黑马人工智能AI进阶(年度钻石会员价值11980元) - 带源码课件网盘资源免费观看百度云网盘链接提取码分享下载
- file:必看教程会员.mp4
- file:16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建(输入流).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: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
- 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:19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.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:07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4
- file:14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4
- file:01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.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
- folder:黑马人工智能AI进阶(年度钻石会员价值11980元) - 带源码课件
- folder:【主学习路线】04、阶段四计算机视觉与图像处理
- folder:【课外拓展】08、阶段八阶段四—深度学习基础补充视频
- folder:【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目
- folder:【课外拓展】06、阶段六阶段二Python高级(更新)
- 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】10、阶段十CV基础+项目(更新)
- folder:【课件】
- folder:1--第一章课程简介_v2.0
- folder:2--第二章tensorflow入门_v2.0
- folder:9--第九章OpenCV图像处理_v2.0
- folder:第一章1-文本摘要项目
- folder:第二章2-SQL基础
- folder:第三章3-Python编程进阶
- folder:9--第九章贝叶斯方法
- folder:11--第十一章深度强化学习
- folder:2--第二章图像分割应用
- folder:4--第四章算法进阶迁移学习
- folder:8--第八章数据结构与算法
- folder:1--第一章Linux基础命令
- folder:6--第六章闭包,装饰器及python高级语法
- 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:第六章 6-04 - 智慧交通
- 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: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:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
- folder:17--第十七章学生管理系统(面向对象版)
- folder:1--第一章计算机组成原理
- folder:7--第七章K近邻算法V2.1
- folder:3--第三章matplotlibV2.1
- 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-机器学习算法进阶
- folder:无课程相关内容
- folder:第三章 3-面试篇
- folder:2--计算机视觉(CV)
- folder:1--tensorflow和keras简介
- folder:2--快速入门模型
- folder:2--语义分割:FCN与Unet
- folder:3--Unet-案例
- folder:4--实例分割:MaskRCNN
- folder:1--目标分割介绍
- 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:4--直方图
- folder:6--模版匹配和霍夫变换
- folder:1--图像的基础操作
- folder:2--OpenCV简介及安装方法
- folder:2--AlexNet
- folder:4--Fast和ORB算法
- folder:2--Harris和Shi-Tomas算法
- folder:5--LBP和HOG特征算子
- folder:2--R-CNN网络基础
- folder:4--yolo系列算法
- folder:3--Faster-RCNN原理与实现
- folder:0-33半监督学习法原理和实现
- folder:0-31单词替换法的训练和评估
- folder:0-17PGN模型的搭建
- folder:0-21BLEU算法理论
- folder:0-2项目中的数据集初探
- folder:0-16迭代器和类的实现
- folder:0-35模型转移实现
- folder:0-1文本摘要项项目背景介绍
- folder:0-28Beam-search模型类实现
- folder:0-6seq3seq架构
- folder:0-3TextRank算法理论基础
- folder:0-38Flask实现模型部署
- folder:0-14数据预处理
- folder:0-25coverage模型类实现
- folder:0-20评估方法介绍
- folder:0-11词向量的单独训练
- folder:0-23ROUGE算法实现
- folder:0-6SQL高阶特性
- folder:0-2Linux终端基本使用
- folder:0-12进程线程对比
- folder:0-19Python爬虫
- folder:0-3PyMySQL
- folder:0-17正则表达式扩展
- folder:0-7TCP服务器开发
- folder:0-8静态Weeb服务器
- folder:0-18FastAPI搭建Web服务器
- folder:0-5CSS基础
- folder:0-6Socket网络编程
- folder:0-13With上下文管理器
- folder:0-3案例-面向对象
- folder:0-1类定义及类属性使用
- folder:0-4面向对象封装与继承
- folder:0-10循环else
- folder:0-23案例-学生管理系统(二)
- folder:0-25可变类型及非可变类型
- folder:0-28lambda表达式
- folder:0-11字符串定义切片
- folder:0-9for循环及案例
- folder:0-20函数基本使用替代视频(04,05,06)
- folder:0-24基础加强练习
- folder:0-22不定长参数与组包拆包
- folder:0-7while循环
- folder:0-18公共方法与推导式
- folder:0-12字符串查找,替换,合并
- 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--贝叶斯方法实现及粒子滤波
- folder:11--插入排序
- folder:15--二叉树的遍历
- folder:3--空间复杂度
- folder:3--property语法
- folder:3--where条件查询
- folder:0-2人脸检测子任务
- folder:0-15 车道线曲率计算
- folder:0-6 sort
- folder:0-4 循环神经网络案例
- folder:0-7 yolo v5案例
- folder:0-1 目标检测概述
- folder:0-4 Pytorch案例实战
- folder:0-1 opencv简介
- folder:5--多头注意力机制
- folder:1--认识Transformer架构
- folder:6--前馈全连接层
- folder:13--输出部分实现
- folder:1--认识HMM与CRF模型
- folder:1--使用RNN模型构建人名分类器
- folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务
- folder:3--使用Pytorch构建一个神经网络
- folder:2-- Pytorch中的autograd
- folder:1--认识pytorch
- folder:3--HMM模型基础
- 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:1--认识fasttext工具
- folder:10--BERT模型的优点和缺点
- folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则
- folder:6--Transformer相比于RNN的优势和原因
- folder:4--Transformer中的self-attention
- folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入
- folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
- folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用
- 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:5--文本的特征处理
- folder:5--迁移学习实践
- folder:4--加载和使用预训练模型
- folder:2--NLP中的标准数据集
- folder:4--break和continue
- folder:3--if...elif...else格式
- folder:8--函数执行流程
- folder:4--文件及文件夹的相关操作
- folder:12--类属性及相关方法
- folder:9--super方法使用
- folder:8--子类重写父类属性和方法
- folder:2--课后练习(学员管理系统)
- folder:6--交叉验证,网格搜索
- folder:7--案例Facebook位置预测
- folder:1--环境安装及使用
- folder:3--案例泰坦生存预测
- folder:3--lightGBM算法
- folder:1--pandas数据结构
- folder:4--北京租房数据统计分析
- folder:12--相机校正和图像去畸变
- folder:22--网络模型训练(选学)
- folder:17--在视频中进行车道线检测
- folder:18--SIamese网络系列(选学)
- folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
- folder:15--车道线定位与拟合
- folder:5--系统联调和测试
- folder:2--构建标签词汇图谱
- folder:3--在线医生的总体架构
- folder:6--neo4j图数据库的安装
- folder:12--任务介绍与模型选用
- folder:10--结构化数据流水线
- folder:8--在Python中使用neo4j
- folder:2--Unit对话API使用
- folder:25--werobot服务构建
- folder:24--在线部分简要分析
- folder:26--主要逻辑服务
- folder:4--总体架构中的工具介绍
- folder:0-6机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)
- folder:0-3线性回归
- folder:SURF算法
| 分享时间 | 2025-11-27 |
|---|---|
| 入库时间 | 2025-11-27 |
| 状态检测 | 有效 |
| 资源类型 | QUARK |
| 分享用户 | 有风*的梅花 |
资源有问题?点此举报