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( M1 \, Q4 H, s) a, M3 k
——/百战程序员-AI算法工程师就业班2022/0 Z* i1 ^5 L: k3 M6 k
├──01、人工智能基础-快速入门 5 m- f& w! w8 l' w
| ├──1：人工智能就业前景与薪资 .mp4 33.78M; y; Z% @% q& ]8 Y$ X R5 |; W
| ├──2：人工智能适合人群与必备技能 .mp4 21.04M; b' i% _ G! i- i3 f
| ├──3：人工智能时代是发展的必然 .mp4 16.72M
7 F3 }2 x$ c# `, c& {/ D| ├──4：人工智能在各领域的应用 .mp4 41.82M- U; L7 H" M" W, V9 q5 z, y, S
| ├──5：人工智能常见流程 .mp4 36.38M- e. p3 {* u# P8 _: e/ F
| ├──6：机器学习不同的学习方式 .mp4 31.23M. ~0 _) I; [1 q9 ]5 L" W
| ├──7：深度学习比传统机器学习有优势 .mp4 33.52M" |) c6 H3 B1 p- P+ o, W( p( k3 |
| ├──8：有监督机器学习任务与本质 .mp4 23.25M
_. t3 h6 `, {5 ~$ X2 c/ k& h| └──9：无监督机器学习任务与本质 .mp4 31.13M& V/ T$ o8 H8 o6 n9 P: @# k U
├──02、人工智能基础-Python基础
8 E& W' N& ^; {2 h; n| ├──章节1：Python开发环境搭建 " l j: E! w; q
| | ├──1：下载Miniconda运行环境 .mp4 31.42M
" n& }0 r" L3 D. t9 z, j. p| | ├──2：Miniconda安装和测试 .mp4 36.64M
5 d* K4 K P, _| | ├──3：Pycharm安装和代码运行 .mp4 30.29M
# b5 d" |7 C5 m! W5 s P/ U9 p| | ├──4：Jupyter安装和代码运行 .mp4 24.92M( `* c" N% X# o+ D3 ^4 j4 x }
| | ├──5：Jupyter常用快捷键 .mp4 20.73M# u- F9 W! U R$ ]5 w0 O
| | ├──6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装 .mp4 47.66M
5 v2 h+ {4 K& d3 _/ X| | ├──7：关联虚拟环境运行代码 .mp4 26.32M
2 X* N% \* H- ~- p7 O9 u| | ├──代码.rar 509.90kb
& [; I0 y, a8 D) u% Y| | ├──人工智能-第1阶段Python基础.pdf 9.37M+ A/ d! ~7 Q2 N* y$ o8 v( R/ t" @+ V
| | └──人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf 7.52M
, }2 ~! i/ }0 U8 i y* j| └──章节2：Python基础语法
2 G" c- g- Z, b% b| | ├──10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符 .mp4 21.39M8 Z5 Y8 }% R9 p' N& @0 T
| | ├──11：Python_控制语句_while循环 .mp4 16.32M
* p' @$ Y. ~. \| | ├──12：Python_控制语句_for循环 .mp4 18.68M B- h5 v6 ?5 d7 B' n" z
| | ├──13：Python_控制语句_嵌套循环 .mp4 27.86M
3 J# ^& Y8 u) M% E1 x| | ├──14：Python_控制语句_break_continue .mp4 16.39M# e% X6 M& @$ [+ Q+ n
| | ├──15：Python_切片操作 .mp4 30.52M
% T+ _0 R1 e3 j| | ├──16：Python_数据类型 .mp4 20.88M6 l" }' B8 }- Y3 g3 w
| | ├──17：Python_集合操作_列表 .mp4 24.10M
9 T6 h$ E2 m. d1 G8 b| | ├──18：Python_集合操作_列表的基本操作 .mp4 35.13M/ k8 l$ D! v+ }1 f$ D
| | ├──19：Python_集合操作_列表的常用方法 .mp4 26.62M! U3 w0 ^, B- x7 ]! G# y
| | ├──20：Python_集合操作_元组 .mp4 29.08M, b7 V4 L7 t+ E. j8 @3 r2 b; J
| | ├──21：Python_集合操作_字典和常见操作 .mp4 25.76M
& Y4 V. R [0 d5 t, o, C% i. K+ @. g| | ├──22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数 .mp4 18.07M
4 F' S- q8 [- w* {| | ├──23：Python_os模块_shutil模块 .mp4 36.75M% {: X1 o9 x O9 p- K( q
| | ├──24：Python_打开并读取文件_中文编码问题 .mp4 38.72M
|) \" L: J! P- E8 I. Q| | ├──25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释 .mp4 18.23M
$ v, t/ G% {$ ^! i. _' I* b" r| | ├──26：Python_函数_局部变量_全局变量 .mp4 23.50M
) X h/ Z# C) L% B" F( y, z/ ?0 [ B| | ├──27：Python_函数_默认参数_可变参数 .mp4 18.06M
`9 i8 t1 m/ C4 ?| | ├──28：Python_函数_递归 .mp4 18.20M+ s. K+ ^ Z# J' e5 Y4 Y, r5 B* {, c3 v
| | ├──29：Python_函数式编程_高阶函数 .mp4 17.71M
( u T/ G1 V. |9 q% m' k5 M| | ├──30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数 .mp4 26.94M
, l% i( [) _7 g/ \ k3 ?6 @| | ├──31：Python_函数_闭包 .mp4 27.49M8 S5 A! K7 i3 B! l' [
| | ├──32：Python_函数_装饰器 .mp4 19.34M
) z+ s/ p4 j( v$ L1 w| | ├──33：Python_类对象_定义与实例化对象 .mp4 36.96M
! f B; g) }6 @4 Y! e| | ├──34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法 .mp4 26.21M
& P: |4 n3 W' ^' J) Z7 g| | ├──35：Python_类对象_内置方法 .mp4 19.39M: N+ \; I+ s1 F% x, I5 a7 @1 d
| | ├──36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数 .mp4 26.22M
* O& p8 k& J4 N# V5 K ? Q| | ├──37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承 .mp4 20.15M% S% h- j8 w( f9 W1 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+ V' @ {) ], F( J
| | ├──8：Python是强类型的动态脚本语言 .mp4 27.23M. k) v6 X2 w: T( [
| | ├──9：Python_控制语句_单双分支 .mp4 39.27M
4 z: u3 N. o- ?; O8 F: I: i" q| | └──新建文本文档.txt 0.51kb
+ V8 e/ s, A' ~$ m0 f├──03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
8 P+ n3 @. ]5 A' h$ w| ├──章节1：科学计算模型Numpy
7 I; ?1 b+ S/ g" p k1 N6 b8 c| | ├──1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状 .mp4 30.30M8 J- }) J6 F" V
| | ├──2：Numpy_array_arange .mp4 23.56M
) c9 n, u: W3 s) R0 O, X: \ [| | ├──3：Numpy_random随机数生成 .mp4 35.81M# r, z7 `& P( T( m* ~( Z/ `+ R+ ?
| | ├──4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数 .mp4 32.59M
% u0 C2 w; e/ n2 I; o: u" g| | ├──5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数 .mp4 22.70M
2 D) m( p! a" F| | ├──6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接 .mp4 30.40M! C1 i0 \! A' }9 Z U3 h0 F) x4 K
| | ├──7：Numpy_数组的切分和转置 .mp4 19.19M
( s; d: w; Z5 z* I| | ├──8：Numpy_算术运算_向上向下取整 .mp4 23.03M) b% P; V/ n( o& R7 r. Y3 i
| | ├──9：Numpy_聚合函数 .mp4 15.33M
5 M& d7 e% r9 y3 t, W| | └──新建文本文档.txt 0.36kb: c( N, q# \2 }* i: E/ H$ a; d8 K
| ├──章节2：数据可视化模块
4 y; o3 a0 n. q) |+ ]| | ├──10：Matplotlib_概述_绘制直线图 .mp4 28.64M3 p! @# ?# Q. I& x- r" k/ |% n$ E; ~
| | ├──11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例 .mp4 23.68M/ [* N# m4 K$ a$ ~4 x8 K
| | ├──12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比 .mp4 34.98M* S, f6 B+ J8 Z) g
| | ├──13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布 .mp4 21.29M6 C0 x: A% G0 P5 a# H6 E. s
| | ├──14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像 .mp4 24.37M \0 a% t9 M& Z# \6 h5 \
| | ├──1599293649514137.png 18.62kb
& j" Q8 a! A* j* Q6 H- `) u; `| | ├──人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf 6.04M
0 ^, }* b% \# C| | └──新建文本文档.txt 0.16kb. ?6 m- x& u- T1 N8 B$ {$ O' C
| └──章节3：数据处理分析模块Pandas # c5 J2 D- G+ J) ^; t4 \9 u
| | ├──15：Python_Pandas_Series对象创建 .mp4 22.96M
2 M# q/ U0 |; l( \2 x/ X| | ├──16：Python_Pandas_DataFrame对象创建 .mp4 24.82M* \" J0 C% C, E+ N: G A* l8 X
| | ├──17：Python_Pandas_获取Series对象的值 .mp4 15.52M( T6 i4 Y( V, W, X4 C
| | ├──18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值 .mp4 18.85M: U8 v3 ]- _1 Q' }8 N- o8 R: ~- W& c
| | ├──19：Python_Pandas_条件过滤 .mp4 17.28M
6 N; R* h9 Z* f8 T7 ^3 X| | ├──20：Python_Pandas_空值的删除与填充 .mp4 33.25M
( _( i; }5 t6 p2 J# i1 G* k| | ├──21：Python_Pandas_拼接和合并 .mp4 27.91M2 I4 `; z& g8 h ~$ O! B3 F
| | └──新建文本文档.txt 0.37kb( u' O+ k+ Y$ v L
├──04、人工智能基础-高等数学知识强化
$ P4 N( d k9 K4 y| ├──10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值 .mp4 15.30M
8 o' j) Y b0 a| ├──11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开 .mp4 31.49M/ C8 S5 n O0 e
| ├──12：向量的意义_n维欧式空间空间 .mp4 15.35M
2 f. t8 ?' _6 B. N7 W: i: [# W| ├──13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除 .mp4 14.17M
, r) d9 l5 A$ ~7 D, F0 j6 y1 F- V| ├──14：向量的内积_向量运算法则 .mp4 14.38M
( J) i6 V5 F5 T3 Z7 || ├──15：学习向量计算的用途举例 .mp4 16.84M* M; P7 m! X' S* ~% `* m7 E/ j7 X
| ├──16：向量的范数_范数与正则项的关系 .mp4 23.52M9 w; g! C$ f5 }0 T2 R" B
| ├──17：特殊的向量 .mp4 19.38M0 q: H! v- W& P
| ├──18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵 .mp4 13.47M- n8 ? ]9 k, U
| ├──19：矩阵的运算_加减法_转置 .mp4 17.35M
( e" I! K7 D4 x6 V| ├──1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点 .mp4 18.97M) i* i" J& ?5 |0 ]0 {; C' N
| ├──20：矩阵相乘 .mp4 14.36M# U% K6 b0 M" L4 O! _# T" `8 o
| ├──21：矩阵的逆矩阵 .mp4 27.58M
" W9 W7 F5 F, v+ F' U F* k# E| ├──22：矩阵的行列式 .mp4 14.61M
6 M' O% `: g, ?: s1 t# M3 D6 L1 i| ├──23：多元函数求偏导 .mp4 16.34M: P6 J8 C' s" c1 x' G
| ├──24：高阶偏导数_梯度 .mp4 19.74M( N* z" D8 f' I" C& W% ]$ N1 e$ U
| ├──25：雅可比矩阵_在神经网络中应用 .mp4 26.04M6 X$ w7 V5 I3 r
| ├──26：Hessian矩阵 .mp4 22.55M! V' \) _; [4 p4 x& M1 \% w
| ├──27：二次型 .mp4 18.55M
, f5 p- q1 w" c; V| ├──28：补充关于正定负定的理解 .mp4 13.06M
( [# H0 ^1 ?( d8 T3 O2 c| ├──29：特征值和特征向量(1) .mp4 19.45M: X6 x7 d0 R# C5 {6 t5 u
| ├──2：线性代数_概率论知识点 .mp4 17.26M
8 [7 x% u* _9 \6 S| ├──30：特征值和特征向量(2) .mp4 18.01M
! ^& |: j# [1 n8 y" o/ V) n| ├──31：特征值分解 .mp4 26.18M
! l" {: l e7 _| ├──32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导 .mp4 30.50M- [$ G: k1 Y! x
| ├──33：奇异值分解定义 .mp4 16.37M
! q5 \& O( Z/ t B; v( ]( t6 a2 X| ├──34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵 .mp4 34.04M9 W R7 m4 O b
| ├──35：奇异值分解性质_数据压缩 .mp4 23.36M* I: x# R' X& Z) T' }, o2 C
| ├──36：SVD用于PCA降维 .mp4 17.58M" z. }5 l ?; H' b8 I; b
| ├──37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵 .mp4 23.76M
8 ^1 Y. e4 P( f# e j| ├──38：概率论_随机事件与随机事件概率 .mp4 14.04M
3 \9 @& y, D* ?: Q S| ├──39：条件概率_贝叶斯公式 .mp4 21.97M
+ ], t% n/ @; k| ├──3：最优化知识_数学内容学习重点 .mp4 25.90M5 p& }$ P3 S2 A! ?
| ├──40：随机变量 .mp4 17.17M
- P: C4 W+ h8 ?2 \8 p7 B; `- x| ├──41：数学期望和方差 .mp4 16.18M
3 f1 R+ M1 |& V, ^; H9 U+ l| ├──42：常用随机变量服从的分布 .mp4 14.64M) S) A# m$ l$ \ l. ?4 {
| ├──43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布 .mp4 22.95M5 j! q8 I0 `2 l. Z. T8 Z4 E
| ├──44：最大似然估计思想 .mp4 16.62M8 U( X5 u# z j4 Z
| ├──45：最优化的基本概念 .mp4 23.95M
@6 q1 e2 z& Q7 w$ C| ├──46：迭代求解的原因 .mp4 12.99M9 ~2 ~1 h' O. L3 q' a- f
| ├──47：梯度下降法思路 .mp4 19.41M3 C: g1 r- E6 `9 e
| ├──48：梯度下降法的推导 .mp4 31.39M
/ v0 g8 V9 J) D [: r, _| ├──49：牛顿法公式推导以及优缺点 .mp4 30.04M. q& |. G4 e" D
| ├──4：导数的定义_左导数和右导数 .mp4 20.10M
5 c! h# v( n- g( ~0 v6 l" J7 o. F| ├──50：坐标下降法_数值优化面临的问题 .mp4 17.05M
& r9 @: _- f* i* L( q| ├──51：凸集 .mp4 14.02M! {( \5 `6 [# r1 t( P6 t7 }/ Q- ^( n
| ├──52：凸函数 .mp4 12.35M6 r& M4 R- }; A
| ├──53：凸优化的性质_一般表达形式 .mp4 14.81M9 p9 E4 B; _/ ^6 _
| ├──54：拉格朗日函数 .mp4 19.74M
+ |* Q+ {" r: E3 _4 }" Z| ├──5：导数的几何意义和物理意义 .mp4 10.21M. x% b$ R" y4 h; _. {9 `
| ├──6：常见函数的求导公式 .mp4 15.80M
- m* R+ ]* G6 g0 {& A% x: w2 [& V) n| ├──7：导数求解的四则运算法则 .mp4 18.96M8 y. _" E+ d. E1 W& F8 ^
| ├──8：复合函数求导法则 .mp4 11.79M t# M- o' }/ U% Q# e
| ├──9：推导激活函数的导函数 .mp4 23.54M
5 \7 t8 f$ c7 H3 T# W: N, x. N| └──数学.pdf 1.50M
8 d7 ^0 |) Q( A/ v) N; \! k7 Q6 K├──05、机器学习-线性回归 % Q: e# u* h2 i
| ├──章节1：多元线性回归 : [2 _6 P1 D6 l2 ^
| | ├──10：对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 23.06M6 E8 m7 O6 W- R% M
| | ├──11：把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 14.44M
- r1 I) Y% C# p& ~ y4 U) o: R; }| | ├──12：推导出目标函数的导函数形式 .mp4 23.33M0 E- I# b2 w E: G- c
| | ├──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$ ^/ U( B- f7 @! U8 H5 q! Y- H( K| | ├──14：Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 23.08M
$ m! x2 u, m/ U, n! H| | ├──15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 26.51M) A* _1 Y3 x4 O* S2 v( A" z
| | ├──16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 17.38M
% }& l6 }; o9 p8 n- _: || | ├──17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 16.74M
4 l$ R8 C3 j* t) m, I0 l# D- v| | ├──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& Z5 ]/ ]1 G# Y5 D. 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
0 e3 N- r) o0 v- C/ C8 k/ Y| | ├──1：理解简单线性回归 .mp4 21.25M4 w7 K1 K4 v9 b9 j
| | ├──20：Scikit-learn模块的介绍 .mp4 16.91M, I( ~5 J8 u: ^" g0 e
| | ├──21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 13.17M0 f: a; S. l# Y- n) X! X) J4 P$ Q
| | ├──22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 17.24M
) e/ v6 O/ g' e9 J) `( t| | ├──2：最优解_损失函数_MSE .mp4 19.54M
" A9 Y9 | H0 G" R) ]3 a5 k) k| | ├──3：扩展到多元线性回归 .mp4 14.47M& L+ y t6 P9 A) S9 @4 V/ A
| | ├──4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 16.21M
6 V) y4 x9 N- X( Y4 n* W. H| | ├──5：理解维度这个概念 .mp4 21.22M& S- W& C& _& T2 p" p: W
| | ├──6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 28.17M- B8 u5 s, W% z) y* J
| | ├──7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 21.44M0 I r3 [$ G5 k+ J
| | ├──8：引入正太分布的概率密度函数 .mp4 14.86M* U3 e4 q% f; C: q8 b0 s- o
| | ├──9：明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 14.53M
" d" d! K$ X- c$ U4 e! p| | ├──代码.rar 1.50kb& y& y. `* S. J, A
| | ├──第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf 2.71M
P5 F; _ y0 z/ |* S& I! t) B# @| | ├──软件.rar 777.48M/ u1 c: K0 ^0 B Q7 }
| | └──新建文本文档.txt 0.28kb
# {1 J% n1 y; I- G0 n$ F1 r8 u3 W| ├──章节2：梯度下降法 0 |; @/ _, R5 C5 O
| | ├──23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 28.12M I! e4 f# O. `" J
| | ├──24：梯度下降法公式 .mp4 28.41M# m: O+ a: ~5 ?
| | ├──25：学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 26.42M: v: z: k4 U; k- v5 I2 m- W9 N
| | ├──26：梯度下降法迭代流程总结 .mp4 15.17M' J/ a: f9 ^) ^+ |( o, L
| | ├──27：多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 21.80M
, P0 Y) D7 {8 Z5 K& j; [, N+ t( a| | ├──28：全量梯度下降 .mp4 30.60M X9 a: M# H) G7 k( G! I
| | ├──29：随机梯度下降_小批量梯度下降 .mp4 26.32M4 P: x5 Z8 j1 d. b- S
| | ├──30：对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 22.61M$ v1 c0 L3 |% O/ P7 h! |
| | ├──31：轮次和批次 .mp4 26.67M- k) L; V% d- ]) g. G/ S
| | ├──32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步 .mp4 12.82M/ N- h3 R5 i! ~# M7 U( Y
| | ├──33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步 .mp4 14.09M
" w! Z1 P. W/ ~1 h( M% W: g6 o, I| | ├──34：代码实现随机梯度下降 .mp4 12.28M6 a/ k* [' J& c
| | ├──35：代码实现小批量梯度下降 .mp4 11.67M0 e. F' ?. D1 g6 l) x* @
| | ├──36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到 .mp4 16.08M& f1 D7 Q; c; Z
| | ├──37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率 .mp4 16.67M( ?8 N& B% `# k8 c* p
| | ├──代码.rar 1.73kb
$ k' A1 Q7 K! S: z$ ~1 _5 a) l| | ├──第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf 2.59M! q7 Y7 v8 `' l! K W
| | └──新建文本文档.txt 0.25kb3 b/ _9 N4 y2 X0 x( J
| ├──章节3：归一化 Z7 G& X% S5 V, c4 _% _: B
| | ├──38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾 .mp4 30.26M9 H% Q& i. F! l4 H' n
| | ├──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
" I: a% T- P: F# E- V| | ├──40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度 .mp4 12.57M" `! N5 m8 @+ a1 d# I* G" x
| | ├──41：最大值最小值归一化 .mp4 14.09M% _/ v! j+ y4 |+ M
| | ├──42：标准归一化 .mp4 25.97M
7 T7 h" g) S* ~" Y8 ]. R| | └──新建文本文档.txt 0.27kb
+ P( q; e6 U/ e3 t5 {3 a| ├──章节4：正则化 " Z# U# [$ O6 z% X
| | ├──43：代码完成标准归一化 .mp4 21.69M+ ]0 \% E9 q& ]) h( S }
| | ├──44：正则化的目的防止过拟合 .mp4 16.50M" U5 ~/ |$ m: i
| | ├──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
) D, X4 i4 t8 N- k| | ├──46：常用的L1和L2正则项以及数学意义 .mp4 20.13M
$ w2 i' V1 Z+ z| | ├──47：L1稀疏性和L2平滑性 .mp4 26.03M
( J$ G$ w0 g$ u( k& j2 || | ├──48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因 .mp4 26.35M4 g8 G! W$ E' f8 Z9 c5 K8 N
| | └──新建文本文档.txt 0.31kb
. J A' q) P. u* I. l6 M a: h| └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
& i7 U) ]- Z) ~% a- H/ F: D- l| | ├──49：代码调用Ridge岭回归 .mp4 26.07M# U( _2 ]* N& k3 Y
| | ├──50：代码调用Lasso回归 .mp4 12.59M+ R/ n; Z) n4 T- D* P
| | ├──51：代码调用ElasticNet回归 .mp4 18.07M
/ ]* Q2 n2 l( _9 w/ y( ~- e/ C| | ├──52：升维的意义_多项式回归 .mp4 22.22M
/ H4 p- [9 M- i& s| | ├──53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比 .mp4 21.30M
& \+ W5 U: M2 c( c$ n" s2 Z| | ├──54：多项式升维代码实战_训练模型和评估 .mp4 15.88M
" x- {( a6 P6 Q! g% E* |3 L3 r| | ├──55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据 .mp4 18.58M' \+ l& s2 a% O6 w+ C) U7 T
| | ├──56：实战保险花销预测_数据预处理 .mp4 19.64M
& s7 ?7 @, k9 J3 G- d| | ├──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: ? k! F1 c7 ^: [; Q, V$ Q' u
| | ├──58：实战保险花销预测_特征选择思路 .mp4 16.51M
2 c/ e% i, j8 [; R5 `$ J| | ├──59：实战保险花销预测_特征工程 .mp4 9.32M% m& G8 m8 W; a! U2 ?1 a$ S
| | ├──60：实战保险花销预测_模型训练和评估 .mp4 20.51M) l' K' t' a+ m
| | ├──代码.rar 126.37kb+ m f: m9 ~: s
| | └──新建文本文档.txt 0.28kb
; j- \6 H7 E) Q( X4 G├──06、机器学习-线性分类
, T; i7 e" b- a0 @! P5 m| ├──章节1：逻辑回归 \, [! r' z- c8 ]9 E
| | ├──1.txt 1.29kb
( A' L+ m3 } 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
% C4 R( Z$ N. @- o* E8 `) q| | ├──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
: w) T$ H- l( F" }) P* U| | ├──12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到 .mp4 11.25M
; F8 o. Q$ p1 t3 `% B. e& |* C| | ├──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 E* l: K: {; H) e0 W7 I
| | ├──14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类 .mp4 17.78M
2 @& ^4 [) t6 || | ├──15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题 .mp4 12.09M
+ Q. h Q) e( @! [% ?| | ├──16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类 .mp4 18.20M, x- I" L. w9 Q+ |
| | ├──1：逻辑回归_Sigmoid函数 .mp4 10.76M) a) i! X2 }( a
| | ├──2：sigmoid函数作用 .mp4 21.37M: M1 Z, b/ |% l# o- Q; S
| | ├──3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识 .mp4 18.66M
7 n J8 Z7 u2 T+ [" Q! ^% X; a| | ├──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. Z, \: ^1 n% n! u2 [0 g" x4 M
| | ├──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( e4 s; B( R' H. y+ {! c# P
| | ├──6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式 .mp4 15.43M0 ]5 P; J3 I. k% A; ?
| | ├──7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式 .mp4 7.85M
3 H% T6 G# G7 A3 z| | ├──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 25.03M3 [9 O F2 b' M: Z, `
| | ├──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
& u% d7 N% ]) i% b1 @! r; Z4 P6 g| | ├──代码.rar 1.77kb* r- T. \3 y4 Q5 ?4 P
| | └──第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf 1.09M7 N1 X, S! F5 Q) W- W5 D
| ├──章节2：Softmax回归 6 v6 N! \0 R( ]) `! V5 r* d
| | ├──1.txt 0.80kb
4 }( b! ~) q7 J' ^3 W| | ├──17：证明多项式分布属于指数族分布一种 .mp4 14.67M: g+ q3 u+ Q+ z
| | ├──18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式 .mp4 9.91M
6 h! m' L9 |( Y6 W4 h) t# C| | ├──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
/ R; q! i8 ~, [# m( {! I3 b| | ├──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; m4 E! j% r v8 ?
| | ├──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
8 n+ f; Y i2 m$ _5 Q3 T| | ├──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 21.45M0 s7 H; a0 ^3 V, Q2 j$ m/ A5 c! l
| | ├──23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据 .mp4 14.06M; _/ i% u9 b6 z. M
| | ├──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) B% ^. l3 K0 k. y) ~
| | ├──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
, w0 V$ T' z+ N# ^| | ├──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
8 b3 R4 b; {( b: n| | ├──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+ c! v& q( H3 v! R' [# J
| | ├──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
* k* P9 W8 w9 O; V. X| | ├──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 28.95M7 \' i0 z; S, O& C' S
| | ├──代码.rar 47.89kb
- @9 r: n3 u q5 H9 J4 f| | └──数据.rar 2.27G
. K+ g3 A3 o9 {2 r1 v, S6 B| ├──章节3：SVM支持向量机算法 9 f4 Z" w9 o' k" x' R4 y0 o
| | ├──1.txt 0.20kb
+ G% C# ^# ]! a* ^$ k; a7 r. L. \, p& R| | ├──30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离 .mp4 77.74M$ d/ @4 d c: J
| | ├──31：SVM的思想 .mp4 35.91M+ R* X m, x2 D- P
| | ├──32：几种SVM_SVM的损失函数 .mp4 47.92M
+ @5 N! v" y5 F( [; Z! O3 T8 f+ D1 z| | ├──33：数学预备知识_拉格朗日函数 .mp4 72.17M, d, H5 W2 z r# W% b% ^+ G
| | ├──34：硬间隔SVM的两步优化 .mp4 64.89M
8 v; w, @9 L% H& A, n| | ├──35：总结硬间隔SVM .mp4 23.25M
: q+ F% C. D4 H5 W* u| | ├──36：软间隔SVM和总结流程 .mp4 76.87M/ G; F7 b; @" v- \' `6 T
| | ├──37：非线性SVM .mp4 36.91M
% b6 @1 C% |* O7 j5 B8 ~| | ├──38：SVM在sklearn中的使用_超参数 .mp4 80.08M
1 Z/ N9 I# d# ?, }) K| | ├──SVM算法.pdf 2.52M
2 E& s4 j, H/ F) v/ ~4 A8 y1 d& Z| | └──代码.rar 1.05M
9 f& ^1 l/ U/ {4 m| └──章节4：SMO优化算法 - f5 A" v& G, q* A- i
| | ├──1.txt 0.18kb
. p" \- g5 K; n0 F| | ├──39：SVM算法流程总结 .mp4 31.71M
$ i* P8 \5 V9 I' b, ^, a& q0 M| | ├──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/ X' d, e! y( f# F. p2 T
| | ├──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
' [- ?8 t( u, e& V6 Q| | ├──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
) Z& J5 M' u& _7 Y) y# ?& || | ├──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 43.47M0 t9 U8 m' Z1 v4 A
| | ├──44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1 .mp4 17.78M
4 n3 `4 Y7 p1 f7 T! X| | ├──45：启发式选择两个α .mp4 9.68M
1 U0 [: r8 y/ j- P r7 _| | ├──46：如何计算阈值b .mp4 19.48M
' y7 J2 ~1 ^3 k; [' G| | ├──47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei .mp4 43.99M, \9 G! o3 M! K! j7 I- ~$ p. _
| | ├──48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1 .mp4 10.02M
% y' G5 Y0 h9 N) M7 m| | ├──49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b .mp4 12.37M
% X3 c; r$ ^: k' R| | ├──50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界 .mp4 9.49M0 F, ]. ?1 b2 B. @# B) u; z. D" \
| | ├──51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参 .mp4 11.81M
$ n1 g6 o. @" M& |0 E1 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 41.37M9 K) N- i9 w/ k% y) Q& b7 [) c
| | ├──53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归 .mp4 23.17M; i; v# j# b, K2 ^# d2 b8 I
| | └──代码.rar 12.43kb# X3 ^1 B! i5 p/ w4 Z
├──07、机器学习-无监督学习 , w, `( R; j( G2 ?5 `
| ├──章节1：聚类系列算法 * t" W5 ~2 v* k6 j4 f4 E# l9 Y
| | ├──1.txt 0.29kb
$ ^( ]% y1 E3 d Z) }: N| | ├──1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离_ev.mp4 91.94M# f0 m/ A2 ~0 @' b4 P
| | ├──2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF_ev.mp4 78.44M
& s R" N" s+ D3 b| | ├──3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设_ev.mp4 86.57M
/ h4 ?* W7 \& _0 \6 B| | ├──4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标_ev.mp4 117.54M
8 `. n( T% s* ]' q' b9 ]; W| | ├──5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果_ev.mp4 97.13M3 m0 r9 Y/ N; B
| | ├──6：层次聚类_密度聚类_谱聚类_ev.mp4 156.59M& p7 U, i6 ?( h' Z- t4 [6 G
| | ├──代码.rar 4.86kb
5 g# {0 j" p* i8 K( `| | └──聚类.pdf 2.74M
* G; L! i& e3 L' {' ?3 D! V- W3 i| ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型 K- _/ N4 g) d) j$ U
| | ├──1.txt 0.32kb' b4 M" h0 s r
| | ├──10：Jensen不等式的应用_ev.mp4 89.00M- L4 V, U9 U" ]. l4 P
| | ├──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$ O9 H$ n2 R1 _; x1 X6 p6 ^" z
| | ├──12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式_ev.mp4 26.95M
% i9 Z5 W. [! f6 @7 O& ?. ]| | ├──13：GMM前景背景分离_ev.mp4 13.41M
G* R; w( e2 E+ y% D| | ├──14：通过声音文件利用GMM算法识别性别_ev.mp4 110.81M+ l' y. G! I. p
| | ├──15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁_ev.mp4 39.76M
0 \) |. }. ^1 L/ }* e' \, }+ g| | ├──7：单个高斯分布GM的参数估计_ev.mp4 72.12M
5 p# ~9 Q8 e4 k7 t1 ]2 e0 N| | ├──8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数_ev.mp4 59.30M6 U+ N& x$ w4 B: a
| | ├──9：GMM参数估计Πμσ的流程_ev.mp4 63.98M
5 p. G' x! R* u! o" U0 w( ]. R| | ├──EM算法与GMM模型.pdf 725.20kb
- T. I/ ]4 A* e* p3 a. ~" P| | └──代码.rar 466.39M
' p. J3 {1 r0 ]8 W5 X, v( u| └──章节3：PCA降维算法 ) J9 c: w3 o) E3 X2 R: B* F9 q) ?+ W
| | ├──1.txt 0.34kb/ }4 h, {; {' k4 K3 z9 Q
| | ├──16：特征选择与特征映射_ev.mp4 40.60M5 D# Y) ?& h3 K* w/ b% W! @
| | ├──17：PCA的最大投影方差思路_ev.mp4 114.36M- Q6 @9 B9 I+ J7 T9 `
| | ├──18：最大投影方差推导_最小投影距离思路_ev.mp4 93.96M
( d% O. r% Z% ?5 X( ?1 _| | ├──19：SVD其实就可以去实现PCA了_ev.mp4 78.14M& x/ K# p @/ K* G' ?
| | ├──20：PCA的几种应用_ev.mp4 46.12M n+ m: f# S! F& v3 w- j
| | └──PCA降维与SVD.pdf 864.92kb8 S1 @% v8 \* t7 M+ j8 _. ^0 P( O- s
├──08、机器学习-决策树系列
5 Y: `- m) a# x3 b& ~8 Z| ├──章节1：决策树
' f+ L9 m, @3 I/ ^) R6 ?| | ├──代码 & R- Z2 X2 C7 e/ A) F j
| | ├──文档 : T* _) ?, q. J) X
| | ├──10：绘制决策树模型_寻找最优树深度_ev.mp4 52.69M
7 O* G9 w/ V1 B. W+ s1 s/ K' C3 c| | ├──11：代码训练回归树拟合SineWave_ev.mp4 41.16M' v8 }, ^. L) Z! o8 c
| | ├──12：后剪枝的意义_ev.mp4 28.32M
+ q: u- q3 R* @- U) |- c| | ├──13：CCP代价复杂度后剪枝_ev.mp4 70.83M% Y+ f9 S$ a8 |% ?: C3 _/ w
| | ├──14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定_ev.mp4 30.41M
( y, C+ n# w, v8 o8 u| | ├──1：决策树模型的特点_ev.mp4 35.90M% k* P% A% ~& z) q
| | ├──2：决策树的数学表达_ev.mp4 37.57M
2 F) s: J% h' u7 }, g$ v' |' `| | ├──3：如何构建一颗决策树_ev.mp4 33.05M
3 q. \/ ~" f1 a. a8 D# T% N| | ├──4：什么是更好的一次划分_ev.mp4 26.87M7 L' Z; J& N2 Q' F' O& O
| | ├──5：Gini系数_ev.mp4 50.14M
1 r! {4 f0 g5 i! y| | ├──6：信息增益_ev.mp4 35.48M
0 n, S V, p3 C* T| | ├──7：熵与Gini系数关系_信息增益率_ev.mp4 49.75M/ \5 E6 N) c j
| | ├──8：预剪枝以及相关超参数_ev.mp4 67.96M& W7 N# j2 x9 G3 X; ~$ _" L5 j
| | ├──9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 40.61M% b# Y p- `4 F! o
| | └──新建文本文档.txt 0.31kb, v$ J# w9 Q: `. `1 ?* i6 t
| ├──章节2：集成学习和随机森林
U/ Q) Q: K7 [7 t( r+ a| | ├──代码
1 `- j" b+ i. U/ u| | ├──15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式_ev.mp4 43.72M% J4 G2 k# I2 `. \' S" h
| | ├──16：Bagging_Boosting_Stacking_ev.mp4 32.58M( H5 Q8 B( D6 l8 M' _
| | ├──17：随机森林_ev.mp4 46.30M: {! z3 u+ o4 u" U7 B% }% m
| | ├──18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 49.28M3 R9 N4 }) Y( t) u
| | ├──19：OOB袋外数据_ev.mp4 51.72M
7 e) P3 _% ^7 v1 F' k7 C- f| | ├──20：Adaboost算法思路_ev.mp4 47.04M
; f7 V- m" b6 [+ e9 O9 A$ {| | ├──21：调整数据权重让权重正确率达到50%_ev.mp4 36.06M6 _2 i( C( \, ]8 k
| | ├──22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重_ev.mp4 48.95M
* Y/ A7 I3 q$ l0 ^3 y# B| | └──新建文本文档.txt 0.27kb
2 R# q. x9 c( s| ├──章节3：GBDT 8 w) Z* W5 j5 B8 K$ f' @4 k* V
| | ├──代码 5 m, `2 b2 D% {2 j) M( ^) z8 [
| | ├──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
& U7 o- z& p' w' G" `. ]+ f6 v| | ├──24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度_ev.mp4 48.21M7 y. c! r! @7 |3 s, ]9 J6 O8 @" M
| | ├──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
$ F) u/ {! D: x) `) W4 m- Z% T- x| | ├──26：GBDT应用于回归问题_ev.mp4 47.05M
) C4 D! M1 h" s| | ├──27：GBDT回归举例_总结_ev.mp4 45.60M& A$ U% }3 S! l+ H( D
| | ├──28：GBDT应用于二分类问题_ev.mp4 38.77M
. N! o: v% b# }| | ├──29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差_ev.mp4 46.05M
$ q1 A5 Q" x9 ^' \8 b {| | ├──30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存_ev.mp4 34.44M
& i9 i. b M/ N% H9 k# N| | ├──31：GBDT应用于多分类任务_ev.mp4 34.17M
, v6 q$ D$ \; V0 L1 l| | ├──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 Y, g n$ h6 ?* f$ f4 ?: E) i
| | ├──33：GBDT多分类流程_ev.mp4 39.29M
" E8 a* |3 ]- R& J8 s5 N" V| | ├──34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点_ev.mp4 27.63M
! \+ t% w6 E, y0 n0 i9 d ]| | ├──35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导_ev.mp4 40.64M1 N: }# X5 \+ ^& }$ ^. k( z
| | ├──36：GBDT多分类叶子节点分值计算_ev.mp4 29.43M
' n% m# i' [/ e$ Z3 F( G| | ├──37：GBDT二分类举例详解_ev.mp4 39.43M
+ E# b2 I& o k! n$ M% D* s| | ├──38：GBDT多分类举例详解_ev.mp4 41.29M+ u b) Y& X# d
| | ├──39：计算特征重要度进行特征选择_ev.mp4 26.62M
/ o6 a& d+ y8 g5 u5 C) F' \: v| | ├──40：GBDT用于特征组合降维_ev.mp4 23.35M4 y2 {" s q/ Q; L3 K
| | ├──41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用_ev.mp4 28.63M- {( P. u; E& K; e Z* W8 f- W# A) B2 q
| | ├──42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x)_ev.mp4 43.20M
! @+ X: `5 f- }! ~" P9 Z) ]+ O1 l) O| | ├──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
# x+ j& ~' o, V' g& N! `& Q| | ├──44：GBDT+LR架构训练模型代码实现_ev.mp4 46.16M* l& C* |8 i' ]( V- h8 X# `
| | ├──45：GBDT+LR架构预测评估代码实现_ev.mp4 33.95M1 C1 O! v7 h4 C6 n$ J: l; _3 I2 p" O
| | └──新建文本文档.txt 0.35kb
$ O [ z) j- h9 x# ^# E || └──章节4：XGBoost
5 @& a a) g$ _# q8 v" r: f| | ├──代码
1 k9 _. T0 [1 _' S! P' ^* @3 W| | ├──文档
( ?3 A% ?$ N5 E' U: y9 i| | ├──46：回顾有监督机器学习三要素_ev.mp4 41.77M
, G( y, d" b# e c! _/ n3 ]| | ├──47：Bias_Variance_Trade-off_ev.mp4 34.34M8 l& B9 V- h3 e) a) [
| | ├──48：基于树集成学习4个优点_ev.mp4 40.85M2 A' H @0 D2 E& V$ u: s6 G9 M
| | ├──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
0 D! ?+ S8 u7 j! B, `! g: j+ C| | ├──50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡_ev.mp4 23.73M
. {: R5 g7 y) `5 [1 q| | ├──51：Objective_vs_Heuristic_ev.mp4 31.41M
& I% m; T J# R5 X7 q| | ├──52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数_ev.mp4 41.54M) U: P3 Z% H9 O7 y* N! n
| | ├──53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj_ev.mp4 25.78M& A0 i) y: x ?6 n/ r9 G( L6 z
| | ├──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 34.30M5 ?9 @4 f9 Q+ v, W
| | ├──55：重新定义树ft和树的复杂度Ω_ev.mp4 35.02M
9 A5 z$ h, N$ c, s/ [# g| | ├──56：由每个叶子节点重组目标函数Obj_ev.mp4 30.39M
) b! Y9 z1 V3 }7 i/ L| | ├──57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj_ev.mp4 31.89M
1 Z, s- y0 ?* V| | ├──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
7 R }4 M" e6 f1 e5 X| | ├──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
# P: ~) i. j: A| | ├──60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率_ev.mp4 31.75M
3 s3 B$ u4 Y! a: m7 `1 d| | ├──61：样本权重对于模型学习的影响_ev.mp4 27.68M; i: }6 G; X9 X6 n5 X
| | ├──62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略_ev.mp4 56.21M
' X, A4 r& l7 W| | └──新建文本文档.txt 0.35kb# ]1 g2 U6 y: l4 z/ C
├──09、机器学习-概率图模型
% m+ l9 W3 w2 s4 T| ├──章节1：贝叶斯分类
1 y% F: _' C4 `6 J* d! B/ g5 s| | ├──1.txt 0.35kb
1 v T, b! s8 F' O| | ├──1：朴素贝叶斯分类算法_ev.mp4 116.00M
4 e- N3 ~. N f9 x$ ?3 Z| | ├──2：TF-IDF_ev.mp4 49.47M
9 I# l( `0 r" K' V4 H7 G6 F! f# b| | ├──3：NB代码实现解析_ev.mp4 99.87M
7 x$ V/ Z$ m1 U1 G4 e! _| | ├──4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV_ev.mp4 101.38M
3 X# Q* e. n" ]% v6 w| | ├──5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计_ev.mp4 94.28M6 h5 X) l+ S' f7 l8 _
| | ├──6：贝叶斯网络_马尔可夫链_ev.mp4 31.65M
( o* U1 M. l {. ?, j1 @| | ├──NB_HMM.pdf 826.78kb
) c& \! C# c$ _; s| | └──代码.rar 7.43kb
& V9 q4 |1 |/ |% b$ e| ├──章节2：HMM算法
1 G/ Q0 m5 L9 |! I. Y| | ├──1.txt 0.44kb
! y6 N1 y" w8 o% H- G3 z0 f| | ├──10：HMM预测问题使用维特比算法_ev.mp4 26.12M
+ c5 J2 }! ?! {2 V/ k+ J$ g| | ├──11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标_ev.mp4 64.56M
g* x5 F1 f7 d+ E! ?| | ├──12：前向算法来解决概率计算问题_ev.mp4 27.36M. n) N) A/ Z/ _9 T; ?+ T
| | ├──13：Viterbi算法案例详解_ev.mp4 71.72M4 D. x$ T" `3 W+ J: G
| | ├──14：Viterbi算法代码实现_ev.mp4 32.88M
) @/ ]: ]$ w0 P) W! y| | ├──7：HMM隐马的定义_ev.mp4 32.90M
7 B# Q4 V' k( y, l, K# |0 {: [| | ├──8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题_ev.mp4 56.02M* p7 |' A0 `' X4 {& p/ Q
| | ├──9：HMM预测问题使用前向算法_ev.mp4 35.97M
& ]8 P- \% N4 S2 n. |4 j| | ├──代码.rar 0.94kb
$ a# f5 P7 T( [* u# ^! T# k v| | └──资料.rar 26.48kb0 R; ^) c) f; d
| └──章节3：CRF算法
1 v) Z! i( C; q; V2 p* R. O| | ├──1.txt 0.27kb: y8 [& t2 Z3 c6 E4 `0 ~; A7 U
| | ├──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
5 P( [* P6 v% `: a" C7 W| | ├──16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑_ev.mp4 40.02M
, k; K$ C& \" x, S! {/ i| | ├──17：了解CRF层添加的好处_ev.mp4 62.98M
. a, ^- H; a8 y, ~* F| | ├──18：EmissionScore_TransitionScore_ev.mp4 51.66M% j% \, J4 F9 J( ~* w% k
| | ├──19：CRF的目标函数_ev.mp4 14.34M
+ y4 J7 P/ S+ ]. }8 X) A; {| | ├──20：计算CRF真实路径的分数_ev.mp4 44.32M! i8 I6 H3 y: |4 D9 P& C, d
| | ├──21：计算CRF所有可能路径的总分数_ev.mp4 86.34M
& d5 B [; b' L3 U) p| | ├──22：通过模型来预测新的句子的序列标签_ev.mp4 50.15M
0 l$ T. M0 }% Q/ j& x! S$ |$ t| | └──CRF_NER.pdf 1.17M% G$ h9 m; o& L1 R+ D6 H
├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
1 |! ]" z0 Y+ [/ T| ├──章节1：药店销量预测案例
/ z6 P0 H3 p6 o/ y- e+ e| | ├──1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍_ev.mp4 12.98M
9 z" Y7 x% F2 r, y| | ├──2：对数据字段的介绍_导包_ev.mp4 8.63M
9 m$ D L% f( d* Q/ n( `| | ├──3：自定义损失函数_ev.mp4 9.44M+ v; p9 O( D( J: p% D5 F
| | ├──4：对数据里面的目标变量sales的一个分析_ev.mp4 16.91M
4 Q9 I4 p$ x; G6 U2 h# V" p| | ├──5：数据的预处理_ev.mp4 44.16M
" F: g6 e. A' G1 v, H& {+ @: F6 Q| | ├──6：模型的训练_评估_ev.mp4 23.62M
( Y1 X! k) I7 i! c+ u/ H% `1 F| | ├──7：kaggle竞赛网站学习_ev.mp4 53.20M7 t) u* R4 f1 }. |( j! }
| | ├──代码.rar 6.42M* @4 W W, X) q: O) s1 N
| | └──新建文本文档.txt 0.38kb
# G9 c E' r- o% D2 u# k| └──章节2：网页分类案例 - A6 u9 ]4 F2 e! R8 v
| | ├──10：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 20.69M
# p9 _5 l4 l& k) Z! O/ H3 r J/ W| | ├──11：竞赛其他相关提交成绩排行榜_ev.mp4 19.99M
/ H+ O+ f* P) L# c. V+ B| | ├──12：数据导入_ev.mp4 23.63M( K) f# ?1 Q F4 r
| | ├──13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_ev.mp4 38.72M
5 _- e9 f$ L4 M( S r4 ]| | ├──14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_ev.mp4 28.04M
1 _' L9 Q- X; Y. J, g% {| | ├──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
% U& q& o4 o% j" R0 p6 w' Q| | ├──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 37.65M4 S6 v" L4 \( |; N' B0 N0 l
| | ├──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" h: A# _% x0 t9 @* C4 A4 i
| | ├──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) l% n u, a( t V
| | ├──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 30.51M6 B1 Q7 g6 q& F5 C2 L1 I6 s
| | ├──8：Kaggle网页分类竞赛介绍_ev.mp4 11.17M5 q1 f$ b! ]: S$ b9 m, V, J
| | ├──9：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 22.35M; I# [6 X, K+ r% G) f
| | ├──代码.rar 8.81M
! }, [5 Y: k' c! \5 e( z" e| | └──新建文本文档.txt 0.28kb
" g" G" J ?* }7 M├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 / K4 v& f, P# @4 l, t9 K
| ├──章节1：Spark计算框架基础 & m5 n0 ^! j8 i& v$ T/ S# H; f6 \
| | ├──1.txt 0.31kb
5 W' Y) P) h* z: F3 [) F| | ├──10：分布式计算所需进程_ev.mp4 15.58M
" c2 X, W) f' |! a6 Z| | ├──11：两种算子操作本质区别_ev.mp4 26.08M
& V- P5 q1 ]) }. r8 y| | ├──12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01_ev.mp4 31.67M
/ F7 a* \. N$ V5 W6 |( j" e- T| | ├──13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02_ev.mp4 25.90M# {- [, w* ?; B% d& l3 e9 m# ?
| | ├──14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03_ev.mp4 20.19M
2 \8 \( |+ Y4 E' t i+ V$ [" N2 @' n| | ├──15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04_ev.mp4 17.85M
|! n5 ?+ q; ^5 k| | ├──1：Spark特性_01_ev.mp4 25.08M
; A& e& v$ K: v& z1 D) S| | ├──2：Spark特性_02_ev.mp4 17.40M4 Z Z9 k1 f* i2 }% T: v1 @0 G
| | ├──3：Spark对比hadoop优势_ev.mp4 12.38M
+ C# x' {- k1 M7 S: A| | ├──4：回顾hadoop讲解shuffle_ev.mp4 19.97M
0 a# A3 X7 n; b1 f2 m8 S1 u| | ├──5：分布式计算框架Shuffle的原理_01_ev.mp4 25.51M4 y" s0 D# O1 r1 W
| | ├──6：分布式计算框架Shuffle的原理_02_ev.mp4 25.73M2 M+ h) p: o0 I, p4 u
| | ├──7：分布式计算框架Shuffle的原理_03_ev.mp4 17.39M
- w9 h7 c# J" c+ B/ `# P; h| | ├──8：Spark的RDD特性_01_ev.mp4 19.34M
% m5 Z+ l+ q" h6 ~0 E0 c, S| | ├──9：Spark的RDD特性_02_ev.mp4 21.87M. j+ `/ K, K( D, i; @* ~& K
| | ├──代码.rar 383.20M& A, A+ O8 P# r! F
| | └──资料.rar 1.49M
+ L1 q% L* C% W) c; k& r7 i| ├──章节2：Spark计算框架深入 * n( D$ M. B5 Q# m
| | ├──1.txt 0.37kb
( e B% P' n' I& [) A| | ├──16：Spark数据缓存机制_ev.mp4 29.16M4 G% N, t; P2 A1 J* P: i! V! [: i2 p
| | ├──17：Spark宽依赖和窄依赖_01_ev.mp4 24.86M
$ g; P0 b2 c5 G" J/ W6 a* n7 {| | ├──18：Spark宽依赖和窄依赖_02_ev.mp4 22.51M# Y6 H% B# K3 p5 S- b- @/ \; D
| | ├──19：Spark宽依赖和窄依赖_03_ev.mp4 15.81M
7 y' j) V4 q- D* G, E* A| | ├──20：Spark术语总结_ev.mp4 40.14M
% z+ o; i2 F+ w u| | ├──21：分布式文件系统Block块的大小配置_ev.mp4 44.18M
) [' [5 I4 ?$ \6 q# Q| | ├──22：Spark程序启动运行流程详解_01_ev.mp4 19.59M; D7 g& l# o/ z3 ?) ]+ h
| | ├──23：Spark程序启动运行流程详解_02_ev.mp4 28.61M
: s& d: X- d2 N. A) t. S* H) C| | ├──24：Spark程序启动运行流程详解_03_ev.mp4 19.88M
, N# N6 z' E* i% `| | ├──25：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 33.93M
" j8 c8 O* a3 Y" b| | ├──26：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 36.24M
( t; D6 P9 A. E* A& L! W| | ├──27：构建LabeledPoint_ev.mp4 44.27M. g6 ?3 P s0 r) H4 `/ f
| | └──28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用_ev.mp4 34.98M6 F2 P) O5 V# E: a) f0 o% D
| └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块 ( G) j3 b) m0 A( ^+ m* y5 v9 A
| | ├──1.txt 0.26kb2 z n5 n; k% _3 a" a
| | ├──29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用_ev.mp4 49.29M
6 j- o8 P, r; W V- Z| | ├──30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1_ev.mp4 52.43M, E& Q. ]! s v& \
| | ├──31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2_ev.mp4 47.11M, }$ z& o3 X0 X. q5 L, u
| | ├──32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1_ev.mp4 38.63M
Y+ [9 |1 d+ t* ^% X| | ├──33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2_ev.mp4 65.62M
7 A# k% w% x. t3 r2 w9 ~| | ├──34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3_ev.mp4 33.14M& P" x- s5 L# e; U
| | ├──35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4_ev.mp4 43.60M
; Z0 y+ S& ?3 A( z3 f| | ├──36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1_ev.mp4 37.79M
$ j" l0 e( s" T1 M4 P/ ] {1 [4 g| | ├──37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2_ev.mp4 47.15M. m& c x2 L3 F
| | ├──38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3_ev.mp4 40.95M
6 t) b1 K' l+ @1 A" g+ \3 M| | ├──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
2 |6 S# z% C: m W| | ├──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
3 E/ B# t1 v5 ~| | ├──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
- U. b5 T0 A- m+ {% S+ n2 q| | ├──42：从数据转化到训练集的构建_ev.mp4 63.43M o2 I# g1 n8 Y5 C% C, L
| | ├──43：模型的训练以及评估和调超参_1_ev.mp4 35.13M
2 x" w: @( D: E6 u8 ?* @3 m8 y| | ├──44：模型的训练以及评估和调超参_2_ev.mp4 32.20M; h- @, a& {, R/ X, S7 c& @: Q% r
| | ├──45：模型的训练以及评估和调超参_3_ev.mp4 43.15M4 q& ?; j+ S0 l0 c6 J
| | ├──46：SparkML机器学习库概念讲解_1_ev.mp4 59.65M
. T7 Z" G! t" f" K2 |7 o! y| | ├──47：SparkML机器学习库概念讲解_2_ev.mp4 53.66M. }' ^% V, M E& s+ ^' a9 }
| | ├──48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1_ev.mp4 61.17M& Y. g" P6 ]( D6 F- W7 w! F- I( b1 v' A
| | ├──49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2_ev.mp4 63.52M
+ x L6 q1 w4 Y+ P4 a7 C0 \| | ├──50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1_ev.mp4 62.90M) ^( G+ I% k3 z+ \) Z3 X
| | ├──51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2_ev.mp4 60.75M
9 R- b8 z- a. J7 S| | ├──52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1_ev.mp4 57.53M. u! _ f4 ^% w/ r) V# v
| | ├──53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2_ev.mp4 44.96M4 p( i! ?" V$ C" D; k0 S5 m
| | ├──54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）_ev.mp4 3.98M1 ]' Z; z/ m: ~2 E# `. Q
| | └──资料.rar 1.28M0 |2 }3 _5 Q, B4 Z0 r
├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战 4 G( A- N, Y' [/ Z& Z0 @2 G! Z/ Z
| ├──章节1：推荐系统--流程与架构 6 j1 I9 E& X! ]4 G! A9 K* S
| | ├──1.txt 0.33kb. B! x- {4 r6 \3 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 43.64M8 V4 z }4 N4 b: P& }
| | ├──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# P3 T" R' h5 e) n% E( k
| | ├──12：推荐系统_数据源_1_ev.mp4 33.87M
3 L% {+ X6 w$ x| | ├──13：推荐系统_数据源_2_ev.mp4 31.31M
: L8 s9 T# c- y; v# W, N( U. v6 w| | ├──1：推荐系统_隐式用户反馈_1_ev.mp4 44.96M7 \' |* ~2 c! r
| | ├──2：推荐系统_隐式用户反馈_2_ev.mp4 49.06M
3 [3 V8 p& g" X" _& R" c# b! d( a| | ├──3：推荐系统_协同过滤_1_ev.mp4 29.26M3 P! J# {% \# Z( l% I! Q3 ?
| | ├──4：推荐系统_协同过滤_2_ev.mp4 28.44M
* V; Q t/ a9 E0 f| | ├──5：推荐系统_协同过滤_3_ev.mp4 28.65M1 F1 A0 o: }1 P1 g- v
| | ├──6：推荐系统_协同过滤_4_ev.mp4 29.76M( u# F9 ]$ C2 l$ D t) T; U% E
| | ├──7：推荐系统架构_实时_离线_1_ev.mp4 41.81M+ u2 U8 Q0 q( h7 `) }
| | ├──8：推荐系统架构_实时_离线_2_ev.mp4 41.79M
- W* W0 \ e( |- J3 d| | ├──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( a% c) j9 L) g
| | ├──数据.rar 759.94kb
$ p7 F$ H" d9 A| | └──资料.rar 2.67M
3 f ?2 d& K" X& a! p| ├──章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战 7 d% u- Q' I; T( u
| | ├──1.txt 0.38kb
4 H) z4 U+ S5 [* ?| | ├──14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1_ev.mp4 48.91M
( j0 O4 Y- M# C5 ^; Y6 z9 S| | ├──15：HQL语句_python脚本构建中间结果_2_ev.mp4 46.79M2 S, f9 N+ t- {& S/ N+ \: u
| | ├──16：HQL语句_python脚本构建中间结果_3_ev.mp4 43.99M
. w4 N9 A6 V3 Y9 \( H# G| | ├──17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4_ev.mp4 47.18M
; u/ M! g+ T& a9 N% \| | ├──18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1_ev.mp4 43.80M
" k6 T" h" }' L9 @2 u; || | ├──19：spark构建特征索引_标签列_2_ev.mp4 43.31M
& N; X$ |+ b) C, s| | ├──20：spark构建特征索引_标签列_3_ev.mp4 42.32M& F8 N7 |% X, F
| | ├──21：spark构建特征索引_标签列_4_ev.mp4 39.89M# b& B- ~2 O' U" O6 d8 }5 _
| | ├──22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1_ev.mp4 40.21M+ [4 ~: x9 r& M( ~9 c! }9 U
| | ├──23：MLlib调用算法计算模型文件并存储_2_ev.mp4 37.77M
) Z7 `+ Y( N. i9 Y| | ├──24：MLlib调用算法计算模型文件并存储_3_ev.mp4 43.55M
* K5 ?. j- Y( U( x. t. `| | ├──25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义_ev.mp4 93.24M
1 r( E2 B, E1 Q| | ├──代码.rar 6.12kb
" h# a% p0 e! J+ Y- X- R| | ├──集群.rar 6.46G4 W# O5 g5 {3 l0 S, e" s$ S) w
| | ├──软件.rar 665.46M/ w. d8 w; I1 l @" T
| | ├──数据.rar 2.90M
" ]- F, E' y- D! s# u5 W| | └──资料.rar 468.42kb
- x$ p% _+ s: R/ l" G| └──章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
% _. N% `* Z) W6 G* x) v1 r+ D0 I, e* C| | ├──1.txt 0.43kb
" d2 n- m7 N) R' P| | ├──26：推荐模型文件使用思路_ev.mp4 25.82M5 D, Y- C: H0 k6 M4 N. Q/ B
| | ├──27：Redis数据库安装及其使用_ev.mp4 16.62M
5 _8 R7 W8 ]" m0 h5 C/ C) h- z" s5 ~# X| | ├──28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1_ev.mp4 50.63M: @1 {& p6 K0 a8 [" y+ d8 [4 G8 W
| | ├──29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2_ev.mp4 40.17M
" p6 b7 D4 ^( j/ D| | ├──30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3_ev.mp4 36.75M# P8 _. k5 Q% `' a g8 m4 v. e0 D7 D
| | ├──31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4_ev.mp4 36.51M
, Y- B, c4 v- H5 {! j| | ├──32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1_ev.mp4 41.30M8 R: P0 |, K3 u7 Y# C) p3 d; \) R2 R
| | ├──33：使用Dubbo将推荐系统做成服务_2_ev.mp4 41.40M5 k# u. q6 n& @, I4 l6 j6 X: @
| | ├──34：使用Dubbo将推荐系统做成服务_3_ev.mp4 45.74M
) V; ~/ E7 u h. l1 z1 Z| | ├──35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1_ev.mp4 51.29M, W' k3 i; T7 @/ e! e
| | ├──36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2_ev.mp4 47.92M
5 Z! k! j X3 @# G& M+ C| | ├──37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3_ev.mp4 50.71M, e2 D) l6 l1 Y7 {' K2 T
| | └──代码.rar 42.15M3 M' u$ L+ [" K. A- S) s, W
├──13-深度学习-原理和进阶
: D* c7 l7 t* S& [* w7 k) P| ├──章节1：神经网络算法 1 ^; p% O" J- a& g# R# O" R
| | ├──1.txt 0.36kb
, U: L# N2 C8 g1 S) L' V, y7 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
; q# A8 V% o1 q% ]: M8 h| | ├──2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法_ev.mp4 33.55M; U+ H. ]( t1 j* @
| | ├──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 i( Q, ~2 B( x' Z' @4 [& G3 Z
| | ├──4：用神经网络理解Softmax回归_ev.mp4 44.38M
) S8 d4 P3 [, H3 F( k| | ├──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
' Q( l8 A/ b w3 X1 p& [. o| | ├──6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍_ev.mp4 53.02M. g4 }- V0 {0 I, k- {
| | ├──7：sklearn中NN模型的代码使用_ev.mp4 69.28M" Z6 r( S9 B/ n
| | ├──8：隐藏层激活函数必须是非线性的_ev.mp4 13.69M6 F! F2 b+ E, @$ a# }* V2 v
| | ├──9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装_ev.mp4 132.12M: \. W. c3 @8 |5 o3 g
| | ├──神经网络.pdf 518.13kb8 j! h% X( W8 K$ p
| | └──资料.rar 12.88M6 i) Y8 R- {2 X9 ~) j: D3 G2 d
| ├──章节2：TensorFlow深度学习工具 , X4 Y1 T2 B: K' ]/ P
| | ├──1.txt 0.28kb$ V, s2 {! h! W) r
| | ├──10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址_ev.mp4 57.91M
) W- J% v. G1 V! I) S- C| | ├──11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功_ev.mp4 60.71M6 }, j7 b' z( o
| | ├──12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码_ev.mp4 98.16M8 q; |" O/ r' G' G, Z/ f# d
| | ├──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$ t+ [; \5 h" @3 g
| | ├──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
* f p! x6 G. z$ u. }) a9 b# d| | ├──15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字_ev.mp4 108.49M8 D& W: x) ]$ S" _2 N4 O. d* c9 e
| | ├──16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字_ev.mp4 104.48M8 j, e" f4 m. F! H2 G/ l
| | ├──代码.rar 27.29kb
" Z5 V* p( t l2 m5 N% W| | └──软件.rar 2.13G
2 v; [1 E# ^* g7 R; v9 C3 j, T& E/ I| └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
: B% A2 M% x" i* [% d) O6 ?, M| | ├──1.txt 0.31kb9 F5 t+ l2 \/ h4 j$ b
| | ├──17：反向传播_链式求导法则_ev.mp4 56.13M: H0 K- o7 K) z3 c& q W: _
| | ├──18：反向传播推导(一)_ev.mp4 91.08M4 m6 }! D5 b. u
| | ├──19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层_ev.mp4 78.81M
~# y* R$ h2 Q' p+ a! p| | ├──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
' S* o3 b1 _ L! K" ?| | ├──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$ \7 ], Q5 Y6 ]
| | ├──22：python实现神经网络训练代码讲解(一)_ev.mp4 50.79M
; ]( M% o8 P; \( K| | ├──23：python实现神经网络正向反向传播训练_ev.mp4 65.01M
* b% D1 r3 {. h+ U) i| | ├──代码.rar 2.83kb/ O% p/ | |7 k Y* x) H
| | └──资料.rar 180.60kb+ S; r. `1 I- y I
├──14-深度学习-图像识别原理 # l4 p; _- y9 C2 ^
| ├──章节1：卷积神经网络原理
4 D+ h' W) v' a1 m* c| | ├──1.txt 0.41kb9 Z" n; I0 u% _- A% X7 c. E
| | ├──1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接_ev.mp4 81.89M- ?2 U% q" ? p4 I. w& |' H1 s, q
| | ├──2：单通道卷积的计算_ev.mp4 65.27M$ D7 Z1 m& E" B* h
| | ├──3：彩色图片卷积的计算_ev.mp4 36.33M! C' Y' R/ A# j; v# n @4 A
| | ├──4：卷积层权值共享_ev.mp4 37.06M
% L- T3 _" {, v! N+ J| | ├──5：卷积的补充与Padding填充模式_ev.mp4 56.33M
8 b$ u* n6 V) b| | ├──6：卷积的计算TF中的API操作与参数_ev.mp4 76.76M
1 }- K0 J7 M) i4 N7 i| | ├──7：池化的概念和TF中的API的操作与参数_ev.mp4 52.54M6 {) H7 Z1 Q4 D, [3 _) {1 L/ W$ }
| | ├──8：经典的CNN架构和LeNet5_ev.mp4 90.93M" {$ J% E/ J% A
| | ├──代码.rar 1.60kb
, k ~, @9 D. P3 b| | └──资料.rar 3.08M$ S$ U# ^. u1 c" {7 l. W, t. V
| ├──章节2：卷积神经网络优化
" N' l: q7 U$ t$ d- w5 S| | ├──1.txt 0.81kb/ G/ V: L, g9 K* V2 J2 S5 N. }, O" [6 s
| | ├──10：Dropout技术点思想和运用_ev.mp4 72.22M5 o9 V! r' e+ }8 j2 M: g0 t
| | ├──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
" j0 n8 v; u6 A' i! E7 I| | ├──12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码_ev.mp4 75.35M, M# h# `- b0 P7 u5 z/ A# b W
| | ├──13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点_ev.mp4 63.34M9 @9 V& u+ I8 f D$ r K! q& R, s
| | ├──14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用_ev.mp4 25.71M
8 y! x1 j0 X# M i& E- S. e/ x2 I J| | ├──15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用_ev.mp4 54.56M* C6 q: H+ ~1 f6 N
| | ├──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' I% o l2 Q* V
| | ├──17：Optimizer_SGD_Momentum_ev.mp4 59.32M8 E: p" G6 P; c. V; w4 P; b+ T
| | ├──18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop_ev.mp4 79.54M* S) j1 H$ ~- J9 N4 v8 a
| | ├──19：Optimizer_Adam_ev.mp4 79.91M
" u* I$ d5 K& q) v6 R( M, m| | ├──9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处_ev.mp4 60.49M
# e# @2 O3 T" N) H M. H/ _* b( r| | ├──代码.rar 3.01kb
" c# }, ? I. g: s4 T) D+ H| | └──资料.rar 25.89kb1 J z3 W2 b* l7 w4 m$ ]* u
| ├──章节3：经典卷积网络算法
( Q; e" w8 `- U& q3 F; r! t8 N4 c| | ├──1.txt 0.37kb: |' }% w: e" l3 T# n/ a7 B
| | ├──20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境_ev.mp4 78.00M6 u d+ U( R5 I* ~/ N& u3 h% S6 n
| | ├──21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别_ev.mp4 89.69M
0 K1 M7 k9 ~; m| | ├──22：InceptionV1_V2_ev.mp4 131.69M3 [ S& W# T- |$ W
| | ├──23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别_ev.mp4 124.68M; D& {1 ~* a) x5 b: {: Q5 a2 B3 z
| | ├──24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK_ev.mp4 72.33M; H9 N" d& Z/ f; F6 ~
| | ├──25：DenseNet和Keras里面的实现_ev.mp4 116.93M/ {$ n# t2 f0 E3 r# ?6 p
| | ├──26：DenseNet在Keras里面的代码实现_ev.mp4 52.49M
4 o+ O% i6 o+ a; _| | ├──27：BatchNormalization_ev.mp4 84.12M
: i( s" x4 A: t; k- v, ]5 U a' L| | ├──28：Mobilenet网络架构_ev.mp4 123.63M
+ P4 z ?( y/ f. k! S3 {| | ├──代码.rar 5.33kb: _; g6 \6 |; N5 _# S
| | └──资料.rar 5.05M
3 ]& `6 r" Q: w2 G1 @| ├──章节4：古典目标检测 ( B! T) z* M& R9 x; ^
| | ├──1.txt 0.23kb
3 v/ f. F3 v- @1 y| | ├──29：图像识别任务_古典目标检测_ev.mp4 121.49M
) P. ^+ l# M: i| | ├──30：使用OpenCV调用分类器找到目标框_ev.mp4 73.92M# x$ c- Z: ~8 B# U1 z
| | ├──31：IOU以及python计算的代码_ev.mp4 18.51M3 D1 t+ U, a9 I) V& V$ B
| | ├──32：R-CNN和SPP-net_ev.mp4 68.40M
7 U0 @1 |* }1 J( c| | ├──33：从FastRCNN引入FasterRCNN_ev.mp4 93.80M
1 h4 T% h$ z. n1 D- |' ^| | └──目标检测.pdf 2.36M1 O$ }( S& r+ X3 ^
| └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN
7 m( j* K! `$ @" H5 r4 S| | ├──1.txt 0.25kb
" ?% P0 Q% Z; ?- `$ r3 Y: H| | ├──34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN_ev.mp4 96.32M
% [3 X* x$ k- d8 D+ E| | ├──35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS_ev.mp4 152.24M5 p' E6 i& V' Y7 |
| | ├──36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标_ev.mp4 105.18M5 e6 `$ m" q8 [
| | ├──37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss_ev.mp4 198.76M" S6 d! O6 Y+ Y; E
| | ├──38：FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比_ev.mp4 250.49M
% l+ `0 f# U& Y| | └──Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf 6.49M
; f% `( |- N0 |' Y5 ]├──15-深度学习-图像识别项目实战
& F( T# F \4 ~8 u| ├──章节1：车牌识别
3 U% F/ u' L F| | ├──1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01_ev.mp4 31.79M
' a5 ~1 `4 ]/ a| | ├──2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02_ev.mp4 33.64M4 G8 m9 c4 A g7 ~. ^ W% h2 }7 D$ Z
| | ├──3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03_ev.mp4 18.45M: t6 p, e% j$ I0 R) A& m
| | ├──4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04_ev.mp4 28.08M! K) i& ?) j% r- J h
| | ├──5：车牌识别项目关于目标检测的问题_ev.mp4 17.44M
% j o2 J$ _8 v; R' J' p- {| | └──car_license.rar 177.04M; v; ?5 ?8 x9 d4 b
| ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析 ( n; p- a! C7 Z; A& a' L4 F
| | ├──10：FasterRCNN项目代码_模型的训练_ev.mp4 17.61M
" p+ |7 i3 \: W6 H4 D3 E2 i| | ├──11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01_ev.mp4 33.04M
$ I. Q$ I- _5 [+ B| | ├──12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02_ev.mp4 31.64M. `. S, J( g6 I3 N
| | ├──13：回归整体训练流程_详解读取数据blob_03_ev.mp4 18.48M( |2 O; e |; {* e6 E- }
| | ├──14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04_ev.mp4 27.24M" p; G+ ?& X |, s' S
| | ├──15：FasterRCNN代码_构建head_ev.mp4 25.91M
8 c$ p0 q+ h5 }3 p1 D8 [| | ├──16：FasterRCNN代码_构建RPN网络_01_ev.mp4 49.33M
8 _% l' k/ ^0 N6 v| | ├──17：FasterRCNN代码_构建RPN网络_02_ev.mp4 39.32M5 ?) @" {. \- x. m! S- Y# y$ j; R3 G8 h
| | ├──18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01_ev.mp4 37.69M
) L$ @" D: v) G+ Z) l: ^| | ├──19：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02_ev.mp4 48.00M9 {4 C5 Q, Q9 k8 T* a
| | ├──20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制_ev.mp4 46.08M
c( m7 g& }* J- G& ]8 b| | ├──21：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01_ev.mp4 40.86M( |0 W0 m5 q" C
| | ├──22：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02_ev.mp4 62.30M
" P9 ]: X. l7 C% g9 r& w| | ├──23：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03_ev.mp4 22.05M5 \9 n p4 q( W. l; f
| | ├──24：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04_ev.mp4 19.13M+ a* s x3 F! r- _
| | ├──25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05_ev.mp4 29.94M! o* ~% F; o0 [ z9 E
| | ├──26：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06_ev.mp4 42.60M
% @7 c: @! L0 @0 `3 ]" O$ `3 p9 o9 r' O| | ├──27：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07_ev.mp4 37.95M
5 o( p# H4 @9 D/ _' D& c| | ├──28：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08_ev.mp4 21.93M
8 h. |1 b0 ?4 w$ y| | ├──29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01_ev.mp4 26.51M& V7 W4 k$ t7 b. V
| | ├──30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02_ev.mp4 25.42M! W' O+ m8 X, Z# [0 r
| | ├──31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss_ev.mp4 26.83M
; U1 h% h4 {' h# o| | ├──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
7 g! c5 @! u$ V0 q5 _8 w| | ├──7：FasterRCNN项目代码_数据加载_ev.mp4 39.94M
; u4 c- g7 l3 K0 z6 i7 P| | ├──8：FasterRCNN项目代码_数据增强_ev.mp4 31.37M% W& Q! d- W8 b% a3 i5 d
| | ├──9：FasterRCNN项目代码_数据初始化_ev.mp4 30.31M1 P# h5 J" C6 |& X) ` i
| | ├──Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.rar 3.06G
7 ?8 T+ }9 G: _| | └──资料.rar 26.61kb. B; h7 M) _: f( ~) s+ v
| └──章节3：图像风格迁移 4 a( G3 [3 ~/ S! _4 ]$ y" J( o
| | ├──1.txt 0.25kb" I8 ?: n3 U6 p- I; p* @1 g3 N
| | ├──32：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1_ev.mp4 30.54M
& C. F+ }! t9 q& N0 G| | ├──33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2_ev.mp4 35.38M
1 p" v$ d9 `; m% \4 k| | ├──34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3_ev.mp4 34.81M
% j, O: `+ P. [" j$ Z4 [' {| | ├──35：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4_ev.mp4 37.08M; U9 ^7 ?; `0 S/ j$ j1 G. w0 ?
| | └──style_transfer.rar 512.68M
1 P, j* [* a. L9 s& @8 h├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
, _7 c/ `4 s$ z) x6 o" N| ├──章节1：YOLOv1详解
. N( S! F" L! W; q7 ]- H( d| | ├──1：YOLOv1论文详解_算法特点介绍_ev.mp4 143.16M5 e# k; I+ k8 i3 |' s9 s+ [
| | ├──2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想_ev.mp4 163.33M
' c3 b! n5 s. H0 t+ [* O/ h4 ?| | ├──3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数_ev.mp4 192.72M
5 f, b# ? R3 H| | └──4：YOLOv1论文详解_NMS_局限性_ev.mp4 62.47M( f4 P- x0 a- S& Y# `3 b
| ├──章节2：YOLOv2详解 $ \( |" V' G6 X5 f
| | ├──5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes_ev.mp4 138.74M
5 S) K' r1 c7 [- `6 @| | ├──6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点_ev.mp4 212.94M+ x; P+ I% C% e+ ^* l# s" ?
| | ├──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% ]& n( H8 I3 K8 H' n: o
| | └──8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测_ev.mp4 146.75M
% d6 i# k: y9 t| ├──章节3：YOLOv3详解 $ ]( t4 X f6 w( Q$ r6 B0 `5 j3 b' B
| | ├──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
5 k/ [- n7 p: C| | ├──11：YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss_ev.mp4 100.58M s6 S0 }& H1 Q! P, [3 n7 n: M" B9 g5 I
| | ├──12：YOLOv4论文概述_介绍_ev.mp4 96.28M" ?; B: V6 f* C! _% o8 g
| | ├──13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF_ev.mp4 253.06M
3 [# w X+ @6 `+ G ~+ k| | └──9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率_ev.mp4 64.54M
0 g1 g; O* p S9 u' S' e| ├──章节4：YOLOv3代码实战
H% L* |6 M9 N. n| | ├──14：YOLOv3代码剖析_项目介绍_ev.mp4 95.01M8 s4 U9 `5 ~7 d$ {% o, d. N: V
| | ├──15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络_ev.mp4 144.47M
/ b5 v5 ] A( v0 Y9 J. `1 ^| | ├──16：YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算_ev.mp4 138.41M
& {# i+ `1 |) i+ E) }$ |+ ?- [9 F3 k| | ├──17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码_ev.mp4 54.57M" c; f' {, @4 b7 z, L8 @9 h
| | ├──18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换_ev.mp4 83.70M) F; S. b6 Y9 l! t; K( _3 Q
| | └──19：YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解_ev.mp4 189.72M4 S& U X3 [0 O+ ]0 j# K8 I9 y
| ├──章节5：YOLOv4详解 R+ |6 `' v. Z6 u* @' T8 [
| | ├──20：YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss_ev.mp4 159.22M' y* P; g- c: ?( B
| | ├──21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU_ev.mp4 72.25M: h! Z! @6 e# a7 p: E; g6 R' W
| | ├──22：YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish_ev.mp4 163.21M7 l+ M# \. O4 W3 |0 y5 r; [
| | └──23：YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN_ev.mp4 174.03M
# o/ o7 l" V+ X o5 f| ├──keras-yolo3-master.rar 443.97M/ _2 i5 Y9 y) d& l5 U3 G% a1 w
| └──资料.rar 25.37M
6 a# E1 }. ]1 W) ?. ?9 w├──17-深度学习-语义分割原理和实战 ! s, U$ ^1 S% j! V4 E; F, t# j/ s
| ├──章节1：上采样_双线性插值_转置卷积 : A f# [( _0 `2 r; ~6 z, d( `/ t- d) Q
| | ├──1.txt 0.29kb
& |6 X; v- i4 g: e2 A( c& D| | ├──1：前言_ev.mp4 14.47M
B/ h. q( G* b. h# b I| | ├──2：上采样_repeat_ev.mp4 16.98M
, r. b7 a9 g* j L| | ├──3：线性插值_ev.mp4 23.87M" E }0 O+ t! Q' s% ?
| | ├──4：双线性插值_ev.mp4 66.03M* x& y- h2 a: r2 W: Y5 _
| | ├──5：转置卷积_以及TF的API_ev.mp4 62.74M
) M+ b/ r% ^2 w( W| | ├──6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数_ev.mp4 83.64M. \8 e+ y2 v7 ]% Q0 l; D3 ^& q
| | ├──7：ROIAlign_ev.mp4 47.15M/ f8 ~; Q% N: U$ S* T0 u/ k3 w
| | ├──8：FPN思想与网络结构_ev.mp4 48.20M8 P+ ?, |5 Q7 K
| | ├──9：FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN_ev.mp4 101.57M
) u& e+ R4 Y. m- Y0 L( {( ^. L% w| | ├──代码.rar 3.31kb5 Y9 y- j" Z: I2 W' B8 V
| | └──资料.rar 4.43M7 F" i3 l- D5 K1 D6 e( v5 ~! }4 X
| ├──章节2：医疗图像UNet语义分割 ! Q+ R6 S' g1 w1 L
| | ├──1.txt 0.19kb3 l6 E T9 R0 `0 b+ f9 v- x* d
| | ├──10：语义分割的基本概念_ev.mp4 14.13M& [; O: a z/ i% k
| | ├──11：FCN全卷积网络做语义分割_ev.mp4 28.30M* Z! Y* d9 n/ A9 ]2 V; t
| | ├──12：UNet网络结构_ev.mp4 17.90M+ k X C9 q% a
| | ├──13：UNet网络医疗图像的语义分割_ev.mp4 59.40M
; w9 n4 u6 N; F- D N| | ├──U-Net.zip 102.75M0 P+ J1 h E' U" d7 K! E
| | └──资料.rar 3.41M' B, a9 x% u& s; L! X
| └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 $ n- K$ }: @* Q
| | ├──1.txt 0.35kb' T3 Y6 m/ d& W
| | ├──14：MaskRCNN网络结构_ev.mp4 54.01M+ Z# m) g5 ^0 q' a& F
| | ├──15：MaskRCNN的项目展示_ev.mp4 117.07M
- K4 U$ ~3 w) U0 ^| | ├──16：MaskRCNN网络架构回顾_ev.mp4 74.84M
- `& J6 i# ]; K$ L| | ├──17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点_ev.mp4 191.29M
* A, ^7 A7 y+ P. `0 Y4 @) _! ^| | ├──18：MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明_ev.mp4 34.35M
: \! ]9 P9 F, K) |2 t, a: P! F( z| | ├──19：MaskRCNN源码config和model_ev.mp4 190.09M# y" n3 Z( r, w! `, `
| | ├──代码.rar 798.38M3 h% p9 F$ D5 `6 z% w
| | └──资料.rar 6.77M
: P$ x- i a! ~. l├──18-深度学习-人脸识别项目实战 8 Z% C; y2 [: U8 `) Z/ D! G7 d
| ├──章节1：人脸识别
8 @: p# _( ?+ G+ Z: J| | ├──10：人脸识别项目代码_加载MTCNN模型_ev.mp4 53.20M6 W6 O$ h0 X* a6 d
| | ├──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 \9 G0 c& g6 r9 m
| | ├──12：FaceNet论文_摘要和前情介绍_ev.mp4 58.45M
0 G$ @+ z7 N: s+ C7 `% J+ ?| | ├──13：FaceNet论文_相关的介绍_ev.mp4 42.19M$ @8 D; ]- a% ?! X
| | ├──14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标_ev.mp4 48.45M
2 \9 ^! u7 y Z" ^( V1 B7 X" y| | ├──15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数_ev.mp4 53.82M( s5 U# W9 O! u* K/ \
| | ├──16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要_ev.mp4 62.93M- b* |% @" @ l) [' B
| | ├──17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结_ev.mp4 57.56M
( z% _: u, s8 l! P" m% @| | ├──18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用_ev.mp4 35.74M- a. g! A3 i1 P9 w) 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
3 g$ ]0 k2 J+ G( P| | ├──1：人脸识别任务种类_具体做法思路_ev.mp4 26.65M
. p. ^- E4 S! b' Y| | ├──2：开源的FaceNet项目介绍_ev.mp4 29.12M
+ Q7 e2 p! R/ X3 }$ y \* D2 w| | ├──3：人脸识别项目代码整体结构_ev.mp4 23.36M
: F0 w) N+ Y/ D8 [+ Y/ G| | ├──4：MTCNN论文_摘要和介绍_ev.mp4 62.24M$ N$ B8 |) K( R7 J4 O$ u- l
| | ├──5：MTCNN论文_网络整体架构_ev.mp4 66.92M
4 \( A; ^+ E2 h| | ├──6：PRelu_每阶段输出多分支意义_ev.mp4 35.08M
6 N" h! o0 I, |( n: X% W# {| | ├──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: z; m: [ X; q1 w9 h
| | ├──8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程_ev.mp4 53.05M. d r) H7 `8 D" e4 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" q6 ]( T# e5 t1 V6 u" x
| ├──1.txt 0.50kb
; N7 l2 f6 B2 G }' ?$ S# r; l| ├──facenet-master.zip 823.10M
+ G' E' P; t! }$ G| ├──模型.rar 186.42M
1 f+ k+ H, A9 }! @8 Y| └──资料.rar 7.47M
5 `( N5 K% u. g2 X& ]├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
6 T% J/ c" h) U0 ~| ├──章节1：词向量与词嵌入
& b+ l7 m4 x, J9 @4 D( b| | ├──1.txt 0.31kb& ]$ X, }7 E E0 G. M
| | ├──1：N-gram语言模型_ev.mp4 100.90M
. p: r" x. c. I; U5 L| | ├──2：NPLM神经网络语言模型_ev.mp4 91.13M
0 ^: L n8 F& a' E$ v| | ├──3：词向量的作用_ev.mp4 36.29M
4 Q6 z: E4 L( b" z* ?. D2 \! K| | ├──4：CBOW模型思想和计算过程_ev.mp4 100.15M
9 p) |# d6 W7 _5 n) {| | ├──5：Skip-gram模型思想和计算过程_ev.mp4 33.20M7 M5 \6 M2 ^1 D4 z \* |
| | ├──6：Huffman树_分层Softmax的思想_ev.mp4 66.23M7 b3 Z$ n( D6 y# H: N5 _
| | ├──7：分层Softmax应用到CBOW模型上_ev.mp4 51.31M' L6 }& |; x: ^. Q9 e; X( {
| | ├──8：负采样和负采样应用到CBOW模型上_ev.mp4 59.08M% x T# R6 P& [7 k* _. _; [3 O
| | ├──Word2Vec.pdf 1.89M& f5 l! T! O, ~1 z
| | └──资料.rar 266.85kb
: ~! s6 Y' L( C% `1 [( n| ├──章节2：循环神经网络原理与优化
" I/ y7 m, b: V! A2 |0 S% O| | ├──1.txt 0.41kb
0 b+ l( V! E# m| | ├──10：理解RNN循环神经网络计算流程_ev.mp4 29.87M8 }5 }, u) R# a" M4 H$ \
| | ├──11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别_ev.mp4 96.49M
* Z4 `# V- ~& J1 b| | ├──12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式_ev.mp4 104.73M$ M, c" j0 Q) {
| | ├──13：VanillaRNN的回顾复习_ev.mp4 72.40M/ X/ d( W' x0 ?) T1 o' ~* ?$ m
| | ├──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
2 u5 D* F$ \$ M8 P+ p h* {4 H| | ├──15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别_ev.mp4 26.32M1 e) p/ H& o( y# r* T9 ^
| | ├──16：双向RNN_LSTM_ev.mp4 30.09M8 e5 D. H- I: p, F; H3 {
| | ├──17：RNN里面应用的Topology结构_ev.mp4 15.64M
3 b6 }: x7 \2 x8 s( M8 D| | ├──9：理解RNN循环神经网络拓扑结构_ev.mp4 74.59M
. _+ f0 }0 `! r6 e' f- q( C, \| | ├──RNN_Attention机制.pdf 2.83M! l2 h$ U' H9 v# A( x6 u: F
| | ├──代码.rar 1.69kb) n8 ~2 q/ n, `8 p8 T0 ]6 J: f$ V. _
| | └──资料.rar 1.59M
9 S2 v7 @9 W% [0 r* q| ├──章节3：从Attention机制到Transformer
6 Z4 X& P% o ]1 k+ s6 m% `: Y| | ├──1.txt 0.60kb$ B* G8 Q: D0 |, |/ N
| | ├──18：Seq2Seq中Attention注意力机制_ev.mp4 39.99M* w# e" N; D3 l0 k
| | ├──19：Transformer_Self-Attention_Multi-head_ev.mp4 79.26M
( m' Y( a) ? }7 Y5 A9 {| | ├──20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结_ev.mp4 55.10M- \4 L- E; b' P0 M7 g4 {& ^. M* \
| | ├──RNN_Attention机制.pdf 5.16M6 F2 p: {9 R; B2 J: r r* X5 \: @8 |$ U
| | └──资料.rar 792.99kb+ U7 {! u2 j* F" i% \) s
| └──章节4：ELMO_BERT_GPT
+ Y! B- ?0 O! }2 z/ k- @| | ├──1.txt 0.60kb; x& A! I/ N. u4 D% [8 y" q8 f$ G
| | ├──21：ELMO_ev.mp4 33.25M/ @1 a& D/ c5 z
| | ├──22：BERT理论_ev.mp4 52.58M, l3 C. }7 H- X' y
| | ├──23：ERNIE_GPT_ev.mp4 43.47M! h- w8 M) {$ Z& Z
| | └──RNN_Attention机制.pdf 5.16M4 j7 a8 Y, Y, y3 u
├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
" i8 T" E6 ]# ?5 N/ e% N| ├──章节1：词向量 4 S" k6 }0 J& x+ x$ k& p/ y2 z1 c C5 }
| | ├──1：回顾了词向量里面训练的Topology_ev.mp4 91.34M
0 L7 H, B7 n: c/ i- i6 i6 v% [5 J| | ├──2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典_ev.mp4 75.49M, x8 Z# n# s5 o) E1 W6 O H
| | ├──3：Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据_ev.mp4 65.40M
; [2 U: ?, D, [# ]* [5 @| | ├──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
% }; s0 h6 T8 q h| | ├──5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图_ev.mp4 68.29M
: Q9 ~, D3 i0 c: K+ }| | ├──6：Word2Vec项目代码_总结串讲_ev.mp4 18.31M
; g+ Y; p- d0 D" ~ H% y% q9 O, Z| | └──word_2_vector.rar 56.80M' B. g) ?1 W9 ^1 k& y. b9 @2 }6 X I3 h
| ├──章节2：自然语言处理--情感分析 8 Y d* e, I% r: q6 k3 b3 H
| | ├──10：代码讲解_01_ev.mp4 24.56M
9 L- }/ J4 c. v# x+ J| | ├──11：代码讲解_02_ev.mp4 27.78M4 m4 |! m8 Q! `
| | ├──12：代码讲解_03_ev.mp4 24.50M; h% }% O: ]3 o0 J: b
| | ├──13：代码讲解_04_ev.mp4 26.34M: `. h6 s5 z5 V$ ^
| | ├──14：代码讲解_05_ev.mp4 19.33M
6 X! N9 `/ j% z# n7 I. G| | ├──7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析_ev.mp4 28.82M: D6 Y7 i; a. K5 _5 u- E W3 L: ~
| | ├──8：数据预处理_01_ev.mp4 33.19M X! \) m+ x% E8 [5 r/ `* o: `
| | ├──9：数据预处理_02_ev.mp4 24.32M9 ]. f) C3 U% d4 t1 x& q% K
| | └──代码.rar 4.64kb. j4 }0 f: R- G5 z6 c& d5 J
| ├──章节3：AI写唐诗
3 V0 Q" `) L( @$ _3 M7 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, y0 Y( n6 b0 _& C+ h* L
| | ├──16：AI写唐诗_训练数据的构建_ev.mp4 44.78M% b C* }+ w& A8 z4 n) g
| | ├──17：MultiRNNCell单元_ev.mp4 22.27M; Z6 T) j' |1 B" I8 Q5 ^
| | ├──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# ]) J. T0 a3 a" s7 C
| | ├──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 48.59M6 W1 T$ E9 S% h% s6 }
| | ├──20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性_ev.mp4 72.51M
+ k4 n. B& T7 F" n; G| | └──代码 .rar 22.31M7 R3 V' z5 p; a+ a
| ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人
3 Q1 N2 V% K) C! ~, I| | ├──21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder_ev.mp4 69.51M
' w, I0 f+ T1 N7 i' k5 E4 h| | ├──22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理_ev.mp4 75.20M* v+ ^3 B$ v! @& h
| | ├──23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用_ev.mp4 69.86M1 J' j: _ ]5 z% D/ Z* Q: o
| | └──代码.rar 37.30kb
% M) L! f$ N O' N! A3 g$ E| ├──章节5：实战NER命名实体识别项目 / K+ I/ f1 Z$ A
| | ├──24：回顾了一下CRF训练和使用过程_ev.mp4 56.68M, @2 o/ T8 H% B% y
| | ├──25：介绍了代码目录结构_ev.mp4 19.69M$ I$ s' `7 w' l6 G: ~
| | ├──26：NER代码读取数据和预处理_ev.mp4 85.89M
) T2 c. v+ x/ Q. H8 p| | ├──27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程_ev.mp4 68.89M* l1 e3 T- f5 \
| | ├──28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练_ev.mp4 66.03M
( l, N% g" _5 j6 T| | ├──29：BiLSTM-CRF模型的预测代码_ev.mp4 60.45M
, a1 x! C0 M% \8 z3 i0 w/ L| | ├──30：CRF中的特征函数们_ev.mp4 87.83M2 e7 J) s& [, j
| | ├──31：对比逻辑回归_相比HMM优势_ev.mp4 83.05M+ I& G0 m3 N4 F5 q9 J
| | ├──32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构_ev.mp4 58.18M
4 H- g6 o; [* N. a+ [8 z$ j| | └──代码.rar 14.28M- E( `( i( j/ W* i% M
| ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目 2 X4 _7 R3 K- j" n. O4 e
| | ├──33：BERT新浪新闻10分类项目_ev.mp4 90.17M# Z; ~' y7 L9 ]8 ^. O* r) c
| | └──bert.zip 66.49M; y A/ y, \" @7 ^' c8 A
| └──章节7：GPT2聊天机器人 5 n% t: A) W- H- [5 N7 _- y5 l. O
| | ├──34：GPT2闲聊机器人_ev.mp4 37.61M
+ Z& }& ~ G6 q$ S* v" M| | ├──GPT2-Chinese-master.zip 13.39M; I, c' [ m* W$ K: O7 G
| | └──gpt2_chatbot-master.zip 86.58kb. v! F! Q/ C! V! K* p2 t
├──21-深度学习-OCR文本识别
$ S* e F0 L3 T| ├──章节1：深度学习-OCR文本识别 + | {$ N; m8 H- { |
| | ├──10：CRNN项目代码剖析_ev.mp4 127.07M
3 K2 U& K. q/ w' B| | ├──1：传统OCR识别_深度学习OCR识别_ev.mp4 130.34M9 ^2 `; w0 s$ o) L/ \( A8 f
| | ├──2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别_ev.mp4 80.13M
: A' X' n. x# O$ t# e, W( q: ~ c| | ├──3：OCR识别的CTC损失思想_ev.mp4 95.96M
& T- b: i% P" o| | ├──4：总结理解深度学习文字识别架构_ev.mp4 34.81M
; ^& A5 z6 W/ p" p+ Z* V& M; U| | ├──5：CTC损失函数的理解_ev.mp4 130.26M" B6 r( ~# _' n) R
| | ├──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) O1 t4 e2 B# y3 a- _6 l8 {9 @# b
| | ├──7：CTC前向后向算法代码_ev.mp4 86.60M
2 e; A- F* z9 f( z| | ├──8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑_ev.mp4 116.48M. L3 y, W" s' k0 }2 I4 K
| | └──9：CPTN项目代码剖析_ev.mp4 173.24M
/ C$ \5 Q! \$ Q2 r6 C| └──资料.rar 478.63kb) U- H: R/ y0 }4 p+ ^
├──22-深度学习-语音识别【2021新增 未更新。。。持续更新】 " L$ Z0 e5 A$ Y- { M3 I
| └──官方未更新。。。持续更新
) C" J# a, q5 T3 p. c& q├──23-深度学习-知识图谱【2021新增 未更新。。。持续更新】
2 y( Q" L8 p4 t4 h! y& [- L" j! F1 C; ~| └──官方未更新。。。持续更新 / a/ H3 a4 `+ u( y9 l2 n7 s8 a
├──24-【加课】Pytorch项目实战 1 H2 B5 G5 ~1 Y2 \$ a: V6 B0 \0 x, j0 P
| ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
`6 Y: h" k5 q# L| | ├──1：PyTorch概述_ev.mp4 26.67M$ [$ t+ ~; T3 G4 c0 R
| | ├──2：PyTorch的安装_ev.mp4 45.81M* ?- @4 h% C' J+ B
| | ├──3：Pycharm关联PyTorch运行环境_ev.mp4 24.03M3 E% V2 h, @$ a) a& f# d
| | └──4：Jupyter关联PyTorch运行环境_ev.mp4 27.99M
& e. ^. Y( x) c" ^' I! f% t r| ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
/ W+ B& }2 \0 N" B1 ]8 u2 g5 w9 N| | ├──5：Tensor的创建_ev.mp4 42.45M- u# [( Y! w8 z& p% ~- S) t
| | ├──6：修改Tensor的形状_索引操作_ev.mp4 56.59M1 R3 D. z& p1 X- w9 M% f! W
| | ├──7：广播机制_逐元素操作_ev.mp4 33.45M
, {/ v8 y+ X# t3 D4 o| | └──8：归并操作_比较操作_矩阵操作_ev.mp4 44.67M
8 ?% [ w8 [6 q1 O2 F5 J1 n' f| ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
* z* R1 `& @+ w| | ├──10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_ev.mp4 38.92M/ U2 }$ C+ w7 o% D6 F$ F8 Y4 ~* i
| | ├──11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_ev.mp4 33.50M
% U; ?) Q* p% M: D% W/ e| | ├──12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_ev.mp4 19.94M$ }+ [3 d5 c! J2 a. k
| | ├──13：使用全局平均池化_使用LeNet模型_ev.mp4 26.73M
% @6 K/ g. ^- z$ z! E W| | ├──14：使用集成学习思想训练识别模型_ev.mp4 53.92M, k4 Y- C' \% {) y
| | ├──15：使用VGG16模型提供准确率_ev.mp4 33.35M: M9 M7 L4 \$ j( {
| | ├──16：torchvision里面的预训练模型_ev.mp4 20.28M
4 W+ A& K: U- n' [% P| | ├──17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_ev.mp4 38.81M
- {) {# c: `/ Q% F. p- \) e| | ├──18：PyTorch代码实战加入数据增强_ev.mp4 23.49M) m" f: B# S2 q* M
| | └──9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_ev.mp4 58.48M+ k! P) h3 J% t- Y8 u- k
| ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
2 L$ ` d9 D9 E4 L7 t, ?1 d| | ├──19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_ev.mp4 16.72M+ }) \3 q: F7 L
| | ├──20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_ev.mp4 26.98M7 g! O5 ^; y8 J
| | ├──21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_ev.mp4 27.12M" o' Z4 e/ R) u2 o2 {8 L( E
| | └──22：PyTorch词性标注_测试模型效果_ev.mp4 7.78M0 D# ^3 k1 ~7 z1 X
| ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译 6 d# V7 @1 C3 S3 f2 f: Z
| | ├──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; W" g) a. a) D$ `& {! X7 K
| | ├──24：PyTorch中英文翻译_数据预处理_ev.mp4 24.46M8 f6 h8 o! f0 N
| | ├──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
; Y: L- e x" V# i: y9 N% d| | ├──26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_ev.mp4 32.85M
) Z0 X0 M O2 X- G6 ]. M/ E| | ├──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: o0 @6 x. l: N# z
| | ├──28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_ev.mp4 38.50M
* x* n( H4 V5 Z* h" V) c" z| | ├──29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数_ev.mp4 34.22M$ ^: M- A* r3 Q7 G
| | └──30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_ev.mp4 20.88M
& I# Q: `4 \ Y' w7 ?( B* C| ├──代码.rar 307.66M! ?& e$ Z9 c9 h8 o6 C/ P( J
| └──资料.rar 1.77M
. M" m1 n- `# l├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 I( ~6 L) J1 x5 O' m5 _" V$ S7 |+ w
| ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
2 ] Z" {' u5 _& @/ b: [- l! v| | ├──代码
; `6 [2 k. @8 n! I| | ├──数据 7 o" @$ R* f* W9 r6 A5 g E
| | ├──1：安装PaddlePaddle_ev.mp4 36.77M) a: g' U, w' S( ^6 H& J9 O: ]
| | ├──2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题_ev.mp4 28.19M3 u; Z3 g+ q3 N
| | ├──3：PaddlePaddle求解线性模型_ev.mp4 35.67M2 d, j+ n2 ~7 e; ^& C2 e, V
| | ├──4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播_ev.mp4 38.00M
, f* F6 g9 E) s$ Y) ^6 W6 x7 _| | └──5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试_ev.mp4 29.68M
, n, E1 Z+ d8 v! [% B4 x5 [| ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
7 y: G; _3 b. }$ D+ |: x| | ├──代码 3 u& `% r; c1 H4 e
| | ├──数据 1 V6 _* c: M" V0 {
| | ├──6：预测病理性近视_图片数据读取_ev.mp4 45.49M
, f7 p7 a: L5 k ^. e8 a| | ├──7：预测病理性近视_模型训练_ev.mp4 40.78M4 f7 U, m, K" E) O/ [, d
| | ├──8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型_ev.mp4 40.92M# b. t# e* I0 X& m( C# T% F% M
| | └──9：预测病理性近视_调用经典卷积神经网络_ev.mp4 66.29M7 O; u' W, w* v
| ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
0 E# F4 `7 h: C4 \| | ├──代码
' R& f2 ]9 L7 r* \/ ?0 o) j| | ├──数据
& U7 o$ e+ W6 L! h+ [| | ├──10：PaddleDetection_项目配置_ev.mp4 42.14M
) N; S5 v: f+ \7 E2 d4 \! N' D7 b: n| | ├──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/ J# `0 _4 u4 s$ \
| | ├──12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations_ev.mp4 29.76M7 A0 ?1 n' @1 \& | Y# r% v$ t0 v' ]
| | ├──13：PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析_ev.mp4 55.99M7 {+ G3 [$ b5 p
| | ├──14：PCB电路板缺陷检测_项目配置文件_ev.mp4 27.18M
- T+ `0 Z( Z$ r| | ├──15：PCB电路板缺陷检测_模型训练_ev.mp4 43.74M
( @# k9 i' q* t( _* O* V| | └──16：PCB电路板缺陷检测_模型预测_ev.mp4 40.76M$ O9 v7 i2 x" }3 T
| ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss) . D% P6 n, z) m& K+ p1 {
| | ├──代码
+ a" v' H+ n; X* }8 d| | ├──数据
. a/ f# Z9 ?4 H% x| | ├──17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍_ev.mp4 47.40M8 r; i* y% {: G- h
| | ├──18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码_ev.mp4 28.73M* a- R" Z6 V1 y1 o
| | ├──19：车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片_ev.mp4 37.23M3 r5 C3 G& x; {' I7 s: E6 ^( D
| | ├──20：车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练_ev.mp4 44.20M
8 ^5 T4 `: L5 b. G" O| | ├──21：车牌识别项目_车牌字符识别模型训练_ev.mp4 45.18M
/ @/ K: ^# s0 @0 q! g. ^| | └──22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测_ev.mp4 54.75M
; m! F* _; j6 i1 t| ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF） # ]8 w8 z1 a* H- H+ B
| | ├──代码 , S$ w& `6 O& E, a7 i
| | ├──数据 0 V" g- x7 f' q3 |
| | ├──23：PaddleNLP_项目配置_ev.mp4 30.94M
$ {, n* M& {; s1 ~' ?3 J% W| | ├──24：PaddleNLP_物流信息提取项目介绍_ev.mp4 32.51M% Q, q- ]9 s# m( L* P
| | ├──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
' _0 Z& \: X% I3 H. V1 z| | ├──26：PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet_ev.mp4 38.36M! }0 P+ ^) l+ g
| | ├──27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader_ev.mp4 37.31M" P2 m' U. H% b t& W
| | ├──28：PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型_ev.mp4 32.75M
* n! G0 b* i- O2 Y1 v5 W| | ├──29：PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练_ev.mp4 35.53M. K8 _/ t6 @3 U' p8 z; ]
| | └──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
$ `+ ~9 g6 T }) x0 l$ g4 p3 }/ _| └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版） " q3 F+ o) }' S$ f
| | ├──代码 + R! U2 P8 n6 B. M q5 H
| | ├──数据 ! s4 l7 Y, E6 K: o$ t0 j- O
| | ├──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
! p- p- ^/ X' b4 q& Q) s" B| | ├──32：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用_ev.mp4 39.05M
- L$ r; Y- n9 p- N0 W0 T| | ├──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
# O2 s J4 v- S% j$ R5 R| | └──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 37.51M1 R, X, s" m7 W- t6 g
├──26-【加课】Linux环境编程基础 6 [' ?, H" ~. Q6 V3 T3 @. z/ F- O( T
| ├──章节1：Linux - O4 L7 Z. p' b
| | ├──10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 6.87M
& D! x# c* i w3 t. `* j0 V| | ├──11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 11.70M9 D* k7 D K- s1 X6 P. P9 ^$ G
| | ├──12：Linux_常用命令_mkdir命令_ev.mp4 7.43M
$ @- r) s- V/ ]* [$ O* d: {| | ├──13：Linux_常用命令_cp命令_ev.mp4 10.70M
9 A1 d& t7 f, o. E| | ├──14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 19.97M
+ q2 R9 L7 f$ I# I9 q4 L| | ├──15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 22.86M
7 O: O" B$ o& _5 P| | ├──16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 4.00M$ q4 S( H! y0 e9 i. K6 E
| | ├──17：Linux_常用配置_设置时区_ev.mp4 18.87M
( z p z [2 s" Q4 j* U7 x| | ├──18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 11.22M
/ y/ k U9 A/ V1 a/ X O5 K; s| | ├──19：Linux_常用配置_修改网段_ev.mp4 8.25M
: h2 e. z b8 s) F4 ?1 v| | ├──1：Linux_课程介绍_ev.mp4 2.93M
8 V. ~! \/ k; |: D1 [* ?| | ├──20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 18.89M, r. N5 M8 ~; N6 `
| | ├──21：Linux_常用配置_快照与克隆_ev.mp4 10.70M0 W: L# n: O( g; u/ X2 `
| | ├──22：Linux_Xshell的安装与使用_ev.mp4 14.02M+ b6 [, c4 N( e& c! u4 |
| | ├──23：Linux_上传与下载_Xftp的使用_ev.mp4 12.71M
. R, W- `! s S$ T J| | ├──24：Linux_上传与下载_lrzsz工具_ev.mp4 29.88M
+ U+ I* M1 @1 Y5 m| | ├──25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 28.41M$ K/ o5 m# ~ s. a4 V( V1 a. G
| | ├──26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 50.87M, t; T- w c! Q$ W* v
| | ├──2：Linux_Linux简介_ev.mp4 13.00M
2 _8 |" L5 t4 o% n/ k" ~| | ├──3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 13.59M" R9 h( R1 v/ p( U! k
| | ├──4：Linux_安装Linux_ev.mp4 25.92M
9 u5 ]; p, Q/ X; u| | ├──5：Linux_目录介绍_ev.mp4 13.24M, H! W& |. E+ R
| | ├──6：Linux_Linux中的路径_ev.mp4 13.00M
8 k: u/ i& j2 i- o| | ├──7：Linux_常用命令_pwd命令_ev.mp4 4.74M1 m! a7 V+ r. w3 P% k6 c0 ^
| | ├──8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 6.05M7 v g) d9 K# O5 x s
| | └──9：Linux_常用命令_ls与ll命令_ev.mp4 22.63M
% c6 W! S/ ~1 [8 e| ├──软件.rar 2.18G2 Q* H# I/ @. }% U, P0 d0 k' W/ O
| ├──软件2.rar 6.33G E Q4 g+ J [
| └──文档.rar 2.78M
; V- y, Z8 L/ l z- P- X├──27-【加课】算法与数据结构
* j J0 x7 z, J. F6 z| ├──章节1：算法与数据结构 ( ^+ Y2 R* F. R! I
| | ├──10：哈希表的基本结构_ev.mp4 26.05M
! r2 q7 M! F- X: N. Y% A% u| | ├──11：哈希表冲突问题_ev.mp4 36.72M
8 R' t! u) O$ ^; W4 W( O: g! s; n0 `| | ├──12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 29.16M
& D1 c+ U/ `, U7 Z v. Y' I| | ├──13：哈希扩容_ev.mp4 42.00M8 @8 R" S# u2 o# p3 Q) h0 F
| | ├──14：递归与栈_ev.mp4 23.20M6 Y' u; e5 V+ ]
| | ├──15：线性查找_ev.mp4 27.16M/ J. d2 G: S0 {+ M
| | ├──16：二分查找_ev.mp4 25.22M
1 ^" f9 C3 @3 X6 v0 H' ^| | ├──17：冒泡排序_ev.mp4 26.39M. D" K6 ]1 L/ \/ U
| | ├──18：选择排序_ev.mp4 22.71M' o$ H. ~3 L& Q$ i# G! Q* g
| | ├──19：插入排序_ev.mp4 15.87M' ^7 V6 {; V9 @7 m' N3 e% Y5 b
| | ├──1：数据结构与算法简介_ev.mp4 17.12M/ g: Z$ w5 `+ V' t
| | ├──20：归并排序_ev.mp4 40.51M1 s4 f$ C- l7 A5 \" n# W
| | ├──21：快速排序_ev.mp4 18.97M+ H' ~4 X% r: G% n- n' c
| | ├──22：树结构_ev.mp4 42.81M
# Y- e3 L6 L( s* I1 M( R+ l| | ├──23：树结构的遍历_ev.mp4 27.72M
2 i" P2 a9 Y, S* z5 g2 }| | ├──24：最大堆的增加操作_ev.mp4 36.15M3 i# @7 r9 y, k, |/ h0 }
| | ├──25：最大堆的删除操作_ev.mp4 35.13M
& X0 _5 B2 I% G( W( J/ p| | ├──26：二叉树的查找_ev.mp4 41.76M
8 w; s* t7 c7 p4 d* ?* v% ^& S| | ├──27：二叉树获取最小值_ev.mp4 11.16M
/ F/ |7 J( K) i/ U9 {| | ├──28：二叉树的添加_ev.mp4 30.56M
+ ?! U" W) k9 p- w5 A| | ├──29：二叉树的删除_ev.mp4 55.15M
2 F$ {4 o& }9 ^& y| | ├──2：大O表示法_ev.mp4 11.28M4 {* }$ o Y- ?5 P5 n) O/ f
| | ├──3：线性结构_ev.mp4 24.15M
+ e B4 A! G1 q| | ├──4：单线链表1_ev.mp4 27.68M# p e6 `9 D" D! r" V% K* ^, N
| | ├──5：单链表2_ev.mp4 58.44M
3 |" L1 o/ p' v. o2 s8 v| | ├──6：双链表_ev.mp4 46.43M% x3 m4 g( O( S2 z. {3 P2 n
| | ├──7：队列(链式)_ev.mp4 33.77M
' o/ g6 ^; ]3 y0 w| | ├──8：队列(线式)_ev.mp4 17.69M
6 n& P0 |/ ^2 p. t* I| | └──9：栈与双端队列_ev.mp4 13.03M
. k( Q6 q; ]; w: P0 ?" Y7 Z| └──资料.zip 4.80M, d9 k& D! x3 Z' F- q) L9 j
├──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】
6 J: J% N# ]3 V7 }% @| └──官方未更新。。。持续更新
7 }, E9 H8 w0 a' o, ^( h- `1 Z├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统【2021新增 未更新。。。持续更新】
( U6 u, b0 U6 P% D. @* D$ e| └──未更新。。。持续更新
' F3 R: {/ I- q9 c├──31、【加课】 强化学习【新增】
9 w7 [) K5 M- ]| ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法
# S! r4 ^. [ ^' b, _| | ├──代码
6 q& W& E1 B; S( w| | ├──资料
3 @& S% H5 {$ N8 O) Z1 Q V| | ├──10：代码实战Q-Learning智能体训练模型_ev.mp4 35.49M
4 O- m; B% _0 S8 h! L$ N: \| | ├──11：代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互_ev.mp4 26.78M
6 i; v9 T2 K+ F( V: }| | ├──12：代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型_ev.mp4 37.68M
4 ?- ^( t& g2 R* y2 M. B* F| | ├──13：代码实战SarsaLambda_训练模型_ev.mp4 36.83M
- b; k: w3 _* A$ T' D| | ├──1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习_ev.mp4 44.67M" z4 c# g7 O' i2 d! j
| | ├──2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值_ev.mp4 35.03M
" N+ V/ J" W# j M2 \2 d! n+ p| | ├──3：详解Q值和V值以及它们之间关系_ev.mp4 48.04M
6 r3 z% E5 z% [- g% w| | ├──4：蒙特卡洛采样回溯计算V值_ev.mp4 41.14M
7 L* T7 e- X6 F, n' T8 e' l+ e| | ├──5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值_ev.mp4 44.02M3 C# h9 I$ V9 @) V' v
| | ├──6：SARSA算法和Q-learning算法_ev.mp4 39.56M
5 |; `" g6 g& Z| | ├──7：理解Q-table_创建maze交互环境_ev.mp4 40.23M6 a, [+ L9 \- @! ~. b
| | ├──8：代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互_ev.mp4 30.03M! j6 S5 ]9 { L( L8 R( K1 j
| | └──9：代码实战Q-Learning智能体选择行为_ev.mp4 33.94M& Y1 L4 `8 i8 q' E" s6 _, u
| ├──章节2：Deep Q-Learning Network 1 O2 d4 f8 j4 s1 S- x) b+ R f
| | ├──代码
" Z! B) g ?# E5 E( L- D| | ├──14：DQN算法思想_ev.mp4 35.24M
6 E0 C% g9 X3 N9 O p* S6 t| | ├──15：DQN算法具体流程_ev.mp4 31.71M0 l' ~$ V! ^8 O* N
| | ├──16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets_ev.mp4 54.99M+ n, J G: Z' S) W. s0 ]
| | ├──17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互_ev.mp4 46.11M D" u- Z* L7 s! b' J; X
| | ├──18：代码实战DQN_构建Q网络_ev.mp4 41.08M$ {! p' G! S) M! L ^2 Z6 ?: |/ \
| | ├──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
8 V/ e( M2 w7 l, e| | ├──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
( T o- @! a& 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& _# X& B# r. K+ W
| | ├──22：DQN会over-estimate的本质原因_ev.mp4 40.26M/ p3 u7 P6 |; n, h
| | ├──23：DoubleDQN缓解over-estimate_ev.mp4 39.29M
4 ]5 [# z* R2 H; Q2 g| | ├──24：DoubleDQN代码实战_ev.mp4 39.68M
% h' `) f$ U: ^: Y/ J* b$ D: e| | ├──25：DuelingDQN_ev.mp4 47.48M4 F& ]% f& a: U k
| | ├──26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索_ev.mp4 49.05M( I' c; |8 y( {" @! \: ]
| | ├──27：计算Action的方差避免风险_ev.mp4 28.80M
- ^' H- Z5 \2 ^0 K: Z6 J- k| | └──28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions_ev.mp4 34.36M1 ~% R: O9 j) k, ] ]4 D$ [3 }
| ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度 $ N, N+ P T, s8 m
| | ├──代码 ) x) Q8 u! q! G' Y4 a3 H0 i
| | ├──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
9 S) i7 X& a! `2 u; S9 H| | ├──30：策略梯度PG_明确目标函数和导函数_ev.mp4 33.85M! C4 ^: R# c T: g) X' K' e5 j
| | ├──31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导_ev.mp4 33.34M" o( l# q8 O+ ~8 u2 B, ?) v$ H
| | ├──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( X/ t: ?- x& K1 P8 d3 x5 `
| | ├──33：策略梯度PG_讲解CartPole环境_ev.mp4 31.95M
$ S" V1 Z( K6 w4 Q- U9 J2 c| | ├──34：代码实战_策略梯度PG和CartPole交互_ev.mp4 44.45M
3 D" |% f" D5 F \6 U0 `: A| | ├──35：代码实战_策略梯度PG网络构建_ev.mp4 28.63M
0 \$ N/ e1 Z5 X% R* {| | ├──36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练_ev.mp4 32.87M
* v! f3 w3 J2 I/ H; c| | ├──37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化_ev.mp4 29.71M. i3 Q/ m; v V% J2 `1 p) z
| | └──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' B7 Z: j" i% y. O; ~0 a: @7 K
| ├──章节4：Actor Critic (A3C)
8 a' f9 t' x7 C/ w- e| | ├──代码 3 w8 y. s+ s9 x# }3 v$ R
| | ├──39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来_ev.mp4 50.02M
/ j+ k3 {. t. r| | ├──40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧_ev.mp4 44.69M, Z3 o/ ^+ i; z5 @6 c' s' {
| | ├──41：代码实战_ActorCritic与环境交互_ev.mp4 48.29M5 v+ M, G$ A3 Y/ C' d
| | ├──42：代码实战_Actor网络构建及训练_ev.mp4 33.46M- R* \$ X; x) E6 u0 t
| | ├──43：代码实战_详解Critic网络构建及训练_ev.mp4 50.74M
`2 S. A4 K5 p# I; u( e| | ├──44：A3C架构和训练流程_ev.mp4 37.52M, _5 k p: u' x' 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
. G2 i1 m. L1 e4 E+ S| | ├──46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算_ev.mp4 27.84M% ]2 C) N; T8 L$ a1 a! y
| | ├──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
- m% {) { k+ o| | ├──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 32.10M0 A' P- J( U' w W
| | ├──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# Z7 \8 O0 N/ W- S& W: A6 T
| | ├──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
1 X- t2 T4 D$ I2 y1 q& r6 ]1 Q" ~| | ├──51：代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互_ev.mp4 45.16M
- p( {/ }" ]4 D/ L: j8 ^( x+ e) E& _ w| | └──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
9 t+ Q i2 q2 N. `3 K7 s* B8 j| └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法 ( N9 {2 G% c" y- A
| | ├──代码 & o! ?% s0 A3 ~; e1 p$ q( g0 U7 l
| | ├──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
) V. s0 [' ]1 _2 {8 L| | ├──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
6 ^9 M6 |6 M6 M! Z. d" s/ o' s- ~| | ├──55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导_ev.mp4 50.11M" {) z! x6 T" s# `5 H3 |
| | ├──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+ f5 S1 Y+ F( ^; Y: v
| | ├──57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG_ev.mp4 57.07M
( @# q. ~( ?8 n& s2 V| | ├──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. t3 e" Z( K, k& \0 `6 V- W9 T* B
| | ├──59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习_ev.mp4 32.08M8 q, K2 l" g3 y3 q
| | ├──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
3 s( ?2 @. F, n$ u" @ k) K1 t+ T5 T. 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# R& ?7 @; D$ ~# ]& n& ~: Y1 d
| | ├──62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建_ev.mp4 28.52M( W0 _+ }( w( R. b- I- u
| | ├──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
$ Y& o" D9 B/ x+ y| | ├──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
4 V3 a3 B1 z4 k& W+ g* W' [| | ├──65：DPPO分布式PPO_ev.mp4 36.43M- e* U/ R2 l! x# Q* i
| | ├──66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程_ev.mp4 33.08M
# W2 v3 c* j9 ]5 m6 D! K8 K| | └──67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行_ev.mp4 48.49M
7 F- G9 p6 O" P7 E, v├──32-【加课】 图神经网络【2021新增 未更新。。。持续更新】
6 f; w( s$ H8 d- {| └──未更新。。。持续更新
8 z( ]6 t- A( F) Q├──【加课】Linux环境编程基础 5 g, j% J0 [& c" }7 O
| └──章节1：Linux
7 H2 W1 B7 L5 h9 s1 I+ z# h7 z| | ├──10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 6.89M5 p# C7 H. V; N
| | ├──11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 11.70M+ C' g9 P! l! x4 D+ F( s M
| | ├──14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 19.93M
& r/ \% o/ ?( G| | ├──15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 22.76M0 F9 J/ `3 I& `2 c
| | ├──16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 4.00M; z1 B; q/ K- P' B- y( ^4 k
| | ├──18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 11.23M
7 ~3 l% d! B9 V, ^| | ├──1：Linux_课程介绍_ev.mp4 2.92M
( N5 `2 _# s1 v( E- G| | ├──20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 18.98M4 r; v( l! C- A) K/ p" q
| | ├──25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 28.49M
1 |/ P" \* }- R' q3 d- M| | ├──26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 50.60M
0 ?6 s& q9 o) y5 g! p| | ├──3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 13.50M; n3 P' J+ [; d# h0 `1 e& |, Z f
| | ├──5：Linux_目录介绍_ev.mp4 13.21M% E5 |3 `# f1 q G2 G. i: ` k8 F
| | └──8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 6.00M
R. P; ?) o' b6 V/ v└──【加课】算法与数据结构 ( ?/ X o( R) | \
| └──章节1：算法与数据结构
4 ~$ x1 T* D8 Z: G1 S4 q8 _ V| | ├──10：哈希表的基本结构_ev.mp4 26.13M
( |, t9 T6 F8 E$ t| | ├──11：哈希表冲突问题_ev.mp4 36.27M8 @ c+ U& h: n; s
| | ├──12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 29.22M
: O3 C# j; Q0 b| | ├──13：哈希扩容_ev.mp4 41.81M+ r; c( Z& n" j: H5 p2 \
| | ├──14：递归与栈_ev.mp4 23.30M
: Y9 _1 M( J U3 T! W| | ├──16：二分查找_ev.mp4 25.38M/ _ ^ T3 n3 q( Q7 M
| | ├──17：冒泡排序_ev.mp4 26.31M2 c P) L% c0 ~/ Z3 |6 \7 p% v5 ^
| | ├──18：选择排序_ev.mp4 22.56M
* k6 p. V$ s) L: x| | ├──19：插入排序_ev.mp4 15.88M- v9 s8 ]/ X1 i/ e2 L
| | ├──1：数据结构与算法简介_ev.mp4 17.10M
* ^" K0 Z# V* l. U| | ├──20：归并排序_ev.mp4 40.45M$ i' ^- n% m2 g/ L
| | ├──21：快速排序_ev.mp4 19.04M( c0 K; ^% x! \9 E
| | ├──22：树结构_ev.mp4 42.63M
% s% N4 B/ S# w7 m( c" S0 F6 R' W| | ├──23：树结构的遍历_ev.mp4 27.49M- X6 c; x, U$ X5 W! j8 w( r
| | ├──24：最大堆的增加操作_ev.mp4 35.82M
4 C6 e( s. w% ^, \4 q* s3 }| | ├──26：二叉树的查找_ev.mp4 41.35M
: q. x* h" }7 V6 [+ [* B$ H$ g4 M| | ├──27：二叉树获取最小值_ev.mp4 11.17M
) Q' }0 |1 e* ?# b| | ├──28：二叉树的添加_ev.mp4 30.58M
: I, `7 C' ]: T9 m8 |4 E0 C| | ├──29：二叉树的删除_ev.mp4 54.96M
% F, O" b( J9 I" S" B k# T9 || | ├──2：大O表示法_ev.mp4 11.34M6 H2 S+ h1 o j6 F/ B e
| | ├──3：线性结构_ev.mp4 24.14M7 a8 r. B$ e: B2 o" b8 G
| | ├──4：单线链表1_ev.mp4 27.60M1 G% Z& e$ K, |. D7 c7 X: f
| | ├──5：单链表2_ev.mp4 58.34M
+ O& l. G/ f0 i9 o| | ├──6：双链表_ev.mp4 46.56M
, x$ f: M- ]7 g& d2 Z8 J7 e( U' J1 J| | ├──7：队列(链式)_ev.mp4 33.40M
; g) x( K5 z# v. b| | ├──8：队列(线式)_ev.mp4 17.80M( u# F/ d/ V! d# \
| | └──9：栈与双端队列_ev.mp4 13.03M
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1 B; ?! j5 n% @# L. A; ]
5 b( J# K3 y3 [0 y+ X. e
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发表于 2022-8-6 10:30:01
