夸克网盘
5积分
01阶段：Python基础 02阶段：Python进阶 03阶段：数据处理与统计分析 04阶段：机器学习与多场景项目实战 05阶段：-金融风控 06阶段-人工智能Pytorch 07阶段：深度学习 08阶段：自然语言处理基础NLP 09阶段：美创AI医生 10阶段：计算机视觉基础 11阶段：人脸支付 12阶段：【投满条】项目 13阶段：面试加强技术 14阶段：ChatGpt AI绘画StableDiffusion多模态模型的应用与开发 赠送项目：【蜂窝AI文本摘要】
黑马面授人工智能98.19GB
01阶段：Python基础8.67GB
day01-Python环境搭建与输入输出449.99MB
01-（了解）Python基本概念_ev.mp472.63MB02-（了解）操作系统概念_ev.mp449.81MB03-（重点）Python解析器说明与安装_ev.mp438.6MB04-（答疑）Python环境配置与错误解答_ev.mp429.48MB05-（回顾）Python概述与解析器安装_ev.mp439.73MB06-（重点）PyCharm软件安装_ev.mp442.06MB07-（重点）在PyCharm中创建项目_ev.mp429.97MB08-（答疑）创建项目二次演示_ev.mp412.82MB09-（答疑）新建项目与切换项目_ev.mp415.37MB10-（答疑）关闭与删除项目_ev.mp411.78MB11-（重点）代码的编写与运行_ev.mp425.99MB12-（重点）遇到错误如何解决_ev.mp410.42MB13-（重点）PyCharm软件设置_ev.mp425.18MB14-（重点）课程总结与交作业流程_ev.mp446.13MBday02-注释.变量.Debug462.12MB
01-（回顾）昨日课程回顾_ev.mp448.75MB
01-（回顾）昨日课程回顾笔记.PanD94B02-（重点）Python中的单行注释_ev.mp429.43MB03-（重点）Python中的多行注释_ev.mp422.83MB04-（小结）Python注释_ev.mp47.57MB05-（重点）Python中变量的定义与访问_ev.mp447.77MB06-（理解）Python中变量的命名规则_ev.mp423.46MB07-（了解）Python推荐命名规则与常见问题汇总_ev.mp421.84MB08-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp433.1MB09-（重点）Python中4小种数据类型_ev.mp450.68MB10-（重点）编译错误常见解决方案_ev.mp437.54MB11-（重点）Debug工具的使用_ev.mp429.94MB12-（重点）Debug工具二次演示_ev.mp419.21MB12-（重点）Debug工具二次演示笔记.PanD93B13-（重点）百分号形式的格式化输出_ev.mp434.92MB14-（特殊）百分号格式化输出里面还要输出百分号解决方案_ev.mp410.83MB15-（了解）format形式的格式化输出_ev.mp48.93MB16-（重点）f形式的格式化输出_ev.mp416.36MB17-（了解）换行符应用_ev.mp418.96MBday03-Python运算符与if结构489.33MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp450.29MB02-（重点）Python中的input()输入语句_ev.mp415.03MB03-（重点）Python中的input()输入方法注意事项_ev.mp418.58MB04-（了解）学习目标_ev.mp412.2MB05-（重点）为什么需要数据类型转换_ev.mp432.54MB06-（重点）常见数据类型转换_ev.mp433.87MB07-（重点）eval方法类型转换_ev.mp415.67MB08-（重点）算术运算符_ev.mp421.88MB09-（案例）求梯形的面积_ev.mp419.84MB10-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp419.97MB11-（重点）赋值运算符_ev.mp416.86MB12-（重点）复合赋值运算符_ev.mp422.53MB13-（重点）比较运算符_ev.mp421.51MB14-（重点）逻辑运算符_ev.mp434.79MB15-（扩展）短路运算_ev.mp449.91MB16-（了解）运算符的优先级_ev.mp411.16MB17-（重点）Python中的if结构_ev.mp431.73MB18-（重点）if选择结构与input()结合案例_ev.mp420.82MB19-（重点）if...else结构_ev.mp410.98MB20-（重点）if...elif...else多分支结构_ev.mp422.37MB21-（答疑）多分支结构注意事项_ev.mp46.81MBday04-循环结构与案例534.67MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp459.07MB02-（案例）两个变量值的交换_ev.mp424.58MB03-（扩展）流程图的绘制_ev.mp426.7MB04-（重点）if嵌套案例实现_ev.mp430.27MB05-（案例）猜拳游戏的基本设置_ev.mp431.53MB06-（答疑）猜拳游戏常见问题答疑_ev.mp414.89MB07-（案例）猜拳游戏完整实现_ev.mp418.18MB08-（重点）三目运算符_ev.mp420.39MB09-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp427.49MB10-（案例）判断三边是否可以组成一个三角形_ev.mp411.42MB11-（案例）世界杯小组赛_ev.mp432.03MB12-（了解）while循环学习目标_ev.mp48.58MB13-（重点）while循环三步走_ev.mp437.52MB14-（理解）while循环执行流程_ev.mp428.06MB15-（案例）求1-100的累加和_ev.mp422.69MB16-（案例）求1-100之间所有偶数的和_ev.mp421.91MB17-（答疑）while循环详解_ev.mp438.66MB18-（重点）循环中的两个关键字_ev.mp448.23MB19-（重点）猜数字游戏开发_ev.mp432.47MBday05-Python数据序列（容器）476.25MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp449.44MB02-（案例）使用while打印小星星案例_ev.mp415.55MB03-（重点）死循环结构_ev.mp426.58MB04-（案例）使用死循环实现猜数字游戏_ev.mp414.44MB05-（扩展）while循环嵌套基本语法与执行流程_ev.mp443.27MB06-（案例）使用while嵌套打印正方形_ev.mp429.76MB07-（案例）使用while嵌套打印直角三角形_ev.mp421.88MB08-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp421.37MB09-（案例）九九乘法表的打印_ev.mp432.98MB10-（了解）学习目标_ev【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp414.29MB11-（重点）for循环的基本语法_ev.mp412.85MB12-（重点）for循环与range()方法应用场景_ev.mp425.04MB13-（案例）for循环应用案例二则_ev.mp420.79MB14-（重点）for循环中的两大关键字_ev.mp414.99MB15-（案例）用户名与密码验证案例_ev.mp439.92MB16-（重点）for循环中的else结构_ev.mp432.83MB17-（重点）字符串的定义_ev.mp430.5MB18-（回顾）字符串的输入与输出_ev.mp49.05MB19-（重点）索引下标_ev.mp420.72MBday06-Python数据序列（容器）467.34MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp473.73MB02-（作业）判断一个数是否为素数_ev.mp435.65MB03-（作业）报数字游戏开发_ev.mp429.84MB04-（了解）学习目标_ev.mp411.97MB05-（回顾）字符串的基本概念_ev.mp411.55MB06-（重点）字符串遍历_ev.mp412.67MB07-（重点中重点）字符串切片_ev.mp460.59MB08-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp415.12MB09-（重点）字符串的查找方法_ev.mp422.62MB10-（扩展）字符串的统计方法_ev.mp45.12MB11-（重点）字符串的修改方法_ev.mp420.15MB12-（重点）字符串的判断方法_ev.mp421.65MB13-（重点）字符串大小写转换_ev.mp412.32MB14-（重点）列表的定义与索引下标_ev.mp432.38MB15-（重点）列表的查找方法_ev.mp434.73MB16-（重点）列表中元素的增加方法_ev.mp426.3MB17-（重点）列表中元素的删除操作_ev.mp421.4MB18-（重点）列表中元素修改方法_ev.mp419.55MBday07-Python数据序列（容器）527.17MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp458.85MB02-（作业）求1-100之间所有的素数_ev.mp434.27MB03-（重点）列表的循环遍历_ev.mp410.53MB04-（重点）列表的嵌套_ev.mp442.41MB05-（重点）元组的定义与应用场景_ev.mp430.66MB06-（重点）元组中的相关方法_ev.mp417.8MB07-（了解）学习目标_ev.mp47.1MB08-（重点）字典的定义与访问_ev.mp436.13MB09-（回顾）上午知识点_ev.mp429.59MB10-（重点）字典的新增与修改操作_ev.mp415.82MB11-（重点）字典的删除与清空操作_ev.mp410.3MB12-（重点）字典中的查询方法_ev.mp429.67MB13-（案例）通讯录管理系统（上）_ev.mp440.76MB14-（案例）通讯录管理系统（中）_ev.mp417.73MB15-（案例）通讯录管理系统（下）_ev.mp429.64MB16-（重点）集合的定义与访问_ev.mp417.38MB17-（重点）集合中的相关方法_ev.mp412.31MB18-（重点）数据容器的公共方法_ev.mp421.84MB19-（重点）容器类型转换_ev.mp417.01MB20-（扩展）列表推导式的基本语法_ev.mp420.77MB21-（扩展）for...if结构推导式_ev.mp49.31MB22-（扩展）for循环嵌套推导式_ev.mp417.29MBday08-Python中的函数610.2MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp466.95MB02-（重点）字典中三个方法的回顾_ev.mp413.38MB03-（作业）高级题目3_ev.mp416.02MB04-（作业）高级题目4_ev.mp419.42MB05-（了解）学习目标_ev.mp410.95MB06-（重点）函数的由来_ev.mp467.31MB07-（重点）函数中return返回值详解_ev.mp459.33MB08-（答疑）函数return返回值_ev.mp412.4MB09-（重点）函数的说明文档_ev.mp427.32MB10-（回顾）上午知识点_ev.mp426.24MB11-（案例）求三个数的平均值_ev.mp48.62MB12-（案例）面试题小案例_ev.mp416.77MB13-（案例）验证码函数_ev.mp430.57MB14-（了解）函数嵌套及其执行流程_ev.mp436.88MB15-（重点）全局变量与局部变量概念_ev.mp414.73MB16-（重点）变量的访问范围_ev.mp431.56MB17-（重点）引出global关键字_ev.mp426.94MB18-（重点）位置参数与关键字参数_ev.mp440.1MB19-（重点）缺省参数_ev.mp416.03MB20-（重点中重点）不定长参数_ev.mp432.35MB21-（案例）关于不定长参数面试题_ev.mp423.86MB22-（扩展）多个参数混用的情况_ev.mp412.47MBday09-Python文件操作与异常处理538.9MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp461.01MB02-（回顾）函数参数回顾_ev.mp441.44MB03-（作业）Python实现建议计算器_ev.mp440.08MB04-（重点）元组与字典拆包_ev.mp431.31MB05-（了解）引用变量_ev.mp432.96MB06-（了解）赋值与引用变量关系_ev.mp48.46MB07-（重点）不可变数据类型由来_ev.mp412.2MB08-（重点）可变数据类型_ev.mp429.58MB09-（案例）可变与不可变类型在函数中的应用案例_ev.mp419.56MB10-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp427.66MB11-（重点）lambda表达式（匿名函数）_ev.mp426.65MB12-（重点）带有参数的lambda表达式_ev.mp412.49MB13-（重点）带有不定长参数的lambda表达式_ev.mp48.7MB14-（重点）带有三目运算符的lambda表达式_ev.mp45.52MB15-（重点）sort与lambda表达式实现排序操作_ev.mp437.23MB16-（重点）模块导入的两种方式_ev.mp432.81MB17-（重点）使用time模块计算程序执行时间_ev.mp413.53MB18-（重点）自定义模块的创建与使用_ev.mp417.6MB19-（理解）__name__魔术变量_ev.mp446.31MB20-（注意）模块命名规则_ev.mp49.97MB21-（了解）Python中的包_ev.mp423.83MBday10-函数编写通讯录系统617.62MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp457.88MB02-（了解）学习目标_ev.mp47.99MB03-（理解）一切皆文件_ev.mp48.82MB04-（重点）文件操作三步走_ev.mp453.32MB05-（重点）文件读取操作_ev.mp438.04MB06-（理解）绝对路径和相对路径_ev.mp436.73MB07-（案例）文件备份案例实现_ev.mp450.11MB08-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp430.96MB09-（回顾）文件备份案例_ev.mp459.76MB10-（重点）文件的重命名与删除操作_ev.mp410.49MB11-（重点）文件夹相关操作_ev.mp435.8MB12-（扩展）非空文件夹删除_ev.mp47.27MB13-（重点）异常捕获_ev.mp422.19MB14-（重点）异常捕获完整写法_ev.mp420.38MB15-（案例）学生管理系统界面开发_ev.mp442.94MB16-（案例）添加功能实现_ev.mp424.81MB17-（案例）查找功能实现_ev.mp49.97MB18-（案例）删除功能实现_ev.mp425.02MB19-（案例）修改功能实现_ev.mp442.87MB20-（重点）考试重点_ev.mp432.26MBday11-Python面向对象基础681.39MB
01-（回顾）文件操作知识点回顾_ev.mp460.31MB02-（回顾）学生管理系统增删改查回顾_ev.mp438.11MB03-（重点）学生管理系统遍历功能实现_ev.mp417.69MB04-（答疑）添不添加global关键字的影响_ev.mp415.06MB05-（重点）保存数据到文件_ev.mp444.72MB06-（重点）加载文件中的数据到系统中_ev.mp442.82MB07- (了解）学习目标_ev.mp410.37MB08-（理解）面向过程和面向对象设计思想_ev.mp456.56MB09-（案例）面向过程与面向对象程序设计_ev.mp415.8MB10-（对比）面向过程与面向对象优缺点_ev.mp421.52MB11-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp435.41MB12-（理解）面向对象与面向过程优缺点_ev.mp410.26MB13-（重点）类的定义过程_ev.mp448.8MB14-（重点）类的实例化产生对象_ev.mp433.55MB15-（答疑）一个类可以产生多个对象与self关键字指向关系_ev.mp440.35MB16-（重点）对象属性的添加与获取_ev.mp430.11MB17-（重点）__init__魔术方法的使用_ev.mp462.23MB18-（重点）__str__魔术方法的使用_ev.mp430.31MB19-（重点）__del__魔术方法的使用_ev.mp434.69MB20-（小结）魔术方法_ev.mp44.43MB21-（案例）学员成绩案例_ev.mp428.29MBday12-面向对象高级与学生管理系统案例728.14MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp488.82MB02-（回顾）__init__()魔术方法_ev.mp423.03MB03-（作业）高级题目4解决方案_ev.mp453MB04-（作业）搬家具（上）_ev.mp437.48MB05-（作业）搬家具（下）_ev.mp4134.12MB06-（回顾）上午知识点_ev.mp421.22MB07-（分析）搬家具题目分析_ev.mp431.16MB08-（框架）搭建房子类与家具类_ev.mp416.71MB09-（答疑）为什么属性我们要封装专门的方法进行获取_ev.mp413.23MB10-（重点）获取房子内的家具信息_ev.mp420.8MB11-（重点）在房间内摆放家具_ev.mp428.2MB12-（了解）学习目标_ev.mp46MB13-（重点）封装性与属性的封装_ev.mp455.49MB14-（重点）接口概念与数据封装_ev.mp436.52MB15-（重点）私有方法的封装_ev.mp425.54MB16-（重点）继承概念与基本语法_ev.mp433.77MB17-（重点）单继承与多层继承_ev.mp425.94MB18-（扩展）多继承_ev.mp417.91MB19-（重点）子类重写_ev.mp428.45MB20-（重点）super()方法使用_ev.mp430.72MBday13-面向对象高级与学生管理系统案例486.57MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp453.82MB02-（理解）Python中的多态_ev.mp453.86MB03-（案例）Python中多态案例实现_ev.mp421.55MB04-（扩展）MRO继承方法解析顺序_ev.mp427.72MB05-（重点）类属性的定义与访问_ev.mp446.7MB06-（答疑）类属性_ev.mp423MB07-（重点）类方法的定义与使用_ev.mp426.46MB08-（回顾）上午知识点回顾_ev.mp422.86MB09-（重点）静态方法_ev.mp422.52MB10-（案例）类属性类方法静态方法_ev.mp421.17MB11-（重点）面向对象版学生管理系统学生类开发_ev.mp426.14MB12-（重点）框架搭建_ev.mp433.48MB13-（重点）基础功能搭建_ev.mp424.97MB14-（重点）添加与查找功能实现_ev.mp438.19MB15-（重点）删除与修改功能实现_ev.mp423.37MB16-（重点）遍历功能实现_ev.mp420.76MBday14-Python闭包和装饰器583.11MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp457.25MB02-（重点）把系统产生数据保存到文件_ev.mp432.77MB03-（重点）把对象转换为字典结构_ev.mp427.58MB04-（重点）把数据持久化保存在文件_ev.mp414.02MB05-（重点）加载文件中数据到系统_ev.mp453.22MB06-（补充）加载文件中数据到系统_ev.mp414.35MB07-（了解）学习目标_ev.mp413.27MB08-（重点）闭包的基本概念（引出闭包三步走）_ev.mp459.58MB09-（理解）变量与函数在内存的存储形式_ev.mp437.5MB10-（重点）nonlocal关键字_ev.mp438.5MB11-（案例）闭包相关案例_ev.mp419.58MB12-（重点装饰器的由来与特点_ev.mp449.92MB13-（案例）使用装饰器统计函数的执行时间_ev.mp419.7MB14-（理解）装饰器的执行流程特殊性_ev.mp433.18MB15-（重点）使用装饰器修饰带有参数的函数_ev.mp441.02MB16-（重点中重点）通用装饰器_ev.mp422.84MB17-（扩展）带有参数的装饰器_ev.mp426.93MB18-（扩展）类装饰器_ev.mp421.88MBday15-HTML+CSS628.69MB
01-（回顾）知识点回顾_ev.mp469.99MB02-（回顾）练习题重点难点回顾_ev.mp443.33MB03-（了解）学习目标_ev.mp419.92MB04-（理解）HTML脚本语言介绍_ev.mp436.59MB05-（重点）VS Code软件安装_ev.mp423.83MB06-（重点）VS Code基本使用_ev.mp417.98MB07-（理解）HTML标签基本语法_ev.mp412.82MB08-（重点）网页中的标题与段落标签实现_ev.mp432.14MB09-（重点）网页中的布局标签与超级链接标签_ev.mp436.48MB10-（重点）图片标签-换行标签-水平线标签_ev.mp436.97MB11-（回顾）上午知识点_ev.mp442.52MB12-（重点）列表标签_ev.mp417.67MB13-（重点）表格标签_ev.mp425.28MB14-（重点）表单元素汇总_ev.mp433.48MB15-（重点）表单提交_ev.mp412.44MB16-（入门）CSS概述_ev.mp422.53MB17-（重点）CSS的导入方式_ev.mp435.94MB18-（重点）CSS常见三种选择器_ev.mp423.19MB19-（重点）CSS层级选择器与组选择器_ev.mp416.13MB20-（了解）伪类选择器_ev.mp410.68MB21-（重点）CSS布局相关样式_ev.mp420.85MB22-（重点）CSS文本样式_ev.mp437.92MBday16-计算机网络及TCP网络应用程序开发591.74MB
01-（回顾）昨日回顾_ev.mp446.36MB02-（了解）学习目标_ev.mp410.54MB03-（理解）IP地址与端口概念_ev.mp474.59MB04-（理解）端口与端口号概念_ev.mp419.74MB05-（理解）TCP传输协议_ev.mp454.07MB06-（理解）socket套接字_ev.mp410.03MB07-（重点）TCP客户端开发五步走原理解析_ev.mp415.21MB08-（重点）TCP服务器端开发七步走解析_ev.mp48.93MB09-（重点）TCP客户端开发五步走_ev.mp441.57MB10-（回顾）上午知识点_ev.mp448.66MB11-（重点）TCP服务器端开发七步走（上）_ev.mp464.63MB12-（重点）TCP服务器端开发七步走（下）_ev.mp416.88MB13-（重点）多客户端连接服务器端开发_ev.mp4114.7MB14-（重点）服务器端面向对象版本（上）_ev.mp425.45MB15-（重点）服务器端面向对象版本（下）_ev.mp419.27MB16-（扩展）Python实现飞Q交互_ev.mp421.1MB02阶段：Python进阶3.61GB
day01_闭包和装饰器351.51MB
01_面向对象回顾1_ev.mp457.55MB02_面向对象回顾2_ev.mp439.14MB03_面向对象补充类属性_ev.mp446.07MB04_面向对象补充类方法_ev.mp422.82MB05_面向对象补充静态方法_ev.mp412.73MB06_面向对象汇总_ev.mp48.04MB07_函数作为参数传递_ev.mp421.79MB08_闭包_ev.mp423.94MB09_闭包执行流程_ev.mp49.33MB10_闭包总结_ev.mp46.77MB11_装饰器入门_ev.mp421.23MB12_语法糖方式_ev.mp44.75MB13_函数4种方式回顾_ev.mp414.45MB14_无参无返回值装饰器_ev.mp47.43MB15_无参有返回值装饰器_ev.mp48.52MB16_有参无返回值装饰器_ev.mp49.07MB17_有参有返回值装饰器_ev.mp414.22MB18_可变参数装饰器_ev.mp423.65MBday02_Html和Css327.95MB
01_global和nonlocal的区别_ev.mp422.9MB02_装饰器练习_ev.mp414.36MB03_html入门_ev.mp412.65MB04_第一个html页面_ev.mp419.21MB05_插件安装和卸载_ev.mp414.38MB06_设置字体和颜色主题_ev.mp47.86MB07_vscode软件的基本使用_ev.mp419.17MB08_带属性的div双标签_ev.mp413.38MB09_双标签练习_ev.mp414.16MB10_单标签练习_ev.mp427.31MB11_超链接a标签_ev.mp415.39MB12_标签嵌套_ev.mp47MB13_列表标签_ev.mp416.9MB14_表格标签_ev.mp420.11MB15_表格的css属性_ev.mp415.45MB16_浏览器显示不同效果_ev.mp42.72MB17_form表单两个属性详解_ev.mp440.65MB18_form表单元素标签详解_ev.mp444.36MBday03_网络编程.assets407.1MB
01_html作业讲解_ev.mp454.28MB02_css的三种方式_ev.mp423.31MB03_css行内式_ev.mp49.83MB04_css内嵌式_ev.mp47.85MB05_css外链式_ev.mp419.07MB06_css选择器介绍_ev.mp44.86MB07_css标签选择器_ev.mp412.28MB08_css类选择器_ev.mp415.5MB09_css层级选择器_ev.mp419.75MB10_css中id选择器(唯一)_ev.mp48.44MB11_css组选择器_ev.mp412.01MB12_css伪类选择器_ev.mp416.59MB13_首行缩进_ev.mp49.16MB14_网络编程ip地址_ev.mp413.65MB15_网络编程端口号_ev.mp418.66MB16_网络编程tcp协议_ev.mp410.65MB17_网络编程三要素总结_ev.mp43.94MB18_socket服务端开发流程_ev.mp425.95MB19_开发流程中注意事项_ev.mp412.96MB20_tcp服务器开发_ev.mp432.21MB21_设置端口复用_ev.mp412.36MB22_判断客户端是否下线_ev.mp418.56MB23_让服务器一直启动_ev.mp410.42MB24_服务器返回页面(预习)_ev.mp434.81MBday04_http和web服务器391.82MB
01_TCP服务器开发_ev.mp488.29MB02_为什么学http和web服务器_ev.mp419.96MB03_http协议简介_ev.mp426.53MB04_url简介_ev.mp415.61MB05_浏览器查看网络通信信息_ev.mp416.75MB06_请求报文_ev.mp416.19MB07_响应报文_ev.mp45.88MB08_http协议总结_ev.mp419.78MB09_web服务器入门_ev.mp48.31MB10_web服务器响应一句话_ev.mp456.8MB11_web服务器响应一个页面_ev.mp423.43MB12_web服务器根据需求返回页面_ev.mp435.77MB13_web服务器自动跳转首页_ev.mp436.98MB14_今日总结_ev.mp421.53MBday05_fastAPI和进程464.46MB
01_web服务器回顾和FastAPI引入_ev.mp451.66MB02_FastAPI介绍_ev.mp423.59MB03_安装fastapi和uvicorn_ev.mp412.78MB04_fastapi返回一句话_ev.mp442.29MB05_fastapi返回多个页面_ev.mp414.17MB06_fastapi返回多个指定资源_ev.mp426.88MB07_fastapi总结_ev.mp453.03MB08_使用fastapi的常见问题_ev.mp431.98MB09_[了解]带参数装饰器_ev.mp417.95MB10_[了解]面向对象带参装饰器_ev.mp422.34MB11_多任务简介_ev.mp420.55MB12_多进程入门_ev.mp414.5MB13_多进程笔记总结_ev.mp49.17MB14_获取子进程id和父进程id_ev.mp410.09MB15_获取当前进程对象_ev.mp412.18MB16_演示多进程现象_ev.mp410.97MB17_进程传递参数的2种方式_ev.mp411.63MB18_多个进程间是不能共享全局变量的_ev.mp426.41MB19_2种方式去设置让子进程跟着主进程结束_ev.mp427.18MB20_进程总结_ev.mp425.12MBday06_多线程439.94MB
01_回顾多进程入门_ev.mp441.7MB02_回顾进程参数传递的2种方式_ev.mp410.81MB03_回顾主进程默认等待子进程结束再结束_ev.mp48.43MB04_回顾守护进程和手动结束子进程方式_ev.mp412.42MB05_拓展kill杀死python和本地电脑进程_ev.mp418.45MB06_拓展join等待线程_ev.mp434.53MB07_线程的概述_ev.mp411.05MB08_多线程演示_ev.mp417.95MB09_获取当前线程信息和进程信息对比_ev.mp423.94MB10_线程传递参数2种方式_ev.mp412.02MB11_线程和进程执行是无序的_ev.mp410.71MB12_进程和线程简单对比_ev.mp420.01MB13_上午线程回顾_ev.mp46.95MB14_默认主线程等待子线程结束再结束_ev.mp410.71MB15_设置守护线程_ev.mp410.23MB16_线程之间是可以共享全局变量的_ev.mp421.36MB17_join让其他线程等待_ev.mp422.87MB18_[了解]lock锁_ev.mp423.5MB19_进程和线程的区别_ev.mp425.99MB20_回顾可变类型和不可变类型_ev.mp412.1MB21_浅拷贝拷贝不可变类型_ev.mp48.43MB22_浅拷贝拷贝不可变类型元组_ev.mp414.16MB23_深拷贝拷贝不可变类型字符串和元组_ev.mp418.67MB24_浅拷贝拷贝可变类型列表和列表嵌套_ev.mp416.22MB25_深拷贝拷贝可变类型列表和列表嵌套_ev.mp415.08MB26_深拷贝和浅拷贝总结_ev.mp411.66MBday07_正则表达式454.44MB
01_进程和线程的反馈回顾_ev.mp426.17MB02_多任务作业讲解_ev.mp413.76MB03_深拷贝和浅拷贝_ev.mp459.71MB04_正则表达式入门_ev.mp416.64MB05_知识点正则表达式基本使用_ev.mp414.65MB06_拓展知识点search查找方法_ev.mp47MB07_拓展知识点findall查找所有方法_ev.mp411.02MB08_三种匹配方式的对比_ev.mp46.46MB09_知识点正则匹配单个字符的规则_ev.mp418.92MB10_记忆正则匹配单个字符规则_ev.mp425.38MB11_使用正则入门_ev.mp419.51MB12_使用[]匹配对应1个字符_ev.mp412.5MB13_使用正则匹配数字和非数字_ev.mp418.02MB14_使用正则匹配空白和非空白_ev.mp411.97MB15_使用正则匹配字符和特殊字符_ev.mp414.7MB16_记忆正则匹配多个字符规则_ev.mp49.87MB17_使用正则匹配字符出现0次或者无限次_ev.mp49.75MB18_使用正则匹配字符出现1次或者多次_ev.mp48.75MB19_使用正则匹配字符出现0次或者1次_ev.mp418.54MB20_使用正则匹配字符出现指定次数_ev.mp420.45MB21_记忆正则匹配开头结尾_ev.mp44.13MB22_使用正则匹配开头和结尾_ev.mp431.15MB23_记忆正则匹配分组_ev.mp48.06MB24_使用正则匹配左右任意表达式_ev.mp49.78MB25_使用正则匹配括号分组_ev.mp422.23MB26_使用正则分组编号匹配对应分组_ev.mp411.34MB27_使用正则别名匹配分组_ev.mp412.42MB28_今日总结_ev.mp411.55MBday08_爬虫416.11MB
01_正则匹配163邮箱_ev.mp420.92MB02_正则匹配手机号_ev.mp46.53MB03_正则匹配微博话题_ev.mp48.13MB04_拓展让点匹配任意字符包括换行符_ev.mp410.77MB05_拓展让正则忽略大小写匹配_ev.mp41.36MB06_拓展正则的替换和切割方法_ev.mp416.93MB07_fastapi搭建web服务器_ev.mp423.68MB08_优化fastapi搭建web服务器_ev.mp418.28MB09_通用格式fastapi搭建web服务器_ev.mp420.42MB10_爬虫简介_ev.mp49.28MB11_爬虫的基本步骤简介_ev.mp41.75MB12_安装第三方模块3种方式详解_ev.mp415.06MB13_使用requests爬取百度数据_ev.mp413.73MB14_使用requests爬取自己服务器数据_ev.mp416.42MB15_上午回顾_ev.mp422.09MB16_使用requests爬取自己服务器图片_ev.mp447.67MB17_保存爬取到的图片资源_ev.mp422.55MB18_爬取自己服务器的gdp数据_ev.mp448.36MB19_使用findall优化爬取gdp数据_ev.mp427.52MB20_多任务版本爬虫_ev.mp433.84MB21_今日总结_ev.mp430.8MBday09_pyecharts和logging445.43MB
01_反馈_ev.mp411.54MB02_回顾爬取gdp数据_ev.mp427.77MB03_pyecharts制作饼图简介_ev.mp426.47MB04_pyecharts安装_ev.mp418.09MB05_使用pyecharts制作饼图_ev.mp433.56MB06_制作饼图常见问题_ev.mp45.92MB07_logging日志入门_ev.mp417.91MB08_logging日志详解_ev.mp431.34MB09_实际开发日志应用演示_ev.mp431.63MB10_今日总结_ev.mp431.03MB11_整个阶段简介_ev.mp45.29MB12_面向对象之封装回顾_ev.mp427.96MB12_面向对象之继承回顾_ev.mp425.52MB14_面向对象之多态和补充_ev.mp418.46MB15_闭包和装饰器回顾_ev.mp415.17MB16_前端基础htmlcss回顾_ev.mp432.96MB17_网络编程回顾_ev.mp414.48MB18_HTTP和web服务器回顾_ev.mp417.94MB19_多任务回顾_ev.mp415.35MB20_正则表达式_ev.mp421.12MB21_深浅拷贝回顾_ev.mp49.2MB22_爬虫步骤回顾_ev.mp46.74MB03阶段：数据处理与统计分析10.58GB
day01 Linux入门1.09GB
01 计算机操作系统介绍_ev.mp456.82MB02 Linux系统介绍_ev.mp448.4MB03 VMWare虚拟机安装_ev.mp444.74MB04 远程连接网络配置_ev.mp450.03MB05 linux系统帐号介绍_ev.mp437.62MB06 FinalShell安装使用_ev.mp436.62MB07 Linux目录结构介绍_ev.mp472.34MB08 Linux常见命令1_ev.mp4101.4MB09 上午复习_ev.mp470.89MB10 Linux常见命令2_ev.mp4140.54MB11 Linux常见命令3_ev.mp4122.12MB12 Linux常见命令4_ev.mp4171.96MB13 Vim编辑器使用_ev.mp4120.55MB14 今日小结_ev.mp440.46MBday02 Linux权限1.22GB
00 昨日复习_ev.mp495.83MB01 Linux系统扩展介绍_ev.mp459.97MB02 Linux用户权限介绍_ev.mp478.18MB03 Linux权限操作命令_ev.mp4173.25MB04 Linux系统信息命令_ev.mp486.56MB05 Linux软件安装介绍_ev.mp4103.31MB06 上午复习_ev.mp474.16MB07 Linux系统安装MySQL_ev.mp4105.66MB08 Linux集群搭建_ev.mp446.04MB09 Linux系统免密登录_ev.mp476.37MB10 Linux远程拷贝_ev.mp441.11MB11 Linux Shell编程介绍_ev.mp462.49MB12 数据库介绍_ev.mp460.65MB13 MySQL介绍_ev.mp438.17MB14 MySQL命令行登录_ev.mp445.24MB15 DataGrip安装设置_ev.mp469.43MB16 今日小结_ev.mp435.48MBday03-DDL.DML1.02GB
00昨日复习_ev.mp4140.93MB01 MySQL8.0安装说明_ev.mp465.05MB02 SQL语句介绍_ev.mp437.52MB03 SQL语句基本语法_ev.mp443.62MB04 DDL数据库操作1_ev.mp451.77MB05 DDL数据库操作2_ev.mp440MB06 DDL数据表操作1_ev.mp454.91MB07 DDL数据表操作2_ev.mp474.47MB08 上午复习_ev.mp494.36MB09 MySQL字段介绍_ev.mp436.07MB10 DML数据插入操作_ev.mp456.67MB11 DML数据修改操作_ev.mp430.42MB12 DML数据删除操作_ev.mp427.67MB13 主键约束_ev.mp4128.96MB14 非空&唯一约束_ev.mp439.49MB15 默认值&外键约束_ev.mp465.48MB16 今日小结_ev.mp458.95MBday04- DQL1.07GB
0 昨日复习_ev.mp485.56MB01 datagrip使用简介_ev.mp447.51MB02 DQL数据查询语言介绍_ev.mp483.28MB03 DQL-条件查询_ev.mp435.46MB04 DQL-逻辑查询_ev.mp439.44MB05 DQL-模糊查询_ev.mp428.17MB06 DQL-范围查询_ev.mp445.21MB07 DQL-排序查询_ev.mp442.27MB08 DQL-聚合查询_ev.mp486.5MB09 DQL-分组查询_ev.mp471MB10 上午复习_ev.mp444.08MB11 DQL-分页查询_ev.mp459.33MB12 DQL-外键约束介绍_ev.mp439.38MB13 DQL-外键约束语法_ev.mp430.2MB14 DQL-外键约束验证_ev.mp455.42MB15_ev.mp490.01MB16 DQL-自连接查询_ev.mp476.47MB17 DQL-子查询介绍_ev.mp471.24MB18 DQL-子查询练习_ev.mp441.4MB19 今日小结_ev.mp426.11MBday05-窗口函数1.16GB
00 昨日复习_ev.mp471.31MB01 试题讲解_ev.mp4105.59MB02 窗口函数介绍_ev.mp453.92MB03 窗口函数详解_ev.mp4124.38MB04 窗口函数配合排序函数_ev.mp470.26MB05 三范式介绍_ev.mp459.21MB06 ER实体关系图介绍_ev.mp428.66MB07 上午复习_ev.mp444.4MB08 数据准备_ev.mp498.4MB09 配置pycharm远程连接_ev.mp417.49MB10 pymysql介绍_ev.mp459.72MB11 pymysql增改删操作_ev.mp470.51MB12 sql注入介绍_ev.mp484.46MB13_ev.mp486.54MB14_ev.mp472.34MB15 报表项目-case whe_ev.mp4139.03MBday06-科学计算811.3MB
01 pycharm设置目录映射.mkv17.76MB02 anaconda介绍安装.mkv44.54MB03 anaconda使用.mkv58.53MB04 jupyter服务配置.mkv53.83MB05 dataspell安装使用.mkv65.16MB06 问题答疑.mkv6.49MB07 NumPy介绍.mkv25.89MB08 NumPy属性介绍.mkv71.44MB09 NumPy创建ndarray对象.mkv52.22MB10 NumPy等比等差函数.mkv23.19MB11 上午复习.mkv51.31MB12 NumPy内置函数1.mkv51.48MB13 NumPy内置函数2.mkv35.37MB14 Python数据分析简介.mkv41.64MB15 数据分析处理流程概述.mkv18.08MB16 Series Pandas创建.mkv34.71MB17 数据集上传.mkv10.65MB18 Series常用的属性方法.mkv120.04MB20 Series布尔索引.mkv28.97MBday07-dataframe入门1.09GB
01昨日复习_ev.mp479.2MB02 vscode jupyterlab使用说明_ev.mp464.19MB03 dataframe常用属性方法_ev.mp493.34MB04 修改dataframe行索引列名1_ev.mp457.45MB05 修改dataframe行索引列名2_ev.mp450.68MB06 dataframe添加修改插入数据_ev.mp447.04MB07 dataframe数据导入导出_ev.mp479.63MB08 dataframe数据加载_ev.mp465.84MB09 上午复习_ev.mp456.6MB10 获取数据的行或者列_ev.mp492.32MB11 获取部分行的部分列_ev.mp442.94MB12 dataframe分组聚合运算_ev.mp4113.23MB13 describe info函数使用_ev.mp424.41MB14 常用的排序方法_ev.mp484.32MB15 简单数据分析_ev.mp4163.61MBday08-dataframe缺失值&异常值处理1.06GB
00 昨日复习_ev.mp472.35MB01 concat连接相同索引dataframe_ev.mp466.67MB02 concat连接不同索引dataframe_ev.mp432.08MB03 merge合并dataframe_ev.mp4133.02MB04 merge合并多个dataframe_ev.mp444.98MB05 缺失值介绍_ev.mp433.68MB06 加载缺失数据介绍_ev.mp473.32MB07 删除缺失值_ev.mp486.21MB08 上午复习_ev.mp451.31MB09 缺失值填充1_ev.mp428.89MB10 缺失值填充2_ev.mp472.28MB11 重复数据处理_ev.mp442.5MB12 异常数据处理_ev.mp461.39MB13 apply自定义函数使用1_ev.mp460.71MB14 apply自定义函数使用2_ev.mp435.61MB15 apply使用案例_ev.mp452.46MB16 向量化函数&lambd_ev.mp434.03MB17 pandas小结_ev.mp499.02MBday09-分组聚合、会员增量案例1015.15MB
00 昨日复习_ev.mp457.39MB01 分组聚合运算1_ev.mp4107.03MB02 分组聚合运算2_ev.mp465.74MB03 分组转换运算_ev.mp489.12MB04 分组过滤运算_ev.mp421.85MB05 分组对象介绍_ev.mp436.91MB06 透视表介绍_ev.mp420.16MB07 会员增量存量计算_ev.mp4109.95MB08 会员增量等级计算_ev.mp472.34MB09 上午复习_ev.mp437.56MB11 连带率计算_ev.mp483.64MB12 复购率计算_ev.mp4101.01MB13 datetime类型介绍_ev.mp494.86MB14 datetime案例_ev.mp476.29MB15 今日小结_ev.mp441.31MBday10-绘图.Rfm案例1.08GB
00 昨日复习_ev.mp473.82MB01 数据可视化介绍_ev.mp431.53MB02 matplotlib使用介绍_ev.mp485.23MB03 可视化重要性_ev.mp449.66MB04 matplotlib画图_ev.mp493.11MB05 pandas单变量画图_ev.mp494.46MB06 pandas双变量画图_ev.mp462.49MB07 seaborn单变量画图_ev.mp447.66MB08 seaborn双变量画图_ev.mp458.46MB09 上午复习_ev.mp441.73MB10 seaborn多变量画图_ev.mp422.56MB11 rfm介绍_ev.mp452.96MB12 rfm案例数据预处理_ev.mp4110.26MB13 rfm案例数据计算_ev.mp478.9MB14 rfm案例结果保存输出_ev.mp4104.68MB15 rfm案例结论_ev.mp441.72MB16 pandas小结_ev.mp461.43MB04阶段：机器学习与多场景项目实战9.41GB
day01-机器学习概念.KNN算法853.09MB
01_人工智能简介.mkv56.29MB02_机器学习概念_基于模型的学习.mkv44.29MB03_机器学习概念_数据集.mkv32.18MB04_机器学习分类_监督学习.mkv46.22MB05_机器学习分类_无监督半监督强化学习.mkv59.78MB06_拟合问题.mkv39.56MB07_kNN_监督学习基本流程.mkv34.07MB08_KNN_算法原理.mkv29.51MB09_KNN_距离计算.mkv25.93MB10_归一化和标准化.mkv83.09MB11_KNN的API.mkv36.13MB12_训练集测试集划分_traintestsplit.mkv64.59MB13_训练集测试集划分2.mkv68.77MB14_分类问题的评估.mkv42.61MB15_归一化标准化需要注意的问题.mkv34.61MB16_归一化标准化总结.mkv17.94MB17_交叉验证和网格搜索.mkv62.62MB18_总结.mkv74.91MBday02-线性回归909.83MB
01_KNN基本流程回顾.mkv57.78MB02_划分训练集测试集回顾.mkv53.27MB03_手写数字识别案例_01.mkv62.89MB04_手写数字识别案例_02.mkv49.44MB05_KNN优缺点总结.mkv31.75MB06_线性回归简介.mkv29.14MB07_线性回归API简介.mkv34.49MB08_损失函数的概念.mkv59.32MB09_线性回归的正规方程解法.mkv28.88MB10_利用numpy实现正规方程.mkv51.6MB11_梯度下降的原理.mkv60.42MB12_梯度下降2.mkv27.06MB13_梯度下降相关方法.mkv40.57MB14_波士顿房价预测.mkv49.43MB15_回归问题的评估_MAERMSE.mkv32.03MB16_回归问题的评估_R方.mkv71.45MB17_欠拟合和过拟合问题.mkv82.24MB18_内容回顾.mkv72.26MB19_作业说明.mkv15.79MBday03-正则化.逻辑回归803.71MB
01_内容回顾.mkv76.21MB02_正则化原理.mkv44.13MB03_正则案例.mkv53.83MB04_正则化说明.mkv50.06MB05_案例说明.mkv78.76MB06_案例代码实现.mkv116.86MB07_机器学习流程梳理.mkv53.84MB08_逻辑回归概念介绍.mkv36.68MB09_逻辑回归的损失函数.mkv34.49MB10_逻辑回归案例.mkv53.1MB11_分类问题的评估_混淆矩阵.mkv57.95MB12_分类问题的评估_ROC曲线和AUC指标.mkv50.53MB13_分类问题评估总结.mkv29.41MB14_电信客户流失说明.mkv44.26MB15_今日内容回顾.mkv23.6MBday04-决策树944.32MB
01_内容回顾.mkv56.66MB02_案例问题说明.mkv35.22MB03_用户流失预测案例.mkv82.1MB04_决策树简介.mkv62.15MB05_基于规则建树.mkv34.08MB06_信息熵的概念.mkv21.46MB07_ID3决策树.mkv41.67MB08_C4.5决策树.mkv39.59MB09_cart树简介.mkv42.38MB10_cart分类树.mkv56.73MB11_cart回归树.mkv41.25MB12_决策树的剪枝.mkv75.12MB13_泰坦尼克生存分析.mkv97.63MB14_决策树总结.mkv38.26MB15_Kmeans聚类简介.mkv58.21MB16_Kmeans聚类原理.mkv33.45MB17_Kmeans评估方法.mkv33.7MB18_Kmeans小结.mkv25.47MB19_绘图API.mkv69.2MBday05-Kmeans1.09GB
01_决策树回顾1.mkv125.78MB02_预剪枝调参说明.mkv81.46MB03_聚类_轮廓系数肘方法说明.mkv125.98MB04_聚类案例说明.mkv60.59MB05_特征降维_过滤低方差特征.mkv54.12MB06_PCA主成分分析.mkv78.46MB07_共享单车数据处理.mkv202.95MB08_共享单车_kmeans聚类.mkv63.93MB09_结果解读.mkv37.75MB10_集成学习概述mp4_ev.mkv14.66MB11_集成学习思想原理.mkv39.9MB12_随机深林原理.mkv38.96MB13_随机审理API介绍.mkv27.88MB14_随机森林API练习.mkv42.27MB15_内容总结.mkv40.37MB16_内容总结2.mkv16.81MB17_作业说明.mkv62.5MBday06-集成学习693.2MB
01_内容回顾1.mkv27.13MB02_内容回顾2.mkv19.99MB03_集成学习算法_boosting基本思想.mkv28.43MB04_集成学习算法_adaboost基本思想.mkv35.9MB05_集成学习算法_adaboost原理.mkv62.33MB06_集成学习算法_adaboost原理小结.mkv21.46MB07_Adaboost案例.mkv72.29MB08_Adaboost问题说明.mkv40.14MB09_adaboost.mkv23.77MB10_GBDT原理.mkv50.05MB11_GBDT计算过程.mkv36.35MB12_GBDTAPI介绍.mkv54.46MB13_XGboost原理1.mkv57.91MB14_XGBoost原理2.mkv45.81MB15_XGBoost原理3.mkv38.21MB16_XGBoost原理小结.mkv32.64MB17_XGBoostAPI参数说明.mkv26.11MB18_今日小结.mkv20.2MBday07-朴素贝叶斯889.84MB
01_内容回顾01.mkv46.13MB02_内容回顾02.mkv29.78MB03_内容回顾03.mkv19.39MB04_XGBoost的API使用介绍.mkv65.31MB05_XGBoost分类问题案例完成.mkv61.41MB06_XGBoost解决分类问题.mkv25.93MB07_朴素贝叶斯基本原理.mkv53.37MB08_朴素贝叶斯简单应用.mkv20.91MB09_朴素贝叶斯文本分类的原理.mkv48.02MB10_朴素贝叶斯垃圾邮件分类代码原理.mkv72.55MB11_朴素贝叶斯垃圾邮件分类代码实现_1.mkv63.61MB12_垃圾邮件分类代码实现_2.mkv35.87MB13_垃圾邮件分类代码实现_3.mkv38.45MB14_垃圾邮件分类代码实现_4.mkv15.54MB15_朴素贝叶斯小结.mkv40.27MB16_机器学习回顾1.mkv49.45MB17_机器学习问题回顾2.mkv54.6MB18_机器学习内容回顾3.mkv20.94MB19_泰坦尼克案例说明1.mkv104.28MB20_随机森林的特征重要性.mkv24.04MBday08-机器学习案例988.92MB
01_用户标签概述.mkv31.82MB02_用户标签维度介绍.mkv36.51MB03_SQL实时类标签.mkv70.47MB04_SQL统计类标签.mkv65.35MB05_机器学习聚类标签.mkv37.77MB06_机器学习聚类标签完成.mkv80.82MB07_使用用户标签圈人.mkv76.94MB08_广告渠道效果业务介绍.mkv82.24MB09_广告渠道效果分析代码_数据处理.mkv75.12MB10_广告渠道效果分析代码_数据处理完成.mkv63.5MB11_广告渠道效果分析代码_聚类完成.mkv54.39MB12_广告渠道效果分析完成.mkv44.8MB13_AB测试简介.mkv72.72MB14_AB测试中的假设检验.mkv62.57MB15_AB测试如何确定参与实验人数.mkv51.87MB16_内容回顾.mkv82.03MBday09-机器学习案例984.06MB
01_内容回顾.mkv29.9MB02_AB测试代码实现.mkv92.37MB03_综合案例_问题说明.mkv46.09MB04_综合案例_数据清洗.mkv46.15MB05_综合案例_缺失值简单处理.mkv33.79MB06_综合案例_EDA_去除异常值.mkv32.53MB07_综合案例_EDA1.mkv59.81MB08_综合案例_EDA_绘制kde图.mkv41.72MB09_综合案例_EDA_回顾.mkv33.46MB10_综合案例_EDA特征目标相关性.mkv69.83MB11_综合案例_EDA绘制两两关系图.mkv55MB12_综合案例_特征筛选_过滤掉相关性较强的特征.mkv84.13MB13_综合案例_训练集测试集划分Baseline构建.mkv31.63MB14_综合案例_数据处理+特征工程梳理.mkv39.82MB15_综合案例_多个模型训练.mkv70.26MB16_综合案例.mkv65.49MB17_综合案例_交叉验证和网格搜索.mkv48.92MB18_综合案例_模型结果说明.mkv27.83MB19_综合案例_结果解读模型重要性.mkv57.59MB20_总结.mkv17.75MBday10-支撑向量机746.25MB
01_内容回顾.mkv63.18MB02_SVM简介.mkv37.19MB03_SVM的类别介绍.mkv30.94MB04_HardMargin的原理.mkv46.74MB05_SoftMarginSVM的原理.mkv23.72MB06_LinearSVC的API_01.mkv55.23MB07_LinearSVC的API_02.mkv42.06MB08_LinearSVC解决非线性问题.mkv30.85MB09_LinearSVC解决非线性问题代码完成.mkv61.22MB10_api介绍_SVC.mkv41.62MB11_高斯核函数介绍.mkv24.48MB12_核函数简介.mkv64.93MB13_高斯核说明.mkv21.05MB14_RBF核的API.mkv79.88MB15_SVM解决回归问题.mkv54.84MB16_SVM内容回顾.mkv68.33MBday11-机器学习回顾703.4MB
01_总结_算法重要性.mkv31.75MB02_总结_训练集测试集划分交叉验证.mkv87.61MB03_总结_随机搜索说明.mkv27.51MB04_总结_线性回归的API.mkv83.54MB05_总结_逻辑回归以及分类问题评估.mkv52.13MB06_总结_聚类问题.mkv45.88MB07_总结_bagging算法.mkv39.44MB08_总结_xgboost.mkv91.17MB09_总结朴素贝叶斯和SVM.mkv71.76MB10_特征工程基本套路.mkv51.34MB11_EDA套路介绍.mkv68.3MB12_用户画像和AB测试.mkv52.98MB05阶段：-金融风控6.44GB
day01-风控业务介绍1.09GB
01_信贷风险介绍.mkv72.05MB02_常见的信贷产品.mkv46.14MB03_信用风险相关特征.mkv38.9MB04_风控术语介绍.mkv60.71MB05_三方数据介绍.mkv55.41MB06_业务分析案例_思路说明.mkv117.32MB07_业务分析案例代码实现_1.mkv142.04MB08_业务分析案例_代码实现2.mkv70.39MB09_业务分析案例_代码实现3.mkv41.34MB10_业务分析案例_代码实现完成.mkv37.19MB11_风控报表_业务部门介绍.mkv52.65MB12_风控报表_信贷转化漏斗介绍.mkv17.93MB13_风控报表_数据表介绍.mkv71.81MB14_风控报表_转化率表思路分析.mkv66.81MB15_风控报表_转化率报表实现1.mkv44.98MB16_风控报表_转化率报表实现2.mkv44.62MB17_风控报表_通过率报表.mkv82.09MB18_内容回顾.mkv49.25MBday02-风控建模概述918.34MB
01_放款表.mkv52.28MB02_vintage分析.mkv34.62MB03_vintage表代码实现.mkv70.06MB04_催收报表.mkv60.88MB05_催收报表小结.mkv27.52MB06_信贷流程介绍.mkv55.65MB07_Y标签定义.mkv52.28MB08_样本的选取.mkv54.14MB09_观察期表现期和时间外样本.mkv19.7MB10_样本设计环节小结.mkv43.53MB11_特征构造介绍.mkv60.94MB12_特征构造之后的评估.mkv27.79MB13_特征风险趋势判断.mkv37.92MB14_模型评估标准和流程梳理.mkv57.13MB15_规则案例说明.mkv45.44MB16_规则挖掘案例_数据处理.mkv62.35MB17_规则挖掘案例完成.mkv67.83MB18_今日总结.mkv88.29MBday03-特征构造674.15MB
01_特征与违约概率之间的单调关系说明.mkv20.45MB02_未来信息产生的原因及解决方案.mkv24.53MB03_时间序列型特征的衍生方式.mkv42.72MB04_未来信息与时间序列数据处理小结.mkv53.29MB05_特征交叉与特征构造小结.mkv38.56MB06_特征变换_离散概念.mkv29.51MB07_卡方分箱.mkv46.14MB08_toad库实现卡方分箱代码说明.mkv23.86MB09_toad进行卡方分箱小结.mkv29.8MB10_分箱之后的WOE编码.mkv40.59MB11_WOE编码代码实现_分箱调整.mkv76.35MB12_woe变换代码实现_完成.mkv16.86MB13_特征编码小结.mkv15.57MB14_缺失值的处理.mkv16.61MB15_时间序列特征未来信息处理.mkv29.96MB16_新老用户特征关联.mkv41.03MB17_单特征筛选.mkv48.03MB18_toad库进行单特征筛选.mkv40.03MB19_今日重点总结.mkv40.23MBday04-逻辑回归评分卡706.45MB
01_多特征筛选_影子特征和boruta.mkv37.55MB02_VIF.mkv61.55MB03_RFE和L1特征选择.mkv55.34MB04_特征筛选小结.mkv24.29MB05_特征监控.mkv26.21MB06_外部数据的使用.mkv23.35MB07_模型评估指标KS.mkv53.5MB08_评分映射方法.mkv32.89MB09_逻辑回归评分卡.mkv81.38MB10_使用lightGBM做特征筛选思路介绍.mkv43.52MB11_lightGBM特征筛选代码实现.mkv68.02MB12_模型报告业务说明.mkv32.58MB13_模型报告代码实现1.mkv50.81MB14_模型报告代码实现2.mkv64.52MB15_将概率转换成信用分.mkv50.95MBday05-集成学习评分卡693.04MB
01_内容回顾.mkv67.53MB02_集成学习bagging和boosting回顾.mkv28.77MB03_XGboost原理1.mkv44.48MB04_XGboost原理_泰勒级数展开.mkv36.39MB05_XGboost原理_用函数表示树结构.mkv36.19MB06_XGboost原理_流程梳理.mkv32.59MB07_XGBoost缺失值处理和API参数介绍.mkv35.98MB08_lightGBM原理_1.mkv38.98MB09_LightGBM原理_基于梯度的单边采样.mkv69.44MB10_LightGBM的API_学习率.mkv57.5MB11_LightGBM的API_earlystopping.mkv38.37MB12_LightGBM原理小结.mkv41.52MB13_LightGBM答疑.mkv21.42MB14_LightGBM的自定义损失函数.mkv30.1MB15_LightGBM特征筛选.mkv31.6MB16_LightGBM特征筛选代码实现.mkv82.19MBday06-toad建模.不均衡学习927.57MB
01_内容回顾.mkv39.23MB02_toad建模过程梳理_卡方分箱和WOE变换.mkv58.19MB03_toad建模流程代码实现1.mkv91.13MB04_toad建模流程代码实现2.mkv64.7MB05_toad建模流程代码实现3.mkv34.21MB06_toad建模流程梳理_模型训练.mkv55.51MB07_toad模型流程梳理_生成评分卡.mkv81.95MB08_样本不均衡问题的处理.mkv60.78MB09_使用SMOTE做过采样注意问题.mkv39.44MB10_使用SMOTE做过采样代码实现.mkv81.23MB11_异常点检测的概念介绍.mkv45.93MB12_LOF异常点检测原理.mkv52.81MB13_LOF代码实现.mkv30.8MB14_孤立森林原理与代码实现.mkv62.59MB15_使用孤立森林监控数据做preA卡.mkv37.65MB16_孤立森林preA卡代码实现.mkv36.06MB17_今日回顾.mkv55.36MBday07-模型可解释性.拒绝推断927.63MB
01_内容回顾.mkv64.71MB02_模型可解释性概念介绍.mkv49.17MB03_Lime的基本原理.mkv29.79MB04_Lime的API介绍.mkv21.41MB05_Lime代码实现.mkv44.77MB06_SHAP的基本原理.mkv47.94MB07_SHAP的API介绍.mkv27.99MB08_SHAP代码实现.mkv46.58MB09_模型可解释性小结.mkv20.53MB10_拒绝推断的概念.mkv27.13MB11_拒绝推断_数据推断1.mkv38.56MB12_拒绝推断_伪标签.mkv52.19MB13_拒绝推断_重新加权.mkv46.03MB14_拒绝推断_重新加权代码实现.mkv35.8MB15_拒绝推断小结.mkv44.78MB16_GBDT特征交叉原理说明.mkv52.39MB17_GBDT特征交叉代码实现1.mkv94.1MB18GBDT特征交叉小结.mkv57.2MB19_GBDT特征交叉代码实现_通过PSI做特征过滤.mkv68.38MB20_GBDT特征交叉问题说明.mkv33.99MB21_今日重点总结.mkv24.19MBday08-GBDT特征交叉635.51MB
01_内容回顾.mkv82.15MB02_AB测试概念介绍.mkv51.54MB03_AB测试使用SQL给用户打标签.mkv43.41MB05_AB测试_圈人问题解释.mkv23.15MB06_AB测试案例_代码说明.mkv58.47MB08_AB测试流程梳理.mkv34.21MB09_AB测试中的辛普森悖论.mkv26.67MB10_内容回顾1.mkv55.65MB11_内容回顾2.mkv25.51MB12_内容回顾3.mkv63.02MB13_内容回顾4.mkv19.97MB14_内容回顾5.mkv76.83MB15_内容回顾6.mkv41.89MB16_AB测试总结.mkv33.02MB06阶段-人工智能Pytorch2.23GB
day01-张量创建与操作757.41MB
01-课程总体安排_ev.mp452MB02-课堂答疑-什么时候开始动手_ev.mp45.91MB03-创建张量-基本方式1_ev.mp469.6MB04-创建张量-基本方式23_ev.mp459.93MB05-查找pytroch官网学习api函数_ev.mp422.69MB06-创建线性和随机张量_ev.mp447.94MB07-创建01张量_ev.mp475.97MB08-中午课程回顾_ev.mp458.37MB09-张量元素类型转换_ev.mp430.49MB10-张量基本运算_ev.mp430.13MB11-阿达玛积_ev.mp415.89MB12-矩阵运算mm-bmm-matmul_ev.mp478.74MB13-张量类型转换_ev.mp4111.92MB14- torch.cat 函数的使用_ev.mp448.42MB15-torch.stack函数的使用_ev.mp449.39MBday02-张量内容回顾1.49GB
01-总体课程安排_ev.mp440.98MB02-课程要求_ev.mp422.57MB03-复习-根据张量三要素创建张量_ev.mp474.06MB04-复习-张量创建-剩余3节_ev.mp464.71MB05-复习-数值计算和张量2tensor_ev.mp474.81MB06-复习-张量拼接_ev.mp449.19MB07-复习-索引_ev.mp4124.54MB08-复习-view函数_ev.mp467.69MB09-复习-张量运算_ev.mp446.33MB10-复习-梯度-梯度下降法-梯度下降公式_ev.mp4107.44MB11-中午课程回顾_ev.mp4157.55MB12-复合函数求导-梯度连乘_ev.mp477.08MB13-梯度下降法求最优解_ev.mp475.06MB14-detach函数和计算流图_ev.mp430.32MB15-案例-需求分析和数据处理思路分析_ev.mp449.13MB16-数据处理-获取原始数据_ev.mp443.36MB17-数据处理-数据处理三部曲编码和调试_ev.mp425.46MB18-模型搭建-思路分析_ev.mp443.61MB19-课堂答疑-item函数-梯度清零_ev.mp423.5MB20-模型搭建-编码实现_ev.mp455.91MB21-模型搭建-模型调试_ev.mp414.36MB22-模型绘图-代码串讲_ev.mp434.97MB23-pytorchApi-线性回归模型-思路分析_ev.mp472.62MB24-pytorchApi-线性回归模型-实现和调试_ev.mp458.76MB25-深度学习概念.mp466.31MB25-深度学习历史.mp426.28MB07阶段：深度学习6.2GB
day01-深度学习概念1.33GB
01-上次课程复习_ev.mp472.65MB02-上次课程复习_ev.mp4107.63MB03-知识点占有能力和应用能力-刻意训练-作业点_ev.mp429MB04-前向传播-生物神经网络-单个神经元工作方式_ev.mp451.43MB05-全连接神经网络-基本组成-网络特点_ev.mp454.44MB06-神经元内部状态值和激活值_ev.mp449.72MB07-激活函数-神经元为什么要添加激活函数_ev.mp458.67MB08-sigmoid激活函数_ev.mp469.68MB09-课堂答疑-对标量求导和对矩阵求导_ev.mp414.4MB09-tanh激活函数_ev.mp422.09MB10-relu激活函数-添加非线性因素的理解_ev.mp431.45MB11-leakrelu激活函数_ev.mp416.52MB12-softmax激活函数_ev.mp427.61MB13-激活函数小结_ev.mp452.33MB14-中午课程回顾_ev.mp482.7MB15-权重初始化-api函数理论和运行效果分析_ev.mp476.66MB16-权重初始化-代码编写_ev.mp428.44MB17-权重初始化-xavier和kaiming初始化_ev.mp421.72MB18-人工智能专家_ev.mp411.18MB19-初始化策略和激活函数配合使用-4个问题讨论_ev.mp4165.54MB20-权重初始化-初始化策略源代码查找_ev.mp419.17MB21-搭建深度学习网络-思路分析_ev.mp450.61MB22-搭建深度学习网络-编程实现_ev.mp431.68MB23-搭建深度学习网络-调试和数据形状追踪_ev.mp455.07MB24-课堂答疑_ev.mp441.77MB25-输入5行数据出来还是5行数据-只是特征再缩_ev.mp414.99MB26-举例算权重参数_ev.mp439.23MB27-作业_ev.mp460.87MBday02-损失函数.反向传播1.26GB
01-上一次课程复习_ev.mp4190.26MB02-课堂答疑-forward函数名字是为什么是固定的_ev.mp410.29MB03-数据和权重-习题课_ev.mp471.59MB04-损失函数定义分类-交叉熵损失函数-数学原理_ev.mp468.56MB05-课堂答疑-损失函数标签编码和one-hot编码_ev.mp414.21MB06-多分类交叉熵损失-api和损失函数设计理念测_ev.mp458MB07-多分类交叉熵损失-nn.NLLLoss_ev.mp426.46MB07-多分类交叉熵损失总损失和平均损失-手写损_ev.mp430.53MB08-二分类交叉熵损失-BCELoss-BCEWithLogits_ev.mp436.63MB09-回归任务-l1损失_ev.mp417.23MB10-回归任务-l2损失_ev.mp49.97MB11-损失函数笔记小结_ev.mp451.47MB12-上午课程回顾_ev.mp440.93MB13-梯度下降法回忆-学术界和工业界SGD_ev.mp4123.38MB14-有关batch训练中8个样本相当于8个向导_ev.mp487.6MB15-反向传播案例-前向传播计算_ev.mp470.9MB16-反向传播案例-反向传播计算_ev.mp494.45MB17-方向传播案例-计算w1的梯度（两个梯度加在_ev.mp428.19MB18-作业展示-衡量消化吸收_ev.mp415.09MB19-反向传播案例-pytrochapi兑现_ev.mp447.27MB20-指数加权平均_ev.mp4106.58MB21-动量法-数学原理介绍_ev.mp424.91MB22-动量法-api编码_ev.mp461.91MBday03-优化方法1.23GB
01-上一次课程复习_ev.mp4132.94MB02-作业点评_ev.mp454.2MB03-adagrad-rmsprop-adam数学原理_ev.mp448.03MB04-adagrad-rmsprop-adam Api函数_ev.mp427.94MB05-学习率实验-学习率变化对梯度下降的影响-代_ev.mp477.48MB06-学习率实验-学习率变化对梯度下降的影响_ev.mp484.03MB07-学习率实验-等间隔-调整学习率_ev.mp441.78MB08-学习率实验-指定间隔-指数衰减_ev.mp429.37MB09-L1L2正则化复习-drop正则化_ev.mp497.28MB10-BN概念_ev.mp423.94MB11-BN常见面试题_ev.mp456.31MB12-中午课程回顾_ev.mp466.37MB13-案例-需求分析和数据认知_ev.mp436.15MB14-案例-总体流程介绍_ev.mp426.82MB15-数据处理-思路分析_ev.mp454.92MB16-数据处理-编码实现_ev.mp481.22MB17-数据处理-调试和结果验证_ev.mp418.61MB18-模型搭建-思路分析_ev.mp429.15MB19-模型搭建-编码和调试_ev.mp435.72MB20-模型训练-代码分析_ev.mp469.98MB21-模型训练-功能编写析_ev.mp439.71MB22-模型训练-调试_ev.mp411.55MB23-模型评估-代码编写和调试_ev.mp427.93MB24-模型调优-轮次和数据标准化最有效_ev.mp415.03MB25-神经网络基础-知识体系梳理_ev.mp471.28MBday04-卷积神经网1.15GB
01-上一次课程复习_ev.mp4149.35MB02-图像基本知识_ev.mp453.3MB03-为什么不用全连接神经网络处理图像_ev.mp442.2MB04-CNN组成_ev.mp420.9MB05-卷积计算-pad-步长_ev.mp471.91MB06-多通道卷积-多卷积核卷积_ev.mp469.3MB07-卷积图像的计算公式_ev.mp428.08MB08-卷积核带有权重-卷积层权重参数个数计算公式_ev.mp454.59MB09-convapi使用_思路分析_ev.mp432.16MB10-课堂答疑_ev.mp41.74MB11-convapi使用_编写_ev.mp424.49MB12-convapi-查看特征图_ev.mp432.77MB13-课堂答疑_ev.mp410.6MB14-中午课程回顾_ev.mp441.79MB15-池化概念和实验_ev.mp465.22MB16-案例效果-总体步骤_ev.mp458.28MB17-课堂答疑_ev.mp49MB18-数据处理CIFAR10-思路分析_ev.mp437.18MB19-数据处理读数据dataset_ev.mp438.24MB20-数据处理读数据dataloader_ev.mp423.43MB21-模型搭建-思路分析_ev.mp452.38MB22-模型搭建-编码实现_ev.mp443.48MB23-模型搭建-编码调试和单元测试_ev.mp424.2MB24-模型训练-思路分析_ev.mp432.99MB25-模型训练-实现和调试_ev.mp452.79MB26-模型评估和作业_ev.mp4104.91MBday05-人工智能循环神经网1.24GB
01-上一次课程复习_ev.mp4119.97MB02-RNN概述-文本数值化-数值张量化_ev.mp454.97MB03-词向量层的概念和api使用思路分析_ev.mp497.55MB04-词向量层api编码_ev.mp442.85MB05-词向量的思考-版本定下来词向量就定下来了-目前的认知_ev.mp436.47MB06-RNN输入和输出-RNN内部的两个矩阵运算_ev.mp458.9MB07-RNN-api函数参数介绍_ev.mp479.48MB08-RNN-送1句话1个单词_ev.mp427.59MB09-RNN-送1句话32个单词_ev.mp460.61MB10-中午课程回顾_ev.mp463.47MB11-文本生成-需求分析和数据介绍_ev.mp4148.46MB12-数据处理-清洗文本-思路分析_ev.mp456.91MB13-数据处理-构建字典和文本数值化-思路分析_ev.mp448.13MB14-数据处理-编码实现_ev.mp454.31MB15-数据处理-调试_ev.mp419.75MB16-数据处理-Dataset和Dataloader构建-思路分_ev.mp435.03MB17-数据处理-Dataset和Dataloader构建-编码实_ev.mp420.6MB18-数据处理-Dataset和Dataloader构建-调试_ev.mp417.62MB19-模型搭建-思路分析_ev.mp457.29MB20-模型搭建-编码实现_ev.mp428.45MB21-模型搭建-调试_ev.mp435.05MB21-模型训练-思路分析_ev.mp425.32MB22-模型训练-代码调试_ev.mp422.63MB23-模型训练-代码实现_ev.mp433.6MB24-模型预测_ev.mp424.72MB08阶段：自然语言处理基础NLP17.94GB
day01-文本处理1.21GB
01-总体课程安排_ev.mp426.86MB02-今天的课程安排_ev.mp431.42MB03-NLP概念和发展史_ev.mp432.28MB04-NLP应用场景_ev.mp477.43MB05-文本处理的主要环节_ev.mp498.83MB06-jieba分词-概念-pip安装_ev.mp439.2MB07-jieba分词-三种模式_ev.mp442.8MB08-jieba分词-用户自定义词典-繁体_ev.mp429.82MB09-命名实体识别和词性标注_ev.mp425.18MB10-文本张量表示概念-onehot编码思路分析_ev.mp441.84MB11-onehot编码生成_ev.mp429.45MB12-onehot编码使用_ev.mp435.87MB13-词向量定义-CBOW思想_ev.mp496.4MB14-中午课程回顾_ev.mp429.46MB15-词向量-cbow工作原理和课堂答疑_ev.mp4115.97MB16-词向量-onehot横着画和竖着画-拿词向量_ev.mp414.77MB17-词向量-skipgram方式_ev.mp425.04MB18-词向量训练保存加载_ev.mp479.68MB19-查看词向量和词向量效果检验_ev.mp442.26MB20-词向量训练-参数选择_ev.mp434.27MB21-词向量训练-有监督和无监督_ev.mp448.25MB22-nnembed词向量案例-案例展示_ev.mp424.35MB23-nnembed词向量案例-思路分析_ev.mp455.43MB24-nnembed词向量案例-实现和调试_ev.mp457.8MB25-pycharm连接远程服务器-配置效果展示_ev.mp440.88MB26-pycharm连接远程服务器-配置操作_ev.mp458.52MBday02-数据分析1.33GB
01-上一次课程复习_ev.mp4125.78MB02-数分-定义-数据集-标签分布-思路_ev.mp495.32MB03-数分-标签分布-实现_ev.mp444.8MB04-数分-句子长度分布-思路分析_ev.mp441.56MB05-数分-句子长度分布-编码实现_ev.mp424.69MB06-数分-正负样本散点图-思路和实现_ev.mp438.52MB07-数分-统计单词个数_ev.mp474.33MB08-跨目录cp文件和pycharm连接远程解释器_ev.mp432.37MB08-数分-词云-思路分析_ev.mp498.96MB09-数分-词云-代码串讲_ev.mp459.65MB10-特征处理-n-gram特征_ev.mp451.87MB11-特征处理-文本长度处理_ev.mp431.92MB12-中午课程回顾_ev.mp459.07MB13-文本数据增强_ev.mp438.95MB14-文本预处理5个环节-小结_ev.mp412.37MB15-RNN看山_ev.mp415.15MB16-RNN定义和作用_ev.mp439.93MB17-RNN模型的分类_ev.mp448.87MB18-RNN内部结构分析_ev.mp441.75MB19-RNNapi-主导参数和辅助参数_ev.mp474.34MB20-RNNapi-4个主导参数-关系实验_ev.mp451.71MB21-RNNapi-隐藏层参数_ev.mp490.27MB22-RNNapi-所有时间步共享隐藏层矩阵参数_ev.mp440.74MB23-RNN模型的优缺点_ev.mp47.81MB24-1-LSTM内部结构-3个门-细胞状态_ev.mp462.65MB24-2小结_ev.mp416.27MB25-LSTMapi介绍_ev.mp438.61MBday03-LSTM和GRU1.23GB
01-上一次课程复习_ev.mp4160.64MB02-gru内部结构_ev.mp437.55MB03-gruApi_ev.mp412.41MB04-rnn-lstm-gru内部权重参数矩阵多少分析_ev.mp438.45MB05-batch-first属性只对input和output有影响_ev.mp439.04MB06-rnn-一个字符一个字符和批次送数据_ev.mp468.02MB07-人名分类器案例-目标-案例介绍-数据_ev.mp461.69MB08-人名分类器案例-字母张量化思路分析_ev.mp463.52MB09-数据处理-读数据_ev.mp452.8MB10-数据处理-数据源dataset-思路分析_ev.mp462.19MB11-数据处理-数据源dataset-编码实现_ev.mp436.13MB12-数据处理-数据源dataset-调试_ev.mp439.9MB13-中午课程回顾_ev.mp440.89MB14-rnn模型-实现思路分析_ev.mp483.68MB15-rnn模型-编码实现_ev.mp441.75MB16-rnn模型-编码测试和调试_ev.mp447.47MB17-lstm模型-编码和测试_ev.mp440.89MB18-gru模型-编码和测试_ev.mp424.14MB19-rnn模型训练-实现思路分析_ev.mp476.44MB20-rnn模型训练-编码_ev.mp473MB21-rnn模型训练-测试和调试_ev.mp419.84MB22-lstm模型训练-编码和测试_ev.mp440.05MB23-gru模型训练-编码和测试_ev.mp415.2MB24-模型训练制图_ev.mp484.11MBday04-RNN模型案例1.27GB
01-上一次课程复习_ev.mp4102.53MB02-搭建知识体系不是一件轻松的事情_ev.mp419.45MB03-模型训练-对比实验效果分析_ev.mp422.14MB04-模型预测-rnn思路分析_ev.mp442.13MB05-模型预测-rnn预测实现_ev.mp415.29MB06-模型预测-gru和lstm预测实现_ev.mp418.77MB07-模型预测-综合调用_ev.mp427.24MB08-服务器模型训练-session问题_ev.mp489.08MB09-服务器模型训练-脱离session转后台进程_ev.mp430.89MB10-服务器模型训练-启动了多个后台进程错误_ev.mp441.91MB11-gpu模型训练-cuda和device概念_ev.mp459.58MB12-gpu模型训练-微调rnn和数据_ev.mp453.85MB13-gpu模型训练-rnn模型预测微调_ev.mp465.66MB14-gpu模型训练-思考与提高_ev.mp4100.89MB15-中午课程回顾_ev.mp465.95MB16-注意力的概念和为什么需要注意力机制_ev.mp449.91MB17-生活中的qkv和神经网络模拟生活中的qkv_ev.mp448.56MB18-seq2seq架构中qkv-seq2seq工作原理_ev.mp442.39MB19-seq2seq架构中qkv-分布代表什么_ev.mp439.31MB20-seq2seq架构中qkv-做了什么_ev.mp445.56MB21-注意力机制只是一个小的策略-站在神经网络_ev.mp431.63MB22-课堂答疑_ev.mp49.45MB23-注意力计算规则-作用-分类_ev.mp491.38MB24-注意力机制-思路分析_ev.mp472.63MB25-注意力机制-编码实现_ev.mp469.03MB26-注意力机制-调试_ev.mp419.88MB27-注意力机制-单词个数改变-权重分布调试实验_ev.mp427.23MBday05-注意力机制1.49GB
01-上一次课程复习-注意力机制_ev.mp486.3MB02-作业点评_ev.mp49.85MB03-seq2seq案例-架构和数据集_ev.mp466.14MB04-seq2seq案例-需求分析和任务识别_ev.mp472.72MB05-课堂答疑为什么选用nnembedding_ev.mp48.72MB06-seq2seq案例-总体步骤和导包_ev.mp489.21MB07-数据处理-思路分析_ev.mp473.55MB08-数据处理-文本清洗_ev.mp440.04MB09-数据处理-构建英文法文字典_ev.mp448.08MB10-数据处理-dataset类构建思路分析_ev.mp424.32MB11-数据处理-dataset类编码实现_ev.mp424.12MB12-数据处理-dataset类测试和调试_ev.mp414.18MB13-课堂答疑-有关batchsize_ev.mp45.75MB14-编码器-思路分析_ev.mp465.54MB15-编码器-编码实现_ev.mp426.76MB16-编码器-测试和调试_ev.mp448.09MB17-中午课程回顾_ev.mp467.99MB18-解码器-实现思路分析_ev.mp483.6MB19-解码器-编码实现_ev.mp462.52MB20-解码器-调试和测试_ev.mp444.14MB21-attention解码器-实现思路分析_ev.mp4133.81MB22-attention解码器-编码实现_ev.mp447.5MB23-attention解码器-测试和调试_ev.mp465.87MB24-训练函数主业务-思路分析_ev.mp443.52MB25-训练函数主业务-编写实现_ev.mp483.39MB26-内部训练函数-思路分析_ev.mp4106.42MB27-内部训练函数-编码和调试_ev.mp485.3MBday06-seq2seq案例1.23GB
01-训练函数流程复习和确认_ev.mp4198.81MB02-注意力机制流程复习和确认_ev.mp445.33MB03-注意力机制数据形状变化剖析.mp4113.31MB04-模型训练-teacher-forcing概念_ev.mp443.02MB05-模型训练-teachr-forcing实现和调试_ev.mp472.15MB06-注意力机制-bmm运算意义解读.mp487.01MB07-模型评估-串讲_ev.mp4117.84MB08-中午课程回顾_ev.mp476.84MB09-注意力机制权重分布制图_ev.mp469.38MB10-注意力机制的拓展阅读_ev.mp4151.77MB11-gpu设备上训练模型_ev.mp481.17MB12-transformer背景介绍_ev.mp467.99MB13-transformer结构-4个部分_ev.mp428.06MB14-transformer结构-编码解码子层_ev.mp447.93MB15-transformer结构-编码器层和解码器层是如何_ev.mp437.85MB16-课堂答疑_ev.mp425.3MBday07-transformer1.25GB
01-上一次课程复习_ev.mp4113.77MB02-上一次课程复习-tranformer组成部分_ev.mp439MB03-总体实现的要求和说明_ev.mp416.1MB04-输入-词嵌入层-思路分析_ev.mp446.35MB05-输入-词嵌入层-编码实现和调试_ev.mp447.53MB06-输入-添加位置信息-思想分析_ev.mp4134.7MB07-课堂答疑-不同批次添加位置信息_ev.mp436.53MB08-课堂打印-深度学习提取事物特征和机器学习不_ev.mp45.43MB09-输入-添加位置信息-代码分析_ev.mp4113.6MB10-输入-添加位置信息-编码实现_ev.mp442.83MB11-输入-添加位置信息-测试和调试_ev.mp426.87MB12-输入-绘制偶数奇数特征曲线_ev.mp443.84MB13-中午课程回顾_ev.mp438.1MB14-掩码张量-上下三角矩阵_ev.mp4102.34MB15-1自注意力机制-现实意义_ev.mp464.45MB15-2自注意力机制-现实意义-小结_ev.mp417.32MB16-自注意力机制-编码思路分析_ev.mp434.88MB17-自注意力机制-编码实现析_ev.mp448.77MB18-自注意力机制-调试_ev.mp416MB19-自注意力机制-权重分布矩阵的练习_ev.mp489.93MB20-多头注意力机制-概念作用和流程_ev.mp462.33MB21-多头注意力机制-数据形状变化分析.mp470.4MB22-多头注意力机制-代码分析_ev.mp464.85MB23-课堂答疑-view和reshpe_ev.mp46.23MBday08-多头注意力机制1.12GB
01-上一次课程复习_ev.mp4129.4MB02-多头注意力机制-复习_ev.mp429.14MB03-多头注意力机制-代码分析_ev.mp438.7MB04-多头注意力机制-编码实现_ev.mp463.74MB05-多头注意力机制-测试和调试_ev.mp434.56MB06-课堂答疑-多头注意机制_ev.mp434.91MB07-transpose和view函数_ev.mp427.92MB08-前馈全连接层-思路分析和代码实现_ev.mp455.55MB09- 规范化层-实现思路分析_ev.mp465.4MB10- 规范化层-编码实现_ev.mp434.73MB11- 规范化层-测试和调试_ev.mp416.26MB12-子层连接结构-实现思路分析_ev.mp463.19MB13-子层连接结构-编码实现_ev.mp423.96MB14-子层连接结构-测试和调试_ev.mp439.76MB15-中午课程回顾_ev.mp445.17MB16-编码器层-思路分析_ev.mp457.6MB17-编码器层-编码实现_ev.mp443.25MB18-编码器层-测试和调试_ev.mp424.69MB19-编码器部分-思路分析_ev.mp436.5MB20-编码器部分-编码实现和调试_ev.mp445.71MB21-编码器部分-注意单独copyatten对象和ff对象_ev.mp440.7MB22-解码器层-思路分析_ev.mp448.11MB23-解码器层-编码实现_ev.mp455.49MB24-解码器层-测试和调试_ev.mp426.48MB25-mask的两个作用-防止信息泄露-处理pad数据_ev.mp461.82MBday09-transformer论文复现1.18GB
01-上一次课程复习-上_ev.mp474.44MB02-上一次课程复习-下_ev.mp4115.67MB03-输出部分-思路分析代码实现和调试_ev.mp438.45MB04-模型构建-总体流程梳理_ev.mp479.59MB05-模型构建-总体业务流程-编码实现_ev.mp4106.87MB06-模型构建-编码解码内部函数-编码实现_ev.mp456.53MB07-模型构建-测试和调试_ev.mp440.25MB08-transformer论文复现-复盘_ev.mp4110.26MB09-上午课程回顾_ev.mp455.32MB10-后6天总体课程安排+考试+习题课_ev.mp428.67MB11-fasttext-作用-速度快-层次softmax-ngram_ev.mp440.9MB12-面试题hssoftmax为什么要比普通softmax要_ev.mp456.93MB13-fasttext-安装_ev.mp449.73MB14-分类概念-fasttext数据格式-数据集划分_ev.mp4119.14MB15-fasttext分类基本api函数使用_ev.mp446.54MB16-fasttext模型调优-数据调优_ev.mp4116.37MB17-fasttext模型调优-轮次-学习率-2gram-hs_ev.mp473.25MBday10-fasttext工具介绍1.17GB
01-上一次课程复习_ev.mp4108.39MB02-fasttext多标签多分类api_ev.mp460.73MB03-fasttext训练词向量-复习_ev.mp468.16MB04-词向量迁移_ev.mp469.6MB05-迁移学习概念_ev.mp470.62MB06-glue数据集概念_ev.mp426.15MB07-glue标准数据集-前三种_ev.mp494.94MB08-glue标准数据集-中间三种_ev.mp487.02MB09-glue标准数据集-后三种_ev.mp410.17MB10-clue标准数据集介绍_ev.mp437.13MB11-中午课程回顾_ev.mp482.78MB12-预训练模型分类和大小_ev.mp494.06MB13-transformers开源社区和库介绍_ev.mp460.78MB14-transformers三层架构_ev.mp430.49MB15-transformers库的安装_ev.mp429.88MB16-pipeline方式-官网模型下载_ev.mp456.49MB17-pipeline-文本分类_ev.mp430.89MB18-pipeline-特征抽取-思路分析_ev.mp432.09MB19-pipeline-特征抽取-api调用_ev.mp449.43MB20-pipeline-完型填空_ev.mp435.55MB21-pipeline-阅读理解任务_ev.mp433.27MB22-pipeline-文本摘要_ev.mp424.91MBday11-automodel1.51GB
01-提高职业素养_ev.mp412.07MB02-上一次课程复习上_ev.mp4118.88MB03-上一次课程复习下_ev.mp445.46MB04-automodel-文本分类思路分析_ev.mp445.46MB05-automodel-文本分类编码实现_ev.mp4102.02MB06-automodel-分词器编码-指定数据格式_ev.mp423.93MB07-课堂答疑-有关eval和nograd区别和联系_ev.mp425.77MB08-automodel-特征提取-思路分析_ev.mp487.78MB09-automodel-特征提取-实现和调试_ev.mp435.86MB10-课堂答疑-多句话使用bath_encode_plus_ev.mp43.98MB11-automodel-完型填空-思路分析_ev.mp425.15MB12-automodel-完型填空-编码实现_ev.mp439.59MB13-automodel-阅读理解(抽取式问答)_ev.mp460.3MB14-automodel-文本摘要_ev.mp460.02MB15-automodel-ner任务_ev.mp483.11MB16-中午课程回顾_ev.mp488.58MB17-具体模型方式-完型填空_ev.mp471.69MB18-课堂答疑-具体模型和automodel方式区别和_ev.mp439.95MB19-1-迁移学习中文数据和微调实现思路_ev.mp463.95MB19-2-迁移学习中文数据和微调实现思路_ev.mp416.6MB20-数据预处理-dataset_ev.mp484.56MB21-数据预处理-dataloader二次处理回调函数-原_ev.mp495.52MB22-数据预处理-二次处理思路分析_ev.mp437.92MB23-数据预处理-二次处理编码实现和调试_ev.mp438.05MB24-课堂答疑-数据处理length属性和最大长度属性_ev.mp412.86MB25-搭建模型-思路分析_ev.mp460.69MB26-搭建模型-实现和调试_ev.mp438.64MB27-模型训练-思路分析_ev.mp444.48MB28-模型训练-编码_ev.mp451.53MB29-模型训练-调试_ev.mp433.57MBday12-中文分类案例1.02GB
01-上一次课程复习_ev.mp472.71MB02-中文分类-模型评估-串讲_ev.mp438.97MB03-中文分类-任务识别和需求分析_ev.mp441.07MB04-中文分类-数据处理思路分析_ev.mp475.55MB05-中文分类-数据处理编码实现_ev.mp466.77MB06-中文分类-数据处理测试和调试_ev.mp416.79MB07-中文分类-模型构建_ev.mp444.72MB08-中文分类-模型训练-代码移植_ev.mp461.58MB09-中文分类-模型评估-代码移植_ev.mp485.12MB10-中午课程回顾_ev.mp444.25MB11-句子关系-任务介绍需求分析_ev.mp426.12MB12-句子关系-数据处理-正负样本-文本数值化-思_ev.mp4115.63MB13-句子关系-数据处理-正负样本-编码实现_ev.mp444.4MB14-句子关系-数据处理-正负样本-调试_ev.mp420.87MB15-句子关系-数据处理-回调函数文本数值化-编_ev.mp443.94MB16-句子关系-模型构建_ev.mp419.61MB17-句子关系-模型训练_ev.mp423.14MB18-句子关系-模型评估_ev.mp418.49MB19-文本预处理知识体系-复习_ev.mp4184.37MBday13-微调脚本.bert模型1.37GB
01-上一次课程复习_ev.mp476.64MB02-微调脚本-概念和数据集_ev.mp469.66MB03-微调脚本-训练过程演示_ev.mp475.34MB04-微调脚本-模型的调用_ev.mp429.58MB05-微调脚本-做实验的步骤_ev.mp41.62MB06-bert模型-简介_ev.mp448.85MB07-bert模型-架构-对比_ev.mp457.29MB08-bert模型-词向量层_ev.mp429.48MB08-bert模型-特征抽取层和预微调层_ev.mp456.67MB09-bert模型-为什么采用CLS特征作为整个句子的_ev.mp465.52MB10-bert模型-mlm和nsp训练任务_ev.mp4113.83MB11-Transformer 各子模块作用_ev.mp464.11MB12-中午课程回顾_ev.mp442.36MB13-1Transformer Decoder模块_ev.mp445.29MB13-2课堂答疑-有关1个字符1个字符的解码_ev.mp434.86MB13-3课堂答疑-有关sos+a+b去生成c_ev.mp416.7MB14-selfattention概念_ev.mp446.07MB15-添加缩放系数-qk乘积在增大_ev.mp447.52MB16-添加缩放系数-qk乘积方差增大d_k倍_ev.mp435.06MB18-添加缩放系数-方差增加会造成最大值分量强占所有概率_ev.mp457.57MB19添加缩放系数-均值和方差_ev.mp439.04MB20-添加缩放系数-softmax函数求导_ev.mp463.17MB21-添加缩放系数-XY运算方差增大d_k_ev.mp458.04MB22-添加缩放系数-XY运算方差增大d_k2_ev.mp475.65MB23-rnn和注意力机制知识体系复习_ev.mp4104.25MB24-seq2seq案例-review代码_ev.mp449.46MBday14-elmo模型1.23GB
01-上一次课程复习_ev.mp4180.13MB02-transformer优势_ev.mp478.21MB03-bert模型的特点_ev.mp492.89MB04-elmo简介和架构_ev.mp489.79MB05-bert模型动态词向量实验_ev.mp465.11MB06-bert模型静态词向量实验_ev.mp486.48MB07-elmo模型-训练_ev.mp459.06MB08-elmo模型-效果和待改进点_ev.mp435.5MB09-中午课程复习_ev.mp482.13MB10-gpt模型-简介和架构_ev.mp456.56MB11-gpt模型-二阶段训练_ev.mp458.28MB12-gpt模型-工作流程_ev.mp443.37MB13-gpt模型-工作流程_ev.mp4106.42MB14-三大模型优点和缺点_ev.mp420.69MB15-重点复习_ev.mp419.02MB16-review代码环节1_ev.mp438.64MB17-review代码环节2_ev.mp4142.27MBday15-总结346.5MB
01-上一次课程复习_ev.mp4148.34MB02-两个案例知识体系-复习_ev.mp426.22MB03-transformer知识体系-复习_ev.mp478.63MB04-fasttext和迁移学习知识体系-复习_ev.mp493.31MB09阶段：美创AI医生8.41GB
day01-项目背景及Unit实现897.08MB
01 项目介绍_ev.mp46.99MB02 背景介绍_ev.mp414.44MB03 ai医生项目架构_ev.mp492.8MB04 项目工具总体说明_ev.mp411.38MB05 Unit介绍_ev.mp430.02MB06 Unit代码介绍_ev.mp420.03MB07 pycharm远程连接服务器_ev.mp426.41MB08 Unit代码实现_ev.mp491.3MB09 Flask介绍_ev.mp440.38MB10 远程连接到服务器说明_ev.mp49.16MB11 redis介绍_ev.mp456.95MB12 Gunicorn介绍_ev.mp428.59MB13 supervisor介绍_ev.mp440.85MB14 上午复习_ev.mp467.94MB15 neo4j介绍_ev.mp440.34MB16 neo4j安装_ev.mp432.75MB17 Cypher使用-创建结点_ev.mp444.73MB18 Cypher使用-创建关系_ev.mp436.17MB19 Cypher使用-常用命令_ev.mp422.04MB20 字典序介绍_ev.mp46.34MB21 Cypher使用-字符串函数_ev.mp418.38MB22 Cypher使用-聚合函数_ev.mp415.01MB23 Cypher使用-创建索引_ev.mp420.29MB24 Python中使用neo4j_ev.mp445.21MB25 neo4j事务介绍_ev.mp438.17MB26 今日小结_ev.mp440.43MBday02-昨日总结及离线流程分析1.05GB
0.1 问题答疑_ev.mp476.37MB0.2 昨日回顾_ev.mp483.57MB01 离线流程说明_ev.mp429MB02 结构化数据说明_ev.mp444.15MB03 结构化数据写入neo4j分析_ev.mp441.43MB04 结构化数据写入neo4j实现1_ev.mp465.7MB05 结构化数据写入neo4j实现2_ev.mp483.98MB06 非结构化数据说明_ev.mp428.64MB07 命名实体审核模型介绍_ev.mp436.38MB08 训练数据说明_ev.mp433.9MB09 上午复习_ev.mp472.87MB10 BERT预训练模型说明_ev.mp440.04MB11 BERT预训练模型使用代码实现_ev.mp463.7MB12 RNN模型介绍_ev.mp442.5MB13 RNN模型代码实现_ev.mp450.45MB14 模型训练代码实现1_ev.mp446.9MB15 模型训练代码实现2_ev.mp460.06MB16 模型训练代码实现3_ev.mp450.82MB17 模型训练代码实现4_ev.mp456.04MB18 模型训练代码实现5_ev.mp417.18MB19 今日小结_ev.mp449.19MBday03-NE模型使用说明1.03GB
0.1 反馈问题_ev.mp434.38MB0.2 作业_ev.mp436.32MB0.3 neo4j案例_ev.mp463.87MB0.4 昨日复习_ev.mp466.83MB01 命名实体审核模型使用说明_ev.mp432.47MB02 命名实体审核模型处理实现_ev.mp454.05MB03 代码运行效果_ev.mp49.9MB04 序列标注介绍_ev.mp451.97MB05 命名实体识别介绍_ev.mp431.99MB06 统计语言介绍_ev.mp469.15MB07 隐马模型介绍_ev.mp484.41MB08 上午复习_ev.mp447.24MB09 盒子和球模型介绍_ev.mp440.81MB10 数据生成代码流程_ev.mp436.23MB11 数据生成代码实现_ev.mp444.06MB12 前向概率算法_ev.mp456.79MB13 前向概率计算实现_ev.mp425.81MB14 中文分词介绍_ev.mp472.21MB15 维特比算法步骤_ev.mp485.96MB16 维特比算法思想_ev.mp440.39MB17 维特比算法例子_ev.mp435.91MB18 今日小结_ev.mp438MBday04- 统计语言模型实现1.08GB
0.1 项目流程回顾_ev.mp445.23MB0.2 作业反馈_ev.mp498.57MB0.3 昨日复习_ev.mp486.87MB01 训练代码分析_ev.mp4140.63MB02 训练代码实现_ev.mp4136.53MB03 训练代码答疑_ev.mp443.88MB04 上午复习_ev.mp425.65MB05 维特比算法分析_ev.mp4113.67MB06 维特比算法实现_ev.mp467.19MB07 分词函数实现_ev.mp451.73MB08 评估指标计算分析_ev.mp424.69MB09 评估指标计算实现_ev.mp425.65MB10 CRF模型介绍_ev.mp468.72MB11 BiLSTM模型介绍_ev.mp451.69MB12 BiLSTM模型实现_ev.mp466.04MB13 今日小结_ev.mp454.3MBday05-BiLSTM1.05GB
0.1 反馈问题_ev.mp447.23MB0.2 昨日复习_ev.mp461.6MB01 BiLSTM+CRF模型介绍_ev.mp443.91MB02 CRF模型概念介绍_ev.mp430.26MB03 BiLSTM+CRF模型损失函数_ev.mp466.75MB04 BiLSTM+CRF单条路径损失值_ev.mp467.12MB05 BiLSTM+CRF全部路径损失值_ev.mp4139.82MB06 上午复习_ev.mp449.18MB07 CRF模型代码分析_ev.mp452.06MB08 CRF模型__init__函数实现_ev.mp421.56MB09 CRF模型单条路径代码分析_ev.mp451.58MB10 函数参数类型答疑_ev.mp421MB11 CRF模型单条路径代码实现_ev.mp451.57MB12 CRF模型全部路径代码分析_ev.mp485.06MB13 CRF模型全部路径代码实现1_ev.mp464.45MB14 CRF模型全部路径代码实现2_ev.mp466.14MB15 CRF模型损失函数计算_ev.mp435MB16 CRF模型预测函数代码分析_ev.mp440.91MB17 CRF模型预测函数代码实现_ev.mp449.11MB18 今日小结_ev.mp430.31MBday06-NER模型及数据预处理1.09GB
00 昨日复习_ev.mp4155.5MB01 NER模型介绍_ev.mp471.04MB02 NER模型代码实现_ev.mp445.02MB03 数据预处理1_ev.mp438.72MB04 数据预处理2_ev.mp472.35MB05 数据预处理3_ev.mp483.83MB06 模型训练代码分析_ev.mp459.47MB07 模型训练代码实现1_ev.mp465.28MB08 上午复习_ev.mp454.94MB09 模型训练代码实现2_ev.mp450.4MB10 模型评估代码分析_ev.mp453.56MB11 模型评估代码实现1_ev.mp435.72MB12 模型评估代码实现2_ev.mp459.28MB13 模型评估代码实现3_ev.mp4120MB14 实体抽取代码分析1_ev.mp436.65MB15 实体抽取代码分析2_ev.mp434.81MB16 实体抽取代码实现_ev.mp454.86MB17 模型使用_ev.mp422.14MBday07-流程介绍及服务启动1.1GB
00 bilstm crf模型流程复习_ev.mp4209.73MB01 在线流程介绍_ev.mp419.99MB02 微信公众号注册流程_ev.mp445.49MB03 pycharm远程连接到服务器_ev.mp418.13MB04 werobot服务代码实现_ev.mp453.1MB05 启动服务端口占用问题_ev.mp44.78MB06 werobot服务启动测试_ev.mp425.45MB07 主要逻辑服务介绍_ev.mp429.4MB08 主要逻辑服务-query_neo4j代码实现_ev.mp456.85MB09 主要逻辑服务代码分析_ev.mp459.98MB10 上午复习_ev.mp423.27MB11 主要逻辑服务-main_serve代码实现_ev.mp438.04MB12 主要逻辑服务-first_sentence代码实现_ev.mp443.33MB13 主要逻辑服务-non_first_sentence代码实现_ev.mp458.72MB14 主要逻辑服务启动_ev.mp481.07MB15 句子相关模型介绍_ev.mp429.54MB16 Bert预训练模型介绍_ev.mp433.99MB17 Bert预训练模型代码实现_ev.mp478.16MB18 微调模型介绍_ev.mp447.31MB19 微调模型代码实现_ev.mp479.34MB20 句子相关模型训练测试_ev.mp494.71MBday08-在线部分-模型部署574.79MB
0 在线流程回顾_ev.mp4131.27MB1 句子相关模型部署_ev.mp467.68MB2 模型联调_ev.mp488.06MB3 使用supervisord管理服务_ev.mp410.69MB4 不使用supervisord管理服务_ev.mp416.78MB5 测试流程分析_ev.mp441.02MB6 整体流程回顾_ev.mp496.61MB7 git入门简介_ev.mp4122.68MBday09-项目总结586.45MB
1 力扣算法题目介绍_ev.mp455.57MB2 基础知识点总结_ev.mp478.84MB3 作业讲解_ev.mp493.62MB4 项目完整部署过程_ev.mp4176.42MB5 项目流程回顾_ev.mp455.14MB6 代码执行顺序小结_ev.mp4111.79MB7 调试技巧分享_ev.mp415.08MB10阶段：计算机视觉基础4.5GB
day01-计算机视觉概述.Alexnet的网络结构637.13MB
01.计算机视觉的定义和任务_ev.mp446.01MB02.应用场景和发展历史_ev.mp436.01MB03.课程介绍总结_ev.mp47.58MB04.图像分类简介_ev.mp410.77MB05.cifiar数据介绍_ev.mp419.45MB06.imageNet数据集介绍_ev.mp429.77MB07.鲜花数据集介绍_ev.mp416.5MB08.鲜花数据集获取结果_ev.mp445.66MB09.图像分类内容总结_ev.mp410.9MB10.AlexNet简介_ev.mp439.42MB11.内容总结（上午）_ev.mp44.11MB12.内容回顾_ev.mp411.89MB13.Alexnet的网络结构_ev.mp435.19MB14.AlexNet的网络构建_ev.mp437.53MB15.鲜花案例数据获取介绍_ev.mp416.03MB16.数据集获取_ev.mp422.36MB17.模型实例化_ev.mp410.26MB18.模型评估方法_ev.mp419.35MB19.模型训练介绍_ev.mp423.95MB20.模型训练实现_ev.mp434.18MB21.模型训练结果分析_ev.mp47.04MB22.VGG网络介绍_ev.mp439.27MB23.VGG案例实现_ev.mp435.63MB24.GoogleNet网络_ev.mp441.2MB25.网络结构的构成_ev.mp419.99MB26.内容总结_ev.mp417.06MBday02-GoogleNet.图像增强625.16MB
01.内容回顾_ev.mp423.47MB02.GoogleNet介绍_ev.mp453.58MB03.GoogleNet实现_ev.mp426.14MB04.GoogleNet总结_ev.mp46.97MB05.鲜花案例介绍_ev.mp431MB06.鲜花案例实现_ev.mp425.56MB07.残差块介绍_ev.mp421.04MB08.Resnet介绍_ev.mp459.72MB09鲜花案例介绍_ev.mp421.18MB10.图像增强介绍_ev.mp413.46MB11.内容总结（上午）_ev.mp43.48MB12.内容回顾_ev.mp414.25MB13.几何增强_ev.mp442.6MB14.颜色增强_ev.mp425.21MB15.增强方式的组合_ev.mp413.74MB16.模型微调_ev.mp417.5MB17.模型微调实现_ev.mp466.12MB18.斯坦福案例_ev.mp49.69MB19.数据集介绍_ev.mp410.13MB20.数据集获取_ev.mp434.83MB21.模型构建_ev.mp415.17MB22.模型构建_ev.mp426.39MB23.模型预测_ev.mp450.11MB24.内容总结_ev.mp413.82MBday03-VOC数据集.NMS431.01MB
01.内容回顾_ev.mp429.03MB02.目标检测的定义_ev.mp426.53MB03.VOC数据集介绍_ev.mp431.02MB04.VOC数据集_ev.mp445.84MB05.CoCo数据集_ev.mp413.17MB06.数据集总结_ev.mp45.26MB07.IOU计算_ev.mp444.97MB08.map介绍_ev.mp46.39MB09.map详解_ev.mp468.9MB10.内容回顾_ev.mp411.84MB10.内容总结.mp411.53MB11.NMS简介_ev.mp468.96MB12.NMS实现_ev.mp417.58MB13.NMS实现2_ev.mp434.64MB14.目标检测算法分类_ev.mp48.7MB15.今日总结_ev.mp46.65MBday04-RCNN.模型结构708.93MB
01.内容回顾_ev.mp419.89MB02.RCNN简介_ev.mp492.13MB03.RCNN总结_ev.mp417.63MB04.FastRCNN介绍_ev.mp465.81MB05.fastRCNN流程_ev.mp414.66MB06.fastRCNN总结_ev.mp416.99MB07.FasterRCNN介绍_ev.mp474.11MB08.内容总结.mp46.16MB09.内容回顾_ev.mp412.3MB10.模型预测_ev.mp487.46MB11.模型结构详解_ev.mp421.96MB12.backbone_ev.mp486.96MB13.rpn_ev.mp4112.39MB14.proposal层_ev.mp421.23MB15.roipooling_ev.mp416.98MB16.分类与回归_ev.mp420MB17.内容总结_ev.mp422.27MBday05-数据加载.数据分析641.45MB
01.内容回顾_ev.mp423.55MB02.数据加载_ev.mp467.8MB03.模型加载_ev.mp49.55MB04.RPN网络的正负样本设置_ev.mp459.93MB05.RPN网络的损失函数_ev.mp438.09MB07.FastRCNN的损失计算_ev.mp413.03MB08.数据加载_ev.mp450.43MB09.内容总结_ev.mp47.28MB10.内容回顾_ev.mp49.73MB11.FasterRCNN的网络训练_ev.mp463.69MB12.麦穗案例检测介绍与数据_ev.mp443.43MB13.数据分析1_ev.mp457.15MB14.数据分析2_ev.mp416.74MB15.数据分析3_ev.mp429.56MB16.数据获取1_ev.mp420.41MB17.数据获取2_ev.mp426.83MB18.数据获取3_ev.mp428.68MB19.数据获取3_ev.mp427.72MB20.模型构建_ev.mp434.81MB21.内容总结_ev.mp413.04MBday06-模型训练.V2的改进V3模型514.95MB
01.内容回顾_ev.mp421.79MB02.数据加载_ev.mp433.93MB03.模型训练1_ev.mp448.04MB04.模型训练2_ev.mp454.36MB05.模型预测1_ev.mp445.65MB06.模型预测2_ev.mp44.88MB07.FastRCNN的损失计算_ev.mp413.04MB08.内容总结_ev.mp47.29MB09.内容回顾_ev.mp413.44MB10.损失函数_ev.mp441.14MB11.V1的训练与预测_ev.mp414.82MB12.V2改进1_ev.mp430.62MB13.v2的改进2_ev.mp421.21MB14.V2的改进3_ev.mp433.96MB15.V3的模型结构_ev.mp489.24MB16.V3的训练与预测_ev.mp441.57MBday07-V4网络结构.V5框架615.4MB
01.内容回顾_ev.mp445.11MB02.V4简介_ev.mp452.82MB03.V4网络结构介绍_ev.mp455.91MB04.网络输入+backbone_ev.mp410.85MB05.neck+output_ev.mp414.83MB06.损失函数介绍_ev.mp445.94MB07.模型预测_ev.mp48.84MB08.内容总结_ev.mp416.37MB09.V5内容简介_ev.mp420.74MB10.内容回顾_ev.mp413.93MB11.V5的预测_ev.mp468.18MB12.V5框架的介绍_ev.mp430.58MB13.V5的输入端_ev.mp469.52MB14.V5结构详解_ev.mp417.99MB15.V5的训练_ev.mp442.34MB16.labelme的使用方式_ev.mp453.46MB17.数据获取方式_ev.mp420.3MB18.内容总结_ev.mp427.7MBday08-网络构成.模型训练430.93MB
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day01-项目背景.架构625.96MB
01.项目背景_ev.mp414.65MB02.项目架构_ev.mp467.7MB03.opencv简介和图像的IO操作_ev.mp473.18MB04.绘制图形_ev.mp428.2MB05.图像加法_ev.mp428.65MB06.图像混合_ev.mp412.21MB07.基础操作总结_ev.mp47.26MB08.图像缩放_ev.mp447.8MB09.上午内容总结_ev.mp413.09MB10.内容回顾_ev.mp434.44MB11.图像平移_ev.mp443.35MB12.图像旋转_ev.mp427.77MB13.仿射变换_ev.mp437.14MB14.透射变换_ev.mp446.2MB15.几何变换的总结_ev.mp43.81MB16.图像噪声+均值滤波_ev.mp437.98MB17.高斯滤波_ev.mp439.06MB18.中值滤波_ev.mp415.83MB19.内容总结_ev.mp447.65MBday02-sobel算子.人脸检测631.68MB
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01.内容回顾_ev.mp4134.17MB02.模型训练的参数设置_ev.mp4185.93MB03.anchor的聚类_ev.mp460.6MB04.多尺度训练_ev.mp422.88MB05.学习率调整_ev.mp444.14MB06.困难样本挖掘_ev.mp413.92MB07.遗传算法_ev.mp491.04MB08.遗传算法的更新过程_ev.mp414.52MB09.模型训练_ev.mp493.86MB10.模型训练结果_ev.mp434.01MBday04-模型预测.人脸姿态640.42MB
01.内容回顾_ev.mp425.38MB02.模型预测参数设置_ev.mp4124.03MB03.模型预测_ev.mp471.41MB04.预测结果1_ev.mp435.55MB05.预测结果2_ev.mp430.98MB06.人脸检测总结_ev.mp435.71MB07.人脸姿态概述_ev.mp449.65MB08.人脸姿态数据标注_ev.mp418.06MB09.数据获取init_ev.mp457.36MB10.数据获取getitem1_ev.mp454.31MB11.数据获取getitem2_ev.mp442.03MB12.数据获取归一化处理_ev.mp426.75MB13.数据获取测试_ev.mp469.21MBday05-模型构建.多任务检测651.47MB
01.内容回顾_ev.mp422.52MB02.模型介绍_ev.mp488.13MB03.残差块构建_ev.mp425.67MB04.模型构建1_ev.mp442.46MB05.模型构建2_ev.mp470.4MB06.模型构建3_ev.mp424.04MB07.不同层网络构建_ev.mp422.51MB08.模型测试_ev.mp437.13MB09.模型训练参数设置_ev.mp440.39MB10.模型训练数据加载+模型加载_ev.mp431.1MB11.模型训练2_ev.mp47.58MB12.模型训练3_ev.mp414.2MB13.模型训练4_ev.mp445.97MB14.模型预测1_ev.mp427.41MB15.模型预测2_ev.mp445.07MB16.人脸多任务检测_ev.mp476.9MB17.wingloss_ev.mp430MBday06-人脸识别检测613.1MB
01.内容回顾_ev.mp413.67MB02.数据加载历程_ev.mp481.98MB03.init和len方法_ev.mp466.33MB04.人脸裁剪_ev.mp448.91MB05.几何增强后的裁剪_ev.mp429.51MB06.颜色增强和数据预处理_ev.mp441.93MB07.模型构建_ev.mp478.62MB08.模型训练_ev.mp424.03MB09.数据加载和模型加载_ev.mp49.39MB10.模型训练流程_ev.mp479.93MB11.模型预测参数设置_ev.mp416.1MB12.模型加载和数据加载_ev.mp414.21MB13.模型预测_ev.mp438.31MB14.人脸识别简介_ev.mp436.68MB15.人脸识别评价指标_ev.mp423.26MB16.人脸识别方法检测_ev.mp410.25MBday07-骨干网络和arcface650.96MB
01.内容回顾_ev.mp413.11MB02.数据获取_ev.mp463.58MB03.数据获取测试_ev.mp457.55MB04.模型构建介绍_ev.mp451MB05.骨干网络和arcface_ev.mp4116.2MB06.模型训练_ev.mp438.81MB07.模型训练2_ev.mp464.9MB08.数据库构建_ev.mp419.63MB09.模型预测_ev.mp4100.26MB10.模型推理_ev.mp472.81MB11.模型架构_ev.mp416.04MB12.代码介绍_ev.mp437.07MBday08-人脸支付系统435.75MB
01.内容回顾_ev.mp48.11MB02.模型实例化_ev.mp436.29MB03.人脸矫正_ev.mp484.67MB04.属性提取_ev.mp481.84MB05.主进程_ev.mp459.14MB06.人脸支付系统总结_ev.mp491.27MB07.分类和检测的总结_ev.mp474.42MB12阶段：【投满条】项目3.34GB
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01-ChatGpt基础加强1.49GB
1-1 玩转ChatGPT.mkv129MB1-2 玩转ChatGPT.mkv71.34MB2-1 ChatGPT原理初探.mkv154.14MB2-2 ChatGPT原理初探.mkv102.83MB3-1 基于ChatGPT的项目实战.mkv148.36MB3-2 基于ChatGPT的项目实战.mkv122.88MB4-1 手把手搭建聊天机器人（1）.mkv134.66MB4-2 手把手搭建聊天机器人（1）.mkv168.73MB5-1 手把手搭建聊天机器人（2）.mkv104.82MB5-2 手把手搭建聊天机器人（2）.mkv137.13MB6-1 项目总结与职业规划.mkv125.83MB6-2 项目总结与职业规划.mkv126.28MBAI绘画StableDiffusion多模态模型的应用与开发847.39MB
1-1 AIGC简介35.44MB
01-AIGC内容简介_ev.mp41.66MB02-AIGC是什么_ev.mp412.49MB03-腾讯AIGC产品介绍_ev.mp45.17MB04-AIGC应用场景_ev.mp410.59MB05-AIGC产品形态_ev.mp45.53MB1-2 图像生成69.48MB
01-常见的图像生成算法_ev.mp410.03MB02-VAE图像生成_ev.mp416.47MB03-GAN图像生成_ev.mp415.4MB04-扩散模型图像生成_ev.mp416.7MB05-基于扩散模型的图像生成应用_ev.mp410.88MB1-3 Stable Diffusion详解163.36MB
01-章节介绍_ev.mp43.23MB02-SD模型相关概念_ev.mp424.15MB03-SD模型发展历程_ev.mp47MB04-SD模型的特点_ev.mp47.07MB05-SD模型原理_ev.mp432.97MB06-SD模型实现_ev.mp424.45MB07-SD模型架构构成_ev.mp47.85MB08-Clip模型_ev.mp425.98MB09-unet模型_ev.mp49.97MB10-VAE模型_ev.mp46.84MB11-SD模型的处理流程_ev.mp49.96MB12-SD模型的应用场景_ev.mp43.89MB1-4 Stable Diffusion的训练与部署383.02MB
01-内容介绍_ev.mp42.33MB02-Hai平台简介_ev.mp48.67MB03-Hai平台优势_ev.mp48.03MB04-Hai平台应用场景_ev.mp45.65MB05-创建SD服务的流程_ev.mp43.16MB06-Hai平台资格申请_ev.mp43.99MB07-服务创建_ev.mp411.47MB08-实例详细信息_ev.mp410.18MB09-webui连接方式简介_ev.mp414.34MB10-webui连接演示_ev.mp427.06MB11-jupyterlab连接方式_ev.mp48.67MB12-stabledifusion的训练方式_ev.mp411.84MB13-dreambooth思想介绍_ev.mp412.82MB14-dreambooth训练的代码结构_ev.mp422.6MB15-dreambooth训练数据准备_ev.mp46.36MB16-dreambooth变量设置和模型转换_ev.mp415.69MB17-dreambooth提示词_ev.mp413.79MB18-dreambooth加速器设置_ev.mp44.96MB19-dreambooth训练参数的设置_ev.mp429.63MB20-dreambooth训练过程_ev.mp431.13MB21-dreambooth模型权重保存_ev.mp49.05MB22-lora训练思想介绍_ev.mp412.62MB23-lora训练的数据准备_ev.mp412MB24-lora训练参数设置_ev.mp419.69MB25-lora训练的网络配置_ev.mp415.63MB26-lora训练的输出设置_ev.mp410.64MB27-lora训练过程及权重保存_ev.mp429.47MB28-预训练模型的获取方式_ev.mp42.76MB29-模型预测介绍_ev.mp44.09MB30-DreamBooth预测效果演示_ev.mp47.99MB31-lora预测效果演示_ev.mp46.04MB32-内容总结_ev.mp4692.86KB1-5 腾讯云AI绘画196.09MB
01-内容介绍_ev.mp42.38MB02-腾讯云AI绘画简介_ev.mp45.89MB03-腾讯云AI绘画产品优势_ev.mp43.06MB04-腾讯云AI绘画应用场景_ev.mp46.95MB05-文生图API使用_ev.mp433.74MB06-图生图API使用_ev.mp428.87MB07-腾讯云AI绘画的SaaS应用_ev.mp447.63MB08-小程序AI绘画的思路_ev.mp43.57MB09-小程序AI绘画的代码结构_ev.mp45.33MB10-小程序AI绘画API接口调用_ev.mp426.22MB11-小程序AI绘画的任务管理_ev.mp46.95MB12-小程序AI绘画中转服务_ev.mp47.53MB13-小程序前端界面_ev.mp46.8MB14-小程序执行过程_ev.mp411.18MB赠送项目：【蜂窝AI文本摘要】8.15GB
day01-蜂窝AI文本摘要970.03MB
01-项目总体课程安排_ev.mp434.76MB02-项目总体要求和今天课程安排_ev.mp430.42MB03-文本摘要的概念和分类_ev.mp420.78MB04-数据集初探-训练集和测试集数据格式_ev.mp444.85MB05-数据待处理任务-空值_ev.mp424.46MB06-数据待处理任务-脏数据和特定字符_ev.mp421.19MB07-TextRank原理-pagerank算法-随机浏览模型_ev.mp457.03MB08-TextRank原理-共现矩阵-TR矩阵运算意义_ev.mp463.3MB09-TextRank和PageRank联系和区别_ev.mp46.76MB10-TextRankApi-1关键词思路分析_ev.mp424.68MB10-TextRankApi-2关键词编码和测试_ev.mp418.13MB10-TextRankApi-3通过底层库代码提升代码能力_ev.mp420.89MB11-TextRankApi-关键短语_ev.mp415.72MB12-TextRankApi-关键句子_ev.mp423.15MB13-jieba_keywords抽取关键词_ev.mp411.84MB14-有关版本号和动手搭建环境_ev.mp44.17MB15-中午课程回顾_ev.mp440.76MB16-数据预处理-提取特定文本-1思路分析_ev.mp448.4MB17-数据预处理-提取特定文本-2代码实现和调试_ev.mp419.12MB18-数据预处理-脏数据-特定字符-1思路分析_ev.mp433.69MB18-数据预处理-脏数据-特定字符-2代码实现和调试_ev.mp421.29MB19-textrank模型-1思路分析_ev.mp433.5MB19-textrank模型-2代码实现和调试_ev.mp438.96MB20-textrank作业_ev.mp410.67MB21-seq2seq架构-复习_ev.mp464.25MB22-配置文件-15个文件-1原理_ev.mp463.51MB22-配置文件-15个文件-2思路分析_ev.mp432.16MB22-配置文件-15个文件-3代码实现和调试_ev.mp432.26MB23-并行处理框架-1思想分析代码分析_ev.mp460.68MB23-并行处理框架-2编码实现和调试_ev.mp420.2MB24-配置模型训练参数-思路分析和实现_ev.mp428.44MBday02-蜂窝AI文本摘要1.06GB
01-上一次课程复习_ev.mp4101.52MB02-字典文件读写_ev.mp464.75MB03-数据处理15个步骤-效果展示_ev.mp430.44MB04-数据处理-支撑函数前3个_ev.mp464.86MB05-课堂答疑-合并单元格merge操作_ev.mp429.66MB05-数据处理-支撑函数中间3个_ev.mp418.93MB06-数据处理-单句处理和多句处理函数_ev.mp445.61MB07-数据处理-支撑函数-加载文本数值化的三个文件_ev.mp413.56MB08-总业务-生成3个seg文件-1思路分析_ev.mp464.81MB08-总业务-生成3个seg文件-2编码实现和调试_ev.mp462.58MB09-总业务-生成3个pad文件-思路分析_ev.mp444.46MB10-上午课程回顾_ev.mp476.64MB11-中午课程回顾_ev.mp469.78MB12-总流程-生成npy文件-1思路分析_ev.mp440.83MB12-总流程-生成npy文件-2实现和调试_ev.mp459.69MB13-数据处理三部曲-dataloader的封装-串讲_ev.mp444.54MB14-模型构建-编码器-思路分析_ev.mp431.34MB15-模型构建-编码器-编码实现和调试_ev.mp442.17MB16-模型构建-attention-思路分析_ev.mp479.66MB17-模型构建-attention-编码实现和调试_ev.mp440.74MB18-模型构建-解码器-思路分析_ev.mp422.69MB19-模型构建-解码器-编码实现和调试_ev.mp435.2MBday03-蜂窝AI文本摘要1.04GB
01-seq2seq数据处理-复习_ev.mp453.85MB02-encoder-attention-decoder-复习_ev.mp448.25MB03-seq2seq-解码思路分析1_ev.mp497.98MB03-seq2seq-解码思路分析2_ev.mp420.23MB03-seq2seq-解码思路分析3_ev.mp422.52MB03-seq2seq-解码思路分析4_ev.mp418.32MB04-seq2seq-编码实现1_ev.mp453.25MB04-seq2seq-编码实现2和调试_ev.mp432.54MB05-模型训练-思路分析_ev.mp488.48MB06-模型训练-编码实现和调试_ev.mp464.63MB07-课堂答疑-损失计算细则-对xy打pad修正说明_ev.mp450.63MB08-中午课程回顾_ev.mp425.76MB09-模型预测-代码串讲_ev.mp459.7MB10-为什么要进行垂直领域词向量训练_ev.mp422.52MB11-gensim词向量-api函数_ev.mp453.63MB12-gensim词向量-业务流分解_ev.mp441.77MB13-垂直领域词向量训练实验-思路分析_ev.mp464.14MB14-垂直领域词向量训练实验-词向量生成_ev.mp437.64MB15-垂直领域词向量训练实验-词向量使用_ev.mp462.29MB16-PGN架构解析-seq2seq架构待改进点_ev.mp429.06MB17-PGN架构解析-3+1_ev.mp423.51MB18-PGN架构解析-数学公式9个_ev.mp497.44MBday04-蜂窝AI文本摘要1.11GB
01-seq2seq复习_ev.mp489.49MB01-seq2seq复习续2_ev.mp418.09MB02-垂直领域词向量实验-复习_ev.mp443.55MB03-pgn网络架构复习_ev.mp448.43MB04-第1阶段数据处理-配置文件_ev.mp459.4MB05-第1阶段数据处理-工具函数_ev.mp419.83MB06-第1阶段数据处理-生成seg-csv文件_ev.mp428.32MB07-第1阶段数据处理-生成txt文件_ev.mp443.77MB08-第2阶段数据处理-pgn数据处理特殊性_ev.mp433.83MB09-第2阶段数据处理-工具函数2_ev.mp432.34MB09-第2阶段数据处理-sort_batch_by_len_ev.mp475.73MB10-第2阶段数据处理-source2id_ev.mp452.02MB11-中午课程回顾_ev.mp461.91MB12-第2阶段数据处理-abstract2ids-outputids2words_ev.mp442.47MB13-PGN模型数据三部曲-vocab类_ev.mp421.22MB14-PGN模型数据三部曲-PairDataset类_ev.mp462.45MB15-PGN模型数据三部曲-SamepleDaset类_ev.mp424.24MB16-PGN模型数据三部曲-DataLoader和二次数据处理_ev.mp426.14MB17-模型类-编码类-思路分析_ev.mp427.6MB18-模型类-编码类-编码和调试_ev.mp425.08MB19-模型类-attention-思路分析_ev.mp469.73MB20-模型类-attention-编码和调试_ev.mp460.31MB21-模型类-decode类-测试业务思路分析_ev.mp440.47MB22-模型类-decode类-api实现思路分析_ev.mp438.11MB23-模型类-decode类-init实现_ev.mp433.57MB24-模型类-decode类-forward实现_ev.mp442.88MB25-思想总结-让数据流经层得到想要的形状_ev.mp415.85MBday05-蜂窝AI文本摘要980.57MB
01-pgn数据处理2阶段-复习_ev.mp490.68MB02-pgn数据处理三部曲-复习_ev.mp433.41MB03-pgn-编码类-注意力机制类-解码类-复习_ev.mp474.63MB04-pgn-降维加和类_ev.mp427.58MB05-pgn总流程-准备数据-编码_ev.mp490.1MB06-pgn总流程-解码流程_ev.mp437.51MB07-pgn总流程-最终单词分布表_ev.mp473.89MB08-pgn总流程-数据发散api函数_ev.mp431.74MB09-pgn总流程-数据聚合api函数_ev.mp429.34MB10-pgn总流程-数据聚合-现成提问_ev.mp46.1MB11-pgn总流程-每个迭代的损失计算_ev.mp450.32MB12-中午课程回顾_ev.mp446.11MB13-pgn实现-测试和init函数_ev.mp430.61MB14-pgn实现-编码和解码_ev.mp465.83MB15-pgn实现-单元测试程序-gpu运行2_ev.mp413.63MB15-pgn实现-loss损失和调试_ev.mp442.24MB16-pgn模型训练和评估-思路分析_ev.mp470.24MB17-pgn模型训练和评估-代码实现_ev.mp460.88MB18-pgn模型训练和评估-调试_ev.mp426.79MB19-pgn模型预测-思路分析_ev.mp428.05MB20-pgn模型预测-串讲调试_ev.mp434.48MB21-pgn模型作业_ev.mp416.44MBday06-蜂窝AI文本摘要988.66MB
01-pgn模型类-复习_ev.mp458.28MB02-pgn模型训练和预测-复习_ev.mp453.11MB03-文本摘要分类_ev.mp422.52MB04-BLEU概念_ev.mp432.86MB05-BLEU数学公式-例子-为什么引入BP_ev.mp442.42MB06-ROUGE算法概念和数学公式_ev.mp430.33MB07-ROUGE-最长公共子序列_ev.mp427.59MB08-ROUGE-为什么引入最长公共子序列_ev.mp440.15MB09-rouge-api函数_ev.mp451.75MB10-rouge-api评价pgn模型摘要_ev.mp436.41MB12-rouge的评价指标数据识别_ev.mp410.6MB13-中午课程回顾_ev.mp457.85MB14-引入coverage机制的原因_ev.mp426.92MB15-coverage公式原理10-11_ev.mp472.83MB16-coverage公式原理12-13_ev.mp433.45MB17-coverage实验-思路分析_ev.mp450.83MB18-coverage实验-编码实现_ev.mp442.85MB19-模型训练和预测_ev.mp419.42MB20-pgn-pgncoverage指标对比_ev.mp413.66MB21-习题课-1_ev.mp4127.47MB22-习题课-2_ev.mp4100.37MB23-习题课-3_ev.mp437.01MBday07-蜂窝AI文本摘要930.27MB
01-摘要评价指标-复习_ev.mp459.91MB02-coverage机制-复习_ev.mp440.57MB03-beamsearch概念_ev.mp430.87MB04-beamsearch预测流程分析-3个难点分析_ev.mp459.87MB05-beamsearch-3个难点分析-补充_ev.mp411.27MB06-工具类-结果存储beam类-思路分析和串讲_ev.mp457.4MB07-工具类-结果筛选-小顶堆思路分析_ev.mp430.83MB08-工具类-结果筛选-代码串讲和调试_ev.mp437.95MB09-小顶堆课堂答疑_ev.mp412.48MB10-beamsearch流程-思路分析_ev.mp462.16MB11-beamsearch流程-代码流程调试_ev.mp441.09MB12-中午课程回顾_ev.mp486.24MB13-beam总流程-代码实现_ev.mp4116.44MB14-beam总流程-测试和调试_ev.mp434.22MB15-评分优化规则-为什么引入_ev.mp451.57MB16-评分优化规则-对评分修正_ev.mp420.76MB17-评分优化规则-对coverage修正_ev.mp414.63MB18-评分优化规则-评估函数调试_ev.mp450.48MB19-beam实验效果介绍_ev.mp415.17MB20-课堂答疑-为什么对评分修正和对coverage修改可以_ev.mp424.01MB21-单词替换法-概念_ev.mp417.13MB22-TF-IDF算法的简介_ev.mp414.37MB23-TF-IDF算法api函数-思路分析_ev.mp440.85MBday08-蜂窝AI文本摘要693.39MB
01-beam-search-概念-流程-评分规则-复习_ev.mp480.73MB02-tfidf产生和使用-复习_ev.mp427.63MB03-tfidf模型保存_ev.mp426.75MB04-tfidf模型的使用_ev.mp412.09MB05-gensim的tfidf模型自动去除停用词等_ev.mp412.82MB06-python方式实现tfidf_ev.mp463.67MB07-单词替换总流程-训练业务tfidf模型_ev.mp435.28MB08-单词替换总流程-初始化_ev.mp431.15MB09-单词替换总流程-替换流程_ev.mp458.71MB10-单词替换总流程-替换流程-切片和tfidf值的计算_ev.mp418.64MB11-单词替换总流程-预测和结果说明_ev.mp426.45MB12-回译数据法_ev.mp429.13MB13-中午课程回顾_ev.mp430.78MB14-半监督数据增强-概念_ev.mp413.84MB15-半监督数据增强-业务流实现_ev.mp419.46MB16-计划采样ss-概念_ev.mp415.29MB16-计划采样ss2-概念_ev.mp419.27MB17-计划采样ss-业务实现_ev.mp438.1MB18-权重绑定-概念_ev.mp417.94MB19-权重绑定-训练阶段思路分析_ev.mp449.87MB19-权重绑定-预测阶段思路分析2_ev.mp48.67MB20-权重绑定-预测阶段编码实现_ev.mp426.26MB21-从数据和权重参数的角度说开去_ev.mp430.85MBday09-蜂窝AI文本摘要488.84MB
01-上一次课程复习_ev.mp458.92MB02-今天课程安排_ev.mp412.57MB03-pgn模型-gpu训练_ev.mp429.88MB04-pgn模型-gpu训练和cpu加载_ev.mp462.54MB05-pgn模型-训练时间和推理时间_ev.mp410.89MB06-pgn模型-量化和效果展示_ev.mp433.35MB07-有关量化api原理和测试_ev.mp425.53MB08-有关pycharm编辑器和 python解释器是两个不同的事_ev.mp421.78MB09-pgn模型web部署-现象展示_ev.mp419.71MB10-pgn模型前端和后端业务代码串讲_ev.mp443.29MB11-pgn模型后台服务端口维护_ev.mp423.28MB12-摘要项目知识体系复习-textrank和seq2seq架构_ev.mp461.56MB13-摘要项目知识体系复习-PGN-coverage_ev.mp457.81MB14-摘要项目知识体系复习-输入端和输出端模型优化_ev.mp427.75MB