文档详情 ID: cmcggxokf1xo4t1py6h7ar1qk 后台管理 AI进阶课程|年度钻石会员(深度学习 机器学习+源码课件+实战项目+免费分享+下载) - 爱搜-网盘资源搜索-一站式网盘 file:点此获取更多资料.txt file:13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 file:18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 file:05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 file:02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 file:03-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.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:26-虚拟机的使用.mp4 file:01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf file:01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习).7z file:02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目).7z file:Iris数据集.7z file:03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目).7z file:19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 file:05-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-前向传播过程(输入层到隐藏层)(1).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.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: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 folder:AI进阶课程|年度钻石会员(深度学习 机器学习+源码课件+实战项目+免费分享+下载) folder:【主学习路线】07、阶段七人工智能面试强化(赠送) folder:【课外拓展】09、阶段九阶段五—NLP基础补充视频 folder:【课外拓展】02、阶段二赠送-人脸支付 folder:【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目(更新) folder:【主学习路线】05、阶段五NLP自然语言处理 folder:【课外拓展】06、阶段六阶段二Python高级(更新) folder:【课件】 folder:2--第二章图像分割应用 folder:9--第九章贝叶斯方法 folder:11--第十一章深度强化学习 folder:8--第八章算法进阶进化学习 folder:13--第十三章朴素贝叶斯V2.1 folder:3--第三章matplotlibV2.1 folder:5--第五章pandasV2.1 folder:第一章1-人脸支付 folder:第三章 3-01 - 目标检测 folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础 folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战 folder:3--第三章 智能文本分类系统 folder:4--第四章 实时人脸识别检测项目 folder:第二章 2-求职篇 folder:无课程相关内容 folder:7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0 folder:4--第四章 RNN架构解析-v2.0 folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0 folder:1--第一章 Pytorch工具_v2.0 folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0 folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0 folder:2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0 folder:17--第十七章学生管理系统(面向对象版) folder:2--第二章python基础语法 folder:1--第一章计算机组成原理 folder:第三章3-Python编程进阶 folder:2--第二章Linux高级命令 folder:9--第九章MySql数据库基本使用 folder:5--第五章HTTP协议和静态服务器 folder:第二章2-机器学习算法进阶 folder:8--第八章OpenCV基本操作_v.2.0 folder:2--第二章tensorflow入门_v2.0 folder:12--第十二章案例人脸案例_v2.0 folder:3--DeepQ-Network folder:2--Q-learning算法 folder:4--变分自动编码器 folder:1--自动编码器历史与应用介绍 folder:1--模型可解释 folder:1--贝叶斯方法实现及粒子滤波 folder:1--XGBoost算法 folder:2--otto案例 folder:3--lightGBM算法 folder:6--交叉验证,网格搜索 folder:3--数据集处理 folder:4--特征工程 folder:7--案例Facebook位置预测 folder:1--k近邻算法介绍 folder:5--KNN总结 folder:3--案例泰坦生存预测 folder:1--numpy使用 folder:4--北京租房数据统计分析 folder:0-5人脸识别 folder:0-1项目背景介绍 folder:0-7 yolo v5案例 folder:0-2 FasterRCNN原理与实现 folder:0-5 深度学习基础理论 folder:0-4 Pytorch案例实战 folder:0-14 车道线定位与拟合 folder:0-4 卡尔曼滤波 folder:0-11 图像去畸变 folder:0-2 卷积神经网络案例 folder:0-1 opencv简介 folder:3--特征工程和fasttext模型训练 folder:5--系统联调和测试 folder:2--构建标签词汇图谱 folder:21--网络模型搭建(选学) folder:18--SIamese网络系列(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:11--相机校正 folder:24--在线部分简要分析 folder:5--neo4j简介 folder:14--BERT中文预训练模型 folder:7--Cypher介绍与使用 folder:29--微调模型 folder:3--在线医生的总体架构 folder:8--在Python中使用neo4j folder:4--总体架构中的工具介绍 folder:26--主要逻辑服务 folder:21--BiLSTM+CRF模型 folder:27--任务介绍与模型选用及训练数据集 folder:25--werobot服务构建 folder:10--结构化数据流水线 folder:2--Unit对话API使用 folder:3--Dlib模型训练 folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列 folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点 folder:3--NLP中的常用预训练模型 folder:4--使用Pytorch构建一个分类器 folder:1--认识pytorch folder:2-- Pytorch中的autograd folder:6--前馈全连接层 folder:5--多头注意力机制 folder:1--认识Transformer架构 folder:13--输出部分实现 folder:2--文本处理的基本方法 folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务 folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入 folder:4--Transformer中的self-attention folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略 folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本 folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则 folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因 folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用 folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因 folder:1--集合的相关操作 folder:4--break和continue folder:5--while循环嵌套及应用 folder:7--循环else应用 folder:10--私有属性和方法 folder:3--if...elif...else格式 folder:2--课后练习(学员管理系统) folder:0-7工具函数的实现 folder:0-22ROUGE算法理论 folder:0-17PGN模型的搭建 folder:0-2项目中的数据集初探 folder:0-37CPU优化原理和实现 folder:0-29TF-IDF算法原理和实现 folder:0-27Beam-search原理介绍 folder:0-25coverage模型类实现 folder:0-11词向量的单独训练 folder:0-31单词替换法的训练和评估 folder:0-4TextRank算法实现模型 folder:0-38Flask实现模型部署 folder:0-5seq2seq架构 folder:0-3案例-面向对象 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:0-2Python注释与变量 folder:0-28lambda表达式 folder:0-24基础加强练习 folder:0-12字符串查找,替换,合并 folder:0-29文件基本操作 folder:0-16案例-学生管理系统(一) folder:0-22不定长参数与组包拆包 folder:0-25可变类型及非可变类型 folder:0-20函数基本使用替代视频(04,05,06) folder:0-18公共方法与推导式 folder:0-8静态Weeb服务器 folder:0-18FastAPI搭建Web服务器 folder:0-17正则表达式扩展 folder:0-12进程线程对比 folder:0-6Socket网络编程 folder:0-13With上下文管理器 folder:0-3PyMySQL folder:0-7TCP服务器开发 folder:0-5SQL多表查询 folder:0-3Linux常用命令(1) folder:3--property语法 folder:3--where条件查询 folder:15--二叉树的遍历 folder:0-6机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看) folder:0-1人工智能原理基础 folder:3--OpenCV的模块 folder:4--实例分割:MaskRCNN folder:2--语义分割:FCN与Unet folder:2--计算机视觉(CV) folder:1--tensorflow和keras简介 folder:4--GoogleNet folder:2--R-CNN网络基础 folder:2--常见的损失函数 folder:6--模版匹配和霍夫变换 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:deepsort算法 folder:SURF算法 分享时间 2025-06-28 入库时间 2025-06-28 资源类型 夸克网盘 分享用户 激动*木瓜 扫码获取资源 问题反馈 链接失效、内容异常、密码错误等问题都可以快速提交。 选择举报类型 复制链接 进入网盘 分享资源