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优惠购买阿里云盘会员 官方小程序在线秒充.png2.01KB【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）18.37GB
第四章 4-02 - OpenCV1.39GB
0-8 视频追踪203.84MB
20.opencv总结.mp452.55MB19.内容回顾.mp416.01MB18.camshift.mp453.5MBanshift实现.mp450.49MB16.目标跟踪2.mp414.41MB15.目标跟踪.mp416.88MB0-7 视频读写58.8MB
14.视频读取.mp435.62MB13.视频写入.mp423.18MB0-6 边缘检测215.63MB
12.canny边缘检测的实现.mp410.43MB11.canny边缘检测.mp446.7MB10.拉普拉斯边缘检测.mp49.99MB09.sobel边缘检测.mp424.83MB08.内容回顾.mp429.42MB07.上午总结.mp42.65MB06.边缘检测的思想.mp491.61MB0-5 直方图158.5MB
05.自适应的直方图均衡化.mp449.29MB04.直方图均衡化.mp436.38MB03.掩膜的实现.mp430.41MB02.掩膜介绍.mp418.34MB01.直方图介绍.mp424.07MB0-4 图形平滑76.54MB
18.内容总结.mp417.88MB17.中值滤波.mp428.53MB16.均值滤波.mp414.79MB15.图像噪声.mp415.34MB0-3 形态学操作83.36MB
14.形态学操作2.mp446.27MB13.形态学操作1.mp437.1MB0-2 几何变换284.36MB
12.几何操作总结.mp419.2MB11.透视变换.mp439.92MB10.内容回顾.mp49.81MB09.内容总结.mp413.43MB08.仿射变换.mp431.5MB07.图像旋转2.mp411.62MB06.图像旋转1.mp453.06MB05.图像平移.mp47.13MB04.图像缩放.mp437.52MB03.图像混合.mp419.02MB02.图像加法.mp424.17MB01.内容回顾.mp417.98MB0-1 opencv简介342.9MB
07.总结.mp413.88MB06.基础操作2.mp4102.79MB05.图像的基本处理.mp441.72MB04.opencv的总结.mp415.99MB03.opencv的模块.mp431.25MB02.OpenCV简介.mp4125.93MB01.图像处理简介.mp411.32MB第六章 6-04 - 智慧交通3.81GB
0-9 车道线检测148.86MB
08.车道线检测.mp4148.86MB0-8 车流量统计181.59MB
06.内容回顾.mp461.08MB05.车流量统计2.mp483.62MB04.车流量统计.mp436.89MB0-7 yolo目标检测413.14MB
10.内容总结.mp45.21MB09.YOLO检测介绍.mp4108.61MB08.yolo介绍.mp471.11MB03.yolo目标检测.mp4120.31MB02.yolo目标检测.mp485.99MB01.内容回顾.mp421.92MB0-6 sort0B
deepsort算法0B
0-5 匈牙利算法410.61MB
11.内容总结.mp415.87MB10.匈牙利匹配详解.mp490.5MB09.目标追踪匹配.mp415.36MB08.KM算法.mp496.43MB07.匈牙利匹配思想.mp421.93MB06.内容回顾.mp472.52MB02.匈牙利算法实现.mp480.31MB01.内容回顾.mp417.69MB0-4 卡尔曼滤波0B
0-3 多目标跟踪613.21MB
08.辅助功能.mp496MB07.多目标跟踪总结.mp4109.41MB07.内容回顾.mp415.16MBU介绍.mp457.35MB05.多目标跟踪算法.mp477.32MB04.多目标跟踪分类.mp480.97MB03.车流量统计的流程.mp466.34MB02.CV.dnn.mp499.51MB01.内容回顾.mp411.15MB0-2 算法原理343.99MB
07.内容总结.mp47.27MB06.dnn模块2.mp468.1MB05.imutil2.mp4115.33MB05.dnn模块1.mp456.32MB04.imutill1.mp429.07MB03.numba.mp467.91MB0-15 车道线曲率计算197.75MB
07.内容总结.mp428.05MB06.车辆偏离距离计算.mp455.71MB05.车道线曲率实现.mp420.51MB04.车道线曲率计算.mp493.47MB0-14 车道线定位与拟合321.28MB
12.内容总结.mp48.64MB11.车道线定位详解.mp4110.77MB10.车道线精确定位.mp442.68MB03.车道线定位的实现.mp435.03MB02.车道线定位与拟合.mp461.43MB01.内容回顾.mp462.73MB0-13 透视变换100.87MB
09.透视变换实现.mp462.7MB08.透视变换.mp438.18MB0-12 车道线提取205.12MB
07.车道线提取.mp493.28MB06.内容回顾.mp45.29MB05.车道线提取2.mp470.15MB04.车道线提取.mp436.41MB0-11 图像去畸变280.46MB
03.图像去畸变.mp4152.39MB02.相机较正过程.mp4107.77MB01.内容回顾.mp420.3MB0-10 相机标定626.79MB
10.内容总结.mp46.29MB09.标定过程.mp460.97MB08.优化方法2.mp4144.7MB07.优化方法.mp441.33MB06.内容回顾.mp430.62MB05.相机标定过程2.mp4106.6MB04.相机标定过程1.mp446.55MB03.相机坐标转换为像素坐标.mp479.24MB02.世界坐标转换为相机坐标.mp452.95MB01.内容回顾.mp457.54MB0-1 项目简介53.02MB
02.内容回顾.mp411.9MB01.项目介绍.mp441.13MB第五章 5-03 - 人脸支付4.02GB
0-6 项目集成1008.76MB
15.系统集成.mp4115.46MB14.人脸属性获取.mp4161.5MB13.人脸扩展.mp414.89MB12.人脸矫正.mp4111.91MB11.配置文件.mp417.56MB10.内容回顾.mp43.14MB09.内容总结.mp46.34MB08.模型权重.mp452.81MB07.其他子任务.mp449.46MB06.人脸检测2.mp442.95MB05.人脸检测1.mp493.52MB04.系统集成框架.mp446.71MB02.人脸支付总结2.mp4163.37MB01.人脸支付总结1.mp4129.16MB0-5 人脸识别1.05GB
18.总结.mp433.7MB17总结.mp414.09MB17.评价指标.mp468.98MB16.模型预测.mp464.73MB16.人脸识别简介.mp474.58MB15.模型使用5.mp424.26MB14.模型使用4.mp443.94MB13.模型使用3.mp4101MB12.模型使用2.mp428.58MB11.模型使用1.mp441.05MB10.模型训练2.mp426.06MB09.模型训练1.mp433.21MB08.内容回顾.mp412.06MB07.上午总结.mp46.07MB06.arcface.mp440.58MB05.backbone.mp474.28MB04.模型构建.mp450.67MB03.数据获取测试.mp445.82MB03.人脸识别2.mp491.73MB02.数据获取.mp4126.62MB02.人脸识别1.mp441.97MB01.内容回顾.mp426.46MB0-4 人脸多任务768.63MB
19.人脸关键点介绍.mp498.8MB15.模型预测.mp457.79MB14.模型训练2.mp456.51MB13.模型训练1.mp419.07MB12.模型构建.mp421.5MB11.数据获取测试.mp449.22MB10.内容回顾.mp48.17MB09.内容总结.mp410.92MB08.数据获取3.mp474.59MB07.数据获取2.mp4104.19MB06.数据获取1.mp483.03MB05.数据标注.mp443.25MB04.多任务联合框架.mp484.76MB03.年龄检测.mp418.42MB02.性别检测.mp420.04MB01.内容回顾.mp418.37MB0-3 人脸姿态任务1.01GB
18.人脸姿态估计的总结.mp420.6MB17.预测结果.mp438.1MB16.数据加载.mp428.94MB15.模型加载.mp426.57MB14.模型预测.mp434.36MB13.内容总结.mp418.2MB13.人脸姿态训练3.mp465.04MB12.数据获取2.mp458.52MB12.人脸姿态训练2.mp446.08MB11数据获取1.mp469.96MB11.人脸姿态训练1.mp433.45MB10.数据标注.mp453.51MB10.内容回顾.mp410.99MB09.内容总结.mp411.44MB09.人脸姿态检测.mp457.11MB08.参数设置.mp475.56MB07.模型测试.mp434.41MB06.不同层网络的额构建.mp433.87MB05.Resnet的网络结构.mp4114.38MB04.瓶颈模块的构建.mp457.87MB03.Resnet内容回顾.mp454.04MB02.数据获取类测试.mp443.33MB01.内容总结.mp443.93MB0-2 人脸检测子任务0B
0-1 项目背景介绍236.61MB
04.环境安装和效果展示.mp496.23MB03.项目架构.mp421.6MB02.项目流程.mp449MB01.项目介绍.mp469.78MB第二章 2-深度学习核心模型与实战1.13GB
0-4 循环神经网络案例419.77MB
96-循环神经网络-案例-小节.mp418.41MB95-循环神经网络-案例-预测函数.mp435.2MB94-循环神经网络-案例-训练函数.mp4131.02MB93-循环神经网络-案例-网络搭建.mp456.28MB92-循环神经网络-案例-数据类编写.mp456.03MB91-循环神经网络-案例-构建词典.mp474.5MB90-循环神经网络-案例-数据清洗.mp448.34MB0-3 循环神经网络基础223.05MB
89-循环神经网络-RNN层使用.mp476.23MB88-循环神经网络-RNN层理解.mp460.22MB87-循环神经网络-Embeddings小节.mp422.4MB86-循环神经网络-Embedding使用.mp456.1MB85-循环神经网络-RNN概述.mp48.1MB0-2 卷积神经网络案例262.28MB
84-卷积神经网络-案例-图像分类-小节.mp423.13MB83-卷积神经网络-案例-图像分类-编写预测函数.mp417.67MB82-卷积神经网络-案例-图像分类-编写训练函数.mp453.25MB81-卷积神经网络-案例-图像分类-CNN网络搭建.mp451.35MB80-卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集.mp4116.88MB0-1 卷积神经网络基础248.8MB
78-卷积神经网络-MaxPool2d使用.mp424.37MB77-卷积神经网络-池化计算.mp419.9MB76-卷积神经网络-Conv2d使用.mp476.1MB75-卷积神经网络-多卷积核计算.mp428.06MB74-卷积神经网络-卷积简单计算.mp440.45MB73-卷积神经网络-图像基础知识.mp447.77MB72-卷积神经网络-卷积神经网络概述.mp412.14MB第三章 3-01 - 目标检测5.01GB
0-7 yolo v5案例0B
0-6 yolo v5算法介绍399.05MB
13.yoloV5总结.mp422.68MB12.yoloV5正负样本设置.mp457.09MB11.yoloV5的网络结构.mp49.16MB10.图像尺寸调整.mp4113.5MB09.内容回顾.mp49.58MB08.上午总结.mp47.79MB07.网络结构接介绍.mp465.77MB06.开源框架介绍.mp456.73MB05.yoloV5的简介.mp456.75MB0-5 yolo v4算法介绍379.19MB
18.内容总结.mp429.4MB17.V4的backbone+neck.mp472.44MB16.数据增强方法.mp457.05MB15.V4的网络结构.mp462.66MB04.模型预测.mp423.25MB03.V4的损失2.mp446.57MB02.V4的损失1.mp456.15MB01.内容回顾.mp431.67MB0-4 yolo v1-v3算法介绍854.96MB
26.今日总结.mp410.98MB25.yolov2改进2.mp441.56MB24.yoloV2改进1.mp442.97MB23.yolov1总结.mp457.36MB22.网络预测过程.mp411.51MB21.yolo的训练过程.mp43.23MB20.yolo的损失函数.mp432.3MB19.yolo的目标值.mp430.46MB18.yolo的输入与输出.mp466.82MB17.yoloV1网络介绍.mp447.23MB16.yolo思想介绍.mp418.24MB15.yolo系列算法简介.mp421.84MB14.V1-V3的总结.mp48.15MB13.训练和预测过程.mp424.03MB12.损失函数构成.mp419.22MB11.目标值设置.mp444.49MB10.多标签份分类.mp436.48MB09.内容回顾.mp423.35MB09.上午总结.mp418.59MB08.输出结果.mp450.92MB07.anchor.mp413.13MB06.输入端，backbone+neck.mp439.25MB05.yoloV3的结构介绍.mp424.03MB04.yoloV3简介.mp421.38MB03.预测更快和更多.mp440.55MB03.多尺度训练.mp436.97MB02.passthough.mp435.59MB01.内容回顾.mp434.33MB0-3 FasterRCNN案例926.2MB
20.内容总结.mp437.98MB19.模型加载简介.mp434.69MB18.数据数据效果展示.mp447.31MB17.数据获取实现3.mp453MB16.数据获取实现2.mp49.43MB15.数据获取实现1.mp438.12MB14.案例总结.mp418.14MB14.数据获取介绍.mp457.98MB13.模型预测结果保存展示.mp441.96MB13.数据分析2.mp477.3MB12.模型预测结果保存.mp418.45MB12.数据分析1.mp467.39MB11.模型预测实现.mp451.19MB11.内容回归.mp422.89MB10.模型预测流程.mp426.79MB10.小麦案例介绍.mp450.6MB09.模型预测模型加载.mp441.99MB08.模型预测数据加载.mp45.56MB07.模型预测过程.mp41015.52KB06.模型训练实现.mp443.59MB05.模型训练流程.mp424.93MB04.数据获取.mp456.91MB03.参数设置.mp427.3MB02.模型构建.mp446.35MB01.内容回顾.mp425.37MB0-2 FasterRCNN原理与实现1.47GB
17.总结.mp420.67MB16.RPN网络的正负样本.mp474.18MB16.FasterRCNN的结构介绍.mp441.14MB15.网络训练思想.mp482.91MB15.FasterRCNN的工作流程2.mp4106.72MB14.FasterRcnn的输出端.mp449.71MB14.FasterRCNN的工作流程1.mp498.25MB13.Roipooling的介绍.mp444.54MB13.FastRCNN的训练和预测.mp450.53MBposal介绍.mp452.84MB12.FastRCNN的输出端.mp421.01MB11.RPN网络实现.mp434.33MB11.ROIpooling.mp410.55MB10.fastRCNN中候选区域的映射方法.mp420.43MB10.RPN网络的回归分支.mp419.04MB09.内容总结.mp416.93MB09.RPN网络的分类分支.mp435.71MB09.FastRCNN的改进思路.mp442.34MB08.训练的实现.mp421.53MB08.内容回顾.mp48.02MB08.上午回顾.mp410.9MB07.模型训练过程.mp468.76MB07.内容总结.mp411.64MB06.数据加载.mp448.99MB06.anchor的生成.mp497.36MB05.RPN的思想.mp434.27MB05.FastRCNN的损失函数.mp435.26MB04.backbone的实现.mp499.54MB04.FastRCNN的正负样本设置.mp461.11MB03.RPN的回归的目标值.mp437.93MB03.Backbone介绍.mp481.41MB02.RPN的损失.mp432.88MB02.FasterRCNN的结构介绍.mp416.07MB01.内容回顾.mp420.12MB0-1 目标检测概述1.04GB
14.NMS的处理流程.mp427.27MB13.NMS思想.mp499.31MB12.mAP内容总结.mp417.05MB11.AP的计算过程.mp483.86MB10.检测框标记过程.mp453.81MB09.检测框的标记方法.mp459.32MB08.上午回顾.mp416.72MB07.上午总结.mp48.53MBU代码实现.mp447.24MBN+SVM+LR.mp4119.85MB05.overfeat+RCNN流程+SS介绍.mp477.86MBU代码简介.mp437.17MB04.目标检测算法分类.mp430.43MBU计算方法.mp428.35MB03.开源数据集.mp4107.44MB03.NMS的实现.mp451.96MB02.目标检测任务回顾.mp489.94MB02.NMS的代码简介.mp455.45MB01.图像分类任务回顾.mp427.31MB01.内容回顾.mp422.2MB第一章 1-Pytorch与深度学习基础3.02GB
0-7 BP神经网络案例326.08MB
71-神经网络基础-价格分类-小节.mp411.58MB70-神经网络基础-价格分类-网络模型调优.mp437.58MB69-神经网络基础-价格分类-模型评估过程.mp425.23MB68-神经网络基础-价格分类-模型训练过程.mp479.19MB67-神经网络基础-价格分类-网络模型搭建.mp426.88MB66-神经网络基础-价格分类-构建数据集.mp4137.22MB65-神经网络基础-价格分类-案例介绍.mp48.41MB0-6 深度学习优化理论202.05MB
64-神经网络基础-BN层理解.mp460.14MB63-神经网络基础-dropout对网络参数的影响.mp429.55MB62-神经网络基础-dropout原理.mp427.76MB61-神经网络基础-adam和小节.mp414.18MB60-神经网络基础-rmsprop优化方法.mp416.1MB59-神经网络基础-adagrad优化方法.mp423.06MB58-神经网络基础-momentum优化方法.mp431.26MB0-5 深度学习基础理论751.26MB
57-神经网络基础-指数加权平均.mp453.43MB56-神经网络基础-反向传播算法代码演示-2.mp439.72MB55-神经网络基础-反向传播算法代码演示-1.mp4143.85MB54-神经网络基础-反向传播算法案例讲解.mp474.04MB53-神经网络基础-正向传播和链式法则.mp467.6MB52-神经网络基础-梯度下降算法回顾.mp430.66MB51-神经网络基础-网络参数初始化.mp448.26MB50-神经网络基础-激活函数小节.mp48.01MB49-神经网络基础-softmax激活函数.mp469.39MB48-神经网络基础-relu激活函数.mp426.66MB47-神经网络基础-tanh激活函数.mp446.76MB46-神经网络基础-simoid激活函数.mp439.08MB45-神经网络基础-激活函数的作用.mp436.64MB44-神经网络基础-人工神经网络概述.mp428.54MB43-神经网络基础-深度学习概述.mp436.11MB42-神经网络基础-内容概述.mp42.51MB0-4 Pytorch案例实战647.59MB
41-PyTorch使用-总结.mp421.67MB40-PyTorch使用-存储模型参数.mp452.38MB39-PyTorch使用-直接序列化模型对象.mp439.4MB38-PyTorch使用-模型定义方法-实现线性回归.mp4146.23MB37-PyTorch使用-模型定义方法-数据加载器-2.mp482.34MB36-PyTorch使用-模型定义方法-数据加载器-1.mp431.29MB35-PyTorch使用-模型定义方法-基本组件的使用.mp450.66MB34-PyTorch使用-手动构建线性回归小节.mp417.07MB33-PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数代码实现.mp450.53MB32-PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数编写思路.mp421.36MB31-PyTorch使用-手动构建线性回归-假设函数-损失函数-优化方法.mp419.11MB30-PyTorch使用-手动构建线性回归-数据集构建.mp4115.55MB0-3 Pytorch高阶操作498MB
29-PyTorch使用-自动微分模块小节.mp410.11MB28-PyTorch使用-梯度计算注意.mp433.38MB27-PyTorch使用-控制梯度计算.mp456.53MB26-PyTorch使用-梯度基本计算.mp464.04MB25-PyTorch使用-张量运算函数.mp481.58MB24-PyTorch使用-张量形状操作小节.mp47.82MB23-PyTorch使用-张量形状操作squeeze和unsqueeze函数使用.mp421.58MB22-PyTorch使用-张量形状操作view函数使用.mp493.89MB21-PyTorch使用-张量形状操作transpose和permute函数使用.mp431.16MB21-PyTorch使用-张量形状操作reshape函数使用.mp454.26MB20-PyTorch使用-张量索引操作小节.mp44.04MB19-PyTorch使用-布尔索引和多维索引操作.mp439.62MB0-2 Pytorch张量操作311.04MB
18-PyTorch使用-简单索引和列表索引操作.mp495.04MB17-PyTorch使用-张量拼接操作小节.mp44.65MB16-PyTorch使用-张量的stack拼接.mp430.65MB16-PyTorch使用-张量的cat拼接.mp457.27MB15-PyTorch使用-标量张量和数字的转换.mp413.83MB15-PyTorch使用-张量类型转换小节.mp46.6MB14-PyTorch使用-numpy数组转换为张量.mp422.62MB13-PyTorch使用-张量转换为numpy数组.mp470.61MB12-PyTorch使用-张量数值计算小节.mp49.78MB0-1 Pytorch基础359.87MB
11-PyTorch使用-指定张量运算设备.mp444.32MB10-PyTorch使用-张量点积运算.mp436.33MB09-PyTorch使用-张量阿达玛积运算.mp48.88MB08-PyTorch使用-张量基本运算.mp420.27MB07-PyTorch使用-张量的创建小节.mp44.92MB06-PyTorch使用-张量元素类型转换.mp438.1MB05-PyTorch使用-创建全01张量.mp447.1MB04-PyTorch使用-创建线性和随机张量.mp424.28MB03-PyTorch使用-张量的基本创建方式.mp486.62MB02-PyTorch使用-张量的概念.mp425.72MB01-深度学习课程概述.mp423.33MB【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频633.94MB
26-虚拟机的使用.mp414.09MB25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp429.35MB24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp452.62MB23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp445.77MB22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp421.14MB21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp425.83MB20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp427.98MB19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp439.74MB18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp422.91MB17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp413.3MB16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp422.58MB15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp432.81MB14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp413.79MB13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp415.05MB12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp431.48MB11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp424.13MB10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp457.15MB09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp414.74MB08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp421.86MB07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp434.58MB06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp420.46MB05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp49.78MB04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp45.4MB03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp49.12MB02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp414.17MB01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp414.12MB【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频1.85GB
21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4143.4MB20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp422.2MB19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4121.96MB18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp441.05MB17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp429.77MB16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp428.44MB15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4131.99MB14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4107.98MB13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp427.15MB12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4149.87MB11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp451.45MB10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4155.78MB09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp463.39MB08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp465.37MB07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp449.95MB06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp419.99MB06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp419.99MB05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp438.46MB05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp438.46MB04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp443.91MB04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp443.91MB03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4132.24MB02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4134.81MB02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4134.81MB01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4100.88MB【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）9.58GB
第二章 2-机器学习算法进阶5.02GB
0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）766.61MB
12_用户画像和AB测试.mp452.65MB11_EDA套路介绍.mp480.35MB10_特征工程基本套路.mp456.34MB09_总结朴素贝叶斯和SVM.mp482.59MB08_总结_xgboost.mp495.84MB07_总结_bagging算法.mp442.39MB06_总结_聚类问题.mp453.83MB05_总结_逻辑回归以及分类问题评估.mp457.14MB04_总结_线性回归的API.mp495.1MB03_总结_随机搜索说明.mp429.3MB02_总结_训练集测试集划分交叉验证.mp491.44MB01_总结_算法重要性.mp429.63MB0-5 集成学习算法1.59GB
08_红酒品质分类案例.mp4227.66MB07_xgboost.mp4233.67MB06_GBDT.mp4202.48MB05_案例-车辆贷款违约预测.mp4184.43MB04_bagging和Adaboost_02.mp4133.86MB03_bagging和Adaboost_01.mp4236.95MB02_bagging和随机森林.mp4253.66MB01_集成学习介绍.mp4156.69MB0-4 聚类算法862.79MB
06_聚类算法案例.mp4243.47MB05_特征降维.mp4218.98MB04_聚类算法的评估.mp4133.75MB03_聚类算法实现原理.mp483.55MB02_聚类算法API的使用.mp4127.15MB01_聚类算法的概念.mp455.89MB0-3 SVM算法218.45MB
04_支持向量机案例.mp419.5MB03_支持向量机的核方法和损失函数.mp427.5MB02_支持向量机的概念.mp447.61MB01_支持向量机的引入.mp4123.83MB0-2 朴素贝叶斯算法529.76MB
03_朴素贝叶斯案例_完成.mp4207.2MB02_朴素贝叶斯案例_垃圾邮件加载.mp4170.13MB01_朴素贝叶斯原理.mp4152.42MB0-1 决策树算法1.1GB
07_泰坦尼克生存预测.mp4140.37MB06_剪枝.mp4193.97MB05_回归决策树.mp466.54MB04_cart决策树.mp4238.55MB03_C4.5决策树.mp474.55MB02_ID3决策树.mp4193.18MB01_决策树介绍.mp4221.64MB第一章 1-机器学习基础算法4.57GB
0-4 逻辑回归893.41MB
05_案例-电信客户流失预测02.mp4175.14MB04_案例-电信客户流失预测.mp4189.78MB03_分类评估指标.mp4194.2MB02_逻辑回归API应用案例.mp4182.16MB01_逻辑回归简介.mp4152.14MB0-3 线性回归1.65GB
11_波士顿房价预测案例.mp4225.58MB10_正则化.mp4191.89MB09_欠拟合和过拟合.mp4184.44MB08_回归问题的评估_2.mp4177.63MB07_回归问题的评估.mp4114.08MB06_其它梯度下降算法.mp489.85MB05_梯度下降法2.mp4116.4MB04_梯度下降法.mp4153.99MB03_求导.mp4103.07MB02_损失函数和正规方程.mp4185.36MB01_线性回归原理.mp4142.31MB0-2 KNN算法1.19GB
09_手写数字识别.mp4189.22MB08_K值选择问题.mp4148.95MB07_分类模型的评估.mp498.09MB06_数据集划分02.mp4137.84MB05_数据集划分01.mp4195.85MB04_K近邻算法API.mp4145.73MB03_归一化标准化.mp4104.99MB02_距离度量的方法.mp484.59MB01_K近邻算法原理.mp4111.58MB0-1 人工智能原理基础883.26MB
06_机器学习开发环境.mp454.96MB05_拟合问题.mp4173.14MB04_机器学习分类02.mp4137.91MB03_机器学习分类01.mp4173.16MB02_机器学习概念.mp4208.49MB01_人工智能概念.mp4135.6MB【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）8.54GB
第二章 2-SQL基础3.45GB
0-6 SQL高阶特性850.86MB
14-（刷题）高难题题目.mp4165.83MB13-（刷题）五子句练习.mp484.46MB12-（刷题）基础练习.mp454.71MB11-（重点中重点）窗口函数+排名应用场景.mp428.44MB10-（重点）排名函数详解.mp457.19MB09-（重点）窗口函数与原字段进行数学计算.mp414.03MB08-（重点）聚合函数+窗口+partition by分组案例.mp427.69MB07-（重点）窗口函数基本语法.mp463.39MB06-（准备）开窗数据集准备.mp412.65MB05-（小结）索引小结.mp438.27MB04-（了解）索引优化.mp4150.96MB03-（扩展）数据库引擎概念.mp443MB02-（扩展）外键约束具体实践.mp487.78MB01-（了解）外键约束概念与作用.mp422.47MB0-5 SQL多表查询644.73MB
14-（扩展）as关键字给字段定义别名（字段名称冲突的情况）.mp418.15MB13-（案例）求价格最高的商品信息.mp413.5MB12-（重点）子查询返回多个固定值.mp430.61MB11-（重点）子查询返回1列数据.mp428.81MB10-（重点）子查询三步走.mp441.67MB09-（重点）自连接查询案例（省市区与分类导航）.mp495.01MB08-（重点）left right join on左右外连接查询.mp463.93MB08-（理解）自连接应用场景.mp423.3MB07-（重点）inner join on内连接查询.mp455.31MB06-（了解）交叉连接.mp439.27MB05-（重点）多表查询数据准备.mp431.61MB04-（理解）表和表之间到底有哪些关系.mp465.9MB03-（重点）limit子句实现数据分页（记住分页公式）.mp459.82MB02-（重点）limit子句中的完整写法（注意这两个参数）.mp434.76MB01-（重点）limit子句限制查询数量.mp443.07MB0-4 SQL聚合675.38MB
16-（答疑）group by分组答疑.mp440.75MB15-（重点）having子句.mp452.83MB14-（扩展）with rollup回溯统计.mp426.73MB13-（案例）group by子句中的group_concat函数.mp428.16MB12-（案例）group by分组案例.mp419.75MB11-（重点）group by语句执行原理（核心）.mp449.63MB10-（重点）group by分组原理.mp445.6MB09-（扩展）聚合函数几种特殊的情况.mp446.3MB08-（重点）sql中的聚合函数.mp472.83MB07-（重点）order by子句.mp4102.26MB06-（小结）where子句.mp47.3MB05-（重点）空值与非空值查询.mp423.33MB04-（重点）模糊查询（搞清楚%和_含义）.mp440.95MB03-（重点）逻辑查询与或非.mp433.57MB02-（重点）范围查询.mp430.82MB01-（重点）where子句之比较查询.mp454.56MB0-3 SQL约束567.3MB
17-（重点）DQL之SQL简单查询.mp443.88MB16-（前提）数据表与数据准备.mp445.56MB15-（小结）SQL五种约束.mp48.64MB14-（了解）外键约束.mp443.6MB13-（重点）默认值约束.mp428.69MB12-（重点）唯一约束.mp439.5MB11-（重点）非空约束.mp422.19MB10-（重点）自动增长列.mp458.11MB09-（重点）针对已存在数据表添加一个主键.mp42.3MB08-（重点）主键约束的创建与删除.mp455.89MB07-（重点）DML语言之数据的删除操作.mp428.05MB06-（重点）DML语言之数据的修改操作.mp429.47MB05-（重点）DML数据增加操作.mp447.65MB04-（重点）DDL数据表修改（删除某个字段）.mp411.8MB03-（重点）DDL数据表修改（修改字段名称或修改字段类型）.mp427.28MB02-（重点）DDL数据表修改（名称修改与字段添加操作）.mp428.3MB01-（前提）数据的前期准备.mp446.39MB0-2 SQL语言基础399.71MB
16-（重点）DDL之数据表的查看与删除.mp434.21MB15-（案例）几个创建数据表案例.mp424.56MB14-（重点）SQL中常见数据类型解析.mp4102.08MB13-（重点）DDL之数据表创建（快速入门）.mp455.51MB12-（重点）DDL之数据库查看-删除-选择操作.mp449.57MB11-（重点）DDL之数据库创建与编码格式概念.mp460.76MB10-（重点）MySQL的组成.mp427.95MB09-（规范）SQL概念与SQL通用语法.mp438.18MB08-（重点）DataGrip项目配置.mp46.9MB0-1 数据库基础399.65MB
07-（选做）DataGrip软件本身设置.mp435.2MB06-（重点）使用DG软件连接MySQL数据库.mp437.49MB05-（重点）DataGrip软件安装与配置.mp435.17MB04-（重点）MySQL连接与退出操作.mp451.02MB03（根据需要）Windows版本MySQL环境变量配置.mp425.06MB02-（根据需要）Windows版本的MySQL软件安装.mp4108.06MB01-（了解）数据库的基本概念.mp4107.66MB第三章 3-Python编程进阶5.09GB
0-9 FastAPI427.1MB
15-（重点）使用FastAPI实现多个页面请求.mp438.36MB14-（重点）FastAPI框架及快速入门.mp4119.69MB13-（Bug）解决前端页面访问问题.mp4125.68MB12-（Bug）解决首页无法访问问题.mp434.26MB11-（理解）请求报文与响应报文作用.mp444.13MB10-（重点）根据用户请求返回对应页面.mp464.98MB0-8 静态Weeb服务器637.33MB
09-（重点）获取用户请求的资源路径.mp4126.46MB08-（重点）使用Python开发静态Web服务器.mp494.44MB07-（了解）使用python.exe创建静态Web服务器.mp471.51MB06-（重点）HTTP响应报文结构.mp434.89MB05-（重点）HTTP中GET和POST请求组成部分.mp439.76MB04-（重点）开发者工具使用与HTTP GET请求报文.mp4155.45MB03-（了解）URL统一资源定位符.mp454.39MB02-（了解）HTTP协议与作用.mp444.8MB01-（了解）学习目标.mp415.64MB0-7 TCP服务器开发0B
0-6 Socket网络编程206.3MB
05-（理解）socket套接字与网络应用程序开发流程.mp438.1MB04-（了解）TCP协议详解.mp445.03MB03-（了解）端口与端口号.mp446.99MB02-（了解）计算机IP地址的作用.mp459.75MB01-（了解）学习目标.mp416.43MB0-5 CSS基础344.24MB
23-（重点）常见文本属性.mp443.15MB22-（重点）常见布局属性.mp479.08MB21-（了解）层级组以及伪类选择器.mp427.37MB20-（重点）三大选择器.mp430.45MB19-（了解）CSS的三种引入方式.mp422.14MB18-（了解）CSS的基本概念.mp431.58MB17-（重点）表单元素与表单属性.mp451.55MB16-（重点）表格标签.mp419.22MB15-（重点）无序列表与有序列表.mp439.71MB0-4 HTML基础0B
0-3 PyMySQL359.61MB
16-（重点）PyMySQL七步走.mp490.19MB15-（重点）安装PyMySQL模块.mp416.21MB14-（重点）MySQL安装与准备.mp443.67MB07-（重点）PyMySQL之SQL安全传参.mp476.13MB06-（重点）PyMySQL查询数据为None解决方案.mp425.74MB05-（重点）PyMySQL数据批量操作.mp421.09MB04-（重点）PyMySQL查询数据.mp424.32MB03-（重点）PyMySQL修改数据.mp49.38MB02-（重点）PyMySQL删除数据.mp413.72MB01-（重点）PyMySQL增加数据.mp439.15MB0-2 装饰器193.85MB
13-（了解）类装饰器.mp429.34MB12-（了解）使用装饰器传递参数.mp433.34MB11-（重点）通用装饰器的编写.mp419.96MB10-（重点）装饰器修饰带有返回值的参数.mp436.65MB09-（重点）装饰器修饰带有参数的函数.mp474.55MB0-19 Python爬虫565.14MB
17-（重点）把数据进行可视化展现.mp452.18MB16-（重点）多任务爬虫.mp471.87MB15-（重点）使用Python爬虫爬取GDP数据.mp4124.14MB14-（重点）远程图片本地存储.mp428.46MB13-（重点）通过Python爬虫获取图片链接地址.mp4150.46MB12-（思路）Python爬虫到底是什么？.mp4138.03MB0-18 FastAPI搭建Web服务器212.38MB
11-（重点）FastAPI执行流程与HTML通用配置.mp488.58MB10-（重点）FastAPI通用配置详解.mp442.47MB09-（重点）FastAPI搭建Web服务器.mp481.33MB0-17 正则表达式扩展218.91MB
08-（扩展）flags标签说明.mp410.45MB07-（案例）正则中的split切割操作.mp417.78MB06-（案例）正则邮箱验证.mp420.09MB05-（案例）选择匹配符使用.mp410.56MB04-（扩展）分组引用与分组别名.mp443.34MB03-（重点）选择匹配符.mp417.1MB02-（重点）反向引用.mp437.16MB01-（重点）分组（子表达式）与捕获操作.mp462.43MB0-16 Python中正则表达式290.45MB
17-（扩展）正则工具箱.mp436.8MB16-（重点）正则三步走之从哪查.mp443.21MB15-（重点）正则三步走之查多少.mp451.19MB14-（重点）正则三步走之查什么.mp487.27MB13-（重点）正则概述与快速入门.mp471.99MB0-15 Python中深浅拷贝234.98MB
12-（重点）Python中深拷贝特殊情况.mp448.82MB11-（重点）Python中的深拷贝.mp441.89MB10-（重点）Python浅拷贝笔试题.mp414.21MB09-（重点）Python中的浅拷贝.mp4130.06MB0-14 Python生成器314.29MB
08-（回顾）变量引用以及可变和不可变数据类型.mp460.27MB07-（重点）生成器多种写法.mp448.86MB06-（理解）使用yield生成器生成斐波那契数列.mp4127.75MB05-（重点）yield生成器.mp477.41MB0-13 With上下文管理器168.87MB
04-（重点）生成器的创建方式一.mp497.67MB03-（重点）with上下文管理器.mp416.82MB02-（重点）为什么要引入with上下文管理器.mp447.28MB01-（了解）学习目标.mp47.1MB0-12 进程线程对比202.18MB
16-（重点）多任务实际工作应用场景.mp4116.78MB15-（重点）进程和线程对比.mp425.35MB14-（重点）线程与线程之间共享全局变量.mp429.78MB13-（重点）多线程之间执行是无序的.mp430.27MB0-11 线程122.93MB
12-（重点）设置子线程守护主线程.mp432.35MB11-（重点）使用多线程实现带有参数的多任务.mp412.55MB10-（重点）使用多线程实现多任务.mp432.66MB09-（了解）线程的概念（与进程区分开）.mp445.37MB0-10 进程363.05MB
08-（重点）注意事项二主进程与子进程的执行顺序.mp451.05MB07-（重点）注意事项一进程与进程之间不共享全局变量.mp443.44MB06-（重点）杀掉进程.mp418.81MB05-（重点）获取子进程与主进程ID编号.mp476.53MB04-（重点）多进程实现带有参数的多任务.mp427.82MB03-（重点）使用多进程完成多任务.mp456.02MB02-（了解）进程的概念.mp451.23MB01-（了解）多任务的基本概念.mp438.14MB0-1 函数的闭包347.91MB
08-（重点）装饰器的应用场景与装饰器的调用流程.mp464.39MB07-（重点）标准装饰器.mp469.33MB06-（案例）闭包的综合案例.mp437.96MB05-（重点）nonlocal关键字.mp433.53MB04-（理解）函数的闭包.mp475.9MB03-（了解）计算机的垃圾回收机制.mp431.31MB02-（了解）全局变量与局部变量访问范围.mp425.6MB01-（了解）学习目标.mp49.89MB第一章 1-Linux基础0B
【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）6.54GB
第二章 2-python面向对象929.57MB
0-6 类属性方法99.97MB
13-（重点）面向对象其他特性综合案例.mp427.53MB12-（重点）静态方法.mp413.55MB11-（重点）类方法的概念与定义.mp430.76MB10-（重点）类属性的概念（与实例属性相区分）.mp428.14MB0-5 面向对象多态149.63MB
09-（了解）Python中的多态案例.mp435.31MB08-（了解）Python中多态特性.mp441.2MB07-（了解）MRO方法解析顺序（了解继承关系）.mp411.83MB06-（重点）super()方法强制调用父类属性和方法.mp429.36MB05-（重点）Python中子类重写父类中的属性或方法.mp431.94MB0-4 面向对象封装与继承401.63MB
（案例）摆放家具案例下.mp449.25MB（案例）摆放家具案例上.mp465.35MB（回顾）课程回顾.mp470.57MB14-（封装）私有方法封装.mp440.13MB13-（封装）私有属性封装.mp4102.39MB04-（重点）Python中的多继承特性.mp411.82MB03-（问题）常见面向对象编写问题汇总.mp411.9MB02-（重点）Python继承特性与单继承.mp447.52MB01-（了解）学习目标.mp42.7MB0-3 案例-面向对象0B
0-2 魔法方法107.17MB
10-（小结）魔术方法小结.mp46.23MB09-（重点）Python类中的__str__魔术方法.mp424.74MB08-（重点）Python类中的__del__魔术方法.mp427.03MB07-（重点）Python类中的__init__魔术方法.mp449.17MB0-1 类定义及类属性使用171.18MB
06-（重点）类属性的定义与获取.mp434.18MB05-（重点）使用类创建多个对象与self关键字详解.mp424.95MB04-（重点）类的定义与实例化操作.mp426MB03-（重点）面向对象的两大要素（类和对象）.mp420.36MB02-（理解）面向对象编程思想.mp457.21MB01-（了解）学习目标.mp48.46MB第一章 1-python基础编程5.63GB
0-9 for循环及案例193.44MB
（回顾）课程回顾.mp483.38MB19-（重点）for循环嵌套案例演示.mp419.06MB18-（重点）用户登录案例演示.mp447.13MB17-（重点）for循环与range函数相关案例.mp426.15MB16-（重点）for循环基本语法及其应用场景.mp414.54MB15-（重点）for循环学习目标.mp43.18MB0-8 while循环案例107.37MB
14-（重点）while循环嵌套打印九九乘法表.mp420.65MB13-（重点）while循环嵌套打印倒三角形.mp417.57MB12-（重点）while循环嵌套打印直角三角形.mp429.12MB11-（难点）while循环嵌套打印5x5正方形.mp440.05MB0-7 while循环265.33MB
10-（重点）循环嵌套基本语法与执行流程.mp444.31MB09-（重点）猜数字案例.mp431.52MB08-（重点）while中的死循环.mp419.17MB07-（重点）循环中的两大关键词break与continue（必须要在continue之前更新计数器）.mp468.35MB06-（重点）循环案例演示（下）.mp415.68MB05-（重点）循环案例演示（上）.mp430.44MB04-（重点）while循环的执行流程.mp412.42MB03-（重点）循环基本结构与循环三步走.mp439.24MB02-（了解）While循环学习目标.mp44.21MB0-6 Python分支语句349.86MB
（回顾）课程回顾.mp463.01MB20-（重点）三目运算符.mp412.47MB19-（重点）猜拳案例.mp483.13MB18-（重点）if嵌套结构.mp425.46MB17-（重点）and逻辑判断符简写形式.mp46.93MB16-（重点）if...elif...else相关案例.mp428.05MB15-（重点）if...elif...else多重分支语句.mp424.01MB14-（重点）if...else语句详解.mp425.58MB13-（重点）if语句详解.mp443.03MB01-（作业）三角形与世界杯小组赛成绩.mp438.18MB0-5 Python运算符291.33MB
12-（了解）运算符的优先级.mp47.96MB11-（扩展）短路运算.mp448.88MB10-（重点）逻辑运算符.mp432.38MB09-（重点）比较运算符.mp413.63MB08-（重点）复合赋值运算符.mp418.87MB07-（重点）赋值运算符（注意其执行顺序）.mp413.18MB06-（重点）求梯形的面积.mp421.75MB05-（重点）算数运算符.mp428.19MB04-（重点）四种类型转换方法.mp462.24MB03-（引言）为什么需要数据类型转换.mp426.62MB02-（了解）学习目标.mp44.23MB01-（重点）使用临时变量实现两个变量值的交换.mp413.39MB0-4 Python格式化输出184.49MB
（回顾）Python环境搭建与输入输出.mp474.23MB19-（重点）Python中input函数详解.mp430.89MB18-（重点）Python中format格式化输出的简写形式.mp413MB17-（了解）Python3中的format函数格式化.mp46.61MB16-（重点）百分号形式的格式化输出高级特性.mp422.33MB15-（重点）百分号形式的格式化输出.mp413.59MB14-（重点）Python中print输出函数详解.mp423.84MB0-34 案例-飞机大战679.98MB
（回顾）课程回顾.mp462.79MB（回顾）Python飞机大战.mp4129.77MB20-（重点）实现飞机爆炸效果.mp471.99MB19-（重点）粘贴敌方飞机并让其移动.mp437.07MB18-（重点）发射子弹.mp456.05MB17-（重点）飞机移动.mp412.91MB16-（重点）获取键盘事件.mp479.55MB15-（重点）英雄飞机实现.mp420.94MB14-（重点）飞机大战窗口及背景实现.mp4126.92MB13-（思路）飞机大战实现步骤.mp446.39MB12-（重点）pygame模块安装.mp427.67MB11-（了解）Python飞机大战学习目标.mp47.92MB0-33 python模块与包220.56MB
10-（重点）Python中的自定义Package包.mp427.99MB09-（重点）使用__all__魔术变量限制模块中功能的访问.mp48.78MB08-（重点）自定义模块与系统模块重名解决方案.mp417.87MB07-（重点）多模块导入式命名冲突问题解决.mp415.86MB06-（重点）自定义模块功能测试与__name__魔术方法.mp449.75MB05-（重点）自定义模块制作与导入.mp428.57MB04-（重点）使用as关键字为模块或功能定义别名.mp426.83MB03-（重点）使用from导入模块的相关功能.mp415.1MB02-（重点）使用import导入模块.mp427.36MB01-（了解）学习目标.mp42.45MB0-32 python异常处理192.46MB
（回顾）昨天课程回顾.mp483.64MB23-（了解）抛出自定义异常.mp418.73MB22-（重点）异常综合案例.mp422.4MB21-（重点）异常捕获完整写法.mp416.34MB20-（重点）捕获所有未知异常.mp411.7MB19-（重点）同时捕获多个异常.mp411.8MB18-（重点）捕获指定类型异常.mp47.21MB17-（重点）异常与异常的捕获.mp420.63MB0-31 案例-学生管理系统（三）112.57MB
16-（重点）学生管理系统之文件数据加载.mp436.89MB15-（重点）学生管理系统之学生数据的存储.mp420.99MB14-（重点）学生管理系统数据保存与数据转换思路.mp454.69MB0-30 文件操作案例180.92MB
13-（扩展慎重）文件夹的递归删除.mp413.13MB12-（重点）os模块中与文件夹相关的操作方法.mp433.91MB11-（重点）os模块实现重命名与删除文件.mp415.9MB10-（案例）文件备份与查漏补缺.mp436.02MB09-（作业）使用递归求猴子吃桃问题.mp419.64MB08-（重点）Pyhton文件备份案例.mp462.32MB0-3 Python数据类型87.63MB
13-（重点）Python中的bug.mp437.59MB12-（重点）Python中的7种数据类型.mp450.04MB0-29 文件基本操作261.27MB
（回顾）课程回顾.mp476.51MB07-（重点）f.seek移动文件指针.mp412.09MB06-（重点）文件的读取操作.mp438.92MB05-（对比）重点掌握r-w-a三种模式.mp426.66MB04-（对比）绝对路径与相对路径.mp434.13MB03-（重点）文件操作三步走.mp445.74MB02-（了解）文件操作概述.mp424.39MB01-（了解）学习目标.mp42.83MB0-28 lambda表达式81.51MB
23-（重点）列表与字典组合数据排序操作.mp443.5MB22-（重点）带有三目运算符的lambda表达式.mp48.58MB21-（重点）带有默认值以及不定长参数的lambda表达式.mp414.28MB20-（重点）lambda基本语法与带参数的lambda表达式.mp415.15MB0-27 递归112.04MB
19-（了解）函数在内存中的存储形式.mp419.94MB18-（作业）猴子吃桃问题.mp42.97MB17-（重点）使用递归求n的阶乘.mp426.89MB16-（重点）递归三步走.mp462.24MB0-26 递推68.58MB
15-（重点）斐波那契数列递推代码详解.mp436.14MB14-（了解）递推算法.mp432.44MB0-25 可变类型及非可变类型96.09MB
13-（重点）可变与非可变数据类型应用.mp424.24MB12-（对比）可变类型与非可变数据类型.mp419.48MB11-（思考）引出可变类型与不可变数据类型.mp414.37MB10-（了解）Python中的引用变量.mp435.25MB09-（了解）学习目标.mp42.76MB0-24 基础加强练习201.06MB
（回顾）课程回顾.mp485.95MB08- (作业）不定长参数使用.mp412.27MB07-（作业）字典的key不同类型如何判断.mp414.76MB06-（作业）字符串切片案例.mp47.07MB05-（作业）百分号输出格式化又出现了百分号的情况.mp411.94MB04-（作业）不引入第三方变量实现两个数交换（和Java通用）.mp424.41MB03-（作业）使用for循环嵌套生成一个新列表.mp411.94MB02-（作业）使用for循环调整列表中的元素.mp48.89MB01-（作业）使用for循环嵌套生成列表嵌套结构.mp423.83MB0-23 案例-学生管理系统（二）171.32MB
33-（重点）学生管理系统之查询某个学生信息.mp418.32MB32-（重点）学生管理系统之编辑学生信息.mp427.53MB31-（重点）学生管理系统之删除功能实现.mp427.01MB30-（重点）学生管理系统之遍历所有学员信息.mp420.64MB29-（重点）学生管理系统之添加功能实现.mp434.02MB28-（重点）学生管理系统之if多分支功能开发.mp414.44MB27-（重点）学生管理系统菜单功能开发.mp429.36MB0-22 不定长参数与组包拆包121.08MB
26-（重点）字典与元组拆包.mp427.29MB25-（重点）不定长参数应用案例.mp428.02MB14-（重点）不定长元组与不定长字典参数.mp422.43MB13-（重点）缺省参数.mp414.22MB12-（重点）位置参数与关键字参数.mp429.11MB0-21 函数作用域80.38MB
11-（重点）global应用场景之多个函数共享数据.mp414.47MB10-（重点）Python中的global关键字.mp418.68MB09-（重点）全局变量与局部变量.mp447.23MB0-20 函数基本使用替代视频（04,05,06）103.53MB
07-（理解）函数的嵌套执行流程与Debug工具的使用.mp452.34MB06-（案例）生成指定长度的随机验证码.mp432.6MB05-（重点）函数的说明文档.mp418.58MB0-2 Python注释与变量131.72MB
11-（重点）Python中的变量详解.mp457.11MB10-（重点）PyCharm快捷键与编程习惯.mp445.86MB09-（重点）Python中的注释.mp428.75MB0-19 函数基本使用248.12MB
08-（答疑）为什么有的函数打印结果返回None.mp423.39MB07-（重点）函数的应用案例汇总.mp430.4MB06-（重点）函数嵌套的执行流程-无声音请看下一章替代视频.mp450.97MB05-（重点）封装一个验证码函数-无声音请看下一章替代视频.mp418.91MB04-（重点）函数的说明文档-无声音请看下一章替代视频.mp422.84MB03-（重点）return返回值详解.mp429.19MB02-（重点）Python中函数的定义与调用.mp466.49MB01-（了解）学习目标.mp45.93MB0-18 公共方法与推导式308.87MB
（回顾）课程回顾.mp4110.04MB25-（了解）集合推导式.mp47.43MB24-（扩展）字典推导式面试题.mp410.51MB23-（重点）字典推导式.mp415.57MB22-（重点）列表推导式.mp461.44MB21-（重点）序列类型数据的相互转换.mp429.74MB20-（重点）enumerate方法详解.mp419.66MB19-（重点）求最大值与最小值.mp412.18MB18-（重点）公共方法len()与del.mp419.72MB17-（重点）常见公共方法汇总（上）.mp422.58MB0-17 集合定义及使用83.95MB
16-（扩展）集合求交集-并集-差集.mp417.8MB15-（重点）集合中的查询方法.mp49.57MB14-（重点）集合中的删除方法.mp425.02MB13-（重点）集合中的新增操作.mp413.75MB12-（重点）集合的定义.mp417.81MB0-16 案例-学生管理系统（一）131.37MB
11-（重点）学生管理系统删除功能.mp447.2MB10-（重点）学生管理系统学生添加与查询功能实现.mp437.3MB09-（重点）学生管理系统多分支判断.mp411.99MB08-（重点）学生管理系统菜单功能开发.mp434.88MB0-15 字典定义及使用115.23MB
07-（重点）字典的查询方法.mp437.7MB06-（重点）字典的修改操作.mp47.96MB05-（重点）字典的删除操作.mp47.08MB04-（重点）字典的新增操作.mp48.22MB03-（重点）字典的定义与访问过程.mp454.26MB0-14 元祖定义及使用38.98MB
02-（了解）学习目标.mp43.39MB01-（重点）元组的定义与访问.mp435.59MB0-13 列表定义及使用0B
0-12 字符串查找，替换，合并150.55MB
14-（答疑）验证码的由来.mp420.8MB13-（重点）获取4位随机验证码.mp423.91MB12-（重点）字符串的判断语句.mp410.75MB11-（重点）字符串修改方法.mp444.43MB10-（重点）字符的查找案例之获取图片名称与图片后缀.mp423.96MB09-（重点）字符串的查找方法.mp426.71MB0-11 字符串定义切片117.22MB
08-（重点）字符串切片.mp454.3MB07-（重点）字符串索引下标与循环遍历.mp434.9MB06-（回顾）字符串定义与输入输出.mp424.03MB05-（了解）数据序列学习目标.mp43.99MB0-10 循环else91.86MB
04-（扩展）小海龟会画画.mp432.6MB03-（案例）报数字游戏案例.mp416.57MB02-（重点）for循环中的else结构.mp415.25MB01-（重点）while循环中的else语句结构.mp427.44MB0-1 python开发环境搭建181.81MB
08-（了解）PyCharm软件本身设置.mp420.41MB07-（重点）PyCharm常见问题之解析器配置.mp49.24MB06-（重点）PyCharm创建入门Python案例.mp422.51MB05-（重点）PyCharm软件安装.mp414.61MB04-（重点）Python解析器安装与配置.mp431.42MB03-（了解）Python解析器作用.mp435.32MB02-（了解）Python概述.mp437.18MB01-（了解）学习目标.mp411.11MB【课外拓展】04、阶段四 入学第一课0B
无课程相关内容0B
【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目440.54MB
第一章 1-文本摘要项目440.54MB
0-9 模型的训练440.54MB
18-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part3.mp4107.62MB18-0引入-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part3.mp460.06MB17-2点评-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part2.mp418.91MB17-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part2.mp462.98MB16-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part1.mp4136.08MB16-0引入-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part1.mp454.89MB0-8 模型类的搭建0B
0-7 工具函数的实现0B
0-6 seq3seq架构0B
0-5 seq2seq架构0B
0-4 TextRank算法实现模型0B
0-38 Flask实现模型部署0B
0-37 CPU优化原理和实现0B
0-36 GPU优化原理和实现0B
0-35 模型转移实现0B
0-34 训练策略原理和实现0B
0-33 半监督学习法原理和实现0B
0-32 回译数据法实现和评估0B
0-31 单词替换法的训练和评估0B
0-30 单词替换法的类实现0B
0-3 TextRank算法理论基础0B
0-29 TF-IDF算法原理和实现0B
0-28 Beam-search模型类实现0B
0-27 Beam-search原理介绍0B
0-26 coverage训练和预测0B
0-25 coverage模型类实现0B
0-24 coverage机制原理0B
0-23 ROUGE算法实现0B
0-22 ROUGE算法理论0B
0-21 BLEU算法理论0B
0-20 评估方法介绍0B
0-2 项目中的数据集初探0B
0-19 PGN模型预测0B
0-18 PGN模型训练0B
0-17 PGN模型的搭建0B
0-16 迭代器和类的实现0B
0-15 PGN数据特殊性分析0B
0-14 数据预处理0B
0-13 PGN架构0B
0-12 模型的优化0B
0-11 词向量的单独训练0B
0-10 模型的预测0B
0-1 文本摘要项项目背景介绍0B
【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付0B
【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧0B
【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）0B
【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战0B
【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理0B
【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理0B
【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习0B
【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级0B
【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础0B
往期分享.docx86.85KB