深度之眼已完结课程44G合集（百度云+阿里云）下载

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资源简介

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资源信息

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——/计算机教程/21-深度之眼/01.深度之眼（19-20年合集）/
├──55.深度之眼论文班【完结】  
|   ├──00.播放说明_新  
|   ├──01.视频  
|   └──02.资料  
├──CNN_不能错过的10篇论文  
|   ├──1311.2524v5_R_CNN.pdf  6.23M
|   ├──1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf  34.56M
|   ├──1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf  518.05kb
|   ├──1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf  195.32kb
|   ├──1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf  5.21M
|   ├──1504.08083_Fast R-CNN.pdf  713.99kb
|   ├──1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf  6.59M
|   ├──1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf  7.89M
|   ├──1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf  800.18kb
|   ├──4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf  1.35M
|   └──Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf  1.24M
├──cs224n 2019  
|   ├──assignment  
|   ├──lecture  
|   └──比赛  
├──Python基础训练营（完结）  
|   ├──1.第一章 绪论和环境配置.mp4.mp4  56.30M
|   ├──10.【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4  34.66M
|   ├──11.第六章 函数-面向过程的编程.mp4  129.58M
|   ├──12.【作业讲解】第六章：函数.mp4  59.97M
|   ├──13.第七章 类-面向对象的编程.mp4  40.58M
|   ├──14.【作业讲解】第七章：类.mp4  40.58M
|   ├──15.第八章 文件、异常和模块.mp4  131.24M
|   ├──16.【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4.mp4  13.59M
|   ├──17.第九章 有益的探索联系微信zszhp2019.mp4  134.18M
|   ├──18.第十章 Python标准库.mp4.mp4  96.20M
|   ├──19.第十一章 Numpy库.mp4.mp4  90.57M
|   ├──2.【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4.mp4  47.30M
|   ├──20.第十二章 Pandas库.mp4.mp4  174.42M
|   ├──21.第十三章 Matplotlib.mp4.mp4  128.25M
|   ├──22.第十四章 Sklearn库.mp4.mp4  66.70M
|   ├──23.第十五章 再谈编程.mp4.mp4  74.78M
|   ├──3.第二章 Python 基本语法元素.mp4.mp4  127.54M
|   ├──4.【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4.mp4  80.63M
|   ├──5.第三章 基本数据类型.mp4.mp4  87.49M
|   ├──6.【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4.mp4  79.13M
|   ├──7.第四章 组合数据类型.mp4.mp4  96.37M
|   ├──8.【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4.mp4  96.99M
|   └──9.第五章 程序控制结构.mp4.mp4  82.76M
├──pytorch框架第二期(完结）  
|   ├──pytorch第二周作业讲解.ts  136.25M
|   ├──pytorch第一周作业讲解（1).ts  59.89M
|   ├──pytorch第一周作业讲解（2).ts  49.03M
|   ├──pytorch第一周作业讲解（3).ts  47.22M
|   ├──第二周.txt  3.33kb
|   ├──第二周第二节课：transforms与normalize.ts  86.89M
|   ├──第二周第三节课：transforms.ts  210.65M
|   ├──第二周第四节课：transforms（二）.ts  210.70M
|   ├──第二周第一节课：Dataloader与Dataset.ts  94.47M
|   ├──第六周.txt  0.72kb
|   ├──第六周第二节正则化之Dropout.ts  90.65M
|   ├──第六周第一节.ts  88.89M
|   ├──第三周.txt  3.29kb
|   ├──第三周第二节课：模型容器与AlexNet构建.ts  115.83M
|   ├──第三周第三节课.ts  119.52M
|   ├──第三周第四节课.ts  88.57M
|   ├──第三周第一节课：模型创建步骤与nn.Module.ts  102.26M
|   ├──第四周.txt  3.62kb
|   ├──第四周第二节课.ts  156.78M
|   ├──第四周第三节.ts  159.81M
|   ├──第四周第四节：优化器(一).ts  96.47M
|   ├──第四周第五节.ts  110.99M
|   ├──第四周第一节课：权值初始化.ts  97.34M
|   ├──第五周.txt  2.80kb
|   ├──第五周第二节：TensorBoard简介与安装.ts  67.14M
|   ├──第五周第三节.ts  125.89M
|   ├──第五周第四节.ts  180.19M
|   ├──第五周第五节.ts  140.87M
|   ├──第五周第一节.ts  139.43M
|   ├──第一周.txt  2.57kb
|   ├──第一周第二节：张量简介与创建.ts  70.90M
|   ├──第一周第三节：张量操作与线性回归.ts  92.19M
|   ├──第一周第四节：计算图与动态图机制.ts  57.66M
|   ├──第一周第五节：autograd与逻辑回归.ts  96.93M
|   ├──第一周第一节：pytorch简介与安装.ts  109.11M
|   └──开营仪式回放-老师部分.ts  178.95M
├──《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）【2019】  
|   ├──00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴  
|   ├──01 第一周线性代数  
|   ├──02 第一周：概率与信息伦，数值计算
|   ├──03 第一周：本周学习任务简单总结  
|   ├──04 第二周 机器学习算法基本概念
|   ├──05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归  
|   ├──06 第二周：本周学习任务简单总结  
|   ├──07 第三周：LDA与SVM算法  
|   ├──08 第三周：随机梯度下降
|   ├──09 第三周：本周学习任务简单总结  
|   ├──10 第四周：前馈神经网络损失函数  
|   ├──11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、  
|   ├──12 第四周：直播答疑日  
|   ├──13 第四周：本周学习任务简单总结  
|   ├──14 第五周：范数惩罚正则化  
|   ├──15 第五周：深度模型中的优化  
|   ├──16 第五周：本周学习任务简单总结  
|   ├──17 第五周：直播答疑  
|   ├──18 第六周：卷积神经网络基础  
|   ├──19 第六周：卷积函数变体  
|   ├──20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日  
|   ├──21 第七周：RNN概念&前向传播  
|   ├──22 第七周：RNN反向传播与并行计算  
|   ├──23 第七周：本周学习任务简单总结  
|   ├──24 第八周：lstm  
|   ├──25 第八周：gru  
|   ├──26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日  
|   ├──27 第九周：推理加速、训练加速  
|   ├──28 第九周：自适应和gan  
|   ├──29 第九周：本周学习任务简单总结  
|   └──花书第二期视频课PPT（完结）
├──【备战秋招】面试刷题+算法强化训练营第三期（完结）  
|   ├──视频  
|   └──资料  
├──李航 统计学习方法（完结）  
|   ├──00  学习第1章统计学习方法概论  
|   ├──01  学习第2章感知机
|   ├──02  学习第3章k近邻
|   ├──03  Week1作业讲解及代码公布  
|   ├──04  学习第4章朴素贝叶斯法
|   ├──05  学习第5章决策树  
|   ├──06  参加直播答疑  
|   ├──07  Week2作业讲解及代码公布  
|   ├──08  学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型  
|   ├──09  学习第7章支持向量机
|   ├──10  Week3作业讲解及代码公布  
|   ├──11  学习第8章提升方法  
|   ├──12  学习第9章EM算法及推广  
|   ├──13  直播答疑  
|   ├──14  Week4作业讲解及代码公布
|   ├──15  学习第10章隐马尔科夫模型  
|   ├──16  学习第11章条件随机场  
|   └──17  Week5作业讲解及代码公布
├──林轩田机器学习（完结）  
|   ├──【图文】天池o2o比赛完全流程解析 
|   ├──【图文】天池o2o优惠券使用预测比赛解析（进阶）
|   ├──活动详情
|   └──训练
├──深度之眼-《机器学习》西瓜书训练营（完结）  
|   ├──00  看开营仪式，了解学习模式  
|   ├──01  第一周：学习机器学习绪论  
|   ├──02  第一周：打达观杯NLP算法大赛
|   ├──03  第一周；参加打比赛的直播答疑  
|   ├──04  第二周：学习线性模型  
|   ├──05  第二周：每周学习任务简单总结  
|   ├──06  第三周：决策树的分裂准则
|   ├──07  第三周：学习sklearn包中决策树算法的使用  
|   ├──08  第三周：每周学习任务简单总结  
|   ├──09  第四周：支持向量机原始模型的建立和求解
|   ├──10  第四周：核函数和软间隔支持向量机
|   ├──11  第四周：了解sklearn包中svm算法的使用
|   ├──12  第四周学习任务简单总结  
|   ├──13  第五周：极大似然估计与朴素贝叶斯  
|   ├──14  第五周：EM算法
|   ├──15  了解sklearn包中的朴素贝叶  
|   ├──16  第五周：本周学习任务简单总结  
|   ├──17  第六周：神经网络结构+直播答疑问题收集
|   ├──18  第六周：直播答疑日  
|   ├──19  第六周：深度学习初探
|   ├──20  第六周：了解sklearn包中神经网络的使用  
|   ├──21  第六周：学习任务简单总结  
|   ├──22  第七周：经验误差与过拟合
|   ├──23  第七周：评估方法  
|   ├──24  第七周：性能度量
|   ├──25  第七周：了解sklearn包中模型评估方  
|   ├──26  第七周：学习任务简单总结  
|   ├──27  第八周：特征降维
|   ├──28  第八周：特征选择
|   ├──29  第八周：了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用  
|   ├──30  第八周：学习任务简单总结  
|   ├──31  第九周：集成学习
|   ├──32  第九周：直播答疑日  
|   ├──33  第九周：结合策略
|   ├──34  第九周：实验-lightGBM的使用
|   ├──35  第九周：学习任务简单总结
|   ├──36  第十周：聚类
|   ├──37  第十周：HMM
|   ├──38  第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2  
|   ├──40  第十周学习任务简单总结+问题收集日  
|   ├──41  第十一周：任务与奖赏
|   ├──42  第十一周：K-摇臂赌博机+直播答疑日  
|   ├──43  第十一周：有无模型学习
|   └──44  第十一周学习任务简单总结
├──深度之眼Python 编程高手之路（完结）  
|   ├──01 第一阶段  
|   ├──02 第二阶段  
|   └──03 第三阶段  
├──深度之眼比赛实战训练营（完结）  
|   ├──视频  
|   └──资料  
├──深度之眼数学基础（完结）  
|   ├──资料  
|   ├──概率论10.ts  18.44M
|   ├──概率论1.ts  28.96M
|   ├──概率论2.ts  20.74M
|   ├──概率论3.ts  18.75M
|   ├──概率论4.ts  15.79M
|   ├──概率论5.ts  22.16M
|   ├──概率论6.ts  17.61M
|   ├──概率论7.ts  17.00M
|   ├──概率论8.ts  23.53M
|   ├──概率论9.ts  19.49M
|   ├──微积分1.ts  17.44M
|   ├──微积分2.ts  24.12M
|   ├──微积分3.ts  22.65M
|   ├──微积分4.ts  22.98M
|   ├──微积分5.ts  17.47M
|   ├──线性代数1.ts  34.68M
|   ├──线性代数2.ts  18.69M
|   ├──线性代数3.ts  15.23M
|   ├──线性代数4.ts  22.94M
|   ├──绪论.ts  20.29M
|   ├──优化1.ts  21.04M
|   ├──优化2.ts  13.50M
|   ├──优化3.ts  17.95M
|   ├──优化4.ts  18.33M
|   ├──优化5.ts  11.92M
|   └──优化6.ts  12.27M
└──吴恩达机器学习作业班（完结）  
|   └──吴恩达机器学习作业讲解