目录: 百战程序员-AI算法工程师就业班 2022 推荐 size: 79.41 GB 目录数: 160 文件数: 1134
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┣━━01、人工智能基础-快速入门
┃ ┣━━1：人工智能就业前景与薪资.mp4 size: 33.78 MB
┃ ┣━━2：人工智能适合人群与必备技能.mp4 size: 21.04 MB
┃ ┣━━3：人工智能时代是发展的必然.mp4 size: 16.72 MB
┃ ┣━━4：人工智能在各领域的应用.mp4 size: 41.82 MB
┃ ┣━━5：人工智能常见流程.mp4 size: 36.38 MB
┃ ┣━━6：机器学习不同的学习方式.mp4 size: 31.23 MB
┃ ┣━━7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4 size: 33.52 MB
┃ ┣━━8：有监督机器学习任务与本质.mp4 size: 23.25 MB
┃ ┗━━9：无监督机器学习任务与本质.mp4 size: 31.13 MB
┣━━02、人工智能基础-Python基础
┃ ┣━━章节1：Python开发环境搭建
┃ ┃ ┣━━1：下载Miniconda运行环境.mp4 size: 31.42 MB
┃ ┃ ┣━━2：Miniconda安装和测试.mp4 size: 36.64 MB
┃ ┃ ┣━━3：Pycharm安装和代码运行.mp4 size: 30.29 MB
┃ ┃ ┣━━4：Jupyter安装和代码运行.mp4 size: 24.92 MB
┃ ┃ ┣━━5：Jupyter常用快捷键.mp4 size: 20.73 MB
┃ ┃ ┣━━6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4 size: 47.66 MB
┃ ┃ ┣━━7：关联虚拟环境运行代码.mp4 size: 26.32 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 509.9 KB
┃ ┃ ┣━━人工智能-第1阶段Python基础.pdf size: 9.37 MB
┃ ┃ ┗━━人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf size: 7.52 MB
┃ ┗━━章节2：Python基础语法
┃ ┃ ┣━━10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4 size: 21.39 MB
┃ ┃ ┣━━11：Python_控制语句_while循环.mp4 size: 16.32 MB
┃ ┃ ┣━━12：Python_控制语句_for循环.mp4 size: 18.68 MB
┃ ┃ ┣━━13：Python_控制语句_嵌套循环.mp4 size: 27.86 MB
┃ ┃ ┣━━14：Python_控制语句_break_continue.mp4 size: 16.39 MB
┃ ┃ ┣━━15：Python_切片操作.mp4 size: 30.52 MB
┃ ┃ ┣━━16：Python_数据类型.mp4 size: 20.88 MB
┃ ┃ ┣━━17：Python_集合操作_列表.mp4 size: 24.1 MB
┃ ┃ ┣━━18：Python_集合操作_列表的基本操作.mp4 size: 35.13 MB
┃ ┃ ┣━━19：Python_集合操作_列表的常用方法.mp4 size: 26.62 MB
┃ ┃ ┣━━20：Python_集合操作_元组.mp4 size: 29.08 MB
┃ ┃ ┣━━21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4 size: 25.76 MB
┃ ┃ ┣━━22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4 size: 18.07 MB
┃ ┃ ┣━━23：Python_os模块_shutil模块.mp4 size: 36.75 MB
┃ ┃ ┣━━24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4 size: 38.72 MB
┃ ┃ ┣━━25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4 size: 18.23 MB
┃ ┃ ┣━━26：Python_函数_局部变量_全局变量.mp4 size: 23.5 MB
┃ ┃ ┣━━27：Python_函数_默认参数_可变参数.mp4 size: 18.06 MB
┃ ┃ ┣━━28：Python_函数_递归.mp4 size: 18.2 MB
┃ ┃ ┣━━29：Python_函数式编程_高阶函数.mp4 size: 17.71 MB
┃ ┃ ┣━━30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4 size: 26.94 MB
┃ ┃ ┣━━31：Python_函数_闭包.mp4 size: 27.49 MB
┃ ┃ ┣━━32：Python_函数_装饰器.mp4 size: 19.34 MB
┃ ┃ ┣━━33：Python_类对象_定义与实例化对象.mp4 size: 36.96 MB
┃ ┃ ┣━━34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4 size: 26.21 MB
┃ ┃ ┣━━35：Python_类对象_内置方法.mp4 size: 19.39 MB
┃ ┃ ┣━━36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4 size: 26.22 MB
┃ ┃ ┣━━37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4 size: 20.15 MB
┃ ┃ ┣━━38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4 size: 20.79 MB
┃ ┃ ┣━━8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4 size: 27.23 MB
┃ ┃ ┣━━9：Python_控制语句_单双分支.mp4 size: 39.27 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 521 Bytes
┣━━03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
┃ ┣━━章节1：科学计算模型Numpy
┃ ┃ ┣━━1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4 size: 30.3 MB
┃ ┃ ┣━━2：Numpy_array_arange.mp4 size: 23.56 MB
┃ ┃ ┣━━3：Numpy_random随机数生成.mp4 size: 35.81 MB
┃ ┃ ┣━━4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4 size: 32.59 MB
┃ ┃ ┣━━5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4 size: 22.7 MB
┃ ┃ ┣━━6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp4 size: 30.4 MB
┃ ┃ ┣━━7：Numpy_数组的切分和转置.mp4 size: 19.19 MB
┃ ┃ ┣━━8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4 size: 23.03 MB
┃ ┃ ┣━━9：Numpy_聚合函数.mp4 size: 15.33 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 373 Bytes
┃ ┣━━章节2：数据可视化模块
┃ ┃ ┣━━10：Matplotlib_概述_绘制直线图.mp4 size: 28.64 MB
┃ ┃ ┣━━11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4 size: 23.68 MB
┃ ┃ ┣━━12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4 size: 34.98 MB
┃ ┃ ┣━━13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4 size: 21.29 MB
┃ ┃ ┣━━14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4 size: 24.37 MB
┃ ┃ ┣━━1599293649514137.png size: 18.62 KB
┃ ┃ ┣━━人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf size: 6.04 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 162 Bytes
┃ ┗━━章节3：数据处理分析模块Pandas
┃ ┃ ┣━━15：Python_Pandas_Series对象创建.mp4 size: 22.96 MB
┃ ┃ ┣━━16：Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp4 size: 24.82 MB
┃ ┃ ┣━━17：Python_Pandas_获取Series对象的值.mp4 size: 15.52 MB
┃ ┃ ┣━━18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4 size: 18.85 MB
┃ ┃ ┣━━19：Python_Pandas_条件过滤.mp4 size: 17.28 MB
┃ ┃ ┣━━20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4 size: 33.25 MB
┃ ┃ ┣━━21：Python_Pandas_拼接和合并.mp4 size: 27.91 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 376 Bytes
┣━━04、人工智能基础-高等数学知识强化
┃ ┣━━10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4 size: 15.3 MB
┃ ┣━━11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4 size: 31.49 MB
┃ ┣━━12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4 size: 15.35 MB
┃ ┣━━13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4 size: 14.17 MB
┃ ┣━━14：向量的内积_向量运算法则.mp4 size: 14.38 MB
┃ ┣━━15：学习向量计算的用途举例.mp4 size: 16.84 MB
┃ ┣━━16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4 size: 23.52 MB
┃ ┣━━17：特殊的向量.mp4 size: 19.38 MB
┃ ┣━━18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4 size: 13.47 MB
┃ ┣━━19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4 size: 17.35 MB
┃ ┣━━1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4 size: 18.97 MB
┃ ┣━━20：矩阵相乘.mp4 size: 14.36 MB
┃ ┣━━21：矩阵的逆矩阵.mp4 size: 27.58 MB
┃ ┣━━22：矩阵的行列式.mp4 size: 14.61 MB
┃ ┣━━23：多元函数求偏导.mp4 size: 16.34 MB
┃ ┣━━24：高阶偏导数_梯度.mp4 size: 19.74 MB
┃ ┣━━25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4 size: 26.04 MB
┃ ┣━━26：Hessian矩阵.mp4 size: 22.55 MB
┃ ┣━━27：二次型.mp4 size: 18.55 MB
┃ ┣━━28：补充关于正定负定的理解.mp4 size: 13.06 MB
┃ ┣━━29：特征值和特征向量(1).mp4 size: 19.45 MB
┃ ┣━━2：线性代数_概率论知识点.mp4 size: 17.26 MB
┃ ┣━━30：特征值和特征向量(2).mp4 size: 18.01 MB
┃ ┣━━31：特征值分解.mp4 size: 26.18 MB
┃ ┣━━32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4 size: 30.5 MB
┃ ┣━━33：奇异值分解定义.mp4 size: 16.37 MB
┃ ┣━━34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4 size: 34.04 MB
┃ ┣━━35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4 size: 23.36 MB
┃ ┣━━36：SVD用于PCA降维.mp4 size: 17.58 MB
┃ ┣━━37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4 size: 23.76 MB
┃ ┣━━38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4 size: 14.04 MB
┃ ┣━━39：条件概率_贝叶斯公式.mp4 size: 21.97 MB
┃ ┣━━3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4 size: 25.9 MB
┃ ┣━━40：随机变量.mp4 size: 17.17 MB
┃ ┣━━41：数学期望和方差.mp4 size: 16.18 MB
┃ ┣━━42：常用随机变量服从的分布.mp4 size: 14.64 MB
┃ ┣━━43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4 size: 22.95 MB
┃ ┣━━44：最大似然估计思想.mp4 size: 16.62 MB
┃ ┣━━45：最优化的基本概念.mp4 size: 23.95 MB
┃ ┣━━46：迭代求解的原因.mp4 size: 12.99 MB
┃ ┣━━47：梯度下降法思路.mp4 size: 19.41 MB
┃ ┣━━48：梯度下降法的推导.mp4 size: 31.39 MB
┃ ┣━━49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4 size: 30.04 MB
┃ ┣━━4：导数的定义_左导数和右导数.mp4 size: 20.1 MB
┃ ┣━━50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4 size: 17.05 MB
┃ ┣━━51：凸集.mp4 size: 14.02 MB
┃ ┣━━52：凸函数.mp4 size: 12.35 MB
┃ ┣━━53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4 size: 14.81 MB
┃ ┣━━54：拉格朗日函数.mp4 size: 19.74 MB
┃ ┣━━5：导数的几何意义和物理意义.mp4 size: 10.21 MB
┃ ┣━━6：常见函数的求导公式.mp4 size: 15.8 MB
┃ ┣━━7：导数求解的四则运算法则.mp4 size: 18.96 MB
┃ ┣━━8：复合函数求导法则.mp4 size: 11.79 MB
┃ ┣━━9：推导激活函数的导函数.mp4 size: 23.54 MB
┃ ┗━━数学.pdf size: 1.5 MB
┣━━05、机器学习-线性回归
┃ ┣━━章节1：多元线性回归
┃ ┃ ┣━━10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4 size: 23.06 MB
┃ ┃ ┣━━11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4 size: 14.44 MB
┃ ┃ ┣━━12：推导出目标函数的导函数形式.mp4 size: 23.33 MB
┃ ┃ ┣━━13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4 size: 27.93 MB
┃ ┃ ┣━━14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4 size: 23.08 MB
┃ ┃ ┣━━15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4 size: 26.51 MB
┃ ┃ ┣━━16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4 size: 17.38 MB
┃ ┃ ┣━━17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4 size: 16.74 MB
┃ ┃ ┣━━18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4 size: 19.95 MB
┃ ┃ ┣━━19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4 size: 14.08 MB
┃ ┃ ┣━━1：理解简单线性回归.mp4 size: 21.25 MB
┃ ┃ ┣━━20：Scikit-learn模块的介绍.mp4 size: 16.91 MB
┃ ┃ ┣━━21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4 size: 13.17 MB
┃ ┃ ┣━━22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4 size: 17.24 MB
┃ ┃ ┣━━2：最优解_损失函数_MSE.mp4 size: 19.54 MB
┃ ┃ ┣━━3：扩展到多元线性回归.mp4 size: 14.47 MB
┃ ┃ ┣━━4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4 size: 16.21 MB
┃ ┃ ┣━━5：理解维度这个概念.mp4 size: 21.22 MB
┃ ┃ ┣━━6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4 size: 28.17 MB
┃ ┃ ┣━━7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4 size: 21.44 MB
┃ ┃ ┣━━8：引入正太分布的概率密度函数.mp4 size: 14.86 MB
┃ ┃ ┣━━9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4 size: 14.53 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 1.5 KB
┃ ┃ ┣━━第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf size: 2.71 MB
┃ ┃ ┣━━软件.rar size: 777.48 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 291 Bytes
┃ ┣━━章节2：梯度下降法
┃ ┃ ┣━━23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4 size: 28.12 MB
┃ ┃ ┣━━24：梯度下降法公式.mp4 size: 28.41 MB
┃ ┃ ┣━━25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4 size: 26.42 MB
┃ ┃ ┣━━26：梯度下降法迭代流程总结.mp4 size: 15.17 MB
┃ ┃ ┣━━27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4 size: 21.8 MB
┃ ┃ ┣━━28：全量梯度下降.mp4 size: 30.6 MB
┃ ┃ ┣━━29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4 size: 26.32 MB
┃ ┃ ┣━━30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4 size: 22.61 MB
┃ ┃ ┣━━31：轮次和批次.mp4 size: 26.67 MB
┃ ┃ ┣━━32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4 size: 12.82 MB
┃ ┃ ┣━━33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4 size: 14.09 MB
┃ ┃ ┣━━34：代码实现随机梯度下降.mp4 size: 12.28 MB
┃ ┃ ┣━━35：代码实现小批量梯度下降.mp4 size: 11.67 MB
┃ ┃ ┣━━36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4 size: 16.08 MB
┃ ┃ ┣━━37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4 size: 16.67 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 1.73 KB
┃ ┃ ┣━━第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf size: 2.59 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 260 Bytes
┃ ┣━━章节3：归一化
┃ ┃ ┣━━38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4 size: 30.26 MB
┃ ┃ ┣━━39：归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4 size: 17.01 MB
┃ ┃ ┣━━40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4 size: 12.57 MB
┃ ┃ ┣━━41：最大值最小值归一化.mp4 size: 14.09 MB
┃ ┃ ┣━━42：标准归一化.mp4 size: 25.97 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 281 Bytes
┃ ┣━━章节4：正则化
┃ ┃ ┣━━43：代码完成标准归一化.mp4 size: 21.69 MB
┃ ┃ ┣━━44：正则化的目的防止过拟合.mp4 size: 16.5 MB
┃ ┃ ┣━━45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4 size: 19.21 MB
┃ ┃ ┣━━46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4 size: 20.13 MB
┃ ┃ ┣━━47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4 size: 26.03 MB
┃ ┃ ┣━━48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4 size: 26.35 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 313 Bytes
┃ ┗━━章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
┃ ┃ ┣━━49：代码调用Ridge岭回归.mp4 size: 26.07 MB
┃ ┃ ┣━━50：代码调用Lasso回归.mp4 size: 12.59 MB
┃ ┃ ┣━━51：代码调用ElasticNet回归.mp4 size: 18.07 MB
┃ ┃ ┣━━52：升维的意义_多项式回归.mp4 size: 22.22 MB
┃ ┃ ┣━━53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4 size: 21.3 MB
┃ ┃ ┣━━54：多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4 size: 15.88 MB
┃ ┃ ┣━━55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4 size: 18.58 MB
┃ ┃ ┣━━56：实战保险花销预测_数据预处理.mp4 size: 19.64 MB
┃ ┃ ┣━━57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4 size: 35.56 MB
┃ ┃ ┣━━58：实战保险花销预测_特征选择思路.mp4 size: 16.51 MB
┃ ┃ ┣━━59：实战保险花销预测_特征工程.mp4 size: 9.32 MB
┃ ┃ ┣━━60：实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4 size: 20.51 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 126.37 KB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 285 Bytes
┣━━06、机器学习-线性分类
┃ ┣━━章节1：逻辑回归
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 1.29 KB
┃ ┃ ┣━━10：绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系.mp4 size: 17.81 MB
┃ ┃ ┣━━11：绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp4 size: 16.9 MB
┃ ┃ ┣━━12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4 size: 11.25 MB
┃ ┃ ┣━━13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4 size: 21.28 MB
┃ ┃ ┣━━14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4 size: 17.78 MB
┃ ┃ ┣━━15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4 size: 12.09 MB
┃ ┃ ┣━━16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4 size: 18.2 MB
┃ ┃ ┣━━1：逻辑回归_Sigmoid函数.mp4 size: 10.76 MB
┃ ┃ ┣━━2：sigmoid函数作用.mp4 size: 21.37 MB
┃ ┃ ┣━━3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4 size: 18.66 MB
┃ ┃ ┣━━4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp4 size: 23.51 MB
┃ ┃ ┣━━5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4 size: 4.31 MB
┃ ┃ ┣━━6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp4 size: 15.43 MB
┃ ┃ ┣━━7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp4 size: 7.85 MB
┃ ┃ ┣━━8：绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp4 size: 25.03 MB
┃ ┃ ┣━━9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4 size: 14.07 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 1.77 KB
┃ ┃ ┗━━第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf size: 1.09 MB
┃ ┣━━章节2：Softmax回归
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 824 Bytes
┃ ┃ ┣━━17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4 size: 14.67 MB
┃ ┃ ┣━━18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4 size: 9.91 MB
┃ ┃ ┣━━19：有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4 size: 16.55 MB
┃ ┃ ┣━━20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4 size: 15.21 MB
┃ ┃ ┣━━21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp4 size: 7.58 MB
┃ ┃ ┣━━22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp4 size: 21.45 MB
┃ ┃ ┣━━23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4 size: 14.06 MB
┃ ┃ ┣━━24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4 size: 20.2 MB
┃ ┃ ┣━━25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4 size: 12.88 MB
┃ ┃ ┣━━26：实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp4 size: 16.92 MB
┃ ┃ ┣━━27：实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4 size: 21.18 MB
┃ ┃ ┣━━28：实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp4 size: 17.08 MB
┃ ┃ ┣━━29：实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp4 size: 28.95 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 47.89 KB
┃ ┃ ┗━━数据.rar size: 2.27 GB
┃ ┣━━章节3：SVM支持向量机算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 207 Bytes
┃ ┃ ┣━━30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4 size: 77.74 MB
┃ ┃ ┣━━31：SVM的思想.mp4 size: 35.91 MB
┃ ┃ ┣━━32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4 size: 47.92 MB
┃ ┃ ┣━━33：数学预备知识_拉格朗日函数.mp4 size: 72.17 MB
┃ ┃ ┣━━34：硬间隔SVM的两步优化.mp4 size: 64.89 MB
┃ ┃ ┣━━35：总结硬间隔SVM.mp4 size: 23.25 MB
┃ ┃ ┣━━36：软间隔SVM和总结流程.mp4 size: 76.87 MB
┃ ┃ ┣━━37：非线性SVM.mp4 size: 36.91 MB
┃ ┃ ┣━━38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4 size: 80.08 MB
┃ ┃ ┣━━SVM算法.pdf size: 2.52 MB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 1.05 MB
┃ ┗━━章节4：SMO优化算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 183 Bytes
┃ ┃ ┣━━39：SVM算法流程总结.mp4 size: 31.71 MB
┃ ┃ ┣━━40：SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4 size: 35.51 MB
┃ ┃ ┣━━41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4 size: 32.63 MB
┃ ┃ ┣━━42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4 size: 26.41 MB
┃ ┃ ┣━━43：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4 size: 43.47 MB
┃ ┃ ┣━━44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4 size: 17.78 MB
┃ ┃ ┣━━45：启发式选择两个α.mp4 size: 9.68 MB
┃ ┃ ┣━━46：如何计算阈值b.mp4 size: 19.48 MB
┃ ┃ ┣━━47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4 size: 43.99 MB
┃ ┃ ┣━━48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4 size: 10.02 MB
┃ ┃ ┣━━49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4 size: 12.37 MB
┃ ┃ ┣━━50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4 size: 9.49 MB
┃ ┃ ┣━━51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4 size: 11.81 MB
┃ ┃ ┣━━52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4 size: 41.37 MB
┃ ┃ ┣━━53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4 size: 23.17 MB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 12.43 KB
┣━━07、机器学习-无监督学习
┃ ┣━━章节1：聚类系列算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 293 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离_ev.mp4 size: 91.94 MB
┃ ┃ ┣━━2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF_ev.mp4 size: 78.44 MB
┃ ┃ ┣━━3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设_ev.mp4 size: 86.57 MB
┃ ┃ ┣━━4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标_ev.mp4 size: 117.54 MB
┃ ┃ ┣━━5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果_ev.mp4 size: 97.13 MB
┃ ┃ ┣━━6：层次聚类_密度聚类_谱聚类_ev.mp4 size: 156.59 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 4.86 KB
┃ ┃ ┗━━聚类.pdf size: 2.74 MB
┃ ┣━━章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 323 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：Jensen不等式的应用_ev.mp4 size: 89 MB
┃ ┃ ┣━━11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式_ev.mp4 size: 93.56 MB
┃ ┃ ┣━━12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式_ev.mp4 size: 26.95 MB
┃ ┃ ┣━━13：GMM前景背景分离_ev.mp4 size: 13.41 MB
┃ ┃ ┣━━14：通过声音文件利用GMM算法识别性别_ev.mp4 size: 110.81 MB
┃ ┃ ┣━━15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁_ev.mp4 size: 39.76 MB
┃ ┃ ┣━━7：单个高斯分布GM的参数估计_ev.mp4 size: 72.12 MB
┃ ┃ ┣━━8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数_ev.mp4 size: 59.3 MB
┃ ┃ ┣━━9：GMM参数估计Πμσ的流程_ev.mp4 size: 63.98 MB
┃ ┃ ┣━━EM算法与GMM模型.pdf size: 725.2 KB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 466.39 MB
┃ ┗━━章节3：PCA降维算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 345 Bytes
┃ ┃ ┣━━16：特征选择与特征映射_ev.mp4 size: 40.6 MB
┃ ┃ ┣━━17：PCA的最大投影方差思路_ev.mp4 size: 114.36 MB
┃ ┃ ┣━━18：最大投影方差推导_最小投影距离思路_ev.mp4 size: 93.96 MB
┃ ┃ ┣━━19：SVD其实就可以去实现PCA了_ev.mp4 size: 78.14 MB
┃ ┃ ┣━━20：PCA的几种应用_ev.mp4 size: 46.12 MB
┃ ┃ ┗━━PCA降维与SVD.pdf size: 864.92 KB
┣━━08、机器学习-决策树系列
┃ ┣━━章节1：决策树
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━decision_tree_regressor.py size: 1.06 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━iris_decision_tree.py size: 2.01 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━iris_tree.dot size: 2.31 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━iris_tree.png size: 38.49 KB
┃ ┃ ┣━━文档
┃ ┃ ┃ ┗━━第六阶段_非线性分类回归算法_决策树与经典集成学习算法.wps size: 17.56 MB
┃ ┃ ┣━━10：绘制决策树模型_寻找最优树深度_ev.mp4 size: 52.69 MB
┃ ┃ ┣━━11：代码训练回归树拟合SineWave_ev.mp4 size: 41.16 MB
┃ ┃ ┣━━12：后剪枝的意义_ev.mp4 size: 28.32 MB
┃ ┃ ┣━━13：CCP代价复杂度后剪枝_ev.mp4 size: 70.83 MB
┃ ┃ ┣━━14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定_ev.mp4 size: 30.41 MB
┃ ┃ ┣━━1：决策树模型的特点_ev.mp4 size: 35.9 MB
┃ ┃ ┣━━2：决策树的数学表达_ev.mp4 size: 37.57 MB
┃ ┃ ┣━━3：如何构建一颗决策树_ev.mp4 size: 33.05 MB
┃ ┃ ┣━━4：什么是更好的一次划分_ev.mp4 size: 26.87 MB
┃ ┃ ┣━━5：Gini系数_ev.mp4 size: 50.14 MB
┃ ┃ ┣━━6：信息增益_ev.mp4 size: 35.48 MB
┃ ┃ ┣━━7：熵与Gini系数关系_信息增益率_ev.mp4 size: 49.75 MB
┃ ┃ ┣━━8：预剪枝以及相关超参数_ev.mp4 size: 67.96 MB
┃ ┃ ┣━━9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 size: 40.61 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 320 Bytes
┃ ┣━━章节2：集成学习和随机森林
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━ensemble_adaboost.py size: 2.4 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━iris_bagging_tree.py size: 1.57 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━iris_random_forest.py size: 1.19 KB
┃ ┃ ┣━━15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式_ev.mp4 size: 43.72 MB
┃ ┃ ┣━━16：Bagging_Boosting_Stacking_ev.mp4 size: 32.58 MB
┃ ┃ ┣━━17：随机森林_ev.mp4 size: 46.3 MB
┃ ┃ ┣━━18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类_ev.mp4 size: 49.28 MB
┃ ┃ ┣━━19：OOB袋外数据_ev.mp4 size: 51.72 MB
┃ ┃ ┣━━20：Adaboost算法思路_ev.mp4 size: 47.04 MB
┃ ┃ ┣━━21：调整数据权重让权重正确率达到50%_ev.mp4 size: 36.06 MB
┃ ┃ ┣━━22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重_ev.mp4 size: 48.95 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 275 Bytes
┃ ┣━━章节3：GBDT
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┗━━GBDT+LR.py size: 3.41 KB
┃ ┃ ┣━━23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x)_ev.mp4 size: 31.79 MB
┃ ┃ ┣━━24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度_ev.mp4 size: 48.21 MB
┃ ┃ ┣━━25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树_ev.mp4 size: 43.03 MB
┃ ┃ ┣━━26：GBDT应用于回归问题_ev.mp4 size: 47.05 MB
┃ ┃ ┣━━27：GBDT回归举例_总结_ev.mp4 size: 45.6 MB
┃ ┃ ┣━━28：GBDT应用于二分类问题_ev.mp4 size: 38.77 MB
┃ ┃ ┣━━29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差_ev.mp4 size: 46.05 MB
┃ ┃ ┣━━30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存_ev.mp4 size: 34.44 MB
┃ ┃ ┣━━31：GBDT应用于多分类任务_ev.mp4 size: 34.17 MB
┃ ┃ ┣━━32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度_ev.mp4 size: 32.69 MB
┃ ┃ ┣━━33：GBDT多分类流程_ev.mp4 size: 39.29 MB
┃ ┃ ┣━━34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点_ev.mp4 size: 27.63 MB
┃ ┃ ┣━━35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导_ev.mp4 size: 40.64 MB
┃ ┃ ┣━━36：GBDT多分类叶子节点分值计算_ev.mp4 size: 29.43 MB
┃ ┃ ┣━━37：GBDT二分类举例详解_ev.mp4 size: 39.43 MB
┃ ┃ ┣━━38：GBDT多分类举例详解_ev.mp4 size: 41.29 MB
┃ ┃ ┣━━39：计算特征重要度进行特征选择_ev.mp4 size: 26.62 MB
┃ ┃ ┣━━40：GBDT用于特征组合降维_ev.mp4 size: 23.35 MB
┃ ┃ ┣━━41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用_ev.mp4 size: 28.63 MB
┃ ┃ ┣━━42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x)_ev.mp4 size: 43.2 MB
┃ ┃ ┣━━43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算_ev.mp4 size: 38.69 MB
┃ ┃ ┣━━44：GBDT+LR架构训练模型代码实现_ev.mp4 size: 46.16 MB
┃ ┃ ┣━━45：GBDT+LR架构预测评估代码实现_ev.mp4 size: 33.95 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 354 Bytes
┃ ┗━━章节4：XGBoost
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━pima-indians-diabetes.csv size: 23.07 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━xgboost_feature_selection.py size: 2 KB
┃ ┃ ┣━━文档
┃ ┃ ┃ ┗━━第七阶段_掌握AI竞赛神器_XGBoost算法.wps size: 2.67 MB
┃ ┃ ┣━━46：回顾有监督机器学习三要素_ev.mp4 size: 41.77 MB
┃ ┃ ┣━━47：Bias_Variance_Trade-off_ev.mp4 size: 34.34 MB
┃ ┃ ┣━━48：基于树集成学习4个优点_ev.mp4 size: 40.85 MB
┃ ┃ ┣━━49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明_ev.mp4 size: 41.64 MB
┃ ┃ ┣━━50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡_ev.mp4 size: 23.73 MB
┃ ┃ ┣━━51：Objective_vs_Heuristic_ev.mp4 size: 31.41 MB
┃ ┃ ┣━━52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数_ev.mp4 size: 41.54 MB
┃ ┃ ┣━━53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj_ev.mp4 size: 25.78 MB
┃ ┃ ┣━━54：Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi_ev.mp4 size: 34.3 MB
┃ ┃ ┣━━55：重新定义树ft和树的复杂度Ω_ev.mp4 size: 35.02 MB
┃ ┃ ┣━━56：由每个叶子节点重组目标函数Obj_ev.mp4 size: 30.39 MB
┃ ┃ ┣━━57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj_ev.mp4 size: 31.89 MB
┃ ┃ ┣━━58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构_ev.mp4 size: 46.88 MB
┃ ┃ ┣━━59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件_ev.mp4 size: 32.75 MB
┃ ┃ ┣━━60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率_ev.mp4 size: 31.75 MB
┃ ┃ ┣━━61：样本权重对于模型学习的影响_ev.mp4 size: 27.68 MB
┃ ┃ ┣━━62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略_ev.mp4 size: 56.21 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 363 Bytes
┣━━09、机器学习-概率图模型
┃ ┣━━章节1：贝叶斯分类
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 356 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：朴素贝叶斯分类算法_ev.mp4 size: 116 MB
┃ ┃ ┣━━2：TF-IDF_ev.mp4 size: 49.47 MB
┃ ┃ ┣━━3：NB代码实现解析_ev.mp4 size: 99.87 MB
┃ ┃ ┣━━4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV_ev.mp4 size: 101.38 MB
┃ ┃ ┣━━5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计_ev.mp4 size: 94.28 MB
┃ ┃ ┣━━6：贝叶斯网络_马尔可夫链_ev.mp4 size: 31.65 MB
┃ ┃ ┣━━NB_HMM.pdf size: 826.78 KB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 7.43 KB
┃ ┣━━章节2：HMM算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 448 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：HMM预测问题使用维特比算法_ev.mp4 size: 26.12 MB
┃ ┃ ┣━━11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标_ev.mp4 size: 64.56 MB
┃ ┃ ┣━━12：前向算法来解决概率计算问题_ev.mp4 size: 27.36 MB
┃ ┃ ┣━━13：Viterbi算法案例详解_ev.mp4 size: 71.72 MB
┃ ┃ ┣━━14：Viterbi算法代码实现_ev.mp4 size: 32.88 MB
┃ ┃ ┣━━7：HMM隐马的定义_ev.mp4 size: 32.9 MB
┃ ┃ ┣━━8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题_ev.mp4 size: 56.02 MB
┃ ┃ ┣━━9：HMM预测问题使用前向算法_ev.mp4 size: 35.97 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 960 Bytes
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 26.48 KB
┃ ┗━━章节3：CRF算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 279 Bytes
┃ ┃ ┣━━15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法_ev.mp4 size: 84.69 MB
┃ ┃ ┣━━16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑_ev.mp4 size: 40.02 MB
┃ ┃ ┣━━17：了解CRF层添加的好处_ev.mp4 size: 62.98 MB
┃ ┃ ┣━━18：EmissionScore_TransitionScore_ev.mp4 size: 51.66 MB
┃ ┃ ┣━━19：CRF的目标函数_ev.mp4 size: 14.34 MB
┃ ┃ ┣━━20：计算CRF真实路径的分数_ev.mp4 size: 44.32 MB
┃ ┃ ┣━━21：计算CRF所有可能路径的总分数_ev.mp4 size: 86.34 MB
┃ ┃ ┣━━22：通过模型来预测新的句子的序列标签_ev.mp4 size: 50.15 MB
┃ ┃ ┗━━CRF_NER.pdf size: 1.17 MB
┣━━10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
┃ ┣━━章节1：药店销量预测案例
┃ ┃ ┣━━1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍_ev.mp4 size: 12.98 MB
┃ ┃ ┣━━2：对数据字段的介绍_导包_ev.mp4 size: 8.63 MB
┃ ┃ ┣━━3：自定义损失函数_ev.mp4 size: 9.44 MB
┃ ┃ ┣━━4：对数据里面的目标变量sales的一个分析_ev.mp4 size: 16.91 MB
┃ ┃ ┣━━5：数据的预处理_ev.mp4 size: 44.16 MB
┃ ┃ ┣━━6：模型的训练_评估_ev.mp4 size: 23.62 MB
┃ ┃ ┣━━7：kaggle竞赛网站学习_ev.mp4 size: 53.2 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 6.42 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 394 Bytes
┃ ┗━━章节2：网页分类案例
┃ ┃ ┣━━10：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 size: 20.69 MB
┃ ┃ ┣━━11：竞赛其他相关提交成绩排行榜_ev.mp4 size: 19.99 MB
┃ ┃ ┣━━12：数据导入_ev.mp4 size: 23.63 MB
┃ ┃ ┣━━13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_ev.mp4 size: 38.72 MB
┃ ┃ ┣━━14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_ev.mp4 size: 28.04 MB
┃ ┃ ┣━━15：MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数_ev.mp4 size: 25.53 MB
┃ ┃ ┣━━16：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_01_ev.mp4 size: 37.65 MB
┃ ┃ ┣━━17：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_02_ev.mp4 size: 36.02 MB
┃ ┃ ┣━━18：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03_ev.mp4 size: 28.96 MB
┃ ┃ ┣━━19：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_04_ev.mp4 size: 30.51 MB
┃ ┃ ┣━━8：Kaggle网页分类竞赛介绍_ev.mp4 size: 11.17 MB
┃ ┃ ┣━━9：评估指标ROC和AUC_ev.mp4 size: 22.35 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 8.81 MB
┃ ┃ ┗━━新建文本文档.txt size: 285 Bytes
┣━━11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
┃ ┣━━章节1：Spark计算框架基础
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 320 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：分布式计算所需进程_ev.mp4 size: 15.58 MB
┃ ┃ ┣━━11：两种算子操作本质区别_ev.mp4 size: 26.08 MB
┃ ┃ ┣━━12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01_ev.mp4 size: 31.67 MB
┃ ┃ ┣━━13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02_ev.mp4 size: 25.9 MB
┃ ┃ ┣━━14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03_ev.mp4 size: 20.19 MB
┃ ┃ ┣━━15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04_ev.mp4 size: 17.85 MB
┃ ┃ ┣━━1：Spark特性_01_ev.mp4 size: 25.08 MB
┃ ┃ ┣━━2：Spark特性_02_ev.mp4 size: 17.4 MB
┃ ┃ ┣━━3：Spark对比hadoop优势_ev.mp4 size: 12.38 MB
┃ ┃ ┣━━4：回顾hadoop讲解shuffle_ev.mp4 size: 19.97 MB
┃ ┃ ┣━━5：分布式计算框架Shuffle的原理_01_ev.mp4 size: 25.51 MB
┃ ┃ ┣━━6：分布式计算框架Shuffle的原理_02_ev.mp4 size: 25.73 MB
┃ ┃ ┣━━7：分布式计算框架Shuffle的原理_03_ev.mp4 size: 17.39 MB
┃ ┃ ┣━━8：Spark的RDD特性_01_ev.mp4 size: 19.34 MB
┃ ┃ ┣━━9：Spark的RDD特性_02_ev.mp4 size: 21.87 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 383.2 MB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 1.49 MB
┃ ┣━━章节2：Spark计算框架深入
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 377 Bytes
┃ ┃ ┣━━16：Spark数据缓存机制_ev.mp4 size: 29.16 MB
┃ ┃ ┣━━17：Spark宽依赖和窄依赖_01_ev.mp4 size: 24.86 MB
┃ ┃ ┣━━18：Spark宽依赖和窄依赖_02_ev.mp4 size: 22.51 MB
┃ ┃ ┣━━19：Spark宽依赖和窄依赖_03_ev.mp4 size: 15.81 MB
┃ ┃ ┣━━20：Spark术语总结_ev.mp4 size: 40.14 MB
┃ ┃ ┣━━21：分布式文件系统Block块的大小配置_ev.mp4 size: 44.18 MB
┃ ┃ ┣━━22：Spark程序启动运行流程详解_01_ev.mp4 size: 19.59 MB
┃ ┃ ┣━━23：Spark程序启动运行流程详解_02_ev.mp4 size: 28.61 MB
┃ ┃ ┣━━24：Spark程序启动运行流程详解_03_ev.mp4 size: 19.88 MB
┃ ┃ ┣━━25：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 size: 33.93 MB
┃ ┃ ┣━━26：讲解构建稀疏和稠密向量_01_ev.mp4 size: 36.24 MB
┃ ┃ ┣━━27：构建LabeledPoint_ev.mp4 size: 44.27 MB
┃ ┃ ┗━━28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用_ev.mp4 size: 34.98 MB
┃ ┗━━章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 267 Bytes
┃ ┃ ┣━━29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用_ev.mp4 size: 49.29 MB
┃ ┃ ┣━━30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1_ev.mp4 size: 52.43 MB
┃ ┃ ┣━━31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2_ev.mp4 size: 47.11 MB
┃ ┃ ┣━━32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1_ev.mp4 size: 38.63 MB
┃ ┃ ┣━━33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2_ev.mp4 size: 65.62 MB
┃ ┃ ┣━━34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3_ev.mp4 size: 33.14 MB
┃ ┃ ┣━━35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4_ev.mp4 size: 43.6 MB
┃ ┃ ┣━━36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1_ev.mp4 size: 37.79 MB
┃ ┃ ┣━━37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2_ev.mp4 size: 47.15 MB
┃ ┃ ┣━━38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3_ev.mp4 size: 40.95 MB
┃ ┃ ┣━━39：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1_ev.mp4 size: 43.42 MB
┃ ┃ ┣━━40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2_ev.mp4 size: 34.88 MB
┃ ┃ ┣━━41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3_ev.mp4 size: 34.72 MB
┃ ┃ ┣━━42：从数据转化到训练集的构建_ev.mp4 size: 63.43 MB
┃ ┃ ┣━━43：模型的训练以及评估和调超参_1_ev.mp4 size: 35.13 MB
┃ ┃ ┣━━44：模型的训练以及评估和调超参_2_ev.mp4 size: 32.2 MB
┃ ┃ ┣━━45：模型的训练以及评估和调超参_3_ev.mp4 size: 43.15 MB
┃ ┃ ┣━━46：SparkML机器学习库概念讲解_1_ev.mp4 size: 59.65 MB
┃ ┃ ┣━━47：SparkML机器学习库概念讲解_2_ev.mp4 size: 53.66 MB
┃ ┃ ┣━━48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1_ev.mp4 size: 61.17 MB
┃ ┃ ┣━━49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2_ev.mp4 size: 63.52 MB
┃ ┃ ┣━━50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1_ev.mp4 size: 62.9 MB
┃ ┃ ┣━━51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2_ev.mp4 size: 60.75 MB
┃ ┃ ┣━━52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1_ev.mp4 size: 57.53 MB
┃ ┃ ┣━━53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2_ev.mp4 size: 44.96 MB
┃ ┃ ┣━━54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）_ev.mp4 size: 3.98 MB
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┣━━12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
┃ ┣━━章节1：推荐系统--流程与架构
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 341 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2_ev.mp4 size: 43.64 MB
┃ ┃ ┣━━11：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3_ev.mp4 size: 41.91 MB
┃ ┃ ┣━━12：推荐系统_数据源_1_ev.mp4 size: 33.87 MB
┃ ┃ ┣━━13：推荐系统_数据源_2_ev.mp4 size: 31.31 MB
┃ ┃ ┣━━1：推荐系统_隐式用户反馈_1_ev.mp4 size: 44.96 MB
┃ ┃ ┣━━2：推荐系统_隐式用户反馈_2_ev.mp4 size: 49.06 MB
┃ ┃ ┣━━3：推荐系统_协同过滤_1_ev.mp4 size: 29.26 MB
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┃ ┃ ┣━━7：推荐系统架构_实时_离线_1_ev.mp4 size: 41.81 MB
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┃ ┣━━章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 390 Bytes
┃ ┃ ┣━━14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1_ev.mp4 size: 48.91 MB
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┃ ┃ ┣━━18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1_ev.mp4 size: 43.8 MB
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┃ ┃ ┣━━20：spark构建特征索引_标签列_3_ev.mp4 size: 42.32 MB
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┃ ┃ ┣━━22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1_ev.mp4 size: 40.21 MB
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┃ ┃ ┣━━25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义_ev.mp4 size: 93.24 MB
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┃ ┗━━章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 444 Bytes
┃ ┃ ┣━━26：推荐模型文件使用思路_ev.mp4 size: 25.82 MB
┃ ┃ ┣━━27：Redis数据库安装及其使用_ev.mp4 size: 16.62 MB
┃ ┃ ┣━━28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1_ev.mp4 size: 50.63 MB
┃ ┃ ┣━━29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2_ev.mp4 size: 40.17 MB
┃ ┃ ┣━━30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3_ev.mp4 size: 36.75 MB
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┃ ┃ ┣━━32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1_ev.mp4 size: 41.3 MB
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┃ ┃ ┣━━35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1_ev.mp4 size: 51.29 MB
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┣━━13-深度学习-原理和进阶
┃ ┣━━章节1：神经网络算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 365 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元_ev.mp4 size: 63.3 MB
┃ ┃ ┣━━2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法_ev.mp4 size: 33.55 MB
┃ ┃ ┣━━3：单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类_ev.mp4 size: 45.44 MB
┃ ┃ ┣━━4：用神经网络理解Softmax回归_ev.mp4 size: 44.38 MB
┃ ┃ ┣━━5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维_ev.mp4 size: 69.11 MB
┃ ┃ ┣━━6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍_ev.mp4 size: 53.02 MB
┃ ┃ ┣━━7：sklearn中NN模型的代码使用_ev.mp4 size: 69.28 MB
┃ ┃ ┣━━8：隐藏层激活函数必须是非线性的_ev.mp4 size: 13.69 MB
┃ ┃ ┣━━9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装_ev.mp4 size: 132.12 MB
┃ ┃ ┣━━神经网络.pdf size: 518.13 KB
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┃ ┣━━章节2：TensorFlow深度学习工具
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 282 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址_ev.mp4 size: 57.91 MB
┃ ┃ ┣━━11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功_ev.mp4 size: 60.71 MB
┃ ┃ ┣━━12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码_ev.mp4 size: 98.16 MB
┃ ┃ ┣━━13：TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式_ev.mp4 size: 106.23 MB
┃ ┃ ┣━━14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据_ev.mp4 size: 130.43 MB
┃ ┃ ┣━━15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字_ev.mp4 size: 108.49 MB
┃ ┃ ┣━━16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字_ev.mp4 size: 104.48 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 27.29 KB
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┃ ┗━━章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 314 Bytes
┃ ┃ ┣━━17：反向传播_链式求导法则_ev.mp4 size: 56.13 MB
┃ ┃ ┣━━18：反向传播推导(一)_ev.mp4 size: 91.08 MB
┃ ┃ ┣━━19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层_ev.mp4 size: 78.81 MB
┃ ┃ ┣━━20：反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例_ev.mp4 size: 65.08 MB
┃ ┃ ┣━━21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜_ev.mp4 size: 25.06 MB
┃ ┃ ┣━━22：python实现神经网络训练代码讲解(一)_ev.mp4 size: 50.79 MB
┃ ┃ ┣━━23：python实现神经网络正向反向传播训练_ev.mp4 size: 65.01 MB
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┣━━14-深度学习-图像识别原理
┃ ┣━━章节1：卷积神经网络原理
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 418 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接_ev.mp4 size: 81.89 MB
┃ ┃ ┣━━2：单通道卷积的计算_ev.mp4 size: 65.27 MB
┃ ┃ ┣━━3：彩色图片卷积的计算_ev.mp4 size: 36.33 MB
┃ ┃ ┣━━4：卷积层权值共享_ev.mp4 size: 37.06 MB
┃ ┃ ┣━━5：卷积的补充与Padding填充模式_ev.mp4 size: 56.33 MB
┃ ┃ ┣━━6：卷积的计算TF中的API操作与参数_ev.mp4 size: 76.76 MB
┃ ┃ ┣━━7：池化的概念和TF中的API的操作与参数_ev.mp4 size: 52.54 MB
┃ ┃ ┣━━8：经典的CNN架构和LeNet5_ev.mp4 size: 90.93 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 1.6 KB
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┃ ┣━━章节2：卷积神经网络优化
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 834 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：Dropout技术点思想和运用_ev.mp4 size: 72.22 MB
┃ ┃ ┣━━11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码_ev.mp4 size: 62.59 MB
┃ ┃ ┣━━12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码_ev.mp4 size: 75.35 MB
┃ ┃ ┣━━13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点_ev.mp4 size: 63.34 MB
┃ ┃ ┣━━14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用_ev.mp4 size: 25.71 MB
┃ ┃ ┣━━15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用_ev.mp4 size: 54.56 MB
┃ ┃ ┣━━16：VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处_ev.mp4 size: 76.57 MB
┃ ┃ ┣━━17：Optimizer_SGD_Momentum_ev.mp4 size: 59.32 MB
┃ ┃ ┣━━18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop_ev.mp4 size: 79.54 MB
┃ ┃ ┣━━19：Optimizer_Adam_ev.mp4 size: 79.91 MB
┃ ┃ ┣━━9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处_ev.mp4 size: 60.49 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 3.01 KB
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┃ ┣━━章节3：经典卷积网络算法
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 378 Bytes
┃ ┃ ┣━━20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境_ev.mp4 size: 78 MB
┃ ┃ ┣━━21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别_ev.mp4 size: 89.69 MB
┃ ┃ ┣━━22：InceptionV1_V2_ev.mp4 size: 131.69 MB
┃ ┃ ┣━━23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别_ev.mp4 size: 124.68 MB
┃ ┃ ┣━━24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK_ev.mp4 size: 72.33 MB
┃ ┃ ┣━━25：DenseNet和Keras里面的实现_ev.mp4 size: 116.93 MB
┃ ┃ ┣━━26：DenseNet在Keras里面的代码实现_ev.mp4 size: 52.49 MB
┃ ┃ ┣━━27：BatchNormalization_ev.mp4 size: 84.12 MB
┃ ┃ ┣━━28：Mobilenet网络架构_ev.mp4 size: 123.63 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 5.33 KB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 5.05 MB
┃ ┣━━章节4：古典目标检测
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 235 Bytes
┃ ┃ ┣━━29：图像识别任务_古典目标检测_ev.mp4 size: 121.49 MB
┃ ┃ ┣━━30：使用OpenCV调用分类器找到目标框_ev.mp4 size: 73.92 MB
┃ ┃ ┣━━31：IOU以及python计算的代码_ev.mp4 size: 18.51 MB
┃ ┃ ┣━━32：R-CNN和SPP-net_ev.mp4 size: 68.4 MB
┃ ┃ ┣━━33：从FastRCNN引入FasterRCNN_ev.mp4 size: 93.8 MB
┃ ┃ ┗━━目标检测.pdf size: 2.36 MB
┃ ┗━━章节5：现代目标检测之FasterRCNN
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 258 Bytes
┃ ┃ ┣━━34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN_ev.mp4 size: 96.32 MB
┃ ┃ ┣━━35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS_ev.mp4 size: 152.24 MB
┃ ┃ ┣━━36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标_ev.mp4 size: 105.18 MB
┃ ┃ ┣━━37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss_ev.mp4 size: 198.76 MB
┃ ┃ ┣━━38：FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比_ev.mp4 size: 250.49 MB
┃ ┃ ┗━━Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf size: 6.49 MB
┣━━15-深度学习-图像识别项目实战
┃ ┣━━章节1：车牌识别
┃ ┃ ┣━━1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01_ev.mp4 size: 31.79 MB
┃ ┃ ┣━━2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02_ev.mp4 size: 33.64 MB
┃ ┃ ┣━━3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03_ev.mp4 size: 18.45 MB
┃ ┃ ┣━━4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04_ev.mp4 size: 28.08 MB
┃ ┃ ┣━━5：车牌识别项目关于目标检测的问题_ev.mp4 size: 17.44 MB
┃ ┃ ┗━━car_license.rar size: 177.04 MB
┃ ┣━━章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
┃ ┃ ┣━━10：FasterRCNN项目代码_模型的训练_ev.mp4 size: 17.61 MB
┃ ┃ ┣━━11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01_ev.mp4 size: 33.04 MB
┃ ┃ ┣━━12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02_ev.mp4 size: 31.64 MB
┃ ┃ ┣━━13：回归整体训练流程_详解读取数据blob_03_ev.mp4 size: 18.48 MB
┃ ┃ ┣━━14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04_ev.mp4 size: 27.24 MB
┃ ┃ ┣━━15：FasterRCNN代码_构建head_ev.mp4 size: 25.91 MB
┃ ┃ ┣━━16：FasterRCNN代码_构建RPN网络_01_ev.mp4 size: 49.33 MB
┃ ┃ ┣━━17：FasterRCNN代码_构建RPN网络_02_ev.mp4 size: 39.32 MB
┃ ┃ ┣━━18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01_ev.mp4 size: 37.69 MB
┃ ┃ ┣━━19：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02_ev.mp4 size: 48 MB
┃ ┃ ┣━━20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制_ev.mp4 size: 46.08 MB
┃ ┃ ┣━━21：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01_ev.mp4 size: 40.86 MB
┃ ┃ ┣━━22：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02_ev.mp4 size: 62.3 MB
┃ ┃ ┣━━23：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03_ev.mp4 size: 22.05 MB
┃ ┃ ┣━━24：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04_ev.mp4 size: 19.13 MB
┃ ┃ ┣━━25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05_ev.mp4 size: 29.94 MB
┃ ┃ ┣━━26：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06_ev.mp4 size: 42.6 MB
┃ ┃ ┣━━27：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07_ev.mp4 size: 37.95 MB
┃ ┃ ┣━━28：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08_ev.mp4 size: 21.93 MB
┃ ┃ ┣━━29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01_ev.mp4 size: 26.51 MB
┃ ┃ ┣━━30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02_ev.mp4 size: 25.42 MB
┃ ┃ ┣━━31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss_ev.mp4 size: 26.83 MB
┃ ┃ ┣━━6：FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明_ev.mp4 size: 46.53 MB
┃ ┃ ┣━━7：FasterRCNN项目代码_数据加载_ev.mp4 size: 39.94 MB
┃ ┃ ┣━━8：FasterRCNN项目代码_数据增强_ev.mp4 size: 31.37 MB
┃ ┃ ┣━━9：FasterRCNN项目代码_数据初始化_ev.mp4 size: 30.31 MB
┃ ┃ ┣━━Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.rar size: 3.06 GB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 26.61 KB
┃ ┗━━章节3：图像风格迁移
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 252 Bytes
┃ ┃ ┣━━32：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1_ev.mp4 size: 30.54 MB
┃ ┃ ┣━━33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2_ev.mp4 size: 35.38 MB
┃ ┃ ┣━━34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3_ev.mp4 size: 34.81 MB
┃ ┃ ┣━━35：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4_ev.mp4 size: 37.08 MB
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┣━━16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
┃ ┣━━章节1：YOLOv1详解
┃ ┃ ┣━━1：YOLOv1论文详解_算法特点介绍_ev.mp4 size: 143.16 MB
┃ ┃ ┣━━2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想_ev.mp4 size: 163.33 MB
┃ ┃ ┣━━3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数_ev.mp4 size: 192.72 MB
┃ ┃ ┗━━4：YOLOv1论文详解_NMS_局限性_ev.mp4 size: 62.47 MB
┃ ┣━━章节2：YOLOv2详解
┃ ┃ ┣━━5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes_ev.mp4 size: 138.74 MB
┃ ┃ ┣━━6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点_ev.mp4 size: 212.94 MB
┃ ┃ ┣━━7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签_ev.mp4 size: 120.92 MB
┃ ┃ ┗━━8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测_ev.mp4 size: 146.75 MB
┃ ┣━━章节3：YOLOv3详解
┃ ┃ ┣━━10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53_ev.mp4 size: 109.35 MB
┃ ┃ ┣━━11：YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss_ev.mp4 size: 100.58 MB
┃ ┃ ┣━━12：YOLOv4论文概述_介绍_ev.mp4 size: 96.28 MB
┃ ┃ ┣━━13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF_ev.mp4 size: 253.06 MB
┃ ┃ ┗━━9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率_ev.mp4 size: 64.54 MB
┃ ┣━━章节4：YOLOv3代码实战
┃ ┃ ┣━━14：YOLOv3代码剖析_项目介绍_ev.mp4 size: 95.01 MB
┃ ┃ ┣━━15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络_ev.mp4 size: 144.47 MB
┃ ┃ ┣━━16：YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算_ev.mp4 size: 138.41 MB
┃ ┃ ┣━━17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码_ev.mp4 size: 54.57 MB
┃ ┃ ┣━━18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换_ev.mp4 size: 83.7 MB
┃ ┃ ┗━━19：YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解_ev.mp4 size: 189.72 MB
┃ ┣━━章节5：YOLOv4详解
┃ ┃ ┣━━20：YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss_ev.mp4 size: 159.22 MB
┃ ┃ ┣━━21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU_ev.mp4 size: 72.25 MB
┃ ┃ ┣━━22：YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish_ev.mp4 size: 163.21 MB
┃ ┃ ┗━━23：YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN_ev.mp4 size: 174.03 MB
┃ ┣━━keras-yolo3-master.rar size: 443.97 MB
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┣━━17-深度学习-语义分割原理和实战
┃ ┣━━章节1：上采样_双线性插值_转置卷积
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 296 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：前言_ev.mp4 size: 14.47 MB
┃ ┃ ┣━━2：上采样_repeat_ev.mp4 size: 16.98 MB
┃ ┃ ┣━━3：线性插值_ev.mp4 size: 23.87 MB
┃ ┃ ┣━━4：双线性插值_ev.mp4 size: 66.03 MB
┃ ┃ ┣━━5：转置卷积_以及TF的API_ev.mp4 size: 62.74 MB
┃ ┃ ┣━━6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数_ev.mp4 size: 83.64 MB
┃ ┃ ┣━━7：ROIAlign_ev.mp4 size: 47.15 MB
┃ ┃ ┣━━8：FPN思想与网络结构_ev.mp4 size: 48.2 MB
┃ ┃ ┣━━9：FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN_ev.mp4 size: 101.57 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 3.31 KB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 4.43 MB
┃ ┣━━章节2：医疗图像UNet语义分割
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 197 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：语义分割的基本概念_ev.mp4 size: 14.13 MB
┃ ┃ ┣━━11：FCN全卷积网络做语义分割_ev.mp4 size: 28.3 MB
┃ ┃ ┣━━12：UNet网络结构_ev.mp4 size: 17.9 MB
┃ ┃ ┣━━13：UNet网络医疗图像的语义分割_ev.mp4 size: 59.4 MB
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┃ ┗━━章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 358 Bytes
┃ ┃ ┣━━14：MaskRCNN网络结构_ev.mp4 size: 54.01 MB
┃ ┃ ┣━━15：MaskRCNN的项目展示_ev.mp4 size: 117.07 MB
┃ ┃ ┣━━16：MaskRCNN网络架构回顾_ev.mp4 size: 74.84 MB
┃ ┃ ┣━━17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点_ev.mp4 size: 191.29 MB
┃ ┃ ┣━━18：MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明_ev.mp4 size: 34.35 MB
┃ ┃ ┣━━19：MaskRCNN源码config和model_ev.mp4 size: 190.09 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 798.38 MB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 6.77 MB
┣━━18-深度学习-人脸识别项目实战
┃ ┣━━章节1：人脸识别
┃ ┃ ┣━━10：人脸识别项目代码_加载MTCNN模型_ev.mp4 size: 53.2 MB
┃ ┃ ┣━━11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框_ev.mp4 size: 48.88 MB
┃ ┃ ┣━━12：FaceNet论文_摘要和前情介绍_ev.mp4 size: 58.45 MB
┃ ┃ ┣━━13：FaceNet论文_相关的介绍_ev.mp4 size: 42.19 MB
┃ ┃ ┣━━14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标_ev.mp4 size: 48.45 MB
┃ ┃ ┣━━15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数_ev.mp4 size: 53.82 MB
┃ ┃ ┣━━16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要_ev.mp4 size: 62.93 MB
┃ ┃ ┣━━17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结_ev.mp4 size: 57.56 MB
┃ ┃ ┣━━18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用_ev.mp4 size: 35.74 MB
┃ ┃ ┣━━19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示_ev.mp4 size: 30.32 MB
┃ ┃ ┣━━1：人脸识别任务种类_具体做法思路_ev.mp4 size: 26.65 MB
┃ ┃ ┣━━2：开源的FaceNet项目介绍_ev.mp4 size: 29.12 MB
┃ ┃ ┣━━3：人脸识别项目代码整体结构_ev.mp4 size: 23.36 MB
┃ ┃ ┣━━4：MTCNN论文_摘要和介绍_ev.mp4 size: 62.24 MB
┃ ┃ ┣━━5：MTCNN论文_网络整体架构_ev.mp4 size: 66.92 MB
┃ ┃ ┣━━6：PRelu_每阶段输出多分支意义_ev.mp4 size: 35.08 MB
┃ ┃ ┣━━7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss_ev.mp4 size: 57.33 MB
┃ ┃ ┣━━8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程_ev.mp4 size: 53.05 MB
┃ ┃ ┗━━9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接_ev.mp4 size: 51.73 MB
┃ ┣━━1.txt size: 509 Bytes
┃ ┣━━facenet-master.zip size: 823.1 MB
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┃ ┗━━资料.rar size: 7.47 MB
┣━━19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
┃ ┣━━章节1：词向量与词嵌入
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 316 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：N-gram语言模型_ev.mp4 size: 100.9 MB
┃ ┃ ┣━━2：NPLM神经网络语言模型_ev.mp4 size: 91.13 MB
┃ ┃ ┣━━3：词向量的作用_ev.mp4 size: 36.29 MB
┃ ┃ ┣━━4：CBOW模型思想和计算过程_ev.mp4 size: 100.15 MB
┃ ┃ ┣━━5：Skip-gram模型思想和计算过程_ev.mp4 size: 33.2 MB
┃ ┃ ┣━━6：Huffman树_分层Softmax的思想_ev.mp4 size: 66.23 MB
┃ ┃ ┣━━7：分层Softmax应用到CBOW模型上_ev.mp4 size: 51.31 MB
┃ ┃ ┣━━8：负采样和负采样应用到CBOW模型上_ev.mp4 size: 59.08 MB
┃ ┃ ┣━━Word2Vec.pdf size: 1.89 MB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 266.85 KB
┃ ┣━━章节2：循环神经网络原理与优化
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 423 Bytes
┃ ┃ ┣━━10：理解RNN循环神经网络计算流程_ev.mp4 size: 29.87 MB
┃ ┃ ┣━━11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别_ev.mp4 size: 96.49 MB
┃ ┃ ┣━━12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式_ev.mp4 size: 104.73 MB
┃ ┃ ┣━━13：VanillaRNN的回顾复习_ev.mp4 size: 72.4 MB
┃ ┃ ┣━━14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失_ev.mp4 size: 27.92 MB
┃ ┃ ┣━━15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别_ev.mp4 size: 26.32 MB
┃ ┃ ┣━━16：双向RNN_LSTM_ev.mp4 size: 30.09 MB
┃ ┃ ┣━━17：RNN里面应用的Topology结构_ev.mp4 size: 15.64 MB
┃ ┃ ┣━━9：理解RNN循环神经网络拓扑结构_ev.mp4 size: 74.59 MB
┃ ┃ ┣━━RNN_Attention机制.pdf size: 2.83 MB
┃ ┃ ┣━━代码.rar size: 1.69 KB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 1.59 MB
┃ ┣━━章节3：从Attention机制到Transformer
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 616 Bytes
┃ ┃ ┣━━18：Seq2Seq中Attention注意力机制_ev.mp4 size: 39.99 MB
┃ ┃ ┣━━19：Transformer_Self-Attention_Multi-head_ev.mp4 size: 79.26 MB
┃ ┃ ┣━━20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结_ev.mp4 size: 55.1 MB
┃ ┃ ┣━━RNN_Attention机制.pdf size: 5.16 MB
┃ ┃ ┗━━资料.rar size: 792.99 KB
┃ ┗━━章节4：ELMO_BERT_GPT
┃ ┃ ┣━━1.txt size: 616 Bytes
┃ ┃ ┣━━21：ELMO_ev.mp4 size: 33.25 MB
┃ ┃ ┣━━22：BERT理论_ev.mp4 size: 52.58 MB
┃ ┃ ┣━━23：ERNIE_GPT_ev.mp4 size: 43.47 MB
┃ ┃ ┗━━RNN_Attention机制.pdf size: 5.16 MB
┣━━20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
┃ ┣━━章节1：词向量
┃ ┃ ┣━━1：回顾了词向量里面训练的Topology_ev.mp4 size: 91.34 MB
┃ ┃ ┣━━2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典_ev.mp4 size: 75.49 MB
┃ ┃ ┣━━3：Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据_ev.mp4 size: 65.4 MB
┃ ┃ ┣━━4：Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质_ev.mp4 size: 80.94 MB
┃ ┃ ┣━━5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图_ev.mp4 size: 68.29 MB
┃ ┃ ┣━━6：Word2Vec项目代码_总结串讲_ev.mp4 size: 18.31 MB
┃ ┃ ┗━━word_2_vector.rar size: 56.8 MB
┃ ┣━━章节2：自然语言处理--情感分析
┃ ┃ ┣━━10：代码讲解_01_ev.mp4 size: 24.56 MB
┃ ┃ ┣━━11：代码讲解_02_ev.mp4 size: 27.78 MB
┃ ┃ ┣━━12：代码讲解_03_ev.mp4 size: 24.5 MB
┃ ┃ ┣━━13：代码讲解_04_ev.mp4 size: 26.34 MB
┃ ┃ ┣━━14：代码讲解_05_ev.mp4 size: 19.33 MB
┃ ┃ ┣━━7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析_ev.mp4 size: 28.82 MB
┃ ┃ ┣━━8：数据预处理_01_ev.mp4 size: 33.19 MB
┃ ┃ ┣━━9：数据预处理_02_ev.mp4 size: 24.32 MB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 4.64 KB
┃ ┣━━章节3：AI写唐诗
┃ ┃ ┣━━15：AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化_ev.mp4 size: 89.26 MB
┃ ┃ ┣━━16：AI写唐诗_训练数据的构建_ev.mp4 size: 44.78 MB
┃ ┃ ┣━━17：MultiRNNCell单元_ev.mp4 size: 22.27 MB
┃ ┃ ┣━━18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出_ev.mp4 size: 52.61 MB
┃ ┃ ┣━━19：AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码_ev.mp4 size: 48.59 MB
┃ ┃ ┣━━20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性_ev.mp4 size: 72.51 MB
┃ ┃ ┗━━代码 .rar size: 22.31 MB
┃ ┣━━章节4：Seq2Seq聊天机器人
┃ ┃ ┣━━21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder_ev.mp4 size: 69.51 MB
┃ ┃ ┣━━22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理_ev.mp4 size: 75.2 MB
┃ ┃ ┣━━23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用_ev.mp4 size: 69.86 MB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 37.3 KB
┃ ┣━━章节5：实战NER命名实体识别项目
┃ ┃ ┣━━24：回顾了一下CRF训练和使用过程_ev.mp4 size: 56.68 MB
┃ ┃ ┣━━25：介绍了代码目录结构_ev.mp4 size: 19.69 MB
┃ ┃ ┣━━26：NER代码读取数据和预处理_ev.mp4 size: 85.89 MB
┃ ┃ ┣━━27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程_ev.mp4 size: 68.89 MB
┃ ┃ ┣━━28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练_ev.mp4 size: 66.03 MB
┃ ┃ ┣━━29：BiLSTM-CRF模型的预测代码_ev.mp4 size: 60.45 MB
┃ ┃ ┣━━30：CRF中的特征函数们_ev.mp4 size: 87.83 MB
┃ ┃ ┣━━31：对比逻辑回归_相比HMM优势_ev.mp4 size: 83.05 MB
┃ ┃ ┣━━32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构_ev.mp4 size: 58.18 MB
┃ ┃ ┗━━代码.rar size: 14.28 MB
┃ ┣━━章节6：BERT新浪新闻10分类项目
┃ ┃ ┣━━33：BERT新浪新闻10分类项目_ev.mp4 size: 90.17 MB
┃ ┃ ┗━━bert.zip size: 66.49 MB
┃ ┗━━章节7：GPT2聊天机器人
┃ ┃ ┣━━34：GPT2闲聊机器人_ev.mp4 size: 37.61 MB
┃ ┃ ┣━━GPT2-Chinese-master.zip size: 13.39 MB
┃ ┃ ┗━━gpt2_chatbot-master.zip size: 86.58 KB
┣━━21-深度学习-OCR文本识别
┃ ┣━━章节1：深度学习-OCR文本识别
┃ ┃ ┣━━10：CRNN项目代码剖析_ev.mp4 size: 127.07 MB
┃ ┃ ┣━━1：传统OCR识别_深度学习OCR识别_ev.mp4 size: 130.34 MB
┃ ┃ ┣━━2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别_ev.mp4 size: 80.13 MB
┃ ┃ ┣━━3：OCR识别的CTC损失思想_ev.mp4 size: 95.96 MB
┃ ┃ ┣━━4：总结理解深度学习文字识别架构_ev.mp4 size: 34.81 MB
┃ ┃ ┣━━5：CTC损失函数的理解_ev.mp4 size: 130.26 MB
┃ ┃ ┣━━6：CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导_ev.mp4 size: 85.53 MB
┃ ┃ ┣━━7：CTC前向后向算法代码_ev.mp4 size: 86.6 MB
┃ ┃ ┣━━8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑_ev.mp4 size: 116.48 MB
┃ ┃ ┗━━9：CPTN项目代码剖析_ev.mp4 size: 173.24 MB
┃ ┗━━资料.rar size: 478.63 KB
┣━━22-深度学习-语音识别
┃ ┗━━官方未更新。。。持续更新
┣━━23-深度学习-知识图谱
┃ ┗━━官方未更新。。。持续更新
┣━━24-Pytorch项目实战
┃ ┣━━章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
┃ ┃ ┣━━1：PyTorch概述_ev.mp4 size: 26.67 MB
┃ ┃ ┣━━2：PyTorch的安装_ev.mp4 size: 45.81 MB
┃ ┃ ┣━━3：Pycharm关联PyTorch运行环境_ev.mp4 size: 24.03 MB
┃ ┃ ┗━━4：Jupyter关联PyTorch运行环境_ev.mp4 size: 27.99 MB
┃ ┣━━章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
┃ ┃ ┣━━5：Tensor的创建_ev.mp4 size: 42.45 MB
┃ ┃ ┣━━6：修改Tensor的形状_索引操作_ev.mp4 size: 56.59 MB
┃ ┃ ┣━━7：广播机制_逐元素操作_ev.mp4 size: 33.45 MB
┃ ┃ ┗━━8：归并操作_比较操作_矩阵操作_ev.mp4 size: 44.67 MB
┃ ┣━━章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
┃ ┃ ┣━━10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_ev.mp4 size: 38.92 MB
┃ ┃ ┣━━11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_ev.mp4 size: 33.5 MB
┃ ┃ ┣━━12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_ev.mp4 size: 19.94 MB
┃ ┃ ┣━━13：使用全局平均池化_使用LeNet模型_ev.mp4 size: 26.73 MB
┃ ┃ ┣━━14：使用集成学习思想训练识别模型_ev.mp4 size: 53.92 MB
┃ ┃ ┣━━15：使用VGG16模型提供准确率_ev.mp4 size: 33.35 MB
┃ ┃ ┣━━16：torchvision里面的预训练模型_ev.mp4 size: 20.28 MB
┃ ┃ ┣━━17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_ev.mp4 size: 38.81 MB
┃ ┃ ┣━━18：PyTorch代码实战加入数据增强_ev.mp4 size: 23.49 MB
┃ ┃ ┗━━9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_ev.mp4 size: 58.48 MB
┃ ┣━━章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
┃ ┃ ┣━━19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_ev.mp4 size: 16.72 MB
┃ ┃ ┣━━20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_ev.mp4 size: 26.98 MB
┃ ┃ ┣━━21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_ev.mp4 size: 27.12 MB
┃ ┃ ┗━━22：PyTorch词性标注_测试模型效果_ev.mp4 size: 7.78 MB
┃ ┣━━章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
┃ ┃ ┣━━23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引_ev.mp4 size: 31.67 MB
┃ ┃ ┣━━24：PyTorch中英文翻译_数据预处理_ev.mp4 size: 24.46 MB
┃ ┃ ┣━━25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器_ev.mp4 size: 31.36 MB
┃ ┃ ┣━━26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_ev.mp4 size: 32.85 MB
┃ ┃ ┣━━27：PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器_ev.mp4 size: 43.18 MB
┃ ┃ ┣━━28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_ev.mp4 size: 38.5 MB
┃ ┃ ┣━━29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数_ev.mp4 size: 34.22 MB
┃ ┃ ┗━━30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_ev.mp4 size: 20.88 MB
┃ ┣━━代码.rar size: 307.66 MB
┃ ┗━━资料.rar size: 1.77 MB
┣━━25、百度飞桨PaddlePaddle实战
┃ ┣━━章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━hello_paddle.py size: 1.74 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━predict_boston_housing.py size: 4.86 KB
┃ ┃ ┣━━数据
┃ ┃ ┃ ┣━━housing.data size: 47.93 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━LR_model.pdparams size: 329 Bytes
┃ ┃ ┣━━1：安装PaddlePaddle_ev.mp4 size: 36.77 MB
┃ ┃ ┣━━2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题_ev.mp4 size: 28.19 MB
┃ ┃ ┣━━3：PaddlePaddle求解线性模型_ev.mp4 size: 35.67 MB
┃ ┃ ┣━━4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播_ev.mp4 size: 38 MB
┃ ┃ ┗━━5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试_ev.mp4 size: 29.68 MB
┃ ┣━━章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┗━━predict_Pathologic_Myopia.py size: 25.82 KB
┃ ┃ ┣━━数据
┃ ┃ ┃ ┣━━PALM-Training400.zip size: 618.75 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━PALM-Validation400.zip size: 575.84 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━palm.pdopt size: 89.7 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━palm.pdparams size: 89.91 MB
┃ ┃ ┣━━6：预测病理性近视_图片数据读取_ev.mp4 size: 45.49 MB
┃ ┃ ┣━━7：预测病理性近视_模型训练_ev.mp4 size: 40.78 MB
┃ ┃ ┣━━8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型_ev.mp4 size: 40.92 MB
┃ ┃ ┗━━9：预测病理性近视_调用经典卷积神经网络_ev.mp4 size: 66.29 MB
┃ ┣━━章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━data_analysis.py size: 812 Bytes
┃ ┃ ┃ ┣━━PaddleDetection-release-2.2.zip size: 142.62 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━PCB_faster_rcnn_r50_fpn_3x_coco.yml size: 3.61 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━PCB_faster_rcnn_r50_fpn_3x_coco_explain.yml size: 6.13 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━show_result.py size: 251 Bytes
┃ ┃ ┣━━数据
┃ ┃ ┃ ┣━━output
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━04_missing_hole_10.jpg size: 1.78 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━PCB_faster_rcnn_r50_fpn_3x_coco
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━best_model.pdopt size: 156.8 MB
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━best_model.pdparams size: 158.08 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━PCB_DATASET.tar size: 916.16 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━ResNet50_cos_pretrained.pdparams size: 89.9 MB
┃ ┃ ┣━━10：PaddleDetection_项目配置_ev.mp4 size: 42.14 MB
┃ ┃ ┣━━11：安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题_ev.mp4 size: 31.05 MB
┃ ┃ ┣━━12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations_ev.mp4 size: 29.76 MB
┃ ┃ ┣━━13：PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析_ev.mp4 size: 55.99 MB
┃ ┃ ┣━━14：PCB电路板缺陷检测_项目配置文件_ev.mp4 size: 27.18 MB
┃ ┃ ┣━━15：PCB电路板缺陷检测_模型训练_ev.mp4 size: 43.74 MB
┃ ┃ ┗━━16：PCB电路板缺陷检测_模型预测_ev.mp4 size: 40.76 MB
┃ ┣━━章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━data_preprocessing.py size: 2.67 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━PaddleOCR-release-2.2.zip size: 70.96 MB
┃ ┃ ┣━━数据
┃ ┃ ┃ ┣━━inference
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━db_mv3
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━rec_chinese_lite_v2.0
┃ ┃ ┃ ┣━━inference_results
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━111.jpg size: 189.37 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━pretrain_models
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0_train
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams size: 15.5 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━111.jpg size: 171.39 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━CCPD2019.zip size: 7.22 GB
┃ ┃ ┃ ┣━━dev_det.txt size: 3.81 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━dev_rec.txt size: 1.21 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━dict.txt size: 257 Bytes
┃ ┃ ┃ ┣━━img.rar size: 1.48 GB
┃ ┃ ┃ ┣━━train_det.txt size: 15.21 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━train_rec.txt size: 4.82 MB
┃ ┃ ┣━━17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍_ev.mp4 size: 47.4 MB
┃ ┃ ┣━━18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码_ev.mp4 size: 28.73 MB
┃ ┃ ┣━━19：车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片_ev.mp4 size: 37.23 MB
┃ ┃ ┣━━20：车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练_ev.mp4 size: 44.2 MB
┃ ┃ ┣━━21：车牌识别项目_车牌字符识别模型训练_ev.mp4 size: 45.18 MB
┃ ┃ ┗━━22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测_ev.mp4 size: 54.75 MB
┃ ┣━━章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━null size: 0 GB
┃ ┃ ┃ ┣━━PaddleNLP-release-2.2.zip size: 17.43 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━readme.py size: 3 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━waybill.py size: 5.57 KB
┃ ┃ ┣━━数据
┃ ┃ ┃ ┣━━data
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━dev.txt size: 51.79 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━tag.dic size: 58 Bytes
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━test.txt size: 52.79 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━train.txt size: 423.67 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━word.dic size: 81.43 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━results
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━final.pdopt size: 1.47 GB
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━final.pdparams size: 1.11 GB
┃ ┃ ┣━━23：PaddleNLP_项目配置_ev.mp4 size: 30.94 MB
┃ ┃ ┣━━24：PaddleNLP_物流信息提取项目介绍_ev.mp4 size: 32.51 MB
┃ ┃ ┣━━25：物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题_ev.mp4 size: 42.22 MB
┃ ┃ ┣━━26：PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet_ev.mp4 size: 38.36 MB
┃ ┃ ┣━━27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader_ev.mp4 size: 37.31 MB
┃ ┃ ┣━━28：PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型_ev.mp4 size: 32.75 MB
┃ ┃ ┣━━29：PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练_ev.mp4 size: 35.53 MB
┃ ┃ ┗━━30：PaddleNLP_物流信息提取项目_合并结果并展示_使用预训练的词向量提升效果_ev.mp4 size: 52.25 MB
┃ ┗━━章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┗━━waybill_ernie.py size: 5.67 KB
┃ ┃ ┣━━数据
┃ ┃ ┃ ┣━━data
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━dev.txt size: 51.79 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━tag.dic size: 58 Bytes
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━test.txt size: 52.79 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━train.txt size: 423.67 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━word.dic size: 81.43 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━ernie_result
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━model_450.pdparams size: 381.02 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━ernie_results.txt size: 26.75 KB
┃ ┃ ┣━━31：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_加载数据集构建Dataset_ev.mp4 size: 34.05 MB
┃ ┃ ┣━━32：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用_ev.mp4 size: 39.05 MB
┃ ┃ ┣━━33：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解模型训练和评估代码_ev.mp4 size: 34.16 MB
┃ ┃ ┗━━34：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果_ev.mp4 size: 37.51 MB
┣━━26-Linux环境编程基础
┃ ┣━━章节1：Linux
┃ ┃ ┣━━10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 size: 6.87 MB
┃ ┃ ┣━━11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 size: 11.7 MB
┃ ┃ ┣━━12：Linux_常用命令_mkdir命令_ev.mp4 size: 7.43 MB
┃ ┃ ┣━━13：Linux_常用命令_cp命令_ev.mp4 size: 10.7 MB
┃ ┃ ┣━━14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 size: 19.97 MB
┃ ┃ ┣━━15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 size: 22.86 MB
┃ ┃ ┣━━16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 size: 4 MB
┃ ┃ ┣━━17：Linux_常用配置_设置时区_ev.mp4 size: 18.87 MB
┃ ┃ ┣━━18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 size: 11.22 MB
┃ ┃ ┣━━19：Linux_常用配置_修改网段_ev.mp4 size: 8.25 MB
┃ ┃ ┣━━1：Linux_课程介绍_ev.mp4 size: 2.93 MB
┃ ┃ ┣━━20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 size: 18.89 MB
┃ ┃ ┣━━21：Linux_常用配置_快照与克隆_ev.mp4 size: 10.7 MB
┃ ┃ ┣━━22：Linux_Xshell的安装与使用_ev.mp4 size: 14.02 MB
┃ ┃ ┣━━23：Linux_上传与下载_Xftp的使用_ev.mp4 size: 12.71 MB
┃ ┃ ┣━━24：Linux_上传与下载_lrzsz工具_ev.mp4 size: 29.88 MB
┃ ┃ ┣━━25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 size: 28.41 MB
┃ ┃ ┣━━26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 size: 50.87 MB
┃ ┃ ┣━━2：Linux_Linux简介_ev.mp4 size: 13 MB
┃ ┃ ┣━━3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 size: 13.59 MB
┃ ┃ ┣━━4：Linux_安装Linux_ev.mp4 size: 25.92 MB
┃ ┃ ┣━━5：Linux_目录介绍_ev.mp4 size: 13.24 MB
┃ ┃ ┣━━6：Linux_Linux中的路径_ev.mp4 size: 13 MB
┃ ┃ ┣━━7：Linux_常用命令_pwd命令_ev.mp4 size: 4.74 MB
┃ ┃ ┣━━8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 size: 6.05 MB
┃ ┃ ┗━━9：Linux_常用命令_ls与ll命令_ev.mp4 size: 22.63 MB
┃ ┣━━软件.rar size: 2.18 GB
┃ ┣━━软件2.rar size: 6.33 GB
┃ ┗━━文档.rar size: 2.78 MB
┣━━27-算法与数据结构
┃ ┣━━章节1：算法与数据结构
┃ ┃ ┣━━10：哈希表的基本结构_ev.mp4 size: 26.05 MB
┃ ┃ ┣━━11：哈希表冲突问题_ev.mp4 size: 36.72 MB
┃ ┃ ┣━━12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 size: 29.16 MB
┃ ┃ ┣━━13：哈希扩容_ev.mp4 size: 42 MB
┃ ┃ ┣━━14：递归与栈_ev.mp4 size: 23.2 MB
┃ ┃ ┣━━15：线性查找_ev.mp4 size: 27.16 MB
┃ ┃ ┣━━16：二分查找_ev.mp4 size: 25.22 MB
┃ ┃ ┣━━17：冒泡排序_ev.mp4 size: 26.39 MB
┃ ┃ ┣━━18：选择排序_ev.mp4 size: 22.71 MB
┃ ┃ ┣━━19：插入排序_ev.mp4 size: 15.87 MB
┃ ┃ ┣━━1：数据结构与算法简介_ev.mp4 size: 17.13 MB
┃ ┃ ┣━━20：归并排序_ev.mp4 size: 40.51 MB
┃ ┃ ┣━━21：快速排序_ev.mp4 size: 18.97 MB
┃ ┃ ┣━━22：树结构_ev.mp4 size: 42.81 MB
┃ ┃ ┣━━23：树结构的遍历_ev.mp4 size: 27.72 MB
┃ ┃ ┣━━24：最大堆的增加操作_ev.mp4 size: 36.15 MB
┃ ┃ ┣━━25：最大堆的删除操作_ev.mp4 size: 35.13 MB
┃ ┃ ┣━━26：二叉树的查找_ev.mp4 size: 41.76 MB
┃ ┃ ┣━━27：二叉树获取最小值_ev.mp4 size: 11.16 MB
┃ ┃ ┣━━28：二叉树的添加_ev.mp4 size: 30.56 MB
┃ ┃ ┣━━29：二叉树的删除_ev.mp4 size: 55.15 MB
┃ ┃ ┣━━2：大O表示法_ev.mp4 size: 11.28 MB
┃ ┃ ┣━━3：线性结构_ev.mp4 size: 24.15 MB
┃ ┃ ┣━━4：单线链表1_ev.mp4 size: 27.68 MB
┃ ┃ ┣━━5：单链表2_ev.mp4 size: 58.44 MB
┃ ┃ ┣━━6：双链表_ev.mp4 size: 46.43 MB
┃ ┃ ┣━━7：队列(链式)_ev.mp4 size: 33.77 MB
┃ ┃ ┣━━8：队列(线式)_ev.mp4 size: 17.69 MB
┃ ┃ ┗━━9：栈与双端队列_ev.mp4 size: 13.03 MB
┃ ┗━━资料.zip size: 4.8 MB
┣━━29-计算机图形学机器视觉实战
┃ ┗━━官方未更新。。。持续更新
┣━━30- ROS智能机器人操作系统
┃ ┗━━未更新。。。持续更新
┣━━31、 强化学习
┃ ┣━━章节1：Q-Learning与SARSA算法
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━QLearn
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━RL_brain.py size: 1.63 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━run_maze.py size: 908 Bytes
┃ ┃ ┃ ┣━━Sarsa
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━RL_brain.py size: 3.28 KB
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━run_maze.py size: 1.21 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━maze_env.py size: 3.83 KB
┃ ┃ ┣━━资料
┃ ┃ ┃ ┗━━Reinforcement Learning.docx size: 9.4 MB
┃ ┃ ┣━━10：代码实战Q-Learning智能体训练模型_ev.mp4 size: 35.49 MB
┃ ┃ ┣━━11：代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互_ev.mp4 size: 26.78 MB
┃ ┃ ┣━━12：代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型_ev.mp4 size: 37.68 MB
┃ ┃ ┣━━13：代码实战SarsaLambda_训练模型_ev.mp4 size: 36.83 MB
┃ ┃ ┣━━1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习_ev.mp4 size: 44.67 MB
┃ ┃ ┣━━2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值_ev.mp4 size: 35.03 MB
┃ ┃ ┣━━3：详解Q值和V值以及它们之间关系_ev.mp4 size: 48.04 MB
┃ ┃ ┣━━4：蒙特卡洛采样回溯计算V值_ev.mp4 size: 41.14 MB
┃ ┃ ┣━━5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值_ev.mp4 size: 44.02 MB
┃ ┃ ┣━━6：SARSA算法和Q-learning算法_ev.mp4 size: 39.56 MB
┃ ┃ ┣━━7：理解Q-table_创建maze交互环境_ev.mp4 size: 40.23 MB
┃ ┃ ┣━━8：代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互_ev.mp4 size: 30.03 MB
┃ ┃ ┗━━9：代码实战Q-Learning智能体选择行为_ev.mp4 size: 33.94 MB
┃ ┣━━章节2：Deep Q-Learning Network
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━maze_env.py size: 3.68 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━RL_brain.py size: 9.34 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━run_CartPole.py size: 1.49 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━run_maze.py size: 1.38 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━run_MountainCar.py size: 1.27 KB
┃ ┃ ┣━━14：DQN算法思想_ev.mp4 size: 35.24 MB
┃ ┃ ┣━━15：DQN算法具体流程_ev.mp4 size: 31.71 MB
┃ ┃ ┣━━16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets_ev.mp4 size: 54.99 MB
┃ ┃ ┣━━17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互_ev.mp4 size: 46.11 MB
┃ ┃ ┣━━18：代码实战DQN_构建Q网络_ev.mp4 size: 41.08 MB
┃ ┃ ┣━━19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑_ev.mp4 size: 50.96 MB
┃ ┃ ┣━━20：代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值_ev.mp4 size: 47.86 MB
┃ ┃ ┣━━21：代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小_ev.mp4 size: 52.26 MB
┃ ┃ ┣━━22：DQN会over-estimate的本质原因_ev.mp4 size: 40.26 MB
┃ ┃ ┣━━23：DoubleDQN缓解over-estimate_ev.mp4 size: 39.29 MB
┃ ┃ ┣━━24：DoubleDQN代码实战_ev.mp4 size: 39.68 MB
┃ ┃ ┣━━25：DuelingDQN_ev.mp4 size: 47.48 MB
┃ ┃ ┣━━26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索_ev.mp4 size: 49.05 MB
┃ ┃ ┣━━27：计算Action的方差避免风险_ev.mp4 size: 28.8 MB
┃ ┃ ┗━━28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions_ev.mp4 size: 34.36 MB
┃ ┣━━章节3：Policy Gradient 策略梯度
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━RL_brain.py size: 4.05 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━run_CartPole.py size: 2.17 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━run_MountainCar.py size: 1.8 KB
┃ ┃ ┣━━29：策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别_ev.mp4 size: 36.1 MB
┃ ┃ ┣━━30：策略梯度PG_明确目标函数和导函数_ev.mp4 size: 33.85 MB
┃ ┃ ┣━━31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导_ev.mp4 size: 33.34 MB
┃ ┃ ┣━━32：策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导_ev.mp4 size: 30.01 MB
┃ ┃ ┣━━33：策略梯度PG_讲解CartPole环境_ev.mp4 size: 31.95 MB
┃ ┃ ┣━━34：代码实战_策略梯度PG和CartPole交互_ev.mp4 size: 44.45 MB
┃ ┃ ┣━━35：代码实战_策略梯度PG网络构建_ev.mp4 size: 28.63 MB
┃ ┃ ┣━━36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练_ev.mp4 size: 32.87 MB
┃ ┃ ┣━━37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化_ev.mp4 size: 29.71 MB
┃ ┃ ┗━━38：策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战_ev.mp4 size: 30.66 MB
┃ ┣━━章节4：Actor Critic (A3C)
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━A3C.py size: 7.93 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━AC_CartPole.py size: 5.14 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━DDPG.py size: 8.43 KB
┃ ┃ ┣━━39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来_ev.mp4 size: 50.02 MB
┃ ┃ ┣━━40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧_ev.mp4 size: 44.69 MB
┃ ┃ ┣━━41：代码实战_ActorCritic与环境交互_ev.mp4 size: 48.29 MB
┃ ┃ ┣━━42：代码实战_Actor网络构建及训练_ev.mp4 size: 33.46 MB
┃ ┃ ┣━━43：代码实战_详解Critic网络构建及训练_ev.mp4 size: 50.74 MB
┃ ┃ ┣━━44：A3C架构和训练流程_ev.mp4 size: 37.52 MB
┃ ┃ ┣━━45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值_ev.mp4 size: 44.49 MB
┃ ┃ ┣━━46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算_ev.mp4 size: 27.84 MB
┃ ┃ ┣━━47：代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性_ev.mp4 size: 32.62 MB
┃ ┃ ┣━━48：代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑_ev.mp4 size: 32.1 MB
┃ ┃ ┣━━49：代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑_ev.mp4 size: 35.52 MB
┃ ┃ ┣━━50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码_ev.mp4 size: 35.8 MB
┃ ┃ ┣━━51：代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互_ev.mp4 size: 45.16 MB
┃ ┃ ┗━━52：代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示_ev.mp4 size: 41.57 MB
┃ ┗━━章节5：DDPG、PPO、DPPO算法
┃ ┃ ┣━━代码
┃ ┃ ┃ ┣━━DDPG.py size: 8.43 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━discrete_DPPO.py size: 8.07 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━DPPO.py size: 7.57 KB
┃ ┃ ┃ ┗━━simply_PPO.py size: 5.93 KB
┃ ┃ ┣━━53：DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic_ev.mp4 size: 43.4 MB
┃ ┃ ┣━━54：代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑_ev.mp4 size: 45.45 MB
┃ ┃ ┣━━55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导_ev.mp4 size: 50.11 MB
┃ ┃ ┣━━56：代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示_ev.mp4 size: 38.76 MB
┃ ┃ ┣━━57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG_ev.mp4 size: 57.07 MB
┃ ┃ ┣━━58：PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy_ev.mp4 size: 34.69 MB
┃ ┃ ┣━━59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习_ev.mp4 size: 32.08 MB
┃ ┃ ┣━━60：PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题_ev.mp4 size: 34.49 MB
┃ ┃ ┣━━61：PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题_ev.mp4 size: 32.5 MB
┃ ┃ ┣━━62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建_ev.mp4 size: 28.52 MB
┃ ┃ ┣━━63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑_ev.mp4 size: 36.15 MB
┃ ┃ ┣━━64：代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示_ev.mp4 size: 34.44 MB
┃ ┃ ┣━━65：DPPO分布式PPO_ev.mp4 size: 36.43 MB
┃ ┃ ┣━━66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程_ev.mp4 size: 33.08 MB
┃ ┃ ┗━━67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行_ev.mp4 size: 48.49 MB
┣━━32- 图神经网络
┃ ┗━━未更新。。。持续更新
┣━━Linux环境编程基础
┃ ┗━━章节1：Linux
┃ ┃ ┣━━10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令_ev.mp4 size: 6.89 MB
┃ ┃ ┣━━11：Linux_常用命令more、head、tail命令_ev.mp4 size: 11.7 MB
┃ ┃ ┣━━14：Linux_常用命令_rm、mv命令_ev.mp4 size: 19.93 MB
┃ ┃ ┣━━15：Linux_常用命令_vi、vim_ev.mp4 size: 22.76 MB
┃ ┃ ┣━━16：Linux_常用命令_reboot、halt_ev.mp4 size: 4 MB
┃ ┃ ┣━━18：Linux_常用配置_启动网络_ev.mp4 size: 11.23 MB
┃ ┃ ┣━━1：Linux_课程介绍_ev.mp4 size: 2.92 MB
┃ ┃ ┣━━20：Linux_常用配置_设置网络类型_ev.mp4 size: 18.98 MB
┃ ┃ ┣━━25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4 size: 28.49 MB
┃ ┃ ┣━━26：Linux_安装MySQL_ev.mp4 size: 50.6 MB
┃ ┃ ┣━━3：Linux_VMWare安装及使用_ev.mp4 size: 13.5 MB
┃ ┃ ┣━━5：Linux_目录介绍_ev.mp4 size: 13.21 MB
┃ ┃ ┗━━8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4 size: 6 MB
┗━━算法与数据结构
┃ ┗━━章节1：算法与数据结构
┃ ┃ ┣━━10：哈希表的基本结构_ev.mp4 size: 26.13 MB
┃ ┃ ┣━━11：哈希表冲突问题_ev.mp4 size: 36.27 MB
┃ ┃ ┣━━12：哈希表冲突问题2_ev.mp4 size: 29.22 MB
┃ ┃ ┣━━13：哈希扩容_ev.mp4 size: 41.81 MB
┃ ┃ ┣━━14：递归与栈_ev.mp4 size: 23.3 MB
┃ ┃ ┣━━16：二分查找_ev.mp4 size: 25.38 MB
┃ ┃ ┣━━17：冒泡排序_ev.mp4 size: 26.31 MB
┃ ┃ ┣━━18：选择排序_ev.mp4 size: 22.56 MB
┃ ┃ ┣━━19：插入排序_ev.mp4 size: 15.88 MB
┃ ┃ ┣━━1：数据结构与算法简介_ev.mp4 size: 17.1 MB
┃ ┃ ┣━━20：归并排序_ev.mp4 size: 40.45 MB
┃ ┃ ┣━━21：快速排序_ev.mp4 size: 19.04 MB
┃ ┃ ┣━━22：树结构_ev.mp4 size: 42.63 MB
┃ ┃ ┣━━23：树结构的遍历_ev.mp4 size: 27.49 MB
┃ ┃ ┣━━24：最大堆的增加操作_ev.mp4 size: 35.82 MB
┃ ┃ ┣━━26：二叉树的查找_ev.mp4 size: 41.35 MB
┃ ┃ ┣━━27：二叉树获取最小值_ev.mp4 size: 11.17 MB
┃ ┃ ┣━━28：二叉树的添加_ev.mp4 size: 30.58 MB
┃ ┃ ┣━━29：二叉树的删除_ev.mp4 size: 54.96 MB
┃ ┃ ┣━━2：大O表示法_ev.mp4 size: 11.34 MB
┃ ┃ ┣━━3：线性结构_ev.mp4 size: 24.14 MB
┃ ┃ ┣━━4：单线链表1_ev.mp4 size: 27.6 MB
┃ ┃ ┣━━5：单链表2_ev.mp4 size: 58.34 MB
┃ ┃ ┣━━6：双链表_ev.mp4 size: 46.56 MB
┃ ┃ ┣━━7：队列(链式)_ev.mp4 size: 33.4 MB
┃ ┃ ┣━━8：队列(线式)_ev.mp4 size: 17.8 MB
┃ ┃ ┗━━9：栈与双端队列_ev.mp4 size: 13.03 MB
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