百战-AI算法工程师就业班(2)网盘资源免费观看百度云网盘链接提取码分享下载

• file:t.png
• file:10-人脸识别项目代码_加载MTCNN模型【公众号：密知圈】.mp4
• file:12-FaceNet论文_摘要和前情介绍【公众号：密知圈】.mp4
• file:7-每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss【公众号：密知圈】.mp4
• file:6-PRelu_每阶段输出多分支意义【公众号：密知圈】.mp4
• file:9-总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接【公众号：密知圈】.mp4
• file:8-训练数据的准备_每一阶段训练的流程【公众号：密知圈】.mp4
• file:16-FaceNet论文_TripleSelection很至关重要【公众号：密知圈】.mp4
• file:7-CTC前向后向算法代码【公众号：密知圈】.mp4
• file:8-GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑【公众号：密知圈】.mp4
• file:4-总结理解深度学习文字识别架构【公众号：密知圈】.mp4
• file:2-OCR识别本质就是文字检测和文字识别【公众号：密知圈】.mp4
• file:人工智能课件.txt
• file: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【公众号：密知圈】.mp4
• file: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【公众号：密知圈】.mp4
• file:4-竞赛其他相关提交成绩排行榜【公众号：密知圈】.mp4
• file:4-对数据里面的目标变量sales的一个分析【公众号：密知圈】.mp4
• file:1-Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍【公众号：密知圈】.mp4
• folder:百战-AI算法工程师就业班(2)
• folder:10--机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
• folder:31--【加课】 强化学习【新增】
• folder:27--【加课】算法与数据结构
• folder:15--深度学习-图像识别项目实战
• folder:24--【加课】Pytorch项目实战
• folder:2--人工智能基础-Python基础
• folder:5--机器学习-线性回归
• 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:19--深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
• folder:课件
• folder:16--深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
• folder:26--【加课】Linux 环境编程基础
• folder:2--网页分类案例
• folder:3--Policy Gradient 策略梯度
• folder:4--Actor Critic (A3C)
• folder:1--Q-Learning与SARSA算法
• folder:2--Deep Q-Learning Network
• folder:5--DDPG、PPO、DPPO算法
• folder:3--图像风格迁移
• folder:1--车牌识别
• folder:2--自然场景下的目标检测及源码分析
• folder:5--PyTorch编码器解码器_机器翻译
• folder:1--PyTorch运行环境安装_运行环境测试
• folder:3--PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
• folder:2--PyTorch基础_Tensor张量运算
• folder:1--Python开发环境搭建
• folder:5--Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
• folder:3--Spark机器学习MLlib和ML模块
• folder:1--Spark计算框架基础
• folder:6--PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
• folder:4--PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
• folder:2--PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
• folder:3--PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
• folder:2--自然语言处理--情感分析
• folder:7--GPT2聊天机器人
• folder:5--实战NER命名实体识别项目
• folder:6--BERT新浪新闻10分类项目
• folder:1--人工智能就业、薪资、各行业应用
• folder:2--机器学习和深度学习、有监督和无监督
• folder:2--循环神经网络原理与优化
• folder:4--ELMO_BERT_GPT
• folder:1--词向量与词嵌入
• folder:3--从Attention机制到Transformer
• folder:1--推荐系统--流程与架构
• folder:3--推荐系统--模型使用和推荐服务
• folder:2--推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
• folder:3--数据处理分析模块Pandas
• folder:2--数据可视化模块
• folder:1--科学计算模型Numpy
• folder:3--反向传播推导_Python代码实现神经网络
• folder:2--TensorFlow深度学习工具
• folder:3--蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
• folder:1--上采样_双线性插值_转置卷积
• folder:2--医疗图像UNet语义分割
• folder:3--SVM支持向量机算法
• folder:2--Softmax回归
• folder:3--经典卷积网络算法
• folder:5--现代目标检测之FasterRCNN
• folder:4--古典目标检测
• folder:3--YOLOv3详解
• folder:2--EM算法和GMM高斯混合模型
• folder:2--集成学习和随机森林
• folder:4--XGBoost
• folder:2--一元函数微分学
• folder:5--线性代数高级