- 【Python教程】Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版）
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file:8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4
file:8-1 什么是多项式回归.mp4
file:8-7 偏差方差平衡.mp4
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file:8-10 L1，L2弹性网络.mp4
file:8-8 模型泛化与岭回归.mp4
file:8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4
file:8-3 过拟合与欠拟合.mp4
file:8-5 学习曲线.mp4
file:8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
file:3-3 Numpy 数据基础.mp4
file:3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4
file:3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4
file:3-1 Jupyter Notebook基础.mp4
file:3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4
file:3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
file:3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4
file:3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4
file:3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4
file:3-8 Numpy 中的聚合运算.mp4
file:3-9 Numpy中的arg运算.mp4
file:4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4
file:4-5 超参数.mp4
file:4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4
file:4-4 分类准确度.mp4
file:4-3 训练数据集.mp4
file:4-7 数据归一化.mp4
file:4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4
file:4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4
file:4-1 K近邻算法.mp4
file:7-1 什么是PCA.mp4
file:7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4
file:7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
file:7-9 人脸识别与特征脸.mp4
file:7-3 求数据的主成分.mp4
file:7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
file:7-7 试手MNIST数据集.mp4
file:7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4
file:9-4 实现逻辑回归算法.mp4
file:9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4
file:9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4
file:9-5 决策边界.mp4
file:9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4
file:9-8 OvR与OvO.mp4
file:9-2 逻辑回归的损失函数.mp4
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folder:第8章 多项式回归与模型泛化
folder:第3章 Jupyter Notebook ,numpy
folder:第4章 最基础的分类算法
folder:第7章 PCA与梯度上升法
folder:第9章 逻辑回归
folder:第5章 线性回归法
folder:第6章 梯度下降法
folder:第13章 集成学习和随机森林
folder:第11章 支撑向量机SVM
folder:第2章 机器学习基础
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folder:第12章 决策树
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file:20_第三章：万能【项目实践】-结合自身业务应用AI算法-增长策略项目-用户价值分层与K-means算法.mp4
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file:10_第一章：AI基础基础认知、核心应用场景、深度学习算法-语音交互：ASR、TTS、SSML与隐马尔可夫模型 .mp4
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file:14_第二章：项目闭环能力-独立领导AI项目0-1落地-如何从0-1挖掘业务需求，AI赋能业务发展 .mp4
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file:12_第一章：AI基础基础认知、核心应用场景、深度学习算法-「5分钟总结」第一章重点内容 .mp4
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- 数据结构与算法Python版 - 北京大学
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file:9.3.2 树的嵌套列表实现.pdf
file:9.3.1 树的嵌套列表实现_zh.srt
file:9.8.2 优先队列和二叉堆.pdf
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file:9.2.1 树结构相关术语.mp4
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file:9.4.1 树的链表实现.mp4
file:9.7.1 树的遍历.mp4
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file:9.6.2 树的应用：表达式解析（下）.pdf
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file:9.9.2 二叉堆的Python实现.pdf
file:9.9.1 二叉堆的Python实现_zh.srt
file:9.5.1 树的应用：表达式解析（上）.mp4
file:1.8.4 从C转换到Python #04.mp4
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file:1.2.1 102）问题求解的计算之道.mp4
file:1.7.1 107）为什么研究数据结构与算法.mp4
file:1.4.1 104）算法和计算复杂性_zh.srt
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file:1.1.1 101）引子：数据时代.mp4
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folder:数据结构与算法Python版 - 北京大学
folder:9 树及算法（上）
folder:1 概述
folder:8 排序与查找（下）
folder:4 基本结构（下）
folder:2 算法分析
folder:5 递归（上）
folder:12 图及算法（下）
folder:9.1 什么是树 8m37s
folder:9.3 树的嵌套列表实现 11m00s
folder:9.8 优先队列和二叉堆 11m45s
folder:9.2 树结构相关术语 8m23s
folder:9.4 树的链表实现 6m57s
folder:9.7 树的遍历 10m11s
folder:9.6 树的应用：表达式解析（下） 15m15s
folder:9.9 二叉堆的Python实现 13m14s
folder:1.8 从C转换到Python
folder:1.2 问题求解的计算之道 12m20s
folder:1.7 为什么研究数据结构与算法 10m02s
folder:1.4 算法和计算复杂性 14m28s
folder:1.3 图灵机计算模型 14m49s
folder:1.1 引子：数据时代 9m53s
folder:1.5 突破计算极限 9m08s
folder:1.6 什么是抽象和实现 9m00s
folder:10.3 二叉查找树实现及算法分析（下） 14m39s
folder:10.5 AVL树的Python实现 20m04s
folder:10.1 二叉查找树及操作 8m59s
folder:10.6 树结构小结 7m39s
folder:10.4 AVL树的定义和性能 7m08s
folder:8.6 映射抽象数据类型及Python实现 14m58s
folder:8.7 排序与查找小结 9m45s
folder:8.2 完美散列函数 15m02s
folder:8.1 什么是散列 7m21s
folder:8.4 散列函数设计 8m47s
folder:8.5 冲突解决方案 11m59s
folder:8.3 区块链技术 17m20s
folder:7.6 归并排序算法及分析 9m13s
folder:7.3 冒泡和选择排序算法及分析 12m14s
folder:7.1 顺序查找算法及分析 9m41s
folder:7.2 二分查找算法及分析 12m20s
folder:7.7 快速排序算法及分析 12m30s
folder:7.4 插入排序算法及分析 7m06s
folder:4.1 队列抽象数据类型及Python实现 10m01s
folder:4.9 线性结构小结 6m08s
folder:4.7 无序表的链表实现 12m54s
folder:4.5 双端队列抽象数据类型及Python实现+回文词判定 7m25s
folder:4.3 队列的应用：打印任务（上） 7m37s
folder:4.2 队列的应用：热土豆 7m52s
folder:11.1 图的基本概念及相关术语 11m51s
folder:11.7 骑士周游问题算法实现 7m56s
folder:11.6 图的应用：骑士周游问题 6m37s
folder:11.8 骑士周游问题算法分析与改进 8m45s
folder:11.4 图的应用：词梯问题 8m20s
folder:11.3 图抽象数据类型的Python实现 5m26s
folder:11.5 实现广度优先搜索 15m07s
folder:11.2 图抽象数据类型 5m57s
folder:2.5 Python数据类型的性能（上） 12m37s
folder:2.7 怎么做慕课Python在线评测OJ作业
folder:2.2 大O表示法 13m06s
folder:2.4 “变位词”判断问题（下） 9m54s
folder:2.3 “变位词”判断问题（上） 10m27s
folder:2.1 什么是算法分析 16m49s
folder:5.5 递归可视化：谢尔宾斯基三角 10m31s
folder:5.7 递归的应用：探索迷宫 16m35s
folder:5.2 递归的应用：任意进制转换 6m32s
folder:5.1 什么是递归 13m20s
folder:5.4 递归可视化：分形树 10m54s
folder:5.3 递归调用的实现 8m32s
folder:5.6 递归的应用：汉诺塔 10m37s
folder:12.4 图的应用：最短路径 16m54s
folder:12.1 通用的深度优先搜索 10m27s
folder:12.2 图的应用：拓扑排序 9m30s
folder:12.5 图的应用：最小生成树 12m08s
folder:12.3 图的应用：强连通分支 11m16s
folder:3.3 栈的应用：简单括号匹配 11m19s
folder:3.5 表达式转换（上） 11m24s
folder:3.1 什么是线性结构 6m59s
folder:3.4 栈的应用：十进制转换为二进制 9m34s
folder:3.7 后缀表达式求值 8m18s
folder:6.1 分治策略 5m34s
folder:6.2 优化问题和贪心策略 7m49s
folder:6.5 动态规划案例分析 17m53s
folder:6.6 递归小结 6m51s
folder:6.4 找零兑换问题的动态规划解法 13m26s
folder:6.3 找零兑换问题的递归解法 12m32s
- 【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶
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file:19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4
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folder:【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶
folder:【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础
folder:【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理
folder:【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）
folder:【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习
folder:【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）
folder:【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）
folder:【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战
folder:【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理
folder:【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧
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folder:【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付
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folder:【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目
folder:【课外拓展】04、阶段四 入学第一课
folder:14--第十四章 面向对象
folder:4--第四章 循环语句
folder:5--第五章 字符串
folder:8--第八章 字典
folder:3--第三章 判断语句
folder:12--第十二章 函数强化
folder:2--第二章 python基础语法
folder:11--第十一章 函数
folder:15--第十五章 异常
folder:9--第九章 集合
folder:17--第十七章 学生管理系统(面向对象版)
folder:16--第十六章 模块
folder:10--第十章 公共方法
folder:7--第七章 元组
folder:6--第六章 列表
folder:1--第一章 计算机组成原理
folder:13--第十三章 文件操作
folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
folder:1--第一章 Pytorch工具_v2.0
folder:4--第四章 RNN架构解析-v2.0
folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0
folder:8--第八章 Transformer架构解析-v2.0
folder:11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
folder:5--第五章 RNN经典案例-v2.0
folder:3--第三章 文本预处理-v2.0
folder:13--第十三章 HMM模型-v2.0
folder:14--第十四章 经典的序列模型-v2.0
folder:10--第十章 迁移学习-v2.0
folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
folder:2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0
folder:第一章 1-python基础编程
folder:第二章 2-python面向对象
folder:8--第八章 数据结构与算法
folder:10--第十章 MySqL数据库高级使用
folder:3--第三章 多任务编程
folder:4--第四章 网络编程
folder:2--第二章 Linux高级命令
folder:6--第六章 闭包,装饰器及python高级语法
folder:5--第五章 HTTP协议和静态服务器
folder:9--第九章 MySql数据库基本使用
folder:7--第七章 正则表达式
folder:13--第十三章 朴素贝叶斯V2.1
folder:6--第六章 seabornV2.1
folder:5--第五章 pandasV2.1
folder:10--第十章 决策树V2.1
folder:17--第十七章 集成学习进阶V2.1
folder:16--第十六章 HMM算法V2.1
folder:12--第十二章 聚类算法V2.1
folder:8--第八章 线性回归V2.1
folder:7--第七章 K近邻算法V2.1
folder:2--第二章 环境安装和使用V2.1
folder:4--第四章 numpyV2.1
folder:1--第一章 机器学习概述V2.1
folder:3--第三章 matplotlibV2.1
folder:第六章 6-04 - 智慧交通
folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础
folder:第三章 3-01 - 目标检测
folder:第五章 5-03 - 人脸支付
folder:第四章 4-02 - OpenCV
folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战
folder:1--第一章 自动编码器
folder:11--第十一章 深度强化学习
folder:8--第八章 算法进阶进化学习
folder:6--第六章 模型压缩
folder:2--第二章 图像分割应用
folder:3--第三章 生成对抗学习
folder:10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
folder:9--第九章 贝叶斯方法
folder:5--第五章 模型可解释
folder:7--第七章 终生学习
folder:2--第二章 在线医生
folder:1--第一章 智慧交通
folder:3--第三章 智能文本分类系统
folder:4--第四章 实时人脸识别检测项目
folder:7--第七章 OpenCV简介_v2.0
folder:10--第十章 图像特征提取与描述_v2.0
folder:11--第十一章 视频操作_v2.0
folder:8--第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
folder:3--第三章 深度神经网络_v2.0
folder:9--第九章 OpenCV图像处理_v2.0
folder:4--第四章 图像分类_v2.0
folder:5--第五章 目标检测_v2.0
folder:12--第十二章 案例人脸案例_v2.0
folder:2--第二章 tensorflow入门_v2.0
folder:1--第一章 课程简介_v2.0
folder:第二章 2-机器学习算法进阶
folder:第一章 1-机器学习基础算法
folder:第三章 3-Python编程进阶
folder:第一章 1-Linux基础
folder:第二章 2-SQL基础
folder:第一章 1-人脸支付
folder:第一章 1-文本摘要项目
folder:6--案例 搬家具
folder:7--继承
folder:8--子类重写父类属性和方法
folder:10--私有属性和方法
folder:2--类和对象
folder:3--对象属性操作
folder:5--案例烤地瓜
folder:9--super方法使用
folder:12--类属性及相关方法
folder:4--魔法方法
folder:11--多态
folder:1--面向对象介绍
folder:1--循环语句介绍
folder:3--循环应用
folder:4--break和continue
folder:6--for循环
folder:5--while循环嵌套及应用
folder:2--while循环
folder:7--循环else应用
folder:2--输入输出
folder:1--字符串介绍
folder:4--字符串操作方法
folder:3--切片
folder:2--字典的常见操作
folder:3--字典遍历
folder:2--if基本格式
folder:5--案例猜拳游戏
folder:4--if嵌套
folder:3--if...elif...else格式
folder:4--匿名函数
folder:1--函数应用学员管理系统
folder:5--高阶函数
folder:2--课后练习(学员管理系统)
folder:3--递归函数
folder:8--数据类型转换
folder:1--课程介绍
folder:4--bug认识
folder:2--注释
folder:6--输出
folder:9--运算符
folder:12--引用
folder:5--函数嵌套
folder:10--函数参数二
folder:4--函数文档说明
folder:3--函数返回值一
folder:8--函数执行流程
folder:7--全局变量
folder:6--局部变量
folder:11--拆包, 交换变量
folder:4--自定义异常
folder:2--捕获异常
folder:3--异常传递
folder:1--集合的相关操作
folder:1--学生管理系统(面向对象)
folder:2--模块制作
folder:3--python中的包
folder:2--推导式
folder:1--公共方法
folder:2--列表循环遍历
folder:3--列表嵌套
folder:4--文件及文件夹的相关操作
folder:3--案例文件备份
folder:1--文件操作介绍
folder:2--文件读写操作
folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点
folder:1--认识ELMo
folder:3--认识GPT2
folder:1--认识pytorch
folder:2-- Pytorch中的autograd
folder:3--使用Pytorch构建一个神经网络
folder:3--LSTM模型
folder:5--注意力机制
folder:4--GRU模型
folder:1--认识RNN模型
folder:3--训练词向量
folder:4--词向量迁移
folder:2--进行文本分类
folder:1--认识fasttext工具
folder:1--认识Transformer架构
folder:9--编码器层
folder:14--模型构建
folder:11--解码器层
folder:6--前馈全连接层
folder:7--规范化层
folder:10--编码器
folder:13--输出部分实现
folder:8--子层连接结构
folder:3--掩码张量
folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则
folder:4--Transformer中的self-attention
folder:10--BERT模型的优点和缺点
folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入
folder:1--认识BERT
folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本
folder:9--Transformer架构的并行化是如何进行的
folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因
folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因
folder:6--Transformer相比于RNN的优势和原因
folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用
folder:1--使用RNN模型构建人名分类器
folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务
folder:3--文本张量表示方法
folder:1--认识文本预处理
folder:6--文本数据增强
folder:5--文本的特征处理
folder:4--文本的数据分析
folder:2--文本处理的基本方法
folder:1--马尔科夫链
folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列
folder:2--HMM简介
folder:3--HMM模型基础
folder:1--认识HMM与CRF模型
folder:3--NLP中的常用预训练模型
folder:5--迁移学习实践
folder:2--NLP中的标准数据集
folder:4--加载和使用预训练模型
folder:1--Transformer背景介绍
folder:1--莎士比亚风格的文本生成任务
folder:1--NLP简介
folder:0-2 Python注释与变量
folder:0-20 函数基本使用替代视频（04,05,06）
folder:0-10 循环else
folder:0-9 for循环及案例
folder:0-25 可变类型及非可变类型
folder:0-24 基础加强练习
folder:0-26 递推
folder:0-4 Python格式化输出
folder:0-33 python模块与包
folder:0-32 python异常处理
folder:0-31 案例-学生管理系统（三）
folder:0-8 while循环案例
folder:0-29 文件基本操作
folder:0-17 集合定义及使用
folder:0-12 字符串查找，替换，合并
folder:0-30 文件操作案例
folder:0-21 函数作用域
folder:0-11 字符串定义切片
folder:0-28 lambda表达式
folder:0-34 案例-飞机大战
folder:0-18 公共方法与推导式
folder:0-1 python开发环境搭建
folder:0-6 Python分支语句
folder:0-19 函数基本使用
folder:0-22 不定长参数与组包拆包
folder:0-5 Python运算符
folder:0-3 Python数据类型
folder:0-6 类属性方法
folder:0-3 案例-面向对象
folder:0-2 魔法方法
folder:0-4 面向对象封装与继承
folder:0-5 面向对象多态
folder:0-1 类定义及类属性使用
folder:15--二叉树的遍历
folder:9--冒泡排序
folder:3--空间复杂度
folder:1--算法概念
folder:5--顺序表
folder:13--二分查找
folder:14--二叉树
folder:8--队列
folder:12--快速排序
folder:10--选择排序
folder:4--数据结构
folder:11--插入排序
folder:7--设计范式
folder:2--实战操作
folder:8--PyMySQL的使用
folder:1--条件查询
folder:4--视图
folder:3--外键使用
folder:5--事务
folder:5--进程和线程的对比
folder:1--多任务介绍
folder:3--多线程介绍
folder:4--锁的介绍
folder:3--TCP开发流程
folder:1--ip和端口介绍
folder:2--TCP介绍
folder:4--多任务案例
folder:2--远程控制
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folder:3--vim介绍
folder:2--linux相关命令
folder:1--linux简介
folder:3--property语法
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folder:1--闭包
folder:5--python高级语法
folder:2--装饰器
folder:1--HTTP协议
folder:2--静态web服务器搭建
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folder:1--数据库介绍
folder:2--数据表的基本操作
folder:1--正则表达式
folder:1--朴素贝叶斯
folder:3--NBA案例
folder:4--北京租房数据统计分析
folder:2--分类数据绘图
folder:1--绘制统计图
folder:1--pandas数据结构
folder:2--pandas基础使用
folder:4--电影案例分析
folder:2--特征提取
folder:1--信息增益
folder:4--回归决策树
folder:3--案例泰坦生存预测
folder:2--otto案例
folder:4--绝地求生案例
folder:3--lightGBM算法
folder:1--XGBoost算法
folder:1--HMM算法
folder:1--聚类算法
folder:2--损失优化
folder:3--回归相关知识
folder:4--特征工程
folder:6--交叉验证, 网格搜索
folder:1--k近邻算法介绍
folder:5--KNN总结
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folder:3--数据集处理
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folder:2--随机森林案例
folder:1--环境安装及使用
folder:1--numpy使用
folder:1--机器学习介绍
folder:1--逻辑回归
folder:1--matplotlib使用
folder:0-1 项目简介
folder:0-6 sort
folder:0-5 匈牙利算法
folder:0-12 车道线提取
folder:0-4 卡尔曼滤波
folder:0-15 车道线曲率计算
folder:0-14 车道线定位与拟合
folder:0-2 算法原理
folder:0-3 多目标跟踪
folder:0-7 yolo目标检测
folder:0-10 相机标定
folder:0-11 图像去畸变
folder:0-8 车流量统计
folder:0-13 透视变换
folder:0-9 车道线检测
folder:0-3 Pytorch高阶操作
folder:0-6 深度学习优化理论
folder:0-4 Pytorch案例实战
folder:0-7 BP神经网络案例
folder:0-1 Pytorch基础
folder:0-3 FasterRCNN案例
folder:0-6 yolo v5算法介绍
folder:0-4 yolo v1-v3算法介绍
folder:0-2 FasterRCNN原理与实现
folder:0-7 yolo v5案例
folder:0-1 目标检测概述
folder:0-2 人脸检测子任务
folder:0-6 项目集成
folder:0-4 人脸多任务
folder:0-5 人脸识别
folder:0-5 直方图
folder:0-6 边缘检测
folder:0-7 视频读写
folder:0-3 形态学操作
folder:0-1 opencv简介
folder:0-2 几何变换
folder:0-8 视频追踪
folder:0-4 图形平滑
folder:0-1 卷积神经网络基础
folder:2--构建自动编码器
folder:3--自动编码器改进技巧
folder:1--自动编码器历史与应用介绍
folder:3--Deep Q-Network
folder:1--强化学习
folder:2--Q-learning算法
folder:1--模型压缩
folder:1--图像分割应用介绍
folder:1--生成对抗学习
folder:1--贝叶斯方法
folder:1--模型可解释
folder:8--在Python中使用neo4j
folder:23--模型使用
folder:11--非结构化数据流水线
folder:25--werobot服务构建
folder:18--命名实体识别介绍
folder:20--CRF介绍
folder:27--任务介绍与模型选用及训练数据集
folder:26--主要逻辑服务
folder:31--模型部署
folder:13--训练数据集
folder:5--neo4j简介
folder:22--模型训练
folder:4--总体架构中的工具介绍
folder:7--Cypher介绍与使用
folder:21--BiLSTM+CRF模型
folder:16--进行模型训练
folder:32--系统联调与测试
folder:14--BERT中文预训练模型
folder:3--在线医生的总体架构
folder:17--NE模型使用
folder:2--Unit对话API使用
folder:29--微调模型
folder:19--BiLSTM介绍
folder:6--neo4j图数据库的安装
folder:24--在线部分简要分析
folder:12--任务介绍与模型选用
folder:7--数据关联
folder:24--网络模型应用（选学）
folder:13--车道线提取
folder:11--相机校正
folder:19--跟踪效果（选学）
folder:15--车道线定位与拟合
folder:12--相机校正和图像去畸变
folder:8--SORT
folder:9--目标检测
folder:2--算法原理
folder:14--透视变换
folder:18--SIamese网络系列（选学）
folder:17--在视频中进行车道线检测
folder:4--辅助功能
folder:20--数据集处理（选学）
folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
folder:1--项目简介
folder:1--整体系统搭建
folder:2--构建标签词汇图谱
folder:7--召回模块
folder:6--泛娱乐推荐介绍
folder:3--特征工程和fasttext模型训练
folder:8--排序模块
folder:4--多模型训练和预测
folder:2--口罩检测
folder:1--人脸识别
folder:4--活体检测
folder:5--属性识别
folder:3--Dlib模型训练
folder:2--OpenCV简介及安装方法
folder:3--OpenCV的模块
folder:1--图像处理简介
folder:4--Fast和ORB算法
folder:3--SIFT
folder:1--角点特征
folder:2--Harris和Shi-Tomas算法
folder:5--LBP和HOG特征算子
folder:2--视频追踪
folder:1--视频读写
folder:1--图像的基础操作
folder:4--深度学习的正则化
folder:3--深度学习的优化方法
folder:1--神经网络简介
folder:6--卷积神经网络CNN
folder:2--常见的损失函数
folder:1--几何变换
folder:5--边缘检测
folder:6--模版匹配和霍夫变换
folder:7--轮廓检测
folder:3--图像平滑
folder:2--AlexNet
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folder:6--图像增强方法
folder:5--ResNet
folder:7--模型微调
folder:4--GoogleNet
folder:2--R-CNN网络基础
folder:4--yolo系列算法
folder:6--SSD模型介绍
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folder:1--案例人脸案例
folder:2--快速入门模型
folder:1--tensorflow和keras简介
folder:2--计算机视觉（CV）
folder:1--目标分割介绍
folder:2--语义分割：FCN与Unet
folder:3--Unet-案例
folder:4--实例分割：MaskRCNN
folder:0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）
folder:0-1 决策树算法
folder:0-5 集成学习算法
folder:0-3 SVM算法
folder:0-2 朴素贝叶斯算法
folder:0-4 聚类算法
folder:0-3 线性回归
folder:0-4 逻辑回归
folder:0-2 KNN算法
folder:0-1 人工智能原理基础
folder:0-2 装饰器
folder:0-18 FastAPI搭建Web服务器
folder:0-8 静态Weeb服务器
folder:0-1 函数的闭包
folder:0-14 Python生成器
folder:0-16 Python中正则表达式
folder:0-6 Socket网络编程
folder:0-7 TCP服务器开发
folder:0-4 HTML基础
folder:0-12 进程线程对比
folder:0-9 FastAPI
folder:0-11 线程
folder:0-15 Python中深浅拷贝
folder:0-13 With上下文管理器
folder:0-17 正则表达式扩展
folder:0-5 CSS基础
folder:0-3 PyMySQL
folder:0-3 Linux常用命令(1)
folder:0-1 Linux基础
folder:0-2 Linux终端基本使用
folder:0-1 数据库基础
folder:0-5 SQL多表查询
folder:0-4 SQL聚合
folder:0-2 SQL语言基础
folder:0-6 SQL高阶特性
folder:0-3 人脸姿态估计
folder:0-7 工具函数的实现
folder:0-23 ROUGE算法实现
folder:0-20 评估方法介绍
folder:0-38 Flask实现模型部署
folder:0-4 TextRank算法实现模型
folder:0-30 单词替换法的类实现
folder:0-32 回译数据法实现和评估
folder:0-1 文本摘要项项目背景介绍
folder:0-19 PGN模型预测
folder:0-29 TF-IDF算法原理和实现
folder:0-15 PGN数据特殊性分析
folder:0-26 coverage训练和预测
folder:0-27 Beam-search原理介绍
folder:0-10 模型的预测
folder:0-34 训练策略原理和实现
folder:0-2 项目中的数据集初探
folder:0-21 BLEU算法理论
folder:0-24 coverage机制原理
folder:0-35 模型转移实现
folder:0-5 seq2seq架构
folder:0-3 TextRank算法理论基础
folder:0-36 GPU优化原理和实现
folder:0-33 半监督学习法原理和实现
folder:0-16 迭代器和类的实现
folder:0-17 PGN模型的搭建
folder:0-14 数据预处理
folder:0-8 模型类的搭建
folder:0-28 Beam-search模型类实现
folder:0-25 coverage模型类实现
folder:0-11 词向量的单独训练
folder:0-13 PGN架构
folder:0-31 单词替换法的训练和评估
folder:0-9 模型的训练
folder:deepsort算法
folder:DeepSort
folder:SURF算法
folder:第二章 2-求职篇
folder:第三章 3-面试篇
folder:第一章 1-HR面试技巧
folder:第四章 4-试用期篇
folder:0-1 求职篇
folder:0-1 试用期
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file:第四章第1节：机器学习二.mp4
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file:第八章第1节：RNN.mp4
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file:第一十一章第1节：计算机视觉CV.mp4
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file:第一十章第1节：自然语言处理.mp4
file:第五章--决策树.zip
file:机器学习3.pptx
file:ccf_offline_stage1_train.zip
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file:第一十三章第1节：作业讲解.mp4
file:Github简明教程.pdf
file:第一章第1节：人工智能导论.mp4
file:人工智能导论--课程代码.zip
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file:第一十二章第1节：商业智能BI.mp4
file:BI预习资料0401.pdf
file:1.pptx
file:第一十四章第3节：新增视频（三）.mp4
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file:Build-neural-network-from-scrach-Lesson-02.zip
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folder:【开课吧】人工智能核心能力培养计划 007期
folder:04、第四章机器学习二
folder:07、第七章深度学习进阶
folder:08、第八章RNN
folder:11、第十一章计算机视觉CV
folder:10、第十章自然语言处理
folder:13、第十三章作业讲解
folder:01、第一章人工智能导论
folder:12、第十二章商业智能BI
folder:14、第十四章新增视频
folder:02、第二章机器学习初探
folder:06、第六章深度学习初步
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