.37M
| ├──38-01GAN-04-价值函数.mp4 86.38M
| ├──40-01GAN-06-理论证明2&实验结果&总结展望.mp4 115.88M
| ├──42-01GAN-08-代码分析精讲.mp4 194.73M
| ├──44-01mobileNet-02-论文结构&摘要精读.mp4 143.80M
| ├──45-01mobileNet-03-主体架构&深度可分离卷积.mp4 187.30M
| ├──46-01MobileNet-04-超参数.mp4 128.33M
| ├──47-01mobileNet-05-后续创新及改进.mp4 119.38M
| ├──52-01FCN-02常用数据集-指标-研究成果..mp4 66.09M
| ├──53-01FCN-03-论文摘要精读..mp4 202.53M
| ├──55-01FCN-05-感受域&平移不变性.mp4 112.51M
| ├──58-01FCN-08-训练技巧&实验结果及分析..mp4 119.27M
| ├──59-01FCN-09-讨论&总结.mp4 28.19M
| ├──60-01FCN-10-代码实现.mp4 63.70M
| ├──64-01FCN-14-损失函数.mp4 95.08M
| ├──69-01AlexNet-04-结构.mp4 71.65M
| ├──70-01AlexNet-05网络结构特点.mp4 226.10M
| ├──71-01AlexNet-06-训练技巧.mp4 78.92M
| ├──72-01AlexNet-07实验结果及分析.mp4 95.69M
| ├──74-01AlexNet-09-准备工作&代码结构.mp4 93.60M
| ├──75-01AlexNet-10-代码结构.mp4 196.09M
| ├──81-1.4 特征脸识别-论文泛读介绍部分.mp4 81.39M
| ├──86-1.9 特征脸识别-论文精读特征脸计算下.mp4 267.53M
| ├──87-1.10 特征脸识别-代码讲解pca计算.mp4 118.07M
| ├──90-1.13 特征脸识别-代码讲解人脸分类之SVM方法.mp4 68.57M
| ├──91-1.14 特征脸识别-代码讲解人脸分类之神经网络方法.mp4 153.78M
| └──92-1.15 特征脸识别-论文总结.mp4 28.74M
├──18-【NLP经典大赛】数据科学： 疫情期间网民情绪识别赛
| ├──03-【02课】比赛专题讲解.mp4 125.32M
| └──05-【04课】比赛思路进阶专题讲解.mp4 99.24M
├──19-面试刷题班
| ├──05-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4 35.42M
| ├──06-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4 34.87M
| ├──07-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4 25.24M
| ├──08-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4 27.90M
| ├──13-【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4 39.20M
| ├──19-【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4 66.96M
| ├──20-【数据结构和算法】P3哈希表.mp4 34.23M
| ├──24-【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4 78.52M
| ├──25-【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4 78.52M
| ├──34-【数据结构和算法】P2最短路径.mp4 35.67M
| ├──37-【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4 81.70M
| ├──39-【前向神经网络】P2前向传播.mp4 49.22M
| ├──40-【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4 26.01M
| ├──41-【前向神经网络】P4反向传播1.mp4 79.04M
| ├──44-【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4 11.63M
| ├──49-【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题.mp4 11.66M
| ├──50-【数据结构和算法】01背包问题.mp4 47.05M
| ├──51-【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4 18.30M
| ├──53-【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列-跳台阶-变态跳台阶).mp4 38.55M
| ├──54-【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.mp4 36.41M
| ├──55-【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp4 27.30M
| ├──56-【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp4 24.12M
| ├──58-【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4 26.77M
| ├──60-【xgboost的原理以及常见面试题】P4近似算法和加权分桶.mp4 45.57M
| ├──62-【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4 11.12M
| ├──67-【了解优化算法的原理】P4动量法.mp4 29.39M
| ├──69-【了解常见的采样方法-作用-具体实现，以及应用】P1蒙塔卡罗模拟定积分和重要性采样.mp4 32.67M
| ├──72-【了解常见的采样方法-作用-具体实现，以及应用】P4.mp4 19.63M
| ├──74-面试刷题班 8月5日直播答疑.mp4 355.32M
| ├──76-面试刷题班 8月9日直播答疑.mp4 357.08M
| └──80-面试刷题班 8月22日直播答疑.mp4 151.49M
├──20-05 NLP基础知识
| ├──03-1-2 研究方向概述..mp4 142.59M
| ├──06-2-3 特征输入..mp4 152.25M
| ├──07-2-4 文本的向量化表示与案例实现..mp4 120.55M
| ├──08-3-1 统计语言模型简介与案例实现..mp4 279.29M
| ├──09-3-2 语言模型任务评估..mp4 106.57M
| ├──13-4-2 word2vec代码复现..mp4 409.43M
| ├──15-4-4 BERT使用实战讲解..mp4 247.82M
| ├──17-4-6 RNN模型原理-代码复现与实战..mp4 339.92M
| ├──18-5-1 HMM序列标注..mp4 71.02M
| └──21-5-4 HMM训练..mp4 90.57M
├──代码资料汇总
| └──02代码资料汇总
└──课件合集PDF版本
| ├──01机器学习概述
| ├──02线性回归
| ├──03逻辑回归
| ├──07聚类
| └──09集成学习