文档详情 ID: cmjqfz8yh0bhqbb88r104x1iy 后台管理 ID:21702_AI进阶课程|年度钻石会员(深度学习 机器学习+源码课件+实战项目+免费分享+下载) 网盘资源 | 影 file:点此获取更多资料.txt file: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 file: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 file: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 file:01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 file:02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目).7z file:01-阶段1-3(python基础 ,python高级,机器学习).7z file:Iris数据集.7z file:01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf file:03-阶段5(自然语言处理NLP),阶段6(NLP项目).7z file: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 file: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 file:13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 file:26-虚拟机的使用.mp4 file: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 file:02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 file:24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 file:8-与领导意见分歧,你是怎么做的?.mp4 file:2-面试前的那些“坑”.mp4 file:1-众里寻他千百度,你的简历在何处.mp4 file:6-如何正视你的小缺点.mp4 file:12-工作中的困难,你是如何处理的?.mp4 file:17-选择机会重因素,个人心中要有数.mp4 file:7-谈谈跳槽那些事.mp4 file:18-加班,你怎么看?.mp4 file:3-了解应聘流程,做个有条不紊的人.mp4 file:19-处于下风?不存在的,几招教你定乾坤!.mp4 file:9-世界那么大,趋势知多少?.mp4 file:5-你的规划你做主!.mp4 file:14-你的应聘优势是什么.mp4 file:4-自我介绍,你行吗?.mp4 file:16-生活中的那些爱好,挑一个盘他.mp4 file:11-谈钱怎么不伤感情.mp4 file:20-提问的含金量,你知道吗?.mp4 file:08.透视变换.mp4 file:05.多目标跟踪算法.mp4 file:03.车流量统计的流程.mp4 file:06.车辆偏离距离计算.mp4 file:04.imutill1.mp4 folder:ID:21702_AI进阶课程|年度钻石会员(深度学习 机器学习+源码课件+实战项目+免费分享+下载) folder:[课外拓展]08,阶段八阶段四—深度学习基础补充视频 folder:[课外拓展]10,阶段十CV基础+项目(更新) folder:[主学习路线]06,阶段六人工智能项目实战 folder:[主学习路线]04,阶段四计算机视觉与图像处理 folder:[课外拓展]01,阶段一HR面试技巧 folder:[课件] folder:[课外拓展]06,阶段六阶段二Python高级(更新) folder:第六章 6-04 - 智慧交通 folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战 folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础 folder:2-第二章 在线医生 folder:4-第四章 实时人脸识别检测项目 folder:3-第三章 智能文本分类系统 folder:12-第十二章案例人脸案例_v2.0 folder:3-第三章深度神经网络_v2.0 folder:2-第二章tensorflow入门_v2.0 folder:10-第十章图像特征提取与描述_v2.0 folder:9-第九章OpenCV图像处理_v2.0 folder:15-第十五章EM算法V2.1 folder:4-第四章numpyV2.1 folder:3-第三章matplotlibV2.1 folder:第二章 2-求职篇 folder:第一章 1-HR面试技巧 folder:无课程相关内容 folder:8-第八章 Transformer架构解析-v2.0 folder:5-第五章 RNN经典案例-v2.0 folder:6-第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0 folder:2-第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0 folder:12-第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0 folder:1-第一章 Pytorch工具_v2.0 folder:9-第九章 fasttext工具的使用-v2.0 folder:14-第十四章 经典的序列模型-v2.0 folder:第一章1-python基础编程 folder:11-第十一章深度强化学习 folder:7-第七章终生学习 folder:1-第一章自动编码器 folder:5-第五章模型可解释 folder:4-第四章算法进阶迁移学习 folder:10-第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波 folder:9-第九章贝叶斯方法 folder:13-第十三章文件操作 folder:17-第十七章学生管理系统(面向对象版) folder:6-第六章闭包,装饰器及python高级语法 folder:5-第五章HTTP协议和静态服务器 folder:1-第一章Linux基础命令 folder:9-第九章MySql数据库基本使用 folder:8-第八章数据结构与算法 folder:第二章2-机器学习算法进阶 folder:0-13 透视变换 folder:0-15 车道线曲率计算 folder:0-5 匈牙利算法 folder:0-7 yolo目标检测 folder:0-4 循环神经网络案例 folder:0-5 深度学习基础理论 folder:0-3 Pytorch高阶操作 folder:0-1 项目背景介绍 folder:0-2 人脸检测子任务 folder:0-4 yolo v1-v3算法介绍 folder:0-2 FasterRCNN原理与实现 folder:0-1 opencv简介 folder:16-进行模型训练 folder:21-BiLSTM+CRF模型 folder:6-neo4j图数据库的安装 folder:26-主要逻辑服务 folder:7-Cypher介绍与使用 folder:9-离线部分简要分析 folder:32-系统联调与测试 folder:13-训练数据集 folder:18-命名实体识别介绍 folder:14-BERT中文预训练模型 folder:15-构建RNN模型 folder:20-CRF介绍 folder:2-Unit对话API使用 folder:4-总体架构中的工具介绍 folder:11-非结构化数据流水线 folder:25-werobot服务构建 folder:27-任务介绍与模型选用及训练数据集 folder:8-在Python中使用neo4j folder:3-在线医生的总体架构 folder:5-属性识别 folder:20-数据集处理(选学) folder:11-相机校正 folder:10-车流量统计 folder:16-车道曲率与车辆偏离中心线距离 folder:15-车道线定位与拟合 folder:18-SIamese网络系列(选学) folder:3-多目标跟踪 folder:17-在视频中进行车道线检测 folder:6-泛娱乐推荐介绍 folder:4-多模型训练和预测 folder:2-构建标签词汇图谱 folder:3-特征工程和fasttext模型训练 folder:1-整体系统搭建 folder:1-案例人脸案例 folder:3-深度学习的优化方法 folder:6-卷积神经网络CNN folder:2-常见的损失函数 folder:1-图像分类简介 folder:2-AlexNet folder:2-R-CNN网络基础 folder:1-目标检测概述 folder:2-快速入门模型 folder:1-tensorflow和keras简介 folder:4-Fast和ORB算法 folder:5-LBP和HOG特征算子 folder:2-Harris和Shi-Tomas算法 folder:6-模版匹配和霍夫变换 folder:2-形态学操作 folder:2-计算机视觉(CV) folder:2-OpenCV简介及安装方法 folder:2-语义分割:FCN与Unet folder:4-实例分割:MaskRCNN folder:4-电影案例分析 folder:3-pandas高级使用 folder:6-交叉验证,网格搜索 folder:7-案例Facebook位置预测 folder:1-XGBoost算法 folder:3-lightGBM算法 folder:2-分类数据绘图 folder:4-北京租房数据统计分析 folder:4-回归决策树 folder:3-案例泰坦生存预测 folder:1-环境安装及使用 folder:6-前馈全连接层 folder:2-输入部分实现 folder:8-子层连接结构 folder:5-多头注意力机制 folder:2-使用seq2seq模型架构实现英译法任务 folder:1-使用RNN模型构建人名分类器 folder:1-Transformer背景介绍 folder:1-认识ELMo folder:4-请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点 folder:3-使用Pytorch构建一个神经网络 folder:2- Pytorch中的autograd folder:5-文本的特征处理 folder:2-NLP中的标准数据集 folder:5-迁移学习实践 folder:10-BERT模型的优点和缺点 folder:4-Transformer中的self-attention folder:7-Transformer可以代替seq2seq的原因 folder:3-Transformer结构中的Decoder端具体输入 folder:2-Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用 folder:8-self-attention公式中添加scaled的原因 folder:11-BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略 folder:12-长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本 folder:9-Transformer架构的并行化是如何进行的 folder:5-采用Multi-head Attention的原因和计算规则 folder:3-HMM模型基础 folder:1-马尔科夫链 folder:4-维特比算法解码隐藏状态序列 folder:0-10循环else folder:0-22不定长参数与组包拆包 folder:0-16案例-学生管理系统(一) folder:0-6Python分支语句 folder:0-30文件操作案例 folder:0-11字符串定义切片 folder:0-19函数基本使用 folder:0-20函数基本使用替代视频(04,05,06) folder:0-28lambda表达式 folder:0-18公共方法与推导式 folder:0-8while循环案例 folder:0-24基础加强练习 folder:0-34案例-飞机大战 folder:0-12字符串查找,替换,合并 folder:0-25可变类型及非可变类型 folder:0-4面向对象封装与继承 folder:3-DeepQ-Network folder:2-Q-learning算法 folder:3-自动编码器改进技巧 folder:6-for循环 folder:4-break和continue folder:3-if.elif.else格式 folder:2-if基本格式 folder:8-数据类型转换 folder:2-列表循环遍历 folder:9-函数返回值二 folder:11-拆包,交换变量 folder:4-文件及文件夹的相关操作 folder:12-类属性及相关方法 folder:8-子类重写父类属性和方法 folder:1-函数应用学员管理系统 folder:0-2项目中的数据集初探 folder:0-25coverage模型类实现 folder:0-31单词替换法的训练和评估 folder:0-37CPU优化原理和实现 folder:0-4TextRank算法实现模型 folder:0-22ROUGE算法理论 folder:0-28Beam-search模型类实现 folder:0-5seq2seq架构 folder:0-11词向量的单独训练 folder:0-38Flask实现模型部署 folder:0-15PGN数据特殊性分析 folder:0-7工具函数的实现 folder:0-29TF-IDF算法原理和实现 folder:3-TCP开发流程 folder:3-property语法 folder:4-with语法 folder:2-静态web服务器搭建 folder:1-HTTP协议 folder:5-进程和线程的对比 folder:3-where条件查询 folder:8-PyMySQL的使用 folder:0-4Linux常用命令(2) folder:0-6Socket网络编程 folder:0-17正则表达式扩展 folder:0-13With上下文管理器 folder:0-9FastAPI folder:0-2SQL语言基础 folder:0-6机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看) 分享时间 2025-06-30 入库时间 2025-12-29 资源类型 夸克网盘 分享用户 小谷*06 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源