【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:24：高阶偏导数_梯度.mp4
• file:14：向量的内积_向量运算法则.mp4
• file:5：导数的几何意义和物理意义.mp4
• file:39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
• file:32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
• file:4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
• file:16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
• file:37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
• file:15：学习向量计算的用途举例.mp4
• file:20：矩阵相乘.mp4
• file:46：迭代求解的原因.mp4
• file:29：特征值和特征向量(1).mp4
• file:33：奇异值分解定义.mp4
• file:47：梯度下降法思路.mp4
• file:53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
• file:23：多元函数求偏导.mp4
• file:43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
• file:7：导数求解的四则运算法则.mp4
• file:49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
• file:19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
• file:38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
• file:50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
• file:31、【加课】强化学习【新增】.pdf
• file:5：人工智能常见流程.mp4
• file:8：有监督机器学习任务与本质.mp4
• file:2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
• file:01、人工智能基础-快速入门.pdf
• 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:13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4
• file:11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4
• file:人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf
• file:12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4
• file:1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4
• file:4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4
• file:3：Numpy_random随机数生成.mp4
• file:7：Numpy_数组的切分和转置.mp4
• file:8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4
• file:2：Numpy_array_arange.mp4
• file:5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4
• file:20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4
• file:18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4
• file:32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4
• file:38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4
• file:36：软间隔SVM和总结流程.mp4
• file:33：数学预备知识_拉格朗日函数.mp4
• file:30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4
• file:SVM算法.pdf
• 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:7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp4
• file:12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4
• file: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:15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4
• 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: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: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:2：sigmoid函数作用.mp4
• file:16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.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:3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4
• file:第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf
• 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: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: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:23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.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: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: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: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:47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4
• file:50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4
• file:44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4
• file:51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4
• file:45：启发式选择两个α.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: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:49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.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: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: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:53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4
• file:12：UNet网络结构.mp4
• file:11：FCN全卷积网络做语义分割.mp4
• file:10：语义分割的基本概念.mp4
• file:5：转置卷积_以及TF的API.mp4
• file:7：ROIAlign.mp4
• file:9：FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN.mp4
• file:6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数.mp4
• file:4：双线性插值.mp4
• file:2：上采样_repeat.mp4
• file:17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.mp4
• file:19：MaskRCNN源码config和model.mp4
• file:15：MaskRCNN的项目展示.mp4
• file:9：理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4
• file:RNN_Attention机制.pdf
• file:11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4
• file:16：双向RNN_LSTM.mp4
• file:12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式.mp4
• file:14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp4
• file:15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别.mp4
• file:17：RNN里面应用的Topology结构.mp4
• file:13：VanillaRNN的回顾复习.mp4
• file:23：ERNIE_GPT.mp4
• file:19：Transformer_Self-Attention_Multi-head.mp4
• file:18：Seq2Seq中Attention注意力机制.mp4
• file:20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结.mp4
• file:2：NPLM神经网络语言模型.mp4
• file:5：Skip-gram模型思想和计算过程.mp4
• file:3：词向量的作用.mp4
• file:8：负采样和负采样应用到CBOW模型上.mp4
• file:Word2Vec.pdf
• file:6：Huffman树_分层Softmax的思想.mp4
• file:12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations.mp4
• file:10：PaddleDetection_项目配置.mp4
• file:13：PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析.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:18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码.mp4
• file:22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测.mp4
• file:17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍.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:33：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解模型训练和评估代码.mp4
• file:24：PaddleNLP_物流信息提取项目介绍.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:1：安装PaddlePaddle.mp4
• file:5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试.mp4
• file:4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播.mp4
• file:2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4
• file:8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型.mp4
• file:6：预测病理性近视_图片数据读取.mp4
• file:24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
• file:38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4
• file:18：Python_集合操作_列表的基本操作.mp4
• file:章节2：Python基础语法.pdf
• file:33：Python_类对象_定义与实例化对象.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:26：Python_函数_局部变量_全局变量.mp4
• file:22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
• file:10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4
• file:8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
• file:23：Python_os模块_shutil模块.mp4
• file:人工智能-第1阶段Python基础.pdf
• file:3：Pycharm安装和代码运行.mp4
• file:2：Miniconda安装和测试.mp4
• file:6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
• file:5：Jupyter常用快捷键.mp4
• file:7：关联虚拟环境运行代码.mp4
• file:52：代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示.mp4
• file:39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来.mp4
• file:46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算.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:41：代码实战_ActorCritic与环境交互.mp4
• file:40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧.mp4
• file:44：A3C架构和训练流程.mp4
• file:章节4：ActorCritic(A3C).txt
• 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:45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.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:50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp4
• file:13：代码实战SarsaLambda_训练模型.mp4
• file:章节1：Q-Learning与SARSA算法.pdf
• file:5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值.mp4
• file:7：理解Q-table_创建maze交互环境.mp4
• file:11：代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互.mp4
• file:2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp4
• file:3：详解Q值和V值以及它们之间关系.mp4
• file:6：SARSA算法和Q-learning算法.mp4
• file:9：代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp4
• file:1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习.mp4
• file:18：代码实战DQN_构建Q网络.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:24：DoubleDQN代码实战.mp4
• file:22：DQN会over-estimate的本质原因.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:19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑.mp4
• file:28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4
• file:26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4
• file:25：DuelingDQN.mp4
• file:16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.mp4
• file:章节2：DeepQ-LearningNetwork.txt
• file:27：计算Action的方差避免风险.mp4
• file:章节5：DDPG、PPO、DPPO算法.txt
• 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:62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建.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: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: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:67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行.mp4
• file:57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG.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:65：DPPO分布式PPO.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:63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp4
• file:59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.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:章节3：PolicyGradient策略梯度.txt
• file:37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp4
• file:33：策略梯度PG_讲解CartPole环境.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:31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导.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:7：CTC前向后向算法代码.mp4
• file:5：CTC损失函数的理解.mp4
• file:8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4
• file:3：OCR识别的CTC损失思想.mp4
• file:2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4
• file:10：CRNN项目代码剖析.mp4
• file:6：CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导.mp4
• file:4：总结理解深度学习文字识别架构.mp4
• file:1：传统OCR识别_深度学习OCR识别.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:章节1：算法与数据结构.pdf
• file:25：最大堆的删除操作.mp4
• file:9：栈与双端队列.mp4
• file:7：队列(链式).mp4
• file:27：二叉树获取最小值.mp4
• file:15：Linux_常用命令_vi、vim.mp4
• file:2：Linux_Linux简介.mp4
• file:3：Linux_VMWare安装及使用.mp4
• file:25：Linux_文件的压缩与解压缩处理.mp4
• file:24：Linux_上传与下载_lrzsz工具.mp4
• file:10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令.mp4
• file:6：贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4
• file:2：TF-IDF.mp4
• file:1：朴素贝叶斯分类算法.mp4
• file:3：NB代码实现解析.mp4
• file:NB_HMM.pdf
• file:5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4
• file:4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.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:22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4
• file:20：计算CRF真实路径的分数.mp4
• file:18：EmissionScore_TransitionScore.mp4
• file:17：了解CRF层添加的好处.mp4
• file:16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4
• file:8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4
• file:9：HMM预测问题使用前向算法.mp4
• file:12：前向算法来解决概率计算问题.mp4
• file:7：HMM隐马的定义.mp4
• file:13：Viterbi算法案例详解.mp4
• file:11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4
• file:21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4
• file:20：Spark术语总结.mp4
• file:23：Spark程序启动运行流程详解_02.mp4
• file:28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4
• file:26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
• file:18：Spark宽依赖和窄依赖_02.mp4
• file:27：构建LabeledPoint.mp4
• file:5：分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp4
• file:10：分布式计算所需进程.mp4
• file:15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4
• file:4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4
• file:11：两种算子操作本质区别.mp4
• file:3：Spark对比hadoop优势.mp4
• file:38：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:31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值.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:42：从数据转化到训练集的构建.mp4
• file:23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.mp4
• file:21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4
• file:16：AI写唐诗_训练数据的构建.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:17：MultiRNNCell单元.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:20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.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:2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典.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:7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4
• file:12：代码讲解_03.mp4
• file:9：数据预处理_02.mp4
• file:26：NER代码读取数据和预处理.mp4
• file:25：介绍了代码目录结构.mp4
• file:32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.mp4
• file:27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4
• file:24：回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4
• file:31：对比逻辑回归_相比HMM优势.mp4
• file:30：CRF中的特征函数们.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:34：GPT2闲聊机器人.mp4
• file:33：BERT新浪新闻10分类项目.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: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:41：最大值最小值归一化.mp4
• file:40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
• file:29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
• file:23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
• file:27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
• file:第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
• file:37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
• file:33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
• file:36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
• file:25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
• file:30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
• folder:【百战程序员】AI算法工程师就业班-带源码课件
• folder:03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
• folder:04、人工智能基础-高等数学知识强化
• folder:06、机器学习-线性分类
• folder:17-深度学习-语义分割原理和实战
• folder:25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
• folder:21-深度学习-OCR文本识别
• folder:27-【加课】算法与数据结构
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• folder:10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
• folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
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• folder:章节3：SVM支持向量机算法
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