资源简介

传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

资源目录

——/计算机教程/09其他/164-百战程序员-AI算法工程师就业班2022/
├──01、人工智能基础-快速入门  
|   ├──1：人工智能就业前景与薪资.mp4  33.78M
|   ├──2：人工智能适合人群与必备技能.mp4  21.04M
|   ├──3：人工智能时代是发展的必然.mp4  16.72M
|   ├──4：人工智能在各领域的应用.mp4  41.82M
|   ├──5：人工智能常见流程.mp4  36.38M
|   ├──6：机器学习不同的学习方式.mp4  31.23M
|   ├──7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4  33.52M
|   ├──8：有监督机器学习任务与本质.mp4  23.25M
|   └──9：无监督机器学习任务与本质.mp4  31.13M
├──02、人工智能基础-Python基础  
|   ├──章节1：Python开发环境搭建  
|   └──章节2：Python基础语法  
├──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  
|   ├──章节2：数据可视化模块  
|   └──章节3：数据处理分析模块Pandas  
├──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  15.30M
|   ├──11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4  31.49M
|   ├──12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4  15.35M
|   ├──13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4  14.17M
|   ├──14：向量的内积_向量运算法则.mp4  14.38M
|   ├──15：学习向量计算的用途举例.mp4  16.84M
|   ├──16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4  23.52M
|   ├──17：特殊的向量.mp4  19.38M
|   ├──18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4  13.47M
|   ├──19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4  17.35M
|   ├──1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4  18.97M
|   ├──20：矩阵相乘.mp4  14.36M
|   ├──21：矩阵的逆矩阵.mp4  27.58M
|   ├──22：矩阵的行列式.mp4  14.61M
|   ├──23：多元函数求偏导.mp4  16.34M
|   ├──24：高阶偏导数_梯度.mp4  19.74M
|   ├──25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4  26.04M
|   ├──26：Hessian矩阵.mp4  22.55M
|   ├──27：二次型.mp4  18.55M
|   ├──28：补充关于正定负定的理解.mp4  13.06M
|   ├──29：特征值和特征向量(1).mp4  19.45M
|   ├──2：线性代数_概率论知识点.mp4  17.26M
|   ├──30：特征值和特征向量(2).mp4  18.01M
|   ├──31：特征值分解.mp4  26.18M
|   ├──32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4  30.50M
|   ├──33：奇异值分解定义.mp4  16.37M
|   ├──34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4  34.04M
|   ├──35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4  23.36M
|   ├──36：SVD用于PCA降维.mp4  17.58M
|   ├──37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4  23.76M
|   ├──38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4  14.04M
|   ├──39：条件概率_贝叶斯公式.mp4  21.97M
|   ├──3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4  25.90M
|   ├──40：随机变量.mp4  17.17M
|   ├──41：数学期望和方差.mp4  16.18M
|   ├──42：常用随机变量服从的分布.mp4  14.64M
|   ├──43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4  22.95M
|   ├──44：最大似然估计思想.mp4  16.62M
|   ├──45：最优化的基本概念.mp4  23.95M
|   ├──46：迭代求解的原因.mp4  12.99M
|   ├──47：梯度下降法思路.mp4  19.41M
|   ├──48：梯度下降法的推导.mp4  31.39M
|   ├──49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4  30.04M
|   ├──4：导数的定义_左导数和右导数.mp4  20.10M
|   ├──50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4  17.05M
|   ├──51：凸集.mp4  14.02M
|   ├──52：凸函数.mp4  12.35M
|   ├──53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4  14.81M
|   ├──54：拉格朗日函数.mp4  19.74M
|   ├──5：导数的几何意义和物理意义.mp4  10.21M
|   ├──6：常见函数的求导公式.mp4  15.80M
|   ├──7：导数求解的四则运算法则.mp4  18.96M
|   ├──8：复合函数求导法则.mp4  11.79M
|   ├──9：推导激活函数的导函数.mp4  23.54M
|   └──数学.pdf  1.50M
├──05、机器学习-线性回归  
|   ├──章节1：多元线性回归  
|   ├──章节2：梯度下降法  
|   ├──章节3：归一化  
|   ├──章节4：正则化  
|   └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归  
├──06、机器学习-线性分类  
|   ├──章节1：逻辑回归  
|   ├──章节2：Softmax回归  
|   ├──章节3：SVM支持向量机算法  
|   └──章节4：SMO优化算法  
├──07、机器学习-无监督学习  
|   ├──章节1：聚类系列算法  
|   ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型  
|   └──章节3：PCA降维算法  
├──08、机器学习-决策树系列  
|   ├──章节1：决策树  
|   ├──章节2：集成学习和随机森林  
|   ├──章节3：GBDT  
|   └──章节4：XGBoost  
├──09、机器学习-概率图模型  
|   ├──章节1：贝叶斯分类  
|   ├──章节2：HMM算法  
|   └──章节3：CRF算法  
├──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  
|   └──章节2：网页分类案例  
├──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  
|   ├──章节2：Spark计算框架深入  
|   └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块  
├──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  
|   ├──章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战  
|   └──章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务  
├──13-深度学习-原理和进阶  
|   ├──章节1：神经网络算法  
|   ├──章节2：TensorFlow深度学习工具  
|   └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络  
├──14-深度学习-图像识别原理  
|   ├──章节1：卷积神经网络原理  
|   ├──章节2：卷积神经网络优化  
|   ├──章节3：经典卷积网络算法  
|   ├──章节4：古典目标检测  
|   └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN  
├──15-深度学习-图像识别项目实战  
|   ├──章节1：车牌识别  
|   ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析  
|   └──章节3：图像风格迁移  
├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战  
|   ├──章节1：YOLOv1详解  
|   ├──章节2：YOLOv2详解  
|   ├──章节3：YOLOv3详解  
|   ├──章节4：YOLOv3代码实战  
|   ├──章节5：YOLOv4详解  
|   ├──keras-yolo3-master.rar  443.97M
|   └──资料.rar  25.37M
├──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  
|   ├──章节2：医疗图像UNet语义分割  
|   └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割  
├──18-深度学习-人脸识别项目实战  
|   ├──章节1：人脸识别  
|   ├──1.txt  0.50kb
|   ├──facenet-master.zip  823.10M
|   ├──模型.rar  186.42M
|   └──资料.rar  7.47M
├──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  
|   ├──章节2：循环神经网络原理与优化  
|   ├──章节3：从Attention机制到Transformer  
|   └──章节4：ELMO_BERT_GPT  
├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战  
|   ├──章节1：词向量  
|   ├──章节2：自然语言处理--情感分析  
|   ├──章节3：AI写唐诗  
|   ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人  
|   ├──章节5：实战NER命名实体识别项目  
|   ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目  
|   └──章节7：GPT2聊天机器人  
├──21-深度学习-OCR文本识别  
|   ├──章节1：深度学习-OCR文本识别  
|   └──资料.rar  478.63kb
├──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-【加课】Pytorch项目实战  
|   ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试  
|   ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算  
|   ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10  
|   ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注  
|   ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译  
|   ├──代码.rar  307.66M
|   └──资料.rar  1.77M
├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】  
|   ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测  
|   ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别  
|   ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测  
|   ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)  
|   ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）  
|   └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）  
├──26-【加课】Linux环境编程基础  
|   ├──章节1：Linux  
|   ├──软件.rar  2.18G
|   ├──软件2.rar  6.33G
|   └──文档.rar  2.78M
├──27-【加课】算法与数据结构  
|   ├──章节1：算法与数据结构  
|   └──资料.zip  4.80M
├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战
|   └──官方未更新。。。持续更新  
├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统 
|   └──未更新。。。持续更新  
├──31、【加课】 强化学习【新增】  
|   ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法  
|   ├──章节2：Deep Q-Learning Network  
|   ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度  
|   ├──章节4：Actor Critic (A3C)  
|   └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法  
├──32-【加课】 图神经网络- 
|   └──未更新。。。持续更新  
├──【加课】Linux环境编程基础  
|   └──章节1：Linux  
└──【加课】算法与数据结构  
|   └──章节1：算法与数据结构 

资源下载