【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 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:01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf file:02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目).7z file:03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目).7z file:Iris数据集.7z file:01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习).7z file:23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 file:25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 file:01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 file:26-虚拟机的使用.mp4 file:09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 file:15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 file:04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 file:09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 file:13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 file:10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 file:03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4 file:02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 file:20-提问的含金量,你知道吗?.mp4 file:12-工作中的困难,你是如何处理的?.mp4 file:16-生活中的那些爱好,挑一个盘他.mp4 file:11-谈钱怎么不伤感情.mp4 file:15-应聘企业早知道.mp4 file:1-众里寻他千百度,你的简历在何处.mp4 file:9-世界那么大,趋势知多少?.mp4 file:5-你的规划你做主!.mp4 file:3-了解应聘流程,做个有条不紊的人.mp4 file:2-面试前的那些“坑”.mp4 file:7-谈谈跳槽那些事.mp4 file:6-如何正视你的小缺点.mp4 file:18-加班,你怎么看?.mp4 file:8-与领导意见分歧,你是怎么做的?.mp4 file:17-选择机会重因素,个人心中要有数.mp4 file:4-自我介绍,你行吗?.mp4 file:19-处于下风?不存在的,几招教你定乾坤!.mp4 file:12-(重点)获取Linux的IP地址与测试IP是否可以通信.mp4 file:14-(重点)使用finalshell远程连接Linux服务器.mp4 file:11-(了解)Linux终端与符号说明.mp4 file:01-(软件)截图软件与打字软件使用.mp4 file:16-(理解)Linux目录结构与Windows目录结构区别.mp4 file:13-(理解)普通账号与超级管理员账号区别.mp4 file:08-(重点)VMware网络配置.mp4 file:18-(重点)ls命令与clear命令.mp4 file:10-(重点)Xmind思维导图总结使用.mp4 file:17-(重点)几个常见目录(必须要记下来).mp4 file:02-(理解)计算机的软件资源与硬件资源.mp4 file:05-(了解)为什么选择Linux(安全稳定).mp4 file:01-(了解)课程学习目标.mp4 file:06-(了解)Linux操作系统与Linux发行版本.mp4 file:15-(扩展)Windows系统与Linux系统本质区别.mp4 file:07-(注意)权限设置注意事项.mp4 file:07-(危险)rm命令与-rf选项危险操作.mp4 file:12-(重点)ifconfig查看网卡的IP地址.mp4 file:20-(重点中重点)管道命令.mp4 file:16-(了解)which命令之查看某个命令的绝对位置.mp4 file:09-(重点)mv命令之文件移动与文件重命名操作.mp4 file:21-(重点)用户的创建与删除.mp4 file:10-(重点)cat命令之查看文件内容.mp4 file:18-(重点)grep检索关键词在文件中出现的位置.mp4 file:19-(扩展)Ctrl+C在Linux中的妙用.mp4 file:11-(重点)more命令之查看文件的内容(推荐阅读超过一屏的文件).mp4 file:05-(解惑)文件与文件夹变绿情况.mp4 file:01-(重点)tar命令实现文件压缩与解压缩.mp4 file:03-(难点)cd命令与绝对路径与相对路径.mp4 file:04-(重点)mkdir命令之创建目录.mp4 file:08-(重点)cp命令之文件或文件夹拷贝(注意文件夹拷贝要加-r选项).mp4 file:02-(重点)pwd命令之显示当前所在位置.mp4 file:03-(重点)r-w-x权限说明(到底它们能干什么).mp4 folder:【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件 folder:【课外拓展】06、阶段六阶段二Python高级(更新) folder:【课件】 folder:【课外拓展】09、阶段九阶段五—NLP基础补充视频 folder:【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目 folder:【主学习路线】06、阶段六人工智能项目实战 folder:【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目(更新) folder:【主学习路线】04、阶段四计算机视觉与图像处理 folder:第一章1-Linux基础 folder:第三章3-Python编程进阶 folder:1--第一章 智慧交通 folder:4--第四章 实时人脸识别检测项目 folder:3--第三章 智能文本分类系统 folder:第二章2-机器学习算法进阶 folder:12--第十二章函数强化 folder:2--第二章python基础语法 folder:17--第十七章学生管理系统(面向对象版) folder:第四章 4-试用期篇 folder:第一章 1-HR面试技巧 folder:无课程相关内容 folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0 folder:1--第一章 Pytorch工具_v2.0 folder:7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0 folder:14--第十四章 经典的序列模型-v2.0 folder:2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0 folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0 folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0 folder:8--第八章线性回归V2.1 folder:17--第十七章集成学习进阶V2.1 folder:3--第三章matplotlibV2.1 folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战 folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础 folder:第六章 6-04 - 智慧交通 folder:8--第八章OpenCV基本操作_v.2.0 folder:2--第二章tensorflow入门_v2.0 folder:5--第五章目标检测_v2.0 folder:10--第十章图像特征提取与描述_v2.0 folder:10--第十章MySqL数据库高级使用 folder:5--第五章HTTP协议和静态服务器 folder:2--第二章Linux高级命令 folder:4--第四章算法进阶迁移学习 folder:2--第二章图像分割应用 folder:10--第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波 folder:0-2Linux终端基本使用 folder:0-1数据库基础 folder:0-3SQL约束 folder:0-13With上下文管理器 folder:0-8静态Weeb服务器 folder:0-7TCP服务器开发 folder:0-15Python中深浅拷贝 folder:0-9FastAPI folder:0-12进程线程对比 folder:0-17正则表达式扩展 folder:0-6Socket网络编程 folder:0-2装饰器 folder:0-3TextRank算法理论基础 folder:0-17PGN模型的搭建 folder:0-11词向量的单独训练 folder:0-25coverage模型类实现 folder:0-36GPU优化原理和实现 folder:0-28Beam-search模型类实现 folder:0-31单词替换法的训练和评估 folder:0-22ROUGE算法理论 folder:0-35模型转移实现 folder:0-6seq3seq架构 folder:0-38Flask实现模型部署 folder:0-20评估方法介绍 folder:0-1文本摘要项项目背景介绍 folder:0-29TF-IDF算法原理和实现 folder:0-2项目中的数据集初探 folder:0-16迭代器和类的实现 folder:15--车道线定位与拟合 folder:9--目标检测 folder:6--匈牙利算法 folder:10--车流量统计 folder:20--数据集处理(选学) folder:17--在视频中进行车道线检测 folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离 folder:5--卡尔曼滤波 folder:12--相机校正和图像去畸变 folder:18--SIamese网络系列(选学) folder:3--Dlib模型训练 folder:3--特征工程和fasttext模型训练 folder:2--构建标签词汇图谱 folder:6--泛娱乐推荐介绍 folder:4--多模型训练和预测 folder:5--系统联调和测试 folder:28--BERT中文预训练模型1 folder:18--命名实体识别介绍 folder:5--neo4j简介 folder:15--构建RNN模型 folder:4--总体架构中的工具介绍 folder:21--BiLSTM+CRF模型 folder:8--在Python中使用neo4j folder:24--在线部分简要分析 folder:25--werobot服务构建 folder:7--Cypher介绍与使用 folder:27--任务介绍与模型选用及训练数据集 folder:10--结构化数据流水线 folder:26--主要逻辑服务 folder:2--Unit对话API使用 folder:3--在线医生的总体架构 folder:0-4面向对象封装与继承 folder:0-1类定义及类属性使用 folder:0-3案例-面向对象 folder:0-12字符串查找,替换,合并 folder:0-20函数基本使用替代视频(04,05,06) folder:0-30文件操作案例 folder:0-16案例-学生管理系统(一) folder:0-25可变类型及非可变类型 folder:0-28lambda表达式 folder:0-7while循环 folder:0-11字符串定义切片 folder:0-22不定长参数与组包拆包 folder:0-10循环else folder:0-24基础加强练习 folder:0-18公共方法与推导式 folder:0-6机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看) folder:0-2朴素贝叶斯算法 folder:0-2人脸检测子任务 folder:2--课后练习(学员管理系统) folder:2--列表循环遍历 folder:1--元组相关操作 folder:4--bug认识 folder:4--break和continue folder:3--if...elif...else格式 folder:3--案例文件备份 folder:8--子类重写父类属性和方法 folder:8--函数执行流程 folder:11--拆包,交换变量 folder:4--使用Pytorch构建一个分类器 folder:1--认识pytorch folder:2-- Pytorch中的autograd folder:3--NLP中的常用预训练模型 folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列 folder:5--文本的特征处理 folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务 folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点 folder:6--Transformer相比于RNN的优势和原因 folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本 folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因 folder:4--Transformer中的self-attention folder:10--BERT模型的优点和缺点 folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略 folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入 folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则 folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用 folder:1--认识Transformer架构 folder:5--多头注意力机制 folder:13--输出部分实现 folder:1--numpy使用 folder:7--案例Facebook位置预测 folder:6--交叉验证,网格搜索 folder:1--XGBoost算法 folder:3--lightGBM算法 folder:4--北京租房数据统计分析 folder:3--pandas高级使用 folder:0-4 循环神经网络案例 folder:0-3 Pytorch高阶操作 folder:0-5 深度学习基础理论 folder:0-15 车道线曲率计算 folder:0-6 sort folder:0-1 opencv简介 folder:0-5 yolo v4算法介绍 folder:0-3 FasterRCNN案例 folder:2--计算机视觉(CV) folder:2--AlexNet folder:1--tensorflow和keras简介 folder:3--OpenCV的模块 folder:6--模版匹配和霍夫变换 folder:2--R-CNN网络基础 folder:3--Unet-案例 folder:2--语义分割:FCN与Unet folder:4--实例分割:MaskRCNN folder:5--LBP和HOG特征算子 folder:2--Harris和Shi-Tomas算法 folder:4--Fast和ORB算法 folder:3--深度学习的优化方法 folder:6--卷积神经网络CNN folder:2--常见的损失函数 folder:8--PyMySQL的使用 folder:3--where条件查询 folder:3--property语法 folder:3--DeepQ-Network folder:2--Q-learning算法 folder:3--自动编码器改进技巧 分享时间 2025-02-05 入库时间 2025-03-18 状态检测 有效 资源类型 QUARK 分享用户 夸父*603 资源有问题?点此举报 链接 跳转 分享