【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

• file:课件.zip
• file:52：凸函数.mp4
• file:37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
• file:6：常见函数的求导公式.mp4
• file:33：奇异值分解定义.mp4
• file:53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
• file:45：最优化的基本概念.mp4
• file:44：最大似然估计思想.mp4
• file:47：梯度下降法思路.mp4
• file:32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
• file:49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
• file:38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
• file:46：迭代求解的原因.mp4
• file:数学.pdf
• file:7：导数求解的四则运算法则.mp4
• file:39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
• file:5：导数的几何意义和物理意义.mp4
• file:50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
• file:4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
• file:42：常用随机变量服从的分布.mp4
• file:43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
• file:3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:1：人工智能就业前景与薪资.mp4
• file:6：机器学习不同的学习方式.mp4
• file:9：无监督机器学习任务与本质.mp4
• file:7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
• file:5：推荐系统_协同过滤.mp4
• file:10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
• file:16：HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
• file:22：MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
• file:20：spark构建特征索引_标签列.mp4
• file:25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4
• file:36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍.mp4
• file:26：推荐模型文件使用思路.mp4
• file:34：使用Dubbo将推荐系统做成服务.mp4
• file:27：Redis数据库安装及其使用.mp4
• file:30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解.mp4
• file:7：Linux_常用命令_pwd命令.mp4
• file:24：Linux_上传与下载_lrzsz工具.mp4
• file:22：Linux_Xshell的安装与使用.mp4
• file:1：Linux_课程介绍.mp4
• file:10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令.mp4
• file:25：Linux_文件的压缩与解压缩处理.mp4
• file:7：分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4
• file:10：分布式计算所需进程.mp4
• file:1：Spark特性_01.mp4
• file:4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4
• file:3：Spark对比hadoop优势.mp4
• file:15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4
• file:11：两种算子操作本质区别.mp4
• file:29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4
• file:48：SparkML机器学习库代码实战讲解.mp4
• file:40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战.mp4
• file:36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1).mp4
• file:44：模型的训练以及评估和调超参.mp4
• file:42：从数据转化到训练集的构建.mp4
• file:26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
• file:27：构建LabeledPoint.mp4
• file:21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4
• file:22：Spark程序启动运行流程详解_01.mp4
• file:1：数据结构与算法简介.mp4
• file:12：哈希表冲突问题2.mp4
• file:4：单线链表1.mp4
• file:28：二叉树的添加.mp4
• file:9：栈与双端队列.mp4
• file:7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4
• file:9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4
• file:8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp4
• file:5：MTCNN论文_网络整体架构.mp4
• file:6：PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4
• file:3：人脸识别项目代码整体结构.mp4
• file:2：开源的FaceNet项目介绍.mp4
• file:19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4
• file:1：人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4
• file:18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp4
• file:17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4
• file:15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数.mp4
• file:13：FaceNet论文_相关的介绍.mp4
• file:11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4
• file:8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4
• file:1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4
• file:3：彩色图片卷积的计算.mp4
• file:7：池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4
• file:5：卷积的补充与Padding填充模式.mp4
• file:17：Optimizer_SGD_Momentum.mp4
• file:18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4
• file:10：Dropout技术点思想和运用.mp4
• file:15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp4
• file:12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4
• file:13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4
• file:11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp4
• file:16：VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4
• file:9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4
• file:20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4
• file:21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.mp4
• file:25：DenseNet和Keras里面的实现.mp4
• file:28：Mobilenet网络架构.mp4
• file:24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK.mp4
• file:27：BatchNormalization.mp4
• file:22：InceptionV1_V2.mp4
• file:23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4
• file:FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.pdf
• file:35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4
• file:37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss.mp4
• file:34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4
• file:36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4
• file:30：使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4
• file:32：R-CNN和SPP-net.mp4
• file:29：图像识别任务_古典目标检测.mp4
• file:33：从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4
• file:31：IOU以及python计算的代码.mp4
• file:20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.mp4
• file:17：MultiRNNCell单元.mp4
• file:16：AI写唐诗_训练数据的构建.mp4
• file:15：AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化.mp4
• file:18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp4
• file:19：AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码.mp4
• file:9：数据预处理_02.mp4
• file:13：代码讲解_04.mp4
• file:7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4
• file:3：Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据.mp4
• file:4：Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质.mp4
• file:1：回顾了词向量里面训练的Topology.mp4
• file:5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图.mp4
• file:22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.mp4
• file:21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4
• file:34：GPT2闲聊机器人.mp4
• file:30：CRF中的特征函数们.mp4
• file:27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4
• file:29：BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp4
• file:28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp4
• file:26：NER代码读取数据和预处理.mp4
• file:24：回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4
• file:32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.mp4
• file:25：介绍了代码目录结构.mp4
• file:31：对比逻辑回归_相比HMM优势.mp4
• file:33：BERT新浪新闻10分类项目.mp4
• file:4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04.mp4
• file:5：车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4
• file:9：FasterRCNN项目代码_数据初始化.mp4
• file:25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05.mp4
• file:20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
• file:14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04.mp4
• file:31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp4
• file:34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点.mp4
• file:32：Python_函数_装饰器.mp4
• file:24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
• file:11：Python_控制语句_while循环.mp4
• file:25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4
• file:22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
• file:34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4
• file:30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
• file:36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
• file:8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
• file:3：Pycharm安装和代码运行.mp4
• file:2：Miniconda安装和测试.mp4
• file:5：Jupyter常用快捷键.mp4
• file:人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
• file:7：关联虚拟环境运行代码.mp4
• file:6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
• file:3：PaddlePaddle求解线性模型.mp4
• file:2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4
• file:4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播.mp4
• file:5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试.mp4
• file:14：PCB电路板缺陷检测_项目配置文件.mp4
• file:11：安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题.mp4
• file:12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations.mp4
• file:10：PaddleDetection_项目配置.mp4
• file:9：预测病理性近视_调用经典卷积神经网络.mp4
• file:8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型.mp4
• file:32：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用.mp4
• file:19：车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp4
• file:21：车牌识别项目_车牌字符识别模型训练.mp4
• file:17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍.mp4
• file:18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码.mp4
• file:28：PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型.mp4
• file:30：PaddleNLP_物流信息提取项目_合并结果并展示_使用预训练的词向量提升效果.mp4
• file:25：物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题.mp4
• file:27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp4
• file:45：GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4
• file:41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4
• file:43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4
• file:38：GBDT多分类举例详解.mp4
• file:39：计算特征重要度进行特征选择.mp4
• file:40：GBDT用于特征组合降维.mp4
• file:35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4
• file:25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp4
• file:29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4
• file:34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp4
• file:23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4
• file:30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4
• file:24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4
• file:32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4
• file:20：Adaboost算法思路.mp4
• file:16：Bagging_Boosting_Stacking.mp4
• file:19：OOB袋外数据.mp4
• file:21：调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4
• file:15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4
• file:18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4
• file:22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4
• file:4：什么是更好的一次划分.mp4
• file:13：CCP代价复杂度后剪枝.mp4
• file:1：决策树模型的特点.mp4
• file:3：如何构建一颗决策树.mp4
• file:11：代码训练回归树拟合SineWave.mp4
• file:7：熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4
• file:8：预剪枝以及相关超参数.mp4
• file:10：绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp4
• file:56：由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp4
• file:60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率.mp4
• file:62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略.mp4
• file:58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4
• file:54：Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp4
• file:52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp4
• file:53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp4
• file:57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj.mp4
• file:61：样本权重对于模型学习的影响.mp4
• file:50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp4
• file:51：Objective_vs_Heuristic.mp4
• file:55：重新定义树ft和树的复杂度Ω.mp4
• file:59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp4
• file:46：回顾有监督机器学习三要素.mp4
• file:49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp4
• file:47：Bias_Variance_Trade-off.mp4
• file:48：基于树集成学习4个优点.mp4
• file:47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4
• file:45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
• file:44：正则化的目的防止过拟合.mp4
• file:46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
• file:48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
• file:34：代码实现随机梯度下降.mp4
• file:36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
• file:29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
• file:37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
• file:30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
• file:23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
• file:第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
• file:27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
• file:25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
• file:59：实战保险花销预测_特征工程.mp4
• file:53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4
• file:52：升维的意义_多项式回归.mp4
• file:57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4
• file:50：代码调用Lasso回归.mp4
• file:40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
• file:39：归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4
• file:38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4
• file:8：引入正太分布的概率密度函数.mp4
• file:9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
• file:7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
• file:6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
• file:4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
• file:3：扩展到多元线性回归.mp4
• file:2：最优解_损失函数_MSE.mp4
• file:15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
• file:17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
• file:第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
• file:10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
• file:21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
• file:14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4
• file:16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
• file:19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4
• file:11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
• file:12：推导出目标函数的导函数形式.mp4
• file:13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
• file:20：Scikit-learn模块的介绍.mp4
• folder:【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件
• folder:04、人工智能基础-高等数学知识强化
• folder:12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
• folder:26-【加课】Linux环境编程基础
• folder:27-【加课】算法与数据结构
• folder:18-深度学习-人脸识别项目实战
• folder:25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
• folder:08、机器学习-决策树系列
• folder:19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
• folder:21-深度学习-OCR文本识别
• folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
• folder:24-【加课】Pytorch项目实战
• folder:03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
• folder:31、【加课】强化学习【新增】
• folder:章节1：推荐系统--流程与架构
• folder:章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
• folder:章节1：Linux
• folder:章节1：Spark计算框架基础
• folder:章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
• folder:章节1：卷积神经网络原理
• folder:章节5：现代目标检测之FasterRCNN
• folder:章节4：古典目标检测
• folder:章节2：自然语言处理--情感分析
• folder:章节4：Seq2Seq聊天机器人
• folder:章节5：实战NER命名实体识别项目
• folder:章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
• folder:章节3：图像风格迁移
• folder:章节2：Python基础语法
• folder:章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
• folder:章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
• folder:章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
• folder:章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
• folder:章节2：集成学习和随机森林
• folder:章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
• folder:章节1：药店销量预测案例
• folder:章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
• folder:章节3：SVM支持向量机算法
• folder:章节2：Softmax回归
• folder:章节3：从Attention机制到Transformer
• folder:章节4：ELMO_BERT_GPT
• folder:章节4：YOLOv3代码实战
• folder:章节1：上采样_双线性插值_转置卷积
• folder:章节2：医疗图像UNet语义分割
• folder:章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
• folder:章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
• folder:章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
• folder:章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
• folder:章节2：TensorFlow深度学习工具
• folder:章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
• folder:章节3：数据处理分析模块Pandas
• folder:章节2：数据可视化模块
• folder:章节1：科学计算模型Numpy
• folder:章节4：ActorCritic(A3C)
• folder:章节5：DDPG、PPO、DPPO算法
• folder:章节1：Q-Learning与SARSA算法
• folder:章节3：PolicyGradient策略梯度
• folder:章节2：DeepQ-LearningNetwork
• folder:代码