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柠檬班-Python测试开发-后端课程（14期）20230313结课

2024-03-01 人工智能 429

课程简介：

——/万门大学：人工智能、大数据与复杂系统一月特训班/
├──01-复杂系统
|   ├──1.1物理预测的胜利与失效_ev.mp4  51.88M
|   ├──1.2预测失效原因_ev.mp4  17.77M
|   ├──1.3复杂系统引论_ev.mp4  37.27M
|   └──1.4生活实例与本章答疑_ev.mp4  32.40M
├──02-大数据与机器学习
|   ├──2.1大数据预测因为_ev.mp4  33.53M
|   └──2.2大数据与机器学习_ev.mp4  10.43M
├──03-人工智能的三个阶段
|   ├──3.10课程大纲（二）_ev.mp4  29.09M
|   ├──3.1规则阶段_ev.mp4  93.55M
|   ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段_ev.mp4  16.44M
|   ├──3.3课间答疑_ev.mp4  178.16M
|   ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段_ev.mp4  43.15M
|   ├──3.5三个阶段总结分析_ev.mp4  20.15M
|   ├──3.6人工智能的应用（一）_ev.mp4  38.89M
|   ├──3.7人工智能的应用（二）_ev.mp4  22.36M
|   ├──3.8课间答疑_ev.mp4  171.58M
|   └──3.9课程大纲（一）_ev.mp4  35.73M
├──04-高等数学—元素和极限
|   ├──4.10级数的收敛_ev.mp4  42.67M
|   ├──4.11极限的定义_ev.mp4  34.83M
|   ├──4.12极限的四则运算_ev.mp4  29.87M
|   ├──4.13极限的复合_ev.mp4  22.31M
|   ├──4.14连续性_ev.mp4  36.26M
|   ├──4.1实数的定义（一）_ev.mp4  30.06M
|   ├──4.2实数的定义（二）_ev.mp4  37.47M
|   ├──4.3实数的定义（三）_ev.mp4  32.26M
|   ├──4.4实数的元素个数（一）_ev.mp4  20.77M
|   ├──4.5实数的元素个数（二）_ev.mp4  33.50M
|   ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）_ev.mp4  35.24M
|   ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）_ev.mp4  39.07M
|   ├──4.8无穷大之比较（一）_ev.mp4  42.90M
|   └──4.9无穷大之比较（二）_ev.mp4  22.84M
├──05-复杂网络经济学应用
|   ├──5.1用网络的思维看经济结构_ev.mp4  41.42M
|   ├──5.2复杂网络认识前后_ev.mp4  50.29M
|   ├──5.3从网络结构看不同地区（一）_ev.mp4  63.96M
|   └──5.4从网络结构看不同地区（二）_ev.mp4  35.92M
├──06-机器学习与监督算法
|   ├──6.1什么是机器学习_ev.mp4  22.82M
|   ├──6.2机器学习的类型_ev.mp4  38.71M
|   ├──6.3简单回归实例（一）_ev.mp4  39.09M
|   ├──6.4简单回归实例（二）_ev.mp4  31.11M
|   └──6.5简单回归实例（三）_ev.mp4  175.29M
├──07-阿尔法狗与强化学习算法
|   ├──7.1人工智能的发展_ev.mp4  37.92M
|   ├──7.2强化学习算法（一）_ev.mp4  28.98M
|   ├──7.3强化学习算法（二）_ev.mp4  45.27M
|   ├──7.4强化学习算法（三）_ev.mp4  30.09M
|   ├──7.5Alphago给我们的启示_ev.mp4  19.63M
|   └──7.6无监督学习_ev.mp4  22.70M
├──08-高等数学—两个重要的极限定理
|   ├──8.1元素与极限的知识点回顾_ev.mp4  36.65M
|   ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）_ev.mp4  33.85M
|   ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）_ev.mp4  23.36M
|   ├──8.4夹逼定理_ev.mp4  22.40M
|   └──8.5第二个重要极限定理的证明_ev.mp4  24.66M
├──09-高等数学—导数
|   ├──9.10泰勒展开的证明_ev.mp4  32.83M
|   ├──9.1导数的定义_ev.mp4  33.83M
|   ├──9.2初等函数的导数_ev.mp4  40.48M
|   ├──9.3反函数的导数（一）_ev.mp4  19.05M
|   ├──9.4反函数的导数（二）_ev.mp4  24.05M
|   ├──9.5复合函数的导数_ev.mp4  25.47M
|   ├──9.6泰勒展开_ev.mp4  15.28M
|   ├──9.7罗尔定理_ev.mp4  22.64M
|   ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理_ev.mp4  45.57M
|   └──9.9洛比塔法则_ev.mp4  40.31M
├──10-贝叶斯理论
|   ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）_ev.mp4  42.34M
|   ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）_ev.mp4  18.31M
|   ├──10.12贝叶斯决策（一）_ev.mp4  31.45M
|   ├──10.13贝叶斯决策（二）_ev.mp4  40.67M
|   ├──10.14贝叶斯决策（三）_ev.mp4  57.84M
|   ├──10.1梯度优化（一）_ev.mp4  55.16M
|   ├──10.2梯度优化（二）_ev.mp4  61.01M
|   ├──10.3概率基础_ev.mp4  32.75M
|   ├──10.4概率与事件_ev.mp4  33.68M
|   ├──10.5贝叶斯推理（一）_ev.mp4  32.50M
|   ├──10.6贝叶斯推理（二）_ev.mp4  33.61M
|   ├──10.7贝叶斯推理（三）_ev.mp4  27.97M
|   ├──10.8辛普森案件_ev.mp4  46.69M
|   └──10.9贝叶斯推理深入_ev.mp4  38.72M
├──11-高等数学—泰勒展开
|   ├──11.1泰勒展开_ev.mp4  36.80M
|   ├──11.2展开半径_ev.mp4  24.66M
|   ├──11.3欧拉公式_ev.mp4  43.18M
|   ├──11.4泰勒展开求极限（一）_ev.mp4  24.30M
|   └──11.5泰勒展开求极限（二）_ev.mp4  49.89M
├──12-高等数学—偏导数
|   ├──12.1偏导数的对称性_ev.mp4  30.84M
|   ├──12.2链式法则_ev.mp4  30.43M
|   └──12.3梯度算符、拉氏算符_ev.mp4  59.00M
├──13-高等数学—积分
|   ├──13.1黎曼积_ev.mp4  19.98M
|   ├──13.2微积分基本定理_ev.mp4  47.92M
|   ├──13.3分部积分（一）_ev.mp4  41.55M
|   └──13.4分部积分（二）_ev.mp4  35.50M
├──14-高等数学—正态分布
|   ├──14.1标准正态分布_ev.mp4  44.52M
|   ├──14.2中心极限定理_ev.mp4  30.54M
|   ├──14.3误差函数_ev.mp4  25.90M
|   ├──14.4二维正态分布_ev.mp4  39.25M
|   └──14.5多维正态分布_ev.mp4  29.15M
├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计
|   ├──15.10朴素贝叶斯（三）_ev.mp4  57.08M
|   ├──15.11最大似然估计（一）_ev.mp4  22.49M
|   ├──15.12最大似然估计（二）_ev.mp4  47.16M
|   ├──15.1蒙特卡洛分析（一）_ev.mp4  45.19M
|   ├──15.2蒙特卡洛分析（二）_ev.mp4  31.51M
|   ├──15.3贝叶斯先验_ev.mp4  42.46M
|   ├──15.4先验到后验的过程_ev.mp4  19.68M
|   ├──15.5朴素贝叶斯（一）_ev.mp4  31.15M
|   ├──15.6朴素贝叶斯（二）_ev.mp4  36.83M
|   ├──15.7算法设计_ev.mp4  20.31M
|   ├──15.8TF-IDF（一）_ev.mp4  43.11M
|   └──15.9TF-IDF（二）_ev.mp4  36.36M
├──16-线
|   ├──16.10常规线空间_ev.mp4  46.76M
|   ├──16.11线关_ev.mp4  32.55M
|   ├──16.12秩_ev.mp4  48.48M
|   ├──16.1线代数概述_ev.mp4  33.06M
|   ├──16.2线代数应用方法论_ev.mp4  15.71M
|   ├──16.3线律_ev.mp4  39.97M
|   ├──16.4线空间_ev.mp4  15.40M
|   ├──16.5线空间八条法则（一）_ev.mp4  45.42M
|   ├──16.6线空间八条法则（二）_ev.mp4  41.80M
|   ├──16.7线空间八条法则（三）_ev.mp4  28.44M
|   ├──16.8连续傅_ev.mp4  24.39M
|   └──16.9傅立_ev.mp4  36.36M
├──17-数据科学和统计学（上）
|   ├──17.10随机变量（二）_ev.mp4  14.72M
|   ├──17.11换门的概率模拟计算（一）_ev.mp4  55.80M
|   ├──17.12换门的概率模拟计算（二）_ev.mp4  34.43M
|   ├──17.13换门的概率模拟计算（三）_ev.mp4  47.87M
|   ├──17.1课程Overview_ev.mp4  34.78M
|   ├──17.2回顾统计学（一）_ev.mp4  60.73M
|   ├──17.3回顾统计学（二）_ev.mp4  50.90M
|   ├──17.4回顾统计学（三）_ev.mp4  27.05M
|   ├──17.5回顾数据科学（一）_ev.mp4  33.12M
|   ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍_ev.mp4  55.57M
|   ├──17.7R和RStudio等介绍（一）_ev.mp4  23.00M
|   ├──17.8R和RStudio等介绍（二）_ev.mp4  28.16M
|   ├──17.9随机变量（一）(1)_ev.mp4  20.81M
|   └──17.9随机变量（一）_ev.mp4  20.81M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式
|   ├──18.10等价类_ev.mp4  50.25M
|   ├──18.11行列式（一）_ev.mp4  25.39M
|   ├──18.12行列式（二）_ev.mp4  33.75M
|   ├──18.13行列式（三）_ev.mp4  46.27M
|   ├──18.1线代数知识点回顾_ev.mp4  28.86M
|   ├──18.2矩阵表示线变化_ev.mp4  27.65M
|   ├──18.3可矩阵表示坐标变化_ev.mp4  56.85M
|   ├──18.4相似矩阵_ev.mp4  59.53M
|   ├──18.5相似矩阵表示相同线变化_ev.mp4  20.31M
|   ├──18.6线代数解微分方程_ev.mp4  59.24M
|   ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）_ev.mp4  37.39M
|   ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）_ev.mp4  31.29M
|   └──18.9等价关系_ev.mp4  27.29M
├──19-Python基础课程（上）
|   ├──19.10变量类型—字符串类型（三）_ev.mp4  39.38M
|   ├──19.11变量类型—列表类型（一）_ev.mp4  23.55M
|   ├──19.12变量类型—列表类型（二）_ev.mp4  37.07M
|   ├──19.13变量类型—列表类型（三）_ev.mp4  19.98M
|   ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）_ev.mp4  27.60M
|   ├──19.15变量类型—字典类型（二）_ev.mp4  29.62M
|   ├──19.1Python介绍（一）_ev.mp4  29.08M
|   ├──19.2Python介绍（二）_ev.mp4  36.70M
|   ├──19.3变量—命名规范_ev.mp4  28.31M
|   ├──19.4变量—代码规范_ev.mp4  20.08M
|   ├──19.5变量类型—数值类型_ev.mp4  21.93M
|   ├──19.6变量类型—bool类型_ev.mp4  19.92M
|   ├──19.7变量类型—字符串类型（一）_ev.mp4  25.65M
|   ├──19.8课间答疑_ev.mp4  19.74M
|   └──19.9变量类型—字符串类型（二）_ev.mp4  31.50M
├──20-线代数—特征值与特征向量
|   ├──20.10线代数核心定理_ev.mp4  25.10M
|   ├──20.11对偶空间（一）_ev.mp4  25.34M
|   ├──20.12对偶空间（二）_ev.mp4  40.99M
|   ├──20.13欧氏空间与闵氏空间_ev.mp4  20.48M
|   ├──20.14厄米矩阵_ev.mp4  10.23M
|   ├──20.1线代数知识点回顾_ev.mp4  25.64M
|   ├──20.2例题讲解（一）_ev.mp4  30.68M
|   ├──20.3例题讲解（二）_ev.mp4  30.13M
|   ├──20.4例题讲解（三）_ev.mp4  35.54M
|   ├──20.5特征值与特征向量的物理意义_ev.mp4  59.50M
|   ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）_ev.mp4  15.02M
|   ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）_ev.mp4  41.65M
|   ├──20.8本征值的计算（一）_ev.mp4  27.63M
|   └──20.9本征值的计算（二）_ev.mp4  28.06M
├──21-监督学习框架
|   ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）_ev.mp4  36.07M
|   ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）_ev.mp4  18.48M
|   ├──21.12线性分类器_ev.mp4  26.24M
|   ├──21.13高斯判别模型（一）_ev.mp4  21.79M
|   ├──21.14高斯判别模型（二）_ev.mp4  31.06M
|   ├──21.1经验误差和泛化误差_ev.mp4  39.17M
|   ├──21.2最大后验估计_ev.mp4  38.50M
|   ├──21.3正则化_ev.mp4  16.72M
|   ├──21.4lasso回归_ev.mp4  41.22M
|   ├──21.5超参数（一）_ev.mp4  31.27M
|   ├──21.6超参数（二）_ev.mp4  24.31M
|   ├──21.7监督学习框架（一）_ev.mp4  29.26M
|   ├──21.8监督学习框架（二）_ev.mp4  38.67M
|   └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）_ev.mp4  32.40M
├──22-Python基础课程（下）
|   ├──22.10函数（三）_ev.mp4  26.77M
|   ├──22.11函数（四）_ev.mp4  32.08M
|   ├──22.12类（一）_ev.mp4  27.28M
|   ├──22.13类（二）_ev.mp4  24.95M
|   ├──22.14类（三）_ev.mp4  22.66M
|   ├──22.1条件判断（一）_ev.mp4  33.72M
|   ├──22.2条件判断（二）_ev.mp4  30.73M
|   ├──22.3循环（一）_ev.mp4  15.56M
|   ├──22.4循环（二）_ev.mp4  23.97M
|   ├──22.5课间答疑_ev.mp4  23.87M
|   ├──22.6循环（三）_ev.mp4  23.19M
|   ├──22.7循环（四）_ev.mp4  28.32M
|   ├──22.8函数（一）_ev.mp4  17.39M
|   └──22.9函数（二）_ev.mp4  22.84M
├──23-PCA、降维方法引入
|   ├──23.1无监督学习框架_ev.mp4  23.66M
|   ├──23.2降维存在的原因_ev.mp4  19.56M
|   ├──23.3PCA数学分析方法（一）_ev.mp4  28.48M
|   ├──23.4PCA数学分析方法（二）_ev.mp4  37.85M
|   ├──23.5PCA数学分析方法（三）_ev.mp4  26.03M
|   ├──23.6PCA数学分析方法（四）_ev.mp4  31.45M
|   ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA_ev.mp4  14.94M
|   ├──23.8PCA背后的假设（一）_ev.mp4  38.24M
|   └──23.9PCA背后的假设（二）_ev.mp4  45.25M
├──24-数据科学和统计学（下）
|   ├──24.10参数估计（一）_ev.mp4  25.06M
|   ├──24.11参数估计（二）_ev.mp4  19.91M
|   ├──24.12假设检验（一）_ev.mp4  15.66M
|   ├──24.13假设检验（二）_ev.mp4  21.82M
|   ├──24.1课程Overview_ev.mp4  19.99M
|   ├──24.2理解统计思想（一）_ev.mp4  20.20M
|   ├──24.3理解统计思想（二）_ev.mp4  49.02M
|   ├──24.4理解统计思想（三）_ev.mp4  20.49M
|   ├──24.5概率空间_ev.mp4  14.19M
|   ├──24.6随机变量（一）_ev.mp4  29.38M
|   ├──24.7随机变量（二）_ev.mp4  15.47M
|   ├──24.8随机变量（三）_ev.mp4  41.14M
|   └──24.9随机变量（四）_ev.mp4  11.77M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫
|   ├──25.10Python操作数据库（二）_ev.mp4  36.09M
|   ├──25.11Python操作数据库（三）_ev.mp4  21.40M
|   ├──25.12Python操作数据库（四）_ev.mp4  43.49M
|   ├──25.13Python爬虫（一）_ev.mp4  61.14M
|   ├──25.14Python爬虫（二）_ev.mp4  76.75M
|   ├──25.15Python爬虫（三）_ev.mp4  51.97M
|   ├──25.16Python爬虫（四）_ev.mp4  50.35M
|   ├──25.17Python爬虫（五）_ev.mp4  59.24M
|   ├──25.1课程介绍_ev.mp4  21.31M
|   ├──25.2认识关系型数据库（一）_ev.mp4  41.88M
|   ├──25.3认识关系型数据库（二）_ev.mp4  41.97M
|   ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同_ev.mp4  24.01M
|   ├──25.5命令行操作数据库（一）_ev.mp4  40.26M
|   ├──25.6命令行操作数据库（二）_ev.mp4  37.52M
|   ├──25.7命令行操作数据库（三）_ev.mp4  18.52M
|   ├──25.8命令行操作数据库（四）_ev.mp4  36.39M
|   └──25.9Python操作数据库（一）_ev.mp4  29.61M
├──26-线分类器
|   ├──26.10Perceptron（三）_ev.mp4  29.14M
|   ├──26.11Perceptron（四）_ev.mp4  28.39M
|   ├──26.12熵与信息（一）_ev.mp4  21.43M
|   ├──26.13熵与信息（二）_ev.mp4  23.73M
|   ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）_ev.mp4  23.03M
|   ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）_ev.mp4  14.16M
|   ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）_ev.mp4  56.45M
|   ├──26.4线分类器_ev.mp4  22.32M
|   ├──26.5LDA（一）_ev.mp4  23.00M
|   ├──26.6LDA（二）_ev.mp4  25.22M
|   ├──26.7LDA（三）_ev.mp4  29.82M
|   ├──26.8Perceptron（一）_ev.mp4  41.46M
|   └──26.9Perceptron（二）_ev.mp4  26.69M
├──27-Python进阶（上）
|   ├──27.10Pandas基本操作（四）_ev.mp4  23.60M
|   ├──27.11Pandas绘图（一）_ev.mp4  30.95M
|   ├──27.12Pandas绘图（二）_ev.mp4  33.84M
|   ├──27.13Pandas绘图（三）_ev.mp4  21.16M
|   ├──27.14Pandas绘图（四）_ev.mp4  41.69M
|   ├──27.1NumPy基本操作（一）_ev.mp4  28.59M
|   ├──27.2NumPy基本操作（二）_ev.mp4  22.06M
|   ├──27.3NumPy基本操作（三）_ev.mp4  24.79M
|   ├──27.4NumPy基本操作（四）_ev.mp4  16.63M
|   ├──27.5NumPy基本操作（五）_ev.mp4  26.34M
|   ├──27.6NumPy基本操作（六）_ev.mp4  23.49M
|   ├──27.7Pandas基本操作（一）_ev.mp4  38.21M
|   ├──27.8Pandas基本操作（二）_ev.mp4  30.76M
|   └──27.9Pandas基本操作（三）_ev.mp4  34.31M
├──28-Scikit-Learn
|   ├──28.1课程介绍_ev.mp4  26.32M
|   ├──28.2Scikit-Learn介绍_ev.mp4  11.65M
|   ├──28.3数据处理（一）_ev.mp4  35.30M
|   ├──28.4数据处理（二）_ev.mp4  47.54M
|   ├──28.5模型实例、模型选择（一）_ev.mp4  34.96M
|   ├──28.6模型实例、模型选择（二）_ev.mp4  22.29M
|   ├──28.7模型实例、模型选择（三）_ev.mp4  20.33M
|   ├──28.8模型实例、模型选择（四）_ev.mp4  40.75M
|   └──28.9模型实例、模型选择（五）_ev.mp4  28.52M
├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
|   ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）_ev.mp4  37.62M
|   ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）_ev.mp4  37.16M
|   ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）_ev.mp4  22.46M
|   ├──29.13SVM引入_ev.mp4  14.51M
|   ├──29.1熵（一）_ev.mp4  34.65M
|   ├──29.2熵（二）_ev.mp4  35.99M
|   ├──29.3熵（三）_ev.mp4  28.01M
|   ├──29.4熵（四）_ev.mp4  30.18M
|   ├──29.5熵（五）_ev.mp4  18.66M
|   ├──29.6熵（六）_ev.mp4  29.31M
|   ├──29.7熵（七）_ev.mp4  10.18M
|   ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）_ev.mp4  35.90M
|   └──29.9逻辑斯蒂回归（二）_ev.mp4  34.87M
├──30-Python进阶（下）
|   ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）_ev.mp4  26.66M
|   ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）_ev.mp4  20.76M
|   ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）_ev.mp4  21.09M
|   ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）_ev.mp4  26.55M
|   ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）_ev.mp4  25.75M
|   ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）_ev.mp4  19.54M
|   ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）_ev.mp4  35.90M
|   ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）_ev.mp4  36.64M
|   └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）_ev.mp4  38.56M
├──31-决策树
|   ├──31.1决策树（一）_ev.mp4  19.26M
|   ├──31.2决策树（二）_ev.mp4  29.47M
|   ├──31.3决策树（三）_ev.mp4  34.22M
|   └──31.4决策树（四）_ev.mp4  25.25M
├──32-数据呈现基础
|   ├──32.1课程安排_ev.mp4  43.16M
|   ├──32.2什么是数据可视化_ev.mp4  14.97M
|   ├──32.3设计原则_ev.mp4  22.13M
|   ├──32.4数据可视化流程_ev.mp4  22.92M
|   ├──32.5视觉编码_ev.mp4  31.51M
|   ├──32.6图形选择（一）_ev.mp4  24.18M
|   ├──32.7图形选择（二）_ev.mp4  18.54M
|   └──32.8图形选择（三）_ev.mp4  20.82M
├──33-云计算初步
|   ├──33.1Hadoop介绍_ev.mp4  27.72M
|   ├──33.2Hdfs应用（一）_ev.mp4  60.13M
|   ├──33.3Hdfs应用（二）_ev.mp4  50.32M
|   ├──33.4MapReduce（一）_ev.mp4  35.03M
|   ├──33.5MapReduce（二）_ev.mp4  25.40M
|   ├──33.6Hive应用（一）_ev.mp4  56.92M
|   ├──33.7Hive应用（二）_ev.mp4  71.43M
|   ├──33.8Hive应用（三）_ev.mp4  87.91M
|   └──33.9Hive应用（四）_ev.mp4  72.69M
├──34-D-Park实战
|   ├──34.10Spark应用（四）_ev.mp4  68.02M
|   ├──34.11Spark应用（五）_ev.mp4  81.86M
|   ├──34.12Spark应用（六）_ev.mp4  101.48M
|   ├──34.13Spark应用（七）_ev.mp4  89.18M
|   ├──34.1Pig应用（一）_ev.mp4  51.77M
|   ├──34.2Pig应用（二）_ev.mp4  49.45M
|   ├──34.3Pig应用（三）_ev.mp4  53.64M
|   ├──34.4Pig应用（四）_ev.mp4  49.29M
|   ├──34.5Pig应用（五）_ev.mp4  45.49M
|   ├──34.6Pig应用（六）_ev.mp4  22.82M
|   ├──34.7Spark应用（一）_ev.mp4  55.20M
|   ├──34.8Spark应用（二）_ev.mp4  31.96M
|   └──34.9Spark应用（三）_ev.mp4  88.33M
├──35-第四范式分享
|   ├──35.1推荐技术的介绍_ev.mp4  23.37M
|   ├──35.2人是如何推荐商品的_ev.mp4  23.53M
|   ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果_ev.mp4  16.21M
|   ├──35.4求解—从数据到模型_ev.mp4  22.77M
|   ├──35.5数据拆分与特征工程_ev.mp4  24.89M
|   ├──35.6推荐系统机器学习模型_ev.mp4  32.60M
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|   └──35.8建模过程的演示与课间答疑_ev.mp4  27.17M
├──36-决策树到随机森林
|   ├──36.10Bagging与决策树（一）_ev.mp4  23.82M
|   ├──36.11Bagging与决策树（二）_ev.mp4  28.36M
|   ├──36.12Boosting方法（一）_ev.mp4  29.35M
|   ├──36.13Boosting方法（二）_ev.mp4  16.04M
|   ├──36.14Boosting方法（三）_ev.mp4  32.72M
|   ├──36.15Boosting方法（四）_ev.mp4  27.83M
|   ├──36.1决策树_ev.mp4  15.51M
|   ├──36.2随机森林_ev.mp4  27.26M
|   ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）_ev.mp4  32.22M
|   ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）_ev.mp4  32.81M
|   ├──36.5模型参数的介绍_ev.mp4  24.87M
|   ├──36.6集成方法（一）_ev.mp4  25.72M
|   ├──36.7集成方法（二）_ev.mp4  23.90M
|   ├──36.8Blending_ev.mp4  16.19M
|   └──36.9gt多样化_ev.mp4  16.63M
├──37-数据呈现进阶
|   ├──37.10D3（三）_ev.mp4  22.05M
|   ├──37.11div.html_ev.mp4  18.98M
|   ├──37.12svg.html_ev.mp4  60.95M
|   ├──37.13D3支持的数据类型_ev.mp4  53.88M
|   ├──37.14Make a map（一）_ev.mp4  50.55M
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|   ├──37.1静态信息图（一）_ev.mp4  22.91M
|   ├──37.2静态信息图（二）_ev.mp4  29.38M
|   ├──37.3静态信息图（三）_ev.mp4  50.44M
|   ├──37.4静态信息图（四）_ev.mp4  33.75M
|   ├──37.5静态信息图（五）_ev.mp4  37.80M
|   ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍_ev.mp4  45.10M
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|   ├──37.8D3（一）_ev.mp4  36.65M
|   └──37.9D3（二）_ev.mp4  37.94M
├──38-强化学习（上）
|   ├──38.10Policy Learning（二）_ev.mp4  22.08M
|   ├──38.11Policy Learning（三）_ev.mp4  30.42M
|   ├──38.12Policy Learning（四）_ev.mp4  25.80M
|   ├──38.13Policy Learning（五）_ev.mp4  16.38M
|   ├──38.14Policy Learning（六）_ev.mp4  33.83M
|   ├──38.1你所了解的强化学习是什么_ev.mp4  26.05M
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|   ├──38.3经典条件反射（二）_ev.mp4  27.32M
|   ├──38.4操作性条件反射_ev.mp4  26.14M
|   ├──38.5Evaluation Problem（一）_ev.mp4  25.02M
|   ├──38.6Evaluation Problem（二）_ev.mp4  13.83M
|   ├──38.7Evaluation Problem（三）_ev.mp4  18.91M
|   ├──38.8Evaluation Problem（四）_ev.mp4  29.11M
|   └──38.9Policy Learning（一）_ev.mp4  22.10M
├──39-强化学习（下）
|   ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）_ev.mp4  12.49M
|   ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）_ev.mp4  22.34M
|   ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）_ev.mp4  23.78M
|   ├──39.13RL in alphaGo（一）_ev.mp4  26.01M
|   ├──39.14RL in alphaGo（二）_ev.mp4  26.54M
|   ├──39.15RL in alphaGo（三）_ev.mp4  16.66M
|   ├──39.16RL in alphaGo（四）_ev.mp4  38.71M
|   ├──39.1Policy Learning总结_ev.mp4  22.36M
|   ├──39.2基于模型的RL（一）_ev.mp4  34.13M
|   ├──39.3基于模型的RL（二）_ev.mp4  13.36M
|   ├──39.4基于模型的RL（三）_ev.mp4  33.00M
|   ├──39.5基于模型的RL（四）_ev.mp4  33.57M
|   ├──39.6基于模型的RL（五）_ev.mp4  18.92M
|   ├──39.7基于模型的RL（六）_ev.mp4  15.41M
|   ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）_ev.mp4  33.31M
|   └──39.9大脑中的强化学习算法（二）_ev.mp4  20.05M
├──40-SVM和网络引入
|   ├──40.10SVM（九）_ev.mp4  34.51M
|   ├──40.11SVM（十）_ev.mp4  42.23M
|   ├──40.12SVM（十一）_ev.mp4  40.92M
|   ├──40.13SVM（十二）和网络引入_ev.mp4  46.40M
|   ├──40.1VC维_ev.mp4  31.34M
|   ├──40.2SVM（一）_ev.mp4  33.90M
|   ├──40.3SVM（二）_ev.mp4  41.05M
|   ├──40.4SVM（三）_ev.mp4  25.30M
|   ├──40.5SVM（四）_ev.mp4  36.75M
|   ├──40.6SVM（五）_ev.mp4  32.62M
|   ├──40.7SVM（六）_ev.mp4  27.14M
|   ├──40.8SVM（七）_ev.mp4  21.86M
|   └──40.9SVM（八）_ev.mp4  48.87M
├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
|   ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）_ev.mp4  39.80M
|   ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）_ev.mp4  44.52M
|   ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）_ev.mp4  39.81M
|   ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）_ev.mp4  75.89M
|   ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）_ev.mp4  26.38M
|   ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）_ev.mp4  55.57M
|   ├──41.1集成模型总结（一）_ev.mp4  35.49M
|   ├──41.2集成模型总结（二）_ev.mp4  37.10M
|   ├──41.3集成模型总结（三）_ev.mp4  42.64M
|   ├──41.4集成模型总结（四）_ev.mp4  35.94M
|   ├──41.5集成模型总结（五）_ev.mp4  68.24M
|   ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）_ev.mp4  34.28M
|   ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）_ev.mp4  49.66M
|   ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）_ev.mp4  28.87M
|   └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）_ev.mp4  58.03M
├──42-网络
|   ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）_ev.mp4  34.32M
|   ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）_ev.mp4  48.44M
|   ├──42.3网络（一）_ev.mp4  29.78M
|   ├──42.4网络（二）_ev.mp4  39.59M
|   ├──42.5网络（三）_ev.mp4  32.39M
|   └──42.6网络（四）_ev.mp4  43.42M
├──43-监督学习－回归
|   ├──43.10经验分享（一）_ev.mp4  27.49M
|   ├──43.11经验分享（二）_ev.mp4  34.12M
|   ├──43.12经验分享（三）_ev.mp4  30.48M
|   ├──43.1机器学习的概念和监督学习_ev.mp4  20.84M
|   ├──43.2机器学习工作流程（一）_ev.mp4  11.22M
|   ├──43.3机器学习工作流程（二）_ev.mp4  19.70M
|   ├──43.4机器学习工作流程（三）_ev.mp4  19.19M
|   ├──43.5机器学习工作流程（四）_ev.mp4  25.20M
|   ├──43.6案例分析（一）_ev.mp4  15.80M
|   ├──43.7案例分析（二）_ev.mp4  35.57M
|   ├──43.8案例分析（三）_ev.mp4  35.27M
|   └──43.9案例分析（四）_ev.mp4  54.24M
├──44-监督学习－分类
|   ├──44.10模型训练与选择（二）_ev.mp4  46.89M
|   ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）_ev.mp4  36.65M
|   ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）_ev.mp4  52.79M
|   ├──44.13地震数据可视化过程（一）_ev.mp4  28.67M
|   ├──44.14地震数据可视化过程（二）_ev.mp4  28.91M
|   ├──44.1常用的分类算法_ev.mp4  17.99M
|   ├──44.2模型评估标准和案例分析_ev.mp4  25.92M
|   ├──44.3数据探索（一）_ev.mp4  24.54M
|   ├──44.4数据探索（二）_ev.mp4  37.33M
|   ├──44.5数据探索（三）_ev.mp4  30.67M
|   ├──44.6数据探索（四）_ev.mp4  25.15M
|   ├──44.7数据探索（五）_ev.mp4  45.57M
|   ├──44.8数据探索（六）_ev.mp4  33.94M
|   └──44.9模型训练与选择（一）_ev.mp4  31.30M
├──45-网络基础与卷积网络
|   ├──45.10网络（十）_ev.mp4  37.73M
|   ├──45.11图像处理基础_ev.mp4  26.88M
|   ├──45.12卷积（一）_ev.mp4  68.27M
|   ├──45.13卷积（二）_ev.mp4  39.63M
|   ├──45.1网络（一）_ev.mp4  35.51M
|   ├──45.2网络（二）_ev.mp4  24.97M
|   ├──45.3网络（三）_ev.mp4  19.84M
|   ├──45.4网络（四）_ev.mp4  83.98M
|   ├──45.6网络（六）_ev.mp4  31.34M
|   ├──45.7网络（七）_ev.mp4  23.65M
|   ├──45.8网络（八）_ev.mp4  30.77M
|   ├──45.9网络（九）_ev.mp4  36.43M
|   ├──45.网络（五）(1)_ev.mp4  89.07M
|   └──45.网络（五）_ev.mp4  89.07M
├──46-时间序列预测
|   ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析_ev.mp4  39.15M
|   ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）_ev.mp4  38.99M
|   ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）_ev.mp4  44.14M
|   ├──46.13课程答疑_ev.mp4  39.25M
|   ├──46.1时间序列预测概述（一）_ev.mp4  18.92M
|   ├──46.2时间序列预测概述（二）_ev.mp4  22.00M
|   ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)_ev.mp4  28.35M
|   ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）_ev.mp4  41.19M
|   ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）_ev.mp4  44.57M
|   ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）_ev.mp4  23.10M
|   ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）_ev.mp4  38.01M
|   ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）_ev.mp4  19.25M
|   └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）_ev.mp4  19.22M
├──47-人工智能金融应用
|   ├──47.1人工智能金融应用（一）_ev.mp4  26.46M
|   ├──47.2人工智能金融应用（二）_ev.mp4  36.22M
|   ├──47.3人工智能金融应用（三）_ev.mp4  33.46M
|   ├──47.4人工智能金融应用（四）_ev.mp4  42.57M
|   ├──47.5机器学习方法（一）_ev.mp4  31.20M
|   ├──47.6机器学习方法（二）_ev.mp4  25.38M
|   ├──47.7机器学习方法（三）_ev.mp4  27.63M
|   └──47.8机器学习方法（四）_ev.mp4  37.92M
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇
|   ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述_ev.mp4  81.07M
|   ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）_ev.mp4  95.11M
|   ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）_ev.mp4  51.92M
|   ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）_ev.mp4  92.25M
|   ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）_ev.mp4  110.19M
|   ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）_ev.mp4  71.86M
|   └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）_ev.mp4  92.12M
├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇
|   ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）_ev.mp4  69.17M
|   ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）_ev.mp4  56.31M
|   ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）_ev.mp4  75.02M
|   ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）_ev.mp4  87.26M
|   ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN_ev.mp4  99.80M
|   ├──49.2特征如何组织（一）_ev.mp4  89.58M
|   ├──49.3特征如何组织（二）_ev.mp4  61.78M
|   ├──49.4特征如何组织（三）_ev.mp4  65.32M
|   ├──49.5特征如何组织（四）_ev.mp4  90.07M
|   ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）_ev.mp4  87.66M
|   ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）_ev.mp4  66.49M
|   ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）_ev.mp4  109.39M
|   └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）_ev.mp4  65.24M
├──50-计算机视觉学习入门优化篇
|   ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述_ev.mp4  56.40M
|   ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑_ev.mp4  110.88M
|   ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum_ev.mp4  47.50M
|   ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay_ev.mp4  92.55M
|   ├──50.5优化器和多机并行_ev.mp4  104.50M
|   └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去_ev.mp4  95.08M
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇
|   ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集_ev.mp4  81.38M
|   ├──51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）_ev.mp4  77.92M
|   ├──51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）_ev.mp4  56.59M
|   └──51.4如何使用端到端深度学习的方法_ev.mp4  108.18M
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇
|   ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）_ev.mp4  68.00M
|   ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）_ev.mp4  84.11M
|   └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）_ev.mp4  41.96M
├──53-个化推荐算法
|   ├──53.10工程望_ev.mp4  30.81M
|   ├──53.1个化推荐的发展_ev.mp4  23.07M
|   ├──53.2推荐算法的演进（一）_ev.mp4  23.20M
|   ├──53.3推荐算法的演进（二）_ev.mp4  31.81M
|   ├──53.4推荐算法的演进（三）_ev.mp4  24.96M
|   ├──53.5推荐算法的演进（四）_ev.mp4  35.87M
|   ├──53.6建模step by step（一）_ev.mp4  30.95M
|   ├──53.7建模step by step（二）_ev.mp4  35.22M
|   ├──53.8建模step by step（三）_ev.mp4  28.99M
|   └──53.9算法评估和迭代_ev.mp4  17.33M
├──54-Pig和Spark巩固
|   ├──54.10Spark巩固（五）_ev.mp4  88.05M
|   ├──54.1Pig巩固（一）_ev.mp4  38.89M
|   ├──54.2Pig巩固（二）_ev.mp4  97.92M
|   ├──54.3Pig巩固（三）_ev.mp4  76.82M
|   ├──54.4Pig巩固（四）_ev.mp4  68.43M
|   ├──54.5Pig巩固（五）_ev.mp4  59.60M
|   ├──54.6Spark巩固（一）_ev.mp4  52.27M
|   ├──54.7Spark巩固（二）_ev.mp4  88.17M
|   ├──54.8Spark巩固（三）_ev.mp4  55.28M
|   └──54.9Spark巩固（四）_ev.mp4  46.71M
├──55-人工智能与设计
|   ├──55.10使用人工智能的方式_ev.mp4  23.97M
|   ├──55.1智能存在的意义是什么_ev.mp4  17.93M
|   ├──55.2已有人工智的设计应用_ev.mp4  17.36M
|   ├──55.3人的智能（一）_ev.mp4  16.12M
|   ├──55.4人的智能（二）_ev.mp4  26.87M
|   ├──55.5人的智能的特点（一）_ev.mp4  28.03M
|   ├──55.6人的智能的特点（二）_ev.mp4  25.98M
|   ├──55.7人的智能的特点（三）_ev.mp4  38.05M
|   ├──55.8人工智能（一）_ev.mp4  24.86M
|   └──55.9人工智能（二）_ev.mp4  22.11M
├──56-网络
|   ├──56.1卷积的本质_ev.mp4  25.20M
|   ├──56.2卷积的三大特点_ev.mp4  30.68M
|   ├──56.3Pooling_ev.mp4  15.31M
|   ├──56.4数字识别（一）_ev.mp4  29.82M
|   ├──56.5数字识别（二）_ev.mp4  29.09M
|   ├──56.6感受野_ev.mp4  21.64M
|   └──56.7RNN_ev.mp4  21.72M
├──57-线动力学
|   ├──57.1非线动力学_ev.mp4  21.38M
|   ├──57.2线动力系统_ev.mp4  36.03M
|   ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）_ev.mp4  36.38M
|   ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）_ev.mp4  34.71M
|   └──57.6Poincare引理_ev.mp4  33.25M
├──58-订单流模型
|   ├──58.1交易_ev.mp4  19.87M
|   ├──58.2点过程基础（一）_ev.mp4  13.19M
|   ├──58.3点过程基础（二）_ev.mp4  23.25M
|   ├──58.4点过程基础（三）_ev.mp4  17.23M
|   ├──58.5订单流数据分析（一）_ev.mp4  20.62M
|   ├──58.6订单流数据分析（二）_ev.mp4  19.62M
|   ├──58.7订单流数据分析（三）_ev.mp4  16.47M
|   ├──58.8订单流数据分析（四）_ev.mp4  19.76M
|   └──58.9订单流数据分析（五）_ev.mp4  24.29M
├──59-区块链一场革命
|   ├──59.1比特币（一）_ev.mp4  22.08M
|   ├──59.2比特币（二）_ev.mp4  15.03M
|   ├──59.3比特币（三）_ev.mp4  30.59M
|   └──59.4以太坊简介及ICO_ev.mp4  15.14M
├──60-统计物理专题（一）
|   ├──60.10证明理想气体方程_ev.mp4  20.84M
|   ├──60.11化学势_ev.mp4  37.37M
|   ├──60.12四大热力学势（一）_ev.mp4  26.52M
|   ├──60.13 四大热力学势（二）_ev.mp4  33.74M
|   ├──60.1统计物理的开端(一)_ev.mp4  30.06M
|   ├──60.2统计物理的开端（二）_ev.mp4  21.15M
|   ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）_ev.mp4  17.89M
|   ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）_ev.mp4  32.33M
|   ├──60.5再造整个世界（一）_ev.mp4  27.50M
|   ├──60.6再造整个世界（二）_ev.mp4  31.17M
|   ├──60.7温度的本质（一）_ev.mp4  36.61M
|   ├──60.8温度的本质（二）_ev.mp4  24.75M
|   └──60.9_ev.mp4  30.28M
├──61-统计物理专题（二）
|   ├──61.1神奇公式.mp4_ev.mp4  31.21M
|   ├──61.2信息熵（一）_ev.mp4  16.52M
|   ├──61.3信息熵（二）_ev.mp4  24.66M
|   ├──61.4Boltzmann分布_ev.mp4  27.06M
|   └──61.5配分函数Z_ev.mp4  34.45M
├──62-复杂网络简介
|   ├──62.1Networks in real worlds_ev.mp4  13.10M
|   ├──62.2BasicConcepts（一）_ev.mp4  19.69M
|   ├──62.3BasicConcepts（二）_ev.mp4  13.23M
|   ├──62.4Models（一）_ev.mp4  11.89M
|   ├──62.5Models（二）_ev.mp4  13.89M
|   ├──62.6Algorithms（一）_ev.mp4  24.00M
|   └──62.7Algorithms（二）_ev.mp4  31.17M
├──63-ABM简介及金融市场建模
|   ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）_ev.mp4  23.42M
|   ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）_ev.mp4  33.09M
|   ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）_ev.mp4  28.34M
|   ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）_ev.mp4  22.23M
|   ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型_ev.mp4  28.28M
|   ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为_ev.mp4  28.49M
|   ├──63.16学习模型_ev.mp4  31.32M
|   ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制_ev.mp4  14.21M
|   ├──63.18ABM的特点_ev.mp4  26.18M
|   ├──63.1课程介绍_ev.mp4  24.25M
|   ├──63.2系统与系统建模_ev.mp4  34.69M
|   ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）_ev.mp4  31.75M
|   ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）_ev.mp4  38.50M
|   ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）_ev.mp4  32.45M
|   ├──63.6ABM为经济系统建模_ev.mp4  27.00M
|   ├──63.7经典经济学如何给市场建模_ev.mp4  31.00M
|   ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易_ev.mp4  35.26M
|   └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散_ev.mp4  22.09M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统
|   ├──64.10（网络中的）投票模型_ev.mp4  22.04M
|   ├──64.11观念动力学_ev.mp4  26.78M
|   ├──64.12集体运动Vicsek模型_ev.mp4  32.74M
|   ├──64.13自旋玻璃_ev.mp4  15.90M
|   ├──64.14Hopfield神经网络_ev.mp4  19.79M
|   ├──64.15限制Boltzmann机_ev.mp4  26.94M
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|   ├──64.17深度学习与重正化群（二）_ev.mp4  20.74M
|   ├──64.18总结_ev.mp4  28.96M
|   ├──64.19答疑_ev.mp4  16.10M
|   ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型_ev.mp4  22.04M
|   ├──64.2伊辛模型（一）_ev.mp4  17.17M
|   ├──64.3伊辛模型（二）_ev.mp4  18.58M
|   ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟_ev.mp4  21.75M
|   ├──64.5Ising Model(2D)_ev.mp4  23.87M
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|   ├──64.8正问题和反问题_ev.mp4  25.36M
|   └──64.9（空间中的）投票模型_ev.mp4  30.30M
├──65-金融市场的复杂性
|   ├──65.10Classical Benchmarks（五）_ev.mp4  27.05M
|   ├──65.11Endogenous Risk（一）_ev.mp4  38.14M
|   ├──65.12Endogenous Risk（二）_ev.mp4  33.31M
|   ├──65.13Endogenous Risk（三）_ev.mp4  36.90M
|   ├──65.14Endogenous Risk（四）_ev.mp4  16.74M
|   ├──65.15Endogenous Risk（五）_ev.mp4  31.86M
|   ├──65.16Endogenous Risk（六）_ev.mp4  33.94M
|   ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）_ev.mp4  39.23M
|   ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）_ev.mp4  41.14M
|   ├──65.19总结_ev.mp4  19.32M
|   ├──65.1导论（一）_ev.mp4  35.84M
|   ├──65.2导论（二）_ev.mp4  35.98M
|   ├──65.3导论（三）_ev.mp4  19.40M
|   ├──65.4导论（四）_ev.mp4  27.17M
|   ├──65.5导论（五）_ev.mp4  34.45M
|   ├──65.6Classical Benchmarks（一）_ev.mp4  28.57M
|   ├──65.7Classical Benchmarks（二）_ev.mp4  26.06M
|   ├──65.8Classical Benchmarks（三）_ev.mp4  36.93M
|   └──65.9Classical Benchmarks（四）_ev.mp4  20.35M
├──66-广泛出现的幂律分布
|   ├──66.1界（一）_ev.mp4  27.39M
|   ├──66.2界（二）_ev.mp4  23.01M
|   ├──66.3界（三）_ev.mp4  21.53M
|   ├──66.4界（四）_ev.mp4  29.07M
|   ├──66.5城市、商业（一）_ev.mp4  31.66M
|   ├──66.6城市、商业（二）_ev.mp4  31.14M
|   ├──66.7启示（一）_ev.mp4  29.01M
|   ├──66.8启示（二）_ev.mp4  16.49M
|   └──66.9总结_ev.mp4  16.93M
├──67-自然启发算法
|   ├──67.10粒子群算法（一）_ev.mp4  33.51M
|   ├──67.11粒子群算法（二）_ev.mp4  34.27M
|   ├──67.12粒子群算法（三）_ev.mp4  30.83M
|   ├──67.13遗传算法和PSO的比较_ev.mp4  23.24M
|   ├──67.14更多的类似的算法（一）_ev.mp4  31.37M
|   ├──67.15更多的类似的算法（二）_ev.mp4  24.01M
|   ├──67.16答疑_ev.mp4  31.91M
|   ├──67.1课程回顾及答疑_ev.mp4  28.10M
|   ├──67.2概括（一）_ev.mp4  27.31M
|   ├──67.3概括（二）_ev.mp4  14.69M
|   ├──67.4模拟退火算法（一）_ev.mp4  36.03M
|   ├──67.5模拟退火算法（二）_ev.mp4  30.02M
|   ├──67.6进化相关的算法（一）_ev.mp4  24.63M
|   ├──67.7进化相关的算法（二）_ev.mp4  27.55M
|   ├──67.8进化相关的算法（三）_ev.mp4  31.82M
|   └──67.9进化相关的算法（四）_ev.mp4  25.95M
├──68-机器学习的方法
|   ├──68.10输出是最好的学习（二）_ev.mp4  15.13M
|   ├──68.11案例（一）_ev.mp4  25.92M
|   ├──68.12案例（二）_ev.mp4  17.19M
|   ├──68.13案例（三）_ev.mp4  19.23M
|   ├──68.14案例（四）_ev.mp4  34.24M
|   ├──68.15案例（五）_ev.mp4  15.26M
|   ├──68.1为什么要讲学习方法_ev.mp4  23.41M
|   ├──68.2阅读论文_ev.mp4  18.84M
|   ├──68.3综述式文章举例（一）_ev.mp4  79.55M
|   ├──68.4综述式文章举例（二）_ev.mp4  144.72M
|   ├──68.5碎片化时间学习及书籍_ev.mp4  47.06M
|   ├──68.6视频学习资源及做思维导图_ev.mp4  31.28M
|   ├──68.7铁哥答疑（一）_ev.mp4  27.31M
|   ├──68.8铁哥答疑（二）_ev.mp4  18.13M
|   └──68.9输出是最好的学习（一）_ev.mp4  21.01M
├──69-模型可视化工程管理
|   ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）_ev.mp4  27.14M
|   ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）_ev.mp4  32.94M
|   ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts_ev.mp4  62.01M
|   ├──69.13日志管理系统—ELK_ev.mp4  42.96M
|   ├──69.14极速Bi系统—superset_ev.mp4  34.70M
|   ├──69.15Dashboard补充_ev.mp4  47.87M
|   ├──69.16ELK补充_ev.mp4  54.03M
|   ├──69.17Superset补充_ev.mp4  51.78M
|   ├──69.18Superset补充及总结_ev.mp4  18.45M
|   ├──69.1课程简介_ev.mp4  18.82M
|   ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）_ev.mp4  25.26M
|   ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）_ev.mp4  27.54M
|   ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）_ev.mp4  50.26M
|   ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）_ev.mp4  29.61M
|   ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）_ev.mp4  45.19M
|   ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）_ev.mp4  32.77M
|   ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）_ev.mp4  47.04M
|   └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）_ev.mp4  29.67M
├──70-Value Iteration Networks
|   ├──70.1Background&Motivation_ev.mp4  22.65M
|   ├──70.2Value Iteration_ev.mp4  19.63M
|   ├──70.3Grid—world Domain_ev.mp4  23.08M
|   └──70.4总结及答疑_ev.mp4  25.47M
├──70-最新回放
|   ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入_ev.mp4  453.89M
|   └──0822 高频订单流模型、区块链介绍_ev.mp4  369.32M
├──71-线动力学系统（上）
|   ├──71.10混沌（一）_ev.mp4  26.29M
|   ├──71.11混沌（二）_ev.mp4  22.92M
|   ├──71.12混沌（三）_ev.mp4  19.48M
|   ├──71.13混沌（四）_ev.mp4  22.06M
|   ├──71.14混沌（五）_ev.mp4  30.06M
|   ├──71.15混沌（六）_ev.mp4  74.97M
|   ├──71.16混沌（七）_ev.mp4  154.78M
|   ├──71.17混沌（八）_ev.mp4  29.80M
|   ├──71.18混沌（九）_ev.mp4  29.53M
|   ├──71.19混沌（十）_ev.mp4  18.50M
|   ├──71.1线动力学系统（一）_ev.mp4  25.99M
|   ├──71.20混沌（十一）_ev.mp4  21.09M
|   ├──71.2线动力学系统（二）_ev.mp4  30.90M
|   ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理_ev.mp4  31.32M
|   ├──71.4Bifurcation（一）_ev.mp4  12.63M
|   ├──71.5Bifurcation（二）_ev.mp4  30.39M
|   ├──71.6Bifurcation（三）_ev.mp4  28.40M
|   ├──71.7Bifurcation（四）_ev.mp4  26.12M
|   ├──71.8Bifurcation（五）_ev.mp4  33.44M
|   └──71.9Bifurcation（六）_ev.mp4  57.34M
├──72-线动力学系统（下）
|   ├──72.1自然语言处理（一）_ev.mp4  28.69M
|   ├──72.2自然语言处理（二）_ev.mp4  31.79M
|   ├──72.3RNN_ev.mp4  31.55M
|   └──72.4RNN及_ev.mp4  28.39M
├──73-自然语言处理导入
|   ├──73.1中文分词_ev.mp4  24.91M
|   ├──73.2中文分词、依存文法分析_ev.mp4  22.11M
|   ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算_ev.mp4  35.61M
|   ├──73.4知识库构建、问答系统_ev.mp4  36.10M
|   ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）_ev.mp4  48.07M
|   ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）_ev.mp4  42.91M
|   ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）_ev.mp4  50.17M
|   ├──73.8示范2的豆瓣评论词云（四）_ev.mp4  58.42M
|   └──73.9示范2的豆瓣评论词云（五）_ev.mp4  51.46M
├──74-复杂网络上的物理传输过程
|   ├──74.10一些传播动力学模型（七）_ev.mp4  28.05M
|   ├──74.11一些传播动力学模型（八）_ev.mp4  21.25M
|   ├──74.12仿真模型的建立过程（一）_ev.mp4  39.14M
|   ├──74.13仿真模型的建立过程（二）_ev.mp4  38.29M
|   ├──74.14仿真模型的建立过程（三）_ev.mp4  54.52M
|   ├──74.15仿真模型的建立过程（四）_ev.mp4  38.90M
|   ├──74.16Combining complex networks and data mining_ev.mp4  28.94M
|   ├──74.1一些基本概念_ev.mp4  17.19M
|   ├──74.2常用的统计描述物理量_ev.mp4  13.42M
|   ├──74.3四种网络模型_ev.mp4  27.73M
|   ├──74.4一些传播动力学模型（一）_ev.mp4  25.94M
|   ├──74.5一些传播动力学模型（二）_ev.mp4  26.77M
|   ├──74.6一些传播动力学模型（三）_ev.mp4  26.95M
|   ├──74.7一些传播动力学模型（四）_ev.mp4  28.36M
|   ├──74.8一些传播动力学模型（五）_ev.mp4  27.04M
|   └──74.9一些传播动力学模型（六）_ev.mp4  25.19M
├──75-RNN及LSTM
|   ├──75.10梯度消失与梯度爆炸（二）_ev.mp4  21.87M
|   ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法_ev.mp4  18.73M
|   ├──75.12LSTM_ev.mp4  30.34M
|   ├──75.13LSTM、Use Examples_ev.mp4  32.03M
|   ├──75.14词向量、Deep RNN_ev.mp4  19.94M
|   ├──75.15Encoder Decoder Structure_ev.mp4  18.67M
|   ├──75.16LSTM Text Generation（一）_ev.mp4  39.45M
|   ├──75.17LSTM Text Generation（二）_ev.mp4  47.18M
|   ├──75.18LSTM Text Generation（三）_ev.mp4  49.51M
|   ├──75.1RNN—序列处理器（一）_ev.mp4  21.71M
|   ├──75.2RNN—序列处理器（二）_ev.mp4  29.13M
|   ├──75.3A simple enough case_ev.mp4  27.06M
|   ├──75.4A dance between fix points_ev.mp4  28.11M
|   ├──75.5Fix point、Train Chaos_ev.mp4  24.80M
|   ├──75.6RNN作为生成模型（动力系统）_ev.mp4  22.77M
|   ├──75.7RNN训练—BPTT（一）_ev.mp4  21.29M
|   ├──75.8RNN训练—BPTT（二）_ev.mp4  17.23M
|   └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）_ev.mp4  20.95M
├──76-漫谈人工智能创业
|   ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）_ev.mp4  35.85M
|   ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）_ev.mp4  35.31M
|   ├──76.12三个战略管理学商业模型（五）_ev.mp4  28.81M
|   ├──76.13三个战略管理学商业模型（六）_ev.mp4  94.06M
|   ├──76.14三个战略管理学商业模型（七）_ev.mp4  30.55M
|   ├──76.15三个战略管理学商业模型（八）_ev.mp4  21.20M
|   ├──76.16三个战略管理学商业模型（九）_ev.mp4  25.02M
|   ├──76.17关于Entrepreneurship_ev.mp4  12.34M
|   ├──76.1人工智能对我们生活的影响（一）_ev.mp4  44.37M
|   ├──76.2人工智能对我们生活的影响（二）_ev.mp4  36.44M
|   ├──76.3人工智能对我们生活的影响（三）_ev.mp4  41.90M
|   ├──76.4人工智能对我们生活的影响（四）_ev.mp4  62.05M
|   ├──76.5人工智能对我们生活的影响（五）_ev.mp4  62.73M
|   ├──76.6人工智能对我们生活的影响（六）_ev.mp4  104.79M
|   ├──76.7人工智能创业中的商业思维_ev.mp4  26.61M
|   ├──76.8三个战略管理学商业模型（一）_ev.mp4  18.42M
|   └──76.9三个战略管理学商业模型（二）_ev.mp4  18.03M
├──77-学习其他主题
|   ├──77.10程序讲解（三）_ev.mp4  43.82M
|   ├──77.1_ev.mp4  26.60M
|   ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器_ev.mp4  25.89M
|   ├──77.3玻尔兹曼机_ev.mp4  33.07M
|   ├──77.4学习（一）_ev.mp4  24.43M
|   ├──77.5学习（二）_ev.mp4  22.73M
|   ├──77.6学习（三）_ev.mp4  23.01M
|   ├──77.7学习（四）_ev.mp4  41.62M
|   ├──77.8程序讲解（一）_ev.mp4  39.39M
|   └──77.9程序讲解（二）_ev.mp4  50.66M
├──78-课程总结
|   ├──78.10课程总结（二）_ev.mp4  23.22M
|   ├──78.1开场_ev.mp4  20.11M
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├──3–循环应用. | | ├──4–break和continue. | | ├──5–while循环嵌套及应用. | | ├──6–for循环. | | └──7–循环else应用. | ├──5–第五章 字符串. | | ├──1–字符串介绍. | | ├──2–输入输出. | | ├──3–切片. | | └──4–字符串操作方法. | ├──6–第六章 列表. | | ├──1–列表相关操作. | | ├──2–列表循环遍历. | | └──3–列表嵌套. | ├──7–第七章 元组. | | └──1–元组相关操作. | ├──8–第八章 字典. | | ├──1–字典介绍. | | ├──2–字典的常见操作. | | └──3–字典遍历. | └──9–第九章 集合. | | └──1–集合的相关操作. | ├──10–第十章 公共方法. | | ├──1–公共方法. | | └──2–推导式. | ├──11–第十一章 函数. | | ├──1–函数介绍. | | ├──10–函数参数二. | | ├──11–拆包, 交换变量. | | ├──12–引用. | | ├──2–函数参数一. | | ├──3–函数返回值一. | | ├──4–函数文档说明. | | ├──5–函数嵌套. | | ├──6–局部变量. | | ├──7–全局变量. | | ├──8–函数执行流程. | | └──9–函数返回值二. | ├──12–第十二章 函数强化. | | ├──1–函数应用学员管理系统. | | ├──2–课后练习(学员管理系统). | | ├──3–递归函数. | | ├──4–匿名函数. | | └──5–高阶函数. | ├──13–第十三章 文件操作. | | ├──1–文件操作介绍. | | ├──2–文件读写操作. | | ├──3–案例文件备份. | | └──4–文件及文件夹的相关操作. | ├──14–第十四章 面向对象. | | ├──1–面向对象介绍. | | ├──10–私有属性和方法. | | ├──11–多态. | | ├──12–类属性及相关方法. | | ├──2–类和对象. | | ├──3–对象属性操作. | | ├──4–魔法方法. | | ├──5–案例烤地瓜. | | ├──6–案例 搬家具. | | ├──7–继承. | | ├──8–子类重写父类属性和方法. | | └──9–super方法使用. | ├──15–第十五章 异常. | | ├──1–异常介绍. | | ├──2–捕获异常. | | ├──3–异常传递. | | └──4–自定义异常. | ├──16–第十六章 模块. | | ├──1–模块介绍. | | ├──2–模块制作. | | └──3–python中的包. | ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版). | | └──1–学生管理系统(面向对象). .├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级. | ├──1–第一章 Linux基础命令. | | ├──1–linux简介. | | └──2–linux相关命令. | ├──2–第二章 Linux高级命令. | | ├──1–linux高级操作. | | ├──2–远程控制. | | └──3–vim介绍. | ├──3–第三章 多任务编程. | | ├──1–多任务介绍. | | ├──2–多进程介绍. | | ├──3–多线程介绍. | | ├──4–锁的介绍. | | └──5–进程和线程的对比. | ├──4–第四章 网络编程. | | ├──1–ip和端口介绍. | | ├──2–TCP介绍. | | ├──3–TCP开发流程. | | └──4–多任务案例. | ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器. | | ├──1–HTTP协议. | | └──2–静态web服务器搭建. | ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法. | | ├──1–闭包. | | ├──2–装饰器. | | ├──3–property语法. | | ├──4–with语法. | | └──5–python高级语法. | ├──7–第七章 正则表达式. | | └──1–正则表达式. | ├──8–第八章 数据结构与算法. | | ├──1–算法概念. | | ├──10–选择排序. | | ├──11–插入排序. | | ├──12–快速排序. | | ├──13–二分查找. | | ├──14–二叉树. | | ├──15–二叉树的遍历. | | ├──2–时间复杂度. | | ├──3–空间复杂度. | | ├──4–数据结构. | | ├──5–顺序表. | | ├──6–链表. | | ├──7–栈. | | ├──8–队列. | | └──9–冒泡排序. | └──9–第九章 MySql数据库基本使用. | | ├──1–数据库介绍. | | ├──2–数据表的基本操作. | | ├──3–where条件查询. | | └──4–排序. | ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用. | | ├──1–条件查询. | | ├──2–实战操作. | | ├──3–外键使用. | | ├──4–视图. | | ├──5–事务. | | ├──6–索引. | | ├──7–设计范式. | | └──8–PyMySQL的使用. .├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习. | ├──1–第一章 机器学习概述V2.1. | | └──1–机器学习介绍. | ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1. | | └──1–环境安装及使用. | ├──3–第三章 matplotlibV2.1. | | └──1–matplotlib使用. | ├──4–第四章 numpyV2.1. | | └──1–numpy使用. | ├──5–第五章 pandasV2.1. | | ├──1–pandas数据结构. | | ├──2–pandas基础使用. | | ├──3–pandas高级使用. | | └──4–电影案例分析. | ├──6–第六章 seabornV2.1. | | ├──1–绘制统计图. | | ├──2–分类数据绘图. | | ├──3–NBA案例. | | └──4–北京租房数据统计分析. | ├──7–第七章 K近邻算法V2.1. | | ├──1–k近邻算法介绍. | | ├──2–kd树. | | ├──3–数据集处理. | | ├──4–特征工程. | | ├──5–KNN总结. | | ├──6–交叉验证, 网格搜索. | | └──7–案例 Facebook位置预测. | ├──8–第八章 线性回归V2.1. | | ├──1–回归介绍. | | ├──2–损失优化. | | └──3–回归相关知识. | └──9–第九章 逻辑回归V2.1. | | └──1–逻辑回归. | ├──10–第十章 决策树V2.1. | | ├──1–信息增益. | | ├──2–特征提取. | | ├──3–案例泰坦生存预测. | | └──4–回归决策树. | ├──11–第十一章 集成学习V2.1. | | ├──1–集成介绍. | | ├──2–随机森林案例. | | └──3–集成学习. | ├──12–第十二章 聚类算法V2.1. | | └──1–聚类算法. | ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1. | | └──1–朴素贝叶斯. | ├──14–第十四章 SVM算法V2.1. | | └──1–SVM算法. | ├──15–第十五章 EM算法V2.1. | | └──1–EM算法. | ├──16–第十六章 HMM算法V2.1. | | └──1–HMM算法. | ├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1. | | ├──1–XGBoost算法. | | ├──2–otto案例. | | ├──3–lightGBM算法. | | └──4–绝地求生案例. .├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理. | ├──1–第一章 课程简介_v2.0. | | ├──1–深度学习. | | └──2–计算机视觉（CV）. | ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0. | | ├──1–tensorflow和keras简介. | | └──2–快速入门模型. | ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0. | | ├──1–神经网络简介. | | ├──2–常见的损失函数. | | ├──3–深度学习的优化方法. | | ├──4–深度学习的正则化. | | ├──5–神经网络案例. | | └──6–卷积神经网络CNN. | ├──4–第四章 图像分类_v2.0. | | ├──1–图像分类简介. | | ├──2–AlexNet. | | ├──3–VGG. | | ├──4–GoogleNet. | | ├──5–ResNet. | | ├──6–图像增强方法. | | └──7–模型微调. | ├──5–第五章 目标检测_v2.0. | | ├──1–目标检测概述. | | ├──2–R-CNN网络基础. | | ├──3–Faster-RCNN原理与实现. | | ├──4–yolo系列算法. | | ├──5–yoloV3案例. | | └──6–SSD模型介绍. | ├──6–第六章 图像分割_v2.0. | | ├──1–目标分割介绍. | | ├──2–语义分割：FCN与Unet. | | ├──3–Unet-案例. | | └──4–实例分割：MaskRCNN. | ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0. | | ├──1–图像处理简介. | | ├──2–OpenCV简介及安装方法. | | └──3–OpenCV的模块. | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0. | | ├──1–图像的基础操作. | | └──2–算数操作. | └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0. | | ├──1–几何变换. | | ├──2–形态学操作. | | ├──3–图像平滑. | | ├──4–直方图. | | ├──5–边缘检测. | | ├──6–模版匹配和霍夫变换. | | └──7–轮廓检测. | ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0. | | ├──1–角点特征. | | ├──2–Harris和Shi-Tomas算法. | | ├──3–SIFT. | | ├──4–Fast和ORB算法. | | └──5–LBP和HOG特征算子. | ├──11–第十一章 视频操作_v2.0. | | ├──1–视频读写. | | └──2–视频追踪. | ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0. | | └──1–案例人脸案例. .├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理. | ├──1–第一章 Pytorch工具_v2.0. | | ├──1–认识pytorch. | | ├──2– Pytorch中的autograd. | | ├──3–使用Pytorch构建一个神经网络. | | └──4–使用Pytorch构建一个分类器. | ├──2–第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0. | | └──1–NLP简介. | ├──3–第三章 文本预处理-v2.0. | | ├──1–认识文本预处理. | | ├──2–文本处理的基本方法. | | ├──3–文本张量表示方法. | | ├──4–文本的数据分析. | | ├──5–文本的特征处理. | | └──6–文本数据增强. | ├──4–第四章 RNN架构解析-v2.0. | | ├──1–认识RNN模型. | | ├──2–传统RNN模型. | | ├──3–LSTM模型. | | ├──4–GRU模型. | | └──5–注意力机制. | ├──5–第五章 RNN经典案例-v2.0. | | ├──1–使用RNN模型构建人名分类器. | | └──2–使用seq2seq模型架构实现英译法任务. | ├──6–第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0. | | └──1–莎士比亚风格的文本生成任务. | ├──7–第七章 Transformer背景介绍-v2.0. | | └──1–Transformer背景介绍. | ├──8–第八章 Transformer架构解析-v2.0. | | ├──1–认识Transformer架构. | | ├──10–编码器. | | ├──11–解码器层. | | ├──12–解码器. | | ├──13–输出部分实现. | | ├──14–模型构建. | | ├──2–输入部分实现. | | ├──3–掩码张量. | | ├──4–注意力机制. | | ├──5–多头注意力机制. | | ├──6–前馈全连接层. | | ├──7–规范化层. | | ├──8–子层连接结构. | | └──9–编码器层. | └──9–第九章 fasttext工具的使用-v2.0. | | ├──1–认识fasttext工具. | | ├──2–进行文本分类. | | ├──3–训练词向量. | | └──4–词向量迁移. | ├──10–第十章 迁移学习-v2.0. | | ├──1–迁移学习理论. | | ├──2–NLP中的标准数据集. | | ├──3–NLP中的常用预训练模型. | | ├──4–加载和使用预训练模型. | | └──5–迁移学习实践. | ├──11–第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0. | | ├──1–认识BERT. | | ├──10–BERT模型的优点和缺点. | | ├──11–BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略. | | ├──12–长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本. | | ├──2–Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用. | | ├──3–Transformer结构中的Decoder端具体输入. | | ├──4–Transformer中的self-attention. | | ├──5–采用Multi-head Attention的原因和计算规则. | | ├──6–Transformer相比于RNN的优势和原因. | | ├──7–Transformer可以代替seq2seq的原因. | | ├──8–self-attention公式中添加scaled的原因. | | └──9–Transformer架构的并行化是如何进行的. | ├──12–第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0. | | ├──1–认识ELMo. | | ├──2–认识GPT. | | ├──3–认识GPT2. | | └──4–请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点. | ├──13–第十三章 HMM模型-v2.0. | | ├──1–马尔科夫链. | | ├──2–HMM简介. | | ├──3–HMM模型基础. | | └──4–维特比算法解码隐藏状态序列. | ├──14–第十四章 经典的序列模型-v2.0. | | └──1–认识HMM与CRF模型. .├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战. | ├──1–第一章 智慧交通. | | ├──1–项目简介. | | ├──2–算法原理. | | ├──3–多目标跟踪. | | ├──4–辅助功能. | | ├──5–卡尔曼滤波. | | ├──6–匈牙利算法. | | ├──7–数据关联. | | ├──8–SORT. | | └──9–目标检测. | | ├──10–车流量统计. | | ├──11–相机校正. | | ├──12–相机校正和图像去畸变. | | ├──13–车道线提取. | | ├──14–透视变换. | | ├──15–车道线定位与拟合. | | ├──16–车道曲率与车辆偏离中心线距离. | | ├──17–在视频中进行车道线检测. | | ├──18–SIamese网络系列（选学）. | | ├──19–跟踪效果（选学）. | | ├──20–数据集处理（选学）. | | ├──21–网络模型搭建（选学）. | | ├──22–网络模型训练（选学）. | | ├──23–网络模型测试（选学）. | | └──24–网络模型应用（选学）. | ├──2–第二章 在线医生. | | ├──1–背景介绍. | | ├──2–Unit对话API使用. | | ├──3–在线医生的总体架构. | | ├──4–总体架构中的工具介绍. | | ├──5–neo4j简介. | | ├──6–neo4j图数据库的安装. | | ├──7–Cypher介绍与使用. | | ├──8–在Python中使用neo4j. | | ├──9–离线部分简要分析. | | ├──10–结构化数据流水线. | | ├──11–非结构化数据流水线. | | ├──12–任务介绍与模型选用. | | ├──13–训练数据集. | | ├──14–BERT中文预训练模型. | | ├──15–构建RNN模型. | | ├──16–进行模型训练. | | ├──17–NE模型使用. | | ├──18–命名实体识别介绍. | | ├──19–BiLSTM介绍. | | ├──20–CRF介绍. | | ├──21–BiLSTM+CRF模型. | | ├──22–模型训练. | | ├──23–模型使用. | | ├──24–在线部分简要分析. | | ├──25–werobot服务构建. | | ├──26–主要逻辑服务. | | ├──27–任务介绍与模型选用及训练数据集. | | ├──28–BERT中文预训练模型1. | | ├──29–微调模型. | | ├──30–进行模型训练1. | | ├──31–模型部署. | | └──32–系统联调与测试. | ├──3–第三章 智能文本分类系统. | | ├──1–整体系统搭建. | | ├──2–构建标签词汇图谱. | | ├──3–特征工程和fasttext模型训练. | | ├──4–多模型训练和预测. | | ├──5–系统联调和测试. | | ├──6–泛娱乐推荐介绍. | | ├──7–召回模块. | | └──8–排序模块. | ├──4–第四章 实时人脸识别检测项目. | | ├──1–人脸识别. | | ├──2–口罩检测. | | ├──3–Dlib模型训练. | | ├──4–活体检测. | | └──5–属性识别. .├──【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）. | ├──1–第一章 自动编码器. | | ├──1–自动编码器历史与应用介绍. | | ├──2–构建自动编码器. | | ├──3–自动编码器改进技巧. | | └──4–变分自动编码器. | ├──2–第二章 图像分割应用. | | └──1–图像分割应用介绍. | ├──3–第三章 生成对抗学习. | | └──1–生成对抗学习. | ├──4–第四章 算法进阶迁移学习. | | └──1–迁移学习介绍. | ├──5–第五章 模型可解释. | | └──1–模型可解释. | ├──6–第六章 模型压缩. | | └──1–模型压缩. | ├──7–第七章 终生学习. | | └──1–终生学习. | ├──8–第八章 算法进阶进化学习. | | └──1–进化学习. | └──9–第九章 贝叶斯方法. | | └──1–贝叶斯方法. | ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波. | | └──1–贝叶斯方法实现及粒子滤波. | ├──11–第十一章 深度强化学习. | | ├──1–强化学习. | | ├──2–Q-learning算法. | | └──3–Deep Q-Network. .├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧. | ├──第二章 2-求职篇. | | └──0-1 求职篇. | ├──第三章 3-面试篇. | | └──0-1 面试篇. | ├──第四章 4-试用期篇. | | └──0-1 试用期. | └──第一章 1-HR面试技巧. | | ├──1-众里寻他千百度，你的简历在何处.mp4 170.16M. | | ├──10-应聘企业早知道.mp4 40.64M. | | ├──11-谈钱怎么不伤感情.mp4 55.63M. | | ├──12-工作中的困难，你是如何处理的？.mp4 53.16M. | | ├──13-描述你的个性.mp4 53.88M. | | ├──14-你的应聘优势是什么.mp4 48.98M. | | ├──15-应聘企业早知道.mp4 43.40M. | | ├──16-生活中的那些爱好，挑一个盘他.mp4 50.93M. | | ├──17-选择机会重因素，个人心中要有数.mp4 69.24M. | | ├──18-加班，你怎么看？.mp4 64.57M. | | ├──19-处于下风？不存在的，几招教你定乾坤！.mp4 77.22M. | | ├──2-面试前的那些“坑”.mp4 140.79M. | | ├──20-提问的含金量，你知道吗？.mp4 83.59M. | | ├──3-了解应聘流程，做个有条不紊的人.mp4 80.36M. | | ├──4-自我介绍，你行吗？.mp4 129.29M. | | ├──5-你的规划你做主!.mp4 145.04M. | | ├──6-如何正视你的小缺点.mp4 85.29M. | | ├──7-谈谈跳槽那些事.mp4 53.47M. | | ├──8-与领导意见分歧，你是怎么做的？.mp4 54.19M. | | └──9-世界那么大，趋势知多少？.mp4 37.09M. .├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付. | └──第一章 1-人脸支付. | | ├──0-1 项目背景介绍. | | ├──0-2 人脸检测子任务. | | ├──0-3 人脸姿态估计. | | ├──0-4 人脸多任务. | | ├──0-5 人脸识别. | | └──0-6 项目集成. .├──【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目. | └──第一章 1-文本摘要项目. | | ├──0-1 文本摘要项项目背景介绍. | | ├──0-10 模型的预测. | | ├──0-11 词向量的单独训练. | | ├──0-12 模型的优化. | | ├──0-13 PGN架构. | | ├──0-14 数据预处理. | | ├──0-15 PGN数据特殊性分析. | | ├──0-16 迭代器和类的实现. | | ├──0-17 PGN模型的搭建. | | ├──0-18 PGN模型训练. | | ├──0-19 PGN模型预测. | | ├──0-2 项目中的数据集初探. | | ├──0-20 评估方法介绍. | | ├──0-21 BLEU算法理论. | | ├──0-22 ROUGE算法理论. | | ├──0-23 ROUGE算法实现. | | ├──0-24 coverage机制原理. | | ├──0-25 coverage模型类实现. | | ├──0-26 coverage训练和预测. | | ├──0-27 Beam-search原理介绍. | | ├──0-28 Beam-search模型类实现. | | ├──0-29 TF-IDF算法原理和实现. | | ├──0-3 TextRank算法理论基础. | | ├──0-30 单词替换法的类实现. | | ├──0-31 单词替换法的训练和评估. | | ├──0-32 回译数据法实现和评估. | | ├──0-33 半监督学习法原理和实现. | | ├──0-34 训练策略原理和实现. | | ├──0-35 模型转移实现. | | ├──0-36 GPU优化原理和实现. | | ├──0-37 CPU优化原理和实现. | | ├──0-38 Flask实现模型部署. | | ├──0-4 TextRank算法实现模型. | | ├──0-5 seq2seq架构. | | ├──0-6 seq3seq架构. | | ├──0-7 工具函数的实现. | | ├──0-8 模型类的搭建. | | └──0-9 模型的训练. .├──【课外拓展】04、阶段四 入学第一课. | └──无课程相关内容. .├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）. | ├──第一章 1-python基础编程. | | ├──0-1 python开发环境搭建. | | ├──0-10 循环else. | | ├──0-11 字符串定义切片. | | ├──0-12 字符串查找，替换，合并. | | ├──0-13 列表定义及使用. | | ├──0-14 元祖定义及使用. | | ├──0-15 字典定义及使用. | | ├──0-16 案例-学生管理系统（一）. | | ├──0-17 集合定义及使用. | | ├──0-18 公共方法与推导式. | | ├──0-19 函数基本使用. | | ├──0-2 Python注释与变量. | | ├──0-20 函数基本使用替代视频（04,05,06）. | | ├──0-21 函数作用域. | | ├──0-22 不定长参数与组包拆包. | | ├──0-23 案例-学生管理系统（二）. | | ├──0-24 基础加强练习. | | ├──0-25 可变类型及非可变类型. | | ├──0-26 递推. | | ├──0-27 递归. | | ├──0-28 lambda表达式. | | ├──0-29 文件基本操作. | | ├──0-3 Python数据类型. | | ├──0-30 文件操作案例. | | ├──0-31 案例-学生管理系统（三）. | | ├──0-32 python异常处理. | | ├──0-33 python模块与包. | | ├──0-34 案例-飞机大战. | | ├──0-4 Python格式化输出. | | ├──0-5 Python运算符. | | ├──0-6 Python分支语句. | | ├──0-7 while循环. | | ├──0-8 while循环案例. | | └──0-9 for循环及案例. | ├──第二章 2-python面向对象. | | ├──0-1 类定义及类属性使用. | | ├──0-2 魔法方法. | | ├──0-3 案例-面向对象. | | ├──0-4 面向对象封装与继承. | | ├──0-5 面向对象多态. | | └──0-6 类属性方法. .├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）. | └──第一章 1-Linux基础. | | ├──0-1 Linux基础. | | ├──0-2 Linux终端基本使用. | | ├──0-3 Linux常用命令(1). | | └──0-4 Linux常用命令(2). | ├──第二章 2-SQL基础. | | ├──0-1 数据库基础. | | ├──0-2 SQL语言基础. | | ├──0-3 SQL约束. | | ├──0-4 SQL聚合. | | ├──0-5 SQL多表查询. | | └──0-6 SQL高阶特性. | ├──第三章 3-Python编程进阶. | | ├──0-1 函数的闭包. | | ├──0-10 进程. | | ├──0-11 线程. | | ├──0-12 进程线程对比. | | ├──0-13 With上下文管理器. | | ├──0-14 Python生成器. | | ├──0-15 Python中深浅拷贝. | | ├──0-16 Python中正则表达式. | | ├──0-17 正则表达式扩展. | | ├──0-18 FastAPI搭建Web服务器. | | ├──0-19 Python爬虫. | | ├──0-2 装饰器. | | ├──0-3 PyMySQL. | | ├──0-4 HTML基础. | | ├──0-5 CSS基础. | | ├──0-6 Socket网络编程. | | ├──0-7 TCP服务器开发. | | ├──0-8 静态Weeb服务器. | | └──0-9 FastAPI. .├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）. | ├──第一章 1-机器学习基础算法. | | ├──0-1 人工智能原理基础. | | ├──0-2 KNN算法. | | ├──0-3 线性回归. | | └──0-4 逻辑回归. | ├──第二章 2-机器学习算法进阶. | | ├──0-1 决策树算法. | | ├──0-2 朴素贝叶斯算法. | | ├──0-3 SVM算法. | | ├──0-4 聚类算法. | | ├──0-5 集成学习算法. | | └──0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）. .├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频. | ├──01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 100.88M. | ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 134.81M. | ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4 134.81M. | ├──03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4 132.24M. | ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4 43.91M. | ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp4 43.91M. | ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4 38.46M. | ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp4 38.46M. | ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp4 19.99M. | ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp4 19.99M. | ├──07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 49.95M. | ├──08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp4 65.37M. | ├──09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 63.39M. | ├──10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 155.78M. | ├──11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4 51.45M. | ├──12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4 149.87M. | ├──13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 27.15M. | ├──14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4 107.98M. | ├──15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 131.99M. | ├──16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 28.44M. | ├──17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 29.77M. | ├──18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 41.05M. | ├──19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 121.96M. | ├──20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 22.20M. | └──21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 143.40M. .├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频. | ├──01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 14.12M. | ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 14.17M. | ├──03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 9.12M. | ├──04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 5.40M. | ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 9.78M. | ├──06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.46M. | ├──07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.58M. | ├──08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.86M. | ├──09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.74M. | ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.15M. | ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.13M. | ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.48M. | ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.05M. | ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 13.79M. | ├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 32.81M. | ├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 22.58M. | ├──17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 13.30M. | ├──18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 22.91M. | ├──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 39.74M. | ├──20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 27.98M. | ├──21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 25.83M. | ├──22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 21.14M. | ├──23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 45.77M. | ├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.62M. | ├──25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 29.35M. | └──26-虚拟机的使用.mp4 14.09M. .├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）. | └──第一章 1-Pytorch与深度学习基础. | | ├──0-1 Pytorch基础. | | ├──0-2 Pytorch张量操作. | | ├──0-3 Pytorch高阶操作. | | ├──0-4 Pytorch案例实战. | | ├──0-5 深度学习基础理论. | | ├──0-6 深度学习优化理论. | | └──0-7 BP神经网络案例. | ├──第二章 2-深度学习核心模型与实战. | | ├──0-1 卷积神经网络基础. | | ├──0-2 卷积神经网络案例. | | ├──0-3 循环神经网络基础. | | └──0-4 循环神经网络案例. | ├──第三章 3-01 – 目标检测. | | ├──0-1 目标检测概述. | | ├──0-2 FasterRCNN原理与实现. | | ├──0-3 FasterRCNN案例. | | ├──0-4 yolo v1-v3算法介绍. | | ├──0-5 yolo v4算法介绍. | | ├──0-6 yolo v5算法介绍. | | └──0-7 yolo v5案例. | ├──第四章 4-02 – OpenCV. | | ├──0-1 opencv简介. | | ├──0-2 几何变换. | | ├──0-3 形态学操作. | | ├──0-4 图形平滑. | | ├──0-5 直方图. | | ├──0-6 边缘检测. | | ├──0-7 视频读写. | | └──0-8 视频追踪. | ├──第五章 5-03 – 人脸支付. | | ├──0-1 项目背景介绍. | | ├──0-2 人脸检测子任务. | | ├──0-3 人脸姿态任务. | | ├──0-4 人脸多任务. | | ├──0-5 人脸识别. | | └──0-6 项目集成. | ├──第六章 6-04 – 智慧交通. | | ├──0-1 项目简介. | | ├──0-10 相机标定. | | ├──0-11 图像去畸变. | | ├──0-12 车道线提取. | | ├──0-13 透视变换. | | ├──0-14 车道线定位与拟合. | | ├──0-15 车道线曲率计算. | | ├──0-2 算法原理. | | ├──0-3 多目标跟踪. | | ├──0-4 卡尔曼滤波. | | ├──0-5 匈牙利算法. | | ├──0-6 sort. | | ├──0-7 yolo目标检测. | | ├──0-8 车流量统计. | | └──0-9 车道线检测. .└──人工智能课件. | ├──01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）. | | ├──02-虚拟机环境. | | ├──03-python基础. | | ├──04-python高级. | | ├──05-机器学习. | | ├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf 3.78M. | | ├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf 646.33kb. | | └──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc 1.70M. | ├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）. | | ├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）. | | └──02-虚拟机环境. | ├──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）. | | ├──02-NLP虚拟机环境. | | ├──03-深度学习与NLP. | | ├──04-NLP项目. | | └──01-自然语言处理NLP课程环境使用说明-v2.1.pdf 2.28M. | ├──阶段测试题. | | ├──阶段1—测试. | | ├──阶段2—测试. | | ├──阶段3—测试. | | ├──阶段4—测试. | | ├──阶段5—测试. | | └──.DS_Store 6.00kb. | ├──Iris数据集. | | ├──iris.csv 4.86kb. | | └──iris.txt 4.85kb. | ├──01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf 3.59M. | └──机器学习梳理总结xmind.zip 8.61M. ..erphpdown-box, .erphpdown-box + .article-custom-metas{display:block;}.资源下载.下载价格.50. 猫币.终身VIP免费.请先登录.客服QQ：765807314. . . . .3. . .0. . .AI进阶.人工智能.黑马. . . . .上一篇.蚂蚁课堂-java互联网架构师体系课5到10期【完结】对标阿里p7. .下一篇.云原生cto-kubeadm源码二次开发系列. . . 猜你喜欢. . . . . . .人工智能. .知乎AI大模型全栈工程师2期. . 资源目录 ├──08-fine-tuning.zip  37.80M ├──1-简介 - AI 大模型全栈工.... . . 3周前. 260. 55. . . . . . . . .人工智能. .营销老A：更懂商业的AI人工智能课. . 资源目录 ├──00.【01】AI，毫无疑问是人类世界近30年来的最大风口.mp4  83.06.... . . 4周前. 156. 57. . . . . . . . .Python. .全栈成功之路 500课实战Python全栈工程师. . 零基础编程入门： 无论您是初学者还是有一些基础的学习者，我们将从零开始，提.... . . 2024-01-26. 310. 66. . . . . . . . .人工智能. .AI变现实战案例教程（16合集）. . 资源目录： 1、2023视频号AI短视频创业营 2、AIGC玩赚副业 3、Al辅.... . . 2024-01-19. 405. 89. . . . . . . . .人工智能. .AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课. . 课程目录 AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课 ├──01.AI绘画的历史和现状.... . . 2024-01-13. 279. 45. . . . . . . . .人工智能. .知乎-AI大模型全栈工程师1期. . 知乎-AI大模型全栈工程师1期 ├──08-fine-tuning.zip  37.80M ├──1.简介 - AI.... . . 2024-01-09. 349. 69. . . . . . 评论.0. . . . .请先 .登录. ！. . . . . . . . .50. 猫币.终身VIP免费.升级终身VIP.0.猫币. 请先登录.客服QQ：765807314. . 最新文章. . .零声C/C++企业级项目实战班. . .5天前. . 96. . 66. . . . .vue3+ts入门实战用户管理界面. . .1周前. . 131. . 55. . . . .Android HAL编程实战-实现自己的HAL和探索Android底层开发视频教程. . .2周前. . 100. . 67. . . . .WinHex数据恢复教程从入门到精通. . .2周前. . 95. . 64. . . . .尚硅g 2024年嵌入式 线下班. . .3周前. . 198. . 47. . . . .郭天祥22套大合集. . .3周前. . 122. . 120. . . . .知乎AI大模型全栈工程师2期. . .3周前. . 260. . 55. . . . .光环PMP第六版培训课程. . .4周前. . 139. . 51. . . . .Android. . .C/C++. . .IOS. . .Java. . .Linux运维. . .PHP. . .Python. . .SEM竞价. . .SEO教程. . .Windows运维. . .人工智能. . .信息流推广. . .其他语言. . .其他运维. . .区块链. . .大数据/云计算. . .微信开发. . .抖音. . .数据库. . .数据结构/算法. . .淘宝电商. . .移动开发. . .网页前端. . .自媒体. . .运维. . . 热门标签.实战.大数据.项目实战.尚硅谷.入门.黑马.人工智能.开课吧.Java.架构师.Vue.机器学习.微服务.数据结构.数据分析.算法.Go.千锋.全套视频.React.分布式.SpringBoot.老男孩.黑马程序员.爬虫.精通.电商.Java架构师.零基础.实战课程. 网友评论. . . . . . . . . .网站地图. ©2018-2020 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. . . . . . .七月在线-机器学习集训营15期 2022年【阶段五】价值12000元 - 飞猫客. . . . . . . . . . . . . . :root{--theme-color: #ff5f33;--theme-color2: #ff5f33;--theme-radius: 5px;} .banner{margin-top: -70px;} .banner-slider{padding-top: 90px;} .banner-slider:after{content: none;} body.home .header{background: transparent;box-shadow: none;webkit-box-shadow:none;} body.home .header.scrolled{background: #fff;webkit-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);-ms-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);} body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#ffffff;} body.home .header:not(.scrolled) .nav-line{background: #ffffff} body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#fff;} body.home .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#333;} body.home.night .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home.night .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#bbb;} @media (max-width: 925px){ .banner-slider{padding-top: 85px;} } @media (max-width: 768px){ .banner{margin-top: -60px;} .banner-slider{padding-top: 70px;} } .erphpdown-box, .erphpdown, .article-content .erphpdown-content-vip{background: transparent !important;border: 2px dashed var(--theme-color);} .erphpdown-box .erphpdown-title{display: inline-block;} .logo{width:180px;}@media (max-width: 1024px){.logo, .logo a {width: 60px;height: 60px;}}@media (max-width: 768px){}. . . . . .飞猫客. . . . 首页. . 编程学院 . . .网页前端. .Java. .PHP. .Python. .C/C++. .移动开发. . .Android. .IOS. .微信开发. . . .区块链. .人工智能. .大数据/云计算. .数据结构/算法. .运维. . .Linux运维. .Windows运维. .其他运维. . . .数据库. .其他语言. . . . 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├──在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取.选择.组合.mp4 502.56M. | ├──在线直播：11-XGBoost精讲.mp4 345.45M. | ├──在线直播：12-HMM、CRF模型要点.mp4 345.81M. | ├──在线直播：5-机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲.mp4 440.15M. | ├──在线直播：7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4 367.11M. | └──在线直播：9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 376.92M. |. ├──02、第二阶段机器学习实战. | ├──在线视频：01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.mp4 410.06M. | ├──在线视频：04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 655.98M. | ├──在线直播：02-数据分析与特征工程串讲.mp4 323.95M. | ├──在线直播：03-图像与文本基础.mp4 333.88M. | ├──在线直播：05-机器学习实践案例高阶.mp4 365.37M. | ├──在线直播：06-机器学习模型部署与案例.mp4 409.98M. | ├──在线直播：07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 431.14M. | └──在线直播：08-机器学习项目实战：渔船时序轨迹分类.mp4 381.13M. |. ├──03、第三阶段深度学习原理到实战. | ├──在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播.mp4 363.14M. | ├──在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 367.38M. | ├──在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理.mp4 474.19M. | ├──在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 538.44M. | ├──在线视频：5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 307.62M. | ├──在线视频：6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 351.23M. | ├──在线视频：7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型.mp4 362.81M. | └──在线直播：8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩).mp4 233.78M. |. ├──04、第四阶段深度学习模型应用. | ├──在线视频：01-陈博士带你从头到尾通透word2vec.mp4 908.58M. | ├──在线视频：1-深度学习在物体检测中的应用：Two-Stage和One-Stage框架.mp4 275.13M. | ├──在线直播：2-人脸识别真的安全吗？机器学习.深度学习安全前沿技术：对抗攻击和防御.mp4 200.32M. | └──在线直播：3-深度学习模型实践技巧：工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型.mp4 169.09M. |. ├──05、第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固. | ├──在线视频1-深度学习在物体检测中的应用.上..mp4 290.38M. | ├──在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 243.44M. | ├──在线视频3-深度学习在物体检测中的应用.下..mp4 271.83M. | ├──在线视频4-NLP基础技能：文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计.mp4 590.00M. | ├──在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 349.55M. | ├──在线视频6-当下最好的语言模型BERT：发展历程、模型介绍及应用举例.mp4 496.35M. | ├──在线视频7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析.mp4 356.74M. | ├──在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.mp4 268.85M. | └──在线视频9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序.mp4 435.97M. |. ├──06、第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战. | ├──在线直播：01-CV-1-行人重识别项目（ReID）背景与基线方法.mp4 215.37M. | ├──在线直播：02-CV-2-行人重识别项目（ReID）跑通训练+评测流程.mp4 244.52M. | ├──在线直播：03-CV-3-行人重识别项目（ReID）多任务训练框架.mp4 226.55M. | ├──在线直播：04-CV-4-行人重识别项目（ReID）模型优化迭代及总结.mp4 241.62M. | ├──在线直播：05-NLP-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建.mp4 370.21M. | ├──在线直播：06-NLP-2-意图识别与文本匹配.mp4 434.67M. | ├──在线直播：07-NLP-3-智能问答机器人中的闲聊.mp4 413.57M. | ├──在线直播：08-NLP-4-智能问答机器人项目的部署、总结.mp4 441.78M. | ├──在线直播：09-推荐-1-商品推荐系统介绍和环境搭建.mp4 308.86M. | ├──在线直播：10-推荐-2-商品推荐系统特征工程.mp4 404.67M. | ├──在线直播：11-推荐-3-商品推荐系统模型构建.mp4 395.91M. | └──在线直播：12-推荐-4-商品推荐系统迭代优化.mp4 377.89M. |. ├──07、第七阶段 项目库补充项目实习与就业指导. | ├──在线视频：01-CV1-人体姿态识别项目开题：项目介绍与环境搭建.mp4 67.92M. | ├──在线视频：02-CV2-人体姿态识别初探：单人姿态与多人姿态.mp4 338.19M. | ├──在线视频：03-CV3-人体姿态估计与实战：实战代码与评价指标.mp4 212.09M. | ├──在线视频：04-CV4-人体姿态估计引申探讨：3D姿态与多视角姿态估计.mp4 372.44M. | ├──在线视频：05-NLP1-聊天机器人项目开题：项目介绍和环境搭建.mp4 108.63M. | ├──在线视频：06-NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建.mp4 332.61M. | ├──在线视频：07-NLP3-聊天机器人迭代优化：Transformer与BERT应用.mp4 332.58M. | ├──在线视频：08-NLP4-聊天机器人总结：编程实现与系统搭建.mp4 266.12M. | ├──在线视频：09-推荐1-电影推荐网站 开题：项目介绍和环境搭建.mp4 137.25M. | ├──在线视频：10-推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建.mp4 863.52M. | ├──在线视频：11-推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化.mp4 663.44M. | ├──在线视频：12-推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结.mp4 219.00M. | ├──在线直播：13-推荐-5-商品推荐系统讲整体内容梳理和进阶.mp4 249.73M. | └──在线直播：14-机器学习面试辅导.mp4 178.63M. |. ├──课件. | ├──01、第一阶段. | | ├──1_Machine_Learning_Introduction – Jupyter Notebook.pdf 830.29kb. | | ├──2_Generalized_Linear_Model – Jupyter Notebook.pdf 1.01M. | | ├──3_Decision_Tree – Jupyter Notebook.pdf 1.17M. | | ├──4_Boosting – Jupyter Notebook.pdf 264.09kb. | | ├──5_Naive_Bayes – Jupyter Notebook.pdf 272.24kb. | | ├──6_Support_Vector_Machine – Jupyter Notebook.pdf 869.31kb. | | ├──7-XGBoost – Jupyter Notebook.pdf 1.92M. | | ├──8_1_Hidden_Markov_Model – Jupyter Notebook.pdf 362.06kb. | | ├──8_2_Expectation_Maximization_Algorithm – Jupyter Notebook.pdf 152.51kb. | | ├──MachineLearning 第一课实训-meinan.ipynb 7.24kb. | | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威-Copy1.ipynb 5.89kb. | | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威.ipynb 5.89kb. | | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy1.ipynb 4.48kb. | | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy2.ipynb 4.48kb. | | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise.ipynb 4.48kb. | | └──在线实训-算法核心要点巩固(中)-meinan.ipynb 6.37kb. | ├──02、第二阶段. | | ├──01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.zip 11.57M. | | ├──02-机器学习实战：基于sklearn和 pandas.ipynb 5.82kb. | | ├──03-机器学习实战-Part2_数据分析与特征工程.pdf 4.07M. | | ├──04-机器学习实战-Part3_文本与图像基础.pdf 4.16M. | | ├──05-基于SQL的机器学习流程和实践.zip 2.65M. | | ├──06-机器学习高阶实践案例.pdf 4.73M. | | ├──06-机器学习高阶实践案例.zip 14.97M. | | ├──08-Home Credit用户信贷违约预测.pdf 24.49kb. | | └──7-模型高阶使用与部署.zip 9.35M. | ├──03、第三阶段. | | ├──01_NN_Basics.pdf 3.45M. | | ├──02_ConvNets_Principles.pdf 14.46M. | | ├──03_Word2Vec_RNN_Attention_Seq2Seq.pdf 30.59M. | | ├──04_Debug_DNNs_ConvNets_Design.pdf 44.28M. | | ├──预习1.神经网络初步.zip 21.72M. | | ├──预习2.CNN与CV.zip 23.02M. | | ├──预习3.RNN与NLP.zip 99.40M. | | └──预习4. 深度学习实战.zip 41.24M. | ├──04、第四阶段. | | ├──02_Object_Detection.pdf 33.07M. | | ├──03_Adversarial_Deep_learning.pdf 25.19M. | | ├──04_Lightweight_Model_Deep_Compression.pdf 16.61M. | | └──1-陈博士带你从头到尾通透word2vec.pdf 524.54kb. | ├──05、第五阶段. | | ├──cv方向.zip 84.16M. | | ├──nlp方向.zip 17.07M. | | ├──NLP文本匹配数据集.zip 2.66M. | | └──推荐方向.zip 32.49M. | └──data.zip 7.07M. ..erphpdown-box, .erphpdown-box + .article-custom-metas{display:block;}.资源下载.下载价格.50. 猫币.终身VIP免费.请先登录.客服QQ：765807314. . . . .4. . .0. . .七月在线.机器学习集训营. . . . .上一篇.千峰-JavaEE就业班 2022全新升级【完结】价值16800元. .下一篇.微信小程序入门与实战（全新版） 超20000人学习的好课收藏. . . 猜你喜欢. . . . . . .人工智能. .知乎AI大模型全栈工程师2期. . 资源目录 ├──08-fine-tuning.zip  37.80M ├──1-简介 - AI 大模型全栈工.... . . 3周前. 260. 55. . . . . . . . .人工智能. .营销老A：更懂商业的AI人工智能课. . 资源目录 ├──00.【01】AI，毫无疑问是人类世界近30年来的最大风口.mp4  83.06.... . . 4周前. 156. 57. . . . . . . . .Python. .全栈成功之路 500课实战Python全栈工程师. . 零基础编程入门： 无论您是初学者还是有一些基础的学习者，我们将从零开始，提.... . . 2024-01-26. 310. 66. . . . . . . . .人工智能. .AI变现实战案例教程（16合集）. . 资源目录： 1、2023视频号AI短视频创业营 2、AIGC玩赚副业 3、Al辅.... . . 2024-01-19. 405. 89. . . . . . . . .人工智能. .AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课. . 课程目录 AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课 ├──01.AI绘画的历史和现状.... . . 2024-01-13. 279. 45. . . . . . . . .人工智能. .知乎-AI大模型全栈工程师1期. . 知乎-AI大模型全栈工程师1期 ├──08-fine-tuning.zip  37.80M ├──1.简介 - AI.... . . 2024-01-09. 349. 69. . . . . . 评论.0. . . . .请先 .登录. ！. . . 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. . . . . . .大仙带你入门MATLAB神经网络和优化算法专题 - 飞猫客. . . . . . . . . . . . . . :root{--theme-color: #ff5f33;--theme-color2: #ff5f33;--theme-radius: 5px;} .banner{margin-top: -70px;} .banner-slider{padding-top: 90px;} .banner-slider:after{content: none;} body.home .header{background: transparent;box-shadow: none;webkit-box-shadow:none;} body.home .header.scrolled{background: #fff;webkit-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);-ms-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);} body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#ffffff;} body.home .header:not(.scrolled) .nav-line{background: #ffffff} body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#fff;} body.home .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#333;} body.home.night .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home.night .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#bbb;} @media (max-width: 925px){ .banner-slider{padding-top: 85px;} } @media (max-width: 768px){ .banner{margin-top: -60px;} .banner-slider{padding-top: 70px;} } .erphpdown-box, .erphpdown, .article-content .erphpdown-content-vip{background: transparent !important;border: 2px dashed var(--theme-color);} .erphpdown-box .erphpdown-title{display: inline-block;} .logo{width:180px;}@media (max-width: 1024px){.logo, .logo a {width: 60px;height: 60px;}}@media (max-width: 768px){}. . . . . .飞猫客. . . . 首页. . 编程学院 . . .网页前端. .Java. .PHP. .Python. .C/C++. .移动开发. . .Android. .IOS. .微信开发. . . .区块链. .人工智能. .大数据/云计算. .数据结构/算法. .运维. . .Linux运维. .Windows运维. .其他运维. . . .数据库. .其他语言. . . . 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AI 大模型全栈工.... . . 3周前. 258. 55. . . . . . . . .人工智能. .营销老A：更懂商业的AI人工智能课. . 资源目录 ├──00.【01】AI，毫无疑问是人类世界近30年来的最大风口.mp4  83.06.... . . 4周前. 156. 57. . . . . . . . .Python. .全栈成功之路 500课实战Python全栈工程师. . 零基础编程入门： 无论您是初学者还是有一些基础的学习者，我们将从零开始，提.... . . 2024-01-26. 309. 66. . . . . . . . .人工智能. .AI变现实战案例教程（16合集）. . 资源目录： 1、2023视频号AI短视频创业营 2、AIGC玩赚副业 3、Al辅.... . . 2024-01-19. 405. 89. . . . . . . . .人工智能. .AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课. . 课程目录 AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课 ├──01.AI绘画的历史和现状.... . . 2024-01-13. 279. 45. . . . . . . . .人工智能. .知乎-AI大模型全栈工程师1期. . 知乎-AI大模型全栈工程师1期 ├──08-fine-tuning.zip  37.80M ├──1.简介 - AI.... . . 2024-01-09. 349. 69. . . . . . 评论.2. . . . .请先 .登录. ！. . . . . .代码 是基于torch还是tensorflow的.Lyan. 2021-01-03. .0. 回复. .tensorflow.飞猫客. 2021-01-04. .0. 回复. . . . . . . . . . . . .10. 猫币.VIP免费.升级VIP.0.猫币. 请先登录.客服QQ：765807314. . 最新文章. . .零声C/C++企业级项目实战班. . .5天前. . 91. . 66. . . . .vue3+ts入门实战用户管理界面. . .1周前. . 131. . 55. . . . .Android HAL编程实战-实现自己的HAL和探索Android底层开发视频教程. . .2周前. . 100. . 67. . . . .WinHex数据恢复教程从入门到精通. . .2周前. . 95. . 64. . . . .尚硅g 2024年嵌入式 线下班. . .3周前. . 197. . 47. . . . .郭天祥22套大合集. . .3周前. . 122. . 120. . . . .知乎AI大模型全栈工程师2期. . .3周前. . 258. . 55. . . . .光环PMP第六版培训课程. . .4周前. . 139. . 51. . . . .Android. . .C/C++. . .IOS. . .Java. . .Linux运维. . .PHP. . .Python. . .SEM竞价. . .SEO教程. . .Windows运维. . .人工智能. . .信息流推广. . .其他语言. . .其他运维. . .区块链. . .大数据/云计算. . .微信开发. . .抖音. . .数据库. . .数据结构/算法. . .淘宝电商. . .移动开发. . .网页前端. . .自媒体. . .运维. . . 热门标签.实战.大数据.项目实战.尚硅谷.入门.黑马.人工智能.开课吧.Java.架构师.Vue.机器学习.微服务.数据结构.数据分析.算法.Go.千锋.全套视频.React.分布式.SpringBoot.老男孩.黑马程序员.爬虫.精通.电商.Java架构师.零基础.实战课程. 网友评论. . . . . . . . . .网站地图. ©2018-2020 .飞猫客. 站内资源收集于网络或网友投稿，若侵犯了您的合法权益，请联系我们删除！. .Email:765807314@qq.com. . . . . . . . . . . . . . . . .没有账号？.注册.  .忘记密码？. . . . . . . . .显示验证码. . . . . . . .已有账号？ .登录. . . . . window._MBT = {uri: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', child: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', urc: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', uru: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', url:'https://www.feimaoke.com', urg: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', url:'https://www.feimaoke.com',usr: 'https://www.feimaoke.com/user', roll: [], admin_ajax: 'https://www.feimaoke.com/wp-admin/admin-ajax.php', erphpdown: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/plugins/erphpdown/', image: '0.6316', hanimated: '1', fancybox: '0', anchor: '0', loading: '', nav: '0', iframe: '0', video_full: '0'};. .window._ERPHPDOWN = {"uri":"https://www.feimaoke.com/wp-content/plugins/erphpdown", "payment": "1", "wppay": "link", "author": "mobantu"}. . /* <![CDATA[ */ var _ERPHP = {"ajaxurl":"https:\/\/www.feimaoke.com\/wp-admin\/admin-ajax.php"}; /* ]]> */ . . . . . .MOBANTU.init({ias: 0, lazy: 0, plazy: 0, water: 0, mbf: 0, mpf: 0, mpfp: 0});. . 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03-01 279 10.0
七月在线机器学习工程师班第八期
人工智能

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