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7 v p! f) Z* T9 t
——/百战程序员-AI算法工程师就业班2022/4 h% G9 a! J- U0 a5 }
├──01、人工智能基础-快速入门
# J' F: t$ _4 s: F| ├──1：人工智能就业前景与薪资 .mp4 33.78M* |& l! C2 R4 F5 E7 o
| ├──2：人工智能适合人群与必备技能 .mp4 21.04M
* J; z$ S* F2 x" }| ├──3：人工智能时代是发展的必然 .mp4 16.72M) _" z) }" f- @' y+ V% h
| ├──4：人工智能在各领域的应用 .mp4 41.82M
7 y$ ~7 V. V2 |6 S| ├──5：人工智能常见流程 .mp4 36.38M. j" f; g1 g, d
| ├──6：机器学习不同的学习方式 .mp4 31.23M6 j& v/ |' h: m) ]& l' ?
| ├──7：深度学习比传统机器学习有优势 .mp4 33.52M
3 C) ^* H# e+ a8 c| ├──8：有监督机器学习任务与本质 .mp4 23.25M
7 _7 N5 O* Z( n7 Z) t+ V& G! `| └──9：无监督机器学习任务与本质 .mp4 31.13M- j8 }1 W6 c; G" F+ Q3 W, ^
├──02、人工智能基础-Python基础 $ i- l6 S! U4 i# n6 X
| ├──章节1：Python开发环境搭建 ) W5 L7 I, w' ~- z2 S# a4 a
| | ├──1：下载Miniconda运行环境 .mp4 31.42M* E. [; a! W( f- [3 Z3 s% L
| | ├──2：Miniconda安装和测试 .mp4 36.64M9 x! c, V) s+ e. i) Q6 \/ y
| | ├──3：Pycharm安装和代码运行 .mp4 30.29M5 r. C% O1 t7 |' `8 ~9 m. [
| | ├──4：Jupyter安装和代码运行 .mp4 24.92M9 J" \0 J: H& b
| | ├──5：Jupyter常用快捷键 .mp4 20.73M6 g x4 @3 z# q. @! x! ^9 H
| | ├──6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装 .mp4 47.66M2 Y% O& H9 K% K1 Z/ s
| | ├──7：关联虚拟环境运行代码 .mp4 26.32M
) f2 T! a, ] }# w8 H4 a- w| | ├──代码.rar 509.90kb+ [0 W) d' h/ z6 c, O
| | ├──人工智能-第1阶段Python基础.pdf 9.37M
' ^; f, D* b- ?6 O& z| | └──人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf 7.52M8 ?! u% I/ l5 `0 ~" Q# O
| └──章节2：Python基础语法 ) |8 g8 K. Z. Z" x9 g8 F% @) X4 y/ g
| | ├──10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符 .mp4 21.39M
8 I* S n$ K" ]/ B| | ├──11：Python_控制语句_while循环 .mp4 16.32M
* c- J5 U& [3 @8 u" o| | ├──12：Python_控制语句_for循环 .mp4 18.68M% V0 h8 k# }8 t2 M2 y k: q) {5 N
| | ├──13：Python_控制语句_嵌套循环 .mp4 27.86M$ B w& s3 B/ V
| | ├──14：Python_控制语句_break_continue .mp4 16.39M# p8 K/ K. A; f8 {' O* C3 Y
| | ├──15：Python_切片操作 .mp4 30.52M
) A7 h$ ~& g' @| | ├──16：Python_数据类型 .mp4 20.88M( k4 R! q9 S5 g$ v% g! U9 @5 q
| | ├──17：Python_集合操作_列表 .mp4 24.10M
& J+ w0 |- N* `5 Q| | ├──18：Python_集合操作_列表的基本操作 .mp4 35.13M
# \' ~. L" }8 x, H7 w. V. Z0 b' h| | ├──19：Python_集合操作_列表的常用方法 .mp4 26.62M
8 s( I% p6 n# l* Y| | ├──20：Python_集合操作_元组 .mp4 29.08M
+ j f. b+ G' L8 ~9 z| | ├──21：Python_集合操作_字典和常见操作 .mp4 25.76M, I y. Q6 X V* ~: f. U' C
| | ├──22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数 .mp4 18.07M; m1 t& K. T2 M9 ]# c/ w
| | ├──23：Python_os模块_shutil模块 .mp4 36.75M
7 a: o; u( v' A2 c| | ├──24：Python_打开并读取文件_中文编码问题 .mp4 38.72M+ `" u6 _: _5 t: d
| | ├──25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释 .mp4 18.23M) W4 a( F1 N$ Y4 H$ z% u
| | ├──26：Python_函数_局部变量_全局变量 .mp4 23.50M& A% E3 d4 R& h3 |5 t, c3 J& s. x$ Y
| | ├──27：Python_函数_默认参数_可变参数 .mp4 18.06M
+ G# M0 r8 C- u| | ├──28：Python_函数_递归 .mp4 18.20M
, U. E2 ?' N7 J6 S& @| | ├──29：Python_函数式编程_高阶函数 .mp4 17.71M
8 ^' u: x2 F/ P* e8 B+ F| | ├──30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数 .mp4 26.94M( r! u+ G l% V) ^% W
| | ├──31：Python_函数_闭包 .mp4 27.49M
. a6 h! H' V, W# S7 L0 v| | ├──32：Python_函数_装饰器 .mp4 19.34M8 ^4 w% g5 B y. g1 T
| | ├──33：Python_类对象_定义与实例化对象 .mp4 36.96M
# \5 |5 ^4 T0 D| | ├──34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法 .mp4 26.21M
0 N4 w X& q9 v6 f| | ├──35：Python_类对象_内置方法 .mp4 19.39M
4 S" f4 M6 o% A# D0 }, Q& t9 ?| | ├──36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数 .mp4 26.22M
1 C) K& J0 @3 v) J| | ├──37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承 .mp4 20.15M
% R) Z5 h4 O3 L! U| | ├──38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写 .mp4 20.79M- K+ h% [* U3 j. r1 f* a
| | ├──8：Python是强类型的动态脚本语言 .mp4 27.23M
1 Y1 a: O8 ]& Z4 v: W" U| | ├──9：Python_控制语句_单双分支 .mp4 39.27M* Z' R- I' ]4 g% f6 s+ u
| | └──新建文本文档.txt 0.51kb; B4 m* K. V0 d3 ~
├──03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
9 E3 i: g! M2 V( n5 ^, d| ├──章节1：科学计算模型Numpy
: o% j" n6 x6 { u| | ├──1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状 .mp4 30.30M1 V5 ?5 B2 ^$ S3 l5 U: e& T' t3 q, J
| | ├──2：Numpy_array_arange .mp4 23.56M }0 E9 V( |( `8 Q4 s8 G5 G0 C
| | ├──3：Numpy_random随机数生成 .mp4 35.81M
) }) G& F& I0 G6 t| | ├──4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数 .mp4 32.59M
" k# y( P( y, L- O( r# B2 v) o( j| | ├──5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数 .mp4 22.70M
: f3 R0 d3 v; a* t B3 L/ E7 s| | ├──6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接 .mp4 30.40M
0 [8 f! C1 x6 `5 O# G, [| | ├──7：Numpy_数组的切分和转置 .mp4 19.19M6 R7 }* H' c/ r! c) t$ ~
| | ├──8：Numpy_算术运算_向上向下取整 .mp4 23.03M, v2 O+ H0 ?. V' w7 H6 m
| | ├──9：Numpy_聚合函数 .mp4 15.33M/ {) N: Q0 ]1 @: o) ^% Z% _/ W* K
| | └──新建文本文档.txt 0.36kb
- {5 s! q7 b* {) M3 Z* l. b| ├──章节2：数据可视化模块 & `: u9 u- x! y- E: O0 e
| | ├──10：Matplotlib_概述_绘制直线图 .mp4 28.64M
" I$ Z* ^/ X3 r% N3 P7 M* B| | ├──11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例 .mp4 23.68M. q; i0 n* H1 y, _, D9 R
| | ├──12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比 .mp4 34.98M; X! {$ U1 P7 A: \' _. k
| | ├──13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布 .mp4 21.29M% V9 n3 y. U( A7 l$ S
| | ├──14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像 .mp4 24.37M" q( s S; d2 ]3 e/ D( a- b! f
| | ├──1599293649514137.png 18.62kb) a' v# B+ H4 l) I+ H9 D6 \
| | ├──人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf 6.04M3 ?9 X1 f: s6 x3 K, |
| | └──新建文本文档.txt 0.16kb% x t+ h- F5 |# ]6 y4 S" \+ s
| └──章节3：数据处理分析模块Pandas
! e- O0 p' N2 T+ `0 z: G| | ├──15：Python_Pandas_Series对象创建 .mp4 22.96M$ g3 R$ V, ]* C! x
| | ├──16：Python_Pandas_DataFrame对象创建 .mp4 24.82M
" v4 H6 X& C) L- I; ^| | ├──17：Python_Pandas_获取Series对象的值 .mp4 15.52M
) Z/ S: |) Z( F+ B) \3 ?% b| | ├──18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值 .mp4 18.85M0 A) R; s/ t# L, O2 L$ p/ C- e
| | ├──19：Python_Pandas_条件过滤 .mp4 17.28M
& T, ]8 B( u" S+ ?+ M8 T| | ├──20：Python_Pandas_空值的删除与填充 .mp4 33.25M5 X7 K& Z; s: w* `0 v$ h3 \/ ~' x
| | ├──21：Python_Pandas_拼接和合并 .mp4 27.91M# v4 h/ B' `) P1 e& z
| | └──新建文本文档.txt 0.37kb
) ] g" s1 G6 [. @7 Z├──04、人工智能基础-高等数学知识强化
6 T9 l M& C5 ~8 k* {$ a| ├──10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值 .mp4 15.30M
, ], b6 d) F1 \; E; ~# @1 p| ├──11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开 .mp4 31.49M2 @: O0 x- \# R! d; |
| ├──12：向量的意义_n维欧式空间空间 .mp4 15.35M
2 @( ]" ]3 @* w| ├──13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除 .mp4 14.17M
8 F7 Z7 B9 Q# k+ \% w, y. Y t| ├──14：向量的内积_向量运算法则 .mp4 14.38M
9 A0 a J) R) x" B- @* l| ├──15：学习向量计算的用途举例 .mp4 16.84M* b E" V' n) `& A- v3 p
| ├──16：向量的范数_范数与正则项的关系 .mp4 23.52M
6 y/ O0 I5 T$ P! ]+ W: K| ├──17：特殊的向量 .mp4 19.38M
2 u6 X$ z3 L4 z| ├──18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵 .mp4 13.47M( y* N h. o+ z( l' A" g( B
| ├──19：矩阵的运算_加减法_转置 .mp4 17.35M
9 e( w* B3 [. K& T| ├──1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点 .mp4 18.97M& m& T: {0 C* E3 Q' B( @
| ├──20：矩阵相乘 .mp4 14.36M
. s; M$ t9 i8 K q- t4 W: [. Q| ├──21：矩阵的逆矩阵 .mp4 27.58M$ T. m8 u) C4 f5 f
| ├──22：矩阵的行列式 .mp4 14.61M
$ U2 f/ O( D1 @. ^/ N| ├──23：多元函数求偏导 .mp4 16.34M( Z/ |9 e3 r( D5 W1 X2 Y Q
| ├──24：高阶偏导数_梯度 .mp4 19.74M
/ k# o- e! F+ N5 P0 T| ├──25：雅可比矩阵_在神经网络中应用 .mp4 26.04M0 T( N0 i8 d2 J; ]6 ?+ {& f
| ├──26：Hessian矩阵 .mp4 22.55M
$ a- |+ @ S1 y7 Y| ├──27：二次型 .mp4 18.55M% W0 R+ w: T8 X4 B( A
| ├──28：补充关于正定负定的理解 .mp4 13.06M8 F/ n) A; T" N$ E2 f/ b
| ├──29：特征值和特征向量(1) .mp4 19.45M
* }" y; o% w) y/ K! ~! L| ├──2：线性代数_概率论知识点 .mp4 17.26M
# K5 A; Y6 v6 b' X3 @| ├──30：特征值和特征向量(2) .mp4 18.01M. z4 l' N5 V, G
| ├──31：特征值分解 .mp4 26.18M
6 B$ L, n& S8 }/ Y| ├──32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导 .mp4 30.50M
. W1 P p& t. q1 O2 _| ├──33：奇异值分解定义 .mp4 16.37M' W4 x" n+ `( e
| ├──34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵 .mp4 34.04M5 Y% M. i+ `9 v( h
| ├──35：奇异值分解性质_数据压缩 .mp4 23.36M
3 H8 F# x: h( d8 \/ ]| ├──36：SVD用于PCA降维 .mp4 17.58M4 A6 i5 m1 c4 j' u& N% U
| ├──37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵 .mp4 23.76M
+ |8 ]6 m& b% P5 G$ A1 F" j+ ~| ├──38：概率论_随机事件与随机事件概率 .mp4 14.04M
4 {+ c _. `$ v$ e! k# o| ├──39：条件概率_贝叶斯公式 .mp4 21.97M
$ a: W S3 u5 n: P& [' M| ├──3：最优化知识_数学内容学习重点 .mp4 25.90M' r! S+ q; A# O# t0 e( H
| ├──40：随机变量 .mp4 17.17M/ J5 Z! U, f+ A5 [& K
| ├──41：数学期望和方差 .mp4 16.18M, y# b+ Z- h9 W) {
| ├──42：常用随机变量服从的分布 .mp4 14.64M
5 n+ D/ ^3 z+ c3 {0 \| ├──43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布 .mp4 22.95M% v* p+ e9 e6 \, `2 ]: |* A' k
| ├──44：最大似然估计思想 .mp4 16.62M
* M+ v" r0 T4 l7 J' |5 Q9 o| ├──45：最优化的基本概念 .mp4 23.95M
4 i9 z+ K- M% k1 M# D/ n3 D/ @3 V| ├──46：迭代求解的原因 .mp4 12.99M
( g* D( y/ M, y j; C1 ^5 b| ├──47：梯度下降法思路 .mp4 19.41M- d3 P/ a ] ?, h) \# l
| ├──48：梯度下降法的推导 .mp4 31.39M
8 q% v$ I" x4 ]* T3 D| ├──49：牛顿法公式推导以及优缺点 .mp4 30.04M: ^. j3 p- @" s9 }9 J7 ]# r' Q
| ├──4：导数的定义_左导数和右导数 .mp4 20.10M
4 k# |5 `7 W0 U+ Z; t| ├──50：坐标下降法_数值优化面临的问题 .mp4 17.05M
+ V$ c4 y& y3 U" {, `| ├──51：凸集 .mp4 14.02M
0 d% t/ d( D! v! [| ├──52：凸函数 .mp4 12.35M
0 C: `) P* U Z; a| ├──53：凸优化的性质_一般表达形式 .mp4 14.81M' X$ Z- @7 w& L# P3 y* E- l
| ├──54：拉格朗日函数 .mp4 19.74M
" X4 z: F5 q# f: J| ├──5：导数的几何意义和物理意义 .mp4 10.21M v) Q3 |- h, ~7 t' l
| ├──6：常见函数的求导公式 .mp4 15.80M7 x1 {. X8 n" T5 J$ K: v
| ├──7：导数求解的四则运算法则 .mp4 18.96M% U9 V' x5 ~+ m+ X: t: a y7 m
| ├──8：复合函数求导法则 .mp4 11.79M
2 Z& `. B3 h6 Q8 I: a& S| ├──9：推导激活函数的导函数 .mp4 23.54M
o1 T) }& j5 N( R8 H| └──数学.pdf 1.50M( _4 k0 \; N8 @: N2 X
├──05、机器学习-线性回归 8 K/ ]3 ]3 Z: Y# k4 Y) L
| ├──章节1：多元线性回归 , _8 Q$ s1 c5 K. c' @% V
| | ├──10：对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 23.06M
6 S9 y: w$ ]6 ?* ^3 P' x0 C- \| | ├──11：把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 14.44M
; ^1 }* [9 i5 }( o| | ├──12：推导出目标函数的导函数形式 .mp4 23.33M
; w8 Z5 r9 a3 [0 p* r# `$ v3 e3 \* s| | ├──13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数 .mp4 27.93M
" H. W, j/ u; |$ ]6 q0 b I1 C| | ├──14：Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 23.08M/ x$ A& n; K6 l
| | ├──15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 26.51M1 \: u' {1 }1 r3 O$ X: K9 P# o
| | ├──16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 17.38M& b$ m* P6 U. I" K6 t) H
| | ├──17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 16.74M
! B0 t4 @1 }! s l! |. J2 s| | ├──18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形 .mp4 19.95M" h# k' }* K5 s8 |
| | ├──19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换 .mp4 14.08M
, t [7 Y* P3 W( n9 q# n| | ├──1：理解简单线性回归 .mp4 21.25M& r( p: y7 q X0 r
| | ├──20：Scikit-learn模块的介绍 .mp4 16.91M+ i" `; U% X# P# Z2 Y
| | ├──21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 13.17M
9 H' e- [! Q% x| | ├──22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 17.24M. L i: M3 p! e0 D0 F& r. V9 h
| | ├──2：最优解_损失函数_MSE .mp4 19.54M
+ U; p9 o7 a7 }! |+ W* C! H0 C2 b$ B| | ├──3：扩展到多元线性回归 .mp4 14.47M' G* m# g" h6 X! a
| | ├──4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 16.21M8 }) b- v1 _1 B' W; o& s# E# z$ k
| | ├──5：理解维度这个概念 .mp4 21.22M$ y5 j7 v! k/ a5 O5 T8 [
| | ├──6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 28.17M
5 t2 C1 G- W0 d8 }" V6 _0 X* k| | ├──7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 21.44M% L5 e9 {" P* r
| | ├──8：引入正太分布的概率密度函数 .mp4 14.86M
1 J. Q% L0 b6 J# [| | ├──9：明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 14.53M. m/ G) M2 m- y% j; r
| | ├──代码.rar 1.50kb$ q) }% h. i, ~1 Y/ f# I. b0 X
| | ├──第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf 2.71M( {# u+ ?/ U: r2 Y1 Y
| | ├──软件.rar 777.48M( v- R4 n& { ?3 D, Q* l) g4 P F. q
| | └──新建文本文档.txt 0.28kb# C8 A2 z8 A& X
| ├──章节2：梯度下降法
, R, v& c" S9 U* E9 U1 C" ]| | ├──23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 28.12M
" ^# i$ h R" o$ g! T$ S& B* i| | ├──24：梯度下降法公式 .mp4 28.41M) w* s, P% b( H6 X
| | ├──25：学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 26.42M
. D7 _6 ~6 F1 t& y. p| | ├──26：梯度下降法迭代流程总结 .mp4 15.17M' I3 n) w/ J6 `8 @
| | ├──27：多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 21.80M1 n/ V* y3 F' o6 v
| | ├──28：全量梯度下降 .mp4 30.60M
6 R7 a7 n; l0 B2 } O| | ├──29：随机梯度下降_小批量梯度下降 .mp4 26.32M
7 T) x a8 z8 Q| | ├──30：对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 22.61M
" [" ?# w, s( G# w| | ├──31：轮次和批次 .mp4 26.67M
0 Z! \/ X8 S; ?7 B& x5 b2 m/ ?4 U! ]| | ├──32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步 .mp4 12.82M" B: c6 c0 S1 B o: `
| | ├──33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步 .mp4 14.09M
; u9 v4 m1 O+ g# D+ K9 A; i| | ├──34：代码实现随机梯度下降 .mp4 12.28M! ` y4 S( F x& x4 e7 F
| | ├──35：代码实现小批量梯度下降 .mp4 11.67M/ k# l3 p* ^5 b
| | ├──36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到 .mp4 16.08M/ j0 v$ f/ V' K5 ?& W B. G
| | ├──37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率 .mp4 16.67M
; C3 f1 X) F6 ^9 Y| | ├──代码.rar 1.73kb
5 ^+ w D6 k$ C| | ├──第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf 2.59M
$ n/ Q6 V2 @) U| | └──新建文本文档.txt 0.25kb
7 D& c+ w; X% Y6 [2 A1 R) J5 C| ├──章节3：归一化
6 ^4 R8 r( c o+ s/ p| | ├──38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾 .mp4 30.26M
; ^3 A( A1 G+ n1 S/ A4 O| | ├──39：归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别 .mp4 17.01M
- M7 {+ ]- ?1 w/ e. G3 F1 c| | ├──40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度 .mp4 12.57M1 G4 U* d" U) ]- p
| | ├──41：最大值最小值归一化 .mp4 14.09M, [+ `- i+ X3 D+ i
| | ├──42：标准归一化 .mp4 25.97M
7 p' ]1 h3 M& X* n9 q| | └──新建文本文档.txt 0.27kb
% P0 _. z' T ]' {/ b" a% p| ├──章节4：正则化
5 T! x/ j# k, y| | ├──43：代码完成标准归一化 .mp4 21.69M1 v! E/ _2 `8 _2 n; L
| | ├──44：正则化的目的防止过拟合 .mp4 16.50M, N% s( g r. E6 o; K
| | ├──45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好 .mp4 19.21M
8 k4 @4 A& A0 h2 ^| | ├──46：常用的L1和L2正则项以及数学意义 .mp4 20.13M( x/ Q& D+ P/ ?
| | ├──47：L1稀疏性和L2平滑性 .mp4 26.03M
! `& z6 |, S- b| | ├──48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因 .mp4 26.35M% J! B- C# y6 N4 d6 p6 t% [
| | └──新建文本文档.txt 0.31kb% N6 U. M9 i |' p
| └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归 $ b" }, Q. s h. q. e9 _6 y9 z/ U
| | ├──49：代码调用Ridge岭回归 .mp4 26.07M
1 y, M& m- U2 k6 l| | ├──50：代码调用Lasso回归 .mp4 12.59M
" I: |# h& v+ h| | ├──51：代码调用ElasticNet回归 .mp4 18.07M
8 |: F. v3 w" f# p/ y7 w| | ├──52：升维的意义_多项式回归 .mp4 22.22M
! g) {" W9 G& y' U1 d A1 }- s| | ├──53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比 .mp4 21.30M
, q6 }" O& c: W k) ^| | ├──54：多项式升维代码实战_训练模型和评估 .mp4 15.88M
& H$ [/ s0 \2 v4 w( L| | ├──55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据 .mp4 18.58M
9 n$ _; x7 o; S4 R% o| | ├──56：实战保险花销预测_数据预处理 .mp4 19.64M
; `* u( y; U# }, W6 O| | ├──57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进 .mp4 35.56M
* g5 k, T* n0 T3 d' f' Q4 U" o| | ├──58：实战保险花销预测_特征选择思路 .mp4 16.51M- N( l3 Q4 G N
| | ├──59：实战保险花销预测_特征工程 .mp4 9.32M4 R+ }3 [0 r' r: ]. V
| | ├──60：实战保险花销预测_模型训练和评估 .mp4 20.51M' {+ |: ~* S, J) c" P
| | ├──代码.rar 126.37kb
! V! ]" f. |5 U| | └──新建文本文档.txt 0.28kb" M# o$ I& o5 D5 Y- x& O3 n
├──06、机器学习-线性分类 - V, }# e$ h) Q5 |9 K
| ├──章节1：逻辑回归 7 U& M; }7 S3 \9 }" q: F: p2 a; s
| | ├──1.txt 1.29kb
. Q5 B3 \4 b# Z( s: q) W# N| | ├──10：绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系 .mp4 17.81M
# V0 u+ K4 K; t9 ?; [| | ├──11：绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度 .mp4 16.90M
: P! x! j8 |9 k| | ├──12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到 .mp4 11.25M' c( X; X' h( ~1 s! {- h
| | ├──13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式 .mp4 21.28M
! C& Q! f# I7 J| | ├──14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类 .mp4 17.78M( Y& l1 P6 K8 q5 ?# @ C
| | ├──15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题 .mp4 12.09M! o" {& _- j1 \" H: M% T
| | ├──16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类 .mp4 18.20M& L" l8 Q6 n. p* d9 x4 {
| | ├──1：逻辑回归_Sigmoid函数 .mp4 10.76M
# Z; v4 _$ P j! [- I| | ├──2：sigmoid函数作用 .mp4 21.37M! k/ C8 S! K) v I" u: g/ B
| | ├──3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识 .mp4 18.66M
" Z# N; y6 `3 _% e" i' X# Z. r| | ├──4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式 .mp4 23.51M0 x. O1 ~2 t3 K" p- R9 z
| | ├──5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的 .mp4 4.31M
& P7 @: d7 P5 k1 O8 N7 n; E% H* G| | ├──6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式 .mp4 15.43M7 l1 y0 p: o* t1 T* I# ^: B; D
| | ├──7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式 .mp4 7.85M, c; B1 u1 v& E" p; c
| | ├──8：绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数 .mp4 25.03M
$ u8 ?7 [# ?% r/ f2 V& L| | ├──9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系 .mp4 14.07M% _. H6 w( Q7 T% [& {4 a
| | ├──代码.rar 1.77kb4 a: e1 n- m$ Q1 k; L6 W
| | └──第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf 1.09M
# e. d c$ Z `9 Q" F, m| ├──章节2：Softmax回归 5 c; K$ z; X4 T" Z: Z; Y
| | ├──1.txt 0.80kb5 e7 ]2 s" O7 \
| | ├──17：证明多项式分布属于指数族分布一种 .mp4 14.67M
& i# c! A$ Y, E0 L- t. Y| | ├──18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式 .mp4 9.91M
5 W' I3 ?6 c8 \0 e( ?4 i| | ├──19：有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本 .mp4 16.55M
5 @; ?4 \) |- ^7 K0 b0 ], s| | ├──20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数 .mp4 15.21M
; J1 [! M) i! [& ~| | ├──21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性 .mp4 7.58M
" j' }% R, \- J9 S; a| | ├──22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别 .mp4 21.45M% s5 k! M) A8 A; H
| | ├──23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据 .mp4 14.06M
+ g; F. Y4 Z$ @ U l! y9 j6 l0 || | ├──24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图 .mp4 20.20M
. j" G0 H( m# C# e| | ├──25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么 .mp4 12.88M; G1 G) T w% O/ @; \9 c D" O* H5 k
| | ├──26：实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影 .mp4 16.92M, P) p, K; f* E. J
| | ├──27：实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果 .mp4 21.18M* k% A4 s0 L; J$ B, T8 }8 b
| | ├──28：实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型 .mp4 17.08M
/ d& U# W! y& g| | ├──29：实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题 .mp4 28.95M
3 M W- a% q$ T2 l6 [| | ├──代码.rar 47.89kb
5 E8 H8 R6 c. V' r: h, B6 U| | └──数据.rar 2.27G* V- h8 k; x# \3 q* H7 {
| ├──章节3：SVM支持向量机算法
( }( D$ E4 W+ Z| | ├──1.txt 0.20kb3 y1 _. {% I& t& T
| | ├──30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离 .mp4 77.74M
3 A/ _" y' r' B* T| | ├──31：SVM的思想 .mp4 35.91M
7 F5 t+ a* \/ S- V4 I| | ├──32：几种SVM_SVM的损失函数 .mp4 47.92M- ^4 `) ]( M5 C# ]4 R
| | ├──33：数学预备知识_拉格朗日函数 .mp4 72.17M! N, R( Z5 u1 T3 L6 b
| | ├──34：硬间隔SVM的两步优化 .mp4 64.89M
* Q9 [7 d4 O% d4 n6 u D| | ├──35：总结硬间隔SVM .mp4 23.25M
- { [& \ j' }% b% k7 D' r% j| | ├──36：软间隔SVM和总结流程 .mp4 76.87M
) D6 T m8 g. `) r| | ├──37：非线性SVM .mp4 36.91M
! D8 B) W# G# s: n/ v8 D| | ├──38：SVM在sklearn中的使用_超参数 .mp4 80.08M
8 l# w% |4 v& Q0 E: u' p9 T( || | ├──SVM算法.pdf 2.52M2 N: D5 ^) @5 u" T- p8 h
| | └──代码.rar 1.05M2 A6 W; F; J% N: L$ J' H0 M
| └──章节4：SMO优化算法 $ Q+ ~9 ~4 n9 u
| | ├──1.txt 0.18kb1 ~6 Y9 y( l$ G& |
| | ├──39：SVM算法流程总结 .mp4 31.71M
5 S! i1 {& W c" a- h x, n! G& N| | ├──40：SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解 .mp4 35.51M
1 o3 M$ V) o7 `* w- [+ F+ h| | ├──41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数 .mp4 32.63M
: l- t% P3 z7 U" R( Z| | ├──42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系 .mp4 26.41M
3 m4 F4 i* M; \% K4 {| | ├──43：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁 .mp4 43.47M/ _" @) u* t7 Q# n1 P* s
| | ├──44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1 .mp4 17.78M6 O& ~' g" x9 z8 K
| | ├──45：启发式选择两个α .mp4 9.68M8 j, r* i' C5 h0 ~+ a
| | ├──46：如何计算阈值b .mp4 19.48M
; s3 s5 k& j& ^- ?) C| | ├──47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei .mp4 43.99M
/ C5 U) W* u0 t4 y1 n) n| | ├──48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1 .mp4 10.02M
0 i" Q' _+ L8 c5 G; `7 q- o| | ├──49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b .mp4 12.37M
% ]9 r9 O; Z6 f7 X| | ├──50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界 .mp4 9.49M
/ V/ [4 z2 T2 |; b1 t| | ├──51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参 .mp4 11.81M
7 b n# y" g' t1 D( ^| | ├──52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM .mp4 41.37M5 E$ p& {8 A& \) a" v5 h
| | ├──53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归 .mp4 23.17M
1 `, @& K- `1 l, T4 C, P( V| | └──代码.rar 12.43kb. r# v" h& |7 Y$ Y
├──07、机器学习-无监督学习 7 x3 o( B+ H8 b% q9 `/ |
| ├──章节1：聚类系列算法
0 u g' G; H3 ^- ^% ^| | ├──1.txt 0.29kb
, @& `2 X) X& \1 p% a% Y| | ├──1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离_ev.mp4 91.94M
, @# S7 y/ g: L7 x) ^" n| | ├──2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF_ev.mp4 78.44M
5 w& E3 q' M6 l! \1 F C$ g| | ├──3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设_ev.mp4 86.57M! `+ I( k4 A u" ^* M X! i
| | ├──4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标_ev.mp4 117.54M0 |! S+ A7 a3 D$ G
| | ├──5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果_ev.mp4 97.13M
8 o: i( r! e3 x! C F6 j+ H| | ├──6：层次聚类_密度聚类_谱聚类_ev.mp4 156.59M+ ^, @/ J5 T( w! J/ I5 G3 L3 ^
| | ├──代码.rar 4.86kb& j0 A& S7 ]4 L& h0 v6 U
| | └──聚类.pdf 2.74M1 e$ h5 @6 P+ v) `2 N* B0 d. k
| ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
. e* g3 W3 h4 o# L# \| | ├──1.txt 0.32kb
; a/ ]9 W: A+ i& _7 x! V6 H% z| | ├──10：Jensen不等式的应用_ev.mp4 89.00M* ~4 |* V9 U2 n. n, n
| | ├──11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式_ev.mp4 93.56M
+ Q. g: `5 b) D, l% b7 S| | ├──12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式_ev.mp4 26.95M
" r: ]# X' a$ N! ~/ h| | ├──13：GMM前景背景分离_ev.mp4 13.41M' N8 V! }3 J& [
| | ├──14：通过声音文件利用GMM算法识别性别_ev.mp4 110.81M
) f% o$ E" H% G0 [& _0 V; h d| | ├──15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁_ev.mp4 39.76M
+ E; D% B+ x. {2 V5 _| | ├──7：单个高斯分布GM的参数估计_ev.mp4 72.12M
$ f+ h, o6 S7 f# P4 d8 w| | ├──8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数_ev.mp4 59.30M
" O5 N B$ F6 r' P3 ]% D7 N( h6 k| | ├──9：GMM参数估计Πμσ的流程_ev.mp4 63.98M( ?% ~' y- r. ] c
| | ├──EM算法与GMM模型.pdf 725.20kb5 g. {* S' z& n
| | └──代码.rar 466.39M+ v$ s0 H l, _" A, f, h" _% I
| └──章节3：PCA降维算法 ( j2 ?5 K3 |/ ^! l1 k
| | ├──1.txt 0.34kb/ x5 p6 @- y, N3 g9 B0 v
| | ├──16：特征选择与特征映射_ev.mp4 40.60M( P& ]# u& u1 D$ _4 a1 F/ d
| | ├──17：PCA的最大投影方差思路_ev.mp4 114.36M7 y7 |0 C$ M+ y. U+ @; g
| | ├──18：最大投影方差推导_最小投影距离思路_ev.mp4 93.96M% ^8 |( G2 G. a9 l
| | ├──19：SVD其实就可以去实现PCA了_ev.mp4 78.14M
- T4 q$ V8 _% p& F| | ├──20：PCA的几种应用_ev.mp4 46.12M6 _+ L- n7 H( [1 H" ?' j
| | └──PCA降维与SVD.pdf 864.92kb6 V' u3 x# B9 m$ h m+ A: @
├──08、机器学习-决策树系列
q4 \/ }( ]/ n3 W6 Q2 c9 L5 || ├──章节1：决策树 6 f& O- a4 C) _' X) I! n! ]$ w
| | ├──代码 " N) b! h% ^5 k; G* x8 f+ P9 G
| | ├──文档
% ?" M, w3 v J) U. A4 z% C1 L| | ├──10：绘制决策树模型_寻找最优树深度_ev.mp4 52.69M9 ]2 o1 r) x7 Y8 U' J: A
| | ├──11：代码训练回归树拟合SineWave_ev.mp4 41.16M
3 t: I* [. ^" y6 ?! f$ X4 i| | ├──12：后剪枝的意义_ev.mp4 28.32M
8 P, R. s' g" v6 ~. ~ P) l/ d| | ├──13：CCP代价复杂度后剪枝_ev.mp4 70.83M
- _; D' |! g2 t* R% `. _2 s$ d3 a| | ├──14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定_ev.mp4 30.41M0 k7 o5 ~6 c! P" E% G
| | ├──1：决策树模型的特点_ev.mp4 35.90M
: d' z$ k& K+ N' R| | ├──2：决策树的数学表达_ev.mp4 37.57M
8 V F# P2 [/ n ^6 V| | ├──3：如何构建一颗决策树_ev.mp4 33.05M
' e& `* o) e( b6 Z| | ├──4：什么是更好的一次划分_ev.mp4 26.87M9 D% j4 E% |/ F" l
| | ├──5：Gini系数_ev.mp4 50.14M4 @3 D0 ]) G( Q' Q7 `2 f1 O
| | ├──6：信息增益_ev.mp4 35.48M( E }9 j9 v! p8 K6 k+ j' Y; t
| | ├──7：熵与Gini系数关系_信息增益率_ev.mp4 49.75M
$ s' ~1 y) P! _" ]# `# {| | ├──8：预剪枝以及相关超参数_ev.mp4 67.96M) l/ I: z' A+ b, U
| | ├──9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 40.61M2 f" w' F2 B( M2 l
| | └──新建文本文档.txt 0.31kb: A: E; k, Q# _; b4 d
| ├──章节2：集成学习和随机森林 2 b6 O9 n( S% q) x) o
| | ├──代码 & u+ B; D$ a5 N
| | ├──15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式_ev.mp4 43.72M# ^7 e" ?: M3 o; R8 n( p- n; i
| | ├──16：Bagging_Boosting_Stacking_ev.mp4 32.58M
( Z: a3 @7 t/ q* {/ E# K# c| | ├──17：随机森林_ev.mp4 46.30M
6 u) K: j1 n f8 A+ q7 b| | ├──18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 49.28M' a9 U; P+ T- h9 K9 Q
| | ├──19：OOB袋外数据_ev.mp4 51.72M& K4 n( U! s. X( ?" z& F9 b
| | ├──20：Adaboost算法思路_ev.mp4 47.04M+ B0 @$ }" R- T T* u ?- g( D, {$ u9 S
| | ├──21：调整数据权重让权重正确率达到50%_ev.mp4 36.06M" F: ?/ l0 h, M6 S8 Z4 m/ J
| | ├──22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重_ev.mp4 48.95M8 _. h0 _$ f) I- i0 l8 n
| | └──新建文本文档.txt 0.27kb
7 B/ q9 S; S1 j9 e4 j. c/ T# }| ├──章节3：GBDT ) K: i/ i/ Q9 M
| | ├──代码 / V9 ~4 A5 c* ~7 n4 P
| | ├──23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x)_ev.mp4 31.79M0 o! q- c1 x9 Y' c( G: L' k
| | ├──24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度_ev.mp4 48.21M- b9 R) ^2 {! H9 R
| | ├──25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树_ev.mp4 43.03M3 ^6 m7 P) q1 q' K
| | ├──26：GBDT应用于回归问题_ev.mp4 47.05M) m7 M4 M. n( v6 j& T
| | ├──27：GBDT回归举例_总结_ev.mp4 45.60M. u+ t" e/ |/ r7 C
| | ├──28：GBDT应用于二分类问题_ev.mp4 38.77M
; _" F. G# }, `) i$ t# D| | ├──29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差_ev.mp4 46.05M5 ~- B! v' k/ B' |) ?# b. N" Z
| | ├──30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存_ev.mp4 34.44M3 S4 f3 e2 D0 G# V4 |
| | ├──31：GBDT应用于多分类任务_ev.mp4 34.17M
7 z( K0 y7 {" i; l0 ]. P| | ├──32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度_ev.mp4 32.69M
! x% X7 C6 J5 b, |, o* j6 L| | ├──33：GBDT多分类流程_ev.mp4 39.29M. j) X; w& R5 g& e& K# d! u, V1 g
| | ├──34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点_ev.mp4 27.63M7 T3 C# U* N, \+ N
| | ├──35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导_ev.mp4 40.64M
/ u1 i" ^. K' M8 a% ]| | ├──36：GBDT多分类叶子节点分值计算_ev.mp4 29.43M# Z8 F+ f# y. d3 F; C
| | ├──37：GBDT二分类举例详解_ev.mp4 39.43M5 ]! [( y* ^# n. n4 x7 r a
| | ├──38：GBDT多分类举例详解_ev.mp4 41.29M
# A5 F# B$ ^8 t1 Z| | ├──39：计算特征重要度进行特征选择_ev.mp4 26.62M: D) G& }5 `; T: e/ b$ x& ^
| | ├──40：GBDT用于特征组合降维_ev.mp4 23.35M
e, V( O* ]6 |& g) j8 e| | ├──41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用_ev.mp4 28.63M. c0 o+ \+ K6 T$ \ G( E) ~: P4 c
| | ├──42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x)_ev.mp4 43.20M0 R4 H0 G1 h" h0 F
| | ├──43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算_ev.mp4 38.69M
( B2 r* i" y! u( f| | ├──44：GBDT+LR架构训练模型代码实现_ev.mp4 46.16M
$ U' ]/ w/ t$ B7 `| | ├──45：GBDT+LR架构预测评估代码实现_ev.mp4 33.95M
" o: G# s5 b$ ?- r| | └──新建文本文档.txt 0.35kb
. T2 _) Z* m. w' E7 E| └──章节4：XGBoost ( w5 B/ \% u; O& \
| | ├──代码
+ n, G6 `+ C) A6 _0 W* r8 O| | ├──文档 4 Q1 Z4 G' {' M$ u: l# r
| | ├──46：回顾有监督机器学习三要素_ev.mp4 41.77M
9 k9 u1 c9 ~2 z6 B1 b1 h| | ├──47：Bias_Variance_Trade-off_ev.mp4 34.34M" @1 ^2 k$ `- ?5 B% E. \
| | ├──48：基于树集成学习4个优点_ev.mp4 40.85M3 r+ `& [$ W T) d( {
| | ├──49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明_ev.mp4 41.64M
- E3 Y2 M" O/ m' A8 R| | ├──50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡_ev.mp4 23.73M8 [" o6 z! i' C- D! V, p
| | ├──51：Objective_vs_Heuristic_ev.mp4 31.41M! z' \# T; f4 m! T3 }5 r- a
| | ├──52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数_ev.mp4 41.54M# S& v7 n0 x* V4 W, p! s$ @
| | ├──53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj_ev.mp4 25.78M
) ]2 X& b4 P$ O| | ├──54：Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi_ev.mp4 34.30M R2 h; U* h k! x, d, k
| | ├──55：重新定义树ft和树的复杂度Ω_ev.mp4 35.02M
- R/ j' w5 l: I& c| | ├──56：由每个叶子节点重组目标函数Obj_ev.mp4 30.39M
6 S. i8 ^( m' _. G8 ~| | ├──57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj_ev.mp4 31.89M; ^: M* {+ S1 h1 R
| | ├──58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构_ev.mp4 46.88M
0 j0 w1 G/ q* w) M) m| | ├──59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件_ev.mp4 32.75M- ] Q F3 N% i' e3 S; h! M Y
| | ├──60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率_ev.mp4 31.75M
/ m$ L: t5 ~0 @6 g7 v| | ├──61：样本权重对于模型学习的影响_ev.mp4 27.68M
* f/ [/ K: O0 V1 \| | ├──62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略_ev.mp4 56.21M
" l {( v/ X& q8 A| | └──新建文本文档.txt 0.35kb
0 d+ }. R6 Y' q) r7 Z8 d├──09、机器学习-概率图模型
( R; o. F9 N: w0 @; S| ├──章节1：贝叶斯分类
& ?; F1 ~/ H0 i) Z6 g| | ├──1.txt 0.35kb0 T2 B# {1 h1 ^3 B
| | ├──1：朴素贝叶斯分类算法_ev.mp4 116.00M
6 Z+ Y4 k5 V5 a$ q% J0 P| | ├──2：TF-IDF_ev.mp4 49.47M; Y! K7 h# k" V- T( [& s+ d( |
| | ├──3：NB代码实现解析_ev.mp4 99.87M
# [+ P x" G3 ?| | ├──4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV_ev.mp4 101.38M
1 {' J1 Y) H w; G( V| | ├──5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计_ev.mp4 94.28M4 {! @& h7 N: F, k
| | ├──6：贝叶斯网络_马尔可夫链_ev.mp4 31.65M
) D9 B% E' @! S3 \. X| | ├──NB_HMM.pdf 826.78kb1 s7 I; ]- { u2 x! g+ D
| | └──代码.rar 7.43kb1 \& ]9 J5 W+ ]8 M) L
| ├──章节2：HMM算法
0 ~$ x. L. }& F% W| | ├──1.txt 0.44kb0 a N, @3 M* ]& \ W; i
| | ├──10：HMM预测问题使用维特比算法_ev.mp4 26.12M
' N& H2 j2 V# b| | ├──11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标_ev.mp4 64.56M R8 X% j D% D& t! v
| | ├──12：前向算法来解决概率计算问题_ev.mp4 27.36M
' F# h" {; F: G6 [. s| | ├──13：Viterbi算法案例详解_ev.mp4 71.72M& }9 K& W( o& m- d
| | ├──14：Viterbi算法代码实现_ev.mp4 32.88M3 t2 _- O6 b y6 T g9 F5 Y
| | ├──7：HMM隐马的定义_ev.mp4 32.90M" _* g; m- j) _9 ^) K+ e
| | ├──8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题_ev.mp4 56.02M$ R3 a S4 D: U+ o8 B
| | ├──9：HMM预测问题使用前向算法_ev.mp4 35.97M# w+ q2 @7 E; @8 K& ^% K, N
| | ├──代码.rar 0.94kb' g3 K1 ?! c! R% s/ X: O# X
| | └──资料.rar 26.48kb, Y/ b+ C, Y% _: C! y( a2 O
| └──章节3：CRF算法 : E3 _# @2 n1 ~9 E. T. H
| | ├──1.txt 0.27kb4 S9 C' p2 ?% @6 v6 h! ^
| | ├──15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法_ev.mp4 84.69M S# k% H, O8 W6 s1 Q
| | ├──16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑_ev.mp4 40.02M
! v4 g. M6 j, L, o/ y( ^; P| | ├──17：了解CRF层添加的好处_ev.mp4 62.98M
& ~: w& F% z, W0 h0 v' G6 P5 M# B| | ├──18：EmissionScore_TransitionScore_ev.mp4 51.66M2 G8 e6 j! Z2 {5 N3 L, q
| | ├──19：CRF的目标函数_ev.mp4 14.34M
# a$ H8 O. e5 k: ^| | ├──20：计算CRF真实路径的分数_ev.mp4 44.32M
Q" U M# J. e* t+ t| | ├──21：计算CRF所有可能路径的总分数_ev.mp4 86.34M8 i+ G3 {# _- Q$ u- W
| | ├──22：通过模型来预测新的句子的序列标签_ev.mp4 50.15M) h5 L0 F" i# H) K; |) o) J
| | └──CRF_NER.pdf 1.17M) Q7 Q. Y! t$ G% M0 e; ?
├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 * y4 ^# @6 v1 I6 F: t# x+ h
| ├──章节1：药店销量预测案例 4 i7 o$ ?, C$ _- x U7 B) Y; }
| | ├──1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍_ev.mp4 12.98M
x+ p4 q8 m- b. D/ u| | ├──2：对数据字段的介绍_导包_ev.mp4 8.63M) h8 m' ~4 i/ q4 z& l
| | ├──3：自定义损失函数_ev.mp4 9.44M
/ J @- T) X2 s7 t: _| | ├──4：对数据里面的目标变量sales的一个分析_ev.mp4 16.91M
( G) V# O0 q+ s1 f% a+ }! ~| | ├──5：数据的预处理_ev.mp4 44.16M
( b# s* p6 m# U" z; [& O5 G+ N| | ├──6：模型的训练_评估_ev.mp4 23.62M4 g: y9 A7 [' x
| | ├──7：kaggle竞赛网站学习_ev.mp4 53.20M6 \6 b9 b) D1 q. F% Z3 ], }4 X3 E
| | ├──代码.rar 6.42M
$ q7 o4 W3 l1 Y: J& \' Z| | └──新建文本文档.txt 0.38kb* k I5 ?5 ~& _; Z% X+ Y2 f
| └──章节2：网页分类案例
3 X+ _8 u* v0 S| | ├──10：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 20.69M$ S9 ]( `/ C4 _& p
| | ├──11：竞赛其他相关提交成绩排行榜_ev.mp4 19.99M' ~/ q1 ~5 k, q, H
| | ├──12：数据导入_ev.mp4 23.63M
; [# Q0 x& o' r8 B- J| | ├──13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_ev.mp4 38.72M
6 O" h8 z- t) w; {| | ├──14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_ev.mp4 28.04M+ x" |) n9 h: t
| | ├──15：MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数_ev.mp4 25.53M, |* \* T$ q2 a+ d8 x* z
| | ├──16：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_01_ev.mp4 37.65M
8 R! ^+ ?. w& h) |) P8 @4 e| | ├──17：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_02_ev.mp4 36.02M. T( d$ e& m9 s4 W4 w" _/ h( b
| | ├──18：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03_ev.mp4 28.96M
8 u6 m- u. V v5 K2 @) Q! a| | ├──19：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_04_ev.mp4 30.51M
* W0 r* }1 N/ c| | ├──8：Kaggle网页分类竞赛介绍_ev.mp4 11.17M
2 w1 Y4 x0 C9 j* z5 H6 E# h# u| | ├──9：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 22.35M$ D2 y h% |, j) ^# f' m
| | ├──代码.rar 8.81M: c$ p8 q2 G* b
| | └──新建文本文档.txt 0.28kb8 Y4 S ?! R- g# }; |; l
├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 4 Y2 D0 P/ z: l) Y! k2 C
| ├──章节1：Spark计算框架基础
7 C' B. i4 j* ]6 T0 x| | ├──1.txt 0.31kb
6 f( n2 S3 w1 E X; b& b| | ├──10：分布式计算所需进程_ev.mp4 15.58M4 O( v( l% A0 j" }6 O" T
| | ├──11：两种算子操作本质区别_ev.mp4 26.08M
! N. T& T$ y9 s) Y8 `| | ├──12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01_ev.mp4 31.67M
0 ` l3 t* A/ y; C& c| | ├──13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02_ev.mp4 25.90M$ W0 d) A4 K4 G" v& p
| | ├──14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03_ev.mp4 20.19M% O8 x, U0 Q3 R, }/ ^: |
| | ├──15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04_ev.mp4 17.85M
( H/ I0 s$ J' L( e6 M- `| | ├──1：Spark特性_01_ev.mp4 25.08M
+ f& _' |. r3 i| | ├──2：Spark特性_02_ev.mp4 17.40M$ j# K+ K5 R5 ~& ~9 v; U. w n2 {
| | ├──3：Spark对比hadoop优势_ev.mp4 12.38M' g, f* z# o+ u" Z* G
| | ├──4：回顾hadoop讲解shuffle_ev.mp4 19.97M# ~5 R, o6 _! f
| | ├──5：分布式计算框架Shuffle的原理_01_ev.mp4 25.51M
7 B2 ~. x! `( v, f$ v" d5 j! w$ u| | ├──6：分布式计算框架Shuffle的原理_02_ev.mp4 25.73M9 i% ^( m' q# u/ S6 Y# W. Z9 O
| | ├──7：分布式计算框架Shuffle的原理_03_ev.mp4 17.39M
9 }# D- ]2 a) a* ~2 ?& G" \( c| | ├──8：Spark的RDD特性_01_ev.mp4 19.34M M2 Y$ B8 S# g: A e
| | ├──9：Spark的RDD特性_02_ev.mp4 21.87M
( r h% ?! J8 t( Y& v| | ├──代码.rar 383.20M
) t' h" N) ]9 B/ U2 E- V* Z" L| | └──资料.rar 1.49M
. u7 C4 n, B$ G( N/ {+ S| ├──章节2：Spark计算框架深入
& h, L, b5 H8 J* ^' H| | ├──1.txt 0.37kb8 w7 h& k G$ Q3 L, l
| | ├──16：Spark数据缓存机制_ev.mp4 29.16M
/ H) O# e; W& N/ z( A; ?$ |$ h5 q| | ├──17：Spark宽依赖和窄依赖_01_ev.mp4 24.86M
1 B1 y, V9 M7 S: I| | ├──18：Spark宽依赖和窄依赖_02_ev.mp4 22.51M ]- E5 C1 j" ^! L$ u- y/ m6 |% \
| | ├──19：Spark宽依赖和窄依赖_03_ev.mp4 15.81M" o6 m6 Y- @: }; \2 p3 [; P( L
| | ├──20：Spark术语总结_ev.mp4 40.14M6 _' \- n2 H& s" h* U7 j" ?2 q7 O# R; y
| | ├──21：分布式文件系统Block块的大小配置_ev.mp4 44.18M
: J- L% w0 `7 c: V" z' `; M| | ├──22：Spark程序启动运行流程详解_01_ev.mp4 19.59M
1 J4 f b- M) j7 v/ s9 I| | ├──23：Spark程序启动运行流程详解_02_ev.mp4 28.61M* _$ `6 ?7 n2 T; R% Y
| | ├──24：Spark程序启动运行流程详解_03_ev.mp4 19.88M+ o4 [ j" m: h1 C
| | ├──25：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 33.93M
6 v7 ?" o# r/ z5 V; u9 z# @9 C| | ├──26：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 36.24M8 p ^! L( A7 o# x) f: z# Q
| | ├──27：构建LabeledPoint_ev.mp4 44.27M
9 x% _) H! [, z" m' } n| | └──28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用_ev.mp4 34.98M
* K! H9 c$ f4 @* C4 L' @| └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
0 ]' l9 I* C7 x$ ]| | ├──1.txt 0.26kb8 w; c/ {& p* ?. J1 W( l/ V2 d
| | ├──29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用_ev.mp4 49.29M
6 X, w I. v. {' _0 g& ~# p| | ├──30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1_ev.mp4 52.43M
+ |" o- g$ L' d6 ^ ~. D8 s| | ├──31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2_ev.mp4 47.11M* h) x, E) \$ X
| | ├──32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1_ev.mp4 38.63M: z& Y! M. n& _: w' m1 u0 w0 y% c
| | ├──33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2_ev.mp4 65.62M
6 p/ v- \8 o3 d9 _| | ├──34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3_ev.mp4 33.14M2 D) F5 c" t* P$ _
| | ├──35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4_ev.mp4 43.60M: A; c1 m# c/ q4 q9 U
| | ├──36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1_ev.mp4 37.79M: k/ {: {& C) C
| | ├──37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2_ev.mp4 47.15M& l7 K6 M$ y: X. a6 T
| | ├──38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3_ev.mp4 40.95M
9 t/ ~; ^/ K% y, ~( a ?. S) \| | ├──39：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1_ev.mp4 43.42M b6 S" I( L$ k; w& v# @
| | ├──40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2_ev.mp4 34.88M2 p' V/ O- w8 v* ]
| | ├──41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3_ev.mp4 34.72M, P2 ^/ n5 x' Q8 R$ }) J% |
| | ├──42：从数据转化到训练集的构建_ev.mp4 63.43M0 s6 u3 N+ c6 L% a9 F
| | ├──43：模型的训练以及评估和调超参_1_ev.mp4 35.13M5 h3 O. t5 _) h w3 J" H" D- [" t
| | ├──44：模型的训练以及评估和调超参_2_ev.mp4 32.20M
- Q* M. n$ k# J| | ├──45：模型的训练以及评估和调超参_3_ev.mp4 43.15M) V0 K; z+ _+ q. V$ g! F& D
| | ├──46：SparkML机器学习库概念讲解_1_ev.mp4 59.65M+ U9 F% s- s" G5 K4 ]
| | ├──47：SparkML机器学习库概念讲解_2_ev.mp4 53.66M
9 j+ b8 E8 S1 b: Q3 w y| | ├──48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1_ev.mp4 61.17M6 `! ]8 ?2 Q* x. d7 u3 e9 V
| | ├──49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2_ev.mp4 63.52M
# e. e9 G, U1 v5 t, B5 o9 [" D| | ├──50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1_ev.mp4 62.90M0 ^3 ^0 ?6 G4 c( w( y
| | ├──51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2_ev.mp4 60.75M7 h) y& C- f, s. W/ Z/ m- F( R
| | ├──52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1_ev.mp4 57.53M/ X) ?# R8 L3 h% _- G+ ~
| | ├──53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2_ev.mp4 44.96M$ g" w1 J( e: B7 a. ^, P2 r0 T
| | ├──54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）_ev.mp4 3.98M Z* ~ f( i# b" y" t7 r
| | └──资料.rar 1.28M
# R* o. n0 }0 a2 R q├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战 8 n) g2 p. i' ^/ ^; D. ~9 b# U1 p! `* r8 k
| ├──章节1：推荐系统--流程与架构
# I& N3 s0 \- j* e; M2 @| | ├──1.txt 0.33kb
/ m0 y2 H& ~+ O1 O! y2 p3 @, F| | ├──10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2_ev.mp4 43.64M4 G6 K6 ^, W4 [$ k: w8 r( O
| | ├──11：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3_ev.mp4 41.91M' x! k3 Y1 p- {. g+ n7 O" h, |
| | ├──12：推荐系统_数据源_1_ev.mp4 33.87M
/ I$ ]; q# I2 S; f5 y* P @6 m| | ├──13：推荐系统_数据源_2_ev.mp4 31.31M
; q$ r5 ~4 M' M: j7 r1 f' z| | ├──1：推荐系统_隐式用户反馈_1_ev.mp4 44.96M* S, i+ }! }9 _4 f3 C$ T
| | ├──2：推荐系统_隐式用户反馈_2_ev.mp4 49.06M0 Y+ M: C% P, j, W7 y, H
| | ├──3：推荐系统_协同过滤_1_ev.mp4 29.26M9 I3 G' C; Z2 e# l. \
| | ├──4：推荐系统_协同过滤_2_ev.mp4 28.44M/ u- m! K7 J) a4 [1 ~" e
| | ├──5：推荐系统_协同过滤_3_ev.mp4 28.65M
5 a/ p# w6 S. I& E7 w+ v! N| | ├──6：推荐系统_协同过滤_4_ev.mp4 29.76M1 ~0 }% R5 U# a- V
| | ├──7：推荐系统架构_实时_离线_1_ev.mp4 41.81M
' N; B# L# J1 c: N. \) X| | ├──8：推荐系统架构_实时_离线_2_ev.mp4 41.79M
# o5 x+ F% g& U( ?+ P& r/ O| | ├──9：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1_ev.mp4 37.58M+ U" t9 a( x) x$ o
| | ├──数据.rar 759.94kb
+ |/ z) c6 ?3 ^, k7 c| | └──资料.rar 2.67M- {8 F0 O6 z. R2 W. b
| ├──章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战 + D! H1 c* v6 _: I! Q9 W; k. m
| | ├──1.txt 0.38kb
" ]: r c0 L5 W z" f1 I8 f, y: D9 D* H2 ?| | ├──14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1_ev.mp4 48.91M
, b$ E: ]# U: {9 _' M$ z5 h4 F: Z| | ├──15：HQL语句_python脚本构建中间结果_2_ev.mp4 46.79M
3 B' {; V0 X# }6 n+ t1 w| | ├──16：HQL语句_python脚本构建中间结果_3_ev.mp4 43.99M
5 u, K* `5 P% I( _| | ├──17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4_ev.mp4 47.18M6 U o6 h) l3 `% M
| | ├──18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1_ev.mp4 43.80M
/ x% d7 H7 Y( e8 || | ├──19：spark构建特征索引_标签列_2_ev.mp4 43.31M. Q7 j1 |; e: A( J$ d* B
| | ├──20：spark构建特征索引_标签列_3_ev.mp4 42.32M
8 Y0 _/ s6 ~& ^6 P3 t3 r0 D u| | ├──21：spark构建特征索引_标签列_4_ev.mp4 39.89M( I! h. C2 X0 E z
| | ├──22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1_ev.mp4 40.21M- u3 l9 q* Y0 G4 }: f5 x
| | ├──23：MLlib调用算法计算模型文件并存储_2_ev.mp4 37.77M
( ]( I( J* U3 ~. T| | ├──24：MLlib调用算法计算模型文件并存储_3_ev.mp4 43.55M" q9 v+ I& y- J/ n3 m9 p% [
| | ├──25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义_ev.mp4 93.24M
2 E, u9 m7 ~5 _( m4 _" t2 h+ Q% z| | ├──代码.rar 6.12kb
9 Z" T1 b, W! a e| | ├──集群.rar 6.46G
' K6 W0 D4 f$ D/ J0 c7 O| | ├──软件.rar 665.46M
& {+ ~ Q; G; ~3 o, f. R| | ├──数据.rar 2.90M
2 x& y, h- [4 s6 U; g& t| | └──资料.rar 468.42kb3 V% m: [+ M( w m4 Y% _9 ?6 p% o+ e
| └──章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
9 S6 d0 w; F2 f5 @9 ]& t7 F| | ├──1.txt 0.43kb
9 |, T0 k3 {9 q( R| | ├──26：推荐模型文件使用思路_ev.mp4 25.82M
$ y( U7 }' e# E2 b) G+ W7 ^| | ├──27：Redis数据库安装及其使用_ev.mp4 16.62M! I+ o% s" A: ?4 }# a9 ^
| | ├──28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1_ev.mp4 50.63M2 `+ o' j1 d c0 x6 ]$ L8 m
| | ├──29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2_ev.mp4 40.17M
. m! x+ v R% e& i/ a) |0 k| | ├──30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3_ev.mp4 36.75M
: D5 D5 V, B3 \) ~ Y0 A, m g5 [| | ├──31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4_ev.mp4 36.51M
+ J n- ^5 d; h7 C& R| | ├──32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1_ev.mp4 41.30M
- X1 M* j0 H0 v f1 z7 m: D& V| | ├──33：使用Dubbo将推荐系统做成服务_2_ev.mp4 41.40M/ e# l( P: Y) d( v) ]3 e) J: E
| | ├──34：使用Dubbo将推荐系统做成服务_3_ev.mp4 45.74M
. I/ r9 }; Z6 @, s| | ├──35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1_ev.mp4 51.29M
9 i! u, e, d: ~8 W- J7 p& y| | ├──36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2_ev.mp4 47.92M
. y4 g6 r( {) o: [- ^| | ├──37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3_ev.mp4 50.71M9 j1 V0 @% D) B0 t4 [$ f0 \
| | └──代码.rar 42.15M
$ [4 ~$ ]6 B, I2 `# O+ S& \8 X├──13-深度学习-原理和进阶
5 ]" D5 G& F1 h2 H9 h+ C( a| ├──章节1：神经网络算法 ! z0 Z& k/ g( i# _0 }- M
| | ├──1.txt 0.36kb
/ h4 n0 c- q5 B6 L+ P7 s| | ├──1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元_ev.mp4 63.30M
* p0 T; M( {; z5 _' L: p| | ├──2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法_ev.mp4 33.55M0 [5 I% U9 x2 p# q' ~0 b0 P3 [
| | ├──3：单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类_ev.mp4 45.44M7 V4 K9 V& i& M8 q2 k- N! ?' z
| | ├──4：用神经网络理解Softmax回归_ev.mp4 44.38M. Q1 O. u7 r7 n- X3 q2 ?
| | ├──5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维_ev.mp4 69.11M- |, P" i4 L; f& I" @
| | ├──6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍_ev.mp4 53.02M; k' k/ ]. h+ T4 Q m+ A# K5 g
| | ├──7：sklearn中NN模型的代码使用_ev.mp4 69.28M8 ^* K1 j' b/ }
| | ├──8：隐藏层激活函数必须是非线性的_ev.mp4 13.69M8 T- `8 V" m! n. l
| | ├──9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装_ev.mp4 132.12M
( P( h( G. f& O$ c; \$ f| | ├──神经网络.pdf 518.13kb9 Y# x; \* ^* u/ X) B
| | └──资料.rar 12.88M1 ^9 J5 }- G4 C( A; [2 J+ J
| ├──章节2：TensorFlow深度学习工具 - H& @ h: _8 e! ~
| | ├──1.txt 0.28kb# ?3 K# z$ E3 | _" R$ U: [
| | ├──10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址_ev.mp4 57.91M
; S4 `! L! O% z! r; T9 o| | ├──11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功_ev.mp4 60.71M
: l5 X/ s, K; ^, J k* i/ i; o| | ├──12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码_ev.mp4 98.16M- H$ X) }4 F7 S6 C
| | ├──13：TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式_ev.mp4 106.23M
5 Z) F9 d |( w0 n| | ├──14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据_ev.mp4 130.43M
% B9 Y6 L6 Q$ c; u" _# ?; L| | ├──15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字_ev.mp4 108.49M
" d% I! F) l: }# M4 D0 y. ^/ l b| | ├──16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字_ev.mp4 104.48M" y, k/ M- A$ D7 n e( M
| | ├──代码.rar 27.29kb
% W+ d. o* G& v3 ^8 a- w| | └──软件.rar 2.13G
# K- i& M- t+ y3 _! k! e. Q5 y2 g# b| └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络 ) h6 i6 g! ]: F: x# v: o
| | ├──1.txt 0.31kb7 t! q. U) x6 m$ B; \
| | ├──17：反向传播_链式求导法则_ev.mp4 56.13M) I- _- n% Y: u2 p6 L
| | ├──18：反向传播推导(一)_ev.mp4 91.08M
, I/ x+ h3 |9 o5 X' U1 m {$ J| | ├──19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层_ev.mp4 78.81M
8 m- g" S5 h8 ~# I+ c2 n| | ├──20：反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例_ev.mp4 65.08M- |+ l$ m" [( @" e
| | ├──21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜_ev.mp4 25.06M
1 ], ?4 l3 i9 {" s5 x8 Z| | ├──22：python实现神经网络训练代码讲解(一)_ev.mp4 50.79M ^) H, s, B$ t) H! H
| | ├──23：python实现神经网络正向反向传播训练_ev.mp4 65.01M4 B- C2 r, g6 F5 U9 H
| | ├──代码.rar 2.83kb
, c7 G& q1 [9 a+ N0 H3 i| | └──资料.rar 180.60kb
6 J7 i: R% t3 y$ ~3 Z$ `├──14-深度学习-图像识别原理 - l4 F2 Y& e4 T) {1 O
| ├──章节1：卷积神经网络原理 4 ?+ A2 R, |+ \ N/ a! Q6 d" ]8 v- C
| | ├──1.txt 0.41kb0 E: B/ A6 \4 z# {. Y! _* o
| | ├──1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接_ev.mp4 81.89M
, B: E2 M5 w/ q| | ├──2：单通道卷积的计算_ev.mp4 65.27M
/ E# F; e7 V7 s! E/ L) m- v| | ├──3：彩色图片卷积的计算_ev.mp4 36.33M w. v$ C. `3 ]- j
| | ├──4：卷积层权值共享_ev.mp4 37.06M [' G7 q" [0 `
| | ├──5：卷积的补充与Padding填充模式_ev.mp4 56.33M
( i$ _' f; ?9 b' t3 N: J2 V| | ├──6：卷积的计算TF中的API操作与参数_ev.mp4 76.76M
" R$ N& r+ r3 S+ ^0 \% l& i! Q# G| | ├──7：池化的概念和TF中的API的操作与参数_ev.mp4 52.54M
% V7 o" i" D' T6 B+ f| | ├──8：经典的CNN架构和LeNet5_ev.mp4 90.93M. `8 b2 `: W+ j
| | ├──代码.rar 1.60kb
4 j& [ I! m3 ]! j! t| | └──资料.rar 3.08M X1 g4 z2 ?4 L9 Q3 h" {; [: i; b2 T
| ├──章节2：卷积神经网络优化
7 ?2 N `) |3 G. z| | ├──1.txt 0.81kb. R3 }1 l/ L7 E: d& }
| | ├──10：Dropout技术点思想和运用_ev.mp4 72.22M4 O5 K0 W. h! U& Y
| | ├──11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码_ev.mp4 62.59M1 t2 |4 Y0 S4 {: Q9 }6 C
| | ├──12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码_ev.mp4 75.35M
y# v$ o$ w& V| | ├──13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点_ev.mp4 63.34M& I. I: S( u& o3 c$ w% q: ?
| | ├──14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用_ev.mp4 25.71M. I( E9 E% G% J- c0 Y4 Y
| | ├──15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用_ev.mp4 54.56M8 z' m' g4 d, {8 H6 @0 G. W+ Q
| | ├──16：VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处_ev.mp4 76.57M
* Z; e9 u2 i- q! P& q| | ├──17：Optimizer_SGD_Momentum_ev.mp4 59.32M( R% \& y Z# E% c& j
| | ├──18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop_ev.mp4 79.54M
; n* y6 v8 |' x! T' N* {| | ├──19：Optimizer_Adam_ev.mp4 79.91M# E4 L9 d- V; _! U, E
| | ├──9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处_ev.mp4 60.49M
; F# x* t* A. j/ l3 t, X| | ├──代码.rar 3.01kb
/ V) v+ B; m/ C/ V/ {# ~ f) I| | └──资料.rar 25.89kb, {4 q5 X5 Z- [: a6 {$ ?
| ├──章节3：经典卷积网络算法 N, e; t1 S' F
| | ├──1.txt 0.37kb2 H+ n+ E, c8 u o
| | ├──20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境_ev.mp4 78.00M
" u; ?+ t* X* C1 I/ F% ?# e| | ├──21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别_ev.mp4 89.69M# U/ o5 Z4 @$ [! O# ]8 U
| | ├──22：InceptionV1_V2_ev.mp4 131.69M+ }9 R- e. V# A [2 C
| | ├──23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别_ev.mp4 124.68M
2 Y6 n4 m. S' M* F9 X( W6 M6 J| | ├──24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK_ev.mp4 72.33M9 y2 I" ~! a/ L+ n# Y& W
| | ├──25：DenseNet和Keras里面的实现_ev.mp4 116.93M
+ n$ b( u/ g6 ~1 x8 w| | ├──26：DenseNet在Keras里面的代码实现_ev.mp4 52.49M
& H- Y. }1 `6 |4 k! }+ n| | ├──27：BatchNormalization_ev.mp4 84.12M* ~8 w( n! d- z' c+ |$ I6 r
| | ├──28：Mobilenet网络架构_ev.mp4 123.63M) a9 C% Z. A& |5 R0 b# n! ]
| | ├──代码.rar 5.33kb
+ p4 s. f5 x( o! R" O3 ]| | └──资料.rar 5.05M
: h4 B% p. q2 G" f$ q0 O| ├──章节4：古典目标检测 7 }. d& o7 A# }- {/ m0 l4 u/ y
| | ├──1.txt 0.23kb) ?6 g8 ^5 J- Z. i& A7 r# `; F
| | ├──29：图像识别任务_古典目标检测_ev.mp4 121.49M1 p1 p" p2 O$ v, [: v
| | ├──30：使用OpenCV调用分类器找到目标框_ev.mp4 73.92M1 e+ d' {" Q# |4 S) P3 K
| | ├──31：IOU以及python计算的代码_ev.mp4 18.51M
3 `# G: Z/ p$ e1 K, f| | ├──32：R-CNN和SPP-net_ev.mp4 68.40M
/ Z Q {# T' r7 v5 x; V| | ├──33：从FastRCNN引入FasterRCNN_ev.mp4 93.80M/ w/ D& ?( `$ m* C6 j) g) X( x& x
| | └──目标检测.pdf 2.36M
- k& K$ m. S% U8 p( J| └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN 6 E. l; S- m/ U
| | ├──1.txt 0.25kb x+ K& f: w4 V5 w
| | ├──34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN_ev.mp4 96.32M. C+ V7 M6 T6 O' i9 _" U
| | ├──35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS_ev.mp4 152.24M
1 ?$ L6 Q* J0 I. v7 B| | ├──36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标_ev.mp4 105.18M- I$ A# Y$ \* G% V5 p
| | ├──37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss_ev.mp4 198.76M
3 M% v8 S8 X/ M| | ├──38：FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比_ev.mp4 250.49M
# n4 n0 z6 }; ~! e| | └──Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf 6.49M
# [5 ^* v9 j; g├──15-深度学习-图像识别项目实战 ) ^* h7 v9 b5 l& p1 j
| ├──章节1：车牌识别 {" m# T4 m! m1 \5 o; w
| | ├──1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01_ev.mp4 31.79M1 s9 _7 K5 B ^$ p S Q
| | ├──2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02_ev.mp4 33.64M* L. \. @9 W/ ^' y
| | ├──3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03_ev.mp4 18.45M4 p; I; o4 J6 u
| | ├──4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04_ev.mp4 28.08M
1 l: ~5 u$ M; ?) Z! O- }& x| | ├──5：车牌识别项目关于目标检测的问题_ev.mp4 17.44M( S9 `6 \! z, |3 E. L8 `
| | └──car_license.rar 177.04M
$ P( ~ l4 |2 F5 W1 e2 o9 I5 c| ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析 ; T9 x% V) G+ r% D% D
| | ├──10：FasterRCNN项目代码_模型的训练_ev.mp4 17.61M1 q- a1 l; q: n) T+ ]" C1 `- m
| | ├──11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01_ev.mp4 33.04M8 {/ t2 Z0 m/ Y6 l) s
| | ├──12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02_ev.mp4 31.64M6 o- h" E1 J7 @. M; @0 t$ W( J
| | ├──13：回归整体训练流程_详解读取数据blob_03_ev.mp4 18.48M
- z+ O% F9 a9 Q9 @0 a| | ├──14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04_ev.mp4 27.24M) @3 v, |& U w# M# ]1 A" |
| | ├──15：FasterRCNN代码_构建head_ev.mp4 25.91M
( z6 S3 F& G, Y8 A5 i8 y) n4 `| | ├──16：FasterRCNN代码_构建RPN网络_01_ev.mp4 49.33M
+ {: P1 c7 y, K& y2 `# y7 ~2 G| | ├──17：FasterRCNN代码_构建RPN网络_02_ev.mp4 39.32M$ o3 M9 \2 G5 J4 ^! H- U
| | ├──18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01_ev.mp4 37.69M
/ k" Q5 z4 J d5 O- N| | ├──19：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02_ev.mp4 48.00M
. G- h3 L3 s* D. @| | ├──20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制_ev.mp4 46.08M
4 {, p, p/ d, t! m3 M| | ├──21：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01_ev.mp4 40.86M
* K$ O+ ^" O/ R* a8 ~| | ├──22：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02_ev.mp4 62.30M" |$ [+ G$ @& Y$ q/ n
| | ├──23：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03_ev.mp4 22.05M
U) l5 k/ [0 {* \6 g| | ├──24：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04_ev.mp4 19.13M
2 N8 |( W1 i6 C) G G' @* ~- p2 @9 V| | ├──25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05_ev.mp4 29.94M
* h" ]0 D$ I3 m! Z| | ├──26：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06_ev.mp4 42.60M* \( E5 P( O+ n4 @+ ]
| | ├──27：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07_ev.mp4 37.95M
0 \; x0 Z& j+ F8 G8 f7 J& j| | ├──28：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08_ev.mp4 21.93M2 h+ U0 [8 B ~4 q3 s& i
| | ├──29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01_ev.mp4 26.51M" h8 I% d7 V3 o5 i2 m
| | ├──30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02_ev.mp4 25.42M U% [4 ~8 x; o
| | ├──31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss_ev.mp4 26.83M
s( l! R, \% R9 v1 ?0 r B| | ├──6：FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明_ev.mp4 46.53M
4 R" l+ |) u1 W| | ├──7：FasterRCNN项目代码_数据加载_ev.mp4 39.94M
' F; b0 P7 h' X! K! R0 n) g0 n| | ├──8：FasterRCNN项目代码_数据增强_ev.mp4 31.37M. `2 v8 R" g2 `' S
| | ├──9：FasterRCNN项目代码_数据初始化_ev.mp4 30.31M1 @+ i+ b% F- V
| | ├──Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.rar 3.06G
# L1 _5 L/ L! n t| | └──资料.rar 26.61kb
7 D8 L$ M% n( F6 t% `2 c" f| └──章节3：图像风格迁移
1 P& V3 q& c" h6 K3 _| | ├──1.txt 0.25kb1 h; C3 X% K8 a* Z1 v- Z
| | ├──32：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1_ev.mp4 30.54M
+ w0 `; \, K4 I! m: ?, m| | ├──33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2_ev.mp4 35.38M
& S7 m) A8 A8 k! b1 I7 C/ Z1 F| | ├──34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3_ev.mp4 34.81M
/ G/ w) \! j" s6 ?| | ├──35：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4_ev.mp4 37.08M
' h$ {/ l0 _* @9 ]; J4 x" N| | └──style_transfer.rar 512.68M
& Y5 m3 C# N) ^* F Q) ^! W- x├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 4 L) p$ |% }. Z* D( _
| ├──章节1：YOLOv1详解
3 _+ N. G' m; I [| | ├──1：YOLOv1论文详解_算法特点介绍_ev.mp4 143.16M7 [. z. E3 p9 I: |" l
| | ├──2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想_ev.mp4 163.33M5 S9 \ W$ G# J2 f6 u" `
| | ├──3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数_ev.mp4 192.72M# ~7 ^. I% p/ Z, C. K$ O% p
| | └──4：YOLOv1论文详解_NMS_局限性_ev.mp4 62.47M
R7 e- f( Z% A& P| ├──章节2：YOLOv2详解
* y; [3 ?; j! a; G6 k6 L6 ]| | ├──5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes_ev.mp4 138.74M" z" h6 V" H4 y# a' l6 h5 o8 s) U9 e
| | ├──6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点_ev.mp4 212.94M
3 w: Y0 j+ m% g2 H| | ├──7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签_ev.mp4 120.92M7 N: C- v- y- ~! Y3 ]: x
| | └──8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测_ev.mp4 146.75M
- j( _, @( `% G& ?4 p6 b8 {| ├──章节3：YOLOv3详解 ) b4 w- \0 e* l* g3 |/ e. ^
| | ├──10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53_ev.mp4 109.35M
6 i; |0 B! u3 g5 }9 c" x2 W3 R| | ├──11：YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss_ev.mp4 100.58M
5 m* k4 T: o# K2 f$ L+ v| | ├──12：YOLOv4论文概述_介绍_ev.mp4 96.28M
6 R6 c8 h! s1 }- {| | ├──13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF_ev.mp4 253.06M) |( N, B6 Q& u, X' i8 n7 I. I
| | └──9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率_ev.mp4 64.54M
( R9 b: `9 y& Q' k/ g4 ?$ ?| ├──章节4：YOLOv3代码实战
2 L6 G# w2 G0 Q8 ~2 K9 [( n; @7 ^3 }| | ├──14：YOLOv3代码剖析_项目介绍_ev.mp4 95.01M
4 }5 f" ]$ ~3 J1 x# j| | ├──15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络_ev.mp4 144.47M
. F! \" U9 j5 b) I: p* p| | ├──16：YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算_ev.mp4 138.41M
& s" s# m! n1 P5 ~| | ├──17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码_ev.mp4 54.57M) |0 h2 P, M2 ~) n4 G/ V
| | ├──18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换_ev.mp4 83.70M, r1 a% ^0 Q8 R# W# E+ S2 f2 m
| | └──19：YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解_ev.mp4 189.72M" ~% b. z# j1 f& E& V2 d4 [* V
| ├──章节5：YOLOv4详解
6 P4 `# B7 f, M. D: D| | ├──20：YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss_ev.mp4 159.22M
1 Y' Z6 {8 ]) N" q, z! b| | ├──21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU_ev.mp4 72.25M
; j, m Y. p: \# y* r& T" X| | ├──22：YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish_ev.mp4 163.21M
$ z2 J/ H' @0 U| | └──23：YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN_ev.mp4 174.03M# |! s* n, z% c( L
| ├──keras-yolo3-master.rar 443.97M
% q3 V! i% P. b. ]* r| └──资料.rar 25.37M* G! }$ e8 @0 l. W1 q
├──17-深度学习-语义分割原理和实战
: m! V' T4 j, f5 Y" t1 {| ├──章节1：上采样_双线性插值_转置卷积 0 z- @/ V( z" u5 G2 a; f9 K' M
| | ├──1.txt 0.29kb
# H8 x5 H4 `* c* N) B| | ├──1：前言_ev.mp4 14.47M% W, e5 m* ?$ B9 Z" J9 s
| | ├──2：上采样_repeat_ev.mp4 16.98M
( F6 Z# ~) }$ q( C) d| | ├──3：线性插值_ev.mp4 23.87M
: D/ R( W& U* C% j| | ├──4：双线性插值_ev.mp4 66.03M) g: E4 F) k$ d/ R; l0 T
| | ├──5：转置卷积_以及TF的API_ev.mp4 62.74M
1 G0 V) O( J: F8 @5 || | ├──6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数_ev.mp4 83.64M
4 Q6 D7 o2 e! C: i7 V| | ├──7：ROIAlign_ev.mp4 47.15M$ @( ]& j5 S7 v! I6 A
| | ├──8：FPN思想与网络结构_ev.mp4 48.20M1 c; ^. p* d% a$ T7 k% n4 E4 a8 A
| | ├──9：FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN_ev.mp4 101.57M
$ C+ m7 p! @! T* l$ `| | ├──代码.rar 3.31kb& t" n t8 ^# x* F
| | └──资料.rar 4.43M P+ S. D8 ^4 {
| ├──章节2：医疗图像UNet语义分割 0 }0 m! G/ r. b9 ~( C) X
| | ├──1.txt 0.19kb5 J& V; K* D. a( `* z- s8 N/ q
| | ├──10：语义分割的基本概念_ev.mp4 14.13M' K! n7 [0 K( A T7 Q6 w
| | ├──11：FCN全卷积网络做语义分割_ev.mp4 28.30M7 E9 m/ M% ]% I6 Q! p7 g6 y
| | ├──12：UNet网络结构_ev.mp4 17.90M
+ ?9 _, J0 P. O" Z( |: W8 D9 \| | ├──13：UNet网络医疗图像的语义分割_ev.mp4 59.40M- l( {4 o& n3 y2 D: g9 T) [
| | ├──U-Net.zip 102.75M
. E& s+ W* ~$ m: y5 ]/ p| | └──资料.rar 3.41M
' t7 \0 L, ]9 K/ r& g| └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 9 v! \# j/ k0 }) s
| | ├──1.txt 0.35kb" [! T; K$ d6 V* ], @/ i: E4 o
| | ├──14：MaskRCNN网络结构_ev.mp4 54.01M- G& k! @1 ]# q
| | ├──15：MaskRCNN的项目展示_ev.mp4 117.07M& `! ?0 F0 Y* ~% x9 Y O9 e
| | ├──16：MaskRCNN网络架构回顾_ev.mp4 74.84M' j6 U6 v, z0 X: z4 d& v& K. Q
| | ├──17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点_ev.mp4 191.29M
& f0 ^; o( M5 ]6 T: C| | ├──18：MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明_ev.mp4 34.35M
4 w( O. c& B3 M% E1 ? V) }| | ├──19：MaskRCNN源码config和model_ev.mp4 190.09M
! U3 ~7 b" }( ~! W: U| | ├──代码.rar 798.38M, t) }/ V+ |' w' C/ E
| | └──资料.rar 6.77M8 |! L, K( x* [" W! H2 k! Q
├──18-深度学习-人脸识别项目实战
: n3 n5 F5 n; ]( _+ v4 L" U| ├──章节1：人脸识别 ' e |# ~# e% c. C6 p
| | ├──10：人脸识别项目代码_加载MTCNN模型_ev.mp4 53.20M$ z, U# ?, C8 X8 l- K
| | ├──11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框_ev.mp4 48.88M3 ?$ }1 Y; [4 `8 X
| | ├──12：FaceNet论文_摘要和前情介绍_ev.mp4 58.45M
) S$ [7 M( Q0 P+ \: D- b9 q| | ├──13：FaceNet论文_相关的介绍_ev.mp4 42.19M* c$ U0 r" s0 ?* z0 R
| | ├──14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标_ev.mp4 48.45M
3 L; J' s) Q# m! E2 b| | ├──15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数_ev.mp4 53.82M5 {! y, K8 ~- Y, d- T' S4 {) G
| | ├──16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要_ev.mp4 62.93M
- E( [3 k3 w; G2 {' G) c# a' l| | ├──17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结_ev.mp4 57.56M* w2 i; z1 d8 n) M4 ]
| | ├──18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用_ev.mp4 35.74M
+ f/ T8 Y) H! c: y8 q0 p M| | ├──19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示_ev.mp4 30.32M# J5 O, V# j3 [1 y
| | ├──1：人脸识别任务种类_具体做法思路_ev.mp4 26.65M
9 @' Z; q$ L8 a& g5 f. w| | ├──2：开源的FaceNet项目介绍_ev.mp4 29.12M2 S/ y/ Y! }* u0 W4 J* ]
| | ├──3：人脸识别项目代码整体结构_ev.mp4 23.36M u1 \ b& Q' S, B! A5 Q( J
| | ├──4：MTCNN论文_摘要和介绍_ev.mp4 62.24M
" i2 y* v! z2 |- v o; T| | ├──5：MTCNN论文_网络整体架构_ev.mp4 66.92M
& ~1 X% {# E6 @& e: a4 B| | ├──6：PRelu_每阶段输出多分支意义_ev.mp4 35.08M0 ^# O$ o2 H' Y( @
| | ├──7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss_ev.mp4 57.33M( O: M5 ^' ?. K9 Q
| | ├──8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程_ev.mp4 53.05M' [4 [( u" I4 G4 {0 b
| | └──9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接_ev.mp4 51.73M
. m3 @' [" z( k. F$ S| ├──1.txt 0.50kb
. S: t* J7 I4 X& r| ├──facenet-master.zip 823.10M
# z% |+ k7 Y( s0 N| ├──模型.rar 186.42M
! w& }, p7 z* J0 j5 ~3 {| └──资料.rar 7.47M
# m& J/ u1 W$ x├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
8 p8 }% R# w/ Q. O| ├──章节1：词向量与词嵌入
6 q, w2 \; c! V0 f W' ]9 ~& T. @| | ├──1.txt 0.31kb7 B/ h# W/ G8 D/ ^% ?1 q- S
| | ├──1：N-gram语言模型_ev.mp4 100.90M, {. O: n1 g6 V) i$ {
| | ├──2：NPLM神经网络语言模型_ev.mp4 91.13M
- x' }0 q3 I5 l+ G7 h( u- ?+ y| | ├──3：词向量的作用_ev.mp4 36.29M
& q7 n L0 n/ B9 t: Y0 ~| | ├──4：CBOW模型思想和计算过程_ev.mp4 100.15M. F' c# p. }9 A$ S8 P
| | ├──5：Skip-gram模型思想和计算过程_ev.mp4 33.20M7 r8 C, i! f- V! r' Q
| | ├──6：Huffman树_分层Softmax的思想_ev.mp4 66.23M# L- b3 t" n# t$ L. l" M
| | ├──7：分层Softmax应用到CBOW模型上_ev.mp4 51.31M
$ `' \0 A/ i# @) \1 {3 \$ X| | ├──8：负采样和负采样应用到CBOW模型上_ev.mp4 59.08M' v+ z, y/ H! R, {4 u
| | ├──Word2Vec.pdf 1.89M
) k& w5 h0 y) v! `/ p| | └──资料.rar 266.85kb
. X1 g. _/ Q6 z" Q0 o+ G| ├──章节2：循环神经网络原理与优化
9 c5 p2 Y: I, F| | ├──1.txt 0.41kb
; y8 ?+ L; x) C1 _| | ├──10：理解RNN循环神经网络计算流程_ev.mp4 29.87M
- \% N/ f- {$ s| | ├──11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别_ev.mp4 96.49M
* ]* |( @: M L9 \| | ├──12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式_ev.mp4 104.73M
( ^: Y" P, S; _| | ├──13：VanillaRNN的回顾复习_ev.mp4 72.40M! q5 Y& k2 h& u- r* N+ m& k
| | ├──14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失_ev.mp4 27.92M
, b+ E) |7 g% a& [8 E3 r# j" B| | ├──15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别_ev.mp4 26.32M
% Q6 @. m) }/ T9 T| | ├──16：双向RNN_LSTM_ev.mp4 30.09M8 b$ ]" T$ ^0 l
| | ├──17：RNN里面应用的Topology结构_ev.mp4 15.64M& I; Y5 P( v1 }( Z
| | ├──9：理解RNN循环神经网络拓扑结构_ev.mp4 74.59M1 w4 E8 f5 A! R- d& p4 L
| | ├──RNN_Attention机制.pdf 2.83M
, V2 F/ r, M' Q| | ├──代码.rar 1.69kb" `# x2 l/ J" `) X# {, E+ M
| | └──资料.rar 1.59M) }" }5 Q# Y: N9 C' ]6 M
| ├──章节3：从Attention机制到Transformer , T8 f: ~ d" g2 `; U
| | ├──1.txt 0.60kb
" u' y. N2 }: \7 P% q| | ├──18：Seq2Seq中Attention注意力机制_ev.mp4 39.99M# ]4 c6 |* ]# z# W3 M5 F
| | ├──19：Transformer_Self-Attention_Multi-head_ev.mp4 79.26M
2 F- Q8 ^; t+ l, C; K7 n; N| | ├──20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结_ev.mp4 55.10M0 }# L) I, Y# }( f+ w1 t7 U
| | ├──RNN_Attention机制.pdf 5.16M
( M; p n; Z) t i6 Q! y. x| | └──资料.rar 792.99kb4 ^$ s0 l$ E; t0 U
| └──章节4：ELMO_BERT_GPT
/ P- ^2 D5 u4 ~| | ├──1.txt 0.60kb/ k7 P7 X- W4 j9 E4 O7 ?
| | ├──21：ELMO_ev.mp4 33.25M
6 M- K0 G$ O& L: _. h| | ├──22：BERT理论_ev.mp4 52.58M1 o5 Q9 k3 N+ c
| | ├──23：ERNIE_GPT_ev.mp4 43.47M
' G) z& s7 x7 @* Y| | └──RNN_Attention机制.pdf 5.16M+ S; R3 e8 `; R/ }0 H
├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战 3 r+ w Y) }, v' }* Z Z/ l% q
| ├──章节1：词向量 : j2 A% p6 t0 q# a1 N% O3 S4 B5 i
| | ├──1：回顾了词向量里面训练的Topology_ev.mp4 91.34M) b" ~' y* C! F
| | ├──2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典_ev.mp4 75.49M
5 K; ^ Q9 N( a+ b. || | ├──3：Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据_ev.mp4 65.40M" F# B8 [5 w+ q/ i+ N0 o/ T% I5 U
| | ├──4：Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质_ev.mp4 80.94M
5 t7 J+ Q5 T' u| | ├──5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图_ev.mp4 68.29M
( ?' B* r/ r P# Z% Q8 L| | ├──6：Word2Vec项目代码_总结串讲_ev.mp4 18.31M
8 G0 E1 ` |3 t7 }- b: b| | └──word_2_vector.rar 56.80M
6 \( y. z6 _& V0 c3 ^| ├──章节2：自然语言处理--情感分析 ) c' x1 d9 i$ Q, t" J Y# Y
| | ├──10：代码讲解_01_ev.mp4 24.56M* a6 u' N. H/ i0 \
| | ├──11：代码讲解_02_ev.mp4 27.78M
% f1 Z2 F+ T1 ]1 h2 U- A- r8 y" S| | ├──12：代码讲解_03_ev.mp4 24.50M
% s& E! |& i, x4 r2 x| | ├──13：代码讲解_04_ev.mp4 26.34M
- B- d. D' N$ y) D$ z| | ├──14：代码讲解_05_ev.mp4 19.33M
' G/ p7 @' ~5 v9 ^# u8 ~" |1 a, Z| | ├──7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析_ev.mp4 28.82M
& i4 Q( A \9 h' n, U+ || | ├──8：数据预处理_01_ev.mp4 33.19M
( C/ i1 p7 @5 M h' w5 x| | ├──9：数据预处理_02_ev.mp4 24.32M
7 I+ a: F3 M7 p: s4 a| | └──代码.rar 4.64kb0 _5 Z" T$ Q/ V5 m; H- \
| ├──章节3：AI写唐诗
& |$ ^% C, y1 J$ D0 O3 f3 X* I7 c. V| | ├──15：AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化_ev.mp4 89.26M
; M' Y9 U( {% p. L8 L' j6 }| | ├──16：AI写唐诗_训练数据的构建_ev.mp4 44.78M
# s1 b. `# ]) Q1 J| | ├──17：MultiRNNCell单元_ev.mp4 22.27M
T' t# E* S$ D4 C% ^3 G0 q| | ├──18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出_ev.mp4 52.61M
0 m* c4 X3 W+ d8 `| | ├──19：AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码_ev.mp4 48.59M7 i( C/ ^0 q* S9 P Y7 }1 m
| | ├──20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性_ev.mp4 72.51M
' d$ z: I- X# R& d: e8 `3 }| | └──代码 .rar 22.31M) p# X3 n, _: t+ A
| ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人
' J, J. k) N: `8 O6 r4 J| | ├──21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder_ev.mp4 69.51M! w, R1 D$ G( l5 y1 S( z
| | ├──22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理_ev.mp4 75.20M
. u- M1 W/ @& H. q| | ├──23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用_ev.mp4 69.86M+ @6 x$ c% `4 M& \' L6 [6 X
| | └──代码.rar 37.30kb
8 `( y6 ?" F2 M9 ^3 i8 R. m| ├──章节5：实战NER命名实体识别项目
5 l! _2 j/ J8 w. H+ Z| | ├──24：回顾了一下CRF训练和使用过程_ev.mp4 56.68M+ i, T1 d: U6 d( u1 e& z! s" f
| | ├──25：介绍了代码目录结构_ev.mp4 19.69M7 @) O6 C4 V5 a- _/ j- I0 O2 ~: ?
| | ├──26：NER代码读取数据和预处理_ev.mp4 85.89M, M2 A& X+ W% g
| | ├──27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程_ev.mp4 68.89M
8 a4 i( H8 F! q| | ├──28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练_ev.mp4 66.03M* R( h) P& |1 Z9 K) f& f& x7 I
| | ├──29：BiLSTM-CRF模型的预测代码_ev.mp4 60.45M
7 U* i8 ?; k8 S' G0 g3 C| | ├──30：CRF中的特征函数们_ev.mp4 87.83M5 K( g: n* J9 @) ~& i. {: j
| | ├──31：对比逻辑回归_相比HMM优势_ev.mp4 83.05M
5 Z3 v* e7 Q o1 L| | ├──32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构_ev.mp4 58.18M
V0 @7 d7 |* n| | └──代码.rar 14.28M' `. t8 @, `" M' f$ X& K
| ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目 * d) V* {; K3 a0 ?, ?% {
| | ├──33：BERT新浪新闻10分类项目_ev.mp4 90.17M& D0 Z7 n! {6 S9 I1 u
| | └──bert.zip 66.49M0 |6 n2 l* T! {6 F4 h% e
| └──章节7：GPT2聊天机器人
" r. o% V8 F. K3 i+ J8 X( ]| | ├──34：GPT2闲聊机器人_ev.mp4 37.61M
+ H' X1 [. X9 H, J; L| | ├──GPT2-Chinese-master.zip 13.39M$ W; }( ~& j5 U) a0 n
| | └──gpt2_chatbot-master.zip 86.58kb
: f6 p$ b( k7 A c├──21-深度学习-OCR文本识别
$ M1 d8 Z+ o1 e) V4 m! {3 Z5 q| ├──章节1：深度学习-OCR文本识别
4 P: j( z% q0 u/ e7 J2 Q3 E| | ├──10：CRNN项目代码剖析_ev.mp4 127.07M
3 j! u% ^4 q0 _3 K, K# t| | ├──1：传统OCR识别_深度学习OCR识别_ev.mp4 130.34M
8 K3 J5 G* K7 s| | ├──2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别_ev.mp4 80.13M
& C9 n# _) X4 R3 P0 X5 {| | ├──3：OCR识别的CTC损失思想_ev.mp4 95.96M
9 T; D8 L9 ~/ M# v) h: d! t7 W- p| | ├──4：总结理解深度学习文字识别架构_ev.mp4 34.81M/ k" T9 |- t7 N
| | ├──5：CTC损失函数的理解_ev.mp4 130.26M; f: _9 p1 a% k- z" S B1 u" L
| | ├──6：CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导_ev.mp4 85.53M
/ [& G2 } L9 `2 M| | ├──7：CTC前向后向算法代码_ev.mp4 86.60M
' _! X5 S' t) W, M| | ├──8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑_ev.mp4 116.48M5 o/ n# @; B. M2 R5 ^5 t
| | └──9：CPTN项目代码剖析_ev.mp4 173.24M
. k7 E' f8 m' _) d- `' }$ o| └──资料.rar 478.63kb% R7 |' R% E% Q
├──22-深度学习-语音识别【2021新增 未更新。。。持续更新】
& c1 x* ?7 K7 J+ b& {% f3 c7 F$ z| └──官方未更新。。。持续更新
0 s& `6 ?3 j2 T# N. y# `4 V├──23-深度学习-知识图谱【2021新增 未更新。。。持续更新】 - F7 m& \9 j3 Z( `# E
| └──官方未更新。。。持续更新
" d4 a a* ~% O├──24-【加课】Pytorch项目实战 + w# M0 O% N: F- n5 Z
| ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
6 T, ?. V8 C* C) t3 |* J; `, m| | ├──1：PyTorch概述_ev.mp4 26.67M
p/ j* k* G6 M# M; d% k| | ├──2：PyTorch的安装_ev.mp4 45.81M
% g9 ~6 ] q4 v7 u# }| | ├──3：Pycharm关联PyTorch运行环境_ev.mp4 24.03M
( G9 e3 |4 C! p7 }$ x| | └──4：Jupyter关联PyTorch运行环境_ev.mp4 27.99M% _# ]; f* E5 k- U
| ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算 ! v9 y8 U6 i9 s3 z
| | ├──5：Tensor的创建_ev.mp4 42.45M
! d6 Z$ X) }% C% p, }1 m| | ├──6：修改Tensor的形状_索引操作_ev.mp4 56.59M
; t; }2 w; ^, b+ U| | ├──7：广播机制_逐元素操作_ev.mp4 33.45M- U0 S6 @3 v" b k
| | └──8：归并操作_比较操作_矩阵操作_ev.mp4 44.67M
' h |+ I& e0 z8 e/ _: Y. y' p| ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
8 B$ x3 ?( I7 v# w0 G; H| | ├──10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_ev.mp4 38.92M
- T+ Z! n9 a1 `7 W+ o0 k3 M| | ├──11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_ev.mp4 33.50M
9 i6 r' ~3 Y* w7 o- P| | ├──12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_ev.mp4 19.94M
" C9 E# b+ [, d| | ├──13：使用全局平均池化_使用LeNet模型_ev.mp4 26.73M! b/ {, h: N9 n" r: U. m& h/ E' S
| | ├──14：使用集成学习思想训练识别模型_ev.mp4 53.92M
8 l! p7 o' Y2 d, C1 r! G1 G| | ├──15：使用VGG16模型提供准确率_ev.mp4 33.35M
8 }3 w3 o. b& H7 E( w| | ├──16：torchvision里面的预训练模型_ev.mp4 20.28M
% D G3 G* \% S( w* U/ V| | ├──17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_ev.mp4 38.81M+ W; X8 A' U8 I4 d8 H
| | ├──18：PyTorch代码实战加入数据增强_ev.mp4 23.49M
) L# }& H* r% v3 [, T' I| | └──9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_ev.mp4 58.48M
1 m' |7 T* H: w. l| ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
1 k+ F1 H7 N( P| | ├──19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_ev.mp4 16.72M
/ E( S8 l% x+ N5 J: r! R+ d. g| | ├──20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_ev.mp4 26.98M. d2 l$ ]0 i+ m+ @
| | ├──21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_ev.mp4 27.12M
4 u" _, S% `3 l( X$ [+ n$ c| | └──22：PyTorch词性标注_测试模型效果_ev.mp4 7.78M$ k4 @. M7 \; m8 ]* \
| ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
# q, w0 o( `3 \" h| | ├──23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引_ev.mp4 31.67M! c# }$ ^) c& C. m& \
| | ├──24：PyTorch中英文翻译_数据预处理_ev.mp4 24.46M
& ^' H5 [: i6 o1 f$ Y/ p| | ├──25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器_ev.mp4 31.36M
" f+ q( f( ~$ \' G| | ├──26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_ev.mp4 32.85M5 r" v. N4 h H$ T4 g
| | ├──27：PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器_ev.mp4 43.18M
1 i! p: y7 k3 F* x( ?' H| | ├──28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_ev.mp4 38.50M$ {' U& f! a& H1 u6 q$ d
| | ├──29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数_ev.mp4 34.22M7 a* Z5 }+ l# N8 t
| | └──30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_ev.mp4 20.88M/ i- J& P% Q/ L9 r
| ├──代码.rar 307.66M
7 W8 ~5 a; d# X6 w8 M| └──资料.rar 1.77M
$ p1 X) N& U/ X6 R/ H├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 : w) B j5 ]7 U! @. e$ u$ \
| ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
, O- N' M4 u" s1 k" ?4 S| | ├──代码
* ~5 P( S9 K9 N4 v% J& e| | ├──数据
6 G6 t; ~& c& d1 c) i| | ├──1：安装PaddlePaddle_ev.mp4 36.77M! \" r1 w: A8 w# U2 f1 n2 Q% A$ H
| | ├──2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题_ev.mp4 28.19M
5 f/ B7 A, o% O u| | ├──3：PaddlePaddle求解线性模型_ev.mp4 35.67M
3 s) _% j" e7 x$ x| | ├──4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播_ev.mp4 38.00M Y4 `' I- M8 W6 ^! I: H
| | └──5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试_ev.mp4 29.68M- h7 ?7 ?0 E& i
| ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
7 r" F+ w& W: V| | ├──代码 5 e. h& |/ [4 Z; r7 W
| | ├──数据
7 y( F% {& U, B9 X+ @| | ├──6：预测病理性近视_图片数据读取_ev.mp4 45.49M1 ^1 h' Q; F4 O1 q! M; ~
| | ├──7：预测病理性近视_模型训练_ev.mp4 40.78M
& E3 W2 o8 D* ?$ S0 Z& G0 j5 g6 n- ~| | ├──8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型_ev.mp4 40.92M0 g# s9 l, L# Z+ ]
| | └──9：预测病理性近视_调用经典卷积神经网络_ev.mp4 66.29M
X% K: S; `3 Q) v T% Q| ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测 * x- z( `6 }9 J1 Y1 Y& K8 b
| | ├──代码
: C' C3 M7 M* {7 _: ?( R% {| | ├──数据
. B. n. z% R2 R9 o6 c1 m, b| | ├──10：PaddleDetection_项目配置_ev.mp4 42.14M* @. N' f9 E' u/ D8 K
| | ├──11：安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题_ev.mp4 31.05M
& k7 }0 ^9 ^- G. B d2 p6 m| | ├──12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations_ev.mp4 29.76M1 T8 T( N& |% L; s @3 m
| | ├──13：PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析_ev.mp4 55.99M+ D& D2 J4 P8 w" A8 w" G6 Y, @
| | ├──14：PCB电路板缺陷检测_项目配置文件_ev.mp4 27.18M
2 v2 D3 L2 W: T X/ |$ l9 @| | ├──15：PCB电路板缺陷检测_模型训练_ev.mp4 43.74M
) S& ?. K# _1 O- h. ]8 s9 P, c| | └──16：PCB电路板缺陷检测_模型预测_ev.mp4 40.76M
9 E( r. [# K+ R. y| ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
0 z* `6 A% F) w| | ├──代码 * l" p# ~! Q. @' M
| | ├──数据
& {; r" N: c0 [ X$ q- J; K* a| | ├──17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍_ev.mp4 47.40M
* a& `' q6 e" @+ q j' x| | ├──18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码_ev.mp4 28.73M
# J$ t9 k# R: M4 Z5 v| | ├──19：车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片_ev.mp4 37.23M
# D8 l! G$ S9 |4 ~, |6 h; C7 r& I# @7 || | ├──20：车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练_ev.mp4 44.20M& j8 f {# J# Z& C$ T" T4 G
| | ├──21：车牌识别项目_车牌字符识别模型训练_ev.mp4 45.18M9 b/ B2 o, Z# [9 w" a6 i m8 P' Y
| | └──22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测_ev.mp4 54.75M9 D h, c) e- _- ~7 q! W
| ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF） - b, o; K& U1 p" j
| | ├──代码 + H$ E6 B- v! Q) `* A
| | ├──数据
( h& K! \: I" \| | ├──23：PaddleNLP_项目配置_ev.mp4 30.94M
5 ?4 W7 F, E( `3 `' v8 g| | ├──24：PaddleNLP_物流信息提取项目介绍_ev.mp4 32.51M$ v; G( E! f- S( o
| | ├──25：物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题_ev.mp4 42.22M
: N5 w: I% I) ]2 @5 t/ `( K O| | ├──26：PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet_ev.mp4 38.36M
5 |% p7 `8 e( D0 C1 r# R| | ├──27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader_ev.mp4 37.31M
, m/ l5 W" u, H| | ├──28：PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型_ev.mp4 32.75M8 \/ @; A) ?1 s# c
| | ├──29：PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练_ev.mp4 35.53M7 M8 u3 |9 h+ [+ `' y
| | └──30：PaddleNLP_物流信息提取项目_合并结果并展示_使用预训练的词向量提升效果_ev.mp4 52.25M* b8 b8 x% p# l; u: h
| └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
( a. g3 H, a/ J3 {| | ├──代码
/ U: e7 t' E' o! a- E/ P& p| | ├──数据
4 \& A2 e( @0 P+ T: L7 o4 e| | ├──31：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_加载数据集构建Dataset_ev.mp4 34.05M. t7 W6 B) d5 h$ { _
| | ├──32：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用_ev.mp4 39.05M: ~* n4 S1 S* j( N. S: w
| | ├──33：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解模型训练和评估代码_ev.mp4 34.16M
5 i$ S, A+ Q: r+ z7 G4 O| | └──34：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果_ev.mp4 37.51M+ q3 }& m$ z7 C) ^$ B' P/ \
├──26-【加课】Linux环境编程基础
$ s% a1 d; z9 q/ }3 `) }1 ?| ├──章节1：Linux
) e" [( m. {6 P! S3 W+ _9 {| | ├──10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 6.87M! Y+ d7 D4 s! F, b9 q0 ~
| | ├──11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 11.70M
; G Q8 N. Z4 p" I| | ├──12：Linux_常用命令_mkdir命令_ev.mp4 7.43M5 \$ K% K) p! M& u$ ]8 B
| | ├──13：Linux_常用命令_cp命令_ev.mp4 10.70M" j |' d% w u z2 v3 a c
| | ├──14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 19.97M
2 ^3 t3 F/ k; \" Q; L/ W| | ├──15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 22.86M* j2 S) @. a4 | r9 E8 t) n
| | ├──16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 4.00M, ?. O3 `+ a8 r$ O) ?
| | ├──17：Linux_常用配置_设置时区_ev.mp4 18.87M1 q2 J& N% d+ [ a6 P. Q: l
| | ├──18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 11.22M
& Y- v& ^( r6 S# W% w' Y. X: r' {| | ├──19：Linux_常用配置_修改网段_ev.mp4 8.25M
! H: f' O; t6 o6 d" G| | ├──1：Linux_课程介绍_ev.mp4 2.93M( D$ v% n! _: N5 j0 e4 x+ g. K. u
| | ├──20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 18.89M
d# K1 T8 Y. z7 D+ B% e# S' ]' V| | ├──21：Linux_常用配置_快照与克隆_ev.mp4 10.70M0 w& P* g/ u) P5 Z/ W
| | ├──22：Linux_Xshell的安装与使用_ev.mp4 14.02M& R( m9 I8 J, t
| | ├──23：Linux_上传与下载_Xftp的使用_ev.mp4 12.71M
' f3 M5 o* V! L5 ~/ U" X| | ├──24：Linux_上传与下载_lrzsz工具_ev.mp4 29.88M
+ e n. n" E! v! O( l8 i| | ├──25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 28.41M r5 _6 d( _& A; s3 L
| | ├──26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 50.87M
j$ C3 w+ t- Z$ @. M0 w8 c6 v8 S| | ├──2：Linux_Linux简介_ev.mp4 13.00M1 D4 h2 i% O4 n
| | ├──3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 13.59M
6 a2 @: V8 |. k( s: L| | ├──4：Linux_安装Linux_ev.mp4 25.92M; f, R8 n7 a, U
| | ├──5：Linux_目录介绍_ev.mp4 13.24M t, _# v. J# C6 U
| | ├──6：Linux_Linux中的路径_ev.mp4 13.00M
7 o$ }6 z+ A7 j, J* k8 P/ s| | ├──7：Linux_常用命令_pwd命令_ev.mp4 4.74M" _9 E9 R9 k' W9 w5 F& b
| | ├──8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 6.05M
( q3 J! `5 K' H6 w! Z| | └──9：Linux_常用命令_ls与ll命令_ev.mp4 22.63M+ n$ }1 c6 f' [8 H5 {& a
| ├──软件.rar 2.18G- V. V9 S" V: ]5 s6 \+ O5 T
| ├──软件2.rar 6.33G
4 a, |2 L2 n' ~5 ~| └──文档.rar 2.78M
6 `( s1 }% l+ x├──27-【加课】算法与数据结构
( f7 O9 ]* ]5 \& s& o) U: e, x| ├──章节1：算法与数据结构
8 w, F# A- Y* p; C6 G3 _| | ├──10：哈希表的基本结构_ev.mp4 26.05M
1 I7 m( d4 Q, ?; H) z, v/ V| | ├──11：哈希表冲突问题_ev.mp4 36.72M9 V# X$ @8 W9 M" R% O# Y
| | ├──12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 29.16M
# w/ f2 v4 L$ h| | ├──13：哈希扩容_ev.mp4 42.00M. B) U3 ?- l! {/ K8 G% }
| | ├──14：递归与栈_ev.mp4 23.20M
, \1 @' x( b, K# E% G" w# _( d| | ├──15：线性查找_ev.mp4 27.16M
) b3 ?: n. I5 j9 `- r1 H$ ^| | ├──16：二分查找_ev.mp4 25.22M
* F0 r) z6 {0 T1 Z: v, |* b8 ~0 F| | ├──17：冒泡排序_ev.mp4 26.39M
, R1 a3 B+ B8 G# [* V4 o: A) {| | ├──18：选择排序_ev.mp4 22.71M6 I3 ~0 O) }2 b9 [& G6 E) J
| | ├──19：插入排序_ev.mp4 15.87M
8 p" x/ |* n8 \/ ]| | ├──1：数据结构与算法简介_ev.mp4 17.12M' Q S# S1 q+ F5 n# D0 r! `. F8 D1 \
| | ├──20：归并排序_ev.mp4 40.51M3 _, o) ~2 H& ~8 E& {0 t6 ~
| | ├──21：快速排序_ev.mp4 18.97M' k; G+ O9 w$ V7 ?8 j/ D$ u9 M
| | ├──22：树结构_ev.mp4 42.81M
/ W" A u2 ` B% N/ e5 m, v| | ├──23：树结构的遍历_ev.mp4 27.72M. ~" e2 r+ T9 @6 c$ _: @
| | ├──24：最大堆的增加操作_ev.mp4 36.15M
9 y, c4 P9 [ R3 \9 [4 M8 I1 h| | ├──25：最大堆的删除操作_ev.mp4 35.13M
/ E, B5 j" K% w4 h, z| | ├──26：二叉树的查找_ev.mp4 41.76M
. O/ ^9 E% h6 O9 x( X4 ?. j$ r| | ├──27：二叉树获取最小值_ev.mp4 11.16M) V! _, @) [9 n4 C; h1 V3 @
| | ├──28：二叉树的添加_ev.mp4 30.56M( P3 B) L" [$ ]) [1 G; _4 X
| | ├──29：二叉树的删除_ev.mp4 55.15M A4 N6 R/ ]1 t* ]
| | ├──2：大O表示法_ev.mp4 11.28M
* E; p! v# l$ p* Z; d- `| | ├──3：线性结构_ev.mp4 24.15M
5 a5 L% [5 ?5 ~| | ├──4：单线链表1_ev.mp4 27.68M6 v4 s) s; u3 Q9 K' J9 x6 p
| | ├──5：单链表2_ev.mp4 58.44M* w( D0 _0 p; p) Q
| | ├──6：双链表_ev.mp4 46.43M/ @/ n0 X+ t8 ~, j: x: a
| | ├──7：队列(链式)_ev.mp4 33.77M
: G" A2 S7 W2 Y J: G| | ├──8：队列(线式)_ev.mp4 17.69M
* P4 \/ w: u2 ~7 l* [9 d3 K5 i| | └──9：栈与双端队列_ev.mp4 13.03M
) n q' Z) Z% E- o, s: V| └──资料.zip 4.80M
- F* @. Z% n& j) L0 \7 D7 H* k├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战【2021新增 未更新。。。持续更新】
7 l- b. v/ K, t/ {) b| └──官方未更新。。。持续更新 7 j# c% M- g- \5 {% [
├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统【2021新增 未更新。。。持续更新】
! ]$ m6 D* U5 Q" ]7 f. h8 z| └──未更新。。。持续更新
1 }7 v9 G9 X2 y- O: F├──31、【加课】 强化学习【新增】
# q, ^8 [- u ^. t( s3 p M' w| ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法 ! f# `9 X, c3 p/ }) G1 c/ u
| | ├──代码
6 x/ i, s* ^" V| | ├──资料 ( J! ]% d8 Y2 M: V% g8 E- p+ n9 F
| | ├──10：代码实战Q-Learning智能体训练模型_ev.mp4 35.49M
$ ^' T( b2 e, J. p| | ├──11：代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互_ev.mp4 26.78M
) s( p" o1 I C5 {, `| | ├──12：代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型_ev.mp4 37.68M' d. G0 w0 K# _) d9 K
| | ├──13：代码实战SarsaLambda_训练模型_ev.mp4 36.83M5 r+ I) t4 g- p; m1 I2 b
| | ├──1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习_ev.mp4 44.67M5 X) e( ~/ p2 Q. O# ]" N
| | ├──2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值_ev.mp4 35.03M
- b e( c% L2 x. m! d$ j| | ├──3：详解Q值和V值以及它们之间关系_ev.mp4 48.04M
4 i7 B. K ?5 H7 e9 C| | ├──4：蒙特卡洛采样回溯计算V值_ev.mp4 41.14M
m2 D, g$ y; T$ l6 p" K| | ├──5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值_ev.mp4 44.02M
- {& D1 C0 P5 M( H8 j; X1 t| | ├──6：SARSA算法和Q-learning算法_ev.mp4 39.56M2 I W2 I, E! o( I2 K6 L1 U
| | ├──7：理解Q-table_创建maze交互环境_ev.mp4 40.23M
" }! K1 Q6 z l1 Z: i7 A* t* v3 F0 l| | ├──8：代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互_ev.mp4 30.03M0 L: @# Y) K9 F. p
| | └──9：代码实战Q-Learning智能体选择行为_ev.mp4 33.94M8 K7 M1 v& E7 c# J/ }8 k
| ├──章节2：Deep Q-Learning Network . ~; P0 _& k+ C6 W2 D
| | ├──代码 ( G( ]; Z" H6 f% S
| | ├──14：DQN算法思想_ev.mp4 35.24M5 V, Z) [$ m. C4 r5 W
| | ├──15：DQN算法具体流程_ev.mp4 31.71M
Y! F D0 |1 }9 ?| | ├──16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets_ev.mp4 54.99M a5 L. m) I ]+ G8 C
| | ├──17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互_ev.mp4 46.11M
2 s, K9 D0 C4 H0 i8 z7 x( x| | ├──18：代码实战DQN_构建Q网络_ev.mp4 41.08M" ?2 @9 W+ C) |: X- m+ L. x
| | ├──19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑_ev.mp4 50.96M4 ]9 c j: e1 I$ d5 c+ R/ q% s. I& H
| | ├──20：代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值_ev.mp4 47.86M
/ l+ H R6 q0 N* \$ b) G| | ├──21：代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小_ev.mp4 52.26M
& ^5 b1 W/ v' P5 B4 E) }| | ├──22：DQN会over-estimate的本质原因_ev.mp4 40.26M( s) G! K+ a+ v0 r9 t5 p
| | ├──23：DoubleDQN缓解over-estimate_ev.mp4 39.29M6 v+ Q+ T/ ?4 m: I
| | ├──24：DoubleDQN代码实战_ev.mp4 39.68M
! P4 v* _4 X' Q0 N| | ├──25：DuelingDQN_ev.mp4 47.48M
. p: U, H. ^3 X| | ├──26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索_ev.mp4 49.05M
. V5 b2 {" U, U* T$ m| | ├──27：计算Action的方差避免风险_ev.mp4 28.80M
7 O: T* J0 }( Z5 M| | └──28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions_ev.mp4 34.36M3 l2 e- e8 E0 w6 H" |5 {
| ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度 , g1 w, R, s: {4 Q5 G$ V
| | ├──代码 7 W1 u9 I" N+ O/ `4 M: W% ~1 k
| | ├──29：策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别_ev.mp4 36.10M
5 d: t) w3 @6 o p# w& d: I| | ├──30：策略梯度PG_明确目标函数和导函数_ev.mp4 33.85M1 L8 v1 v; M- g& \% m. N, K
| | ├──31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导_ev.mp4 33.34M+ a/ g, ~+ y8 ?( X R
| | ├──32：策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导_ev.mp4 30.01M
$ t k& L( f e6 [8 K: w| | ├──33：策略梯度PG_讲解CartPole环境_ev.mp4 31.95M8 L) E, ?& F% t7 B4 j: |
| | ├──34：代码实战_策略梯度PG和CartPole交互_ev.mp4 44.45M
4 t2 b9 K) t, @| | ├──35：代码实战_策略梯度PG网络构建_ev.mp4 28.63M0 X, ]8 v& M$ P
| | ├──36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练_ev.mp4 32.87M$ r" _% M2 A9 q+ b6 ]; Q2 q
| | ├──37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化_ev.mp4 29.71M; a8 l5 U, Z8 o4 Q4 V: U
| | └──38：策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战_ev.mp4 30.66M
+ Z A7 s$ o: \3 {9 w+ f/ M# |* {# u ]| ├──章节4：Actor Critic (A3C) * M* i4 l* a: k8 f- ?6 y6 U" H
| | ├──代码 7 Q. R1 O0 c: F! A( N) `7 E
| | ├──39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来_ev.mp4 50.02M
3 d& \4 b' Y `, o4 x) D2 I, F2 \| | ├──40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧_ev.mp4 44.69M' i3 z1 D$ b/ e: O1 H$ ^4 |, @
| | ├──41：代码实战_ActorCritic与环境交互_ev.mp4 48.29M
3 n$ _) ^" ?( q( x& Y6 e; @0 z| | ├──42：代码实战_Actor网络构建及训练_ev.mp4 33.46M2 s! P0 y0 D, [1 s* D- H
| | ├──43：代码实战_详解Critic网络构建及训练_ev.mp4 50.74M
# j6 d, H- ?, }) O5 \& ]2 H/ H| | ├──44：A3C架构和训练流程_ev.mp4 37.52M
2 |% G8 N# P' C% r1 G4 ^2 N; L| | ├──45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值_ev.mp4 44.49M3 _$ y k& Z, |+ ]1 B* a& X1 _
| | ├──46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算_ev.mp4 27.84M) ^+ S' P" e% ^! Q) M2 o7 W
| | ├──47：代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性_ev.mp4 32.62M
0 {2 z1 C1 f p3 i7 k. ?- @* r| | ├──48：代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑_ev.mp4 32.10M
% r' P8 Q$ { c; T! r| | ├──49：代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑_ev.mp4 35.52M
. G& X! q' v+ \$ k! W) i) S| | ├──50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码_ev.mp4 35.80M
J6 N! K4 z% \| | ├──51：代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互_ev.mp4 45.16M
: A# J/ H8 I6 i, @+ c e8 c| | └──52：代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示_ev.mp4 41.57M) n1 M* M- b7 U5 U4 U1 v( }
| └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法 . _" m# Y5 x) `$ b
| | ├──代码 3 ?1 h( H. Q$ \0 P% y- ?
| | ├──53：DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic_ev.mp4 43.40M) H; H6 ~3 v4 j+ L* F; F
| | ├──54：代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑_ev.mp4 45.45M
. F& B& V& P% w) f6 x) h$ r7 || | ├──55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导_ev.mp4 50.11M
/ I6 K d7 H3 ^+ w) \$ N| | ├──56：代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示_ev.mp4 38.76M* o) ]1 b* f& t: N9 b4 c
| | ├──57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG_ev.mp4 57.07M& c: P6 c" L6 p) ^# Z) I2 ^; d
| | ├──58：PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy_ev.mp4 34.69M$ h3 c$ G6 i- `% n# c
| | ├──59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习_ev.mp4 32.08M
! e0 S, ]9 ~& l3 _" e$ p| | ├──60：PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题_ev.mp4 34.49M
. J! a6 d |% E& M/ a* c2 b# ~# b| | ├──61：PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题_ev.mp4 32.50M/ w; U9 X. X+ A! h" R( g
| | ├──62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建_ev.mp4 28.52M. c& |; K8 R8 t: `# @+ Y, l
| | ├──63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑_ev.mp4 36.15M/ s3 s9 z7 ~' d! H) G5 \; H) T" T
| | ├──64：代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示_ev.mp4 34.44M, N N! v' S }; E8 O% K! J" P! c
| | ├──65：DPPO分布式PPO_ev.mp4 36.43M
D8 w1 N& d& ?) V2 m/ L9 P| | ├──66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程_ev.mp4 33.08M8 p2 c0 r& Q- I
| | └──67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行_ev.mp4 48.49M* j- ?0 d A0 O l' K
├──32-【加课】 图神经网络【2021新增 未更新。。。持续更新】
9 ^- G: a! _. G* S5 N| └──未更新。。。持续更新
: N! T/ H5 E2 M# V├──【加课】Linux环境编程基础
1 ?+ p0 Y2 G( w! R& N7 F: T| └──章节1：Linux
u& ?+ o& S! }7 R& @| | ├──10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 6.89M
* @1 w# v: z, n3 A( U. o' L| | ├──11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 11.70M
: Q7 l+ f r, e2 O! Q| | ├──14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 19.93M
4 Q4 [' p2 C$ I+ G1 ^| | ├──15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 22.76M( k; h' k7 o1 A$ b
| | ├──16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 4.00M3 [; y' q5 a( a5 l% Z) u8 k
| | ├──18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 11.23M9 G' i* J; C) V) C
| | ├──1：Linux_课程介绍_ev.mp4 2.92M
8 i/ V* T! `$ [" @| | ├──20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 18.98M1 x) X4 u$ i3 D( D& N! q& i
| | ├──25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 28.49M
% [, H6 U' j7 M. W9 s! ]7 G| | ├──26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 50.60M# y" ]+ F, N$ M& P( b1 ^5 `
| | ├──3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 13.50M
6 S& }$ l+ \1 ^+ Z| | ├──5：Linux_目录介绍_ev.mp4 13.21M
) J+ H8 X1 L! \ x| | └──8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 6.00M8 k' `% `3 y6 J4 B+ k6 M9 ]
└──【加课】算法与数据结构
# p' B8 e+ ]' }) K5 o3 U# A2 o2 J! A| └──章节1：算法与数据结构
W1 k) e3 M* Z4 B; Q* H| | ├──10：哈希表的基本结构_ev.mp4 26.13M( p% a6 Y! s- F _) k' B
| | ├──11：哈希表冲突问题_ev.mp4 36.27M
+ t- |% V6 {7 v7 u) E$ f| | ├──12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 29.22M. \$ {( Z4 m0 l+ R
| | ├──13：哈希扩容_ev.mp4 41.81M
% ] |: u$ j$ f5 z$ V| | ├──14：递归与栈_ev.mp4 23.30M. R* m u% w _
| | ├──16：二分查找_ev.mp4 25.38M+ e1 @, Z0 H, o
| | ├──17：冒泡排序_ev.mp4 26.31M G" ^* o$ W% H- d
| | ├──18：选择排序_ev.mp4 22.56M c7 t4 z! ]9 v
| | ├──19：插入排序_ev.mp4 15.88M9 Q4 ^+ D( m! v: y* O! {; a8 ]7 \
| | ├──1：数据结构与算法简介_ev.mp4 17.10M$ e1 H& w. E9 y1 y) e/ p3 N
| | ├──20：归并排序_ev.mp4 40.45M
+ ^0 Q; r0 |- h3 G- f! X8 e| | ├──21：快速排序_ev.mp4 19.04M
) d- a# g0 ~1 d+ Y( F" a| | ├──22：树结构_ev.mp4 42.63M
4 y" y1 }' X+ l+ Z! W0 D3 t& N| | ├──23：树结构的遍历_ev.mp4 27.49M# Q3 A; t1 [& y
| | ├──24：最大堆的增加操作_ev.mp4 35.82M
7 w* B) M& A1 Q( U9 D| | ├──26：二叉树的查找_ev.mp4 41.35M& B x" U$ z3 c" \* H
| | ├──27：二叉树获取最小值_ev.mp4 11.17M
0 i5 H* Q- k% l" v9 }* Q8 E| | ├──28：二叉树的添加_ev.mp4 30.58M
( O/ [ W( y: J0 G8 R| | ├──29：二叉树的删除_ev.mp4 54.96M- o+ d! ~/ l* H; I0 b
| | ├──2：大O表示法_ev.mp4 11.34M; J! O: O0 U# V. y# C! W
| | ├──3：线性结构_ev.mp4 24.14M! X3 I# T& M2 h6 @2 y3 D8 W+ C8 o
| | ├──4：单线链表1_ev.mp4 27.60M
& _/ ~! K- O6 D8 C. y. U| | ├──5：单链表2_ev.mp4 58.34M
$ l" x/ c% C6 X' Y, m| | ├──6：双链表_ev.mp4 46.56M
! V/ E$ q* w c8 r9 }$ v| | ├──7：队列(链式)_ev.mp4 33.40M5 i" g& v2 a* ]3 k0 t
| | ├──8：队列(线式)_ev.mp4 17.80M
# q, R7 t1 H+ Y0 M! Q| | └──9：栈与双端队列_ev.mp4 13.03M$ k. ] ~3 T$ _3 k l
% L f; r8 u# w( c5 Z4 u2 s9 n. V' v+ H& t) a/ O* Q
: d* _3 Y0 }% B ^- a+ g- v. U
; U3 k- n' C' J, m资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见0 L: r, P" v% z. C) k) N
" j6 u: w3 p1 M* J( A; D% P: o
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发表于 2022-8-6 10:30:01
