195350_[大课]黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员-价值11980元-重磅首发(1) 网盘资源 | 影盘社

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folder:[黑马程序员]年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件
folder:[主学习路线]02,阶段二人工智能Python高级
folder:[主学习路线]05,阶段五NLP自然语言处理
folder:[课外拓展]05,阶段五阶段一python基础(更新)
folder:[课外拓展]10,阶段十CV基础+项目(更新)
folder:[课外拓展]04,阶段四入学第一课
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folder:5-第五章HTTP协议和静态服务器
folder:3-第三章多任务编程
folder:1-第一章Linux基础命令
folder:6-第六章闭包,装饰器及python高级语法
folder:8-第八章数据结构与算法
folder:9-第九章MySql数据库基本使用
folder:7-第七章正则表达式
folder:11-第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
folder:12-第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
folder:2-第二章自然语言处理NLP介绍-v2.0
folder:4-第四章 RNN架构解析-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:10-第十章迁移学习-v2.0
folder:6-第六章莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
folder:第二章2-python面向对象
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:2-第二章在线医生
folder:15-第十五章异常
folder:4-第四章循环语句
folder:17-第十七章学生管理系统(面向对象版)
folder:1-第一章计算机组成原理
folder:9-第九章贝叶斯方法
folder:4-第四章算法进阶迁移学习
folder:11-第十一章深度强化学习
folder:10-第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波
folder:5-第五章模型可解释
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:第六章 6-04 - 智慧交通
folder:第二章2-机器学习算法进阶
folder:7-第七章OpenCV简介_v2.0
folder:2-第二章tensorflow入门_v2.0
folder:3-第三章深度神经网络_v2.0
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folder:第一章1-人脸支付
folder:3-第三章matplotlibV2.1
folder:12-第十二章聚类算法V2.1
folder:4-第四章numpyV2.1
folder:第二章 2-求职篇
folder:1-HTTP协议
folder:2-静态web服务器搭建
folder:4-锁的介绍
folder:5-进程和线程的对比
folder:3-property语法
folder:3-TCP开发流程
folder:10-选择排序
folder:3-空间复杂度
folder:3-where条件查询
folder:2-数据表的基本操作
folder:8-PyMySQL的使用
folder:11-BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
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:12-长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本
folder:3-Transformer结构中的Decoder端具体输入
folder:9-Transformer架构的并行化是如何进行的
folder:7-Transformer可以代替seq2seq的原因
folder:4-Transformer中的self-attention
folder:5-采用Multi-head Attention的原因和计算规则
folder:1-认识BERT
folder:10-BERT模型的优点和缺点
folder:4-请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点
folder:1-Transformer背景介绍
folder:13-输出部分实现
folder:5-多头注意力机制
folder:6-前馈全连接层
folder:8-子层连接结构
folder:3-LSTM模型
folder:4-使用Pytorch构建一个分类器
folder:2- Pytorch中的autograd
folder:2-进行文本分类
folder:1-认识fasttext工具
folder:2-NLP中的标准数据集
folder:5-迁移学习实践
folder:4-加载和使用预训练模型
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-认识HMM与CRF模型
folder:5-文本的特征处理
folder:3-文本张量表示方法
folder:1-马尔科夫链
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folder:2-HMM简介
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folder:0-20函数基本使用替代视频(04,05,06)
folder:0-18公共方法与推导式
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folder:0-6Python分支语句
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folder:0-24基础加强练习
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folder:1-整体系统搭建
folder:2-构建标签词汇图谱
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folder:4-多模型训练和预测
folder:24-在线部分简要分析
folder:8-在Python中使用neo4j
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folder:3-在线医生的总体架构
folder:10-结构化数据流水线
folder:7-Cypher介绍与使用
folder:26-主要逻辑服务
folder:28-BERT中文预训练模型1
folder:2-Unit对话API使用
folder:30-进行模型训练1
folder:18-命名实体识别介绍
folder:27-任务介绍与模型选用及训练数据集
folder:23-模型使用
folder:6-neo4j图数据库的安装
folder:15-构建RNN模型
folder:22-网络模型训练(选学)
folder:15-车道线定位与拟合
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folder:17-在视频中进行车道线检测
folder:1-元组相关操作
folder:1-函数应用学员管理系统
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folder:0-1 opencv简介
folder:0-2 人脸检测子任务
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folder:0-3 FasterRCNN案例
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folder:0-1人工智能原理基础
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分享时间

2026-02-25

入库时间

2026-02-27

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