【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

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• file:8：有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:6：机器学习不同的学习方式.mp4
• file:2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
• file:3：人工智能时代是发展的必然.mp4
• file:9：推导激活函数的导函数.mp4
• file:7：导数求解的四则运算法则.mp4
• file:5：导数的几何意义和物理意义.mp4
• file:54：拉格朗日函数.mp4
• file:53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
• file:50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
• file:数学.pdf
• file:4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
• file:48：梯度下降法的推导.mp4
• file:49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
• file:46：迭代求解的原因.mp4
• file:45：最优化的基本概念.mp4
• file:42：常用随机变量服从的分布.mp4
• file:12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
• file:11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
• file:13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
• file:10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
• file:14：向量的内积_向量运算法则.mp4
• file:37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
• file:31：特征值分解.mp4
• file:3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
• file:27：二次型.mp4
• file:2：线性代数_概率论知识点.mp4
• file:7：队列(链式).mp4
• file:9：栈与双端队列.mp4
• file:1：数据结构与算法简介.mp4
• file:24：最大堆的增加操作.mp4
• file:12：哈希表冲突问题2.mp4
• file:18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换.mp4
• file:19：YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解.mp4
• file:15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络.mp4
• file:17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码.mp4
• file:13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF.mp4
• file:11：YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss.mp4
• file:9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率.mp4
• file:10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53.mp4
• file:3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数.mp4
• file:2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想.mp4
• file:5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes.mp4
• file:7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签.mp4
• file:8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测.mp4
• file:6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点.mp4
• file:23：YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN.mp4
• file:21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU.mp4
• file:10：Jensen不等式的应用.mp4
• file:EM算法与GMM模型.pdf
• file:13：GMM前景背景分离.mp4
• file:11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4
• file:15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4
• file:7：单个高斯分布GM的参数估计.mp4
• file:8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4
• file:9：GMM参数估计Πμσ的流程.mp4
• file:19：SVD其实就可以去实现PCA了.mp4
• file:PCA降维与SVD.pdf
• file:17：PCA的最大投影方差思路.mp4
• file:18：最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4
• file:20：PCA的几种应用.mp4
• file:16：特征选择与特征映射.mp4
• file:5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4
• file:2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4
• file:4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4
• file:1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4
• file:6：层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4
• file:3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4
• file:40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
• file:41：最大值最小值归一化.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: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:47：L1稀疏性和L2平滑性.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:60：实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4
• file:54：多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4
• file:51：代码调用ElasticNet回归.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:23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
• file:37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
• file:第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
• file:25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
• file:29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
• file:27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
• file:21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
• file:10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.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:16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
• file:18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4
• file:14：Python开发环境版本的选择及下载.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:第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
• file:1：理解简单线性回归.mp4
• file:11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
• file:20：Scikit-learn模块的介绍.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: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:8：引入正太分布的概率密度函数.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:50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp4
• file:48：代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑.mp4
• file:47：代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性.mp4
• file:51：代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互.mp4
• file:49：代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑.mp4
• file:45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.mp4
• file:44：A3C架构和训练流程.mp4
• file:42：代码实战_Actor网络构建及训练.mp4
• file:46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算.mp4
• file:39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来.mp4
• file:40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧.mp4
• file:53：DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic.mp4
• file:54：代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑.mp4
• file:55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导.mp4
• file:60：PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题.mp4
• file:57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG.mp4
• file:65：DPPO分布式PPO.mp4
• file:63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp4
• file:64：代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示.mp4
• file:66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程.mp4
• file:59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.mp4
• file:58：PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy.mp4
• file:56：代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示.mp4
• file:62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建.mp4
• file:61：PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题.mp4
• file:26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4
• file:15：DQN算法具体流程.mp4
• file:23：DoubleDQN缓解over-estimate.mp4
• file:24：DoubleDQN代码实战.mp4
• file:17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互.mp4
• file:18：代码实战DQN_构建Q网络.mp4
• file:19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑.mp4
• file:21：代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小.mp4
• file:25：DuelingDQN.mp4
• file:16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.mp4
• file:20：代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值.mp4
• file:28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4
• file:27：计算Action的方差避免风险.mp4
• file:12：代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型.mp4
• file:1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习.mp4
• file:3：详解Q值和V值以及它们之间关系.mp4
• file:10：代码实战Q-Learning智能体训练模型.mp4
• file:7：理解Q-table_创建maze交互环境.mp4
• file:4：蒙特卡洛采样回溯计算V值.mp4
• file:2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp4
• file:6：SARSA算法和Q-learning算法.mp4
• file:32：策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导.mp4
• file:29：策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别.mp4
• file:33：策略梯度PG_讲解CartPole环境.mp4
• file:31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导.mp4
• file:36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练.mp4
• file:38：策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战.mp4
• file:37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp4
• file:23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4
• file:25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4
• file:28：实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp4
• file:29：实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp4
• file:20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4
• file:24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4
• file:22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp4
• file:27：实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4
• file:19：有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4
• file:18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4
• file:17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4
• file:39：SVM算法流程总结.mp4
• file:44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4
• file:43：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4
• file:50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4
• file:41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4
• file:48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4
• file:42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4
• file:45：启发式选择两个α.mp4
• file:52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4
• file:53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4
• file:51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4
• file:40：SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4
• file:49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4
• file:30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4
• file:32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4
• file:35：总结硬间隔SVM.mp4
• file:38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4
• file:13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4
• file:15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4
• file:5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4
• file:14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4
• file:7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp4
• file:第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf
• file:4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp4
• file:12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4
• file:11：绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp4
• file:2：sigmoid函数作用.mp4
• file:3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4
• file:8：绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp4
• file:9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4
• file:17：了解CRF层添加的好处.mp4
• file:22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4
• file:16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4
• file:21：计算CRF所有可能路径的总分数.mp4
• file:15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4
• file:CRF_NER.pdf
• file:18：EmissionScore_TransitionScore.mp4
• file:14：Viterbi算法代码实现.mp4
• file:12：前向算法来解决概率计算问题.mp4
• file:8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4
• file:7：HMM隐马的定义.mp4
• file:9：HMM预测问题使用前向算法.mp4
• file:11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4
• file:6：贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4
• file:3：NB代码实现解析.mp4
• file:5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4
• file:1：朴素贝叶斯分类算法.mp4
• file:4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4
• file:2：TF-IDF.mp4
• file:5：车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4
• file:4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04.mp4
• file:34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点.mp4
• file:11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01.mp4
• file:18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01.mp4
• file:15：FasterRCNN代码_构建head.mp4
• file:20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
• file:6：FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明.mp4
• file:31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp4
• file:30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02.mp4
• file:23：python实现神经网络正向反向传播训练.mp4
• file:21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp4
• file:20：反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例.mp4
• file:18：反向传播推导(一).mp4
• file:6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp4
• file:7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4
• file:4：用神经网络理解Softmax回归.mp4
• file:2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp4
• file:1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp4
• file:9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4
• file:8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4
• file:5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4
• file:3：单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4
• file:13：TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4
• file:14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4
• file:11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp4
• file:10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp4
• file:12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4
• file:15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4
• file:37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍.mp4
• file:30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解.mp4
• file:27：Redis数据库安装及其使用.mp4
• file:33：使用Dubbo将推荐系统做成服务.mp4
• file:26：推荐模型文件使用思路.mp4
• file:14：HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
• file:21：spark构建特征索引_标签列_4.mp4
• file:24：MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
• file:25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4
• file:4：推荐系统_协同过滤.mp4
• file:9：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
• file:43：模型的训练以及评估和调超参.mp4
• file:54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp4
• file:47：SparkML机器学习库概念讲解.mp4
• file:42：从数据转化到训练集的构建.mp4
• file:41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战.mp4
• file:35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4.mp4
• file:38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1).mp4
• file:7：分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4
• file:8：Spark的RDD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:10：分布式计算所需进程.mp4
• file:11：两种算子操作本质区别.mp4
• file:23：Spark程序启动运行流程详解_02.mp4
• file:21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4
• file:27：构建LabeledPoint.mp4
• file:26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
• file:28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4
• file:16：Spark数据缓存机制.mp4
• file:29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数.mp4
• file:30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重.mp4
• file:25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器.mp4
• file:23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引.mp4
• file:6：修改Tensor的形状_索引操作.mp4
• file:8：归并操作_比较操作_矩阵操作.mp4
• file:7：广播机制_逐元素操作.mp4
• file:3：Pycharm关联PyTorch运行环境.mp4
• file:2：PyTorch的安装.mp4
• file:11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型.mp4
• file:14：使用集成学习思想训练识别模型.mp4
• file:16：torchvision里面的预训练模型.mp4
• file:17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4
• file:13：使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp4
• file:18：PyTorch代码实战加入数据增强.mp4
• file:15：使用VGG16模型提供准确率.mp4
• file:20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层.mp4
• folder:【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件
• folder:27-【加课】算法与数据结构
• folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
• folder:07、机器学习-无监督学习
• folder:31、【加课】强化学习【新增】
• folder:15-深度学习-图像识别项目实战
• folder:12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
• folder:24-【加课】Pytorch项目实战
• folder:19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
• folder:26-【加课】Linux环境编程基础
• folder:02、人工智能基础-Python基础
• folder:21-深度学习-OCR文本识别
• folder:25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
• folder:章节4：YOLOv3代码实战
• folder:章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
• folder:章节3：PCA降维算法
• folder:章节4：正则化
• folder:章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
• folder:章节1：多元线性回归
• folder:章节4：ActorCritic(A3C)
• folder:章节5：DDPG、PPO、DPPO算法
• folder:章节2：DeepQ-LearningNetwork
• folder:章节1：Q-Learning与SARSA算法
• folder:章节3：PolicyGradient策略梯度
• folder:章节2：Softmax回归
• folder:章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
• folder:章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
• folder:章节2：TensorFlow深度学习工具
• folder:章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
• 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3：Spark机器学习MLlib和ML模块
• folder:章节1：Spark计算框架基础
• folder:章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
• 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3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
• folder:章节2：集成学习和随机森林
• folder:章节2：循环神经网络原理与优化
• folder:章节3：从Attention机制到Transformer
• folder:章节4：ELMO_BERT_GPT
• folder:章节1：Python开发环境搭建
• folder:章节1：上采样_双线性插值_转置卷积
• folder:章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
• folder:章节2：医疗图像UNet语义分割
• folder:章节1：药店销量预测案例
• folder:章节3：数据处理分析模块Pandas
• folder:章节1：科学计算模型Numpy
• folder:章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
• folder:章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
• folder:章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
• folder:章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
• 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6：BERT新浪新闻10分类项目
• folder:章节5：实战NER命名实体识别项目
• folder:章节5：现代目标检测之FasterRCNN