深度之眼已完结课程60G合集(百度云+阿里云)下载

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《深度之眼已完结课程60G合集(百度云+阿里云)下载》

资源信息

《深度之眼已完结课程60G合集(百度云+阿里云)下载》

——/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

资源下载

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  1. BXJQ_Hsu说道:

    感谢分享

  2. null说道:

    来一份

  3. MARTIAN说道:

    站长,能分享一下给我吗?感谢
    百度云链接:https://pan.baidu.com/disk/main#/transfer/send?surl=ABUAAAAAAAdFyQ

  4. bcy_zero说道:

    学习一下

  5. qwq233说道:

    谢谢分享

  6. peterqmul说道:

    跟着经典书一起学效率更高

  7. 比目鱼说道:

    深度之眼的《机器学习方法》,非常不错

  8. dd说道:

    在线教育机构的人工智能。

  9. yamamodo说道:

    看看资料咋样,谢谢分享

  10. hashub说道:

    感谢分享

  11. dada说道:

    谢谢楼主,找了好久想看看CV的文章的 :eek:

  12. 田田酱说道:

    求教程 最近正在学习 感觉他们讲的还不错

  13. biscuit说道:

    有更新的课程,学习一下

  14. xxdaofeng说道:

    深度学习课程

  15. foxhaojack说道:

    学习一下

  16. 维宝宝说道:

    非常好的资源,十分感谢!

  17. 1074说道:

    学习一下

  18. Noctis说道:

    正好想学习一下,感谢站长!

  19. wnwx321说道:

    学习一下

  20. haoanwang0829说道:

    学习一下,非常感谢

  21. 法神巅峰说道:

    学习一下,感谢站长

  22. 哈啦咻乌拉说道:

    学习一下 感谢站长 :razz:

  23. holylight12说道:

    正好需要这个资源,希望能够正常下载 :rolleyes:

  24. wingardium说道:

    一直在找深度之眼的资源,希望这个是最全的 :cowboy: :cowboy: :cowboy:

    1. 山涧小石说道:

      群里说吧,分享不出来。

  25. 抹绿AC说道:

    很想要的资源,会好好学习的!

  26. panda.Fox说道:

    怎么登陆了也看不到下载地址啊? :exclaim:

    1. shirakawa说道:

      我也是,为啥啊

  27. 叉男说道:

    找了很久的资源,谢谢分享

  28. tba说道:

    现在还有这个资源嘛

  29. 废材说道:

    一直在找,想不到站长大大这里有,十分感谢

  30. lizefu说道:

    先看看评论时间到了没有。说实话,如果数学基础扎实,基本没必要看这些视频。

  31. liwensheng说道:

    老哥能发个全套吗,1014783263@qq.com,新年快乐

    1. 山涧小石说道:

      收到了吗?

  32. HenryOsborne说道:

    不知道内容全不全

  33. zterry说道:

    你好,获得一个资源

  34. cronous说道:

    :razz: 谢谢分享

  35. hagaki说道:

    赞助了30元注册,谢谢站长 :idea:

  36. 瑜琨说道:

    心心念念啊,真好

  37. 乾年说道:

    终于找到这个资源了,感谢站长

  38. MOMO说道:

    深度之眼Python 编程高手之路(完结)
    https://pan.baidu.com/s/1GqPlVqAGa_GQgRit0eZPbw 提取码: rsip

    这个链接挂了, 可以更新一下不? 多谢啦!!!

    1. 山涧小石说道:

      发不出来,留个百度云帐号,或者是收件链接,我给你转过去

      1. MOMO说道:

        好的多谢, 麻烦拉
        账号: heibobby

      2. lbaiever说道:

        大家好,在此收集深度之眼收集
        有效期截止到2021年4月7日12:16,麻烦在此之前点击以下链接将文件发送给我,支持发送任意格式的文件,感谢~
        链接:https://pan.baidu.com/disk/main#/transfer/send?surl=ABAAAAAAAAa4ug
        来自:谢谢谢无鱼

  39. MOMO说道:

    终于找到, 这个课程价值大几千块, 楼主太赞了!

  40. liumin说道:

    r如何下载啊

  41. 小胖子说道:

    我来啦,为了你充了30元,感谢分享~

  42. wjt说道:

    里面的代码链接都失效了,能不能更新一下

  43. 小白说道:

    怎么下载??? :lol:

  44. xtony007说道:

    太感谢了,想不到楼主这有

  45. elsa说道:

    :smile: 感谢感谢,人工智能方面的资源找了很久,谢谢分享。

  46. 1997wzk说道:

    十分感谢,找了很久

  47. SK说道:

    很好的资源十分感谢楼主分享

  48. br说道:

    非常好的资源

  49. 顾北说道:

    一直在找,想不到站长大大这里有,十分感谢

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