2020年自然语言处理NLP企业级JD项目实战训练营|贪心学院+京东智能|百度云下载

资源简介

训练营基于先进的AI技术和强大项目实战能力,专注于培养行业TOP10%NLP工程师,已收录:Seq2Seq、Distillation、Transformer、XLNet、ALBERT等前沿框架实战;教学内容出自于京东智联云3大AI项目数据;科研团队由AI科学家、博导级人士组成。这个“真企业级项目实战训练营”,能够让每一位学员切切实实接触到企业级的AI项目资源,从实战中提升自己。

《2020年自然语言处理NLP企业级JD项目实战训练营|贪心学院+京东智能|百度云下载》

资源目录

031-京东NLP企业实战项目 [46.6G]
      ├──视频 [43.1G]
      │    ├──week01 [4.8G]
      │    │    ├──20200606Lecture [1.6G]
      │    │    │    ├──1课程安排以及核心技能.mp4 [201.5M]
      │    │    │    ├──2概论与常见基础任务.mp4 [251.3M]
      │    │    │    ├──3分类问题,命名实体识别.mp4 [292.4M]
      │    │    │    ├──4句法分析,语义理解与常见应用1.mp4 [232M]
      │    │    │    ├──5常见应用2.mp4 [273.3M]
      │    │    │    └──6如何成为优秀的NLP人才.mp4 [371M]
      │    │    ├──20200606Paper [462.4M]
      │    │    │    ├──paper 如何阅读-1.mp4 [272M]
      │    │    │    └──paper 如何阅读-2.mp4 [190.4M]
      │    │    ├──20200606Review1 [478.7M]
      │    │    │    ├──(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1.mp4 [286.3M]
      │    │    │    └──(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2.mp4 [192.4M]
      │    │    ├──20200606Review2 [722.9M]
      │    │    │    ├──(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-1.mp4 [367.1M]
      │    │    │    └──(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-2.mp4 [355.8M]
      │    │    ├──20200606Review3 [786M]
      │    │    │    ├──(基础)NLP工程师必须懂得算法 - 动态规划-1.mp4 [369M]
      │    │    │    └──(基础)NLP工程师必须懂得算法 - 动态规划-2.mp4 [417M]
      │    │    └──20200606Review4 [863.4M]
      │    │          ├──DP动态规划 补课-1.mp4 [375.5M]
      │    │          ├──DP动态规划 补课-2.mp4 [124.5M]
      │    │          └──DP动态规划 补课-3.mp4 [363.4M]
      │    ├──week02 [4.2G]
      │    │    ├──20200613Lecture [2G]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-1.mp4 [310M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-2.mp4 [132.4M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-3.mp4 [240.3M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-4.mp4 [240.8M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-5.mp4 [271.6M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-6.mp4 [214.8M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-7.mp4 [127.6M]
      │    │    │    ├──多分类文本处理与特征工程-8.mp4 [188.4M]
      │    │    │    └──多分类文本处理与特征工程-9.mp4 [341.1M]
      │    │    ├──20200613Paper [448.4M]
      │    │    │    ├──Distributed Representations-01.mp4 [166.3M]
      │    │    │    └──Distributed Representations-02.mp4 [282.1M]
      │    │    ├──20200613Review1 [483.1M]
      │    │    │    ├──词向量的训练以及使用-1.mp4 [270.6M]
      │    │    │    └──词向量的训练以及使用-2.mp4 [212.5M]
      │    │    ├──20200613Review2 [535.5M]
      │    │    │    ├──编程环境的搭建-1.mp4 [264.3M]
      │    │    │    └──编程环境的搭建-2.mp4 [271.2M]
      │    │    └──20200613Review3 [812.4M]
      │    │          ├──Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-1.mp4 [414.3M]
      │    │          └──Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-2.mp4 [398M]
      │    ├──week03 [4.1G]
      │    │    ├──20200620lecture [1.2G]
      │    │    │    ├──工业界模型训练和部署最佳实战-1.mp4 [221.1M]
      │    │    │    ├──工业界模型训练和部署最佳实战-2.mp4 [203.1M]
      │    │    │    ├──机器学习项目流程.mp4 [169.9M]
      │    │    │    ├──逻辑回归.mp4 [390.1M]
      │    │    │    └──偏差与方差.mp4 [249.9M]
      │    │    ├──20200620project [665.7M]
      │    │    │    ├──project-01.mp4 [294.8M]
      │    │    │    └──project-2.mp4 [370.9M]
      │    │    ├──20200620review1 [488M]
      │    │    │    ├──(实战)数据不平衡的处理-1.mp4 [192.6M]
      │    │    │    └──(实战)数据不平衡的处理-2.mp4 [295.4M]
      │    │    ├──20200620review2 [553.6M]
      │    │    │    ├──(基础)SkipGram模型讲解-1.mp4 [239.2M]
      │    │    │    └──(基础)SkipGram模型讲解-2.mp4 [314.4M]
      │    │    ├──20200620review3 [737.8M]
      │    │    │    ├──(实战)工程代码编写-1.mp4 [255.9M]
      │    │    │    ├──(实战)工程代码编写-2.mp4 [302.9M]
      │    │    │    └──(实战)工程代码编写-3.mp4 [179M]
      │    │    └──20200621paper [504.2M]
      │    │          ├──Paper-1.mp4 [280.7M]
      │    │          └──Paper-2.mp4 [223.5M]
      │    ├──week04 [3.2G]
      │    │    ├──20200704Lecture [1G]
      │    │    │    ├──常用的分类算法-1.mp4 [291.5M]
      │    │    │    ├──常用的分类算法-2.mp4 [283.1M]
      │    │    │    ├──常用的分类算法-3.mp4 [227.6M]
      │    │    │    └──常用的分类算法-4.mp4 [229.5M]
      │    │    ├──20200704paper [388.5M]
      │    │    │    ├──Visualizing and understandi-1.mp4 [295.7M]
      │    │    │    └──Visualizing and understandi-2.mp4 [92.8M]
      │    │    ├──20200704review1 [452.2M]
      │    │    │    ├──(前沿技术) 多模态文本分类技术-1.mp4 [229.1M]
      │    │    │    └──(前沿技术) 多模态文本分类技术-2.mp4 [223.1M]
      │    │    ├──20200704review2 [661.6M]
      │    │    │    ├──(实战)Pytorch的使用-1.mp4 [255.7M]
      │    │    │    └──(实战)Pytorch的使用-2.mp4 [405.9M]
      │    │    └──20200704review3 [732.5M]
      │    │          ├──(实战)常用的卷积神经网络-1.mp4 [249.6M]
      │    │          ├──(实战)常用的卷积神经网络-2.mp4 [258.8M]
      │    │          └──(实战)常用的卷积神经网络-3.mp4 [224.1M]
      │    ├──week05 [3.2G]
      │    │    ├──20200711lecture [859.2M]
      │    │    │    ├──递归神经网络-1.mp4 [257.5M]
      │    │    │    ├──递归神经网络-2.mp4 [191.7M]
      │    │    │    ├──递归神经网络-3.mp4 [227.1M]
      │    │    │    └──递归神经网络-4.mp4 [182.9M]
      │    │    ├──20200711paper [374M]
      │    │    │    ├──paper1.mp4 [230.4M]
      │    │    │    └──paper2.mp4 [143.5M]
      │    │    ├──20200711review1 [414M]
      │    │    │    ├──GPU计算-1.mp4 [193.6M]
      │    │    │    └──GPU计算-2.mp4 [220.4M]
      │    │    ├──20200711review2 [917.3M]
      │    │    │    ├──(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-1.mp4 [330.4M]
      │    │    │    ├──(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-2.mp4 [371M]
      │    │    │    └──(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-3.mp4 [215.9M]
      │    │    └──20200711review3 [709.3M]
      │    │          ├──基于LSTM语言模型的代码生成-1.mp4 [349M]
      │    │          └──基于LSTM语言模型的代码生成-2.mp4 [360.3M]
      │    ├──week06 [3.3G]
      │    │    ├──0716图书分类项目讲解 [832.1M]
      │    │    │    ├──图书分类项目讲解-1.mp4 [358.2M]
      │    │    │    ├──图书分类项目讲解-2.mp4 [272.3M]
      │    │    │    └──图书分类项目讲解-3.mp4 [201.6M]
      │    │    ├──0717智能营销项目 [399.2M]
      │    │    │    ├──智能营销项目说明-1.mp4 [247.6M]
      │    │    │    └──智能营销项目说明-2.mp4 [151.7M]
      │    │    ├──0718lecture [569.3M]
      │    │    │    ├──基于Seq2Seq的文本生成-1.mp4 [395.6M]
      │    │    │    └──基于Seq2Seq的文本生成-2.mp4 [173.6M]
      │    │    ├──0718review1 [243.3M]
      │    │    │    └──基于Seq2Seq的文本生成-3.mp4 [243.3M]
      │    │    ├──0718review2 [905.1M]
      │    │    │    ├──基于Seq2Seq的机器翻译系统-1.mp4 [273.2M]
      │    │    │    ├──基于Seq2Seq的机器翻译系统-2.mp4 [387.5M]
      │    │    │    └──基于Seq2Seq的机器翻译系统-3.mp4 [244.4M]
      │    │    └──0719paper [405.1M]
      │    │          ├──Named Entity Recognition-1.mp4 [225.1M]
      │    │          ├──Named Entity Recognition-2.mp4 [126M]
      │    │          └──Named Entity Recognition-3.mp4 [54M]
      │    ├──week07 [2.5G]
      │    │    ├──0725lecture [1.4G]
      │    │    │    ├──Pointer Network以及Beam Search-1.mp4 [264.7M]
      │    │    │    ├──Pointer Network以及Beam Search-2.mp4 [422.4M]
      │    │    │    ├──Pointer Network以及Beam Search-3.mp4 [330.1M]
      │    │    │    └──Pointer Network以及Beam Search-4.mp4 [418.8M]
      │    │    ├──0725project [525.2M]
      │    │    │    ├──智能营销项目手把手教学-1.mp4 [240.9M]
      │    │    │    └──智能营销项目手把手教学-2.mp4 [284.2M]
      │    │    └──0725review [631.6M]
      │    │          ├──营销文案生成论文-1.mp4 [140.6M]
      │    │          ├──营销文案生成论文-2.mp4 [136.9M]
      │    │          ├──营销文案生成论文-3.mp4 [136.9M]
      │    │          └──营销文案生成论文-4.mp4 [217.1M]
      │    ├──week08 [3G]
      │    │    ├──0801-review-1 [602.7M]
      │    │    │    ├──Debug-1.mp4 [349.6M]
      │    │    │    └──Debug-2.mp4 [253.1M]
      │    │    ├──0801_lecture [1016.8M]
      │    │    │    ├──深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1.mp4 [290.3M]
      │    │    │    ├──深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2.mp4 [152.5M]
      │    │    │    ├──文本领域中的数据增强技术-1.mp4 [243.9M]
      │    │    │    └──文本领域中的数据增强技术-2.mp4 [330.1M]
      │    │    ├──0802-review-2 [706M]
      │    │    │    ├──Multi-Source Pointer Network-1.mp4 [390.1M]
      │    │    │    └──Multi-Source Pointer Network-2.mp4 [315.9M]
      │    │    └──0802-项目教学 [733.4M]
      │    │          ├──智能营销项目教学-1.mp4 [561.3M]
      │    │          └──智能营销项目教学-2.mp4 [172.2M]
      │    ├──week09 [1.5G]
      │    │    ├──lecture [905.4M]
      │    │    │    ├──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1.mp4 [266.1M]
      │    │    │    ├──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2.mp4 [257.9M]
      │    │    │    ├──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心3.mp4 [163.1M]
      │    │    │    └──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4.mp4 [218.3M]
      │    │    └──project [612.6M]
      │    │          ├──20200816 NLP Review 智能营销项目1.mp4 [215.2M]
      │    │          ├──20200816 NLP Review 智能营销项目2.mp4 [249.2M]
      │    │          └──20200816 NLP Review 智能营销项目3.mp4 [148.1M]
      │    ├──week10 [1.5G]
      │    │    ├──822-Lecture [813.7M]
      │    │    │    ├──检索模型-1.mp4 [349.9M]
      │    │    │    ├──检索模型-2.mp4 [192.4M]
      │    │    │    └──检索模型-3.mp4 [271.5M]
      │    │    ├──项目3作业布置 [163.3M]
      │    │    │    └──项目三布置.mp4 [163.3M]
      │    │    └──workshop_20200903_210612 [513.4M]
      │    │          ├──HNSW papers讲解-1.mp4 [234M]
      │    │          └──HNSW papers讲解-2.mp4 [279.5M]
      │    ├──week11 [388.2M]
      │    │    └──最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现.mp4 [388.2M]
      │    ├──week12 [2.1G]
      │    │    ├──20200905Lecture [716.6M]
      │    │    │    ├──⾃注意⼒机制以及Transformer-1.mp4 [237.5M]
      │    │    │    ├──⾃注意⼒机制以及Transformer-2.mp4 [264.6M]
      │    │    │    └──⾃注意⼒机制以及Transformer-3.mp4 [214.5M]
      │    │    ├──20200905Workshop [924.6M]
      │    │    │    ├──Transformer的代码实现-1.mp4 [271.3M]
      │    │    │    ├──Transformer的代码实现-2.mp4 [408.4M]
      │    │    │    └──Transformer的代码实现-3.mp4 [245M]
      │    │    ├──20200906 Workshop2 [112.3M]
      │    │    │    └──Paper _transformer.mp4 [112.3M]
      │    │    └──20200906 Workshop3 [358.1M]
      │    │          └──作业3-1讲解.mp4 [358.1M]
      │    ├──week13 [2.5G]
      │    │    ├──20200912lecture [970M]
      │    │    │    ├──基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1.mp4 [251.3M]
      │    │    │    ├──基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2.mp4 [348.9M]
      │    │    │    └──基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3.mp4 [369.8M]
      │    │    ├──20200913workshop1 [1.1G]
      │    │    │    ├──BERT的fine-tuning实例讲解-01.mp4 [488.3M]
      │    │    │    └──BERT的fine-tuning实例讲解-02.mp4 [625.2M]
      │    │    └──20200913workshop2 [488.3M]
      │    │          └──项目3-1讲解 项目3-2布置.mp4 [488.3M]
      │    ├──week14 [3G]
      │    │    ├──20200919lecture [1.6G]
      │    │    │    ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-1.mp4 [169.6M]
      │    │    │    ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-2.mp4 [200.3M]
      │    │    │    ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-3.mp4 [325.3M]
      │    │    │    ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-4.mp4 [235.1M]
      │    │    │    ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-5.mp4 [318M]
      │    │    │    └──XLNet, ALBERT以及应⽤-6.mp4 [376.4M]
      │    │    ├──20200919workshop1 [1G]
      │    │    │    ├──ALBERT论文讲解.mp4 [356M]
      │    │    │    ├──XLNet论文讲解-1.mp4 [318M]
      │    │    │    └──XLNet论文讲解-2.mp4 [376.4M]
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            │    ├──6月 6日周六10:30 [11.3M]
            │    │    ├──京东NLP第一课.pptx [9.1M]
            │    │    ├──相关阅读.txt [152B]
            │    │    └──slide1.pptx [2.2M]
            │    ├──6月 6日周六19:00 [3.2M]
            │    │    ├──相关阅读.txt [97B]
            │    │    └──自然语言处理楚江及常见技术.pptx [3.2M]
            │    ├──6月 7日周日10:30 [57.1M]
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            │    └──6月 7日周日20:30 [2.8M]
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            │    │    └──data-master-2ebe10a75b854f41dfdbe94089ffdb993303cab9.zip [57.1M]
            │    ├──6月13日周六10:00 [16.3M]
            │    │    └──第二课.pptx [16.3M]
            │    ├──6月13日周六19:00 [5.6M]
            │    │    └──词向量的训练以及使用_review(1).pptx [5.6M]
            │    ├──6月14日周日10:00 [176.4K]
            │    │    └──编程环境搭建(4).pptx [176.4K]
            │    ├──6月14日周日14:00 [1.5M]
            │    │    └──20200615_贪心科技_机器学习常用库介绍代码资料.zip [1.5M]
            │    └──6月14日周日20:30 [21.4M]
            │          ├──第二篇论文.pdf [143.1K]
            │          ├──第三篇论文.pdf [9.7M]
            │          ├──第四篇.pdf [3.3M]
            │          ├──第一篇论文.pdf [122.3K]
            │          └──京东paper02.pdf [8.1M]
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            │    ├──6月20日周六10:00 [1.5M]
            │    │    └──Lecture 3-扣扣-上课用.pdf [1.5M]
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            │    │    │    ├──embedding(To_Do).ipynb [9K]
            │    │    │    ├──LightGBM_feature_engineering_grid(To_Do).ipynb [17.2K]
            │    │    │    └──README.md [10.6K]
            │    │    ├──图书分类数据集.zip [66.3M]
            │    │    └──stopwords(1).txt [5.1K]
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            │    │    ├──网址.txt [358B]
            │    │    └──样本不平衡.pptx [4.4M]
            │    ├──6月20日周六20:30 [19.8M]
            │    │    ├──2020.6.21.pptx [17.9M]
            │    │    ├──Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.pdf [109.4K]
            │    │    ├──Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.pdf [223.4K]
            │    │    ├──Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations.pdf [135.6K]
            │    │    ├──word2vec.py [14.2K]
            │    │    └──word2vec中的数学.pdf [1.5M]
            │    ├──6月21日周日10:00 [1.6M]
            │    │    ├──编程最佳实践.pptx [1.3M]
            │    │    └──最佳实践.zip [347.8K]
            │    └──6月21日周日20:30 [23.8M]
            │          ├──第三篇论文.pdf [9.7M]
            │          └──京东paper03.pdf [14M]
            ├──week_03_6月24周三_端午节 [2.8M]
            │    ├──0624Efficient Large-Scale Multi-Modal Classification.pdf [138.2K]
            │    ├──0624LearningFromImbalancedDataOpen.pdf [459.6K]
            │    ├──0624Visualizing and understanding convolutional networks.pdf [2.2M]
            │    └──网址.txt [43B]
            ├──week_04 [147.6M]
            │    ├──7月04日周六10:00_(直播-Lecture)常用的分类算法 [3.7M]
            │    │    ├──20200704Lecture.txt [13.7K]
            │    │    └──20200704Lecture4.pdf [3.7M]
            │    ├──7月04日周六19:00_(直播-Review)【前沿技术】多模态文本分类技术 [10M]
            │    │    ├──20200704review1.pptx [10M]
            │    │    ├──20200704Review1.txt [5.3K]
            │    │    ├──预习1.txt [85B]
            │    │    └──预习2.txt [37B]
            │    ├──7月04日周六20:30_(直播-Review)【基础】Pytorch的使用 [55.6M]
            │    │    ├──20200704Review2.txt [14.8K]
            │    │    └──data2-master-ec552703baf004748d61a57950bdbdd0983e22c0.zip [55.6M]
            │    ├──7月05日周日10:00_(直播-Review)【实战】常用的卷积神经网络以及使用Pre-trained Model [55.6M]
            │    │    ├──20200705Review3.txt [7.8K]
            │    │    └──data2-master-ec552703baf004748d61a57950bdbdd0983e22c0.zip [55.6M]
            │    └──7月05日周日20:30_(直播-Paper)Visualizing and understanding convolutional networks [22.7M]
            │          ├──20200705paper.txt [9.9K]
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            │    ├──7月11日周六19:00-(直播-Review)(技术讲解)GPU计算 [7.2M]
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            │    ├──7月19日周日20:30 [0B]
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            │    ├──7月24日周六10:00(直播-Lecture)Pointer Network以及Beam Search优化 [5.4M]
            │    │    ├──20200725Lecture.pdf [5.4M]
            │    │    └──chat.txt [19.5K]
            │    ├──7月24日周六14:30(直播-Paper)AAAI2020论文 [10.6M]
            │    │    ├──20200725Paper-haoran.pdf [3.9M]
            │    │    ├──第二篇_【Aspect-Aware Multimodal Summarization for Chinese E-Commerce Products】.pdf [5.5M]
            │    │    ├──第三篇_Multimodal Summarization with Guidance of Multimodal Reference.pdf [955K]
            │    │    ├──第一篇_Keywords-Guided Abstractive Sentence Summarization.pdf [240.1K]
            │    │    ├──阅读材料链接.txt [104B]
            │    │    └──chat.txt [6.2K]
            │    ├──7月24日周六20:30(直播-Project)智能营销项目手把手教学 [8.1K]
            │    │    └──QQ截图20200817100740.png [8.1K]
            │    └──图书分类项目答案 [34.7M]
            │          └──JDNLP-项目一答案.zip [34.7M]
            ├──week_08 [13.4M]
            │    ├──8月01日周六10:00(直播-Lecture)文本领域中的数据增强技术以及深度学习训练技巧 [4.3M]
            │    │    └──20200801lecture7预处理及深度学习技巧.pdf [4.3M]
            │    ├──8月01日周六20:30(直播-Workshop)深度学习中的调参与Debug [1.6M]
            │    │    ├──20200801Review1debug.pdf [1.6M]
            │    │    └──chat.txt [14.5K]
            │    ├──8月02日周日10:00(直播-Workshop)Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization [4.1M]
            │    │    ├──20200802Review2Ptr.pdf [1.2M]
            │    │    ├──chat.txt [10.4K]
            │    │    └──Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization.pdf [2.9M]
            │    ├──8月02日周日20:30(直播-Workshop)项目二拓展讲解及答疑 [2.7M]
            │    │    ├──20200803Assignment1讲解.pdf [2.6M]
            │    │    └──chat.txt [10.6K]
            │    └──重要作业重要作业重要作业(核心-Project)智能营销项目(任务2) [746.1K]
            │          ├──项目一答案Assignment1_solution.zip [375.1K]
            │          └──Assignment2-2.zip [371K]
            ├──week_09 [9.6M]
            │    ├──8月15日周六10:00(直播-Lecture)对话系统中的核心技术 [5.1M]
            │    │    └──20200815lecture-对话系统.pdf [5.1M]
            │    ├──8月16日周六20:30(直播-Workshop)智能营销项目二讲解 [4.3M]
            │    │    └──20200816workshop.pptx [4.3M]
            │    └──重要作业重要作业重要作业(核心-Project)智能营销项目(任务3)本项目需要在未来一周内完成(8.17-8.23) [218.7K]
            │          └──Assignment2-3.zip [218.7K]
            ├──week_10 [5.8M]
            │    ├──8月22日周六10:00(直播-Lecture)检索模型Approximate Nearest Neighbor SearchNSW and HNSW [3M]
            │    │    └──20200822Lecture9-邻近搜索.pdf [3M]
            │    └──8月23日周日20:30(直播-Workshop)HNSW papers讲解 [2.8M]
            │          ├──Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs [0B]
            │          ├──Skip Lists A Probabilistic Alternative to Balanced Trees [0B]
            │          └──20200823Skip List+NHSW(1).pptx [2.8M]
            ├──week_11 [20.8M]
            │    ├──8月27日周四20:30(直播-作业布置)聊天机器人项目布置 [112.7K]
            │    │    └──Assignment3-1.zip [112.7K]
            │    ├──8月29日周六10:00(直播-Lecture)Learning to Rank [4.2M]
            │    │    ├──CFG.pdf [1.9M]
            │    │    ├──GBDT.pdf [1022.1K]
            │    │    └──LTR.pdf [1.2M]
            │    ├──8月29日周六15:00(直播-Workshop)最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现 [74.2K]
            │    │    └──lcs_dp_20200829.zip [74.2K]
            │    ├──8月29日周六20:30(直播-Workshop)Word Moving Distance的paper讲解以及代码实现 [4.3M]
            │    │    ├──2.From Word Embeddings To Document Distances.pdf [1.1M]
            │    │    └──From Word Embeddings To Document Distances.pptx [3.2M]
            │    ├──8月30日周日10:00(直播-Lecture)信息检索综述以及倒排技术 [5M]
            │    │    ├──0830信息检索及倒排技术1.pdf [4.5M]
            │    │    └──20200816预习.pdf [456.4K]
            │    ├──8月30日周日10:00接上节(直播-Workshop)基于倒排索引、tf-idf和Variable Byte Compression的检索系统实现 [3.9M]
            │    │    └──0830信息检索及倒排技术2.pdf [3.9M]
            │    └──8月30日周日20:30(直播-Workshop)作业2-3讲解 [3.3M]
            │          ├──项目三任务一 [112.7K]
            │          │    └──Assignment3-1.zip [112.7K]
            │          └──0830.pptx [3.2M]
            ├──week_12 [20M]
            │    ├──9月05日周六10:00(直播-Lecture)⾃注意⼒机制以及Transformer [6.8M]
            │    │    └──20200905Transformer.pdf [6.8M]
            │    ├──9月05日周六15:00(直播-Workshop)Transformer的代码实现 [3.2M]
            │    │    └──20200905transformer.zip [3.2M]
            │    ├──9月06日周日18:00(直播-Workshop)作业3-1讲解 [3.3M]
            │    │    └──20200906Assignment3-1讲解.pptx [3.3M]
            │    └──9月06日周日21:00(直播-Workshop)论文解读:TransformerXL_Attentive_Language_Models_Beyond_a_Fixed-Length_Context [6.7M]
            │          ├──20200906transformerXL.pdf [2.4M]
            │          └──TransformerXL Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context.pdf [4.4M]
            ├──week_13 [382.8M]
            │    ├──9月12日周日10:00(直播-Lecture)基于BERT和Transformer的闲聊引擎 [7.2M]
            │    │    └──20200913JDNLP1Bert-GPT.pdf [7.2M]
            │    ├──9月12日周日:(直播-Workshop)BERT的fine-tuning实例讲解(代码) [1.2M]
            │    │    └──20200913Bert代码(1).pptx [1.2M]
            │    ├──9月12日周日:(直播-Workshop)作业3-1讲解 [4.6M]
            │    │    └──20200913Assignment3-1讲解答疑.pptx [4.6M]
            │    └──重要作业重要作业重要作业(核心-Project)聊天机器人(任务2) [369.8M]
            │          └──本项目需要在未来两周内完成(9.14-9.27) [369.8M]
            │                ├──Assignment3-2.zip [368.1K]
            │                ├──bert.zip [364.4M]
            │                ├──BERT网盘链接.txt [81B]
            │                ├──ranking_datasets.zip [5M]
            │                └──ReadMe [160B]
            ├──week_14 [39M]
            │    ├──9月19日周六10:00(直播-Lecture)XLNet, ALBERT以及应⽤ [5.2M]
            │    │    └──20200919XLNet-Albert.pptx [5.2M]
            │    ├──9月19日周六15:00(直播-Workshop)XLNet [743.9K]
            │    │    └──Xlnet.pdf [743.9K]
            │    ├──9月20日周日(直播-Workshop)项目3-2讲解 [5.9M]
            │    │    └──20200919Assignment3-2讲解.pptx [5.9M]
            │    └──9月20日周日21:00(直播-Workshop)ALBert [27.2M]
            │          ├──20200919paper10.pdf [26.8M]
            │          └──ALBERT.pdf [409.3K]
            ├──week_15 [18.5M]
            │    └──9月26日周六10:00(直播-Lecture)模型压缩 [18.5M]
            │          └──模型压缩-上课用(4).pdf [18.5M]
            └──week_16-17 [124.8M]
                  └──Project-master-5eecb1c3feeb652745581e6cd80519cdb474cc2c.zip [124.8M]

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