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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
——/计算机教程/21-深度之眼/01.深度之眼(19-20年合集)/【备战春招】面试刷题+算法强化训练营第四期(更)/ ├──资料 | └──资料数据集代码地址.txt 5.30kb ├──01.绪论.mp4 10.60M ├──02.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4 29.69M ├──03.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4 27.04M ├──04.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4 21.32M ├──05.Week1 【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4 27.71M ├──06.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4 20.32M ├──07.Week1 【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4 24.09M ├──08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4 7.38M ├──09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4 16.89M ├──10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4 37.02M ├──11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4 24.51M ├──12.Week2【学习支持向量机】P5核函数_dec【 瑞客论坛 www.ruike1.com】.mp4 23.63M ├──13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp4 41.56M ├──14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4 56.44M ├──15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4 45.27M ├──16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp4 21.86M ├──17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4 42.01M ├──18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4 37.53M ├──19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4 59.31M ├──20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4 51.58M ├──21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4 22.22M ├──22.Week3【数据结构和算法】P4栈,队列.mp4 32.10M ├──23.Week4 【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp4 27.08M ├──23.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备_dec【瑞客论坛 www.ruike1.com 】.mp4 33.68M ├──24.Week4 【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp4 39.88M ├──24.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp4 38.76M ├──25.Week4 【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4 24.84M ├──25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp4 78.21M ├──26.Week4 【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4 31.34M ├──26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp4 70.24M ├──27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4 34.88M ├──27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节 验证集构建和交叉验证.mp4 77.61M ├──28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp4 32.96M ├──28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节 tensorflow2.0入门_dec【 瑞客论坛 www.ruike1.com】.mp4 71.65M ├──29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4 25.95M ├──29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp4 73.13M ├──30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4 24.59M ├──30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4 108.23M ├──31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4 35.88M ├──31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp4 47.23M ├──32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4 9.20M ├──32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4 103.95M ├──33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp4 14.05M ├──33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp4 70.73M ├──34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4 6.53M ├──35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp4 20.55M ├──36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2_dec【瑞客 论坛 www.ruike1.com】.mp4 57.35M ├──37.Week5【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列、跳台阶、变态跳台阶).mp4 38.55M ├──38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4 66.27M ├──39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4 18.30M ├──40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp4 47.05M ├──41.Week5【数据结构和算法】leetcode416(01背包实例).mp4 36.41M ├──42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp4 27.30M ├──43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp4 24.12M ├──44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp4 22.47M ├──45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4 11.63M ├──46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp4 25.66M ├──47.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp4 26.23M ├──48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp4 37.45M ├──49.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题.mp4 11.66M ├──50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp4 20.54M ├──51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4 26.77M ├──52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp4 33.79M ├──53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp4 20.03M └──54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4 11.12M
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深度之眼Python 编程高手之路(完结)
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来自:谢谢谢无鱼
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我来啦,为了你充了30元,感谢分享~
里面的代码链接都失效了,能不能更新一下
感谢
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感谢感谢,人工智能方面的资源找了很久,谢谢分享。
十分感谢,找了很久
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