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) ^0 L, r* M9 a. L- d6 w——/百战程序员-AI算法工程师就业班2022/
) w1 K3 p" ^8 E├──01、人工智能基础-快速入门
6 ?+ ~2 n8 U+ T$ ^| ├──1：人工智能就业前景与薪资 .mp4 33.78M
9 @* b6 m/ [% n h| ├──2：人工智能适合人群与必备技能 .mp4 21.04M
6 [2 k# ^+ K$ ?' v1 S9 U6 {6 ]| ├──3：人工智能时代是发展的必然 .mp4 16.72M L: C- B& M1 L! K. V: G
| ├──4：人工智能在各领域的应用 .mp4 41.82M2 R( F' b* F6 e) b8 @
| ├──5：人工智能常见流程 .mp4 36.38M
1 [2 S2 ?* U0 G7 z! ?# C, u% ]8 r| ├──6：机器学习不同的学习方式 .mp4 31.23M
* s4 e/ Z( o3 L& `% s| ├──7：深度学习比传统机器学习有优势 .mp4 33.52M
; V# A& V( t4 q| ├──8：有监督机器学习任务与本质 .mp4 23.25M
6 h9 U7 K9 q( B| └──9：无监督机器学习任务与本质 .mp4 31.13M
9 d' C& _2 X( f, K* h0 H; F1 R├──02、人工智能基础-Python基础
7 n, ] S; r* Q3 s4 E* k| ├──章节1：Python开发环境搭建 E" A$ b: P1 ]+ l3 a1 a
| | ├──1：下载Miniconda运行环境 .mp4 31.42M( y; x" S9 j+ c4 i8 w& C/ ?8 `
| | ├──2：Miniconda安装和测试 .mp4 36.64M, P/ _; ~8 c# F
| | ├──3：Pycharm安装和代码运行 .mp4 30.29M9 I4 e2 m0 T8 Q" L3 S8 n
| | ├──4：Jupyter安装和代码运行 .mp4 24.92M, S4 a& t1 n a, a! n$ U8 o3 Q! v
| | ├──5：Jupyter常用快捷键 .mp4 20.73M
+ a0 J# U# q0 C" W- H1 U| | ├──6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装 .mp4 47.66M
+ A3 P ?. `& ]& |8 E| | ├──7：关联虚拟环境运行代码 .mp4 26.32M
3 c( O! t# q: _9 Y: w' i' i5 f, N1 e| | ├──代码.rar 509.90kb3 K& @* s$ K" e& q* b9 A
| | ├──人工智能-第1阶段Python基础.pdf 9.37M
7 s5 a; f( i Y7 M| | └──人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf 7.52M! r4 C# J9 B1 W9 E. v3 a
| └──章节2：Python基础语法 ) ?* L+ h/ A. k2 S
| | ├──10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符 .mp4 21.39M* v" ]; o5 H& B7 y& y1 k, g% J
| | ├──11：Python_控制语句_while循环 .mp4 16.32M' y" [9 H; q% t. ^1 i1 Z
| | ├──12：Python_控制语句_for循环 .mp4 18.68M' H+ V* l& z+ N4 A) i/ \
| | ├──13：Python_控制语句_嵌套循环 .mp4 27.86M _* v" O6 `1 h/ l" n* r: i9 s) d
| | ├──14：Python_控制语句_break_continue .mp4 16.39M m4 D' b# R9 |) \& [
| | ├──15：Python_切片操作 .mp4 30.52M
1 P( {& T; u: W* ?| | ├──16：Python_数据类型 .mp4 20.88M4 @+ _" E6 T5 e2 s b1 ]$ X8 j% x
| | ├──17：Python_集合操作_列表 .mp4 24.10M
3 \- r! \; J1 y1 ?3 b8 V, ~| | ├──18：Python_集合操作_列表的基本操作 .mp4 35.13M
y, u( E7 E+ n. x| | ├──19：Python_集合操作_列表的常用方法 .mp4 26.62M) s! c- ~/ @; e/ E% C6 K
| | ├──20：Python_集合操作_元组 .mp4 29.08M
4 C% k, n( D1 B3 Z+ T2 b& z4 N, A9 C| | ├──21：Python_集合操作_字典和常见操作 .mp4 25.76M7 [$ p4 c" l* e% {$ g
| | ├──22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数 .mp4 18.07M
. h1 _9 X) R8 g. [9 h| | ├──23：Python_os模块_shutil模块 .mp4 36.75M
0 e7 l% G# V( V( w. ~/ _| | ├──24：Python_打开并读取文件_中文编码问题 .mp4 38.72M6 ~- {% T- @4 u) q1 P, S, d8 x
| | ├──25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释 .mp4 18.23M1 ]8 k9 [/ ~! D9 \8 ~
| | ├──26：Python_函数_局部变量_全局变量 .mp4 23.50M3 y7 r! ]- J9 t1 `
| | ├──27：Python_函数_默认参数_可变参数 .mp4 18.06M
1 J% ^: v* @% V% i3 s+ e# v| | ├──28：Python_函数_递归 .mp4 18.20M$ h) l" U2 @6 N
| | ├──29：Python_函数式编程_高阶函数 .mp4 17.71M1 W7 `+ w- X2 q% S7 q
| | ├──30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数 .mp4 26.94M
: `- m; S9 m2 M4 _| | ├──31：Python_函数_闭包 .mp4 27.49M: p0 s/ l; u7 c# d2 j5 t) T
| | ├──32：Python_函数_装饰器 .mp4 19.34M
/ M3 ~& T/ X4 K1 J1 Y| | ├──33：Python_类对象_定义与实例化对象 .mp4 36.96M1 n; D6 d# O' u% |
| | ├──34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法 .mp4 26.21M6 M: o3 k+ C. H1 C
| | ├──35：Python_类对象_内置方法 .mp4 19.39M# L- @ K% d5 }2 n; w8 f/ m9 B6 \
| | ├──36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数 .mp4 26.22M( E E# X) M0 B
| | ├──37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承 .mp4 20.15M& _/ n" Q0 a5 q2 l; E+ b
| | ├──38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写 .mp4 20.79M
4 r2 ~* z) x9 E" y$ Y7 Y| | ├──8：Python是强类型的动态脚本语言 .mp4 27.23M( p1 u4 g2 X/ x3 p
| | ├──9：Python_控制语句_单双分支 .mp4 39.27M- g+ W a" T- ~& A. }
| | └──新建文本文档.txt 0.51kb5 V; d" ~, E, L( }) Z( f5 X) E( Z
├──03、人工智能基础-Python科学计算和可视化 8 ^5 X" _1 P8 s+ m
| ├──章节1：科学计算模型Numpy
! [) m! d# ~1 p x# x+ @7 |) X' y3 A! }| | ├──1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状 .mp4 30.30M J: R3 h7 S4 o% T
| | ├──2：Numpy_array_arange .mp4 23.56M
& }! n9 r0 `8 Q8 U7 x$ N$ f- C| | ├──3：Numpy_random随机数生成 .mp4 35.81M
! T0 A% g l0 h; G# u' N; g$ \* h| | ├──4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数 .mp4 32.59M. U; n8 D7 O- _& a9 a4 a
| | ├──5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数 .mp4 22.70M
/ P2 p& m3 n( x4 P5 R b| | ├──6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接 .mp4 30.40M
2 k( K9 Z9 u) [( P, n# R| | ├──7：Numpy_数组的切分和转置 .mp4 19.19M8 L+ H6 C L! T3 d3 H1 H
| | ├──8：Numpy_算术运算_向上向下取整 .mp4 23.03M
6 z% F2 a1 C. I$ c| | ├──9：Numpy_聚合函数 .mp4 15.33M* G, J/ [6 Z8 Q% n8 B# y/ U
| | └──新建文本文档.txt 0.36kb
/ G/ e, M% ]2 G| ├──章节2：数据可视化模块
2 Q/ ^9 ^) T; m& m1 @/ |4 C% M| | ├──10：Matplotlib_概述_绘制直线图 .mp4 28.64M
5 R4 }7 k" z- z2 q$ E# f4 Q| | ├──11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例 .mp4 23.68M
' X! k$ |2 ?. C" || | ├──12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比 .mp4 34.98M
3 ?) J6 ~4 F q# F9 }| | ├──13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布 .mp4 21.29M
) [% g1 u! {9 Q" J f| | ├──14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像 .mp4 24.37M. f2 D/ U% o! q2 v. \+ I
| | ├──1599293649514137.png 18.62kb O5 z/ c4 P' y
| | ├──人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf 6.04M
4 Q' r" p# w4 _$ ^7 d& s) @| | └──新建文本文档.txt 0.16kb- ]' `" w: z, I
| └──章节3：数据处理分析模块Pandas
% e6 S5 m+ `$ P% n$ |2 Q) S' Q| | ├──15：Python_Pandas_Series对象创建 .mp4 22.96M! a$ G: H" u) V5 b6 m- n
| | ├──16：Python_Pandas_DataFrame对象创建 .mp4 24.82M% d5 }5 J8 @0 O# l1 a
| | ├──17：Python_Pandas_获取Series对象的值 .mp4 15.52M
" Q. g% z) n1 ?/ U| | ├──18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值 .mp4 18.85M" ^4 b7 w5 U# r/ f
| | ├──19：Python_Pandas_条件过滤 .mp4 17.28M3 |+ Q% U& H& g2 {1 E% `
| | ├──20：Python_Pandas_空值的删除与填充 .mp4 33.25M
: e! J+ ?4 I5 w: U5 S| | ├──21：Python_Pandas_拼接和合并 .mp4 27.91M
' E9 d5 V" v ]| | └──新建文本文档.txt 0.37kb* j8 v8 b& @; M3 b/ A/ @/ {
├──04、人工智能基础-高等数学知识强化 % H' C- a0 _$ v+ T6 }, L/ o
| ├──10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值 .mp4 15.30M M4 z) @, B. a) f) V* \- Q6 n: \
| ├──11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开 .mp4 31.49M4 i+ W! S, |7 B* c( @% v* v
| ├──12：向量的意义_n维欧式空间空间 .mp4 15.35M J9 \# M: R* ?" k9 t# ~
| ├──13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除 .mp4 14.17M
) Q4 U) F( ? v0 D9 r7 L| ├──14：向量的内积_向量运算法则 .mp4 14.38M
% u0 M3 a. D2 M; P" q# T| ├──15：学习向量计算的用途举例 .mp4 16.84M
; t7 `( e$ y# L0 [, b6 F| ├──16：向量的范数_范数与正则项的关系 .mp4 23.52M( J! i/ x# p2 D, J' F0 w
| ├──17：特殊的向量 .mp4 19.38M$ d3 ^5 G0 M* c$ s- T+ ?
| ├──18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵 .mp4 13.47M
, K+ [$ r2 K* ~; e| ├──19：矩阵的运算_加减法_转置 .mp4 17.35M
, q: U2 k- X j| ├──1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点 .mp4 18.97M6 v3 G. _. g4 \0 ?" @3 } {
| ├──20：矩阵相乘 .mp4 14.36M4 T0 ?% [2 \& \& ~0 e8 j$ [% H
| ├──21：矩阵的逆矩阵 .mp4 27.58M
2 P+ ]; n! f$ U" S0 r0 P9 \| ├──22：矩阵的行列式 .mp4 14.61M; H6 f Q' j/ B# \0 a2 i8 x) _0 u
| ├──23：多元函数求偏导 .mp4 16.34M5 V5 a) H, c* h' v, d- i
| ├──24：高阶偏导数_梯度 .mp4 19.74M
* i0 N7 ~7 J* V# C| ├──25：雅可比矩阵_在神经网络中应用 .mp4 26.04M
. D) s3 P6 d: Q4 l2 H1 M0 f| ├──26：Hessian矩阵 .mp4 22.55M( j! D: \: Y) c/ @2 x
| ├──27：二次型 .mp4 18.55M
. v/ M3 W7 h1 w% f6 q| ├──28：补充关于正定负定的理解 .mp4 13.06M
0 l- h. @( z1 t| ├──29：特征值和特征向量(1) .mp4 19.45M4 O, T" L* Z1 n
| ├──2：线性代数_概率论知识点 .mp4 17.26M
: \& X# G. S2 {9 J$ d1 Z| ├──30：特征值和特征向量(2) .mp4 18.01M8 i2 G8 w; _: t2 U* Y, l1 ?+ R
| ├──31：特征值分解 .mp4 26.18M
4 O% O( D$ [' w1 C: o0 ?/ r| ├──32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导 .mp4 30.50M
1 w( h6 Q/ b: R8 P+ h' y6 P3 L4 F| ├──33：奇异值分解定义 .mp4 16.37M
) j' T8 } V7 W5 t; q$ Z| ├──34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵 .mp4 34.04M
# V4 E5 X3 @4 g. ]; a| ├──35：奇异值分解性质_数据压缩 .mp4 23.36M! R" Q2 y L }( H0 k
| ├──36：SVD用于PCA降维 .mp4 17.58M( c; ]! o @' t2 x9 P. q! V/ u
| ├──37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵 .mp4 23.76M [) y, D# I4 G
| ├──38：概率论_随机事件与随机事件概率 .mp4 14.04M
! X+ n# @1 x$ K: f- r| ├──39：条件概率_贝叶斯公式 .mp4 21.97M
/ U9 L4 H0 N( H7 n0 e/ R| ├──3：最优化知识_数学内容学习重点 .mp4 25.90M) C- l; c4 M' B0 c! G3 r$ w
| ├──40：随机变量 .mp4 17.17M
: j: _# t8 t4 G: x$ u| ├──41：数学期望和方差 .mp4 16.18M: ]! d5 |: o5 r' R e8 u
| ├──42：常用随机变量服从的分布 .mp4 14.64M
3 t3 s# C- f7 o$ J8 [| ├──43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布 .mp4 22.95M
6 D; {' ?5 v, ]% i| ├──44：最大似然估计思想 .mp4 16.62M* `3 e- E% c: }1 u! k6 A+ S5 f7 `& k
| ├──45：最优化的基本概念 .mp4 23.95M
) v& ?, Y1 h3 ^: ]| ├──46：迭代求解的原因 .mp4 12.99M9 H. s$ y0 N) R
| ├──47：梯度下降法思路 .mp4 19.41M2 z6 O- ?! n! T( O, q4 }
| ├──48：梯度下降法的推导 .mp4 31.39M
. A! c. M/ x$ ~1 ]| ├──49：牛顿法公式推导以及优缺点 .mp4 30.04M% j: |' W, y# r% X. }- j
| ├──4：导数的定义_左导数和右导数 .mp4 20.10M0 g: B" j3 `: h/ k
| ├──50：坐标下降法_数值优化面临的问题 .mp4 17.05M$ G' T: U+ y3 N" h
| ├──51：凸集 .mp4 14.02M
/ S0 x/ U5 c/ \- k% w: F| ├──52：凸函数 .mp4 12.35M( X5 Y3 K% D6 m& j( [
| ├──53：凸优化的性质_一般表达形式 .mp4 14.81M0 [& O& U% w+ e5 w7 y9 H. t% C
| ├──54：拉格朗日函数 .mp4 19.74M. D/ ]3 s5 C5 @; C) }! s
| ├──5：导数的几何意义和物理意义 .mp4 10.21M
% }! v% t r8 _& [( O N| ├──6：常见函数的求导公式 .mp4 15.80M
$ f' I" V m. } G% w4 p- P2 x| ├──7：导数求解的四则运算法则 .mp4 18.96M
2 r6 A G$ e* q' p| ├──8：复合函数求导法则 .mp4 11.79M
8 b q3 K4 _+ ~+ D| ├──9：推导激活函数的导函数 .mp4 23.54M
+ e6 @! g( ^5 x- U| └──数学.pdf 1.50M- Z* Q( w$ x1 X' H2 Q6 f
├──05、机器学习-线性回归 9 n9 Z; G- ~" g" W2 D
| ├──章节1：多元线性回归
& p4 `( J; J1 e6 R/ Z& S" I| | ├──10：对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 23.06M0 X) [ l, g. g0 N9 O1 ?! A
| | ├──11：把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 14.44M# Y( U7 \: F$ R! b9 x. W9 b
| | ├──12：推导出目标函数的导函数形式 .mp4 23.33M
; L- k; q! Y$ G" l- N' k0 P5 D| | ├──13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数 .mp4 27.93M
" p/ @/ w6 b; p ?; \| | ├──14：Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 23.08M8 k# t3 D4 y+ U
| | ├──15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 26.51M
0 r( e! l8 d1 s7 z" m' p# I6 w| | ├──16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 17.38M
6 L6 m4 D4 @2 `. K- V3 R- M| | ├──17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 16.74M
0 N) C+ }2 R" v4 M$ w9 c| | ├──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
0 [9 k' C$ f' Z| | ├──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" d' ^6 M }9 U! G! v: h
| | ├──1：理解简单线性回归 .mp4 21.25M
0 ~) n8 s, C+ c( S/ j$ ~4 t8 S| | ├──20：Scikit-learn模块的介绍 .mp4 16.91M
3 L6 Q% M) g; U1 Y% q| | ├──21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 13.17M
; c( Y5 I; d8 o" S| | ├──22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 17.24M6 E' g' ?" f/ I8 ~, [
| | ├──2：最优解_损失函数_MSE .mp4 19.54M
9 P% b2 |! |8 _6 m| | ├──3：扩展到多元线性回归 .mp4 14.47M m- f7 f% X7 s+ `& E
| | ├──4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 16.21M9 O( U1 L5 h0 W8 m0 d
| | ├──5：理解维度这个概念 .mp4 21.22M4 g$ ~; E$ N: M" ?
| | ├──6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 28.17M
& x- G- X7 ]3 a. u! f| | ├──7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 21.44M
( s7 n% h, l( x0 t, s| | ├──8：引入正太分布的概率密度函数 .mp4 14.86M
@3 j5 q5 K) ^7 t' u| | ├──9：明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 14.53M
9 z2 }* ~+ x. \" J' o8 A. @| | ├──代码.rar 1.50kb
' e2 p. m1 F3 i9 u8 O, N7 n| | ├──第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf 2.71M
0 C' O! c' K1 p0 j7 M| | ├──软件.rar 777.48M
7 ~1 {! H% d! P4 C' N y7 D" y( }| | └──新建文本文档.txt 0.28kb
2 U/ C5 d' \9 r% X! A| ├──章节2：梯度下降法
% G# G3 s4 `9 l% T| | ├──23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 28.12M1 ]* A* T1 ]( [' z$ U
| | ├──24：梯度下降法公式 .mp4 28.41M7 n- ~3 e. @8 r3 v& c
| | ├──25：学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 26.42M# R+ u, T7 Z0 o9 E
| | ├──26：梯度下降法迭代流程总结 .mp4 15.17M
% |- i+ Y! E9 T6 X/ t| | ├──27：多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 21.80M
) ~! k4 Z; u. K1 H# k| | ├──28：全量梯度下降 .mp4 30.60M
6 i q' `0 k* R% l| | ├──29：随机梯度下降_小批量梯度下降 .mp4 26.32M
2 ?; k5 x# q' f6 `! x# Q( w| | ├──30：对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 22.61M
i/ c g4 [5 ?' S$ ]| | ├──31：轮次和批次 .mp4 26.67M, c5 [" Y! p" S! ?$ t. I
| | ├──32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步 .mp4 12.82M$ \7 z0 c$ L) V, Q
| | ├──33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步 .mp4 14.09M
2 l& C V W7 ]$ o4 q, K| | ├──34：代码实现随机梯度下降 .mp4 12.28M, y: ~: A4 c9 C7 E3 @8 f1 z X& v
| | ├──35：代码实现小批量梯度下降 .mp4 11.67M
9 A# k+ |8 l! @/ X n* e| | ├──36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到 .mp4 16.08M
' R& M+ E0 t3 A| | ├──37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率 .mp4 16.67M
1 Q% i e( W2 r% W& d7 b2 R! `" N: R| | ├──代码.rar 1.73kb8 h2 u4 ?2 ^9 F0 B+ j
| | ├──第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf 2.59M
' Z2 o/ h+ W% {& I0 g+ c| | └──新建文本文档.txt 0.25kb, C; ^3 k+ B1 f% ^8 ^: l
| ├──章节3：归一化
) Y: P" k% s7 k) l| | ├──38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾 .mp4 30.26M
( R* M! X9 N$ D+ z/ r/ h1 t| | ├──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( m. b/ m* q# ^8 s! {& Z) P& T; d7 ~
| | ├──40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度 .mp4 12.57M
4 @2 ?7 ^# A$ u' q% R/ e( [+ o| | ├──41：最大值最小值归一化 .mp4 14.09M$ l$ |$ j. z, b$ x' L
| | ├──42：标准归一化 .mp4 25.97M& g. O5 S5 b* b! ?9 b
| | └──新建文本文档.txt 0.27kb( N8 f+ V5 }% _2 h7 X! o9 N; N. {/ R
| ├──章节4：正则化
* G, G" f. G2 z# D| | ├──43：代码完成标准归一化 .mp4 21.69M5 t% i: P& U9 w E8 d5 i4 ]+ x( e1 ?
| | ├──44：正则化的目的防止过拟合 .mp4 16.50M
" S7 [: s- A* ]2 L$ e| | ├──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: p9 e8 a) b0 _6 n0 ?3 X$ U% z
| | ├──46：常用的L1和L2正则项以及数学意义 .mp4 20.13M3 }9 z: t4 h9 L% G" i( f
| | ├──47：L1稀疏性和L2平滑性 .mp4 26.03M
! D$ w( T) l G4 e' q| | ├──48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因 .mp4 26.35M
3 X5 c) m! ^% r+ H5 I| | └──新建文本文档.txt 0.31kb
; e( X* H8 N ^: P| └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归 ; w5 A' P4 O5 t4 c: R! a4 V& t
| | ├──49：代码调用Ridge岭回归 .mp4 26.07M
( y8 [$ _2 N( J0 r) D: J| | ├──50：代码调用Lasso回归 .mp4 12.59M4 n9 N$ r h" C" O; V# _
| | ├──51：代码调用ElasticNet回归 .mp4 18.07M
' F: ?7 a( Q# n& S7 _0 x; e| | ├──52：升维的意义_多项式回归 .mp4 22.22M
! ~# z+ f' U/ Q| | ├──53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比 .mp4 21.30M% Y6 l- g2 k7 U- Q3 V) i w
| | ├──54：多项式升维代码实战_训练模型和评估 .mp4 15.88M2 f$ |0 l) c9 i% R. s1 e0 Q4 m
| | ├──55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据 .mp4 18.58M3 X! O& D. `% ]: m2 D
| | ├──56：实战保险花销预测_数据预处理 .mp4 19.64M
3 w3 y3 n8 q7 E# C| | ├──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
9 K' w) [& h+ P$ S% m: E4 v| | ├──58：实战保险花销预测_特征选择思路 .mp4 16.51M
W. i/ Z. X8 {% T0 G! a| | ├──59：实战保险花销预测_特征工程 .mp4 9.32M
7 t7 a! [/ ]# H! m| | ├──60：实战保险花销预测_模型训练和评估 .mp4 20.51M! A5 l: v- [/ N! J: l- |
| | ├──代码.rar 126.37kb
& ]5 ^& Z6 E8 G* Z. O R| | └──新建文本文档.txt 0.28kb, a- a* c' R! j. p1 g- p% W: `
├──06、机器学习-线性分类 ) X' l( ^4 p0 c! B* y
| ├──章节1：逻辑回归
! t! z/ i5 r6 n$ Q| | ├──1.txt 1.29kb
2 K9 o. p2 P2 l/ K7 F- U" 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$ h9 y, l) p* j9 V
| | ├──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- ?' o3 c/ q2 z$ O
| | ├──12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到 .mp4 11.25M! q; F: n8 y) a) Z" |2 [1 M+ o: ^
| | ├──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$ M3 C8 Z1 k8 P
| | ├──14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类 .mp4 17.78M" x% U: O {! g1 L# y) y" j
| | ├──15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题 .mp4 12.09M
: H1 h, ?) [$ q/ @: G1 q0 d| | ├──16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类 .mp4 18.20M
; M1 o% l; X0 D| | ├──1：逻辑回归_Sigmoid函数 .mp4 10.76M' i9 J! d9 X: e0 w7 U
| | ├──2：sigmoid函数作用 .mp4 21.37M6 i' [% L2 s% j* `* x
| | ├──3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识 .mp4 18.66M
" I; Q- e- p; n4 {$ v| | ├──4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式 .mp4 23.51M# x( P/ R' H$ g5 i. h
| | ├──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
" v3 Z1 C5 c. a6 N8 c9 @7 I& U( V. n| | ├──6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式 .mp4 15.43M1 Y* \$ j0 X3 }: p
| | ├──7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式 .mp4 7.85M
& n4 h9 g' C) [, @# l! H| | ├──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
- j1 C% r; a0 g& H( G. o& m/ G| | ├──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
9 D* R! m3 n9 _. M| | ├──代码.rar 1.77kb; x' G& q. R9 A9 O$ z1 @* l. y
| | └──第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf 1.09M
; E% F; w" `3 M7 c" U| ├──章节2：Softmax回归 / o% x7 q, h$ f4 v
| | ├──1.txt 0.80kb
6 \% s W7 h" d! b% J( `| | ├──17：证明多项式分布属于指数族分布一种 .mp4 14.67M% _: c5 [9 D3 D* x; }; w, Q
| | ├──18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式 .mp4 9.91M
: W: H+ x: F F( n' \, R3 O J| | ├──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/ J9 I: U5 Z3 }. G! O. ~$ c" m
| | ├──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* `( O0 ?9 Z( D P8 ^. m
| | ├──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- D3 k1 }" l. d2 G+ w
| | ├──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
" J9 y' z, w$ m| | ├──23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据 .mp4 14.06M+ d1 O% N! O' z! ?2 X% c8 c4 I
| | ├──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/ y# Z$ ^9 T8 U4 n
| | ├──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
: E; {3 {/ S3 V8 H6 G' ]| | ├──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
" w* ?7 }& d0 q* I| | ├──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
* p1 B1 }! ~3 x( U9 `: v( X, e% C| | ├──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
( H$ U' D. A. y3 u8 S3 o| | ├──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
, Z4 z I) r# r0 O8 m& t8 @| | ├──代码.rar 47.89kb3 M; }7 s" X( U' G$ Z& N
| | └──数据.rar 2.27G
% z# S( Z' f3 N4 \1 K| ├──章节3：SVM支持向量机算法 8 S8 r0 M& n3 V' Q7 x2 ]4 U! B% B
| | ├──1.txt 0.20kb0 a7 }5 t6 J/ Q# x) M8 v
| | ├──30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离 .mp4 77.74M
' L- T7 C8 X. r1 b" ~5 W5 a9 O( ~, p! O| | ├──31：SVM的思想 .mp4 35.91M
) q4 m* ]9 [/ C| | ├──32：几种SVM_SVM的损失函数 .mp4 47.92M
0 w2 a5 k7 l( a0 }| | ├──33：数学预备知识_拉格朗日函数 .mp4 72.17M
/ i$ s6 \+ H- x' Y| | ├──34：硬间隔SVM的两步优化 .mp4 64.89M
1 u# h& h& M' Y) d! u| | ├──35：总结硬间隔SVM .mp4 23.25M
7 m7 e' P5 h3 P* M3 Q! q' b, H# M| | ├──36：软间隔SVM和总结流程 .mp4 76.87M/ B1 E+ u! b: z( g) m
| | ├──37：非线性SVM .mp4 36.91M
! P! o2 Q3 r9 M% s| | ├──38：SVM在sklearn中的使用_超参数 .mp4 80.08M
( C1 C4 x% v7 M| | ├──SVM算法.pdf 2.52M( i+ a0 E4 e9 i' k8 G
| | └──代码.rar 1.05M, u' R" S) K& }# B
| └──章节4：SMO优化算法 / R' U2 R( B9 C5 n `6 i/ e
| | ├──1.txt 0.18kb
# q, g, k; z4 h; X, K# I; b| | ├──39：SVM算法流程总结 .mp4 31.71M& |* T- T& A+ H
| | ├──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
( y1 L- }0 b. [5 d3 _4 T/ b+ f| | ├──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
$ K+ R( [1 L1 E. J. t| | ├──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
, W- i& H$ r6 c8 D f| | ├──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* ]; z1 I9 p% Y. k2 u( e( r- w+ i5 m
| | ├──44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1 .mp4 17.78M
; S3 b- x) f& Z' [1 r; J| | ├──45：启发式选择两个α .mp4 9.68M
3 d/ j5 p5 Y3 F3 t+ c5 X| | ├──46：如何计算阈值b .mp4 19.48M% d& | Q% c* L) B* V
| | ├──47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei .mp4 43.99M4 j7 D8 i8 ~) f0 f
| | ├──48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1 .mp4 10.02M
- Q% ~2 w* N! H; p/ X: w$ ^| | ├──49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b .mp4 12.37M
# v2 k4 @" P: @4 l1 }& ~1 a| | ├──50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界 .mp4 9.49M+ ` ?% k3 @+ n- ~2 w: s) c* P
| | ├──51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参 .mp4 11.81M
6 i+ W3 i. v! |, {| | ├──52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM .mp4 41.37M6 I1 K# S9 D/ w: _# k; a {7 _
| | ├──53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归 .mp4 23.17M
( y5 E6 }. w( O; x| | └──代码.rar 12.43kb+ ?/ d3 B6 n+ k0 t& H- M
├──07、机器学习-无监督学习
$ r; \: q( }; U( M+ W. Q. }| ├──章节1：聚类系列算法 , C7 u, O$ c' y
| | ├──1.txt 0.29kb
2 p4 K& b: J! f( V# c3 a| | ├──1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离_ev.mp4 91.94M9 n8 M, A. g; o; y: |( ?1 a
| | ├──2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF_ev.mp4 78.44M
' d6 \" s% y% s! h" Z| | ├──3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设_ev.mp4 86.57M7 @; ]2 C' F- `. c! e7 b' R5 s- E
| | ├──4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标_ev.mp4 117.54M
# @" o- T) o# R0 V. @1 n4 n| | ├──5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果_ev.mp4 97.13M
7 }# }- S% G6 g: r( p! t R5 F| | ├──6：层次聚类_密度聚类_谱聚类_ev.mp4 156.59M, @4 V, @% T+ @, A
| | ├──代码.rar 4.86kb0 p i. I5 o, A9 V+ h1 M$ r
| | └──聚类.pdf 2.74M
' R! ]7 d) u m4 [2 b+ Z9 L/ m$ s| ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型 6 F H q4 p) k1 ~3 B7 O
| | ├──1.txt 0.32kb
! i0 r! X% P5 a5 O. |& J; P) K| | ├──10：Jensen不等式的应用_ev.mp4 89.00M: s* ^2 ~4 O: h- X J* V# \& W
| | ├──11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式_ev.mp4 93.56M0 C! {3 q, x& x3 q
| | ├──12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式_ev.mp4 26.95M
3 P. R# m5 Q. P" p/ L5 D| | ├──13：GMM前景背景分离_ev.mp4 13.41M
) w# R5 |3 z# p% c& N+ c m| | ├──14：通过声音文件利用GMM算法识别性别_ev.mp4 110.81M) A) g9 [3 n" Y& l
| | ├──15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁_ev.mp4 39.76M- L. `6 h9 m# i4 c) }, @
| | ├──7：单个高斯分布GM的参数估计_ev.mp4 72.12M! H: p* C7 C5 g% E3 f
| | ├──8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数_ev.mp4 59.30M9 u' h) ]# K& n d. x( o0 M
| | ├──9：GMM参数估计Πμσ的流程_ev.mp4 63.98M
# [' |2 p3 P$ s" I. M. h1 \5 y| | ├──EM算法与GMM模型.pdf 725.20kb
5 X+ E% P0 C7 T& G: P9 h| | └──代码.rar 466.39M
9 ]$ Z" R, [+ O4 ]5 Z5 E) K| └──章节3：PCA降维算法 ; O' J8 W6 V5 O" ?
| | ├──1.txt 0.34kb
$ a0 W' x5 s7 o3 G: U2 J! n2 D| | ├──16：特征选择与特征映射_ev.mp4 40.60M
2 V4 K) o8 g2 Q3 U5 V5 D| | ├──17：PCA的最大投影方差思路_ev.mp4 114.36M
. X) W8 D8 \4 Y; ]$ j" e; I| | ├──18：最大投影方差推导_最小投影距离思路_ev.mp4 93.96M
' p$ N1 B) y* H& w9 S, {| | ├──19：SVD其实就可以去实现PCA了_ev.mp4 78.14M4 V! |7 K; R" o' B+ W2 n2 G' i
| | ├──20：PCA的几种应用_ev.mp4 46.12M
: S$ f3 p: w' S- j| | └──PCA降维与SVD.pdf 864.92kb- z9 d- ^/ R6 b1 H8 e% P+ q
├──08、机器学习-决策树系列
1 R& l$ q4 n6 c5 l| ├──章节1：决策树 / Q6 r) ?) q8 M8 y- C. r7 Q: ?
| | ├──代码
7 x% b r* ^* p1 m1 I| | ├──文档
" o; L$ W0 f3 p) X5 @1 t| | ├──10：绘制决策树模型_寻找最优树深度_ev.mp4 52.69M
: z+ {& o# G7 n: B- c) G| | ├──11：代码训练回归树拟合SineWave_ev.mp4 41.16M
1 O( A( s0 R& v! W" R0 }| | ├──12：后剪枝的意义_ev.mp4 28.32M3 P6 L# w6 x/ g' O, l$ i
| | ├──13：CCP代价复杂度后剪枝_ev.mp4 70.83M
# t& u3 ]. S) T& d4 @$ a| | ├──14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定_ev.mp4 30.41M5 i" P8 o+ [" w" f
| | ├──1：决策树模型的特点_ev.mp4 35.90M% c+ `8 e9 i2 E3 S8 T0 S1 ]
| | ├──2：决策树的数学表达_ev.mp4 37.57M
% a, d* [( @8 D: b( M| | ├──3：如何构建一颗决策树_ev.mp4 33.05M
' q7 u& i0 O! h Y* P& v; x1 s0 B| | ├──4：什么是更好的一次划分_ev.mp4 26.87M
& A( W' x& C% i8 I/ G' v# G( N$ r| | ├──5：Gini系数_ev.mp4 50.14M" M% y \! Q0 i* d, Y# @
| | ├──6：信息增益_ev.mp4 35.48M+ k8 }0 W. A/ ~2 Z8 v$ i
| | ├──7：熵与Gini系数关系_信息增益率_ev.mp4 49.75M
* l% |1 H. _; D% q* J& @2 P# {| | ├──8：预剪枝以及相关超参数_ev.mp4 67.96M
, {2 |8 _' D! p" {| | ├──9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 40.61M& Z$ z9 A- t& A1 s+ A4 {
| | └──新建文本文档.txt 0.31kb
: O @3 B6 I& o+ {" M1 ]: F5 U| ├──章节2：集成学习和随机森林 ! t$ N9 r$ L3 ^) E& h
| | ├──代码 5 f5 P5 }1 a* h# i+ v# X4 t
| | ├──15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式_ev.mp4 43.72M3 l: G' R& _$ u. P) e
| | ├──16：Bagging_Boosting_Stacking_ev.mp4 32.58M
2 E; e2 u5 k! V+ V( l" S| | ├──17：随机森林_ev.mp4 46.30M
2 r6 z4 A- u ?+ ~1 a' I| | ├──18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 49.28M. V3 R7 L$ p+ k
| | ├──19：OOB袋外数据_ev.mp4 51.72M7 A; W: ~' B5 [) `
| | ├──20：Adaboost算法思路_ev.mp4 47.04M
. _. u7 f0 B$ F" |$ L" u| | ├──21：调整数据权重让权重正确率达到50%_ev.mp4 36.06M; `5 M- ~. V) [) K
| | ├──22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重_ev.mp4 48.95M
0 E ]" q) f3 u0 ~: [( C2 }3 c( e| | └──新建文本文档.txt 0.27kb
0 p3 E. X2 {# n* ^- w$ s' M| ├──章节3：GBDT 0 y. w- ~: A. \) t$ M+ B- [
| | ├──代码 7 O0 ]+ `( c5 {& O
| | ├──23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x)_ev.mp4 31.79M; q u5 `6 E( e5 p
| | ├──24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度_ev.mp4 48.21M
) S0 i/ A* |! ]| | ├──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 43.03M
% B: ]4 J/ |+ {( K5 `% i| | ├──26：GBDT应用于回归问题_ev.mp4 47.05M
7 c. D n) Y$ q! l# H3 i+ B| | ├──27：GBDT回归举例_总结_ev.mp4 45.60M
% d& {. ]4 }( Y K+ ^| | ├──28：GBDT应用于二分类问题_ev.mp4 38.77M6 f! i1 c7 y2 V7 D! C
| | ├──29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差_ev.mp4 46.05M
' K/ }8 s& i) ~ X| | ├──30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存_ev.mp4 34.44M
! C, k( i) g) _; R# k* r| | ├──31：GBDT应用于多分类任务_ev.mp4 34.17M
: v7 @. r) U+ }4 v! S& s) A3 g! `' S| | ├──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
1 M/ k6 R" u5 s( D0 u4 w| | ├──33：GBDT多分类流程_ev.mp4 39.29M) m1 s- E, W0 p3 N( p: q
| | ├──34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点_ev.mp4 27.63M
2 g! u6 A; o% ]! p| | ├──35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导_ev.mp4 40.64M5 s3 t! |' h) v# ]5 g
| | ├──36：GBDT多分类叶子节点分值计算_ev.mp4 29.43M# V& H, {: t8 h; D5 L* `$ e! N" o
| | ├──37：GBDT二分类举例详解_ev.mp4 39.43M
4 r" Z1 p6 h( q; T| | ├──38：GBDT多分类举例详解_ev.mp4 41.29M
; K: `0 Y9 _! E| | ├──39：计算特征重要度进行特征选择_ev.mp4 26.62M0 B% v- M9 V) c, c" c; K
| | ├──40：GBDT用于特征组合降维_ev.mp4 23.35M
) D( [ ?) I/ k$ i| | ├──41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用_ev.mp4 28.63M/ \/ ]/ m, W0 Q/ l# ?" t/ z5 D6 ^5 p
| | ├──42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x)_ev.mp4 43.20M+ |8 J( ]* `7 N+ v2 ~
| | ├──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
) q$ a' m& V; T& N7 ?; E| | ├──44：GBDT+LR架构训练模型代码实现_ev.mp4 46.16M& M, Q, G0 K5 X& ]! T5 m5 { F
| | ├──45：GBDT+LR架构预测评估代码实现_ev.mp4 33.95M4 R7 z o1 Z0 F0 H5 u x
| | └──新建文本文档.txt 0.35kb
- }. D! o! i1 M: r) M4 q8 k* j$ `7 L| └──章节4：XGBoost
6 ]3 q, d0 G, H0 ~9 m$ \: j| | ├──代码 , |- Y4 W* g9 J. _, _
| | ├──文档 * T( u! m" e; v+ ]
| | ├──46：回顾有监督机器学习三要素_ev.mp4 41.77M ?- w+ @" \6 g$ e# Z' q
| | ├──47：Bias_Variance_Trade-off_ev.mp4 34.34M
0 R0 c/ R( f/ g( R| | ├──48：基于树集成学习4个优点_ev.mp4 40.85M
, _/ L' N$ Z6 U0 r| | ├──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
; d& `1 v7 c; J6 @) K* ]| | ├──50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡_ev.mp4 23.73M, z* d% v* ~' l1 C
| | ├──51：Objective_vs_Heuristic_ev.mp4 31.41M' N+ V. [" O' e* @. d
| | ├──52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数_ev.mp4 41.54M
5 ?+ U) {2 p+ j9 M| | ├──53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj_ev.mp4 25.78M7 v* @9 u/ y: i4 e2 L0 F, n
| | ├──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 34.30M3 T4 n# Q% _+ q" c" Q) v0 W2 T0 p
| | ├──55：重新定义树ft和树的复杂度Ω_ev.mp4 35.02M
5 i+ {! k, ?+ v3 V# P' D| | ├──56：由每个叶子节点重组目标函数Obj_ev.mp4 30.39M+ ]1 c0 K a8 p
| | ├──57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj_ev.mp4 31.89M$ S0 d* S: O; U2 X: m7 `- N
| | ├──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
5 e5 S" Y% e: Y" [| | ├──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 32.75M6 J; z2 F/ g- p+ V2 x4 o
| | ├──60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率_ev.mp4 31.75M7 @0 C7 D: V4 d# _2 r; o3 Z
| | ├──61：样本权重对于模型学习的影响_ev.mp4 27.68M$ G) @6 Z% U+ b, @
| | ├──62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略_ev.mp4 56.21M) L' L" X3 {7 Z
| | └──新建文本文档.txt 0.35kb
% H% @$ H( [1 \! m/ Y& q( R/ S├──09、机器学习-概率图模型
+ I; u6 A' y( R+ [| ├──章节1：贝叶斯分类
4 v# l$ d3 Y; ~! p' U| | ├──1.txt 0.35kb
" _4 J. D+ A1 q( Z( J| | ├──1：朴素贝叶斯分类算法_ev.mp4 116.00M
1 d3 L! L7 d; J3 e' d! u| | ├──2：TF-IDF_ev.mp4 49.47M
, h0 c* G( ^3 T: D0 j3 ^$ U, {| | ├──3：NB代码实现解析_ev.mp4 99.87M
/ X: S: B0 w- L B( _| | ├──4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV_ev.mp4 101.38M
& c! i K3 u- A| | ├──5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计_ev.mp4 94.28M
7 T1 g. n' Y. A" u" {- N( W5 w7 H| | ├──6：贝叶斯网络_马尔可夫链_ev.mp4 31.65M, E2 w0 I3 I5 ?2 h1 h
| | ├──NB_HMM.pdf 826.78kb t0 e# O; K) g, |- u0 t% ]
| | └──代码.rar 7.43kb
# ^2 _( N% U2 M* X* S) r9 x| ├──章节2：HMM算法 ' y+ l4 [1 H& L* q7 w( C
| | ├──1.txt 0.44kb
& H" f8 f7 r% [+ k2 F+ Y% V| | ├──10：HMM预测问题使用维特比算法_ev.mp4 26.12M9 n; R/ d0 f$ y7 w
| | ├──11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标_ev.mp4 64.56M
9 n& Y- A7 K2 ?" v8 ^& w| | ├──12：前向算法来解决概率计算问题_ev.mp4 27.36M* y7 N9 l8 d% [* ~, w1 J
| | ├──13：Viterbi算法案例详解_ev.mp4 71.72M
" H' N% M- Y% \1 i0 g| | ├──14：Viterbi算法代码实现_ev.mp4 32.88M u1 q8 U$ b ^. D
| | ├──7：HMM隐马的定义_ev.mp4 32.90M ^5 C9 h; f0 B D5 Q8 o: p
| | ├──8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题_ev.mp4 56.02M
f( C; ?$ v6 f4 t# s* Q9 N| | ├──9：HMM预测问题使用前向算法_ev.mp4 35.97M
* ?/ ?8 w, l6 U. Z; d| | ├──代码.rar 0.94kb. u4 I* M$ Q( K2 }
| | └──资料.rar 26.48kb
; [& D# C+ p3 c+ e/ [| └──章节3：CRF算法 7 z2 T" k- j) P8 A$ D( V9 D
| | ├──1.txt 0.27kb& s3 t4 V- K A( 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
! G0 c; F1 s/ E4 k" {' u% T9 T2 H% q4 B| | ├──16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑_ev.mp4 40.02M
6 e7 x( R3 y! p: P$ H| | ├──17：了解CRF层添加的好处_ev.mp4 62.98M
+ Z. V" D% E0 }" Z l| | ├──18：EmissionScore_TransitionScore_ev.mp4 51.66M: | \" W& u* z4 F/ }- ?& n
| | ├──19：CRF的目标函数_ev.mp4 14.34M
/ A3 N9 |: ~% W; H6 C% n+ U| | ├──20：计算CRF真实路径的分数_ev.mp4 44.32M2 @- _! h4 N, K% e8 [6 _
| | ├──21：计算CRF所有可能路径的总分数_ev.mp4 86.34M
. S, `' m4 H% v0 a| | ├──22：通过模型来预测新的句子的序列标签_ev.mp4 50.15M9 T- c' I, G, t1 T! X
| | └──CRF_NER.pdf 1.17M
X8 i1 ?0 z% B: S+ B, L- V├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 & v: J) V, z8 }, u) A
| ├──章节1：药店销量预测案例
# r! z. ?$ Q- r0 j3 B| | ├──1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍_ev.mp4 12.98M; O! O3 @* i! j. Y" s" [
| | ├──2：对数据字段的介绍_导包_ev.mp4 8.63M1 G! {- Y& L7 a1 [4 @0 k
| | ├──3：自定义损失函数_ev.mp4 9.44M
; [8 Q4 Y! D* S3 R' l* }4 B( C: S| | ├──4：对数据里面的目标变量sales的一个分析_ev.mp4 16.91M5 @2 e# e; W: T$ I& g8 |
| | ├──5：数据的预处理_ev.mp4 44.16M) f% {0 z, ?3 R7 Y
| | ├──6：模型的训练_评估_ev.mp4 23.62M9 V1 w* {$ N8 l9 [- U- N1 \
| | ├──7：kaggle竞赛网站学习_ev.mp4 53.20M
8 z8 }5 N- e$ p, D| | ├──代码.rar 6.42M# F1 A+ l/ f9 z ?" h3 b9 c3 t: J3 M
| | └──新建文本文档.txt 0.38kb; Y& q. J- b4 U
| └──章节2：网页分类案例 9 k3 R5 i& X& T- g0 Z& v& h: T
| | ├──10：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 20.69M; y; e0 s. E6 D5 N3 z; h
| | ├──11：竞赛其他相关提交成绩排行榜_ev.mp4 19.99M0 p: i7 P* h, E0 D
| | ├──12：数据导入_ev.mp4 23.63M: e* B, Z5 p4 z$ L2 J( H7 S
| | ├──13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_ev.mp4 38.72M. \& f. f& H# v6 S0 l# O
| | ├──14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_ev.mp4 28.04M
K' M6 K+ n! X. e8 X| | ├──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# K6 Q/ r6 i6 s
| | ├──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. x! T0 G0 P# ]2 p, S/ Z* r# W
| | ├──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. d) e( k0 W# u: {6 u& M
| | ├──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
3 _. L+ t z0 V" N| | ├──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
% Z# I, g5 M1 W4 M- m| | ├──8：Kaggle网页分类竞赛介绍_ev.mp4 11.17M6 L3 L4 {( u6 P4 g9 j! V* d
| | ├──9：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 22.35M
3 e/ H" k* p. @| | ├──代码.rar 8.81M$ h9 y; ]9 Q% a2 n; \9 i9 _& ^
| | └──新建文本文档.txt 0.28kb
$ u( `* m6 t" K* L! Q├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 ' o' j3 _7 c$ Q- }- W9 U
| ├──章节1：Spark计算框架基础
0 |$ P2 W+ }+ W& p/ |" t' S5 n| | ├──1.txt 0.31kb E' ^1 Y% k- ~4 N
| | ├──10：分布式计算所需进程_ev.mp4 15.58M
$ N$ l* v: o; j7 M! U6 o' u| | ├──11：两种算子操作本质区别_ev.mp4 26.08M# Z) h5 `) H& h6 ^
| | ├──12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01_ev.mp4 31.67M z1 A5 r2 ]) _$ z i. U
| | ├──13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02_ev.mp4 25.90M
, }7 O6 M& H4 K- c# r| | ├──14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03_ev.mp4 20.19M
+ |2 _/ b% B3 R3 ]4 }| | ├──15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04_ev.mp4 17.85M8 a7 \! h- Y+ v9 W5 t
| | ├──1：Spark特性_01_ev.mp4 25.08M. W2 b0 `+ H! p1 C
| | ├──2：Spark特性_02_ev.mp4 17.40M- J# B1 f3 ^ p3 q
| | ├──3：Spark对比hadoop优势_ev.mp4 12.38M
) S- T$ d+ Z% l7 d; Z| | ├──4：回顾hadoop讲解shuffle_ev.mp4 19.97M- B! w) h0 H( u$ p$ ]5 i# b2 k
| | ├──5：分布式计算框架Shuffle的原理_01_ev.mp4 25.51M8 X- \" |" d. w( Q
| | ├──6：分布式计算框架Shuffle的原理_02_ev.mp4 25.73M4 Z# Z1 Q3 z2 F, ?" W
| | ├──7：分布式计算框架Shuffle的原理_03_ev.mp4 17.39M
5 k6 Q& {- [# }4 n- Q, ?4 o| | ├──8：Spark的RDD特性_01_ev.mp4 19.34M% ?+ s* ~2 Z" |4 }, S
| | ├──9：Spark的RDD特性_02_ev.mp4 21.87M
, z, t$ A8 l; f, k+ L* u2 F& ]3 I( || | ├──代码.rar 383.20M
# [" D3 D$ w' M/ W- g2 i. Q0 _| | └──资料.rar 1.49M
3 X( M0 m: d5 K/ G| ├──章节2：Spark计算框架深入 , k/ H/ N9 ]0 `7 h. W9 B8 R
| | ├──1.txt 0.37kb
1 P* k% j4 M8 E( N+ r9 t% K| | ├──16：Spark数据缓存机制_ev.mp4 29.16M
+ s+ C% P$ Z) N9 w| | ├──17：Spark宽依赖和窄依赖_01_ev.mp4 24.86M. F, A8 R+ g3 i- n4 ]2 T
| | ├──18：Spark宽依赖和窄依赖_02_ev.mp4 22.51M
; a" `7 I8 z. Q6 ^| | ├──19：Spark宽依赖和窄依赖_03_ev.mp4 15.81M& J4 [! c& G# a' I! x4 _$ ?* x
| | ├──20：Spark术语总结_ev.mp4 40.14M
( v* `3 V2 E6 b3 g| | ├──21：分布式文件系统Block块的大小配置_ev.mp4 44.18M" C& [" _% _2 A$ P% b- J
| | ├──22：Spark程序启动运行流程详解_01_ev.mp4 19.59M
# ^! D" W8 \, V- p. i) I! |+ @( x& S| | ├──23：Spark程序启动运行流程详解_02_ev.mp4 28.61M
- X! R9 [* I" N' S" J g) S- d| | ├──24：Spark程序启动运行流程详解_03_ev.mp4 19.88M9 M0 q; h4 @3 _% p- ^2 P
| | ├──25：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 33.93M1 A- E. P* n ~0 g+ A( \
| | ├──26：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 36.24M
6 s) {4 c- ~9 B6 y| | ├──27：构建LabeledPoint_ev.mp4 44.27M
. ?; p f/ B& m; l. }# F| | └──28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用_ev.mp4 34.98M; u- y4 v4 \ G; `
| └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块 * r5 X) B0 O1 J5 O4 R5 ]" g
| | ├──1.txt 0.26kb, `' r$ ^1 J5 v
| | ├──29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用_ev.mp4 49.29M8 U! C# |7 B2 J# T# v+ k% g1 d
| | ├──30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1_ev.mp4 52.43M
6 [/ ?6 K4 K, o! a/ E' k: Z9 U, K3 t| | ├──31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2_ev.mp4 47.11M
$ r& u& } o/ D1 H| | ├──32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1_ev.mp4 38.63M
/ u4 G, t* N L% n- B| | ├──33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2_ev.mp4 65.62M
- @8 a( W6 r7 p: P f| | ├──34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3_ev.mp4 33.14M# S" z z s3 R4 e' d {/ ?
| | ├──35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4_ev.mp4 43.60M2 H2 J# v4 G. s" @$ C
| | ├──36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1_ev.mp4 37.79M$ v1 a) F4 v( L0 e
| | ├──37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2_ev.mp4 47.15M
. ~; z% {# R7 ~8 Z0 c: V& _7 b| | ├──38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3_ev.mp4 40.95M
5 C6 u# v( }* j V9 w7 P8 P| | ├──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% e% n, H9 a8 `1 h
| | ├──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 34.88M" F* s: |' H& k7 E) X+ u
| | ├──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/ a7 i) O: e; q) x1 ~
| | ├──42：从数据转化到训练集的构建_ev.mp4 63.43M
* j% K% r; M, ]5 m| | ├──43：模型的训练以及评估和调超参_1_ev.mp4 35.13M
6 Y7 }- j7 h) ~! {) j; s| | ├──44：模型的训练以及评估和调超参_2_ev.mp4 32.20M q; S8 r) v# @% ~4 I
| | ├──45：模型的训练以及评估和调超参_3_ev.mp4 43.15M
4 z1 A+ [' k2 \2 }* B% L| | ├──46：SparkML机器学习库概念讲解_1_ev.mp4 59.65M6 Y, F% }, h+ w- j. }
| | ├──47：SparkML机器学习库概念讲解_2_ev.mp4 53.66M0 u& ]( z4 s: I( h; d5 d3 t
| | ├──48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1_ev.mp4 61.17M! _) y4 W3 Y& H4 c' `$ d
| | ├──49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2_ev.mp4 63.52M
" e& Z( q) @) h+ Z9 g, F! F8 X- r| | ├──50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1_ev.mp4 62.90M5 ^+ O* K* P+ l2 S1 E
| | ├──51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2_ev.mp4 60.75M
- D2 Y/ _. X" }: S- L| | ├──52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1_ev.mp4 57.53M) w# [1 S9 k0 V) c
| | ├──53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2_ev.mp4 44.96M
' b1 ]% ]1 T9 l% O: U5 N+ v| | ├──54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）_ev.mp4 3.98M
7 B, [ k9 N$ f: E! f8 A| | └──资料.rar 1.28M; \* [+ L5 f' e' T6 b
├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战 3 Y" q, N' ~: T$ L) @* d
| ├──章节1：推荐系统--流程与架构
6 @1 b5 |) r/ j! @8 p| | ├──1.txt 0.33kb
0 R* ?/ [) O0 Q: {. O| | ├──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 43.64M
0 k$ N1 x# ~$ @, @| | ├──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# J. h( t5 A! G8 b* u; F2 n0 \8 ]
| | ├──12：推荐系统_数据源_1_ev.mp4 33.87M3 l4 |1 V# X9 k+ {1 a" |' U6 J- t
| | ├──13：推荐系统_数据源_2_ev.mp4 31.31M
K7 R4 p! M9 Q0 \# J| | ├──1：推荐系统_隐式用户反馈_1_ev.mp4 44.96M
9 o; E" c1 ~+ w5 I& D3 ~| | ├──2：推荐系统_隐式用户反馈_2_ev.mp4 49.06M6 l7 v1 T5 `2 Q9 l# k; K8 N# o
| | ├──3：推荐系统_协同过滤_1_ev.mp4 29.26M. N7 g) L! X* ^6 W, v6 `
| | ├──4：推荐系统_协同过滤_2_ev.mp4 28.44M% s+ K) ?) o2 S3 h
| | ├──5：推荐系统_协同过滤_3_ev.mp4 28.65M
! s) B- T/ }. [| | ├──6：推荐系统_协同过滤_4_ev.mp4 29.76M+ e% W! P- N, p: b# X; G
| | ├──7：推荐系统架构_实时_离线_1_ev.mp4 41.81M
) J2 P5 Y4 [$ q. }2 F| | ├──8：推荐系统架构_实时_离线_2_ev.mp4 41.79M
0 A- J- R6 ]+ a+ O6 }" y| | ├──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
* N; Q9 G9 V0 ? u L$ e| | ├──数据.rar 759.94kb
' C# Q9 I/ A# n9 f5 e* I" v| | └──资料.rar 2.67M" E$ d1 V7 { |. R$ d. I: g
| ├──章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
' i x3 L. w! k" J1 a, E8 H| | ├──1.txt 0.38kb: D! _4 y- [( V6 \' R, L& U9 g3 [
| | ├──14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1_ev.mp4 48.91M
9 s5 Q: a; U$ R! c4 A8 m* ~| | ├──15：HQL语句_python脚本构建中间结果_2_ev.mp4 46.79M
% ~" G1 x s! ~+ n5 y3 Q' f; W| | ├──16：HQL语句_python脚本构建中间结果_3_ev.mp4 43.99M- f* h+ B" P" T" u2 d3 ~
| | ├──17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4_ev.mp4 47.18M% i% \9 }; A" l7 |* E
| | ├──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
9 U- o7 t V s1 |( t3 [0 X| | ├──19：spark构建特征索引_标签列_2_ev.mp4 43.31M
: e3 u- M, y$ w; a2 R4 Q- u| | ├──20：spark构建特征索引_标签列_3_ev.mp4 42.32M. O% P, O9 X: |0 r$ }, Z$ y
| | ├──21：spark构建特征索引_标签列_4_ev.mp4 39.89M
J$ S4 b8 M, L- @| | ├──22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1_ev.mp4 40.21M) R0 |6 q+ f/ V6 k0 t p
| | ├──23：MLlib调用算法计算模型文件并存储_2_ev.mp4 37.77M0 H0 X& @" v. @4 ]
| | ├──24：MLlib调用算法计算模型文件并存储_3_ev.mp4 43.55M$ f' C( O1 d6 R7 U; V5 J
| | ├──25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义_ev.mp4 93.24M+ z4 V) K. B3 M: r! y4 r4 e! {- K+ f
| | ├──代码.rar 6.12kb N y# H: ~5 q+ T0 h# D
| | ├──集群.rar 6.46G
( Q2 r; s: C8 v( p9 i) Q| | ├──软件.rar 665.46M+ D. W* }2 Z( t9 m
| | ├──数据.rar 2.90M
( a6 ]: _- d: u6 F! p8 G0 z% t| | └──资料.rar 468.42kb
1 d* P% A6 j; C7 U0 r| └──章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务 * J, Z6 S& K2 N% P; _/ W+ w
| | ├──1.txt 0.43kb
6 K- [" m5 R& A0 l| | ├──26：推荐模型文件使用思路_ev.mp4 25.82M9 d- W' s- D. T/ P% s! u
| | ├──27：Redis数据库安装及其使用_ev.mp4 16.62M
* a* }* z6 E3 L, F" ~| | ├──28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1_ev.mp4 50.63M
& h: O B5 M& ^- n$ Q0 d9 H| | ├──29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2_ev.mp4 40.17M
& \8 m/ _$ D' g$ P" F| | ├──30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3_ev.mp4 36.75M
9 N- e/ X0 k V' |% L1 L| | ├──31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4_ev.mp4 36.51M
, [( o- T; T. p, W+ m, ], v: T| | ├──32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1_ev.mp4 41.30M8 k7 n' j% ]" R/ k) n
| | ├──33：使用Dubbo将推荐系统做成服务_2_ev.mp4 41.40M
1 l+ s: M& q. p7 k" b7 h| | ├──34：使用Dubbo将推荐系统做成服务_3_ev.mp4 45.74M
! q. `! z5 V! J1 F# p0 q M| | ├──35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1_ev.mp4 51.29M
|& H3 m3 A! R0 _, s: _| | ├──36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2_ev.mp4 47.92M
+ v+ F) b+ E* a0 A2 |8 h8 q! {$ ~! [| | ├──37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3_ev.mp4 50.71M5 v8 o4 @/ m' v0 j$ b
| | └──代码.rar 42.15M8 z' z( p, {" \, R& h) n
├──13-深度学习-原理和进阶 " e1 u- O- T+ \ [; O
| ├──章节1：神经网络算法
. \! x: I6 E+ Q; K, [% Z* R| | ├──1.txt 0.36kb
. X+ [6 W3 [( I+ d% ^$ W5 @% N| | ├──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; Y9 e% E1 L: N, T7 Z! R
| | ├──2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法_ev.mp4 33.55M
4 k+ O5 ~; M, y( i! }# g. f| | ├──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 I8 C# x) h+ E; |+ Y
| | ├──4：用神经网络理解Softmax回归_ev.mp4 44.38M
( e( p. V/ a4 p' a( `" C1 T| | ├──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
4 [2 h+ y+ A5 ]* T4 A" M| | ├──6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍_ev.mp4 53.02M# ^$ e( x$ K0 J, H( N
| | ├──7：sklearn中NN模型的代码使用_ev.mp4 69.28M6 D- r5 ?, w2 R6 A8 r. [) z
| | ├──8：隐藏层激活函数必须是非线性的_ev.mp4 13.69M
, ?+ h" p. ?0 S- O. U% Z% T8 E9 y| | ├──9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装_ev.mp4 132.12M: M- g, ^! U/ e+ g: x
| | ├──神经网络.pdf 518.13kb$ ~; l7 ?3 u* H4 j7 o, h2 E
| | └──资料.rar 12.88M
k- b$ d: J5 h! q/ `9 M5 v| ├──章节2：TensorFlow深度学习工具 + ?4 J+ `$ Q' @4 P
| | ├──1.txt 0.28kb
! n" }9 j r; B# [. D1 u: [| | ├──10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址_ev.mp4 57.91M
. N/ B' K* T$ e| | ├──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
- p: l6 r& m% ^| | ├──12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码_ev.mp4 98.16M
' ^5 q2 m% C' e# p| | ├──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/ ~( `- q% h" n5 c. x
| | ├──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
G' P; |. {8 p| | ├──15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字_ev.mp4 108.49M+ {" Q! R: |6 c9 z
| | ├──16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字_ev.mp4 104.48M
a" y- P* \; f/ R A/ F" O| | ├──代码.rar 27.29kb! `$ O# i4 } p. u/ I; e7 g
| | └──软件.rar 2.13G4 Z" S; I9 {9 d2 i
| └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
* q: y0 E& Z2 D, v5 K| | ├──1.txt 0.31kb: O$ w9 `, I4 K
| | ├──17：反向传播_链式求导法则_ev.mp4 56.13M* V; V5 P3 I- T4 S0 V
| | ├──18：反向传播推导(一)_ev.mp4 91.08M" P# [5 b! Q* t$ w
| | ├──19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层_ev.mp4 78.81M9 l) {3 W3 G. G9 {/ E q1 v
| | ├──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 65.08M0 { z" H; t- o1 ^5 p& \
| | ├──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
, C7 S6 C B) \$ m6 }0 a' E P| | ├──22：python实现神经网络训练代码讲解(一)_ev.mp4 50.79M
0 p) J( L+ E6 k, n! p" p8 X| | ├──23：python实现神经网络正向反向传播训练_ev.mp4 65.01M
( V/ Q. w8 F! M; L| | ├──代码.rar 2.83kb. B3 s) \3 Z( j$ H1 F
| | └──资料.rar 180.60kb6 O: [- N4 R9 N# f ~
├──14-深度学习-图像识别原理 : F# H9 @6 p7 b6 Q9 P( | m
| ├──章节1：卷积神经网络原理
3 t* d6 Q, w: `* O; H8 e| | ├──1.txt 0.41kb% ]) W( T& `) p9 O9 c+ }9 l
| | ├──1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接_ev.mp4 81.89M
+ K. T+ H* Z3 [( M0 e2 f g$ U| | ├──2：单通道卷积的计算_ev.mp4 65.27M4 P- ~! Z3 v, X2 W
| | ├──3：彩色图片卷积的计算_ev.mp4 36.33M, R) _, E5 ^& k- L/ p
| | ├──4：卷积层权值共享_ev.mp4 37.06M, a# d2 s/ z$ i! b0 Z; R, E
| | ├──5：卷积的补充与Padding填充模式_ev.mp4 56.33M& {% c: O- q9 e7 q. i0 ~
| | ├──6：卷积的计算TF中的API操作与参数_ev.mp4 76.76M( v7 N' V/ d( u+ k) {! O. k9 o
| | ├──7：池化的概念和TF中的API的操作与参数_ev.mp4 52.54M
, I3 O$ Q Y0 q* \. B3 R& `| | ├──8：经典的CNN架构和LeNet5_ev.mp4 90.93M
* f0 b! O" _! I% G+ d) P& ^| | ├──代码.rar 1.60kb
1 B# R, J& G& u/ e0 X# [" V: I( h5 k| | └──资料.rar 3.08M& @4 [& ?- T0 H4 p7 Z
| ├──章节2：卷积神经网络优化
, k/ k0 R! X0 _" P+ D1 E| | ├──1.txt 0.81kb6 v! J" K. \4 K; l$ |4 D6 ]% d
| | ├──10：Dropout技术点思想和运用_ev.mp4 72.22M% @, S$ J- V2 z: p* _
| | ├──11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码_ev.mp4 62.59M: w9 |. }9 a5 }2 z3 Q( g6 j, k
| | ├──12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码_ev.mp4 75.35M
8 b# T6 s9 f% ?. H; || | ├──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
9 M1 I! D3 N5 N& H( [| | ├──14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用_ev.mp4 25.71M
2 y6 r5 |* S9 H( y. R& Y0 Q& X| | ├──15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用_ev.mp4 54.56M
) r/ A1 E! |9 Z# P, m( U6 o| | ├──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
" V* D: V& b8 ?" b| | ├──17：Optimizer_SGD_Momentum_ev.mp4 59.32M6 P$ J+ P5 x! a1 S1 |7 s: x0 p
| | ├──18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop_ev.mp4 79.54M& w$ d% q7 \, y3 P
| | ├──19：Optimizer_Adam_ev.mp4 79.91M
& U! j% u& X7 [1 w$ N T| | ├──9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处_ev.mp4 60.49M
* \: l" p: ?; @, |, p| | ├──代码.rar 3.01kb- `! c" i& Y8 ~
| | └──资料.rar 25.89kb
, h4 q* v( \- L9 M# F) s7 A| ├──章节3：经典卷积网络算法
; p$ a# @" o9 P| | ├──1.txt 0.37kb
8 K# j3 I9 G- ?7 m$ l" t: [| | ├──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( A9 p( \& D$ ]- e0 q8 ]
| | ├──21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别_ev.mp4 89.69M) _: ]8 d- Q5 T1 B
| | ├──22：InceptionV1_V2_ev.mp4 131.69M% ?) L# p6 j2 G A/ e2 X+ r! `
| | ├──23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别_ev.mp4 124.68M
0 X. _- ?9 L& }) d| | ├──24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK_ev.mp4 72.33M
& o: h- w. z# P; y| | ├──25：DenseNet和Keras里面的实现_ev.mp4 116.93M7 K2 K# V: t6 A4 Y5 w
| | ├──26：DenseNet在Keras里面的代码实现_ev.mp4 52.49M+ P6 z! y$ @4 `! H# R! N
| | ├──27：BatchNormalization_ev.mp4 84.12M
! z, [+ `( ? p$ F8 U: ]6 F0 d/ m| | ├──28：Mobilenet网络架构_ev.mp4 123.63M
' s% r3 C) ?( e) u+ ^( Y$ W| | ├──代码.rar 5.33kb
/ l0 T3 F, j! F4 a| | └──资料.rar 5.05M% B% V' N, J: v0 u& I, y
| ├──章节4：古典目标检测 / C: P2 \, n, Y- ]
| | ├──1.txt 0.23kb, n7 S- B( t/ y2 ^, J( f/ q
| | ├──29：图像识别任务_古典目标检测_ev.mp4 121.49M) o: s" }. Z1 [8 F9 u' t. V
| | ├──30：使用OpenCV调用分类器找到目标框_ev.mp4 73.92M
4 u/ E0 y1 r* s: g- m! I| | ├──31：IOU以及python计算的代码_ev.mp4 18.51M
) t3 e% _5 S% t u| | ├──32：R-CNN和SPP-net_ev.mp4 68.40M
' F% f9 {+ ?* f| | ├──33：从FastRCNN引入FasterRCNN_ev.mp4 93.80M7 G1 [ T* m8 ?" t$ t$ R
| | └──目标检测.pdf 2.36M
( R1 Q' t* z& B+ j( Y0 Y3 s& b| └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN
7 W m" t( ~; C2 S1 ]3 K9 i| | ├──1.txt 0.25kb
6 z+ i) k9 `# O1 ]; S& K| | ├──34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN_ev.mp4 96.32M
) }6 F. d: _6 a| | ├──35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS_ev.mp4 152.24M
7 U ~ c) z/ w& `2 \$ N| | ├──36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标_ev.mp4 105.18M! D4 v" c5 ?' K, P
| | ├──37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss_ev.mp4 198.76M$ g" R5 V# \; C! J: K
| | ├──38：FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比_ev.mp4 250.49M
2 h" ^3 S6 ]0 Y| | └──Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf 6.49M
3 V1 p/ V7 d d3 M; f$ |├──15-深度学习-图像识别项目实战 . u: a8 [& w1 d; t- H4 @& G
| ├──章节1：车牌识别 1 J' F6 d' n" I7 M3 _/ f2 S
| | ├──1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01_ev.mp4 31.79M9 P6 u1 j" V: Z4 F( O5 y( z) a& i
| | ├──2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02_ev.mp4 33.64M
, F4 k7 f, O( l* K& `; M/ B| | ├──3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03_ev.mp4 18.45M; N) Y Q( c. j& q: J! a+ l1 S) P
| | ├──4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04_ev.mp4 28.08M0 U' m% W5 h+ E0 d* s
| | ├──5：车牌识别项目关于目标检测的问题_ev.mp4 17.44M
" [1 d- e7 L! T& v; u7 X| | └──car_license.rar 177.04M/ }; u$ ~4 ~# U. B1 d% |
| ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
* ?9 Q9 `4 H3 R1 ~| | ├──10：FasterRCNN项目代码_模型的训练_ev.mp4 17.61M
: Y: s! V5 B+ n+ X0 l5 A1 a| | ├──11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01_ev.mp4 33.04M7 @5 K. }8 ~) ~0 l# l
| | ├──12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02_ev.mp4 31.64M
8 y! u0 a: s! b% h. s1 p| | ├──13：回归整体训练流程_详解读取数据blob_03_ev.mp4 18.48M. a: D0 e; E6 P" `
| | ├──14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04_ev.mp4 27.24M
B( g/ b, H+ P; o: b( t( _| | ├──15：FasterRCNN代码_构建head_ev.mp4 25.91M3 N# x3 S* H- g% `' R! m
| | ├──16：FasterRCNN代码_构建RPN网络_01_ev.mp4 49.33M3 q, o1 T7 w- t! |6 \* a; }7 t
| | ├──17：FasterRCNN代码_构建RPN网络_02_ev.mp4 39.32M" ? Y4 z4 M+ }( {, T
| | ├──18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01_ev.mp4 37.69M
2 [% c* i2 p9 a9 V| | ├──19：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02_ev.mp4 48.00M
, K8 [2 J. o, q h8 z+ l| | ├──20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制_ev.mp4 46.08M* v' s0 e/ s# {
| | ├──21：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01_ev.mp4 40.86M2 h* B8 ]/ @' R% D& h
| | ├──22：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02_ev.mp4 62.30M& Y. I9 Q8 d6 e+ z
| | ├──23：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03_ev.mp4 22.05M
- h6 o0 O, ^; C$ j( ^| | ├──24：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04_ev.mp4 19.13M
6 M0 G& t& l, E6 X| | ├──25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05_ev.mp4 29.94M% T) p0 B5 Q+ j: `& }! B, s
| | ├──26：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06_ev.mp4 42.60M
* W9 {2 ^8 E* y+ O7 W| | ├──27：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07_ev.mp4 37.95M
+ w2 d5 F: K% r8 I& w| | ├──28：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08_ev.mp4 21.93M
* D* l- w, B) |$ R* K2 g( l| | ├──29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01_ev.mp4 26.51M
) ^- Y2 o! A u| | ├──30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02_ev.mp4 25.42M+ r, }1 V! M/ g. F1 M) `
| | ├──31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss_ev.mp4 26.83M
. L, Q% f+ L/ s% j; R! Y| | ├──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
& r3 p7 O& m9 o6 H2 q| | ├──7：FasterRCNN项目代码_数据加载_ev.mp4 39.94M6 u. K3 ~4 k- b0 q9 \
| | ├──8：FasterRCNN项目代码_数据增强_ev.mp4 31.37M
% y3 \6 w# m( x8 d8 i| | ├──9：FasterRCNN项目代码_数据初始化_ev.mp4 30.31M# o5 e& H: ?6 j4 k9 v1 }* M
| | ├──Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.rar 3.06G
" p5 B( ~: K$ B: O| | └──资料.rar 26.61kb9 ]7 n1 H5 B8 L* t& W/ u! K
| └──章节3：图像风格迁移
9 Q7 |5 p9 g& v7 H| | ├──1.txt 0.25kb; O4 _. \2 {5 B3 T; r
| | ├──32：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1_ev.mp4 30.54M
+ ]# N9 v" H; {, C5 P, d| | ├──33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2_ev.mp4 35.38M# P: C5 l/ [: k5 X
| | ├──34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3_ev.mp4 34.81M
H8 h3 m: A; A* E! g( O' P4 f| | ├──35：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4_ev.mp4 37.08M Y8 W0 L6 |! P5 W; w0 B
| | └──style_transfer.rar 512.68M
3 k' F" F0 I. E, T W+ m├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 9 Z/ M+ i( O! e' | m1 p
| ├──章节1：YOLOv1详解
* |/ \$ T; F; q, g1 L/ I| | ├──1：YOLOv1论文详解_算法特点介绍_ev.mp4 143.16M" {1 B2 [7 o/ ]; p# H+ e/ w1 x" Z
| | ├──2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想_ev.mp4 163.33M
6 O, @4 w1 D( l8 S; z' e| | ├──3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数_ev.mp4 192.72M
1 a0 |' x' [2 X# C& D3 m| | └──4：YOLOv1论文详解_NMS_局限性_ev.mp4 62.47M
+ V7 |9 @/ F* _! U5 s. g| ├──章节2：YOLOv2详解 0 u+ X- `* U$ D5 _6 |: m
| | ├──5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes_ev.mp4 138.74M
6 o- S4 z- s' Z; s- O! D| | ├──6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点_ev.mp4 212.94M
* e( _9 D8 P2 Y) q, @! J| | ├──7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签_ev.mp4 120.92M- |+ r; b! F& _" H
| | └──8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测_ev.mp4 146.75M7 R" B) x1 T( F. a* Y
| ├──章节3：YOLOv3详解
0 A$ e5 \' [9 Q| | ├──10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53_ev.mp4 109.35M1 Q; @2 W T [" U% t, }- P
| | ├──11：YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss_ev.mp4 100.58M! A# s8 k% h7 U9 w7 V
| | ├──12：YOLOv4论文概述_介绍_ev.mp4 96.28M7 Y1 {" D2 @5 Q# T& S
| | ├──13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF_ev.mp4 253.06M
5 C9 k1 ]! F) D; D| | └──9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率_ev.mp4 64.54M
; T9 M' y2 z! ~% n% R* O+ Q6 V0 t| ├──章节4：YOLOv3代码实战 5 @, p$ b) E5 m$ P! Q; T0 i5 s
| | ├──14：YOLOv3代码剖析_项目介绍_ev.mp4 95.01M! h0 ?& \5 `; S
| | ├──15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络_ev.mp4 144.47M M- y: I/ o8 `; b# \
| | ├──16：YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算_ev.mp4 138.41M- l1 n* }# x9 Y; g% X- j+ }$ K1 X
| | ├──17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码_ev.mp4 54.57M
" D5 N: q0 i+ d! z/ e) r| | ├──18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换_ev.mp4 83.70M
% t. P& @: \ x5 n, f| | └──19：YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解_ev.mp4 189.72M
7 d, r/ S S& j. D5 S4 l: v+ h7 A* ]| ├──章节5：YOLOv4详解 ' \. u" a }* P2 m
| | ├──20：YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss_ev.mp4 159.22M
. V4 c8 M: z J1 F| | ├──21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU_ev.mp4 72.25M
' h% a! b9 r4 |( p ?| | ├──22：YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish_ev.mp4 163.21M
4 b. W" u M$ Z5 a| | └──23：YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN_ev.mp4 174.03M
5 `. e0 _1 d% _$ W2 m3 D/ m# V| ├──keras-yolo3-master.rar 443.97M
# F8 I w2 |$ \" u6 i5 R| └──资料.rar 25.37M
' w: {+ q& ^4 J/ R- Y5 W9 f4 V! ?├──17-深度学习-语义分割原理和实战
) F+ @, [+ S; O* q| ├──章节1：上采样_双线性插值_转置卷积 8 Y% k* X/ a7 X: [
| | ├──1.txt 0.29kb% H7 U9 T ?$ `8 ]/ P6 \2 p( S: P
| | ├──1：前言_ev.mp4 14.47M
# u) k# O0 \1 O| | ├──2：上采样_repeat_ev.mp4 16.98M9 l$ @: w7 C6 L F$ d6 b$ \. |; f+ z6 D
| | ├──3：线性插值_ev.mp4 23.87M
# @6 {0 }7 G" d| | ├──4：双线性插值_ev.mp4 66.03M: k/ e t3 m! _: j
| | ├──5：转置卷积_以及TF的API_ev.mp4 62.74M
& k) S. h8 \& c, i2 _* W& B| | ├──6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数_ev.mp4 83.64M }& F$ A( i h \; R. E
| | ├──7：ROIAlign_ev.mp4 47.15M3 Z* y5 h4 H) b, X' Y& Z
| | ├──8：FPN思想与网络结构_ev.mp4 48.20M4 D. O& a% f4 q, z2 Y e
| | ├──9：FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN_ev.mp4 101.57M
$ J# J& {: W4 { o5 S- c| | ├──代码.rar 3.31kb
7 O+ p" n* y; I: r7 Y) n& I| | └──资料.rar 4.43M- V3 _/ J) w$ D5 G. J; m
| ├──章节2：医疗图像UNet语义分割 ( X6 q$ M/ _( `% u+ p) C+ S% c: ]
| | ├──1.txt 0.19kb" Z. C9 N( l$ P5 M" ?6 {
| | ├──10：语义分割的基本概念_ev.mp4 14.13M
( {! C5 W8 j8 B! m' W| | ├──11：FCN全卷积网络做语义分割_ev.mp4 28.30M
% _' n1 L$ d" w% i0 m5 K" Z| | ├──12：UNet网络结构_ev.mp4 17.90M! i1 o2 m( @9 v. b- [
| | ├──13：UNet网络医疗图像的语义分割_ev.mp4 59.40M
. \+ n8 D, q/ ]| | ├──U-Net.zip 102.75M# h5 K5 ]0 D" R( m" _
| | └──资料.rar 3.41M
9 u7 M: O9 x# \& z2 ]" [| └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
: V1 G9 Z* C% M/ F B" C# U# x| | ├──1.txt 0.35kb
$ V4 t/ ~3 v% y5 r [7 R k6 c# E$ z| | ├──14：MaskRCNN网络结构_ev.mp4 54.01M3 [: k. C9 T9 y0 d& Y4 m$ b
| | ├──15：MaskRCNN的项目展示_ev.mp4 117.07M3 h% @4 N8 h6 V
| | ├──16：MaskRCNN网络架构回顾_ev.mp4 74.84M
v4 o, i4 ^1 v0 Z# e| | ├──17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点_ev.mp4 191.29M
4 x. n: e# T4 @$ G" L4 O$ a! w| | ├──18：MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明_ev.mp4 34.35M
( S2 f0 x. n1 O| | ├──19：MaskRCNN源码config和model_ev.mp4 190.09M6 ?: c0 |9 ?" H" L0 W1 ]
| | ├──代码.rar 798.38M
% {* v c) U4 X: V' [/ T# U8 }; W| | └──资料.rar 6.77M- O6 s, a1 k- m5 ]
├──18-深度学习-人脸识别项目实战
/ c, `7 y1 f5 N' j& {0 A! R| ├──章节1：人脸识别 5 z* G+ i) p6 F+ x9 ]( y
| | ├──10：人脸识别项目代码_加载MTCNN模型_ev.mp4 53.20M% a$ r) D* c( m" B* G
| | ├──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 48.88M/ l7 m6 c$ }! N3 t9 e% I
| | ├──12：FaceNet论文_摘要和前情介绍_ev.mp4 58.45M7 M5 a# y: t) `# W
| | ├──13：FaceNet论文_相关的介绍_ev.mp4 42.19M# \" W: @: A; [' x7 G, |2 a
| | ├──14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标_ev.mp4 48.45M! e) e- U( n" b' W% I; @
| | ├──15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数_ev.mp4 53.82M
2 m. f, t- U8 Z, T| | ├──16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要_ev.mp4 62.93M* F) e* a9 p! }% H& o
| | ├──17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结_ev.mp4 57.56M7 L! \0 z0 w7 L
| | ├──18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用_ev.mp4 35.74M, [. y& A: l9 s1 e' S
| | ├──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
: |- x$ w% w& ?% i+ |, C6 l8 ?8 b( A| | ├──1：人脸识别任务种类_具体做法思路_ev.mp4 26.65M, s, V& n3 B7 ]8 r9 U# B
| | ├──2：开源的FaceNet项目介绍_ev.mp4 29.12M( G+ \) T3 }) K% B
| | ├──3：人脸识别项目代码整体结构_ev.mp4 23.36M, @5 o7 ?& C/ _" O+ s: {& `$ e
| | ├──4：MTCNN论文_摘要和介绍_ev.mp4 62.24M( G/ g' I O7 ]( J9 [" M
| | ├──5：MTCNN论文_网络整体架构_ev.mp4 66.92M* Q# `' s/ j3 T3 s( ]
| | ├──6：PRelu_每阶段输出多分支意义_ev.mp4 35.08M
4 a& s5 Q! @, M% P" @) P| | ├──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
8 h0 ]2 z5 j! n4 B4 N3 W1 _| | ├──8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程_ev.mp4 53.05M2 _) u9 F% c3 F' x1 i, w
| | └──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* S( Y7 z, H0 ]. t
| ├──1.txt 0.50kb
0 ~, k: c$ @1 A) y( ~| ├──facenet-master.zip 823.10M: n/ G! Y, n1 J/ W. x
| ├──模型.rar 186.42M
" D9 G( l3 T7 T* J& Y| └──资料.rar 7.47M
! f( Z, p: c0 i% `├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
; m4 V% x# z9 f| ├──章节1：词向量与词嵌入
& T: ~; S7 t8 @9 Z* ~| | ├──1.txt 0.31kb, C3 P' l; s" s$ R( ]( J$ [
| | ├──1：N-gram语言模型_ev.mp4 100.90M0 s) F' [- G, o4 R1 r. g c
| | ├──2：NPLM神经网络语言模型_ev.mp4 91.13M0 ]" r4 o' s! `5 T! U
| | ├──3：词向量的作用_ev.mp4 36.29M4 Q7 O9 ^3 h3 D
| | ├──4：CBOW模型思想和计算过程_ev.mp4 100.15M$ ~* }1 R- ?5 E
| | ├──5：Skip-gram模型思想和计算过程_ev.mp4 33.20M
& p$ D. m0 j6 }! A1 r! D" L| | ├──6：Huffman树_分层Softmax的思想_ev.mp4 66.23M
7 s' R9 d0 b1 h g. u| | ├──7：分层Softmax应用到CBOW模型上_ev.mp4 51.31M
, Z- }& b% |7 k1 N! ~* R9 L| | ├──8：负采样和负采样应用到CBOW模型上_ev.mp4 59.08M% d# Q U9 n4 |) ^& _1 o
| | ├──Word2Vec.pdf 1.89M
. E5 w( y( N7 n- C' w' ?+ x7 v$ }| | └──资料.rar 266.85kb {5 S/ h' o6 Y1 _, \: [' `1 ?; F
| ├──章节2：循环神经网络原理与优化
+ w% }) L; e$ l| | ├──1.txt 0.41kb3 F+ f V- w% y4 v( B
| | ├──10：理解RNN循环神经网络计算流程_ev.mp4 29.87M" i" R* L0 Y& a( p+ t B. d
| | ├──11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别_ev.mp4 96.49M
! m9 n8 H% y! w1 n| | ├──12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式_ev.mp4 104.73M6 r" ? m8 ^* I1 N( x0 `
| | ├──13：VanillaRNN的回顾复习_ev.mp4 72.40M* ]' d5 o, o5 B
| | ├──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( L; R, X, o+ e) m6 m
| | ├──15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别_ev.mp4 26.32M
/ [8 y1 o/ G7 r$ D5 D4 h. q| | ├──16：双向RNN_LSTM_ev.mp4 30.09M
1 ^2 {6 p/ `; I! G! D: c| | ├──17：RNN里面应用的Topology结构_ev.mp4 15.64M- q( l* C( G/ m3 g* M/ | W
| | ├──9：理解RNN循环神经网络拓扑结构_ev.mp4 74.59M
4 ]5 T1 S( v) ^/ R| | ├──RNN_Attention机制.pdf 2.83M7 x+ B, u' I$ w2 ~, S7 J' U/ \8 Q
| | ├──代码.rar 1.69kb
8 K% \3 h( I+ U& X| | └──资料.rar 1.59M! N7 R8 }" U4 [4 K c
| ├──章节3：从Attention机制到Transformer
% z' a2 W T: o7 V9 U, i l* {| | ├──1.txt 0.60kb
c4 [, {1 d1 O* s+ n Y) W5 G| | ├──18：Seq2Seq中Attention注意力机制_ev.mp4 39.99M
- Z4 N2 w+ [% P" ^+ g, B| | ├──19：Transformer_Self-Attention_Multi-head_ev.mp4 79.26M& P3 z$ K! `8 q2 k& x
| | ├──20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结_ev.mp4 55.10M1 d2 W% i$ w! o% _
| | ├──RNN_Attention机制.pdf 5.16M! [( k: ?, c; K* K% @/ Q, t( P
| | └──资料.rar 792.99kb y" g# ]0 ^( p, x/ Q. ^, P
| └──章节4：ELMO_BERT_GPT 3 w8 g: M K# y0 ]- Y1 B
| | ├──1.txt 0.60kb6 X+ A, B, ~- _' Y
| | ├──21：ELMO_ev.mp4 33.25M
8 I2 g9 E& N. {* J- d| | ├──22：BERT理论_ev.mp4 52.58M
0 e: |( V }. t8 K5 t' o5 Y| | ├──23：ERNIE_GPT_ev.mp4 43.47M( ~9 L$ i3 b) K8 C2 s% n
| | └──RNN_Attention机制.pdf 5.16M
2 ?$ r9 X$ I4 _! N├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战 , t. @- o3 z+ i4 c1 R% a- R. T
| ├──章节1：词向量 3 P" B: n% c: J) T
| | ├──1：回顾了词向量里面训练的Topology_ev.mp4 91.34M
2 F- o" ]* o6 s. b| | ├──2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典_ev.mp4 75.49M
7 u9 l" x& J5 E; c' ]& P| | ├──3：Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据_ev.mp4 65.40M1 m& v! ~0 a4 q2 ~. |
| | ├──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
# r9 [+ E. e m* O* Q. x| | ├──5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图_ev.mp4 68.29M4 h7 w* t9 v5 f$ T" R
| | ├──6：Word2Vec项目代码_总结串讲_ev.mp4 18.31M
: N# L* b- @1 K) _ a9 h# B: V| | └──word_2_vector.rar 56.80M, o3 [7 W h" q# F7 P( t) ?. I
| ├──章节2：自然语言处理--情感分析 " b& G+ W, [+ U; H
| | ├──10：代码讲解_01_ev.mp4 24.56M* K& w: G$ M: O
| | ├──11：代码讲解_02_ev.mp4 27.78M
# t3 z1 s$ [- a9 F9 G: e| | ├──12：代码讲解_03_ev.mp4 24.50M+ `- B; c1 M: t9 L2 O$ R% l
| | ├──13：代码讲解_04_ev.mp4 26.34M# h4 r7 `" _5 R6 R& x3 N' }
| | ├──14：代码讲解_05_ev.mp4 19.33M% W, t! m3 X( K" R
| | ├──7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析_ev.mp4 28.82M
' x# ^' h" t8 x- U6 s| | ├──8：数据预处理_01_ev.mp4 33.19M
, i7 }7 T [! m0 k| | ├──9：数据预处理_02_ev.mp4 24.32M
+ v" H0 ?4 }: S$ L| | └──代码.rar 4.64kb) l$ w. b% N+ P- s9 Z' l" c
| ├──章节3：AI写唐诗
; \5 L4 p' T0 S" C| | ├──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: m7 R) h$ ]3 e
| | ├──16：AI写唐诗_训练数据的构建_ev.mp4 44.78M1 V1 T( @8 t0 l4 m/ h7 |1 p
| | ├──17：MultiRNNCell单元_ev.mp4 22.27M' t& E+ z. z v! P& s: k3 j
| | ├──18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出_ev.mp4 52.61M8 P, T, t5 s% p! f+ s0 i# J
| | ├──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 48.59M
) K- p& ~ n }5 o5 X4 h| | ├──20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性_ev.mp4 72.51M! y% I- u9 B1 ]0 ^, M6 X
| | └──代码 .rar 22.31M
" l! H; q3 I& o" J$ x I| ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人 6 v: F, Z- T1 f% ]; n9 f
| | ├──21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder_ev.mp4 69.51M8 J+ f/ v. m" ]9 s8 Z
| | ├──22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理_ev.mp4 75.20M( B7 o7 i. ]! R
| | ├──23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用_ev.mp4 69.86M/ m+ g; i1 x o& a
| | └──代码.rar 37.30kb
7 X$ S/ T! M& C6 K| ├──章节5：实战NER命名实体识别项目
& l( E1 j3 Z! P| | ├──24：回顾了一下CRF训练和使用过程_ev.mp4 56.68M
- Y9 d# W) L7 B+ p" V, {9 k| | ├──25：介绍了代码目录结构_ev.mp4 19.69M
z, G5 Z3 y" T) z7 S| | ├──26：NER代码读取数据和预处理_ev.mp4 85.89M% u- U0 N' k( C2 C
| | ├──27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程_ev.mp4 68.89M. r) K, Y4 _- q5 S
| | ├──28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练_ev.mp4 66.03M
+ x) ?0 z# E0 U' \| | ├──29：BiLSTM-CRF模型的预测代码_ev.mp4 60.45M
% \- W& X- D8 @5 W" L| | ├──30：CRF中的特征函数们_ev.mp4 87.83M
* s! W2 k; I7 l% Y0 j| | ├──31：对比逻辑回归_相比HMM优势_ev.mp4 83.05M
) C. [* {8 I- }8 I( ^ X1 `, n: U| | ├──32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构_ev.mp4 58.18M0 p4 F* ?# }5 |+ v" I0 R! A! H6 ]
| | └──代码.rar 14.28M
5 N9 [/ |* t3 m+ j| ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目 . x e" m, h& }+ f$ Y
| | ├──33：BERT新浪新闻10分类项目_ev.mp4 90.17M
/ U5 i" n( H1 ^4 b: d| | └──bert.zip 66.49M( u2 Z; A( P# O& E$ k
| └──章节7：GPT2聊天机器人
& W3 Y& W3 ~! `7 Y6 t G1 x| | ├──34：GPT2闲聊机器人_ev.mp4 37.61M
' Z6 Z2 j1 W4 n: Y4 k| | ├──GPT2-Chinese-master.zip 13.39M& W- r6 A- P& q4 d6 I/ w' G
| | └──gpt2_chatbot-master.zip 86.58kb
+ r* f- A& ` P' \├──21-深度学习-OCR文本识别 9 y" \/ h7 b6 Y( u9 v, \
| ├──章节1：深度学习-OCR文本识别
& u2 f* u C2 U( T| | ├──10：CRNN项目代码剖析_ev.mp4 127.07M) o+ ]+ u% W8 c4 m
| | ├──1：传统OCR识别_深度学习OCR识别_ev.mp4 130.34M( X9 ]* Y; r2 g/ x& i4 Z4 j, O' I
| | ├──2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别_ev.mp4 80.13M
0 R/ X- x2 ^' ]/ p9 `1 k& F| | ├──3：OCR识别的CTC损失思想_ev.mp4 95.96M
# e3 e$ T1 D' H! p; Z# Z| | ├──4：总结理解深度学习文字识别架构_ev.mp4 34.81M* t: y9 @( s7 s( V4 U% ]; ?
| | ├──5：CTC损失函数的理解_ev.mp4 130.26M
) p( l: w2 }& \ G1 e| | ├──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
$ ~4 f9 ]* w( N' d* C- S/ _* y% [+ P| | ├──7：CTC前向后向算法代码_ev.mp4 86.60M, R* `& j$ G0 L
| | ├──8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑_ev.mp4 116.48M/ e5 U. I9 G$ e! w" ^, K' x6 p
| | └──9：CPTN项目代码剖析_ev.mp4 173.24M
3 {! w# S' ~0 I/ @7 n( y| └──资料.rar 478.63kb
- T) ]! o3 N4 l├──22-深度学习-语音识别【2021新增 未更新。。。持续更新】
8 K9 H M/ i! m! C6 ~, P| └──官方未更新。。。持续更新
) X' I J/ B' _5 q├──23-深度学习-知识图谱【2021新增 未更新。。。持续更新】 2 b. P3 v X( s' m% L1 J
| └──官方未更新。。。持续更新 / E) B) T% F: b- R* g
├──24-【加课】Pytorch项目实战 5 a0 g7 a! _9 Q& @" V' V) a0 g
| ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试 3 z1 [9 p! e/ u
| | ├──1：PyTorch概述_ev.mp4 26.67M: [# W5 W" F3 |" ?% j' ?8 c
| | ├──2：PyTorch的安装_ev.mp4 45.81M$ t6 Z9 Q' _; c4 S/ `7 C
| | ├──3：Pycharm关联PyTorch运行环境_ev.mp4 24.03M
; d2 ?5 ~" J6 P' P| | └──4：Jupyter关联PyTorch运行环境_ev.mp4 27.99M" g$ w( x! @" O4 N
| ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算 * ]. ~; I# z& c, q) ^& g
| | ├──5：Tensor的创建_ev.mp4 42.45M- Y, M4 n" h3 q& g: r/ P9 w& `2 t" V$ n
| | ├──6：修改Tensor的形状_索引操作_ev.mp4 56.59M8 T2 e! y- G3 T2 g
| | ├──7：广播机制_逐元素操作_ev.mp4 33.45M/ E) }& H, M: m8 F& M% j
| | └──8：归并操作_比较操作_矩阵操作_ev.mp4 44.67M) N5 f3 S! T( ?2 H3 H6 r% ~" u0 A
| ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10 " N- w) i* L& x: d8 E- ?
| | ├──10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_ev.mp4 38.92M, \- X: V) u& S# G; w
| | ├──11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_ev.mp4 33.50M
/ I7 i5 O9 t/ W0 T0 g0 t| | ├──12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_ev.mp4 19.94M
" N; F+ R" t+ I3 y4 p| | ├──13：使用全局平均池化_使用LeNet模型_ev.mp4 26.73M
; k% M1 {9 f9 y) m1 V5 y# S; P6 p| | ├──14：使用集成学习思想训练识别模型_ev.mp4 53.92M3 C% \( a( D" ?3 [1 [' F$ i
| | ├──15：使用VGG16模型提供准确率_ev.mp4 33.35M1 H* B9 Y" D! J* v2 Y" M
| | ├──16：torchvision里面的预训练模型_ev.mp4 20.28M
+ H3 j. A, |6 T3 {% ?. P/ z4 u| | ├──17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_ev.mp4 38.81M
4 z, o1 p7 _5 C* Y3 {2 d- c4 g| | ├──18：PyTorch代码实战加入数据增强_ev.mp4 23.49M+ X% _. o3 Q L& A% e* s) V
| | └──9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_ev.mp4 58.48M
6 \8 o$ z2 B1 B9 Y" m: D6 || ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
# l! [/ ]1 g8 s: Y| | ├──19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_ev.mp4 16.72M
$ G1 E4 T6 ]/ @7 `/ }. Z. N| | ├──20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_ev.mp4 26.98M, K8 u3 ~; m3 h0 l: x3 C6 C- K$ t8 V/ L
| | ├──21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_ev.mp4 27.12M
8 f- U- J# z8 r' q| | └──22：PyTorch词性标注_测试模型效果_ev.mp4 7.78M( l# V5 N8 ~9 m# Q6 p3 X! o1 _
| ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译 0 t# H0 e# i7 V4 o( s7 n
| | ├──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
" f1 L+ P& U3 a3 e* L3 q' d| | ├──24：PyTorch中英文翻译_数据预处理_ev.mp4 24.46M& C, I f# p% e
| | ├──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
) V8 j! T' Q0 e# m% {( h| | ├──26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_ev.mp4 32.85M
( [$ d' `/ e/ v, E. n# A| | ├──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 X' m- m. C: h| | ├──28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_ev.mp4 38.50M! u2 h6 V* [' V# r/ Z
| | ├──29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数_ev.mp4 34.22M
" w& e2 \# j" A# B4 p) P( Y, r- @, j| | └──30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_ev.mp4 20.88M6 r' l; u! i( `8 q ?! D- i
| ├──代码.rar 307.66M
2 @% f3 M2 f+ d3 s( s| └──资料.rar 1.77M
& l6 `) n7 X" Q* o2 q G y├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
7 o0 `4 X7 R. F) ^( u) b' C$ d| ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
6 I: R* ^* C' Y8 s! y( w1 \/ @! ^| | ├──代码 ) P3 R l* ?3 [- [' Q4 k
| | ├──数据
; y8 U+ }2 A# M* Y, U# @. D| | ├──1：安装PaddlePaddle_ev.mp4 36.77M. r0 }' }- Q; N* d& j% i, e
| | ├──2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题_ev.mp4 28.19M
9 e0 l. J4 J$ T0 D' w| | ├──3：PaddlePaddle求解线性模型_ev.mp4 35.67M
/ W9 ?$ w- \# N0 {9 N| | ├──4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播_ev.mp4 38.00M# c! `8 p+ }6 y# S: k; W9 ~
| | └──5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试_ev.mp4 29.68M
2 T1 e% O2 i) V4 \| ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
3 h/ Q2 t5 ]) O; p4 W| | ├──代码 * T4 k; p% E; N% I: v! p
| | ├──数据 3 F6 }- @& y2 m$ R) N% R; ?9 Q+ J7 x
| | ├──6：预测病理性近视_图片数据读取_ev.mp4 45.49M8 t. v) ~) ~7 G& H3 ^
| | ├──7：预测病理性近视_模型训练_ev.mp4 40.78M3 x. d& T# }" N6 {6 c
| | ├──8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型_ev.mp4 40.92M0 v$ {4 Q% P' }2 g
| | └──9：预测病理性近视_调用经典卷积神经网络_ev.mp4 66.29M
Y4 b2 [9 L3 S5 }1 M| ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测 ( l7 }( o" n% R2 D' p8 a
| | ├──代码
2 I2 C# t$ G8 g1 r8 M| | ├──数据
' y; n0 c1 F5 C| | ├──10：PaddleDetection_项目配置_ev.mp4 42.14M
; D; L% I& l$ Q" `7 @- f5 V| | ├──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
: Y; |- y4 s, P' f| | ├──12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations_ev.mp4 29.76M7 d9 W$ t3 Z+ F
| | ├──13：PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析_ev.mp4 55.99M" M6 r7 K' d/ |1 c1 a, ]% y
| | ├──14：PCB电路板缺陷检测_项目配置文件_ev.mp4 27.18M( }0 j a, Q2 K* F' H! _( j
| | ├──15：PCB电路板缺陷检测_模型训练_ev.mp4 43.74M+ `) ~2 t( e" _% M4 E6 G
| | └──16：PCB电路板缺陷检测_模型预测_ev.mp4 40.76M8 {- u7 I$ h3 ~' T8 ?/ ~
| ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss) & o% \1 i$ S% T3 Q/ D/ K
| | ├──代码
- P* g: E# d% l( V| | ├──数据
0 H7 d# v+ b7 L| | ├──17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍_ev.mp4 47.40M
m3 ^% {( ~. G! c. W( D1 h/ S| | ├──18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码_ev.mp4 28.73M
3 X9 U5 T5 N. X( j9 K| | ├──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 \0 m" F& W/ [$ A
| | ├──20：车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练_ev.mp4 44.20M( ~2 L& \ b8 ]5 G; c2 `$ G7 x1 }2 w
| | ├──21：车牌识别项目_车牌字符识别模型训练_ev.mp4 45.18M) t& x0 ]( Z+ N9 k
| | └──22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测_ev.mp4 54.75M
1 O1 J8 P& `3 e+ _| ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
2 ]! x4 Z& X* m& L| | ├──代码 1 J0 ~! a5 l" P( A" q4 i
| | ├──数据
$ q5 a3 C! P6 n| | ├──23：PaddleNLP_项目配置_ev.mp4 30.94M$ P& f& q% x1 _; {
| | ├──24：PaddleNLP_物流信息提取项目介绍_ev.mp4 32.51M
$ \" }$ ?! U$ k9 b| | ├──25：物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题_ev.mp4 42.22M4 Q8 d( q" S+ U1 \; x
| | ├──26：PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet_ev.mp4 38.36M
) r! Y+ G+ R8 } M6 D| | ├──27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader_ev.mp4 37.31M
j t. ]' M/ u) {5 B| | ├──28：PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型_ev.mp4 32.75M* Q3 S$ b* L5 p2 O
| | ├──29：PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练_ev.mp4 35.53M
' Z* f8 k6 S0 m& h, ~% G| | └──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
) q9 E: u0 K& u% R| └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版） 3 P5 B7 {0 T4 o6 R3 ~# L* y
| | ├──代码
* h3 t* K# d2 Z" u6 @. E* ^2 m| | ├──数据 3 x$ h% Y% G4 p6 t* E) G$ s
| | ├──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. f) s4 d+ x& y x& U3 h
| | ├──32：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用_ev.mp4 39.05M
a9 V; p( S" C, e2 i% \6 @5 \| | ├──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
9 U. I0 U( _- u% P5 s) \! ]1 F| | └──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 37.51M2 U' U9 r0 T8 b0 X
├──26-【加课】Linux环境编程基础
0 i+ K# g& f, G/ Q| ├──章节1：Linux
6 }2 z, p* ]: D. l) Z! {$ Y| | ├──10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 6.87M
9 G4 y6 |2 ? _/ S" t| | ├──11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 11.70M% C3 l5 r1 g- F `( c c
| | ├──12：Linux_常用命令_mkdir命令_ev.mp4 7.43M% O; G) C1 ^" P; O2 D
| | ├──13：Linux_常用命令_cp命令_ev.mp4 10.70M
9 V4 I0 P+ m- j1 N7 k5 D! v# g. A| | ├──14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 19.97M
1 n0 `3 G( _& o$ U| | ├──15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 22.86M
. e5 O0 U1 ^ p% l# L- O' ~| | ├──16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 4.00M
. _8 w: q6 B' ]1 c( L| | ├──17：Linux_常用配置_设置时区_ev.mp4 18.87M P' w! r* K$ x6 c$ k0 E
| | ├──18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 11.22M9 v% r3 B" s0 ?% v& N0 z
| | ├──19：Linux_常用配置_修改网段_ev.mp4 8.25M
5 [" Q+ a& o- a3 B* \) c| | ├──1：Linux_课程介绍_ev.mp4 2.93M2 I/ X3 ?9 c' n0 R
| | ├──20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 18.89M
" T) [, @2 O, _1 a# y( ]6 x, S| | ├──21：Linux_常用配置_快照与克隆_ev.mp4 10.70M
% o2 s' s$ c( x" d| | ├──22：Linux_Xshell的安装与使用_ev.mp4 14.02M$ ]) \7 T4 @0 }; k% ^" F+ s
| | ├──23：Linux_上传与下载_Xftp的使用_ev.mp4 12.71M
: S! m: }! R6 `| | ├──24：Linux_上传与下载_lrzsz工具_ev.mp4 29.88M3 r [/ [$ U. f
| | ├──25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 28.41M. c1 r8 K7 ]7 F- L; e5 K d
| | ├──26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 50.87M
& }. {' s3 B; |+ ~7 \/ {| | ├──2：Linux_Linux简介_ev.mp4 13.00M
0 |9 |) v. d! _) g g5 N/ b- Q8 d9 n| | ├──3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 13.59M
) r! w! p: W9 T- v| | ├──4：Linux_安装Linux_ev.mp4 25.92M
5 o. f. {8 S8 p$ Y- S| | ├──5：Linux_目录介绍_ev.mp4 13.24M: D( I) o: w9 P! O
| | ├──6：Linux_Linux中的路径_ev.mp4 13.00M) `3 G0 e! v" z
| | ├──7：Linux_常用命令_pwd命令_ev.mp4 4.74M
/ a8 [7 D9 e( U$ l8 o) e| | ├──8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 6.05M: }3 J( m) o1 t& b6 C
| | └──9：Linux_常用命令_ls与ll命令_ev.mp4 22.63M
8 q: D) f% q4 \ ?0 e. X| ├──软件.rar 2.18G
" t4 @2 m" b- t0 @1 N3 s| ├──软件2.rar 6.33G
/ \% ~4 Z& m" _' S2 k$ l1 m| └──文档.rar 2.78M0 x$ m- u! }5 N/ D' g
├──27-【加课】算法与数据结构
1 Z6 S# \) ?+ z1 v/ w) S5 W| ├──章节1：算法与数据结构 8 h9 \! B3 R4 D) q- p4 ?5 }% \0 j
| | ├──10：哈希表的基本结构_ev.mp4 26.05M$ a% j! M3 s& C' G4 ]
| | ├──11：哈希表冲突问题_ev.mp4 36.72M: W# D0 E% X; c
| | ├──12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 29.16M
; H7 v# {9 W) I2 `7 N7 y; H, @| | ├──13：哈希扩容_ev.mp4 42.00M
- s( s8 h A% L- D| | ├──14：递归与栈_ev.mp4 23.20M, o! G w/ ]' w4 I
| | ├──15：线性查找_ev.mp4 27.16M/ |4 H& J& G4 B$ Y, D) [
| | ├──16：二分查找_ev.mp4 25.22M
* w, `7 d. L# v% |) P| | ├──17：冒泡排序_ev.mp4 26.39M
5 _8 D% y( I+ G& U' r6 w| | ├──18：选择排序_ev.mp4 22.71M+ y9 S) h- l6 K5 {
| | ├──19：插入排序_ev.mp4 15.87M
; {* v$ g+ N9 P' M2 u$ B, L, W9 ?| | ├──1：数据结构与算法简介_ev.mp4 17.12M, Y" }3 C5 s% x
| | ├──20：归并排序_ev.mp4 40.51M
* y0 `: z/ s! ]& C( ~' u| | ├──21：快速排序_ev.mp4 18.97M
p" u5 f3 X1 X1 z; g! ` e: `| | ├──22：树结构_ev.mp4 42.81M
2 E9 {" k( [" r1 `3 ]| | ├──23：树结构的遍历_ev.mp4 27.72M }9 C& `! W7 h6 @8 l) I5 } k
| | ├──24：最大堆的增加操作_ev.mp4 36.15M
: ~6 \3 `8 c1 X7 ^| | ├──25：最大堆的删除操作_ev.mp4 35.13M3 w# U) W& v, {/ Y B- s) O
| | ├──26：二叉树的查找_ev.mp4 41.76M
& P5 N6 C" @9 Z1 U; T| | ├──27：二叉树获取最小值_ev.mp4 11.16M
+ V5 T# ]0 y6 r+ g| | ├──28：二叉树的添加_ev.mp4 30.56M0 Z: W& v* G# s' Q7 N
| | ├──29：二叉树的删除_ev.mp4 55.15M1 J, `% V" V' H
| | ├──2：大O表示法_ev.mp4 11.28M; k: ^ a7 y# ^
| | ├──3：线性结构_ev.mp4 24.15M% b7 C8 @) h% S0 f1 w: ^
| | ├──4：单线链表1_ev.mp4 27.68M
: X! g8 {) v% e V. }4 k| | ├──5：单链表2_ev.mp4 58.44M
7 f! X& a6 _; {. p6 H6 l9 F| | ├──6：双链表_ev.mp4 46.43M$ G1 @, t* c. u+ K/ p! H `! v
| | ├──7：队列(链式)_ev.mp4 33.77M
/ ~8 l: O/ |4 A& F+ ^| | ├──8：队列(线式)_ev.mp4 17.69M7 i) `7 ~4 Z* t l( m
| | └──9：栈与双端队列_ev.mp4 13.03M6 D/ P: C; f; W5 o2 Z S$ {
| └──资料.zip 4.80M: C2 P: b* @/ ~8 t, \' q6 q" p
├──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】
! y* \) W/ s: F: p, e4 ^2 I9 o5 l( p| └──官方未更新。。。持续更新
) U* S0 D7 M, ^9 f" Y├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统【2021新增 未更新。。。持续更新】
% L9 X4 B' P. X) G| └──未更新。。。持续更新 : k; |) E1 c% h6 {) w" \. n
├──31、【加课】 强化学习【新增】 ! i/ [3 A$ K' B$ N4 a' t
| ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法
: h/ w: h. G, z& p% c/ h7 ^| | ├──代码 - B- W* l( r- b" |
| | ├──资料 7 {# V" ?9 K; \6 q( F, k/ t: G6 I
| | ├──10：代码实战Q-Learning智能体训练模型_ev.mp4 35.49M9 }# G* d3 ^/ D% l) ~, F
| | ├──11：代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互_ev.mp4 26.78M
9 @! h) u( v0 G% z. z| | ├──12：代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型_ev.mp4 37.68M. ^% A* m6 G: `( C' k6 ~( |, [
| | ├──13：代码实战SarsaLambda_训练模型_ev.mp4 36.83M' T9 W5 Q. W1 e. [# [5 Y2 k6 g
| | ├──1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习_ev.mp4 44.67M8 t, s) m1 c/ o# h1 g
| | ├──2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值_ev.mp4 35.03M- t) m- q) I. k1 x, E9 r" S
| | ├──3：详解Q值和V值以及它们之间关系_ev.mp4 48.04M
" U( r$ i. U; V5 B| | ├──4：蒙特卡洛采样回溯计算V值_ev.mp4 41.14M
# r+ s, ?6 Y. k; _| | ├──5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值_ev.mp4 44.02M4 u8 c6 W0 B, G# ~! J/ Z& Z
| | ├──6：SARSA算法和Q-learning算法_ev.mp4 39.56M1 ?1 V4 c6 T: x2 j2 y* A/ K8 _/ n4 e3 i
| | ├──7：理解Q-table_创建maze交互环境_ev.mp4 40.23M
/ o1 m4 o2 B/ \| | ├──8：代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互_ev.mp4 30.03M
) [5 o# W7 r( \( A| | └──9：代码实战Q-Learning智能体选择行为_ev.mp4 33.94M. e/ M/ [2 ~1 Q: I; v
| ├──章节2：Deep Q-Learning Network
8 z% T4 l% C5 V9 e| | ├──代码
9 Y% b, ~2 g: R$ R3 U| | ├──14：DQN算法思想_ev.mp4 35.24M
. E' W" p7 n5 _( Q+ E1 N| | ├──15：DQN算法具体流程_ev.mp4 31.71M& d% {. I8 O0 r9 D- h5 @- }
| | ├──16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets_ev.mp4 54.99M
. p' P3 ]0 }7 M/ F8 t| | ├──17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互_ev.mp4 46.11M. E( G7 K& P. o7 T3 B
| | ├──18：代码实战DQN_构建Q网络_ev.mp4 41.08M. _6 t" y- \, {, h6 V6 Y
| | ├──19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑_ev.mp4 50.96M
" _! E& X& B( y- e) Y4 C- X3 V| | ├──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
" y0 S( O! s- p| | ├──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
! F* k$ m! n- X8 l6 y| | ├──22：DQN会over-estimate的本质原因_ev.mp4 40.26M. _+ {, f& ]% z' c: o
| | ├──23：DoubleDQN缓解over-estimate_ev.mp4 39.29M& Y6 ^2 P9 n- H) q6 v
| | ├──24：DoubleDQN代码实战_ev.mp4 39.68M
0 w+ h; U: N) {) U1 w" b E. ^| | ├──25：DuelingDQN_ev.mp4 47.48M2 F3 L. S# O8 g5 q
| | ├──26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索_ev.mp4 49.05M3 ~+ A7 E' i& E P) s* f) Q! y
| | ├──27：计算Action的方差避免风险_ev.mp4 28.80M
" c# Z! C- o/ {6 V: ~| | └──28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions_ev.mp4 34.36M% N) I' U; e+ o- E
| ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度
& Y) e( }2 q; ?! E: z| | ├──代码 ! p. E7 p' J7 ~- ^ o8 x! L
| | ├──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* c7 D: ^) ~, h. R* k
| | ├──30：策略梯度PG_明确目标函数和导函数_ev.mp4 33.85M0 D* `% d# a! v3 Z/ e' O+ q( Y# `( u
| | ├──31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导_ev.mp4 33.34M! y, d% k$ W1 G/ _5 F
| | ├──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: j! G9 s2 N& g: H2 n+ b* H
| | ├──33：策略梯度PG_讲解CartPole环境_ev.mp4 31.95M
. Y8 O8 \0 o* h4 r8 k| | ├──34：代码实战_策略梯度PG和CartPole交互_ev.mp4 44.45M
4 _; P, q5 c& Q9 _| | ├──35：代码实战_策略梯度PG网络构建_ev.mp4 28.63M
9 F! p( l0 F! v& {( r7 n| | ├──36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练_ev.mp4 32.87M
4 w) o" `+ g+ J% s| | ├──37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化_ev.mp4 29.71M
}# t! X" k7 ]" w! }| | └──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
. g; U6 k6 r, O* z5 {# T| ├──章节4：Actor Critic (A3C) * h) {6 h5 h# v% M5 {2 L: ^" r
| | ├──代码 / k- f9 r8 w4 \7 O- |; `4 _6 l
| | ├──39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来_ev.mp4 50.02M
5 ~4 {5 v& }" x# F| | ├──40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧_ev.mp4 44.69M
" K. B) C' W( m# v, s| | ├──41：代码实战_ActorCritic与环境交互_ev.mp4 48.29M0 }; q# R6 F2 o0 ~2 v# v
| | ├──42：代码实战_Actor网络构建及训练_ev.mp4 33.46M
0 {: j ?& I9 }2 T& y8 E| | ├──43：代码实战_详解Critic网络构建及训练_ev.mp4 50.74M
: A. }0 B$ O+ S( \- c| | ├──44：A3C架构和训练流程_ev.mp4 37.52M7 s7 u# W- N; G# x/ |$ x Y+ _' a
| | ├──45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值_ev.mp4 44.49M
9 ?6 s! D5 Y; g& G: x( G% P| | ├──46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算_ev.mp4 27.84M
8 _, H7 ^, s% V) V| | ├──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
8 F' B% C6 [" P- x| | ├──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
7 d; E3 q, D4 L! }* O* j| | ├──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* L: \( k G" O: L
| | ├──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
5 y6 i* q9 F3 t6 @# I; I4 C2 A t% l| | ├──51：代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互_ev.mp4 45.16M
$ c! ], m6 M. f( I$ ~5 K| | └──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$ P# Y1 N& t1 V) m, _
| └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法 / f( u6 r; Q5 u/ B. @- B
| | ├──代码
9 g& | w2 X+ R8 [; || | ├──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
) M4 ^; k: H/ M* U" a( X: K/ H| | ├──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$ h3 n, Q, L+ E7 o F$ I2 j/ \
| | ├──55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导_ev.mp4 50.11M
& Z* V' t5 O- K1 y) O- V5 l" a| | ├──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
+ Z) E1 X8 N+ Y6 ] d& Z| | ├──57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG_ev.mp4 57.07M
: P$ K7 Z, U% L) [1 e; `8 v0 ?| | ├──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
7 q9 M" i1 \9 u1 p$ V| | ├──59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习_ev.mp4 32.08M
' ~2 Q- E7 u: A| | ├──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
7 q, s, c' p. v5 o8 p! D| | ├──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
* W4 q8 k' l- E: Z/ w$ w| | ├──62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建_ev.mp4 28.52M+ Y2 C/ R8 m0 M; x `
| | ├──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
5 Y3 w; s( S3 n- v7 v' l( H: `| | ├──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- J {- u6 |0 L" L) c
| | ├──65：DPPO分布式PPO_ev.mp4 36.43M
Q. A4 ~1 k5 O8 ]| | ├──66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程_ev.mp4 33.08M
' @+ f% c8 T* x: ?- R; g! _# A# V0 W| | └──67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行_ev.mp4 48.49M- @5 R/ ?( ]/ I& }
├──32-【加课】 图神经网络【2021新增 未更新。。。持续更新】
1 g$ R+ t0 b8 Y7 b! x) @| └──未更新。。。持续更新
* R. H/ {. r; r/ U├──【加课】Linux环境编程基础
/ i* l! q9 t+ v' D$ V| └──章节1：Linux ) J8 h8 K$ H8 `- k! i2 [' [! r
| | ├──10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 6.89M! U6 Y& P' }( J6 A/ N% z$ T$ e! Y: ?
| | ├──11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 11.70M
8 G1 v% x! n6 @ r3 a4 F/ O| | ├──14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 19.93M; Y/ _( |. N) W
| | ├──15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 22.76M1 @& a) W S) N3 x2 J6 @ R$ X
| | ├──16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 4.00M
. x* V$ q$ D3 ^. j6 d. w| | ├──18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 11.23M
: v. r9 n6 W9 S' e| | ├──1：Linux_课程介绍_ev.mp4 2.92M
4 @0 }8 u+ r' i, d+ ^; x) U/ C# L| | ├──20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 18.98M& H# y6 J7 k8 z0 h$ h
| | ├──25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 28.49M
' B. T( ^& X% T| | ├──26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 50.60M8 X) {' C, g4 M" h, G( I4 G
| | ├──3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 13.50M
: R% c* @) U. k( n7 U| | ├──5：Linux_目录介绍_ev.mp4 13.21M
# M& q4 G' O- Z2 F0 Y| | └──8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 6.00M* w1 u2 p4 b7 A
└──【加课】算法与数据结构 7 x) g0 B+ C6 D
| └──章节1：算法与数据结构 5 ?3 I4 H+ A: }0 M4 d3 q# r
| | ├──10：哈希表的基本结构_ev.mp4 26.13M' L7 d" _# w( g- n
| | ├──11：哈希表冲突问题_ev.mp4 36.27M
* {( I1 `$ }2 |# s, L| | ├──12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 29.22M
o1 S; O: K D1 c# Q| | ├──13：哈希扩容_ev.mp4 41.81M& Q) S: R0 Q$ z" w: ~5 `: C
| | ├──14：递归与栈_ev.mp4 23.30M
4 x7 g3 F2 f; v8 i3 U| | ├──16：二分查找_ev.mp4 25.38M
) x1 r% v6 e: o' F; J- S; J P e| | ├──17：冒泡排序_ev.mp4 26.31M* K% N# @1 ]4 N7 N
| | ├──18：选择排序_ev.mp4 22.56M
7 H- p& T4 p( r, @| | ├──19：插入排序_ev.mp4 15.88M
% h* u5 K7 ]& N& y- H| | ├──1：数据结构与算法简介_ev.mp4 17.10M
7 B! x, k- ]1 i! X& I7 w| | ├──20：归并排序_ev.mp4 40.45M/ B4 c N4 w, ]7 c3 `& w7 x+ `
| | ├──21：快速排序_ev.mp4 19.04M" K, [2 @/ W/ O; z+ Q1 c
| | ├──22：树结构_ev.mp4 42.63M; Q1 t: J9 W( Z+ p2 C6 O
| | ├──23：树结构的遍历_ev.mp4 27.49M
; W- E7 @+ |1 l# q$ M3 u& ]5 A| | ├──24：最大堆的增加操作_ev.mp4 35.82M
$ @ Z& R' [: G7 k8 E| | ├──26：二叉树的查找_ev.mp4 41.35M
1 W W7 T% L0 `7 e A| | ├──27：二叉树获取最小值_ev.mp4 11.17M( h/ u& o& s0 C" ]1 U5 z
| | ├──28：二叉树的添加_ev.mp4 30.58M, [8 u. D9 j+ b) F8 I6 g, ~
| | ├──29：二叉树的删除_ev.mp4 54.96M
' T1 K6 F) F" ?9 r8 ~| | ├──2：大O表示法_ev.mp4 11.34M2 t# P W. u( b" _1 A* O, D5 @. B
| | ├──3：线性结构_ev.mp4 24.14M
: ~, L7 ?2 a2 X1 b| | ├──4：单线链表1_ev.mp4 27.60M0 ]1 B' |% q- w- l
| | ├──5：单链表2_ev.mp4 58.34M% c* H% t' Z* j! S1 x
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| | ├──7：队列(链式)_ev.mp4 33.40M
9 F; s/ T( y# {3 H Y! z| | ├──8：队列(线式)_ev.mp4 17.80M
, c% R( D% l/ j0 r R. p; O Q5 || | └──9：栈与双端队列_ev.mp4 13.03M
1 C+ z4 F- Z8 o' l6 \9 @8 h
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发表于 2022-8-6 10:30:01
