[夸克网盘]百战-AI算法工程师就业班|价值18980元|冲击百万年薪|完结无秘

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资源名称：百战-AI算法工程师就业班|价值18980元|冲击百万年薪|完结无秘
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百战-AI算法工程师就业班

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▼📁百战-AI算法工程师就业班
▶📁13--深度学习-原理和进阶
▶📁1--神经网络算法
📄5-隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4117.52 MB
📄4-用神经网络理解Softmax回归【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp467.2 MB
📄9-tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4155.5 MB
📄6-多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp490.57 MB
📄7-sklearn中NN模型的代码使用【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4123.62 MB
📄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【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp467.67 MB
📄2-三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp453.63 MB
📄8-隐藏层激活函数必须是非线性的【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp421.95 MB
📄1-神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp494.41 MB
▶📁2--TensorFlow深度学习工具
📄7-TF实现DNN来识别MNIST手写数字【公重号：CunWorkNotes】.mp4132.73 MB
📄4-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【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4173.47 MB
📄2-CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp474.12 MB
📄6-TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4137.04 MB
📄3-Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4120.73 MB
📄1-CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址【花费时间‖：cunLove.cn】.mp468.65 MB
📄5-TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4233.26 MB
▶📁3--反向传播推导_Python代码实现神经网络
📄6-python实现神经网络训练代码讲解(一)【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp484.17 MB
📄2-反向传播推导(一)【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4127.9 MB
📄7-python实现神经网络正向反向传播训练【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4112.23 MB
📄5-反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp434.57 MB
📄1-反向传播_链式求导法则【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp486.47 MB
📄4-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【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp481.2 MB
📄3-反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4121.37 MB
▶📁12--机器学习与大数据-推荐系统项目实战
▶📁1--推荐系统--流程与架构
📄9-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp477.8 MB
📄8-推荐系统架构_实时_离线_2【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4104.74 MB
📄2-推荐系统_隐式用户反馈_2【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4119.78 MB
📄4-推荐系统_协同过滤_2【公重号：CunWorkNotes】.mp461.36 MB
📄5-推荐系统_协同过滤_3【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp460.51 MB
📄13-推荐系统_数据源_2【公重号：CunWorkNotes】.mp482.9 MB
📄11-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4103.28 MB
📄1-推荐系统_隐式用户反馈_1【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp488.31 MB
📄3-推荐系统_协同过滤_1【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp460.31 MB
📄6-推荐系统_协同过滤_4【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp456.16 MB
📄12-推荐系统_数据源_1【花费时间‖：cunLove.cn】.mp479.07 MB
📄10-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4112.85 MB
📄7-推荐系统架构_实时_离线_1【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4100.65 MB
▶📁3--推荐系统--模型使用和推荐服务
📄3-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4165.06 MB
📄9-使用Dubbo将推荐系统做成服务_3【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4119.95 MB
📄5-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp490.57 MB
📄4-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2【公重号：CunWorkNotes】.mp498.49 MB
📄10-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4110.16 MB
📄7-使用Dubbo将推荐系统做成服务_1【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp482.21 MB
📄11-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4140.1 MB
📄12-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4157.45 MB
📄2-Redis数据库安装及其使用【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp447.93 MB
📄8-使用Dubbo将推荐系统做成服务_2【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4103.88 MB
📄1-推荐模型文件使用思路【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp461.89 MB
📄6-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp494.68 MB
▶📁2--推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
📄12-ACC准确率和AUC面积的计算以及意义【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4214.4 MB
📄5-推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4116.88 MB
📄10-MLlib调用算法计算模型文件并存储_2【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp493.65 MB
📄8-spark构建特征索引_标签列_4【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp498.61 MB
📄2-HQL语句_python脚本构建中间结果_2【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4122.28 MB
📄6-spark构建特征索引_标签列_2【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp491.86 MB
📄7-spark构建特征索引_标签列_3【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp497.86 MB
📄11-MLlib调用算法计算模型文件并存储_3【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4107.32 MB
📄4-HQL语句_python脚本构建中间结果_4【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4111.87 MB
📄1-HQL语句_python脚本构建中间结果_1【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4155.76 MB
📄9-MLlib调用算法计算模型文件并存储_1【公重号：CunWorkNotes】.mp499.64 MB
📄3-HQL语句_python脚本构建中间结果_3【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4123.74 MB
▶📁21--深度学习-OCR文本识别
📄10-CRNN项目代码剖析【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4306.48 MB
📄7-CTC前向后向算法代码【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4225.41 MB
📄8-GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4308.23 MB
📄5-CTC损失函数的理解【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4330.64 MB
📄3-OCR识别的CTC损失思想【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4327.69 MB
📄4-总结理解深度学习文字识别架构【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4121.59 MB
📄6-CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导【公重号：CunWorkNotes】.mp4200.52 MB
📄1-传统OCR识别_深度学习OCR识别【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4369.94 MB
📄2-OCR识别本质就是文字检测和文字识别【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4253.34 MB
📄9-CPTN项目代码剖析【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4491.69 MB
▶📁25--【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
▶📁1--PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
📄2-Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp445.21 MB
📄1-安装PaddlePaddle【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp487.34 MB
📄3-PaddlePaddle求解线性模型【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp450.63 MB
📄5-预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp443.72 MB
📄4-预测波士顿房价_数据读取_正向传播【花费时间‖：cunLove.cn】.mp460.49 MB
▶📁4--PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
📄3-车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp457.48 MB
📄5-车牌识别项目_车牌字符识别模型训练【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp461.89 MB
📄1-PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍【公重号：CunWorkNotes】.mp469.65 MB
📄4-车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp461.62 MB
📄6-车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp475.61 MB
📄2-车牌识别项目_详解数据准备阶段代码【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp442.93 MB
▶📁3--PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
📄4-PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4133.78 MB
📄6-PCB电路板缺陷检测_模型训练【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp464.62 MB
📄1-PaddleDetection_项目配置【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp482.88 MB
📄7-PCB电路板缺陷检测_模型预测【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp451.73 MB
📄3-PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp483.1 MB
📄2-安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp465.48 MB
📄5-PCB电路板缺陷检测_项目配置文件【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp442.77 MB
▶📁5--PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
📄6-PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp448.53 MB
📄1-PaddleNLP_项目配置【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp449.37 MB
📄8-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【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp480.58 MB
📄7-PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp447.34 MB
📄4-PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp455.51 MB
📄3-物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4106.19 MB
📄5-PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp451.88 MB
📄2-PaddleNLP_物流信息提取项目介绍【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp448.01 MB
▶📁2--PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
📄1-预测病理性近视_图片数据读取【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp497.18 MB
📄4-预测病理性近视_调用经典卷积神经网络【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp491.83 MB
📄3-预测病理性近视_定义模型结构_评估模型【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp484.1 MB
📄2-预测病理性近视_模型训练【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp486.66 MB
▶📁6--PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
📄2-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp457.44 MB
📄1-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_加载数据集构建Dataset【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp449.47 MB
📄3-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解模型训练和评估代码【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp447.78 MB
📄4-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp457.88 MB
▶📁15--深度学习-图像识别项目实战
▶📁1--车牌识别
📄4-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp473.07 MB
📄1-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp483.16 MB
📄5-车牌识别项目关于目标检测的问题【花费时间‖：cunLove.cn】.mp439.48 MB
📄2-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp486.4 MB
📄3-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp448.8 MB
▶📁2--自然场景下的目标检测及源码分析
📄24-FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp453.41 MB
📄13-FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp483.97 MB
📄10-FasterRCNN代码_构建head【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp467.56 MB
📄14-FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4119.92 MB
📄19-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp446.68 MB
📄11-FasterRCNN代码_构建RPN网络_01【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4124.4 MB
📄3-FasterRCNN项目代码_数据增强【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp471.78 MB
📄2-FasterRCNN项目代码_数据加载【公重号：CunWorkNotes】.mp496.17 MB
📄8-回归整体训练流程_详解读取数据blob_03【公重号：CunWorkNotes】.mp439.22 MB
📄4-FasterRCNN项目代码_数据初始化【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp473.27 MB
📄17-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4165.71 MB
📄5-FasterRCNN项目代码_模型的训练【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp439.33 MB
📄18-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp443.58 MB
📄26-FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp476.44 MB
📄12-FasterRCNN代码_构建RPN网络_02【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp488.47 MB
📄20-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp478.02 MB
📄6-回归整体训练流程_详解读取数据blob_01【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp481.18 MB
📄25-FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp474.4 MB
📄7-回归整体训练流程_详解读取数据blob_02【花费时间‖：cunLove.cn】.mp475.71 MB
📄23-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp457.32 MB
📄1-FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4116.49 MB
📄21-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4114.63 MB
📄9-回归整体训练流程_详解读取数据blob_04【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp464.48 MB
📄22-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4100.02 MB
📄15-FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp491.4 MB
📄16-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01【公重号：CunWorkNotes】.mp4100.3 MB
▶📁3--图像风格迁移
📄4-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp486.94 MB
📄2-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp485.15 MB
📄1-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1【公重号：CunWorkNotes】.mp481.07 MB
📄3-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp475.4 MB
▶📁11--机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
▶📁3--Spark机器学习MLlib和ML模块
📄23-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4143.95 MB
📄15-模型的训练以及评估和调超参_1【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp484.62 MB
📄22-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4143.99 MB
📄10-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4104.55 MB
📄18-SparkML机器学习库概念讲解_1【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4146.78 MB
📄4-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4105.05 MB
📄26-SparkML网页分类案例代码实战续（3）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp49.82 MB
📄14-从数据转化到训练集的构建【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4146.4 MB
📄13-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp484.2 MB
📄21-SparkML机器学习库代码实战讲解_2【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4169.53 MB
📄5-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4255.32 MB
📄17-模型的训练以及评估和调超参_3【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4161.69 MB
📄25-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp499.25 MB
📄8-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp480.22 MB
📄7-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4140.87 MB
📄11-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp489.72 MB
📄19-SparkML机器学习库概念讲解_2【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4121.35 MB
📄2-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4120.62 MB
📄9-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4145.67 MB
📄6-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp463.11 MB
📄24-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4177.12 MB
📄12-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp492.22 MB
📄1-SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4170.37 MB
📄16-模型的训练以及评估和调超参_2【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp488.9 MB
📄20-SparkML机器学习库代码实战讲解_1【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4146.48 MB
📄3-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4109.35 MB
▶📁2--Spark计算框架深入
📄2-Spark宽依赖和窄依赖_01【花费时间‖：cunLove.cn】.mp439.74 MB
📄12-构建LabeledPoint【公重号：CunWorkNotes】.mp4111.08 MB
📄3-Spark宽依赖和窄依赖_02【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp438.86 MB
📄11-讲解构建稀疏和稠密向量_01【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4101.76 MB
📄7-Spark程序启动运行流程详解_01【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp449.37 MB
📄13-介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp491.18 MB
📄9-Spark程序启动运行流程详解_03【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp447.28 MB
📄6-分布式文件系统Block块的大小配置【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4114.54 MB
📄5-Spark术语总结【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp489.66 MB
📄1-Spark数据缓存机制【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp454.43 MB
📄10-讲解构建稀疏和稠密向量_01【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp480.62 MB
📄4-Spark宽依赖和窄依赖_03【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp428.03 MB
📄8-Spark程序启动运行流程详解_02【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp471.4 MB
▶📁1--Spark计算框架基础
📄6-分布式计算框架Shuffle的原理_02【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp444.94 MB
📄12-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp469.39 MB
📄15-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp441.91 MB
📄11-两种算子操作本质区别【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp456.31 MB
📄7-分布式计算框架Shuffle的原理_03【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp429.26 MB
📄10-分布式计算所需进程【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp426.3 MB
📄4-回顾hadoop讲解shuffle【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp435.8 MB
📄3-Spark对比hadoop优势【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp419.34 MB
📄13-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp456.06 MB
📄1-Spark特性_01【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp441.68 MB
📄8-Spark的RDD特性_01【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp433.08 MB
📄9-Spark的RDD特性_02【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp433.41 MB
📄14-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp444.12 MB
📄5-分布式计算框架Shuffle的原理_01【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp446.22 MB
📄2-Spark特性_02【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp435.15 MB
▶📁课件
📄人工智能课件.txt5.2 KB
▶📁10--机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
▶📁2--网页分类案例
📄4-竞赛其他相关提交成绩排行榜【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp440.19 MB
📄8-MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp462.48 MB
📄11-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp468.8 MB
📄10-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_02【公重号：CunWorkNotes】.mp485.63 MB
📄9-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_01【公重号：CunWorkNotes】.mp487.47 MB
📄6-MLlib对网页分类竞赛数据预处理【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4102.96 MB
📄12-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_04【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp474.74 MB
📄1-Kaggle网页分类竞赛介绍【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp425.08 MB
📄3-评估指标ROC和AUC【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp449.03 MB
📄5-数据导入【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp468.41 MB
📄7-MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp471.27 MB
📄2-评估指标ROC和AUC【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp456.19 MB
▶📁1--药店销量预测案例
📄4-对数据里面的目标变量sales的一个分析【公重号：CunWorkNotes】.mp444.88 MB
📄1-Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp436.33 MB
📄6-模型的训练_评估【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp466.64 MB
📄2-对数据字段的介绍_导包【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp419.9 MB
📄7-kaggle竞赛网站学习【公重号：CunWorkNotes】.mp4172.16 MB
📄3-自定义损失函数【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp421.12 MB
📄5-数据的预处理【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4111.81 MB
▶📁24--【加课】Pytorch项目实战
▶📁4--PyTorch循环神经网络_词性标注
▶📁5--PyTorch编码器解码器_机器翻译
▶📁2--PyTorch基础_Tensor张量运算
📄1-Tensor的创建【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp455.14 MB
📄2-修改Tensor的形状_索引操作【花费时间‖：cunLove.cn】.mp476.51 MB
📄3-广播机制_逐元素操作【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp444.46 MB
📄4-归并操作_比较操作_矩阵操作【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp459.39 MB
▶📁3--PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
📄7-使用VGG16模型提供准确率【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp452.9 MB
📄9-迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp467.71 MB
📄1-PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示【花费时间‖：cunLove.cn】.mp483.93 MB
📄4-PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp430.6 MB
📄10-PyTorch代码实战加入数据增强【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp434.15 MB
📄5-使用全局平均池化_使用LeNet模型【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp440.97 MB
📄3-PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp451.47 MB
📄8-torchvision里面的预训练模型【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp429.84 MB
📄2-PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp458.61 MB
📄6-使用集成学习思想训练识别模型【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp486.96 MB
▶📁1--PyTorch运行环境安装_运行环境测试
📄2-PyTorch的安装【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp476.45 MB
📄3-Pycharm关联PyTorch运行环境【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp437.96 MB
📄1-PyTorch概述【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp429.29 MB
📄4-Jupyter关联PyTorch运行环境【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp431.22 MB
▶📁8--机器学习-决策树系列
▶📁3--GBDT
📄3-GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp477.36 MB
📄1-GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x)【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp465.49 MB
📄15-GBDT二分类举例详解【花费时间‖：cunLove.cn】.mp486.67 MB
📄20-GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x)【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4115.14 MB
📄9-GBDT应用于多分类任务【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp473.34 MB
📄17-计算特征重要度进行特征选择【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp454.87 MB
📄10-GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp472.09 MB
📄8-GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp461.49 MB
📄18-GBDT用于特征组合降维【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp443.72 MB
📄7-GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp483.81 MB
📄2-GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp488.39 MB
📄12-对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点【花费时间‖：cunLove.cn】.mp460.8 MB
📄16-GBDT多分类举例详解【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp491.71 MB
📄5-GBDT回归举例_总结【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4108.52 MB
📄23-GBDT+LR架构预测评估代码实现【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp466.47 MB
📄4-GBDT应用于回归问题【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp484.66 MB
📄6-GBDT应用于二分类问题【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp470.42 MB
📄21-GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp471.74 MB
📄13-GBDT二分类叶子节点分值计算推导【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp473.96 MB
📄22-GBDT+LR架构训练模型代码实现【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp488.4 MB
📄14-GBDT多分类叶子节点分值计算【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp454.63 MB
📄19-特征组合降维在GBDT+LR架构应用【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp451.28 MB
📄11-GBDT多分类流程【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp473.8 MB
▶📁4--XGBoost
📄4-回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp493.39 MB
📄5-通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp448.31 MB
📄6-Objective_vs_Heuristic【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp460.42 MB
📄16-样本权重对于模型学习的影响【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp459.81 MB
📄11-由每个叶子节点重组目标函数Obj【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp468.56 MB
📄10-重新定义树ft和树的复杂度Ω【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp477.7 MB
📄12-推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp472.32 MB
📄9-Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp467.39 MB
📄8-推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj【公重号：CunWorkNotes】.mp448.62 MB
📄13-根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4106.69 MB
📄7-得出XGBoost最开始的Obj目标函数【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp494.87 MB
📄17-总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4101.47 MB
📄1-回顾有监督机器学习三要素【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp482.52 MB
📄2-Bias_Variance_Trade-off【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp466 MB
📄3-基于树集成学习4个优点【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp491.36 MB
📄15-XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp471.21 MB
📄14-举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件【公重号：CunWorkNotes】.mp473.8 MB
▶📁1--决策树
📄9-代码实战决策树对鸢尾花数据集分类【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp477.9 MB
📄13-CCP代价复杂度后剪枝【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4130.67 MB
📄3-如何构建一颗决策树【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp484.87 MB
📄8-预剪枝以及相关超参数【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4127.06 MB
📄11-代码训练回归树拟合SineWave【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp493.81 MB
📄4-什么是更好的一次划分【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp457.02 MB
📄6-信息增益【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp475.26 MB
📄14-CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定【花费时间‖：cunLove.cn】.mp462.18 MB
📄10-绘制决策树模型_寻找最优树深度【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp497.1 MB
📄2-决策树的数学表达【公重号：CunWorkNotes】.mp489.94 MB
📄1-决策树模型的特点【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp474.88 MB
📄5-Gini系数【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4107.54 MB
📄7-熵与Gini系数关系_信息增益率【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4118.18 MB
📄12-后剪枝的意义【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp450.49 MB
▶📁2--集成学习和随机森林
📄5-OOB袋外数据【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4106.07 MB
📄4-代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4101.81 MB
📄6-Adaboost算法思路【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4106.3 MB
📄3-随机森林【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4108.14 MB
📄7-调整数据权重让权重正确率达到50%【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp466.83 MB
📄8-Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp490.51 MB
📄2-Bagging_Boosting_Stacking【花费时间‖：cunLove.cn】.mp459.02 MB
📄1-不同聚合方式_生成不同弱学习器方式【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp480.47 MB
▶📁2--人工智能基础-Python基础
▶📁1--Python开发环境搭建
📄4-Jupyter安装和代码运行【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp437.1 MB
📄6-Conda虚拟环境创建与Python模块安装【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp473.12 MB
📄3-Pycharm安装和代码运行【公重号：CunWorkNotes】.mp471.57 MB
📄2-Miniconda安装和测试【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp457.12 MB
📄1-下载Miniconda运行环境【公重号：CunWorkNotes】.mp4100.75 MB
📄7-关联虚拟环境运行代码【花费时间‖：cunLove.cn】.mp438.14 MB
📄5-Jupyter常用快捷键【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp432.23 MB
▶📁2--Python基础语法
📄3-Python_控制语句_多分支_三元条件运算符【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp431.02 MB
📄22-Python_函数式编程_高阶函数【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp424.65 MB
📄8-Python_切片操作【公重号：CunWorkNotes】.mp440.2 MB
📄23-Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp437.86 MB
📄2-Python_控制语句_单双分支【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp450.66 MB
📄5-Python_控制语句_for循环【花费时间‖：cunLove.cn】.mp422.82 MB
📄14-Python_集合操作_字典和常见操作【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp438.01 MB
📄31-Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp432 MB
📄16-Python_os模块_shutil模块【花费时间‖：cunLove.cn】.mp451.54 MB
📄17-Python_打开并读取文件_中文编码问题【公重号：CunWorkNotes】.mp458.82 MB
📄27-Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp438.35 MB
📄18-Python_函数_定义_调用_返回值_注释【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp423.77 MB
📄19-Python_函数_局部变量_全局变量【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp431.2 MB
📄15-Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp422.4 MB
📄26-Python_类对象_定义与实例化对象【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp444.21 MB
📄30-Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp424.66 MB
📄12-Python_集合操作_列表的常用方法【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp437.35 MB
📄9-Python_数据类型【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp425.38 MB
📄20-Python_函数_默认参数_可变参数【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp424.47 MB
📄13-Python_集合操作_元组【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp443.46 MB
📄29-Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数【花费时间‖：cunLove.cn】.mp438.46 MB
📄25-Python_函数_装饰器【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp430.35 MB
📄10-Python_集合操作_列表【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp434.71 MB
📄1-Python是强类型的动态脚本语言【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp444.15 MB
📄28-Python_类对象_内置方法【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp429.17 MB
📄11-Python_集合操作_列表的基本操作【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp449.44 MB
📄4-Python_控制语句_while循环【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp425.02 MB
📄7-Python_控制语句_break_continue【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp425.23 MB
📄6-Python_控制语句_嵌套循环【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp436.15 MB
📄21-Python_函数_递归【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp423.46 MB
📄24-Python_函数_闭包【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp441.61 MB
▶📁1--人工智能基础-快速入门
▶📁1--人工智能就业、薪资、各行业应用
📄3-人工智能时代是发展的必然【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp423.22 MB
📄1-人工智能就业前景与薪资【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp452.07 MB
📄2-人工智能适合人群与必备技能【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp444.57 MB
📄4-人工智能在各领域的应用【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp457.73 MB
▶📁2--机器学习和深度学习、有监督和无监督
📄4-有监督机器学习任务与本质【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp437.5 MB
📄5-无监督机器学习任务与本质【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp450.15 MB
📄3-深度学习比传统机器学习有优势【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp484.81 MB
📄2-机器学习不同的学习方式【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp483.51 MB
📄1-人工智能常见流程【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp489.62 MB
▶📁26--【加课】Linux 环境编程基础
▶📁1--Linux
📄21-Linux_常用配置_快照与克隆【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp416.47 MB
📄1-Linux_课程介绍【公重号：CunWorkNotes】.mp43.72 MB
📄3-Linux_VMWare安装及使用【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp420.92 MB
📄23-Linux_上传与下载_Xftp的使用【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp420.33 MB
📄4-Linux_安装Linux【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp441.97 MB
📄9-Linux_常用命令_ls与ll命令【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp434.39 MB
📄8-Linux_常用命令_cd命令【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp48.15 MB
📄19-Linux_常用配置_修改网段【花费时间‖：cunLove.cn】.mp412.83 MB
📄5-Linux_目录介绍【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp420.31 MB
📄18-Linux_常用配置_启动网络【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp415.64 MB
📄24-Linux_上传与下载_lrzsz工具【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp443.32 MB
📄12-Linux_常用命令_mkdir命令【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp410.57 MB
📄26-Linux_安装MySQL【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp479.02 MB
📄20-Linux_常用配置_设置网络类型【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp425.66 MB
📄10-Linux_常用命令_clear、touch、cat命令【花费时间‖：cunLove.cn】.mp410.13 MB
📄7-Linux_常用命令_pwd命令【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp45.79 MB
📄13-Linux_常用命令_cp命令【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp416.08 MB
📄11-Linux_常用命令more、head、tail命令【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp416.32 MB
📄15-Linux_常用命令_vi、vim【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp430.63 MB
📄14-Linux_常用命令_rm、mv命令【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp431.83 MB
📄17-Linux_常用配置_设置时区【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp428.84 MB
📄2-Linux_Linux简介【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp417.59 MB
📄16-Linux_常用命令_reboot、halt【公重号：CunWorkNotes】.mp44.75 MB
📄25-Linux_文件的压缩与解压缩处理【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp443.12 MB
📄22-Linux_Xshell的安装与使用【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp419.51 MB
📄6-Linux_Linux中的路径【公重号：CunWorkNotes】.mp418.65 MB
▶📁16--深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
▶📁3--YOLOv3详解
📄5-YOLOv4论文概述_BOS_BOF【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4297.31 MB
📄4-YOLOv4论文概述_介绍【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4139.49 MB
📄2-YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4158.58 MB
📄1-YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp486.51 MB
📄3-YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4147.48 MB
▶📁2--YOLOv2详解
📄2-YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4257.43 MB
📄3-YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4141.41 MB
📄1-YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4158.76 MB
📄4-YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4183.51 MB
▶📁5--YOLOv4详解
📄3-YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4216.07 MB
📄1-YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4207.14 MB
📄2-YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU【花费时间‖：cunLove.cn】.mp490.48 MB
📄4-YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4220.91 MB
▶📁1--YOLOv1详解
📄2-YOLOv1论文详解_网络架构_思想【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4215.92 MB
📄1-YOLOv1论文详解_算法特点介绍【公重号：CunWorkNotes】.mp4179.69 MB
📄3-YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4253.21 MB
📄4-YOLOv1论文详解_NMS_局限性【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp482.07 MB
▶📁4--YOLOv3代码实战
📄5-YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4144.69 MB
📄6-YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解【公重号：CunWorkNotes】.mp4316.56 MB
📄3-YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4223.57 MB
📄1-YOLOv3代码剖析_项目介绍【公重号：CunWorkNotes】.mp4157.02 MB
📄2-YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4238.06 MB
📄4-YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp486.53 MB
▶📁6--机器学习-线性分类
▶📁1--逻辑回归
📄16-实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp440.46 MB
📄3-逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp431 MB
📄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【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp46.71 MB
📄6-推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp429.61 MB
📄7-推导逻辑回归损失函数_得到最终形式【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp412.43 MB
📄4-证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp441.97 MB
📄2-sigmoid函数作用【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp438.15 MB
📄13-对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp442.5 MB
📄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【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp456.56 MB
📄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【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp443.87 MB
📄10-绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp439.83 MB
📄14-实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp446.63 MB
📄9-绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp430.72 MB
📄15-OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp426.13 MB
📄12-对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp420.5 MB
📄1-逻辑回归_Sigmoid函数【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp421.14 MB
▶📁2--Softmax回归
📄13-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【花费时间‖：cunLove.cn】.mp478.03 MB
📄12-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【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp447.67 MB
📄4-再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp428.15 MB
📄1-证明多项式分布属于指数族分布一种【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp427.93 MB
📄9-实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp425.13 MB
📄10-实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp442.74 MB
📄7-实战音乐分类器_讲解需求和读取数据【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp432.57 MB
📄3-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【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp433.42 MB
📄11-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【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp449.16 MB
📄2-从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp421.35 MB
📄5-证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp413.92 MB
📄6-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【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp446.67 MB
📄8-实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图【公重号：CunWorkNotes】.mp452.39 MB
▶📁4--SMO优化算法
📄7-启发式选择两个α【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp423.11 MB
📄9-SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp473.44 MB
📄8-如何计算阈值b【花费时间‖：cunLove.cn】.mp450.18 MB
📄13-关于sklearn中的SVM封装的类和超参【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp415.47 MB
📄15-OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp436.52 MB
📄10-SVM的SMO实现判断违背条件的α1【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp419.23 MB
📄11-SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp420.88 MB
📄2-SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp465.42 MB
📄1-SVM算法流程总结【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp458.36 MB
📄3-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【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp463.23 MB
📄5-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【花费时间‖：cunLove.cn】.mp492.38 MB
📄12-SVM绘制已有数据点和超平面以及边界【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp421.13 MB
📄6-再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp437.62 MB
📄14-概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp469 MB
📄4-对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp453.19 MB
▶📁3--SVM支持向量机算法
📄9-SVM在sklearn中的使用_超参数【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4144.3 MB
📄4-数学预备知识_拉格朗日函数【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4122.44 MB
📄8-非线性SVM【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp454.43 MB
📄7-软间隔SVM和总结流程【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4135.76 MB
📄5-硬间隔SVM的两步优化【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4102.88 MB
📄1-SVM与感知机关系_几何距离与函数距离【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4114.25 MB
📄3-几种SVM_SVM的损失函数【花费时间‖：cunLove.cn】.mp474.91 MB
📄2-SVM的思想【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp455.56 MB
📄6-总结硬间隔SVM【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp439.01 MB
▶📁20--深度学习-NLP自然语言处理项目实战
▶📁6--BERT新浪新闻10分类项目
📄1-BERT新浪新闻10分类项目【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4104.54 MB
▶📁5--实战NER命名实体识别项目
📄6-BiLSTM-CRF模型的预测代码【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp464.1 MB
📄3-NER代码读取数据和预处理【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp497.61 MB
📄2-介绍了代码目录结构【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp423.44 MB
📄8-对比逻辑回归_相比HMM优势【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4143.56 MB
📄5-通过CRF层来计算Loss损失以及训练【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp480.51 MB
📄1-回顾了一下CRF训练和使用过程【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp473.72 MB
📄7-CRF中的特征函数们【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4125.97 MB
📄9-补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4141.43 MB
📄4-feature进入BiLSTM进行正向传播的过程【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp470.91 MB
▶📁4--Seq2Seq聊天机器人
📄2-Seq2Seq版Chatbot的数据预处理【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp493.85 MB
📄1-从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4118.79 MB
📄3-Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4133.29 MB
▶📁1--词向量
📄5-Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp483.28 MB
📄1-回顾了词向量里面训练的Topology【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4121.72 MB
📄6-Word2Vec项目代码_总结串讲【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp422.52 MB
📄4-Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4102.84 MB
📄2-Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp496.76 MB
📄3-Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp482.29 MB
▶📁7--GPT2聊天机器人
📄1-GPT2闲聊机器人【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp462.28 MB
▶📁3--AI写唐诗
📄2-AI写唐诗_训练数据的构建【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp469.75 MB
📄3-MultiRNNCell单元【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp438.93 MB
📄1-AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4114.96 MB
📄5-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【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp461.73 MB
📄6-AI写唐诗_模型的使用_增加随机性【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp493.87 MB
📄4-AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp467.03 MB
▶📁2--自然语言处理--情感分析
📄1-Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp471.1 MB
📄8-代码讲解_05【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp435.88 MB
📄4-代码讲解_01【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp452.29 MB
📄5-代码讲解_02【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp460.85 MB
📄2-数据预处理_01【花费时间‖：cunLove.cn】.mp479.65 MB
📄6-代码讲解_03【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp453.89 MB
📄3-数据预处理_02【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp445.68 MB
📄7-代码讲解_04【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp457.19 MB
▶📁9--机器学习-概率图模型
▶📁3--CRF算法
📄7-计算CRF所有可能路径的总分数【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4135.58 MB
📄1-NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4127.78 MB
📄2-讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp471.88 MB
📄4-EmissionScore_TransitionScore【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp461.33 MB
📄5-CRF的目标函数【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp423.74 MB
📄8-通过模型来预测新的句子的序列标签【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp483.16 MB
📄3-了解CRF层添加的好处【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4105.9 MB
📄6-计算CRF真实路径的分数【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp450.37 MB
▶📁2--HMM算法
📄1-HMM隐马的定义【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp436.82 MB
📄4-HMM预测问题使用维特比算法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp433.43 MB
📄2-HMM隐马的三组参数_三个基本问题【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp4104.28 MB
📄5-HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp476.05 MB
📄3-HMM预测问题使用前向算法【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp444.33 MB
📄6-前向算法来解决概率计算问题【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp433.05 MB
📄7-Viterbi算法案例详解【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4107.12 MB
📄8-Viterbi算法代码实现【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp442.43 MB
▶📁1--贝叶斯分类
📄4-sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4131.83 MB
📄1-朴素贝叶斯分类算法【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4126.74 MB
📄3-NB代码实现解析【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4126.73 MB
📄6-贝叶斯网络_马尔可夫链【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp438.75 MB
📄2-TF-IDF【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp453.08 MB
📄5-语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4107.12 MB
▶📁14--深度学习-图像识别原理
▶📁5--现代目标检测之FasterRCNN
📄2-FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4214.14 MB
📄1-回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4121.18 MB
📄5-FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4247.99 MB
📄3-NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4157.18 MB
📄4-FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4210.02 MB
▶📁4--古典目标检测
📄5-从FastRCNN引入FasterRCNN【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4120.81 MB
📄2-使用OpenCV调用分类器找到目标框【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp498.21 MB
📄1-图像识别任务_古典目标检测【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4196.48 MB
📄4-R-CNN和SPP-net【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4124.06 MB
📄3-IOU以及python计算的代码【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp423.56 MB
▶📁3--经典卷积网络算法
📄9-Mobilenet网络架构【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4150.05 MB
📄7-DenseNet在Keras里面的代码实现【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp466.75 MB
📄3-InceptionV1_V2【公重号：CunWorkNotes】.mp4165.86 MB
📄5-ResNet残差单元_BottlenetBlocK【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4121.51 MB
📄4-InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4166.97 MB
📄2-VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4116.63 MB
📄1-Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4141.12 MB
📄6-DenseNet和Keras里面的实现【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4150.61 MB
📄8-BatchNormalization【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp499.23 MB
▶📁1--卷积神经网络原理
📄6-卷积的计算TF中的API操作与参数【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp493.5 MB
📄7-池化的概念和TF中的API的操作与参数【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp464.09 MB
📄2-单通道卷积的计算【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4104.01 MB
📄1-回顾深度神经网络_卷积层是局部连接【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4131.17 MB
📄8-经典的CNN架构和LeNet5【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4137.21 MB
📄3-彩色图片卷积的计算【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp452.79 MB
📄5-卷积的补充与Padding填充模式【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp497 MB
📄4-卷积层权值共享【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp463.93 MB
▶📁2--卷积神经网络优化
📄5-深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4104.08 MB
📄7-减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp466.51 MB
📄2-Dropout技术点思想和运用【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4113.94 MB
📄9-Optimizer_SGD_Momentum【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp489.7 MB
📄1-AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4109.38 MB
📄11-Optimizer_Adam【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4141.12 MB
📄3-数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp477.55 MB
📄6-减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp442.02 MB
📄10-Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4121.41 MB
📄4-CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码【公重号：CunWorkNotes】.mp4125.88 MB
📄8-VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4123.25 MB
▶📁31--【加课】强化学习【新增】
▶📁1--Q-Learning与SARSA算法
📄12-代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型【公重号：CunWorkNotes】.mp442.69 MB
📄10-代码实战Q-Learning智能体训练模型【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp440.3 MB
📄3-详解Q值和V值以及它们之间关系【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp482.69 MB
📄8-代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp434.23 MB
📄9-代码实战Q-Learning智能体选择行为【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp438.39 MB
📄5-蒙特卡洛和时序差分估算状态V值【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp482.14 MB
📄13-代码实战SarsaLambda_训练模型【公重号：CunWorkNotes】.mp442.49 MB
📄2-引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值【花费时间‖：cunLove.cn】.mp459.84 MB
📄6-SARSA算法和Q-learning算法【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp476.34 MB
📄11-代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp445.38 MB
📄7-理解Q-table_创建maze交互环境【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp478.55 MB
📄4-蒙特卡洛采样回溯计算V值【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp474.25 MB
📄1-强化学习通过智能体与环境交互进行学习【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp481.83 MB
▶📁4--Actor Critic (A3C)
📄8-代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp432.03 MB
📄10-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【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp436.14 MB
📄11-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【公重号：CunWorkNotes】.mp440.24 MB
📄13-代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp451.55 MB
📄4-代码实战_Actor网络构建及训练【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp458.07 MB
📄2-AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp486.42 MB
📄3-代码实战_ActorCritic与环境交互【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp482.51 MB
📄7-Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp477.58 MB
📄1-ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp455.33 MB
📄5-代码实战_详解Critic网络构建及训练【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp487.92 MB
📄6-A3C架构和训练流程【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp474.66 MB
📄12-代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp439.73 MB
📄14-代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp447.18 MB
📄9-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【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp436.62 MB
▶📁2--Deep Q-Learning Network
📄13-困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索【花费时间‖：cunLove.cn】.mp491 MB
📄10-DoubleDQN缓解over-estimate【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp444.14 MB
📄12-DuelingDQN【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp488.12 MB
📄4-代码实战DQN_Agent和Env整体交互【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp452.25 MB
📄7-代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp453.49 MB
📄15-Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp465.35 MB
📄6-代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑【花费时间‖：cunLove.cn】.mp485.79 MB
📄9-DQN会over-estimate的本质原因【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp444.92 MB
📄1-DQN算法思想【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp459.24 MB
📄2-DQN算法具体流程【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp456.17 MB
📄3-ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp496.7 MB
📄14-计算Action的方差避免风险【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp454.23 MB
📄8-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【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp458.93 MB
📄11-DoubleDQN代码实战【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp444.49 MB
📄5-代码实战DQN_构建Q网络【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp470.52 MB
▶📁3--Policy Gradient 策略梯度
📄1-策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp468.21 MB
📄8-代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp454.67 MB
📄6-代码实战_策略梯度PG和CartPole交互【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp475.57 MB
📄10-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【公重号：CunWorkNotes】.mp434.22 MB
📄4-策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp433.38 MB
📄7-代码实战_策略梯度PG网络构建【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp448.86 MB
📄2-策略梯度PG_明确目标函数和导函数【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp462.2 MB
📄9-策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp433.07 MB
📄5-策略梯度PG_讲解CartPole环境【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp455.59 MB
📄3-策略梯度PG_简化导函数的公式推导【公重号：CunWorkNotes】.mp436.66 MB
▶📁5--DDPG、PPO、DPPO算法
📄4-代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示【花费时间‖：cunLove.cn】.mp444.17 MB
📄6-PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp438.45 MB
📄15-代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp454.72 MB
📄14-代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp437.79 MB
📄10-代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp432.54 MB
📄13-DPPO分布式PPO【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp463.81 MB
📄11-代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑【花费时间‖：cunLove.cn】.mp441.02 MB
📄3-代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp457.06 MB
📄1-DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic【花费时间‖：cunLove.cn】.mp481.92 MB
📄2-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【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp451.45 MB
📄12-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【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp442.12 MB
📄5-TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp463.92 MB
📄7-PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp435.49 MB
📄9-PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp461.79 MB
📄8-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【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp438.09 MB
▶📁4--人工智能基础-高等数学知识强化
▶📁1--数学内容概述
📄3-最优化知识_数学内容学习重点【花费时间‖：cunLove.cn】.mp440.43 MB
📄2-线性代数_概率论知识点【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp426.81 MB
📄1-人工智能学习数学的必要性_微积分知识点【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp428.76 MB
▶📁4--多元函数微分学
📄3-雅可比矩阵_在神经网络中应用【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp437.65 MB
📄4-Hessian矩阵【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp432.93 MB
📄1-多元函数求偏导【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp422.61 MB
📄2-高阶偏导数_梯度【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp427.15 MB
▶📁2--一元函数微分学
📄5-复合函数求导法则【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp419.68 MB
📄2-导数的几何意义和物理意义【公重号：CunWorkNotes】.mp414.49 MB
📄4-导数求解的四则运算法则【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp426.52 MB
📄6-推导激活函数的导函数【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp433.4 MB
📄8-导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp444.22 MB
📄3-常见函数的求导公式【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp422.76 MB
📄7-高阶导数_导数判断单调性_导数与极值【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp421.95 MB
📄1-导数的定义_左导数和右导数【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp428.39 MB
▶📁3--线性代数基础
📄2-行向量列向量_转置_数乘_加减乘除【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp419.28 MB
📄10-矩阵的逆矩阵【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp438.54 MB
📄11-矩阵的行列式【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp420.13 MB
📄8-矩阵的运算_加减法_转置【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp422.76 MB
📄4-学习向量计算的用途举例【花费时间‖：cunLove.cn】.mp420.32 MB
📄6-特殊的向量【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp426.45 MB
📄9-矩阵相乘【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp420.02 MB
📄3-向量的内积_向量运算法则【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp419.78 MB
📄7-矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp418.06 MB
📄1-向量的意义_n维欧式空间空间【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp420.82 MB
📄5-向量的范数_范数与正则项的关系【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp432.4 MB
▶📁7--最优化
📄7-凸集【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp421.9 MB
📄9-凸优化的性质_一般表达形式【花费时间‖：cunLove.cn】.mp420.81 MB
📄2-迭代求解的原因【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp420.15 MB
📄6-坐标下降法_数值优化面临的问题【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp423.9 MB
📄4-梯度下降法的推导【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp443.56 MB
📄10-拉格朗日函数【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp427.46 MB
📄1-最优化的基本概念【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp435.14 MB
📄3-梯度下降法思路【公重号：CunWorkNotes】.mp426.33 MB
📄5-牛顿法公式推导以及优缺点【花费时间‖：cunLove.cn】.mp445.83 MB
📄8-凸函数【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp416.93 MB
▶📁6--概率论
📄2-条件概率_贝叶斯公式【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp432.64 MB
📄6-随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp432.48 MB
📄1-概率论_随机事件与随机事件概率【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp421.71 MB
📄5-常用随机变量服从的分布【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp422.48 MB
📄7-最大似然估计思想【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp423.42 MB
📄4-数学期望和方差【公重号：CunWorkNotes】.mp422.96 MB
📄3-随机变量【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp422.57 MB
▶📁5--线性代数高级
📄6-多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp444.77 MB
📄4-特征值和特征向量(2)【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp430.07 MB
📄10-SVD用于PCA降维【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp424.9 MB
📄5-特征值分解【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp438.68 MB
📄11-SVD用于协同过滤_求逆矩阵【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp435.85 MB
📄1-二次型【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp427.7 MB
📄3-特征值和特征向量(1)【花费时间‖：cunLove.cn】.mp429.83 MB
📄9-奇异值分解性质_数据压缩【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp438.7 MB
📄7-奇异值分解定义【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp422.58 MB
📄8-求解奇异值分解中的UΣV矩阵【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp449.47 MB
📄2-补充关于正定负定的理解【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp423.48 MB
▶📁18--深度学习-人脸识别项目实战
📄9-总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp454.79 MB
📄19-人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp440.37 MB
📄3-人脸识别项目代码整体结构【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp430.4 MB
📄14-FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp444.25 MB
📄1-人脸识别任务种类_具体做法思路【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp440.67 MB
📄16-FaceNet论文_TripleSelection很至关重要【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4131.75 MB
📄4-MTCNN论文_摘要和介绍【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp468.5 MB
📄15-FaceNet论文_TripleLoss损失函数【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp463.78 MB
📄17-FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp459.21 MB
📄6-PRelu_每阶段输出多分支意义【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp456.12 MB
📄10-人脸识别项目代码_加载MTCNN模型【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp472.07 MB
📄13-FaceNet论文_相关的介绍【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp439.55 MB
📄12-FaceNet论文_摘要和前情介绍【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp471.54 MB
📄7-每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp469.95 MB
📄2-开源的FaceNet项目介绍【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp438.07 MB
📄18-人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp442.82 MB
📄8-训练数据的准备_每一阶段训练的流程【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp498.08 MB
📄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【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp466.61 MB
📄5-MTCNN论文_网络整体架构【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp476.57 MB
▶📁3--人工智能基础-Python科学计算和可视化
▶📁3--数据处理分析模块Pandas
📄4-Python_Pandas_获取DataFrame对象的值【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp428.31 MB
📄6-Python_Pandas_空值的删除与填充【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp446.66 MB
📄3-Python_Pandas_获取Series对象的值【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp422.41 MB
📄2-Python_Pandas_DataFrame对象创建【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp437.19 MB
📄1-Python_Pandas_Series对象创建【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp433.35 MB
📄5-Python_Pandas_条件过滤【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp424.66 MB
📄7-Python_Pandas_拼接和合并【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp444.84 MB
▶📁1--科学计算模型Numpy
📄4-Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp445.37 MB
📄9-Numpy_聚合函数【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp423.68 MB
📄8-Numpy_算术运算_向上向下取整【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp434.59 MB
📄3-Numpy_random随机数生成【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp450.54 MB
📄2-Numpy_array_arange【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp435.45 MB
📄7-Numpy_数组的切分和转置【公重号：CunWorkNotes】.mp428.34 MB
📄5-NumPy_reshape_切片操作_copy函数【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp434.47 MB
📄1-Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp439.89 MB
📄6-Numpy_改变数组维度_数组的拼接【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp446.5 MB
▶📁2--数据可视化模块
📄2-Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp437.73 MB
📄1-Matplotlib_概述_绘制直线图【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp440.79 MB
📄4-Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp429.54 MB
📄5-Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp434.9 MB
📄3-Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp452.15 MB
▶📁5--机器学习-线性回归
▶📁3--归一化
📄3-归一化的副产品_有可能会提高模型的精度【花费时间‖：cunLove.cn】.mp421.61 MB
📄6-代码完成标准归一化【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp441.13 MB
📄1-归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp463.62 MB
📄5-标准归一化【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp451.86 MB
📄2-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【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp434.11 MB
📄4-最大值最小值归一化【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp424.87 MB
▶📁4--正则化
📄5-通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp455.58 MB
📄3-常用的L1和L2正则项以及数学意义【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp441.55 MB
📄4-L1稀疏性和L2平滑性【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp451.64 MB
📄2-正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp435.27 MB
📄1-正则化的目的防止过拟合【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp430.71 MB
▶📁1--多元线性回归
📄8-引入正太分布的概率密度函数【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp426.54 MB
📄12-推导出目标函数的导函数形式【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp446.38 MB
📄21-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上)【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp425.2 MB
📄4-理解多元线性回归表达式几种写法的原因【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp433.97 MB
📄17-解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp440.41 MB
📄5-理解维度这个概念【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp441.41 MB
📄9-明确目标通过最大总似然求解θ【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp425.83 MB
📄3-扩展到多元线性回归【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp432.15 MB
📄11-把目标函数按照线性代数的方式去表达【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp427 MB
📄2-最优解_损失函数_MSE【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp439.58 MB
📄7-假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE【花费时间‖：cunLove.cn】.mp443.11 MB
📄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【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp448.31 MB
📄14-Python开发环境版本的选择及下载【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp454.07 MB
📄6-理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp465.82 MB
📄20-Scikit-learn模块的介绍【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp429.18 MB
📄10-对数似然函数_推导出损失函数MSE【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp441.92 MB
📄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【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp434.67 MB
📄16-Pycharm创建脚本并测试python开发环境【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp440.51 MB
📄1-理解简单线性回归【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp451.11 MB
📄22-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下)【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp441.02 MB
📄13-θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp459.19 MB
📄15-Anaconda环境安装_Pycharm环境安装【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp461.07 MB
▶📁5--Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
📄2-代码调用Lasso回归【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp428.73 MB
📄5-多项式升维代码实战_传入不同超参数对比【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp444.78 MB
📄3-代码调用ElasticNet回归【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp453.67 MB
📄12-实战保险花销预测_模型训练和评估【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp458.86 MB
📄9-实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp484.12 MB
📄10-实战保险花销预测_特征选择思路【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp440.29 MB
📄8-实战保险花销预测_数据预处理【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp441.38 MB
📄1-代码调用Ridge岭回归【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp476.32 MB
📄11-实战保险花销预测_特征工程【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp417.96 MB
📄7-实战保险花销预测_数据介绍和加载数据【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp435.25 MB
📄6-多项式升维代码实战_训练模型和评估【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp435.06 MB
📄4-升维的意义_多项式回归【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp448.06 MB
▶📁2--梯度下降法
📄2-梯度下降法公式【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp457.12 MB
📄5-多元线性回归下的梯度下降法【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp443.27 MB
📄15-代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率【耗时整理‖免费分享：Cunlove.cn】.mp439.24 MB
📄6-全量梯度下降【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp462.84 MB
📄7-随机梯度下降_小批量梯度下降【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp447.62 MB
📄8-对应梯度下降法的问题和挑战【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp447.07 MB
📄1-梯度下降法产生的目的和原因以及思想【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp459.45 MB
📄14-代码改进保证训练数据全都能被随机取到【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp440.28 MB
📄4-梯度下降法迭代流程总结【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp430.28 MB
📄3-学习率设置的学问_全局最优解【花费时间‖：cunLove.cn】.mp456.52 MB
📄12-代码实现随机梯度下降【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp426.67 MB
📄10-代码实现全量梯度下降第1步和第2步【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp425.7 MB
📄13-代码实现小批量梯度下降【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp427.32 MB
📄11-代码实现全量梯度下降第3步和第4步【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp430.73 MB
📄9-轮次和批次【公重号：CunWorkNotes】.mp445.22 MB
▶📁27--【加课】算法与数据结构
▶📁1--算法与数据结构
📄25-最大堆的删除操作【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp445.63 MB
📄27-二叉树获取最小值【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp425.21 MB
📄18-选择排序【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp443.29 MB
📄12-哈希表冲突问题2【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp472.3 MB
📄14-递归与栈【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp450.77 MB
📄29-二叉树的删除【公重号：CunWorkNotes】.mp4120.06 MB
📄13-哈希扩容【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4111.03 MB
📄20-归并排序【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp484.48 MB
📄9-栈与双端队列【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp428.12 MB
📄15-线性查找【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp457.8 MB
📄17-冒泡排序【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp453.19 MB
📄24-最大堆的增加操作【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp445.43 MB
📄4-单线链表1【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp468.36 MB
📄8-队列(线式)【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp430.99 MB
📄16-二分查找【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp452.32 MB
📄11-哈希表冲突问题【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp475.92 MB
📄3-线性结构【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp453.14 MB
📄21-快速排序【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp436.63 MB
📄1-数据结构与算法简介【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp435.68 MB
📄23-树结构的遍历【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp461.05 MB
📄22-树结构【公重号：CunWorkNotes】.mp496.85 MB
📄7-队列(链式)【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp474.12 MB
📄2-大O表示法【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp425.59 MB
📄28-二叉树的添加【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp472.66 MB
📄19-插入排序【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp431.39 MB
📄5-单链表2【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4221.69 MB
📄6-双链表【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp4103.57 MB
📄26-二叉树的查找【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4100.24 MB
📄10-哈希表的基本结构【花费时间‖：cunLove.cn】.mp454.34 MB
▶📁17--深度学习-语义分割原理和实战
▶📁3--蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
📄1-MaskRCNN网络结构【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4106.38 MB
📄5-MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp444.16 MB
📄6-MaskRCNN源码config和model【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4244.48 MB
📄2-MaskRCNN的项目展示【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4250.54 MB
📄4-MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4239.08 MB
📄3-MaskRCNN网络架构回顾【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4151.34 MB
▶📁1--上采样_双线性插值_转置卷积
📄6-双线性插值作为转置卷积核的初始参数【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp4145.01 MB
📄2-上采样_repeat【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp423.9 MB
📄8-FPN思想与网络结构【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp492.14 MB
📄7-ROI Align【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp458.38 MB
📄4-双线性插值【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4125.71 MB
📄5-转置卷积_以及TF的API【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4114.25 MB
📄3-线性插值【公重号：CunWorkNotes】.mp434.48 MB
📄9-FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp495.52 MB
📄1-前言【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp419.46 MB
▶📁2--医疗图像UNet语义分割
📄1-语义分割的基本概念【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp418.33 MB
📄4-UNet网络医疗图像的语义分割【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp481.21 MB
📄3-UNet网络结构【花费时间‖免费获取：cunLove.cn】.mp430.41 MB
📄2-FCN全卷积网络做语义分割【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp436.54 MB
▶📁7--机器学习-无监督学习
▶📁1--聚类系列算法
📄5-KMeans代码测试不同情况下的聚类效果【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4148.66 MB
📄4-mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4214.69 MB
📄3-KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4167.16 MB
📄1-KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4173.95 MB
📄6-层次聚类_密度聚类_谱聚类【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4264.04 MB
📄2-距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4153.55 MB
▶📁3--PCA降维算法
📄5-PCA的几种应用【整理不易‖免费奉上：cuNlove.cn】.mp454.58 MB
📄2-PCA的最大投影方差思路【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4186.75 MB
📄3-最大投影方差推导_最小投影距离思路【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4115.67 MB
📄4-SVD其实就可以去实现PCA了【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp492.97 MB
📄1-特征选择与特征映射【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp449.38 MB
▶📁2--EM算法和GMM高斯混合模型
📄2-理解GMM高斯混合分布的对数似然函数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp495.22 MB
📄5-将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4157.57 MB
📄3-GMM参数估计Πμσ的流程【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4112.23 MB
📄9-通过声音文件利用GMM算法识别是谁【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp451.52 MB
📄8-通过声音文件利用GMM算法识别性别【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4134.39 MB
📄1-单个高斯分布GM的参数估计【花费时间‖：cunLove.cn】.mp4112.72 MB
📄6-将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp444.12 MB
📄7-GMM前景背景分离【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp416.01 MB
📄4-Jensen不等式的应用【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp4109.17 MB
▶📁19--深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
▶📁1--词向量与词嵌入
📄2-NPLM神经网络语言模型【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4155.81 MB
📄5-Skip-gram模型思想和计算过程【花费时间‖：cunLove.cn】.mp444.35 MB
📄3-词向量的作用【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp458 MB
📄6-Huffman树_分层Softmax的思想【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4113.79 MB
📄4-CBOW模型思想和计算过程【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4196.59 MB
📄1-N-gram语言模型【良心整理‖免费获取：cunloVe.cn】.mp4116.32 MB
📄8-负采样和负采样应用到CBOW模型上【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp466.07 MB
📄7-分层Softmax应用到CBOW模型上【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp464.28 MB
▶📁4--ELMO_BERT_GPT
📄1-ELMO【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp462.44 MB
📄2-BERT理论【公重号：CunWorkNotes】.mp499.73 MB
📄3-ERNIE_GPT【公重号：CunWorkNotes】.mp456.34 MB
▶📁3--从Attention机制到Transformer
📄2-Transformer_Self-Attention_Multi-head【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4100.4 MB
📄3-Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结【手动整理‖：cunlove.Cn】.mp4102.4 MB
📄1-Seq2Seq中Attention注意力机制【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp487.67 MB
▶📁2--循环神经网络原理与优化
📄8-双向RNN_LSTM【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp452.01 MB
📄9-RNN里面应用的Topology结构【公重号：CunWorkNotes】.mp423.04 MB
📄2-理解RNN循环神经网络计算流程【花费时间‖：cunLove.cn】.mp455.91 MB
📄4-理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4185.3 MB
📄3-利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4127.75 MB
📄6-补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp444.24 MB
📄1-理解RNN循环神经网络拓扑结构【耗时整理‖ cunlove.cn】.mp4122.64 MB
📄5-VanillaRNN的回顾复习【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4123.51 MB
📄7-LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别【优质合集‖免费获取：cunlove.cN】.mp435.32 MB