[python/机器学习人工智能教程] 自动驾驶项目来了!基于Ai人工智能的舆情分析+面部识别+自动驾驶课程

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查看1370 | 回复1 | 2020-8-28 12:00:23 | 显示全部楼层 |阅读模式

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   人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富,课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术,接着进行了Python的快速讲解,但比较粗略,这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学,大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程,讲师将课程分为两部分,下部分的课程主要集中在了项目的实战课程,而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量,内容非常丰富,很值得参考学习。  
" r$ R0 j* \1 E- M. E5 q       满满的人工智能Ai干货课程,课程可以认为分化为两个大的部分,后续会进行详细的介绍,但课程需要要求同学们有扎实的课程基础或者完成课程的前篇部分。课程深入的解读了图像识别处理基础—OpenCV,TensorFlow,神经网络,卷积神经网络与其应用,深度学习框架剖析,递归神经网络,马尔可夫决策过程,简单的蒙特卡洛等非常有深度的内容。在项目课程的实战部分,包考虑AI人工面部识别,汽车的自动驾驶技术,社会舆情分析等待,应用在一线的挑战项目。
1 y, q8 E, P% C3 C; }* Q5 \0 H6 C; O/ w! i3 r; b8 E
===============课程目录===============
* a; ]: _5 c+ F! N" s. ^
# Z% p4 U2 e- W4 a0 _: H  D
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp44 w- y0 f4 Y, f
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4
5 i, A! V* M# m2 `4 y├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
6 B( C- e- L" P) v! h) Y6 A/ J├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
1 V. f* E  Y; x1 C├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4# G" i  [* g* i2 n, T/ b
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
' v5 c" a7 r, B( |4 E├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp44 U. A. @! h9 p: M
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4+ j- s8 M; q. r7 L9 K" D+ H" ?
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
' A$ ]6 `0 h5 V' A7 M# X├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp40 i3 g4 V. \' o, u' {
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
; R2 W" l! ]7 J0 `, d3 q├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
$ Z3 Z  y8 ?6 Z; \$ a. \├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4
7 S' a( h9 t' ^8 `0 b├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
1 g; I/ S+ \$ A├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
; _1 o7 z% U; ]* Z: S4 L$ n; F├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
1 L" s9 r# N3 M; p* _├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp42 `5 J. n6 s& Q
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4
0 I% y' Q0 `% i) t4 w- L├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
; e" E: f1 z+ F" [5 S├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4+ ^3 \2 Q0 V% {( A9 I& A
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一).mp4; d- z+ {  A0 t0 m
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二).mp4
2 q; c; |/ y" x8 ~├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4! s; E# M$ c9 l+ i
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一).mp4
2 |# T" P6 R; p4 G/ }- U/ J: u├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二).mp44 c, D. Y" @9 o
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三).mp4- K7 j) [, N) X* Z
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp47 K/ C6 V5 K; h( z! z5 z8 y9 k* f
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp41 w! S/ T; _% K7 a, w
├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
% u) f, D8 N) `: u9 m├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp43 U0 _0 Q' b6 `
├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4' a* c" H" n- x6 O; {
├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp4, h! D/ @0 f! H3 f8 A, b
├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4' B" \5 F& p/ z" r5 L* l
├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
- F' _5 I6 M- o* k0 G1 p├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4  \5 j% }1 I% j% e/ o! Q5 B0 @
├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp42 h2 Y6 f3 W+ D# k) g0 r9 O
├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
* }9 c' X* T8 |├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp45 g' t' r7 y* ]9 i& i
├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4' z3 L/ j0 Q, e# ^
├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
8 y5 K# }( }3 y4 S$ y├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp42 i7 J: l. l; T. `2 c! ~7 m# z, n
├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4" B" J, X/ L* x& F
├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp42 G$ I) i* @6 P$ c: w4 }
├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
" S  [6 E: f3 M9 Y5 H├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
# I; X6 v, N9 `: T+ z# c. M├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
1 i+ \) ?7 P: V* U& D5 {├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
+ C4 F8 A; R) i; I├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp40 w9 U9 Z, b- P3 F
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp40 y4 i& U! b) j% P  Q9 B
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
7 B3 H& F2 Y5 ^1 q* l6 Z. i├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp43 W3 W: |2 c$ B
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
4 D+ P9 x4 R# O* w├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
6 B) |, ^! _1 u. y/ r6 ?├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4# u; x, q7 L. H4 I
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
! N! \- f; I& l7 f1 u(2)\PART2;目录中文件数:67个
4 [+ Y2 D6 n% y' X# L; p├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
' I4 e, i$ k8 ~( F  j/ r: O├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4( ]5 P; l6 T# E/ c; E$ ~
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4
& `6 Y9 o, O3 y6 D├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
! e' a6 C% o1 m0 e  b  V- h( b, a├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4% ^- e' @9 F  I; g9 W6 S
├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4& V+ [; g6 V4 D1 W7 ^/ ?+ D: x% P
├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
9 V- ^$ \* K/ h9 o1 q, d" j4 b+ [├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
, A) V$ b" w) ~9 Z; ~- z0 D& @( Q├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp41 y6 E% G; u  j/ p4 v& ^
├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp45 W& E8 @* m2 O
├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
6 h6 s5 H3 N: J' Z4 L% `% z- O- {├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp40 {# I' T4 [9 l8 j! j
├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp45 [5 i* A8 v, k3 b  a4 K! h9 o9 A
├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4
, \3 x1 j) D5 q& c, U* q) M├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp42 F6 k0 _+ ]" s/ P6 D( ?' d0 ~* M4 ?
├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
- h  _; m+ _. b, A3 I├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
% L3 Z: g# q; y# U! g├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
8 [' t! c: c* a! K0 J├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4
- o, v# E% F; R& h! O% T├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
* h: K! D% t( J  v$ ^1 I" J├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4+ y$ q, ]$ x& a
├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
2 L# L6 p6 |) t6 z4 f$ C+ G; `5 d├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4/ ~7 f9 A9 n% d
├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp45 ]. ]! R! @5 U& @" s. L
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp49 s3 j2 d' o2 O* y* V( r/ m
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp45 V* X$ V' L8 ]2 Q1 x
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
  |1 G) m9 ^2 w├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
: K5 H7 w7 @4 ?( r8 ~8 ?2 F; M├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp41 b& {2 d5 U/ U
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
+ M6 \8 |" u4 I& m9 a9 M  Y3 u) }6 P├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
" b" t2 Z' b+ [- t├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4# V; ?" E; U" r# y& n
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
9 [0 Q' \1 Z; _7 F8 I3 X5 v├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp4- u% b9 l! g+ ?, j4 k
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
: @" }, u- S$ `" p- i* l├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
1 I# r. A" u5 |5 C$ z; |├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp4" C. X6 w8 i5 e' h1 O8 }  j
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp4
4 m% `$ x3 r. h├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
/ M- r7 B% p' u, v5 Z$ x├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp42 z8 Z: Q7 {; l! m; |6 c* S
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4- t; C7 N, E. l% @
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4. ~7 B( c& q: i0 D: D8 K* A8 D
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
* R7 _" r8 J6 s, N. o) V+ ?├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
+ w- B5 ?  o; W3 M' \6 w- v├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp48 T" a& v$ _( H7 G. T
├─9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4
6 d+ S2 g9 Z5 y$ F. u2 K├─9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp4' q& X- S  y9 X
├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4  E( R2 N) q) Z! U: k( d4 t) s
├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp41 U' ~. F: l) C# G, w3 U9 [: `, E$ s
├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp41 A( v0 v7 L% a+ q! u
├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4" P+ w5 Q% v/ V' T; n) b
├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4
4 n8 ?) {" w/ ?9 d: p1 B- b4 `$ w7 W├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4! W- J9 k6 `9 y* U
├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4
2 Y, {+ j: P7 z+ F: S  }├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp47 @- O: e0 j, _2 z- V. d$ j4 q
├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
/ P. _2 {! y% F3 N; @├─9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4
* e" b4 z5 ?" \% G) Q0 F├─9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp48 H5 N' u; U. ^3 J" l8 g
├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
6 H/ i/ @1 A: N& f! x* ]! ?  E+ w) C" r├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4/ ]3 w/ ~5 j; I6 `( U
(3)\PART3;目录中文件数:59个
$ ^* t, g/ @) R├─10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4- Q$ e) t3 Q6 K9 R5 l2 {; K' b
├─10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
9 W9 J! a& [- A  @2 }: j, l├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
4 |  s) h" s6 ]; _4 o4 l├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp40 W8 J! O$ L2 r1 ^! H/ z1 Y
├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp40 I; t2 n9 C. ~1 O0 [
├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
. @( S+ z( ~4 i- }0 t% D6 z├─10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4  z. z$ u4 }  p- F) N  r. B9 u* `/ h7 g
├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4  n: N8 }% M* e, {' a
├─10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4% s( X3 Q7 ?* }+ @0 n2 u! x. C
├─10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp44 e$ h  z" S  Q( {' r) J
├─10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
3 J" n. q2 X9 k+ e+ [├─10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp45 R+ m/ K& g/ y( w* o
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4$ e- F# {3 n4 O  G; i
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
. u$ A$ R9 Y6 o( h" r├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp47 ^5 n5 t5 L% p' v7 o( R. F
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
+ q: M7 v7 S# k9 @1 r3 [4 f/ ]├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
8 v6 q0 O4 y/ j- s0 v( W├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4. D' j$ q$ }: W* `
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
0 m3 M: J2 r! k% _2 E$ W6 b: m, [* _) V├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4# A  O" s6 z2 \  W
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
! q/ C. I/ x& R. p& d1 o* v/ A$ b├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
9 ^" A, m: M. d: f- X├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
% p+ R# w5 p( h& u$ R├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4
0 j) X; `( A6 R├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp45 I# i( ]  z* Z$ }- Z
├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
  @/ h  m4 ~' q( N7 y5 V& \# i├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
) Y, B* r* o  d1 p├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4
8 I) B: o* I$ q. t0 y6 y├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp45 P/ D6 h0 y0 U1 Z! y) h
├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4# ]1 p: b0 M7 [; Y/ @$ S# z
├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp46 F$ J  s& P& J# O& t
├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4) V" M- Y+ Y" F" V: S  [9 @& X0 a# p
├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
- L; M% n# \; u1 U4 O├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
& C1 H3 M/ a& O4 f+ ]% i7 @├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
; K6 {* Y3 d: w: {& `  {├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp47 e; G8 F8 }0 Y! J% _
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
3 q/ k/ [+ r) m5 ]├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
. w( y; W: Z4 v& x0 W- F├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4
. i( P, D" a4 D3 s* K( P5 e, c# ?├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
, H, Y; x  {6 u0 I8 |' B3 F├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp48 [$ R4 q' U% e& L, o
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp41 S% V0 Z. ~; _% O
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4! w6 c% T1 |3 v9 L* j- X# R' Y
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
0 }) n0 I+ R( x2 _- J├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4# a# v! ~9 z* s; S, y  m
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4
  O. d  B0 f$ D( Y' v├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
, c& _- A: e( N6 m7 [├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp47 w1 n( K+ r& f; U/ ~, P0 ]( I
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
& d3 N# S1 S- R: ]  M2 z5 n├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
( e' i: v" o5 g& t├─14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
) P& M7 I& b4 ]" R├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4
& m3 B* R1 Y( G9 C3 e8 [(4)\PART4;目录中文件数:56个
* V( ]- @9 j/ ^' X* R+ o% {├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
) _% \* g& Y2 L+ H├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp46 |; ]% M6 V* M
├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4+ Q: k* ?6 H" l
├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp46 ~4 D( \, Z- _: ]) t, h
├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
3 T5 @2 R& m4 z, i6 K$ e├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4- J; e3 N  o* u6 }, B$ j
├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
3 E+ E7 O: D. L: u9 @) I; ]├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp46 C7 B+ v9 d' X* q+ E" Q5 N
├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4' A9 ~! }8 }# ?+ O. O
├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
; s- N& G( e; O2 J7 Q+ Y├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp40 C8 A4 b* B7 L* z, i
├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4
2 w' z- O5 e; o' l! e├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
$ J8 E; p3 n1 ]0 R+ V# ~6 u├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4* `# p, F% ]3 {
├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4
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' r  _" v' }8 J1 _├─15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4  [! u% R1 w. t2 q
├─15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4( n# [6 c: N  x* g1 b5 U
├─15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
" D3 b7 b" |' e1 n2 L" p├─15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp44 s4 W) Z' \6 ^4 S6 O* Q
├─15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
& ~7 N& i, y3 ?2 q├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4) X: s5 |- I  j& }
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: @5 {: M/ M3 U3 b├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp40 Q* Q  L8 b8 W! m2 ?6 _
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├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
: \6 }1 @( E' M├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4
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: Z* q4 a8 b3 G/ o8 T0 @& p├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp45 P( D5 L4 o. a1 {0 W
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├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
9 P( K$ z6 x! v, N├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
; O4 z1 Y( A6 J├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4& j$ ]- Y# E2 W
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一).mp4( F! v; _) ~9 K' w/ t7 j0 J) V8 t; }
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二).mp43 v2 U! l. q3 ^; M
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4. C) n7 v  m4 S' u1 a) g
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
8 H, T( Q9 p: E. v7 F├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4: N) I! g% g2 \$ n3 f
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一).mp4
, K& {) j+ ?& P. C( F2 c├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二).mp48 f: Y: A; m1 G! O% p
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp42 ^) a3 [4 {3 r6 ?1 r: ^
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
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├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp4
0 F# W" G! v7 `2 Y7 O├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4
4 u& z% \8 |( l* r; c├─18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4+ r. [/ e' ?: D9 Q0 M7 q8 O( I  c
(5)\PART5;目录中文件数:64个
+ }( x; L5 h" i: ~& |2 U: L├─18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4- Z# g5 c. A5 C$ c/ k9 V& a
├─18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp42 n# e- ^, V- ?) |2 c
├─18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
/ V* _8 r5 Z7 ]├─18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
% z) p* a% u9 Y3 {% W$ g7 I├─18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4" ]& Q5 q1 V4 w8 Q7 ^1 C
├─18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4* S5 K. @2 j/ N
├─18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4) M/ x6 y5 F" m
├─18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4
9 i( L  S( c6 g7 z├─18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
3 W+ ]2 m0 T" g4 ^/ ~8 W. G" e) a6 H├─18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
! o1 w- c. G5 ]7 Z├─18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp48 g& R9 [& z5 M$ f8 c3 D$ H8 {
├─18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
" s$ g& P+ U2 N+ y+ O# R├─18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4' s1 V/ g$ q; i" ^  @2 {! @: L3 f2 Q8 @
├─19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4. l2 ]2 v3 Z6 j+ C
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├─19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
- ~  [+ O- z# G" R1 ~├─19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4, r( `3 w% U3 A7 m9 v5 Z
├─19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4+ i! F$ U; F6 S0 M  W+ z
├─19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4# j- J! q% j1 D$ q0 r. r
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├─19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4
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├─19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp4
' A4 n8 \% l, P. c( r├─19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4; Q8 y, s# {( J5 }1 m
├─20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4* `) O' h8 w, m0 Z3 G
├─20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp45 e& Z# R  R0 k
├─20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp4
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+ x4 n2 z$ D! w! w" V├─20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp4
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├─20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp4! a" ]' e/ I4 @) U9 T
├─20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4
' T) d( N; z) E' ^├─20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp4) h8 d$ q% |, t' O* V6 V
├─21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4
7 n& @8 a: b: i9 L: H0 h├─21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp41 C$ d+ y. Y  e: {6 V5 C  k+ H
├─21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp4$ K4 k! K# a, j& ^! b* `
├─21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp44 h6 y9 G/ E# r7 `! J3 j
├─21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4& E) k9 {& b3 X! ]2 J
├─21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp42 {: N; r4 F! y" P9 u
├─21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4
6 @2 _# E! f) p: T* M- ~* r/ F. j4 ]" h├─21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp4: ^/ N$ B' H; Y
├─22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4
6 }& q* _* Y- u# N+ z├─22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
: Y0 h& E; ^4 p├─22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp4
: K. g/ L+ T. p: V; r4 ~2 e% r├─22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4, x% h1 x8 t+ A0 V) Z
├─22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp4! ~# A' s) p+ u% V- L0 ?8 O* Y$ F
├─22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4$ C3 t' i$ ?+ v" k2 c* M% y7 R
├─22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率.mp47 N) k* @, V8 o7 L( }" [6 c
├─22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4. |1 n8 Z2 e7 y5 z9 Q- c, p2 G+ g
├─22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4
' M" s3 E5 r1 g├─22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp43 p: v7 v! S3 s" r0 m# R" F
├─22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp4( ~" s$ Z3 G) D0 X
├─22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4
7 b. M. [0 F4 \- }├─22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp46 e) {1 b/ e" W! e! x% F2 e" z
(6)\PART6;目录中文件数:69个7 Z  X# \$ v% b* S7 g& A( g
├─22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4* N5 N$ B; }- B1 G# w3 K# g/ ]
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4
8 B2 I, ]: `& W2 T# M6 v  q& S- y├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4
  Z7 ?# F2 J5 y5 y. v  a0 k├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
# S- ^) m2 O4 `9 |" E├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp47 }  t* y: a( I; O8 l; W3 I; S
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4
, x, I, V9 B+ B' w* u├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一).mp4
0 P, J  L( [! k/ k( B2 l& Z├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp4
' c$ C  W8 H5 I' Z# [├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
- T, \" \, `% v, k* u! M* @+ Z├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp4: I" j( A8 e6 s
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp4
, r6 A! R2 d9 S  a$ g& k9 {├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp4
. O7 t& q3 j5 K$ c1 s├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
+ Q& i7 C. q$ S2 d  t$ U0 j( i2 ^├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
+ }1 Q7 C- G  m* j2 b: Q/ r├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4- z/ X& A/ s( G- i! K
├─24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二).mp4
7 Y2 u  p8 D3 Y+ T├─24、课程:贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(三).mp4& r0 |; y# \. U; p& e: a
├─24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四).mp4" n- k9 D, w; V
├─24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
! a" b# H# Z. |6 h6 d. A2 y( H├─24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4& }6 c2 s0 a# f% C. x+ E1 U/ j
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├─24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三).mp4
: B1 K7 w# K5 Y: P+ i$ g1 W7 [0 b├─24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四).mp4
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├─24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4
, G# D- G# M( w3 B├─24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp4! i) P9 w' ]& n0 P" E3 P
├─24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
7 e+ O+ {4 u7 q0 f$ E' O4 f6 p├─24、课程:贝叶斯思维.9、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(一).mp4
3 l! r9 k- D0 ?+ z1 n. k! z/ }. c├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布.mp4
# z$ j( o( v0 u2 ]1 L├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4' A0 j2 d  U, n& P- T$ [; Q; t
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
& ?2 `- K& T5 z, C: b├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp4
" ]0 T/ a. D6 T- Y% [: z├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp4  q# a( B) q' Q% Z. f
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4
/ e/ X% [9 Y/ s( W0 v5 K* k├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4$ P6 X; |( @8 V4 R' q2 P
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4
) V& @6 E9 X3 D5 G7 L. X$ U├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4
# t" k  X: S+ r+ i9 B├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4
/ U2 D. _& y1 k├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4: x5 d- f& J( |
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.7、沿时间的动态变化:频率与高频词(一).mp4. c/ ~% A+ {) {4 l  Q
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.8、沿时间的动态变化:频率与高频词(二).mp4
8 p# H/ \8 T5 V% V! x1 F├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.9、沿时间的动态变化:频率与高频词(三).mp4
2 z  _4 |8 Z* s5 o2 ^├─26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4  e7 c, n$ M0 Z$ l( _* [
├─26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp4, X4 ~/ X% `0 r0 W! ]
├─26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp41 F" o7 E5 i9 J1 p3 S& n( X! [
├─26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4
  c6 @, |% [. Q6 P8 r& d├─26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4
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├─26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4: a  J4 e) W3 @6 Y8 T
├─26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4' A: \' S& V7 {2 |: t- D- c
├─26、课程:聚类与代码实战.3、聚类的定义以及和分类的区别.mp49 @9 j# E' ~6 D" G
├─26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
: S1 c( ^* |7 X! K- j8 J├─26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4; n8 _. x0 Y3 R% A- B# ~" H
├─26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp47 b% U$ E4 X( D2 B$ `! c2 b  `
├─26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
# q9 e7 O0 z- o$ N/ S9 g- i2 g% W├─26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
: ~& V6 `/ f3 k' G, H6 I├─26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp46 _, l' Y; v. N" [: U, W( H
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp46 b5 B+ x( p- x4 ?. i# i
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp4
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4 v4 k% `. M& e/ A5 t' o  Q├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.5、作用价值一:获取市场的必要信息(一).mp4
2 o  x- [* W$ Y8 \& `, ]9 `& k, q% E
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4$ a8 @& n+ \) o
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.11、总结:营销领域的舆情分析应用.mp4
1 c5 K+ T0 ~- P8 f# q! i. Q├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4) h; z9 M4 B" ~: P7 [! W* P* J6 O
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4& W' ^3 S' F: x8 t5 L' ~: i
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.6、作用价值一:获取市场的必要信息(二).mp4' N4 F- S  E: O3 x
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.7、如何通过舆情分析掌握时长状况.mp45 A# _5 z# s' N+ d
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.8、作用价值二:提升决策敏感性.mp4% v$ n5 l; ]: V
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4
) w3 K! h0 v2 s3 t8 g* i# ]/ E- _├─28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4
3 j7 B$ o8 Z, P  b) t7 l1 ~7 ~' l+ t├─28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4! M. P- [* G4 p8 T) @3 M. `
├─28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp4
$ o' T1 U, M# S# H! ?+ ]├─28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一).mp4
% U( Z2 {$ j% _- G- `├─28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp4  d  [3 ]; L$ J: L: G  n
├─28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三).mp4
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3 C9 }) y7 f( n1 E& o├─28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四).mp4
; {; Z# p. e/ m& D" B( S6 }├─28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp48 G# t% Q! \& C6 ]7 o5 s* h
├─28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp4/ Z/ y  d/ M7 k2 X( E9 \. m
├─28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4* A+ F6 ^( I! Y& y8 s) b; Z
├─29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二).mp4+ E% Y/ `; [3 X- k- _
├─29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三).mp4" V1 e+ s9 X6 d9 {0 H9 P7 Z
├─29、课程:人工智能的江湖.1、达特茅斯会议与第一次AI大发展.mp48 Q3 o! r# R3 s' \8 C  [
├─29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4& o  u0 N, w) V1 o" U7 ^% U9 X
├─29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二).mp4& G. a( ]4 Z) Y4 r' ^+ Y) r. z
├─29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp4* {& Q8 u* F2 ?
├─29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp4, _: ~; p6 \. w0 m' |
├─29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4: }3 ~% x6 B5 B9 Y. L
├─29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二).mp4
2 S: {/ y- Y9 o' A├─29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三).mp4' O2 _0 Q/ L1 e& E, Q7 |
├─29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4
+ K% _0 j+ |+ `$ z├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结.mp4% e% ~8 Z3 y! i6 `: e' v5 v
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.1、图像处理和机器学习有什么关系.mp47 V7 l! {! h7 s; M
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp4; e- o) V8 e& G3 t1 f
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.3、什么是图像识别.mp4' K' s  H( I8 C  _( W
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.4、图像识别的困难在哪里.mp4
5 A" M4 X/ M# H) h0 z/ K├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.5、图像识别的发展历史.mp4/ P. x8 B: G1 S* o- J5 T
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.6、机器学习对比深度学习.mp4
& Z5 K( g' L9 Q: g% I- @2 ?├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.7、机器学习的工作方式.mp4+ `; @9 n; }3 U: j3 _- A, N( H
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.8、机器学习的算法(一).mp4
! n5 C  @+ B; z$ {8 g├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.9、机器学习的算法(二).mp4
1 c  l+ V8 {3 M# e5 T├─31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp46 F! F$ m6 p0 @/ r7 y+ Z' F
├─31、课程:Pygame.2、剩余课程安排.mp42 B' D4 B8 E+ L7 H: U% @
├─31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一).mp4/ c/ b, g4 m! f7 t" e8 F
├─31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二).mp4
( h; \" x' i$ f* ^6 H: V* p├─31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp4
$ ~/ w0 [' s" Q% q/ g0 o├─31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一).mp4
* C6 \: ~. y7 y' l8 ]; s├─31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二).mp4
9 O+ j# D; @! ~' ^├─31、课程:Pygame.8、柱子的移动.mp4  X3 s* \; W3 I7 U
(2)\PART2;目录中文件数:59个- S) L9 a+ x! @% L' I) M0 \
├─31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4' Y$ |% o. h- ^: w5 l
├─31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明.mp4; m$ F. [( T; O4 T8 o
├─31、课程:Pygame.12、给小鸟计分.mp4
. E6 N  q3 \7 P4 R" i1 f2 @├─31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动.mp4( v1 S0 |* n' K4 I
├─32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4$ F/ g' L" B4 Q' x4 |# T+ M
├─32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二).mp4
  w6 o1 c- x# T$ J: t5 }+ ]├─32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4. r; X1 T7 U% N  c! A' g, U
├─32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop.mp41 I5 u$ |, `3 ^9 c* v$ [+ T, t9 `
├─32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp4
( H/ x2 C7 z3 I├─32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV.mp4
8 M: x% T, F+ r├─32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习.mp45 `. n5 Z' N0 F8 A
├─32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp41 x7 ^$ k4 ^6 D/ u$ S3 U1 x
├─32、课程:Python控制系统.6、数据库基础review(二).mp4( D  ~( a) H6 U. u  i2 X6 g+ @7 x
├─32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4; K$ g; K. M$ k( N
├─32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp43 ^! T. S2 [( v+ Q- i
├─32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp4
1 c. G) S. w, q0 a1 Y├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp4
, S1 }2 X; E! j6 [& ~├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑.mp4
% O8 U1 I& B4 l; r. j9 q, ^├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理:形态学变换.mp4
3 M1 }; ^, ]! l- V5 u9 E  n) b* s├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4
. ?% }. n. O7 B2 f2 y├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.2、读取图片(二).mp4" x! {: q& `* L. g
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.3、读取图片(三).mp4
3 c) d) j* {1 _) _3 Y3 ~1 n  S% }├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.4、读取视频.mp4; a6 d  i- s, A8 k) p
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数.mp4
# n$ a% f/ L1 G8 B  Y├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一).mp4
# `# C) e: R: p' E6 h├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.7、OpenCV图像的基本操作(二).mp42 E  J8 l5 F0 T
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一).mp4. \; R  D% k, R; L) |0 \
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.9、图像处理:颜色空间转换(二).mp4
  e$ Q# y' X6 K0 s7 [├─34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二).mp4. p5 d$ w- K1 u
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三).mp4
9 v9 L) Z! N4 ^2 k) N├─34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp4
# S0 W* ]: p2 q* ~2 a├─34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp4
8 Y) `; b# F1 z' H% i. U9 B├─34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一).mp4+ n4 ]2 X/ f0 ]4 D- q) c" k6 ?
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.2、收集GTA5游戏数据(二).mp4" M! Q& f. v- w# T: u
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.3、收集GTA5游戏数据(三).mp4( Q# V7 r. }& O/ J3 A% r
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV(一).mp40 [# Q. F0 X; M, D
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4
7 \9 s- w8 T/ J" F6 _6 b├─34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4
& s4 K/ z* m& c( t- Z├─34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一).mp4
$ A5 s+ n& J5 u6 \├─34、课程:从游戏数据中提取feature.8、C++ review(二).mp4
4 `/ ^  ?) ~4 E5 R" Z├─34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp46 c& S1 z! X% D
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.10、GTA游戏AI识别车道分割线(四).mp4
/ N& K; L( s7 z) E2 }├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.11、GTA游戏AI识别车道分割线(五).mp4& l7 w& N0 z. D: V
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置.mp4
* k7 Y- j+ ]6 c5 i- N' _├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题(一).mp4
. a  j4 o8 h8 P2 R7 V├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二).mp4
* }6 z$ m1 s# q  n2 E├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三).mp4
; S$ S  _2 h8 j: n) q7 q├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四).mp4
2 m' v- u3 \0 M5 c7 N1 n0 @7 B├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五).mp4. g8 A5 ]/ F& u6 K7 H# s
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp4- C/ j4 a, ^2 [/ V2 V( B6 p
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.8、GTA游戏AI识别车道分割线(二).mp45 ]1 G2 h0 l1 ]- Y/ Q2 }
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.9、GTA游戏AI识别车道分割线(三).mp47 p9 `' l, @0 d
(3)\PART3;目录中文件数:70个0 @( y: Y! q) ~& d1 O
├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
: M2 r) @/ S/ R├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
; v9 \8 u8 t4 N5 Y/ q3 N6 S├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线(六).mp4/ q' W: B! n) D
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线(七).mp4
; b* y! o; Y. ]3 }* I├─36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp47 e7 D  Z3 ]6 B  q  Y& H) K
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4: g( F2 i! A  m7 `
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
. R7 B  T* Z# y  K! b) S' I7 U├─36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4( v6 ?- e6 ?  S# s- L  B* \3 L1 |
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4
+ B  u3 G6 K0 y) T├─36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp40 j2 z8 [" E; N2 n& p* ?# F
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp46 H5 X! _) C" |4 T1 [. `& c; y
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4: T" l: ?- l8 c3 V! d
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4  u& u% J; @1 x% Z4 Q( q
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4. }* t# o( t' P# J1 u
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
: W2 K  _8 x% w5 F# i- c├─36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
" J1 P0 x4 t8 a* n├─36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4" @4 L+ U6 f1 ?' @* w+ B) H
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4# D% C5 b( R0 A' C: e( C- x
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp4' N& h# m2 Z7 G$ G* M1 E
├─37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp4; t( b& n! U5 C; n" ~4 t8 M- [% |
├─37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4
. y( h+ M+ v5 u├─37、课程:神经网络.1、神经网络.mp4/ R& S! a$ U" D1 k' ^9 j; S9 N
├─37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4/ O# v9 K4 g% i6 ^1 I4 }
├─37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
! q, \. S5 [, h$ l! r  q( l├─37、课程:神经网络.4、激活函数.mp49 h# V' `5 D( p$ Z# W
├─37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp42 T+ x' f, a: s; Q+ g& [
├─37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp4& ^3 R+ p1 E& L2 j1 X
├─37、课程:神经网络.7、正规化.mp4
/ c, `/ O. E- p4 _0 H* n├─37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4& M& Z; g7 R! w7 V0 l4 F
├─37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp4
+ g3 E6 z% e, d+ i├─38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network.mp4' @& q( @) ?5 c- H4 b9 O3 ~
├─38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4
% x1 T* y% g1 }, G( g, B5 P8 m├─38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
# d# \+ K! k4 z& d6 i4 R├─38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4+ ]- r* G' ~1 R. r* e& a" e
├─38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4
- h0 u! K( c& @6 O├─38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4
) a' M5 Q: r1 X" H' v2 J├─38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4: ^8 N/ G% T( o. Z5 v
├─38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4
% V9 T: A9 J; ^( x├─38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp4
* x0 F% v9 H0 J% |├─38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4
0 l' I3 H7 B# V0 T! e# `, N├─38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp4
1 i2 ]* Q/ N$ U: Y5 C0 ]. T├─39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4% T, G+ |8 K& Y, o
├─39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4) [- o9 C% l% ~+ Q: _
├─39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4$ O' u8 k3 {4 l0 }7 m+ P
├─39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4
9 X8 U0 B2 r" H4 z/ A/ m( m├─39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp4
! X- l  F# i- Z2 A) v+ i├─39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp4
1 x+ T9 a6 K2 I├─39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp46 u$ s5 ^4 m( S3 }
├─39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp4- L( g  z: j  w# R# ~9 j: L  A
├─39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp4
8 t# K& F8 J% B3 d├─39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二).mp4
- [* I. }% F/ g5 d' f3 V├─39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp42 c; z# g7 G5 P* @" c* G+ T
├─40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4# M5 |+ Y, T4 J+ @/ F+ n$ a. {
├─40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4: _& U2 A% E# e7 X- C- R  N" s
├─40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4
! P0 M' R& H3 l├─40、课程:深度学习框架剖析.13、DL优化方法分析以及相关TF API说明.mp4; W3 ~8 A7 A, w! f8 _) u# [
├─40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4
+ [& ~$ h3 C9 }5 @& ~├─40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp42 K  ?# s- l8 @6 p+ ]' y$ r
├─40、课程:深度学习框架剖析.3、命令式编程与声明式编程等概念讲解.mp4
4 e! ?( i0 U% V├─40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4% g" Z7 a, U2 ^1 s2 ]: G' W
├─40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
8 M+ r6 Y* Y; H9 ?* L4 L  s! t├─40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4$ |8 j. _! S- }( a
├─40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4/ j* s) w7 W1 c  V" K
├─40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4! ?+ M/ A) r7 K$ n3 K# w' K: `
├─40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
# w  u$ v3 C" H, A) \7 P2 p(4)\PART4;目录中文件数:75个
( U" a) K! |2 Q4 J/ l. n1 ~├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
. [9 v9 M1 v4 K% U( Q% _1 {% w├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url8 ~6 g8 E) `  X& u1 y, W6 v1 n  C
├─40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4. i/ g; O4 }# j+ {
├─40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
+ a% |* ?& X5 ?+ {# S( ]! C) I├─40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4
% W. K4 u, K9 T  _├─41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4
6 w( t, f( s, `3 x) n& Z6 X├─41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp4. o. c4 k3 \' @9 D( q( ]
├─41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp42 _) t$ f4 F0 ~+ Z! V8 t
├─41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4
" g" M. M5 p# @  {8 e, \├─41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp49 J8 r8 G( T7 F" B
├─41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp4
  g7 G1 H5 c" `8 A9 G; z% u├─41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp45 b! ~) }$ e& U0 H$ G& M0 w: U, E
├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络(一).mp4
4 u* l: [! d5 {( }2 S4 N├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络(二).mp4/ l. s& V+ l5 {% E
├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹(一).mp49 j1 W! y1 |% C# j# v0 i) e! R
├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.4、伪装曹雪芹(二).mp4
" [2 M" ^( p5 N! C8 T& M├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.5、伪装曹雪芹(三).mp4. V0 C5 I1 T$ i
├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹(四).mp4( y- j* d* i* W/ Z
├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别(一).mp4
% s* o2 b. v/ ]1 Y7 ^├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.8、图像识别(二).mp4
" g7 D# L6 S6 z8 Z* p& b├─43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4
5 K7 h" H% p) F# S# W0 L+ m├─43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp40 F/ n6 u5 J& i" n0 g) F& b
├─43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4
' h  Z8 E' `, _0 b% s$ m0 c7 f├─43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp46 S, B) H0 `5 }: X4 W1 R* c& m4 @/ E
├─43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp4
5 z7 f, ]& ~) Y2 K+ v├─43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp4
9 J2 A* k1 k" t* f) h( D. n+ M├─43、课程:线性代数与数值分析.16、对角矩阵、单位矩阵、转置矩阵和reshape.mp4
$ F- t. k: x6 Y& k+ I7 T* e├─43、课程:线性代数与数值分析.17、行列式、秩、迹以及SVD奇异值分解.mp4# Z  H& f/ z3 t# o4 S* p
├─43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp40 o6 r, y" R# T! _6 x. E
├─43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4. j( H/ p( `& O4 E  J/ c- o
├─43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
4 J4 l- K+ K. V; c$ ~├─43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4& C2 t4 G6 _( |% j- m/ R0 L
├─43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4& w- B& D- `' p# c& l7 l
├─43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4
3 o2 ?8 s8 @* u3 Y; M+ |├─43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4, _/ B# g; v- C4 _
├─43、课程:线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量.mp42 \! L  X, v4 n3 D
├─43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp47 w) D. {+ D. q: b& F
├─44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
' B5 w+ ?2 O% I& ?├─44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
) |3 c# T3 C* y7 P5 @├─44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
/ C8 y: S" M6 A( U3 S. A5 s├─44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp4
) `  r) ], `/ @! z4 ^, v' u8 ^├─44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4
% e. s$ d3 d! n9 _' p├─44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4* t" }1 L$ W# h9 W8 @9 b, h# b& U
├─44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp4! G- x7 \+ G" M  @$ Y, x; Z
├─44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp4
. h( ^+ p; K% D2 C; W├─44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4
3 a( p  i) G- x├─45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4. J4 K9 C% c# {% q" G9 F
├─45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
6 K5 M& J7 P& c6 g1 [1 E├─45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
' k* {8 {. l+ Q; D* g4 o3 E├─45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4& w  g& n$ q5 y' e+ U$ \+ a
├─45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4! i& M5 |" Y& g( }4 [
├─45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
9 k. s) e9 E' q5 M4 n% @+ u├─45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4
. ^5 O- `& V4 Y: x) m├─45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp45 g' i. F, M% N- J0 n. ~# M% v/ m) ^
├─45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp4
3 J4 Y  y0 R: r4 c2 J' n* m├─45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4
" _4 D& t- a- q- ]! G├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.1、复习监督学习.mp4
) X) ~8 T* a" N' _* X- q├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念(一).mp4& P$ a5 ]7 C2 A% I  b
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.3、强化学习基本概念(二).mp46 g3 {& g9 z% G; K3 ^
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.4、策略与总价值(一).mp4
5 l) H- z2 m/ B" K# ~├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.5、策略与总价值(二).mp4
& t& |' @4 T; f! t; L├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.6、强化学习系列方法总览(一).mp4
6 @. K8 b( F- G├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.7、强化学习系列方法总览(二).mp41 l: ~9 {6 ]& O" g5 y, l
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.8、强化学习系列方法总览(三).mp4* y3 N+ e7 J* X/ t/ e
├─47、课程:马尔可夫决策过程.1、马尔可夫决策过程:Markov状态转移矩阵.mp4- _3 P8 H2 o3 O6 t1 {. I4 o
├─47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp41 p+ t! {, U$ e9 S1 @. k% W
├─47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp40 i+ O3 v! o$ a
├─47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp40 u0 H9 e# a* J9 v/ }; P1 q
├─47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4
3 k. O  f) k8 ]$ W; @& {├─47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4
; N1 [( ~$ V) a% [+ d2 K(5)\PART5;目录中文件数:66个
$ }* f  |2 n8 d+ |' f5 C  [" p├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
7 F8 u3 f3 y: \( n! _├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
6 S! b) J" P$ ?  ^$ `├─47、课程:马尔可夫决策过程.10、最优总价值与最优动作价值(一).mp41 C! x' J) C+ e( S. J
├─47、课程:马尔可夫决策过程.11、最优总价值与最优动作价值(二).mp4
3 {* \8 i  V6 q9 Q5 L) ^  e├─47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4) n1 H: _2 T3 n
├─47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4
+ r2 r, P- ]2 X: F; _+ w5 d- Y├─47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4
' {( d  K4 ^: @  d0 Z# {├─47、课程:马尔可夫决策过程.8、状态价值函数 v.s 动作价值函数(一).mp4: q4 d( g9 x9 @( o' W/ A! h
├─47、课程:马尔可夫决策过程.9、状态价值函数 v.s 动作价值函数(二).mp4* x4 |. J9 p2 `, G
├─48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4
0 Z! }* G# N$ p├─48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp4
4 _, H8 _3 W5 x: k! C9 q1 W├─48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp4
$ F' t: w  l7 a) I. \├─48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4, _5 ~- v. i& @. @9 d
├─48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4
- d+ C3 c2 K! B$ \$ T├─48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4, ^6 I! ~& t# u/ N1 f+ E
├─48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp4
; E/ `. |$ G; W( @0 I├─48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp46 x7 e5 i" t4 p
├─48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp4. p; e; ~. T0 Z/ \" |, ^. V: X
├─48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4
. d, y1 D& }) z. r6 Y├─48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
* }# B4 t4 f3 p# V2 P1 g├─48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
/ a9 c% ]' Y) M( L! V$ C├─48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4
8 K! c4 D  x& q( n/ y1 s. G- j├─49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4. g( Y; s  D8 _, Q& |, s! T' x
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp4
8 r, O9 _/ G, p, }% E5 f( A, p├─49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4$ `9 G- T% l: W3 b$ h& U
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
3 d' T5 N* Y: @, \6 Z8 K├─49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4
4 \* m8 _/ D8 u5 a% i1 F% K$ V* `├─49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4" ~8 y4 {0 S; d
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp49 ^+ F0 P9 t2 A
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4! Y! w$ L. f& w8 _  g) |/ S
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp45 @6 j% Z0 l! P" D! E, }! k
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4; A) r7 W5 o7 i6 q6 D. ~2 Z: Z% d
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4
2 d5 u2 E$ o8 e3 V8 Y├─49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
2 p) p" B: t9 y  W! h├─49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp47 C5 e8 b$ i9 F/ S# x8 ^( ]" K
├─50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp46 ^* I$ H$ m" P$ o
├─50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp48 L0 |# t* i! I8 w& u2 H
├─50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4. M3 Z( |9 l; Y0 T, X( C
├─50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4
( P0 E! Y: c; {$ G+ ?6 V├─50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp4
; F9 e" j% ~' n0 B6 Z0 m├─50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4! `" l1 u) G$ h2 j
├─50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4$ b( L. _6 A7 r/ |
├─50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4# |: H& r% D3 U0 C
├─50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp49 s* P0 x" Y" L* P4 T
├─50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4! e8 J. I4 _, v, ?) \$ ~, N
├─50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
: @% N) N2 f8 J. x' `├─50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4, q4 _5 k- s+ }* O; q
├─50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp4
; Z  L  s3 Z  p# q3 [8 ]; C$ k& g├─50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4! u$ g1 _3 v8 @8 A' t# u. n5 F
├─50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4
2 Y% {, q% k0 i& b6 n├─50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
% l+ n5 Q- k" E5 C- D0 y├─51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4
$ k- ?8 b1 {/ ~5 ?2 ^  y, B├─51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4
# N2 O0 y* a  q. ^├─51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
0 Y6 ]5 y% ]( b% E├─51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4
3 h/ r* L' r  [- [├─51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4% V2 O* j, ^5 x6 [& Y; `9 {: b
├─51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4( B5 v/ y  s- L+ Q4 p6 W
├─51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4  _7 y8 [3 r$ q3 F) D  p6 _0 _
├─51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4" M5 p8 a! X- T% {
├─51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4# {- d& u' q& a  w" ^. F( a
├─51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4* e- B* J; B5 ^+ e" [
(6)\PART6;目录中文件数:54个
; i1 G. q7 i" g, ~├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url# k; ~: j3 {  f, M. B! F8 ]+ ~
├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
' k# A; p+ o" |" M├─51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp42 G& f9 d0 H% {
├─51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp48 X, n0 U$ {- Z8 n( d
├─51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4
  G' L) n2 V% r& R├─52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4; l. V0 C2 F% p2 S
├─52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp46 }; t8 X% I+ J/ f' ?- D
├─52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4
0 |! v  {) [" B$ E: [" {├─52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4: x; l; O$ E- i$ q; ^0 C( C
├─52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4) Y2 L+ N# x2 o
├─52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4. ?/ ~+ B* R; U( F, z
├─52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
- k0 h+ p5 D# h; i├─52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4
$ I4 {" Y8 v7 Z( A( K├─52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
5 N$ P9 S8 U" b( ~- I├─52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp49 g8 k3 ]3 e4 l, O# l
├─52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4
4 O8 F( [  T4 h% Y& V. N9 t  ]' r2 g├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4/ ^9 U- V7 N9 e0 U
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight.mp4
: h' P5 N- @4 M4 R0 ~; G├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程.mp4
" K: F$ H8 V( [# C├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧.mp4
! }% i1 Q6 K4 {( h! v/ s/ s. O& y├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作(一).mp4" Q+ _/ k) F, O# V' x  j
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作(二).mp4# \4 ?0 ~; k5 D# ?2 d7 {3 O# }
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家.mp4# X# ^2 `& h+ V7 V& m9 |% P
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑(一).mp49 b6 U9 i0 t4 b+ g/ `- V  `
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑(二).mp4
1 M, m2 g( ?, D, m├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求.mp4
/ q2 G( ^$ |: ^% t├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学.mp4$ a; B( O5 T# y9 }5 u3 Q  Z
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会.mp4% x$ O4 |/ z4 y* X
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业.mp4
/ b5 J( Q) w- f; Y  D1 |├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析.mp4
' H  b8 z% J/ @! y7 K2 e- m9 W├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑(一).mp4
& F% Q* l/ P$ \├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑(二).mp4
% u  |& h- b. ]; u: M├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4* n) v2 H9 I6 s% }, y& `% V5 s
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4% X) S  I0 P# C" ^
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4. y/ ]0 A, u3 k, Y- m  a
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp4' l& g) i. V0 i1 {' i+ b
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4# q( s7 o9 {2 H9 I/ u( P: X
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑.mp4
5 p: p7 X- k3 f+ D0 x0 D- f├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4
* m6 [9 K6 O% A8 s) a1 c├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4$ ^) ]& w% b9 D0 Q8 f' L- l
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp4; Q( v4 B$ _' i9 G$ L
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题.mp4
( t+ V9 p2 T9 g# g6 H9 M: O├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp4
. u) s# j# N2 Z. `/ L0 w3 N├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾.mp4
9 V9 M8 s) h# _$ m4 x├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp42 ^" v0 m! d0 `$ S
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp47 P- m. B2 t. J' y% _
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
. T. A  a, {5 T9 W├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4! U$ E) j6 Z$ s
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp46 t" @+ j4 D$ V

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