马士兵-AI人工智能算法工程师

马士兵-AI人工智能算法工程师
├── 01.机器学习-剪辑版-路丰坤-1524
│ ├── 章节1-1-开班典礼
│ │ ├── 课时1-课堂纪律.mp4
│ │ ├── 课时2-课程安排.mp4
│ │ ├── 课时3-讲师介绍.mp4
│ │ ├── 课时4-行业发展.mp4
│ │ └── 课时5-高效学习.mp4
│ ├── 章节10-10-K近邻算法原理与应用
│ │ ├── 课时1-数据分析师岗位数据分析-数据处理.mp4
│ │ ├── 课时2-数据分析师岗位数据分析-工作经验和薪资关系.mp4
│ │ ├── 课时3-数据分析师岗位数据分析-学历、技能、大公司技能要求.mp4
│ │ ├── 课时4-数据分析师岗位数据分析-不同规模公司招聘人才工作年限的差异.mp4
│ │ └── 课时5-KNN近邻算法-鸢尾花分类算法举例.mp4
│ ├── 章节11-11-K近邻算法原理与案例
│ │ ├── 课时1-KNN-算法使用流程.mp4
│ │ ├── 课时2-KNN-算法原理概述.mp4
│ │ ├── 课时3-KNN-超参数设置-模型保存.mp4
│ │ ├── 课时4-KNN-超参数设置.mp4
│ │ └── 课时5-KNN-手写数字识别.mp4
│ ├── 章节12-12-多元线性回归【初级
│ │ ├── 课时1-线性回归推导.mp4
│ │ ├── 课时2-线性回归的基本使用.mp4
│ │ └── 课时3-线性回归的应用.mp4
│ ├── 章节13-13-多元线性回归【高级
│ │ ├── 课时1-正规方程-二元一次方程.mp4
│ │ ├── 课时2-正规方程-八元一次方程.mp4
│ │ ├── 课时3-正规方程-八元一次方程总结.mp4
│ │ └── 课时4-正规方程-正规方程推导.mp4
│ ├── 章节14-14-梯度下降【初级
│ │ ├── 课时1-梯度下降-波士顿房价预测.mp4
│ │ ├── 课时2-梯度下降-无约束最优化.mp4
│ │ ├── 课时3-梯度下降-概念.mp4
│ │ ├── 课时4-梯度下降-公式.mp4
│ │ ├── 课时5-梯度下降-学习率梯度下降步骤.mp4
│ │ └── 课时6-梯度下降-代码模拟梯度下降.mp4
│ ├── 章节15-15-梯度下降【中级
│ │ ├── 课时1-梯度下降-代码模拟可视化.mp4
│ │ ├── 课时2-梯度下降-三种不同梯度下降方式.mp4
│ │ ├── 课时3-梯度下降-梯度下降更新公式.mp4
│ │ ├── 课时4-梯度下降-BGD更新公式.mp4
│ │ ├── 课时5-梯度下降-BGD代码演示.mp4
│ │ └── 课时6-梯度下降-SGD更新公式与代码演示.mp4
│ ├── 章节16-16-梯度下降【高级
│ │ ├── 课时1-梯度下降-归一化作用和意义.mp4
│ │ ├── 课时2-梯度下降-最大值最小值归一化.mp4
│ │ ├── 课时3-梯度下降-Z-score标准化.mp4
│ │ ├── 课时4-梯度下降-归一化总结.mp4
│ │ ├── 课时5-梯度下降-正则化.mp4
│ │ └── 课时6-梯度下降-套索回归-原理.mp4
│ ├── 章节17-17-线性回归之特征工程【实战
│ │ ├── 课时1-梯度下降-套索回归原理.mp4
│ │ ├── 课时2-梯度下降-套索回归代码应用举例.mp4
│ │ ├── 课时3-梯度下降-Ridge岭回归原理介绍.mp4
│ │ ├── 课时4-梯度下降-Ridge代码演示使用.mp4
│ │ ├── 课时5-梯度下降-弹性网络代码演练.mp4
│ │ ├── 课时6-梯度下降-多项式概念.mp4
│ │ └── 课时7-梯度下降-多项式代码演示.mp4
│ ├── 章节18-18-逻辑斯蒂回归【一
│ │ ├── 课时1-梯度下降-天猫双十一销量预测【一.mp4
│ │ ├── 课时2-梯度下降-天猫双十一销量预测【二.mp4
│ │ ├── 课时3-逻辑斯蒂回归-概念概述.mp4
│ │ └── 课时4-逻辑斯蒂回归-代码应用举例.mp4
│ ├── 章节19-19-逻辑斯蒂回归【二
│ │ ├── 课时1-逻辑斯蒂回归-二分类-概率计算.mp4
│ │ ├── 课时2-逻辑斯蒂回归-多分类-ovr-概率计算.mp4
│ │ ├── 课时3-逻辑斯蒂回归-多分类-multinomial-概率计算.mp4
│ │ ├── 课时4-逻辑斯蒂回归-多分类思想.mp4
│ │ └── 课时5-逻辑斯蒂回归-损失函数.mp4
│ ├── 章节2-2-NumPy初级
│ │ ├── 课时1-NumPy介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-Python安装.mp4
│ │ ├── 课时3-Python库的安装.mp4
│ │ ├── 课时4-anaconda安装.mp4
│ │ ├── 课时5-jupyter扩展插件配置.mp4
│ │ ├── 课时6-数组基本操作.mp4
│ │ └── 课时7-数组保存.mp4
│ ├── 章节20-20-降维算法-PCA
│ │ ├── 课时1-逻辑斯蒂回归-损失函数-推导.mp4
│ │ ├── 课时2-逻辑斯蒂回归-损失函数可视化.mp4
│ │ ├── 课时3-逻辑斯蒂回归-梯度下降-更新函数.mp4
│ │ ├── 课时4-降维算法-相关背景.mp4
│ │ ├── 课时5-降维算法-数据降维.mp4
│ │ ├── 课时6-降维算法-常用降维方法.mp4
│ │ ├── 课时7-降维算法-PCA概念和应用.mp4
│ │ └── 课时8-降维算法-PCA数据模型训练.mp4
│ ├── 章节21-21-降维算法
│ │ ├── 课时1-降维算法-PCA两种实现原理.mp4
│ │ ├── 课时2-降维算法-协方差和散度矩阵.mp4
│ │ ├── 课时3-降维算法-特征值和特征向量.mp4
│ │ ├── 课时4-降维算法-PCA降维.mp4
│ │ ├── 课时5-降维算法-PCA降维-代码实现.mp4
│ │ ├── 课时6-降维算法-SVD原理.mp4
│ │ └── 课时7-降维算法-SVD奇异值分解-PCA降维.mp4
│ ├── 章节22-22-降维算法
│ │ ├── 课时1-降维算法-PCA总结概述.mp4
│ │ ├── 课时2-降维算法-KNN手写数字预测.mp4
│ │ ├── 课时3-降维算法-逻辑斯蒂回归首先数据预测.mp4
│ │ ├── 课时4-降维算法-LDA介绍.mp4
│ │ ├── 课时5-降维算法-LDA代码降维案例.mp4
│ │ └── 课时6-降维算法-LDA模拟实现.mp4
│ ├── 章节23-23-决策树算法
│ │ ├── 课时1-降维算法-NMF原理.mp4
│ │ ├── 课时2-降维算法-NMF代码实现.mp4
│ │ ├── 课时3-降维算法-LLE原理.mp4
│ │ ├── 课时4-降维算法-LLE代码实现.mp4
│ │ ├── 课时5-决策树-概述.mp4
│ │ └── 课时6-决策树-代码应用.mp4
│ ├── 章节24-24-决策树高级
│ │ ├── 课时1-决策树-可视化-软件安装.mp4
│ │ ├── 课时2-决策树-可视化操作.mp4
│ │ ├── 课时3-决策树-信息熵.mp4
│ │ ├── 课时4-决策树-未分裂-信息熵计算.mp4
│ │ ├── 课时5-决策树-裂分条件的计算.mp4
│ │ └── 课时6-决策树-筛选最佳裂分条件.mp4
│ ├── 章节25-25-决策树进阶
│ │ ├── 课时1-决策树-继续叶节点分裂.mp4
│ │ ├── 课时2-决策树-分裂指标.mp4
│ │ ├── 课时3-决策树-gini系数裂分.mp4
│ │ ├── 课时4-决策树-剪枝操作.mp4
│ │ └── 课时5-决策树-筛选超参数.mp4
│ ├── 章节26-26-决策回归树与集成算法概念
│ │ ├── 课时1-决策回归树-概念.mp4
│ │ ├── 课时2-决策回归树树-代码应用.mp4
│ │ ├── 课时3-决策回归树-裂分mse计算.mp4
│ │ ├── 课时4-决策回归树-最佳裂分点计算.mp4
│ │ ├── 课时5-决策回归树-节点value计算.mp4
│ │ ├── 课时6-决策回归树-糖尿病案例VS线性回归.mp4
│ │ ├── 课时7-集成算法-概述.mp4
│ │ └── 课时8-集成算法-不同方式和步骤.mp4
│ ├── 章节27-27-GBDT梯度提升树【初级
│ │ ├── 课时1-GBDT-信息熵-回归.mp4
│ │ ├── 课时2-GBDT-交叉熵.mp4
│ │ ├── 课时3-GBDT-sigmoid函数.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT-代码应用.mp4
│ │ ├── 课时5-GBDT-对应公式.mp4
│ │ ├── 课时6-GBDT-构建二分类数据-建模可视化.mp4
│ │ ├── 课时7-GBDT-代码模拟-初始残差mse.mp4
│ │ └── 课时8-GBDT-代码模拟-拟合第一棵树.mp4
│ ├── 章节28-28-GBDT梯度提升树【高级
│ │ ├── 课时1-GBDT-代码模拟-拟合第二棵树.mp4
│ │ ├── 课时2-GBDT-代码模拟-拟合第三棵树与概率计算.mp4
│ │ ├── 课时3-GBDT-公式的由来-疑问.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT-原理推导-损失函数公式.mp4
│ │ ├── 课时5-GBDT-原理推导-损失函数化简.mp4
│ │ ├── 课时6-GBDT-原理推导-损失函数求导.mp4
│ │ ├── 课时7-GBDT-原理推导-F0初始值公式推导.mp4
│ │ ├── 课时8-GBDT-原理推导-叶节点value公式推导【一.mp4
│ │ └── 课时9-GBDT-原理推导-叶节点value公式推导【二.mp4
│ ├── 章节29-29-GBDT梯度提升回归树
│ │ ├── 课时1-GBDT-二分类步骤总结.mp4
│ │ ├── 课时2-集成算法-不同模式介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-集成算法-自建bagging算法.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT-回归树概念.mp4
│ │ ├── 课时5-天池工业蒸汽量预测-线性回归建模.mp4
│ │ ├── 课时6-天池工业蒸汽量预测-GBDT梯度提升回归树建模.mp4
│ │ ├── 课时7-GBDT-回归树-原理-建模可视化.mp4
│ │ ├── 课时8-GBDT-回归树-原理-预测结果计算.mp4
│ │ └── 课时9-GBDT-回归树-原理-最佳裂分条件计算.mp4
│ ├── 章节3-3-NumPy高级
│ │ ├── 课时1-数据类型.mp4
│ │ ├── 课时2-数组运算.mp4
│ │ ├── 课时3-复制和视图.mp4
│ │ ├── 课时4-基本索引和切片.mp4
│ │ ├── 课时5-花式索引.mp4
│ │ └── 课时6-形状改变.mp4
│ ├── 章节30-30-Adaboost二分类【初级
│ │ ├── 课时1-Adaboost提升算法-概述.mp4
│ │ ├── 课时2-Adaboost提升算法-算法流程介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-Adaboost提升算法-话语权和权重更新说明.mp4
│ │ ├── 课时4-Adaboost提升算法-乳腺癌案例应用.mp4
│ │ ├── 课时5-Adaboost提升算法-手写数字案例应用.mp4
│ │ ├── 课时6-Adaboost提升算法-算法公式流程.mp4
│ │ └── 课时7-Adaboost提升算法-代码模拟【建模和可视化.mp4
│ ├── 章节31-31-Adaboost二分类【高级
│ │ ├── 课时1-Adaboost代码模拟-gini系数计算.mp4
│ │ ├── 课时2-Adaboost代码模拟-最佳裂分条件计算.mp4
│ │ ├── 课时3-Adaboost代码模拟-最佳裂分条件计算【二.mp4
│ │ ├── 课时4-Adaboost代码模拟-误差、权重、更新.mp4
│ │ ├── 课时5-Adaboost代码模拟-第二棵树构建.mp4
│ │ ├── 课时6-Adaboost代码模拟-第三棵树构建.mp4
│ │ ├── 课时7-Adaboost代码模拟-弱学习器融合.mp4
│ │ └── 课时8-Adaboost代码模拟-概率计算.mp4
│ ├── 章节32-32-Adaboost多分类与回归
│ │ ├── 课时1-Adaboost-多分类-建模与可视化.mp4
│ │ ├── 课时2-Adaboost多分类-gini系数计算.mp4
│ │ ├── 课时3-Adaboost多分类-拆分条件计算.mp4
│ │ ├── 课时4-Adaboost多分类-误差与更新权重.mp4
│ │ ├── 课时5-Adaboost多分类-第二棵树构建.mp4
│ │ ├── 课时6-Adaboost多分类-概率计算.mp4
│ │ ├── 课时7-Adaboost回归-案例应用.mp4
│ │ ├── 课时8-Adaboost回归-公式流程.mp4
│ │ └── 课时9-Adaboost回归-第一棵树构建.mp4
│ ├── 章节33-33-XGBoost原理与应用
│ │ ├── 课时1-Adaboost-回归树的构建与预测.mp4
│ │ ├── 课时2-XGBoost-概述.mp4
│ │ ├── 课时3-XGBoost树-定义.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT-XGBoost对比.mp4
│ │ ├── 课时5-XGBoost和GBDT差异.mp4
│ │ ├── 课时6-XGBoost使用方式之一.mp4
│ │ └── 课时7-XGBoost其他使用方式.mp4
│ ├── 章节34-34-XGBoost实战
│ │ ├── 课时1-XGBoost-参数-提前终止参数解释.mp4
│ │ ├── 课时2-XGBoost-目标损失函数.mp4
│ │ ├── 课时3-XGBoost-损失函数二阶泰勒展开公式.mp4
│ │ ├── 课时4-XGBoost-树的结构.mp4
│ │ ├── 课时5-XGBoost-树的复杂度.mp4
│ │ ├── 课时6-XGBoost-最终目标函数.mp4
│ │ ├── 课时7-XGBoost-最优化函数.mp4
│ │ ├── 课时8-XGBoost-实战-加载处理数据.mp4
│ │ └── 课时9-XGBoost-实战-筛选最佳的模型参数.mp4
│ ├── 章节35-35-SVM【初级
│ │ ├── 课时1-XGBoost-筛选最佳模型数量-回顾.mp4
│ │ ├── 课时2-XGBoost-筛选最佳参数实战.mp4
│ │ ├── 课时3-SVM-什么是支持向量机.mp4
│ │ ├── 课时4-SVM-分类应用.mp4
│ │ ├── 课时5-SVM-超平面可视化.mp4
│ │ └── 课时6-SVM-构建目标函数【一.mp4
│ ├── 章节36-36-SVM【中级
│ │ ├── 课时1-SVM-目标函数【二.mp4
│ │ ├── 课时2-SVM-线性分类-分界线绘制.mp4
│ │ ├── 课时3-SVM-拉格朗日乘子法.mp4
│ │ ├── 课时4-SVM-拉格朗日乘子法-推导.mp4
│ │ ├── 课时5-SVM-KKT条件介绍【一.mp4
│ │ └── 课时6-SVM-KKT条件介绍【二.mp4
│ ├── 章节37-37-SVM【高级
│ │ ├── 课时1-SVM-KKT条件【三.mp4
│ │ ├── 课时2-SVM-对偶问题.mp4
│ │ ├── 课时3-SVM-非线性核函数.mp4
│ │ ├── 课时4-SVM-核函数介绍.mp4
│ │ ├── 课时5-SVM-核函数应用案例.mp4
│ │ └── 课时6-SVM-非线性核函数案例.mp4
│ ├── 章节38-38-SVM【进阶
│ │ ├── 课时1-SVM-中级-知识点修正【边界线绘制.mp4
│ │ ├── 课时2-SVM-目标函数优化【硬间隔】一.mp4
│ │ ├── 课时3-SVM-目标函数优化【硬间隔】二.mp4
│ │ ├── 课时4-SVM-目标函数优化【硬间隔】三.mp4
│ │ ├── 课时5-SVM-不同核函数回归问题.mp4
│ │ ├── 课时6-SVM-天猫双十一销量预测.mp4
│ │ ├── 课时7-SVM-软间隔目标函数优化流程介绍.mp4
│ │ └── 课时8-SVM-特定多分类应用.mp4
│ ├── 章节39-39-聚类-【初级
│ │ ├── 课时1-课前分享.mp4
│ │ ├── 课时2-SVM-人脸识别-案例.mp4
│ │ ├── 课时3-聚类-概述.mp4
│ │ ├── 课时4-Kmeans-概述.mp4
│ │ ├── 课时5-Kmeans-亚洲足球国家队聚类.mp4
│ │ └── 课时6-Kmeans-轮廓系数筛选合适的聚类个数K.mp4
│ ├── 章节4-4-pandas初级
│ │ ├── 课时1-广播机制.mp4
│ │ ├── 课时2-元素级数学函数.mp4
│ │ ├── 课时3-通用函数举例.mp4
│ │ ├── 课时4-数学和统计函数.mp4
│ │ ├── 课时5-线性代数.mp4
│ │ ├── 课时6-pandas数据分析库介绍.mp4
│ │ └── 课时7-数据结构.mp4
│ ├── 章节40-40-聚类-【高级
│ │ ├── 课时1-KMeans-图片像素聚类.mp4
│ │ ├── 课时2-DBSCAN-概述.mp4
│ │ ├── 课时3-DBSCAN-案例应用.mp4
│ │ ├── 课时4-分层聚类-概述.mp4
│ │ ├── 课时5-分层聚类-案例介绍.mp4
│ │ └── 课时6-代码杠杆.mp4
│ ├── 章节5-5-pandas中级
│ │ ├── 课时1-数据查看.mp4
│ │ ├── 课时2-csv文件读写.mp4
│ │ ├── 课时3-Excel文件读写.mp4
│ │ ├── 课时4-Sql读写操作.mp4
│ │ ├── 课时5-批量读取大文件.mp4
│ │ └── 课时6-行索引列索引.mp4
│ ├── 章节6-6-pandas高级
│ │ ├── 课时1-位置选择.mp4
│ │ ├── 课时2-boolean索引.mp4
│ │ ├── 课时3-赋值操作.mp4
│ │ ├── 课时4-轴和元素的替换.mp4
│ │ ├── 课时5-map字典映射.mp4
│ │ ├── 课时6-apply元素改变.mp4
│ │ ├── 课时7-transform数据改变.mp4
│ │ ├── 课时8-抽样和独热编码.mp4
│ │ └── 课时9-分箱操作.mp4
│ ├── 章节7-7-matplotlib初级
│ │ ├── 课时1-数据分析师岗位-数据清洗.mp4
│ │ ├── 课时2-数据分析师岗位-薪水处理.mp4
│ │ ├── 课时3-数据分析师岗位-技能提取.mp4
│ │ ├── 课时4-数据分析师岗位-行业信息.mp4
│ │ ├── 课时5-matplotlib-概率.mp4
│ │ ├── 课时6-matplotlib-图形绘制.mp4
│ │ └── 课时7-matplotlib-刻度标签标题.mp4
│ ├── 章节8-8-matplotlib高级
│ │ ├── 课时1-matplotlib-图例.mp4
│ │ ├── 课时2-matplotlib-脊柱移动.mp4
│ │ ├── 课时3-matplotlib-图片保存.mp4
│ │ ├── 课时4-matplotlib-风格和样式.mp4
│ │ ├── 课时5-matplotlib-子视图.mp4
│ │ ├── 课时6-matplotlib-嵌套.mp4
│ │ └── 课时7-matplotlib-双轴布局.mp4
│ └── 章节9-9-matplotlib高级
│ ├── 课时1-条形图.mp4
│ ├── 课时2-极坐标图.mp4
│ ├── 课时3-箱型图.mp4
│ ├── 课时4-散点图.mp4
│ ├── 课时5-饼图.mp4
│ ├── 课时6-热力图.mp4
│ └── 课时7-数据分析师岗位分析实战.mp4
├── 02.Fashion-MNIST时尚物品分类项目-851
│ └── 章节1-Fashion-MNIST时尚物品分类
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-数据读取.mp4
│ ├── 课时4-创建模型.mp4
│ ├── 课时5-定义训练过程.mp4
│ ├── 课时6-定义预测过程.mp4
│ ├── 课时7-训练过程.mp4
│ ├── 课时8-保存和加载模型.mp4
│ └── 课时9-模型预测.mp4
├── 03.Kaggle实战-46
│ ├── 章节1-Kaggle实战之海难生死预测
│ │ ├── 课时1-Kaggle实战海难生死预测背景知识.mp4
│ │ ├── 课时10-Kaggle实战海难生死预测模型选择和模型调优.mp4
│ │ ├── 课时11-Kaggle实战海难生死预测模型评估ROC-AUC.mp4
│ │ ├── 课时12-Kaggle实战海难生死预测各模型混淆矩阵介绍.mp4
│ │ ├── 课时13-Kaggle实战海难生死预测模型预测与结果提交.mp4
│ │ ├── 课时2-Kaggle实战海难生死预测数据介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-Kaggle实战海难生死预测数据探索.mp4
│ │ ├── 课时4-Kaggle实战海难生死预测特征与目标值关系查看.mp4
│ │ ├── 课时5-Kaggle实战海难生死预测空数据的填充.mp4
│ │ ├── 课时6-Kaggle实战海难生死预测特征工程.mp4
│ │ ├── 课时7-Kaggle实战海难生死预测年龄属性的算法填充.mp4
│ │ ├── 课时8-Kaggle实战海难生死预测同组识别.mp4
│ │ └── 课时9-Kaggle实战海难生死预测相关性系数特征筛选.mp4
│ ├── 章节2-Kaggle实战之信用卡反欺诈
│ │ ├── 课时1-Kaggle实战信用卡反欺诈项目介绍.mp4
│ │ ├── 课时10-Kaggle实战信用卡反欺诈特征重要性可视化.mp4
│ │ ├── 课时11-Kaggle实战信用卡反欺诈过采样操作.mp4
│ │ ├── 课时12-Kaggle实战信用卡反欺诈模型评估混淆矩阵召回率.mp4
│ │ ├── 课时13-Kaggle实战信用卡反欺诈ROC-AUC模型评价指标.mp4
│ │ ├── 课时14-Kaggle实战信用卡反欺诈交叉验证.mp4
│ │ ├── 课时15-Kaggle实战信用卡反欺诈混淆矩阵可视化.mp4
│ │ ├── 课时16-Kaggle实战信用卡反欺诈模型评估最优阈值.mp4
│ │ ├── 课时2-kaggle实战信用卡反欺诈解码数据.mp4
│ │ ├── 课时3-Kaggle实战信用卡反欺诈特征工程.mp4
│ │ ├── 课时4-Kaggle实战信用卡反欺诈特征相关性系数.mp4
│ │ ├── 课时5-Kaggle实战信用卡反欺诈交易金额和交易次数关系.mp4
│ │ ├── 课时6-Kaggle实战信用卡反欺诈交易金额和交易时间关系.mp4
│ │ ├── 课时7-Kaggle实战信用卡反欺诈特征分布.mp4
│ │ ├── 课时8-Kaggle实战信用卡反欺诈根据特征分布清洗数据.mp4
│ │ └── 课时9-Kaggle实战信用卡反欺诈特征缩放.mp4
│ └── 章节3-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测
│ ├── 课时1-Kaggle实战Rossmann商店销售预测项目背景介绍与目的.mp4
│ ├── 课时10-Kaggle实战之Rossmann商店销售预测代码回顾.mp4
│ ├── 课时11-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测模型训练.mp4
│ ├── 课时12-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测模型评估.mp4
│ ├── 课时13-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测整体模型优化.mp4
│ ├── 课时14-Kaggle实战之Rossmann商店销售预测更加细致的模型优化.mp4
│ ├── 课时15-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测结果提交.mp4
│ ├── 课时2-Kaggle实战Rossmann商店销售预测数据加载与字段介绍.mp4
│ ├── 课时3-Kaggle实战Rossmann商店销售预测空数据处理和销售额与时间关系.mp4
│ ├── 课时4-Kaggle实战Rossmann商店销售预测数据合并.mp4
│ ├── 课时5-Kaggle实战Rossmann商店销售预测特征工程.mp4
│ ├── 课时6-Kaggle实战Rossmann商店销售预测构建训练、验证、测试数据.mp4
│ ├── 课时7-Kaggle实战Rossmann商店销售预测属性相关性查看.mp4
│ ├── 课时8-Kaggle实战Rossmann商店销售预测对特征进行了正态化处理.mp4
│ └── 课时9-Kaggle实战Rossmann商店销售预测自定义模型评估函数.mp4
├── 04.Python高级编程-118
│ ├── 章节1-生成器与高级函数
│ │ ├── 课时1-59第一章-生成器1.mp4
│ │ ├── 课时10-67第一章-装饰器1.mp4
│ │ ├── 课时11-68第一章-装饰器2和偏函数.mp4
│ │ ├── 课时2-60第一章-生成器2.mp4
│ │ ├── 课时3-61第一章-迭代器.mp4
│ │ ├── 课时4-62第一章-高阶函数1.mp4
│ │ ├── 课时5-63第一章-高阶函数2.mp4
│ │ ├── 课时6-64第一章-高阶函数3.mp4
│ │ ├── 课时7-65第一章-高阶函数4.mp4
│ │ ├── 课时8-66-前的视频-闭包介绍.mp4
│ │ └── 课时9-66第一章-闭包.mp4
│ ├── 章节2-章节装饰器
│ │ ├── 课时1-69第二章-slots属性的限制.mp4
│ │ ├── 课时2-70第二章-Property装饰器的用法.mp4
│ │ ├── 课时3-71第二章-多继承和定制对象1.mp4
│ │ ├── 课时4-72第二章-定制对象2.mp4
│ │ ├── 课时5-73第二章-枚举类.mp4
│ │ ├── 课时6-74第二章-元类的理解1.mp4
│ │ └── 课时7-75第二章-元类的理解2.mp4
│ ├── 章节3-正则表达式
│ │ ├── 课时1-76第三章-正则表达式的编译.mp4
│ │ ├── 课时2-77第三章-正则表达式的写法1.mp4
│ │ ├── 课时3-78第三章-正则表达式的写法2.mp4
│ │ ├── 课时4-79第三章-正则表达式的写法3.mp4
│ │ ├── 课时5-80第三章-正则表达式的写法4.mp4
│ │ └── 课时6-81第三章-Re模块的高级用法.mp4
│ └── 章节4-内存管理
│ ├── 课时1-1-第四章-对象池.mp4
│ ├── 课时2-2-第四章-引用计数机制.mp4
│ └── 课时3-3-第四章-隔代回收机制.mp4
├── 05.Python面试突击班-1548
│ ├── 章节1-Python面试突击班（一
│ │ ├── 课时1-类和对象.mp4
│ │ ├── 课时2-Type类.mp4
│ │ ├── 课时3-元类的定义.mp4
│ │ ├── 课时4-使用函数来定义一个元素.mp4
│ │ ├── 课时5-使用类的方式定义一个类.mp4
│ │ ├── 课时6-基于new函数实现单例.mp4
│ │ └── 课时7-基于元类来实现单例.mp4
│ ├── 章节2-Python面试突击班（二
│ │ ├── 课时1-什么是缓存.mp4
│ │ ├── 课时10-缓存普通对象.mp4
│ │ ├── 课时11-核心装饰器和函数说明.mp4
│ │ ├── 课时12-学生答疑.mp4
│ │ ├── 课时2-缓存架构.mp4
│ │ ├── 课时3-缓存的数据.mp4
│ │ ├── 课时4-缓存后端.mp4
│ │ ├── 课时5-Flask-caching处理缓存.mp4
│ │ ├── 课时6-使用缓存.mp4
│ │ ├── 课时7-缓存视图函数.mp4
│ │ ├── 课时8-缓存其他函数.mp4
│ │ └── 课时9-缓存有参函数.mp4
│ ├── 章节3-Python面试突击班（三
│ │ ├── 课时1-时间复杂度.mp4
│ │ ├── 课时2-常数时间.mp4
│ │ ├── 课时3-实现一个特殊的栈，在基本功能上的基础上，再实现返回栈中最小元素功能.mp4
│ │ ├── 课时4-代码实现.mp4
│ │ ├── 课时5-怎么理解选择排序的时间复杂度.mp4
│ │ ├── 课时6-怎么理解快速排序的时间复杂度.mp4
│ │ └── 课时7-学生答疑.mp4
│ ├── 章节4-Python面试突击班（四
│ │ ├── 课时1-面试总结介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-生成器是什么.mp4
│ │ ├── 课时3-最简单的生成器.mp4
│ │ ├── 课时4-在函数中使yield关键字.mp4
│ │ ├── 课时5-闭包是什么，你怎么理解闭包.mp4
│ │ ├── 课时6-说说Python中字典的底层是怎么实现的.mp4
│ │ └── 课时7-学生答疑.mp4
│ ├── 章节5-Python面试突击班（五
│ │ ├── 课时1-堆排序涉及到的概念.mp4
│ │ ├── 课时2-为什么要用大根堆和小根堆排序.mp4
│ │ ├── 课时3-最大堆删除堆顶节点后的自我调整.mp4
│ │ ├── 课时4-构建最大堆.mp4
│ │ └── 课时5-堆排序算法代码实现.mp4
│ ├── 章节6-Python面试突击班（六
│ │ ├── 课时1-课前互动.mp4
│ │ ├── 课时2-复习堆排序算法.mp4
│ │ ├── 课时3-Python笔试面试题之算法（一.mp4
│ │ ├── 课时4-解题思路.mp4
│ │ ├── 课时5-中位数案例代码实现.mp4
│ │ ├── 课时6-Python笔试面试题之算法（二.mp4
│ │ ├── 课时7-解题思路.mp4
│ │ └── 课时8-超级丑数代码实现.mp4
│ └── 章节7-Python面试突击班（七
│ ├── 课时1-课前互动.mp4
│ ├── 课时10-学生答疑.mp4
│ ├── 课时2-对象的引用计数机制.mp4
│ ├── 课时3-垃圾回收.mp4
│ ├── 课时4-Python的内存池.mp4
│ ├── 课时5-怎么优化内存管理.mp4
│ ├── 课时6-Python里面如何拷贝一个对象.mp4
│ ├── 课时7-is和==有什么区别.mp4
│ ├── 课时8-怎么反转一个整数.mp4
│ └── 课时9-字符串转换成整型.mp4
├── 06.Python数据分析综合项目实战-656
│ └── 章节1-数据分析师岗位需求分析
│ ├── 课时1-数据分析综合项目实战介绍.mp4
│ ├── 课时10-不同城市工作经验与薪水关系.mp4
│ ├── 课时11-数据分析师学历要求.mp4
│ ├── 课时12-技能与薪资对应关系.mp4
│ ├── 课时13-大公司对数据分析师技能要求.mp4
│ ├── 课时14-不同规模公司招聘差异.mp4
│ ├── 课时2-数据加载.mp4
│ ├── 课时3-数据清洗数据提取.mp4
│ ├── 课时4-数据清洗薪水转换.mp4
│ ├── 课时5-数据清洗技能提取.mp4
│ ├── 课时6-数据清洗行业信息处理.mp4
│ ├── 课时7-各城市数据分析师岗位需求量.mp4
│ ├── 课时8-不同细分领域数据分析岗位需求量.mp4
│ └── 课时9-各城市数据分析师平均薪资.mp4
├── 07.Python数据科学计算库-159
│ ├── 章节1-NumPy入门
│ │ ├── 课时1-开发环境安装与配置.mp4
│ │ ├── 课时2-NumPy数组引出.mp4
│ │ ├── 课时3-NumPy数组创建.mp4
│ │ ├── 课时4-NumPy数组查看.mp4
│ │ ├── 课时5-NumPy数据保存和数据类型.mp4
│ │ ├── 课时6-NumPy数组运算.mp4
│ │ └── 课时7-NumPy索引与切片.mp4
│ ├── 章节2-NumPy高级
│ │ ├── 课时1-NumPy综合运用展示.mp4
│ │ ├── 课时2-数据形状改变.mp4
│ │ ├── 课时3-广播机制.mp4
│ │ ├── 课时4-通用函数.mp4
│ │ └── 课时5-矩阵运算.mp4
│ ├── 章节3-pandas入门
│ │ ├── 课时1-NumPy高级操作展示.mp4
│ │ ├── 课时2-蓝色妖姬制作.mp4
│ │ ├── 课时3-数据分析库安装与数据结构.mp4
│ │ ├── 课时4-数据查看与读写.mp4
│ │ └── 课时5-数据选择.mp4
│ ├── 章节4-pandas高级
│ │ ├── 课时1-数据筛选与赋值.mp4
│ │ ├── 课时2-数据集成concat操作.mp4
│ │ ├── 课时3-数据集成insert操作.mp4
│ │ ├── 课时4-数据集成merge操作.mp4
│ │ ├── 课时5-数据清洗.mp4
│ │ ├── 课时6-数据转换之变形金刚.mp4
│ │ └── 课时7-数据转换apply操作.mp4
│ ├── 章节5-pandas进阶
│ │ ├── 课时1-作业介绍与数据重塑.mp4
│ │ ├── 课时2-数据重塑.mp4
│ │ ├── 课时3-数学和统计指标.mp4
│ │ ├── 课时4-数据排序.mp4
│ │ ├── 课时5-分箱操作.mp4
│ │ ├── 课时6-分组聚合.mp4
│ │ └── 课时7-pandas数据可视化.mp4
│ ├── 章节6-数据可视化入门
│ │ ├── 课时1-Matplotlib概述.mp4
│ │ ├── 课时2-图形绘制.mp4
│ │ ├── 课时3-坐标轴刻度标签标题.mp4
│ │ ├── 课时4-图例.mp4
│ │ ├── 课时5-脊柱移动.mp4
│ │ ├── 课时6-风格样式.mp4
│ │ └── 课时7-子视图.mp4
│ ├── 章节7-数据可视化高级
│ │ ├── 课时1-双轴布局.mp4
│ │ ├── 课时2-文本操作.mp4
│ │ ├── 课时3-箭头.mp4
│ │ ├── 课时4-注释.mp4
│ │ └── 课时5-折线图.mp4
│ └── 章节8-数据可视化进阶
│ ├── 课时1-柱状图带文本.mp4
│ ├── 课时10-seaborn热力图.mp4
│ ├── 课时2-极坐标绘制.mp4
│ ├── 课时3-直方图.mp4
│ ├── 课时4-箱式图散点图饼图.mp4
│ ├── 课时5-热力图.mp4
│ ├── 课时6-蜘蛛图.mp4
│ ├── 课时7-3D图像绘制.mp4
│ ├── 课时8-seaborn快速上手.mp4
│ └── 课时9-seaborn线形图.mp4
├── 08.PyTorch深度学习框架-515
│ ├── 章节1-Pytorch入门
│ │ ├── 课时1-pytorch介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-pytorch安装.mp4
│ │ ├── 课时3-pytorch张量基础操作和基础运算.mp4
│ │ ├── 课时4-pytorch自动微分.mp4
│ │ ├── 课时5-pytorch实现原始线性回归.mp4
│ │ ├── 课时6-pytorch实现线性回归封装写法.mp4
│ │ ├── 课时7-pytorch实现分类问题.mp4
│ │ └── 课时8-模型的子类写法.mp4
│ ├── 章节2-dataset和dataloader
│ │ ├── 课时1-使用dataset重构代码.mp4
│ │ ├── 课时2-使用DataLoader重构代码.mp4
│ │ ├── 课时3-添加校验代码.mp4
│ │ └── 课时4-封装.mp4
│ └── 章节3-卷积神经网络
│ ├── 课时1-使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别.mp4
│ ├── 课时10-自定义dataset.mp4
│ ├── 课时11-自定义数据集问题解决.mp4
│ ├── 课时12-tensorboard的使用.mp4
│ ├── 课时2-4种天气数据处理.mp4
│ ├── 课时3-图片预处理.mp4
│ ├── 课时4-添加dropout层.mp4
│ ├── 课时5-添加BN层.mp4
│ ├── 课时6-vgg16迁移学习.mp4
│ ├── 课时7-学习率衰减.mp4
│ ├── 课时8-数据增强.mp4
│ └── 课时9-模型参数保存.mp4
├── 09.TensorFlow深度学习框架-108
│ ├── 章节1-TensorFlow介绍和环境安装
│ │ ├── 课时1-TensorFlow介绍.mp4
│ │ └── 课时2-环境安装.mp4
│ ├── 章节2-TensorFlow基础操作
│ │ ├── 课时1-常量的操作.mp4
│ │ ├── 课时2-sparse tensor.mp4
│ │ ├── 课时3-变量操作.mp4
│ │ ├── 课时4-tensorflow运算.mp4
│ │ ├── 课时5-tensorflow实现线性回归.mp4
│ │ ├── 课时6-tensorflow实现逻辑回归.mp4
│ │ └── 课时7-keras入门.mp4
│ ├── 章节3-TensorFlow高阶操作
│ │ ├── 课时1-神经网络计算参数方法啊.mp4
│ │ ├── 课时10-wide&deep模型函数式写法.mp4
│ │ ├── 课时11-子类api写法.mp4
│ │ ├── 课时12-多输入wide&deep.mp4
│ │ ├── 课时13-多输出wide&deep.mp4
│ │ ├── 课时14-超参数搜索理论.mp4
│ │ ├── 课时15-手动实现超参数搜索.mp4
│ │ ├── 课时16-封装sklearn进行超参数搜索.mp4
│ │ ├── 课时2-标准化处理 softmax和flatten.mp4
│ │ ├── 课时3-正则化.mp4
│ │ ├── 课时4-dropout.mp4
│ │ ├── 课时5-BN层.mp4
│ │ ├── 课时6-selu激活函数.mp4
│ │ ├── 课时7-神经网络实现回归任务.mp4
│ │ ├── 课时8-回调函数.mp4
│ │ └── 课时9-wide&deep模型原理.mp4
│ ├── 章节4-高阶API
│ │ ├── 课时1-自定义损失函数.mp4
│ │ ├── 课时2-自定义layer.mp4
│ │ ├── 课时3-tf.function和auto_graph.mp4
│ │ ├── 课时4-手动求导.mp4
│ │ ├── 课时5-tf.GradientTape.mp4
│ │ └── 课时6-手动实现训练过程.mp4
│ ├── 章节5-Tensorflow dataset使用
│ │ ├── 课时1-datasets基础用法.mp4
│ │ ├── 课时2-生成csv文件.mp4
│ │ ├── 课时3-解析csv文件.mp4
│ │ └── 课时4-在keras中使用dataset.mp4
│ ├── 章节6-Tensorflow Estimator使用
│ │ ├── 课时1-feature_columns使用.mp4
│ │ ├── 课时2-premake estimator使用.mp4
│ │ └── 课时3-交叉特征使用.mp4
│ ├── 章节7-GPU设置和分布式
│ │ ├── 课时1-GPU设置理论.mp4
│ │ ├── 课时10-自定义训练过程分布式.mp4
│ │ ├── 课时11-自定义训练过程问题解决.mp4
│ │ ├── 课时2-fashion_minst数据处理.mp4
│ │ ├── 课时3-设置GPU增长.mp4
│ │ ├── 课时4-设置GPU可见.mp4
│ │ ├── 课时5-设置虚拟GPU.mp4
│ │ ├── 课时6-使用多GPU.mp4
│ │ ├── 课时7-分布式策略.mp4
│ │ ├── 课时8-keras模型分布式.mp4
│ │ └── 课时9-estimator模型分布式.mp4
│ └── 章节8-模型保存和部署
│ ├── 课时1-模型保存和部署理论.mp4
│ ├── 课时2-keras保存模型参数和加载模型参数.mp4
│ ├── 课时3-keras_to_savedmodel.mp4
│ ├── 课时4-keras_to_concret_function.mp4
│ ├── 课时5-to_tflite.mp4
│ ├── 课时6-tflite_interpreter使用.mp4
│ ├── 课时7-转化为量化tflite.mp4
│ └── 课时8-使用quantized_tflite_interpreter.mp4
├── 10.程序员的数学-369
│ ├── 章节1-程序员的数学-距离度量（一
│ │ ├── 课时1-程序员的数学1.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学2.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学3.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学4.mp4
│ │ ├── 课时5-程序员的数学5.mp4
│ │ ├── 课时6-程序员的数学6.mp4
│ │ ├── 课时7-程序员的数学7-1.mp4
│ │ ├── 课时8-程序员的数学7-2.mp4
│ │ └── 课时9-程序员的数学8.mp4
│ ├── 章节10-程序员的数学-逻辑（二
│ │ ├── 课时1-程序员的数学-逻辑11.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学-逻辑12.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学-逻辑13.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学-逻辑14.mp4
│ │ └── 课时5-程序员的数学-逻辑15.mp4
│ ├── 章节11-程序员的数学进阶
│ │ ├── 课时1-导数.mp4
│ │ ├── 课时2-最值和极值.mp4
│ │ ├── 课时3-二阶导数和凸函数.mp4
│ │ ├── 课时4-逻辑回归和凸函数1.mp4
│ │ ├── 课时5-逻辑回归和凸函数2.mp4
│ │ ├── 课时6-泰勒公式.mp4
│ │ ├── 课时7-泰勒公式和神经网络01.mp4
│ │ ├── 课时8-勒公式和神经网络02.mp4
│ │ └── 课时9-用数学洞穿机器学习的本质.mp4
│ ├── 章节2-程序员的数学-距离度量（二
│ │ ├── 课时1-程序员的数学9-1.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学9-2.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学9-3.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学9-4.mp4
│ │ └── 课时5-程序员的数学10.mp4
│ ├── 章节3-程序员的数学-距离度量（三
│ │ ├── 课时1-程序员的数学11-1.mp4
│ │ └── 课时2-程序员的数学11-2.mp4
│ ├── 章节4-程序员的数学-概率（一
│ │ ├── 课时1-程序员的数学-概率1.mp4
│ │ ├── 课时10-程序员的数学-概率10.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学-概率2.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学-概率3.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学-概率4.mp4
│ │ ├── 课时5-程序员的数学-概率5.mp4
│ │ ├── 课时6-程序员的数学-概率6.mp4
│ │ ├── 课时7-程序员的数学-概率7.mp4
│ │ ├── 课时8-程序员的数学-概率8.mp4
│ │ └── 课时9-程序员的数学-概率9.mp4
│ ├── 章节5-程序员的数学-概率（二
│ │ ├── 课时1-程序员的数学-概率11.mp4
│ │ ├── 课时10-程序员的数学-概率20.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学-概率12.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学-概率13.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学-概率14.mp4
│ │ ├── 课时5-程序员的数学-概率15.mp4
│ │ ├── 课时6-程序员的数学-概率16.mp4
│ │ ├── 课时7-程序员的数学-概率17.mp4
│ │ ├── 课时8-程序员的数学-概率18.mp4
│ │ └── 课时9-程序员的数学-概率19.mp4
│ ├── 章节6-程序员的数学-概率（三
│ │ ├── 课时1-程序员的数学-概率21.mp4
│ │ ├── 课时10-程序员的数学-概率30.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学-概率22.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学-概率23.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学-概率24.mp4
│ │ ├── 课时5-程序员的数学-概率25.mp4
│ │ ├── 课时6-程序员的数学-概率26.mp4
│ │ ├── 课时7-程序员的数学-概率27.mp4
│ │ ├── 课时8-程序员的数学-概率28.mp4
│ │ └── 课时9-程序员的数学-概率29.mp4
│ ├── 章节7-程序员的数学-概率（四
│ │ ├── 课时1-程序员的数学-概率31.mp4
│ │ ├── 课时10-程序员的数学-概率40.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学-概率32.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学-概率33.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学-概率34.mp4
│ │ ├── 课时5-程序员的数学-概率35.mp4
│ │ ├── 课时6-程序员的数学-概率36.mp4
│ │ ├── 课时7-程序员的数学-概率37.mp4
│ │ ├── 课时8-程序员的数学-概率38.mp4
│ │ └── 课时9-程序员的数学-概率39.mp4
│ ├── 章节8-程序员的数学-概率（五
│ │ ├── 课时1-程序员的数学-概率41.mp4
│ │ ├── 课时2-程序员的数学-概率42.mp4
│ │ ├── 课时3-程序员的数学-概率43.mp4
│ │ ├── 课时4-程序员的数学-概率44.mp4
│ │ ├── 课时5-程序员的数学-概率45.mp4
│ │ ├── 课时6-程序员的数学-概率46.mp4
│ │ └── 课时7-程序员的数学-概率47.mp4
│ └── 章节9-程序员的数学-逻辑（一
│ ├── 课时1-程序员的数学-逻辑1.mp4
│ ├── 课时10-程序员的数学-逻辑10.mp4
│ ├── 课时2-程序员的数学-逻辑2.mp4
│ ├── 课时3-程序员的数学-逻辑3.mp4
│ ├── 课时4-程序员的数学-逻辑4.mp4
│ ├── 课时5-程序员的数学-逻辑5.mp4
│ ├── 课时6-程序员的数学-逻辑6.mp4
│ ├── 课时7-程序员的数学-逻辑7.mp4
│ ├── 课时8-程序员的数学-逻辑8.mp4
│ └── 课时9-程序员的数学-逻辑9.mp4
├── 11.程序员的数学-819
│ ├── 章节1-微积分基础
│ │ ├── 课时1-导数的定义与作用.mp4
│ │ ├── 课时10-高阶导数.mp4
│ │ ├── 课时11-导数与函数单调性.mp4
│ │ ├── 课时12-极值定理.mp4
│ │ ├── 课时13-导数与函数凹凸性.mp4
│ │ ├── 课时14-一元函数泰勒展开.mp4
│ │ ├── 课时2-左右导数与可导函数.mp4
│ │ ├── 课时3-导数的几何与物理意义.mp4
│ │ ├── 课时4-基本函数求导公式.mp4
│ │ ├── 课时5-导数四则运算法则.mp4
│ │ ├── 课时6-复合函数求导法则.mp4
│ │ ├── 课时7-神经网络激活函数Sigmoid求导.mp4
│ │ ├── 课时8-神经网络激活函数Tanh求导.mp4
│ │ └── 课时9-神经网络激活函数Softmax求导.mp4
│ ├── 章节2-线性代数基础
│ │ ├── 课时1-向量是什么.mp4
│ │ ├── 课时10-行列式.mp4
│ │ ├── 课时11-伴随矩阵.mp4
│ │ ├── 课时2-行向量和列向量.mp4
│ │ ├── 课时3-向量运算.mp4
│ │ ├── 课时4-向量的范数.mp4
│ │ ├── 课时5-特殊向量.mp4
│ │ ├── 课时6-矩阵是什么.mp4
│ │ ├── 课时7-常见矩阵.mp4
│ │ ├── 课时8-矩阵运算.mp4
│ │ └── 课时9-逆矩阵.mp4
│ ├── 章节3-线性代数高级
│ │ ├── 课时1-特征值与特征向量概念.mp4
│ │ ├── 课时10-SVD 进行数据压缩.mp4
│ │ ├── 课时11-SVD 进行 PCA 降维.mp4
│ │ ├── 课时12-SVD 进行矩阵求逆.mp4
│ │ ├── 课时13-SVD 进行协同过滤.mp4
│ │ ├── 课时2-满秩矩阵.mp4
│ │ ├── 课时3-特征值与行列式.mp4
│ │ ├── 课时4-特征值分解定义与操作.mp4
│ │ ├── 课时5-特征值分解意义.mp4
│ │ ├── 课时6-矩阵和向量的求导公式.mp4
│ │ ├── 课时7-奇异值分解（SVD.mp4
│ │ ├── 课时8-奇异值分解计算方式.mp4
│ │ └── 课时9-奇异值分解性质.mp4
│ ├── 章节4-多元函数微分学
│ │ ├── 课时1-多元函数定义.mp4
│ │ ├── 课时2-偏导数.mp4
│ │ ├── 课时3-高阶偏导数.mp4
│ │ ├── 课时4-梯度.mp4
│ │ ├── 课时5-雅可比矩阵.mp4
│ │ ├── 课时6-Hessian 矩阵.mp4
│ │ ├── 课时7-极值判别法则.mp4
│ │ └── 课时8-二次型.mp4
│ ├── 章节5-概率论
│ │ ├── 课时1-概率论与机器学习.mp4
│ │ ├── 课时10-随机变量独立性.mp4
│ │ ├── 课时11-协方差.mp4
│ │ ├── 课时12-机器学习中常见分布.mp4
│ │ ├── 课时13-最大似然估计.mp4
│ │ ├── 课时2-随机事件.mp4
│ │ ├── 课时3-条件概率和贝叶斯公式.mp4
│ │ ├── 课时4-随机事件的独立性.mp4
│ │ ├── 课时5-随机变量.mp4
│ │ ├── 课时6-期望.mp4
│ │ ├── 课时7-方差.mp4
│ │ ├── 课时8-数学期望与方差重要公式.mp4
│ │ └── 课时9-随机向量.mp4
│ └── 章节6-最优化
│ ├── 课时1-最优化概念.mp4
│ ├── 课时10-坐标下降法.mp4
│ ├── 课时11-数值优化算法瓶颈.mp4
│ ├── 课时12-凸优化问题.mp4
│ ├── 课时13-凸集.mp4
│ ├── 课时14-凸函数.mp4
│ ├── 课时15-凸函数表达形式.mp4
│ ├── 课时16-拉格朗日乘数法.mp4
│ ├── 课时17-KKT 条件.mp4
│ ├── 课时18-拉格朗日对偶.mp4
│ ├── 课时2-求导与迭代求解.mp4
│ ├── 课时3-梯度下降法公式推导.mp4
│ ├── 课时4-梯度下降代码演示.mp4
│ ├── 课时5-牛顿法解方程原理.mp4
│ ├── 课时6-牛顿法解方程代码演示.mp4
│ ├── 课时7-牛顿法求解最优化问题.mp4
│ ├── 课时8-牛顿法求解最优化代码演示.mp4
│ └── 课时9-拟牛顿法介绍.mp4
├── 12.电商项目–京东购买意向预测-1361
│ └── 章节1-电商项目–京东客户购买意向预测
│ ├── 课时1-京东用户购买意向预测-数据清洗-项目和数据介绍.mp4
│ ├── 课时10-京东用户购买意向预测-数据探索-月每天商品8销量统计.mp4
│ ├── 课时11-京东用户购买意向预测-数据探索-用户商品行为轨迹.mp4
│ ├── 课时12-京东用户购买意向预测-特征工程-数据处理维度.mp4
│ ├── 课时13-京东用户购买意向预测-特征工程-数据加载.mp4
│ ├── 课时14-京东用户购买意向预测-特征工程-用户基本特征.mp4
│ ├── 课时15-京东用户购买意向预测-特征工程-商品基本特征.mp4
│ ├── 课时16-京东用户购买意向预测-特征工程-评论特征处理.mp4
│ ├── 课时17-京东用户购买意向预测-特征工程-评论特征补充说明.mp4
│ ├── 课时18-京东用户购买意向预测-特征工程-用户类别商品计数统计.mp4
│ ├── 课时19-京东用户购买意向预测-特征工程-用户类别商品计数统计代码解读.mp4
│ ├── 课时2-京东用户购买意向预测-数据清洗-数据挖掘流程.mp4
│ ├── 课时20-京东用户购买意向预测-特征工程-累计用户行为特征处理.mp4
│ ├── 课时21-京东用户购买意向预测-特征工程-用户近期行为特征.mp4
│ ├── 课时22-京东用户购买意向预测-特征工程-用户对同类别下各商品行为.mp4
│ ├── 课时23-京东用户购买意向预测-特征工程-用户对同类别下各种商品行为代码解读.mp4
│ ├── 课时24-京东用户购买意向预测-特征工程-商品ID用户行为特征处理.mp4
│ ├── 课时25-京东用户购买意向预测-特征工程-商品类别用户行为特征处理.mp4
│ ├── 课时26-京东用户购买意向预测-特征工程-构建数据集-函数调用数据查看.mp4
│ ├── 课时27-京东用户购买意向预测-特征工程-构建数据集-代码解读（一.mp4
│ ├── 课时28-京东用户购买意向预测-特征工程-构建数据集-代码解读（二.mp4
│ ├── 课时29-京东用户购买意向预测-特征工程-构建训练集和测试集.mp4
│ ├── 课时3-京东用户购买意向预测-数据清洗-数据集验证.mp4
│ ├── 课时30-京东用户购买意向预测-Xgboost建模-数据加载.mp4
│ ├── 课时31-京东用户购买意向预测-Xgboost建模-模型训练.mp4
│ ├── 课时32-京东用户购买意向预测-Xgboost建模-特征重要性查看.mp4
│ ├── 课时33-京东用户购买意向预测-Xgboost建模-算法预测验证数据.mp4
│ ├── 课时34-京东用户购买意向预测-Xgboost建模-验证数据模型评估.mp4
│ ├── 课时35-京东用户购买意向预测-Xgboost建模-测试数据模型评估.mp4
│ ├── 课时4-京东用户购买意向预测-数据清洗-重复数据.mp4
│ ├── 课时5-京东用户购买意向预测-数据清洗-构建User信息.mp4
│ ├── 课时6-京东用户购买意向预测-数据清洗-过滤空数据无交互数据.mp4
│ ├── 课时7-京东用户购买意向预测-数据探索-周每天购买情况.mp4
│ ├── 课时8-京东用户购买意向预测-数据探索-月每天购买情况.mp4
│ └── 课时9-京东用户购买意向预测-数据探索-周每天各商品类别销量.mp4
├── 13.电商项目–用户评论情感分析-1360
│ └── 章节1-用户评价情感分析
│ ├── 课时1-京东天猫用户评价情感分析-单层神经网网络.mp4
│ ├── 课时2-京东天猫用户评价情感分析-激活函数.mp4
│ ├── 课时3-京东天猫用户评价情感分析-多层神经网络.mp4
│ ├── 课时4-京东天猫用户评价情感分析-神经网络代码实现.mp4
│ ├── 课时5-京东天猫用户评价情感分析-结巴分词.mp4
│ ├── 课时6-京东天猫用户评价情感分析-文本向量化.mp4
│ └── 课时7-京东天猫用户评价情感分析-深度学习建模预测.mp4
├── 14.概率图模型-501
│ ├── 章节1-朴素贝叶斯
│ │ ├── 课时1-概率图模型概述.mp4
│ │ ├── 课时10-垃圾短信分类项目实战.mp4
│ │ ├── 课时11-新闻类别分类项目实战.mp4
│ │ ├── 课时2-贝叶斯公式计算示例.mp4
│ │ ├── 课时3-朴素贝叶斯（独立性假设.mp4
│ │ ├── 课时4-朴素贝叶斯嫁与不嫁案例分析.mp4
│ │ ├── 课时5-朴素贝叶斯三种模型介绍.mp4
│ │ ├── 课时6-三种分布朴素贝叶斯模型应用.mp4
│ │ ├── 课时7-文本分类英语进行独热编码.mp4
│ │ ├── 课时8-贝叶斯网络中文one-hot编码.mp4
│ │ └── 课时9-TF-IDF词频逆向文本频率原理和代码实现.mp4
│ ├── 章节2-隐马尔可夫模型HMM
│ │ ├── 课时1-贝叶斯网络概述.mp4
│ │ ├── 课时10-维特比算法示例.mp4
│ │ ├── 课时11-隐马尔可夫模型HMM解码问题.mp4
│ │ ├── 课时12-隐马尔可夫模型HMM参数估计问题.mp4
│ │ ├── 课时13-股票走势分析.mp4
│ │ ├── 课时2-马尔科夫链介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-隐马尔可夫模型HMM概述.mp4
│ │ ├── 课时4-隐马尔可夫模型HMM基本假设.mp4
│ │ ├── 课时5-隐马尔可夫模型模型HMM解决三个问题.mp4
│ │ ├── 课时6-隐马尔可夫模型HMM案例进行参数说明计算.mp4
│ │ ├── 课时7-隐马尔可夫模型HMM前向算法示例.mp4
│ │ ├── 课时8-维特比算法概述.mp4
│ │ └── 课时9-维特比算法流程.mp4
│ └── 章节3-条件随机场CRF
│ ├── 课时1-条件随机场CRF-HMM模型总结.mp4
│ ├── 课时2-条件随机场概念.mp4
│ └── 课时3-条件随机场NLP实体命名案例.mp4
├── 15.机器视觉之OpenCV-129
│ ├── 章节1-图片和视频的加载和显示
│ │ ├── 课时1-机器视觉介绍.mp4
│ │ ├── 课时10-TrackBar控件.mp4
│ │ ├── 课时2-OpenCV介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-环境搭建.mp4
│ │ ├── 课时4-创建显示窗口.mp4
│ │ ├── 课时5-加载显示图片.mp4
│ │ ├── 课时6-保存文件.mp4
│ │ ├── 课时7-读取摄像头和视频帧.mp4
│ │ ├── 课时8-从摄像头采集视频.mp4
│ │ └── 课时9-控制鼠标.mp4
│ ├── 章节10-图像直方图
│ │ ├── 课时1-图像直方图基本概念.mp4
│ │ ├── 课时2-使用OpenCV统计直方图.mp4
│ │ ├── 课时3-绘制直方图.mp4
│ │ ├── 课时4-使用掩膜的直方图.mp4
│ │ └── 课时5-直方图均衡化.mp4
│ ├── 章节11-车辆统计项目
│ │ ├── 课时1-项目介绍和视频背景分离.mp4
│ │ ├── 课时2-判断是否是车辆.mp4
│ │ ├── 课时3-车辆计数逻辑.mp4
│ │ └── 课时4-显示车辆计数信息.mp4
│ ├── 章节12-特征点检测和匹配
│ │ ├── 课时1-特征检测基本概念.mp4
│ │ ├── 课时10-暴力特征匹配.mp4
│ │ ├── 课时11-FLANN特征匹配.mp4
│ │ ├── 课时2-harris角点检测数学原理1.mp4
│ │ ├── 课时3-harris角点检测数学原理2.mp4
│ │ ├── 课时4-harris角点检测应用.mp4
│ │ ├── 课时5-shi-tomasi角点检测.mp4
│ │ ├── 课时6-sift算法原理.mp4
│ │ ├── 课时7-sift算法使用.mp4
│ │ ├── 课时8-SURF算法.mp4
│ │ └── 课时9-ORB算法.mp4
│ ├── 章节13-图像查找和图像拼接
│ │ ├── 课时1-图像查找.mp4
│ │ └── 课时2-图像拼接.mp4
│ ├── 章节14-虚拟计算器项目
│ │ ├── 课时1-虚拟计算器项目介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-打开摄像头和创建Button类.mp4
│ │ ├── 课时3-点击操作.mp4
│ │ └── 课时4-虚拟计算器bug修复和重复点击问题解决.mp4
│ ├── 章节15-信用卡数字识别
│ │ ├── 课时1-模板匹配.mp4
│ │ ├── 课时2-匹配多个对象.mp4
│ │ ├── 课时3-ostu算法.mp4
│ │ ├── 课时4-处理模板图片.mp4
│ │ ├── 课时5-数字模板处理和信用卡图片形态学操作.mp4
│ │ ├── 课时6-数字轮廓获取和匹配.mp4
│ │ └── 课时7-使用argparse接收用户输入.mp4
│ ├── 章节16-图像分割与修复
│ │ ├── 课时1-分水岭算法理论讲解.mp4
│ │ ├── 课时2-分水岭算法实战.mp4
│ │ ├── 课时3-分水岭算法抠图以及和Canny findContourns的对比.mp4
│ │ ├── 课时4-grabcut原理和使用.mp4
│ │ ├── 课时5-交互式grabcut程序.mp4
│ │ ├── 课时6-meanshift.mp4
│ │ ├── 课时7-视频前后景分离.mp4
│ │ └── 课时8-图片修复.mp4
│ ├── 章节17-人脸检测和车牌识别
│ │ ├── 课时1-人脸检测.mp4
│ │ ├── 课时2-人眼检测.mp4
│ │ └── 课时3-车牌识别.mp4
│ ├── 章节18-目标追踪
│ │ ├── 课时1-目标追踪介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-OpenCV目标追踪算法介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-目标追踪实战.mp4
│ │ └── 课时4-OpenCV中使用深度学习模型.mp4
│ ├── 章节19-答题卡识别判卷
│ │ ├── 课时1-图片预处理和四个角点坐标排序.mp4
│ │ └── 课时2-轮廓排序和计分功能.mp4
│ ├── 章节2-OpenCV基础知识
│ │ ├── 课时1-RGB和BGR.mp4
│ │ ├── 课时2-HSV HSL和YUV.mp4
│ │ ├── 课时3-实战色彩空间转换.mp4
│ │ ├── 课时4-OpenCV的重要数据结构Mat及深浅拷贝.mp4
│ │ └── 课时5-图像通道的分割与合并.mp4
│ ├── 章节20-文档扫描ocr和光流估计
│ │ ├── 课时1-文档ocr扫描识别.mp4
│ │ └── 课时2-光流估计.mp4
│ ├── 章节3-OpenCV绘制图形
│ │ ├── 课时1-绘制直线.mp4
│ │ ├── 课时2-绘制矩形和圆.mp4
│ │ ├── 课时3-绘制椭圆.mp4
│ │ ├── 课时4-绘制多边形.mp4
│ │ ├── 课时5-绘制文本.mp4
│ │ └── 课时6-实现鼠标绘制基本图形.mp4
│ ├── 章节4-OpenCV的运算
│ │ ├── 课时1-图形的加减乘除运算.mp4
│ │ ├── 课时2-图形的融合.mp4
│ │ ├── 课时3-OpenCV的位运算.mp4
│ │ └── 课时4-为图像添加水印.mp4
│ ├── 章节5-图形基本变换
│ │ ├── 课时1-图像的放大与缩小.mp4
│ │ ├── 课时2-图像的翻转和旋转.mp4
│ │ ├── 课时3-图像的平移.mp4
│ │ ├── 课时4-变换矩阵.mp4
│ │ └── 课时5-OpenCV的透视变换.mp4
│ ├── 章节6-滤波器
│ │ ├── 课时1-卷积概念.mp4
│ │ ├── 课时2-方盒滤波和均值滤波.mp4
│ │ ├── 课时3-高斯滤波.mp4
│ │ ├── 课时4-中值滤波.mp4
│ │ ├── 课时5-双边滤波.mp4
│ │ ├── 课时6-高通滤波之Sobel算子.mp4
│ │ ├── 课时7-高通滤波之Scharr算子.mp4
│ │ ├── 课时8-高通滤波之Laplacian算子.mp4
│ │ └── 课时9-边缘检测Canny.mp4
│ ├── 章节7-形态学
│ │ ├── 课时1-图像全局二值化.mp4
│ │ ├── 课时10-黑帽操作.mp4
│ │ ├── 课时2-自适应阈值二值化.mp4
│ │ ├── 课时3-腐蚀操作.mp4
│ │ ├── 课时4-获取形态学卷积核.mp4
│ │ ├── 课时5-膨胀操作.mp4
│ │ ├── 课时6-开运算.mp4
│ │ ├── 课时7-闭运算.mp4
│ │ ├── 课时8-形态学梯度.mp4
│ │ └── 课时9-顶帽操作.mp4
│ ├── 章节8-图像轮廓
│ │ ├── 课时1-查找轮廓.mp4
│ │ ├── 课时2-绘制轮廓.mp4
│ │ ├── 课时3-计算轮廓面积和周长.mp4
│ │ ├── 课时4-多边形逼近.mp4
│ │ ├── 课时5-凸包.mp4
│ │ └── 课时6-外接矩形.mp4
│ └── 章节9-图像金字塔
│ ├── 课时1-高斯金字塔.mp4
│ └── 课时2-拉普拉斯金字塔.mp4
├── 16.基于AlexNet的花分类项目-830
│ └── 章节1-基于AlexNet的花分类项目
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-模型定义.mp4
│ ├── 课时3-读取数据.mp4
│ ├── 课时4-定义训练过程.mp4
│ ├── 课时5-不收敛bug解决.mp4
│ └── 课时6-模型预测.mp4
├── 17.基于CNN的10种物体识别项目-828
│ └── 章节1-基于CNN的10种物体识别项目
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-读取数据集.mp4
│ ├── 课时4-数据预处理.mp4
│ ├── 课时5-定义卷积神经网络.mp4
│ ├── 课时6-配置网络.mp4
│ ├── 课时7-模型训练.mp4
│ ├── 课时8-结果展示.mp4
│ └── 课时9-网络优化.mp4
├── 18.基于CNN的猫狗图片分类项目-829
│ └── 章节1-基于CNN的猫狗图片分类项目
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-读取数据.mp4
│ ├── 课时3-搭建卷积神经网络.mp4
│ ├── 课时4-配置网络.mp4
│ ├── 课时5-模型训练.mp4
│ └── 课时6-数据增强.mp4
├── 19.基于MASK-RCNN的气球检测项目-852
│ └── 章节1-基于MASK-RCNN框架的气球检测项目
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时10-balloon数据集代码测试.mp4
│ ├── 课时11-训练代码编写.mp4
│ ├── 课时12-推理代码编写.mp4
│ ├── 课时13-via格式转coco格式代码编写.mp4
│ ├── 课时14-训练和预测代码修改.mp4
│ ├── 课时2-maskrcnn原理回顾.mp4
│ ├── 课时3-环境搭建.mp4
│ ├── 课时4-数据收集.mp4
│ ├── 课时5-使用labelme标注数据.mp4
│ ├── 课时6-EISeg使用.mp4
│ ├── 课时7-使用VIA标注数据.mp4
│ ├── 课时8-项目执行过程源码分析.mp4
│ └── 课时9-balloon配置文件和数据集代码编写.mp4
├── 20.基于OpenCV的车辆统计项目-824
│ └── 章节1-车辆统计项目
│ ├── 课时1-形态学处理.mp4
│ ├── 课时2-查找车辆轮廓.mp4
│ ├── 课时3-逻辑处理.mp4
│ └── 课时4-显示信息.mp4
├── 21.基于OpenCV的信用卡数字识别项目-825
│ └── 章节1-信用卡数字识别
│ ├── 课时1-模板匹配.mp4
│ ├── 课时2-匹配多个对象.mp4
│ ├── 课时3-ostu算法.mp4
│ ├── 课时4-处理模板图片.mp4
│ ├── 课时5-数字模板处理和信用卡图片形态学操作.mp4
│ └── 课时6-数字轮廓获取和匹配.mp4
├── 22.基于OpenCV的虚拟计算器项目-823
│ └── 章节1-虚拟计算器
│ ├── 课时1-虚拟计算器项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-打开摄像头和创建Button类.mp4
│ ├── 课时3-点击操作.mp4
│ └── 课时4-bug修复和重复点击问题解决.mp4
├── 23.基于SSD的口罩佩戴检测项目-854
│ └── 章节1-SSD口罩识别
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时10-模型训练.mp4
│ ├── 课时11-预测和总结.mp4
│ ├── 课时12-ssd生成anchor源码编写.mp4
│ ├── 课时13-计算offset.mp4
│ ├── 课时14-工具类函数.mp4
│ ├── 课时15-FirstModel创建.mp4
│ ├── 课时16-MiddleModel创建.mp4
│ ├── 课时17-LastModel和最终模型创建.mp4
│ ├── 课时18-计算损失.mp4
│ ├── 课时19-训练.mp4
│ ├── 课时2-SSD算法原理回顾.mp4
│ ├── 课时20-预测和结果展示.mp4
│ ├── 课时21-口罩项目源码解读.mp4
│ ├── 课时3-数据集收集.mp4
│ ├── 课时4-自定义数据集.mp4
│ ├── 课时5-生成anchors.mp4
│ ├── 课时6-展示anchors.mp4
│ ├── 课时7-计算iou值.mp4
│ ├── 课时8-计算target.mp4
│ └── 课时9-定义模型.mp4
├── 24.基于TensorFlow的CiFar10物品分类项目-827
│ └── 章节1-CiFar10物体识别
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-Cifar10数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-读取数据集.mp4
│ ├── 课时4-数据预处理.mp4
│ ├── 课时5-定义网络.mp4
│ ├── 课时6-配置网络.mp4
│ ├── 课时7-模型训练.mp4
│ ├── 课时8-深层神经网络.mp4
│ └── 课时9-过拟合问题.mp4
├── 25.基于TensorFlow的手写数字识别项目-826
│ └── 章节1-手写数字识别
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-MNIST数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-读取数据.mp4
│ ├── 课时4-数据预处理.mp4
│ ├── 课时5-定义模型.mp4
│ ├── 课时6-模型训练.mp4
│ ├── 课时7-过拟合问题.mp4
│ └── 课时8-深层神经网络.mp4
├── 26.基于YOLOv4的中国交通标志识别项目-855
│ └── 章节1-基于YOLOv4的中国交通标志识别
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时10-预测过程.mp4
│ ├── 课时11-项目总结.mp4
│ ├── 课时2-交通标志数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-yolov4理论回顾.mp4
│ ├── 课时4-数据集分析.mp4
│ ├── 课时5-数据集分析代码编写.mp4
│ ├── 课时6-tt100k数据集转coco代码编写.mp4
│ ├── 课时7-coco工具包使用.mp4
│ ├── 课时8-cpu训练过程.mp4
│ └── 课时9-使用GPU训练.mp4
├── 27.基于YOLOv5的细胞检测项目-856
│ └── 章节1-基于YOLOv5的细胞检测实战
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时10-快速构建界面之显示视频和摄像头内容.mp4
│ ├── 课时11-分类模型和界面结合.mp4
│ ├── 课时2-细胞数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-yolov5原理回顾.mp4
│ ├── 课时4-yolov5源码训练过程.mp4
│ ├── 课时5-使用训练好的模型预测.mp4
│ ├── 课时6-tflite导出类型.mp4
│ ├── 课时7-yolov5安卓部署.mp4
│ ├── 课时8-pyqt5快速入门.mp4
│ └── 课时9-快速构建界面之显示图片.mp4
├── 28.基于图像分类的工业缺陷检测项目-850
│ └── 章节1-基于图像分类的工业缺陷检测
│ ├── 课时1-项目介绍.mp4
│ ├── 课时2-数据集介绍.mp4
│ ├── 课时3-自定义数据集.mp4
│ ├── 课时4-模型定义.mp4
│ ├── 课时5-定义训练过程.mp4
│ └── 课时6-定义预测过程.mp4
├── 29.卷积神经网络-796
│ ├── 章节1-卷积神经网络原理
│ │ ├── 课时1-卷积神经网络引入.mp4
│ │ ├── 课时2-卷积神经网络原理.mp4
│ │ ├── 课时3-使用卷积操作图片.mp4
│ │ ├── 课时4-搭建卷积神经网络.mp4
│ │ └── 课时5-图片数据读取.mp4
│ ├── 章节2-经典分类网络结构
│ │ ├── 课时1-cifar-10数据集识别.mp4
│ │ ├── 课时10-resnet网络结构.mp4
│ │ ├── 课时11-padding的研究.mp4
│ │ ├── 课时12-搭建resnet网络.mp4
│ │ ├── 课时13-resnet训练代码.mp4
│ │ ├── 课时2-AlexNet详解.mp4
│ │ ├── 课时3-手动实现AlexNet.mp4
│ │ ├── 课时4-VGG网络结构.mp4
│ │ ├── 课时5-VGG网络实现.mp4
│ │ ├── 课时6-GoogLeNet网络结构.mp4
│ │ ├── 课时7-Inception结构和辅助输出结构.mp4
│ │ ├── 课时8-GoogLeNet网络结构定义.mp4
│ │ └── 课时9-GoogLeNet训练.mp4
│ ├── 章节3-CNN网络实战技巧
│ │ ├── 课时1-迁移学习概念.mp4
│ │ ├── 课时2-迁移学习代码实现.mp4
│ │ └── 课时3-迁移学习之训练最后几层参数.mp4
│ └── 章节4-前沿分类网络
│ ├── 课时1-ResNeXt网络原理.mp4
│ ├── 课时2-mobilenetv1v2原理.mp4
│ ├── 课时3-dw卷积和传统卷积对比和mobilenet原理复习.mp4
│ ├── 课时4-mobilenetv2代码详解.mp4
│ ├── 课时5-mobilenetv3网络结构详解.mp4
│ └── 课时6-mobilenetv3源码解读.mp4
├── 30.决策树系列算法-216
│ ├── 章节1-决策树分类算法原理
│ │ ├── 课时1-决策树概述示例一（债务偿还.mp4
│ │ ├── 课时2-决策树概述示例二（找对象.mp4
│ │ ├── 课时3-决策树的应用和可视化.mp4
│ │ ├── 课时4-决策树graphviz安装与可视化.mp4
│ │ ├── 课时5-信息熵和信息增益概念和公式.mp4
│ │ ├── 课时6-手写代码计算信息熵.mp4
│ │ ├── 课时7-手写代码计算信息熵对比不同属性信息增益.mp4
│ │ └── 课时8-作业-手写代码计算Gini系数.mp4
│ ├── 章节10-Adaboost提升树多分类算法与回归算法
│ │ ├── 课时1-Adaboost二分类概率代码演示计算.mp4
│ │ ├── 课时2-Adaboost提升树多分类建模预测.mp4
│ │ ├── 课时3-Adaboost多分类代码构建第一棵树.mp4
│ │ ├── 课时4-Adaboost多分类代码构建第二棵树.mp4
│ │ ├── 课时5-Adaboost多分类代码构建第三棵树.mp4
│ │ └── 课时6-Adaboost多分类概率代码演示计算.mp4
│ ├── 章节11-Xgboost算法与实战
│ │ ├── 课时1-Adaboost回归算法建模和算法流程.mp4
│ │ ├── 课时10-XGBoost实战建模与二分类评价指标ROC-AUC介绍.mp4
│ │ ├── 课时11-XGBoost实战超参数选择.mp4
│ │ ├── 课时12-XGBoost实战最佳参数测试验证.mp4
│ │ ├── 课时2-Adaboost回归树算法原理代码构建.mp4
│ │ ├── 课时3-XGBoost算法介绍.mp4
│ │ ├── 课时4-XGBoost树结构.mp4
│ │ ├── 课时5-XGBoost目标函数方程.mp4
│ │ ├── 课时6-XBGoost目标函数泰勒展开.mp4
│ │ ├── 课时7-XGBoost目标函数优化.mp4
│ │ ├── 课时8-XGBoost叶节点权重计算公式推导.mp4
│ │ └── 课时9-XGBoost三种建模方式介绍.mp4
│ ├── 章节2-决策树分类算法进阶
│ │ ├── 课时1-决策树原理：代码筛选决策树的根节点.mp4
│ │ ├── 课时2-决策树分类指标详解.mp4
│ │ ├── 课时3-决策树鸢尾花分类案例.mp4
│ │ ├── 课时4-决策树剪枝详解.mp4
│ │ ├── 课时5-决策树超参数选择.mp4
│ │ └── 课时6-决策树作业葡萄酒分类不同算法比较.mp4
│ ├── 章节3-决策树回归算法
│ │ ├── 课时1-决策树与不同算法综合对比.mp4
│ │ ├── 课时2-决策回归树原理概述.mp4
│ │ ├── 课时3-决策回归树算法示例演示.mp4
│ │ ├── 课时4-决策回归树原理未分裂mse计算.mp4
│ │ ├── 课时5-决策回归树原理根节点裂分mse计算.mp4
│ │ ├── 课时6-决策回归树最佳裂分条件计算.mp4
│ │ └── 课时7-作业-归一化对不同算法有何影响.mp4
│ ├── 章节4-集成算法
│ │ ├── 课时1-归一化对不同算法影响.mp4
│ │ ├── 课时2-决策回归树VS线性回归.mp4
│ │ ├── 课时3-集成算法原理概述.mp4
│ │ ├── 课时4-随机森林原理和应用.mp4
│ │ └── 课时5-极限森林原理和应用.mp4
│ ├── 章节5-GBDT梯度提升分类树高级
│ │ ├── 课时1-极限森林随机性之所在.mp4
│ │ ├── 课时2-信息熵.mp4
│ │ ├── 课时3-交叉熵原理概述.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT梯度提升分类树使用.mp4
│ │ ├── 课时5-GBDT梯度提升分类树数学公式.mp4
│ │ └── 课时6-GBDT算例建模与可视化.mp4
│ ├── 章节6-GBDT梯度提升分类树进阶
│ │ ├── 课时1-GBDT原理剖析代码拟合第一棵树.mp4
│ │ ├── 课时10-GBDT二分类算法步骤总结.mp4
│ │ ├── 课时2-GBDT原理剖析代码拟合第二棵树.mp4
│ │ ├── 课时3-GBDT原理剖析代码拟合第三棵树.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT原理剖析代码计算概率.mp4
│ │ ├── 课时5-GBDT交叉熵损失函数介绍.mp4
│ │ ├── 课时6-GBDT交叉熵损失函数化简.mp4
│ │ ├── 课时7-GBDT交叉熵损失函数求导.mp4
│ │ ├── 课时8-GBDT初始值F0的推导过程.mp4
│ │ └── 课时9-GBDT叶节点预测值公式推导.mp4
│ ├── 章节7-GBDT梯度提升回归树
│ │ ├── 课时1-集成算法概述.mp4
│ │ ├── 课时2-bagging集成算法代码演示.mp4
│ │ ├── 课时3-GBDT梯度提升回归树概述.mp4
│ │ ├── 课时4-GBDT梯度提升回归树应用.mp4
│ │ ├── 课时5-GBDT梯度提升回归树原理.mp4
│ │ └── 课时6-GBDT梯度提升回归树最佳裂分条件计算.mp4
│ ├── 章节8-Adaboost提升树二分类算法高级
│ │ ├── 课时1-Adaboost算法原理概述.mp4
│ │ ├── 课时2-Adaboost算法应用乳腺癌案例.mp4
│ │ ├── 课时3-Adaboost算法应用多分类案例.mp4
│ │ └── 课时4-Adaboost算法应用多分类数据清洗案例.mp4
│ └── 章节9-Adaboost提升树二分类算法进阶
│ ├── 课时1-Adaboost二分类算法流程讲解.mp4
│ ├── 课时2-Adaboost数据建模以及可视化.mp4
│ ├── 课时3-Adaboost代码构建第一课树拆分条件计算.mp4
│ ├── 课时4-Adaboost代码构建第一棵树弱学习器权重计算以及样本权重更新.mp4
│ ├── 课时5-Adaboost代码构建第二棵决策树.mp4
│ ├── 课时6-Adaboost代码构建第三棵决策树.mp4
│ └── 课时7-Adaboost弱学习器聚合.mp4
├── 31.爬虫基础-641
│ ├── 章节1-初识爬虫
│ │ ├── 课时1-说在前面的话.mp4
│ │ ├── 课时2-数据的来源及作用.mp4
│ │ ├── 课时3-爬虫的概念及应用领域.mp4
│ │ ├── 课时4-如何爬取数据及robots协议.mp4
│ │ ├── 课时5-爬虫的分类.mp4
│ │ ├── 课时6-网络爬虫的原理.mp4
│ │ └── 课时7-为什么用Python语言写爬虫.mp4
│ ├── 章节2-爬虫开发基础
│ │ ├── 课时1-HTTP与HTTPS.mp4
│ │ ├── 课时10-JSON数据及解析.mp4
│ │ ├── 课时11-Ajax请求.mp4
│ │ ├── 课时2-URL与URI.mp4
│ │ ├── 课时3-常见的请求方式.mp4
│ │ ├── 课时4-常见的请求头参数.mp4
│ │ ├── 课时5-常见的响应状态码.mp4
│ │ ├── 课时6-HTTP请求的交互过程.mp4
│ │ ├── 课时7-使用Chrome浏览器分析豆瓣网站.mp4
│ │ ├── 课时8-Session的工作原理.mp4
│ │ └── 课时9-Cookie的工作原理.mp4
│ ├── 章节3-网络请求
│ │ ├── 课时1-urllib简介_urllib.parse的使用.mp4
│ │ ├── 课时2-构造Request对象发送请求.mp4
│ │ └── 课时3-urlopen()方法的源代码.mp4
│ ├── 章节4-数据解析
│ │ ├── 课时1-初识XPath解析数据.mp4
│ │ ├── 课时10-课堂案例-爬取起点小说网.mp4
│ │ ├── 课时2-课堂案例-爬取起点小说网使用XPath提取数据.mp4
│ │ ├── 课时3-BeautifulSoup的简介_基本使用.mp4
│ │ ├── 课时4-BeautifulSoup的使用.mp4
│ │ ├── 课时5-课堂案例-爬取淘宝网首页使用BeautifulSoup解析数据.mp4
│ │ ├── 课时6-正则表达式的基本使用.mp4
│ │ ├── 课时7-课堂案例-下载糗事百科小视频.mp4
│ │ ├── 课时8-pyquery简介_三种初始化方式.mp4
│ │ └── 课时9-pyquery的基本使用.mp4
│ └── 章节5-数据存储
│ ├── 课时1-数据存储_JSON存储.mp4
│ ├── 课时10-MySQL的简介.mp4
│ ├── 课时11-MySQL服务的开启与关闭.mp4
│ ├── 课时12-MySQL的数据类型.mp4
│ ├── 课时13-SQL的分类.mp4
│ ├── 课时14-数据定义语言_create_alter_drop.mp4
│ ├── 课时15-数据操作语言_insert_update_delete.mp4
│ ├── 课时16-数据查询语言_基本查询_模糊查询.mp4
│ ├── 课时17-数据查询语言_分组查询.mp4
│ ├── 课时18-数据查询语言_表连接查询.mp4
│ ├── 课时19-Python连接MySQL数据库_插入操作.mp4
│ ├── 课时2-课堂案例_爬取京东销量最好的粽子数据.mp4
│ ├── 课时20-Python连接MySQL数据库_批量插入操作.mp4
│ ├── 课时21-Python连接MySQL数据库_修改与删除操作.mp4
│ ├── 课时22-Python连接MySQL数据库_查询操作.mp4
│ ├── 课时23-课堂案例_搭建项目结构.mp4
│ ├── 课时24-课堂案例_发送请求.mp4
│ ├── 课时25-课堂案例_数据解析.mp4
│ ├── 课时26-课堂案例_数据存储.mp4
│ ├── 课时27-MongoDB的简介_安装及启动服务.mp4
│ ├── 课时28-MongoDB与SQL的对比_常用的数据类型.mp4
│ ├── 课时29-MongoDB最基本命令.mp4
│ ├── 课时3-CSV文件的简介_使用Python向CSV文件写入数据.mp4
│ ├── 课时30-MongoDB的insert操作.mp4
│ ├── 课时31-MongoDB的save与update操作.mp4
│ ├── 课时32-MongoDB的remove操作.mp4
│ ├── 课时33-MongoDB简单查询操作.mp4
│ ├── 课时34-MongoDB的复杂查询操作.mp4
│ ├── 课时35-Python操作MongoDB_插入操作.mp4
│ ├── 课时36-Python操作MongoDB_修改_删除操作.mp4
│ ├── 课时37-Python操作MongoDB_查询操作.mp4
│ ├── 课时38-课堂案例_爬取链家二手房成交量存到MongoDB中.mp4
│ ├── 课时4-使用Python读取CSV文件中的内容.mp4
│ ├── 课时5-课堂案例_使用CSV文件存储粽子评论数据.mp4
│ ├── 课时6-Excel文件相关概念介绍_openpyxl模块的安装与测试.mp4
│ ├── 课时7-使用Python向Excel文件中写入数据.mp4
│ ├── 课时8-使用Python读取Excel文件中的内容.mp4
│ └── 课时9-课堂案例-爬取下厨房美食_存储到Excel文件中.mp4
├── 32.汽车产品聚类分析项目实战-662
│ └── 章节1-汽车产品聚类分析综合项目实战
│ ├── 课时1-数据加载.mp4
│ ├── 课时2-数值编码化.mp4
│ ├── 课时3-归一化操作.mp4
│ └── 课时4-汽车产品聚类-结果分析.mp4
├── 33r.人工智能（二期） 未剪辑版-1313
│ ├── 章节1-开班典礼_学前必看
│ │ └── 课时1-开班典礼_学前必看.mp4
│ ├── 章节10-端到端语音合成声学模型
│ │ └── 课时1-端到端语音合成声学模型.mp4
│ ├── 章节11-语音合成声码器及端到端语音合成实战
│ │ └── 课时1-语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4
│ ├── 章节12-LSTM和ELMO
│ │ └── 课时1-LSTM和ELMO.mp4
│ ├── 章节13-实战项目：智能输入法
│ │ └── 课时1-实战项目：智能输入法.mp4
│ ├── 章节14-输入法项目之新词发现
│ │ └── 课时1-输入法项目之新词发现.mp4
│ ├── 章节15-注意力模型Attention
│ │ └── 课时1-注意力模型Attention.mp4
│ ├── 章节16-注意力模型Self-Attention
│ │ └── 课时1-注意力模型Self-Attention.mp4
│ ├── 章节17-Transformer和Bert
│ │ └── 课时1-Transformer和Bert.mp4
│ ├── 章节18-图像之文本检测
│ │ └── 课时1-图像之文本检测.mp4
│ ├── 章节19-图像之文本识别
│ │ └── 课时1-图像之文本识别.mp4
│ ├── 章节2-FM模型
│ │ └── 课时1-FM模型.mp4
│ ├── 章节20-文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述
│ │ └── 课时1-文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4
│ ├── 章节21-文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM
│ │ └── 课时1-文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4
│ ├── 章节22-文本分类项目：基本模型回顾 – FastText
│ │ └── 课时1-文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4
│ ├── 章节23-文本分类项目：系统集成、系统调优
│ │ └── 课时1-文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4
│ ├── 章节24-文本分类项目：系统优化：实体信息
│ │ └── 课时1-文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4
│ ├── 章节25-文本分类项目： 系统优化：图片分类
│ │ └── 课时1-文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4
│ ├── 章节26-文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN
│ │ └── 课时1-文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4
│ ├── 章节27-文本分类项目：Tensorflow Serving简介以及深度模型分类系统集成
│ │ └── 课时1-文本分类项目：Tensorflow Serving简介以及深度模型分类系统集成.mp4
│ ├── 章节28-高级图像技术1
│ │ └── 课时1-高级图像技术1.mp4
│ ├── 章节29-高级图像技术2
│ │ └── 课时1-高级图像技术2.mp4
│ ├── 章节3-推荐系统之协同过滤
│ │ └── 课时1-推荐系统之协同过滤.mp4
│ ├── 章节30-高级图像技术3
│ │ └── 课时1-高级图像技术3.mp4
│ ├── 章节31-高级图像技术4
│ │ └── 课时1-高级图像技术4.mp4
│ ├── 章节32-海外项目：推荐系统入门简介
│ │ └── 课时1-海外项目：推荐系统入门简介.mp4
│ ├── 章节33-海外项目：Item2vec算法以及实际应用
│ │ └── 课时1-海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4
│ ├── 章节34-海外项目：数据预处理
│ │ └── 课时1-海外项目：数据预处理.mp4
│ ├── 章节35-海外项目：经典CTR预估算法sparselogistics regression
│ │ └── 课时1-海外项目：经典CTR预估算法sparselogistics regression.mp4
│ ├── 章节36-海外项目：深度学习入门
│ │ └── 课时1-海外项目：深度学习入门.mp4
│ ├── 章节37-海外项目：CNN & LSTM详细讲解
│ │ └── 课时1-海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4
│ ├── 章节38-海外项目：self-attention 机制讲解
│ │ └── 课时1-海外项目：self-attention 机制讲解.mp4
│ ├── 章节39-海外项目：wide-deep model代码实战
│ │ └── 课时1-海外项目：wide-deep model代码实战.mp4
│ ├── 章节4-推荐系统之召回
│ │ └── 课时1-推荐系统之召回.mp4
│ ├── 章节40-智能聊天机器人1
│ │ └── 课时1-智能聊天机器人1.mp4
│ ├── 章节41-智能聊天机器人2
│ │ └── 课时1-智能聊天机器人2.mp4
│ ├── 章节5-推荐系统之排序1
│ │ └── 课时1-推荐系统之排序1.mp4
│ ├── 章节6-推荐系统之排序2
│ │ └── 课时1-推荐系统之排序2.mp4
│ ├── 章节7-RNN和LSTM
│ │ └── 课时1-RNN和LSTM.mp4
│ ├── 章节8-语音合成方法介绍
│ │ └── 课时1-语音合成方法介绍.mp4
│ └── 章节9-语音合成前端
│ └── 课时1-语音合成前端.mp4
├── 34.人工智能（二期）-1159
│ ├── 章节1-开班典礼_学前必看
│ │ ├── 课时1-人工智能课程大纲.mp4
│ │ ├── 课时10-人工智能和大数据的关系.mp4
│ │ ├── 课时11-工具方法的选择.mp4
│ │ ├── 课时12-预习FM模型.mp4
│ │ ├── 课时2-模型不能通吃.mp4
│ │ ├── 课时3-学习方法.mp4
│ │ ├── 课时4-知识点分级.mp4
│ │ ├── 课时5-学习路线.mp4
│ │ ├── 课时6-辅导书推荐.mp4
│ │ ├── 课时7-数学只是工具.mp4
│ │ ├── 课时8-学习方法问题.mp4
│ │ └── 课时9-编程环境问题.mp4
│ ├── 章节10-端到端语音合成声学模型
│ │ ├── 课时1-后端声学模型 声学特征.mp4
│ │ ├── 课时10-Tactorn2.mp4
│ │ ├── 课时11-对比Tactorn1与Tactorn2.mp4
│ │ ├── 课时12-总结缺陷.mp4
│ │ ├── 课时13-FASTSpeech.mp4
│ │ ├── 课时14-端到端合成.mp4
│ │ ├── 课时15-本节小节.mp4
│ │ ├── 课时2-声学特征提取.mp4
│ │ ├── 课时3-傅里叶变换.mp4
│ │ ├── 课时4-梅尔滤波.mp4
│ │ ├── 课时5-端到端语音合成.mp4
│ │ ├── 课时6-Tactorn1.mp4
│ │ ├── 课时7-seq2seq与Attention.mp4
│ │ ├── 课时8-Tactorn1.mp4
│ │ └── 课时9-Tactorn1存在的问题.mp4
│ ├── 章节11-语音合成声码器及端到端语音合成实战
│ │ ├── 课时1-声码器.mp4
│ │ ├── 课时10-语音合成例子讲解.mp4
│ │ ├── 课时2-GriffinLim.mp4
│ │ ├── 课时3-WaveNet.mp4
│ │ ├── 课时4-语音合成数据集.mp4
│ │ ├── 课时5-Tacortron2学习资料.mp4
│ │ ├── 课时6-生成train.txt的数据.mp4
│ │ ├── 课时7-代码结构.mp4
│ │ ├── 课时8-预处理步骤.mp4
│ │ └── 课时9-浏览器访问.mp4
│ ├── 章节12-LSTM和ELMO
│ │ ├── 课时1-LSTM(1.mp4
│ │ ├── 课时10-评价一句话4个词.mp4
│ │ ├── 课时11-训练如何做.mp4
│ │ ├── 课时12-LSTM构建语言模型.mp4
│ │ ├── 课时13-另一种分解方式.mp4
│ │ ├── 课时14-另一种模型构建.mp4
│ │ ├── 课时15-结论.mp4
│ │ ├── 课时16-ELMO模型.mp4
│ │ ├── 课时17-序列信息训练技.mp4
│ │ ├── 课时18-ELMO训练方法.mp4
│ │ ├── 课时19-Elmo分类任务.mp4
│ │ ├── 课时2-做项目时处理技巧.mp4
│ │ ├── 课时20-标注信息.mp4
│ │ ├── 课时3-CNN文本分类.mp4
│ │ ├── 课时4-LSTM(2.mp4
│ │ ├── 课时5-LSTM问题.mp4
│ │ ├── 课时6-HMM.mp4
│ │ ├── 课时7-数学到底是什么.mp4
│ │ ├── 课时8-ELMO引入.mp4
│ │ └── 课时9-NLP领域语言模型.mp4
│ ├── 章节13-实战项目：智能输入法
│ │ ├── 课时1-总结上节课.mp4
│ │ ├── 课时10-同音字存在的问题.mp4
│ │ ├── 课时11-训练及代码讲解.mp4
│ │ ├── 课时12-效果进一步提升.mp4
│ │ ├── 课时2-编程问题.mp4
│ │ ├── 课时3-Elmo模型实现.mp4
│ │ ├── 课时4-项目输入法讲解.mp4
│ │ ├── 课时5-技巧.mp4
│ │ ├── 课时6-整体步骤.mp4
│ │ ├── 课时7-如何使用.mp4
│ │ ├── 课时8-拼音到汉字【.com微AG110360.mp4
│ │ └── 课时9-模型训练完的使用【.com微AG110360.mp4
│ ├── 章节14-输入法项目之新词发现
│ │ ├── 课时1-分享问题.mp4
│ │ ├── 课时10-LSTM用深度学习怎么做.mp4
│ │ ├── 课时11-Encoder和Decoder.mp4
│ │ ├── 课时12-机器翻译的难点.mp4
│ │ ├── 课时13-机器学习理论问题.mp4
│ │ ├── 课时14-Attention.mp4
│ │ ├── 课时2-新词.mp4
│ │ ├── 课时3-新词发现.mp4
│ │ ├── 课时4-统计两字字符串特征.mp4
│ │ ├── 课时5-模型搭建.mp4
│ │ ├── 课时6-模型训练后需求.mp4
│ │ ├── 课时7-新词发现的特殊点.mp4
│ │ ├── 课时8-输入法项目.mp4
│ │ └── 课时9-LSTM模型机器翻译.mp4
│ ├── 章节15-注意力模型Attention
│ │ ├── 课时1-注意力模型.mp4
│ │ ├── 课时10-图文匹配.mp4
│ │ ├── 课时11-SelfAttention.mp4
│ │ ├── 课时2-求相似度及Attention.mp4
│ │ ├── 课时3-机器翻译.mp4
│ │ ├── 课时4-展示语料及代码.mp4
│ │ ├── 课时5-超级多类别分类.mp4
│ │ ├── 课时6-机器学习改良.mp4
│ │ ├── 课时7-智能问答.mp4
│ │ ├── 课时8-Attention.mp4
│ │ └── 课时9-小结Attention.mp4
│ ├── 章节16-注意力模型Self-Attention
│ │ ├── 课时1-SelfAttention.mp4
│ │ ├── 课时2-Attention词袋模型.mp4
│ │ ├── 课时3-SelfAttention和Lstm优缺点.mp4
│ │ ├── 课时4-SelfAttention取代Lstm.mp4
│ │ ├── 课时5-多抽头Attention.mp4
│ │ ├── 课时6-多抽头过多时.mp4
│ │ ├── 课时7-批标准化.mp4
│ │ ├── 课时8-批标准化前置回顾.mp4
│ │ └── 课时9-批标准化好处.mp4
│ ├── 章节17-Transformer和Bert
│ │ ├── 课时1-继续批标准化.mp4
│ │ ├── 课时10-Bert.mp4
│ │ ├── 课时11-如何使用Bert.mp4
│ │ ├── 课时12-文本分类分类任务.mp4
│ │ ├── 课时13-迁移学习.mp4
│ │ ├── 课时14-Bert出现对行业是好事吗.mp4
│ │ ├── 课时15-总结.mp4
│ │ ├── 课时2-批正规化.mp4
│ │ ├── 课时3-shortcut.mp4
│ │ ├── 课时4-信息变换抄近道.mp4
│ │ ├── 课时5-对序列转换.mp4
│ │ ├── 课时6-宏观角度Transformer.mp4
│ │ ├── 课时7-谷歌做法.mp4
│ │ ├── 课时8-Elmo模型训练方法1.mp4
│ │ └── 课时9-Elmo模型训练方法2.mp4
│ ├── 章节18-图像之文本检测
│ │ ├── 课时1-今日内容.mp4
│ │ ├── 课时10-模型部署.mp4
│ │ ├── 课时11-文本定位.mp4
│ │ ├── 课时2-前提要求.mp4
│ │ ├── 课时3-文字识别问题.mp4
│ │ ├── 课时4-文本识别.mp4
│ │ ├── 课时5-LeNet.mp4
│ │ ├── 课时6-网络发展脉络.mp4
│ │ ├── 课时7-数据准备.mp4
│ │ ├── 课时8-模型调优.mp4
│ │ └── 课时9-模型训练.mp4
│ ├── 章节19-图像之文本识别
│ │ ├── 课时1-目标检测.mp4
│ │ ├── 课时10-CTPN.mp4
│ │ ├── 课时11-RRPN.mp4
│ │ ├── 课时12-TextBoxes.mp4
│ │ ├── 课时13-检测框回归.mp4
│ │ ├── 课时14-EAST.mp4
│ │ ├── 课时15-只做语义分割不做边界回归.mp4
│ │ ├── 课时16-PixelLink.mp4
│ │ ├── 课时17-目标区域选择.mp4
│ │ ├── 课时18-NMS变种.mp4
│ │ ├── 课时19-困难样本选取.mp4
│ │ ├── 课时2-问题泛化.mp4
│ │ ├── 课时20-OHEM.mp4
│ │ ├── 课时21-多尺度方法.mp4
│ │ ├── 课时22-文本框表示.mp4
│ │ ├── 课时23-多行粘连处理.mp4
│ │ ├── 课时24-Loss Fun.mp4
│ │ ├── 课时25-数据集.mp4
│ │ ├── 课时26-任重道远.mp4
│ │ ├── 课时3-文本分类.mp4
│ │ ├── 课时4-文本检测.mp4
│ │ ├── 课时5-RCNN.mp4
│ │ ├── 课时6-YOLO.mp4
│ │ ├── 课时7-SSD.mp4
│ │ ├── 课时8-文本的特点.mp4
│ │ └── 课时9-Faster RCNN检测文本.mp4
│ ├── 章节2-FM模型
│ │ ├── 课时1-FM模型.mp4
│ │ ├── 课时10-代码展示.mp4
│ │ ├── 课时11-xlearn.mp4
│ │ ├── 课时12-参数数量设置.mp4
│ │ ├── 课时13-keras.mp4
│ │ ├── 课时14-嵌入层.mp4
│ │ ├── 课时2-特征组合.mp4
│ │ ├── 课时3-特征交叉出现的问题.mp4
│ │ ├── 课时4-间接交叉.mp4
│ │ ├── 课时5-解耦.mp4
│ │ ├── 课时6-逻辑回归解耦后的特征.mp4
│ │ ├── 课时7-测试集 训练集.mp4
│ │ ├── 课时8-运算量问题.mp4
│ │ └── 课时9-总结.mp4
│ ├── 章节20-文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述
│ │ ├── 课时1-今日内容介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-项目介绍.mp4
│ │ ├── 课时3-文本分类综述.mp4
│ │ ├── 课时4-项目总体流程.mp4
│ │ └── 课时5-开始任务前 需考虑什么.mp4
│ ├── 章节21-文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM
│ │ ├── 课时1-基本模型Naive Bayes.mp4
│ │ ├── 课时2-基本模型NB.mp4
│ │ ├── 课时3-基本模型SVM.mp4
│ │ └── 课时4-回答学生问题.mp4
│ ├── 章节22-文本分类项目：基本模型回顾 – FastText
│ │ ├── 课时1-训练部分ss.mp4
│ │ ├── 课时2-基本模型FastText1.mp4
│ │ ├── 课时3-基本模型FastText2.mp4
│ │ ├── 课时4-为什么用三个基本模型.mp4
│ │ ├── 课时5-基本模型xgboost.mp4
│ │ └── 课时6-整体流程.mp4
│ ├── 章节23-文本分类项目：系统集成、系统调优
│ │ ├── 课时1-走读代码.mp4
│ │ ├── 课时2-准确率.mp4
│ │ ├── 课时3-多分类.mp4
│ │ ├── 课时4-混淆矩阵.mp4
│ │ ├── 课时5-数据.mp4
│ │ └── 课时6-与学生互动.mp4
│ ├── 章节24-文本分类项目：系统优化：实体信息
│ │ ├── 课时1-回顾及基本文章分类器.mp4
│ │ ├── 课时2-优化语料及解决方案.mp4
│ │ ├── 课时3-结论.mp4
│ │ ├── 课时4-实体特征优化及解决方案.mp4
│ │ └── 课时5-多图少文类型优化.mp4
│ ├── 章节25-文本分类项目： 系统优化：图片分类
│ │ ├── 课时1-Inception结构.mp4
│ │ ├── 课时2-图片分类1.mp4
│ │ ├── 课时3-图片分类2.mp4
│ │ └── 课时4-整合.mp4
│ ├── 章节26-文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN
│ │ ├── 课时1-图片分类代码.mp4
│ │ ├── 课时2-系统整体架构及及模型回顾.mp4
│ │ ├── 课时3-看代码.mp4
│ │ ├── 课时4-Tensorflow-Serving及工作流程.mp4
│ │ └── 课时5-模型导出及运行方式.mp4
│ ├── 章节27-文本分类项目：Tensorflow Serving简介以及深度模型分类系统集成
│ │ ├── 课时1-主服务RPC框架.mp4
│ │ ├── 课时2-看代码.mp4
│ │ ├── 课时3-Wide&deep.mp4
│ │ ├── 课时4-整体架构的一些问题.mp4
│ │ └── 课时5-回答学生问题.mp4
│ ├── 章节28-高级图像技术1
│ │ ├── 课时1-速通机器学习.mp4
│ │ ├── 课时2-cnn卷积神经网·滤波.mp4
│ │ ├── 课时3-池化操作.mp4
│ │ └── 课时4-卷积核.mp4
│ ├── 章节29-高级图像技术2
│ │ ├── 课时1-小卷积核(1.mp4
│ │ ├── 课时2-小卷积核(2.mp4
│ │ ├── 课时3-宽卷积.mp4
│ │ └── 课时4-并联卷积.mp4
│ ├── 章节3-推荐系统之协同过滤
│ │ ├── 课时1-架构大数据与人工智能关系.mp4
│ │ ├── 课时10-召回整体两种.mp4
│ │ ├── 课时11-协同过滤.mp4
│ │ ├── 课时12-ICF.mp4
│ │ ├── 课时13-编程技巧.mp4
│ │ ├── 课时14-代码展示.mp4
│ │ ├── 课时15-行为数据解释.mp4
│ │ ├── 课时16-行为数据好坏指标.mp4
│ │ ├── 课时17-ucf和icf的差别.mp4
│ │ ├── 课时18-应用场景问题.mp4
│ │ ├── 课时19-总结.mp4
│ │ ├── 课时2-FFM.mp4
│ │ ├── 课时3-FFM存在的问题.mp4
│ │ ├── 课时4-做项目一个数据驱动模型.mp4
│ │ ├── 课时5-FFM模型工具.mp4
│ │ ├── 课时6-机器学习算法题讲解.mp4
│ │ ├── 课时7-FM模型取代矩阵分解.mp4
│ │ ├── 课时8-项目部署及项目介绍.mp4
│ │ └── 课时9-推荐系统.mp4
│ ├── 章节30-高级图像技术3
│ │ ├── 课时1-深入卷积核.mp4
│ │ ├── 课时2-DeprhWise.mp4
│ │ ├── 课时3-特征通道加权卷积SEnet(1.mp4
│ │ ├── 课时4-特征通道加权卷积SEnet(2.mp4
│ │ ├── 课时5-LeNet.mp4
│ │ ├── 课时6-VGGnet.mp4
│ │ ├── 课时7-VGGnet(1.mp4
│ │ └── 课时8-GoogleNet1.mp4
│ ├── 章节31-高级图像技术4
│ │ ├── 课时1-Inception2.mp4
│ │ ├── 课时2-Inception v3.mp4
│ │ ├── 课时3-Xception.mp4
│ │ ├── 课时4-shortcut.mp4
│ │ ├── 课时5-Rsenet.mp4
│ │ └── 课时6-Renext.mp4
│ ├── 章节32-海外项目：推荐系统入门简介
│ │ ├── 课时1-自我介绍.mp4
│ │ ├── 课时2-课程目的.mp4
│ │ ├── 课时3-AI行业的介绍.mp4
│ │ ├── 课时4-机器学习入门简介.mp4
│ │ ├── 课时5-机器学习应用.mp4
│ │ ├── 课时6-推荐系统简介.mp4
│ │ ├── 课时7-推荐算法HOTITEM简介.mp4
│ │ └── 课时8-推荐算法协同过滤简介.mp4
│ ├── 章节33-海外项目：Item2vec算法以及实际应用
│ │ ├── 课时1-内容推荐.mp4
│ │ ├── 课时2-模型算法.mp4
│ │ ├── 课时3-导航仪上的推荐系统.mp4
│ │ └── 课时4-Item2Vec.mp4
│ ├── 章节34-海外项目：数据预处理
│ │ ├── 课时1-数据预处理.mp4
│ │ └── 课时2-数据处理库.mp4
│ ├── 章节35-海外项目：经典CTR预估算法sparselogistics regression
│ │ ├── 课时1-数据处理库.mp4
│ │ ├── 课时2-异常值.mp4
│ │ ├── 课时3-回顾模型算法.mp4
│ │ ├── 课时4-Sparse Logistic Regressior.mp4
│ │ ├── 课时5-逻辑回归及更新.mp4
│ │ ├── 课时6-spr及sparse.mp4
│ │ └── 课时7-总结.mp4
│ ├── 章节36-海外项目：深度学习入门
│ │ ├── 课时1-回顾.mp4
│ │ ├── 课时2-深度学习入门.mp4
│ │ ├── 课时3-神经元.mp4
│ │ └── 课时4-激活函数.mp4
│ ├── 章节37-海外项目：CNN & LSTM详细讲解
│ │ ├── 课时1-激活函数.mp4
│ │ ├── 课时2-深入学习.mp4
│ │ ├── 课时3-补充.mp4
│ │ └── 课时4-cnn.mp4
│ ├── 章节38-海外项目：self-attention 机制讲解
│ │ ├── 课时1-回顾.mp4
│ │ ├── 课时2-RNN.mp4
│ │ ├── 课时3-LSTM.mp4
│ │ └── 课时4-Wide & Deep Model.mp4
│ ├── 章节39-海外项目：wide-deep model代码实战
│ │ ├── 课时1-注意力机制 及概率分布.mp4
│ │ ├── 课时2-Self-Scaled-attention.mp4
│ │ ├── 课时3-wide-deep model.mp4
│ │ └── 课时4-总结.mp4
│ ├── 章节4-推荐系统之召回
│ │ ├── 课时1-回顾推荐系统召回阶段.mp4
│ │ ├── 课时10-Annoy使用步骤.mp4
│ │ ├── 课时11-表示学习.mp4
│ │ ├── 课时12-图文匹配.mp4
│ │ ├── 课时13-召回好处.mp4
│ │ ├── 课时14-回答问题.mp4
│ │ ├── 课时15-效果怎么测试.mp4
│ │ ├── 课时16-如果打破茧层 召回率下降.mp4
│ │ ├── 课时17-正确率和茧房关系.mp4
│ │ ├── 课时18-Vcf满意度高 打破茧房.mp4
│ │ ├── 课时19-第1 2代召回.mp4
│ │ ├── 课时2-冷启动.mp4
│ │ ├── 课时20-第三代召回.mp4
│ │ ├── 课时21-随机建树.mp4
│ │ ├── 课时22-TDM算法.mp4
│ │ ├── 课时23-第二代召回问题.mp4
│ │ ├── 课时24-TDM号称第三代.mp4
│ │ ├── 课时3-用户行为过少 导致没有l1和l3相连.mp4
│ │ ├── 课时4-很多连边不全.mp4
│ │ ├── 课时5-产品角度推荐系统包含的角色.mp4
│ │ ├── 课时6-为什么ucf和icf容易产生信息虫房.mp4
│ │ ├── 课时7-机器学习的好处.mp4
│ │ ├── 课时8-数量级降低.mp4
│ │ └── 课时9-两个工具Annoy和Faiss.mp4
│ ├── 章节40-智能聊天机器人1
│ │ ├── 课时1-聊天机器人.mp4
│ │ ├── 课时10-扩展.mp4
│ │ ├── 课时11-提取关键词.mp4
│ │ ├── 课时2-技术分类.mp4
│ │ ├── 课时3-聊天方式.mp4
│ │ ├── 课时4-项目，小黄鸡.mp4
│ │ ├── 课时5-技术架构.mp4
│ │ ├── 课时6-倒排索引.mp4
│ │ ├── 课时7-设置idf.mp4
│ │ ├── 课时8-IDF注意事项.mp4
│ │ └── 课时9-idf倒排索引.mp4
│ ├── 章节41-智能聊天机器人2
│ │ ├── 课时1-query.mp4
│ │ ├── 课时10-损失函数.mp4
│ │ ├── 课时11-三元学习.mp4
│ │ ├── 课时12-相识度计算选取5个候选答案.mp4
│ │ ├── 课时13-输出长度为5的20维向量序列.mp4
│ │ ├── 课时14-多轮.mp4
│ │ ├── 课时2-双塔模型和度量学习.mp4
│ │ ├── 课时3-构造三元数据.mp4
│ │ ├── 课时4-过拟合.mp4
│ │ ├── 课时5-query和Q位于同一语义空间.mp4
│ │ ├── 课时6-图文匹配.mp4
│ │ ├── 课时7-M1等于M2框架搭建.mp4
│ │ ├── 课时8-构建损失函数.mp4
│ │ └── 课时9-召回模块.mp4
│ ├── 章节5-推荐系统之排序1
│ │ ├── 课时1-排序.mp4
│ │ ├── 课时2-正负样本和训练集样本.mp4
│ │ ├── 课时3-user和item稀疏向量形式.mp4
│ │ ├── 课时4-正样本60的概率排在负样本前面.mp4
│ │ ├── 课时5-残差学习.mp4
│ │ ├── 课时6-GBDT.mp4
│ │ ├── 课时7-Rank离线训练.mp4
│ │ └── 课时8-迁移学习和三代召回系统.mp4
│ ├── 章节6-推荐系统之排序2
│ │ ├── 课时1-展示上节课效果.mp4
│ │ ├── 课时10-微软深度学习模型讲解.mp4
│ │ ├── 课时11-PNN模型讲解.mp4
│ │ ├── 课时12-NFM模型讲解.mp4
│ │ ├── 课时13-总结.mp4
│ │ ├── 课时2-整体流程.mp4
│ │ ├── 课时3-其他模型介绍.mp4
│ │ ├── 课时4-复杂模型特征.mp4
│ │ ├── 课时5-小结.mp4
│ │ ├── 课时6-思考题.mp4
│ │ ├── 课时7-华为深度学习模型讲解.mp4
│ │ ├── 课时8-谷歌深度学习模型讲解.mp4
│ │ └── 课时9-回答问题.mp4
│ ├── 章节7-RNN和LSTM
│ │ ├── 课时1-时序模型.mp4
│ │ ├── 课时10-LSTM(下.mp4
│ │ ├── 课时11-和RNN不同.mp4
│ │ ├── 课时12-五组参数学习.mp4
│ │ ├── 课时13-序列模型的应用场景.mp4
│ │ ├── 课时14-seq2seq.mp4
│ │ ├── 课时15-LSTM补充.mp4
│ │ ├── 课时16-文本分类.mp4
│ │ ├── 课时17-LSTM输入要求.mp4
│ │ ├── 课时18-讲解代码.mp4
│ │ ├── 课时19-讲解return_sequences.mp4
│ │ ├── 课时2-NLP词性标注.mp4
│ │ ├── 课时20-LSTM无法并行运算.mp4
│ │ ├── 课时3-不同时间点信息通过h传播.mp4
│ │ ├── 课时4-补充数学知识.mp4
│ │ ├── 课时5-RNN.mp4
│ │ ├── 课时6-梯度下降法和梯度爆炸.mp4
│ │ ├── 课时7-RNN存在的问题.mp4
│ │ ├── 课时8-梯度消失 梯度爆炸.mp4
│ │ └── 课时9-LSTM(上.mp4
│ ├── 章节8-语音合成方法介绍
│ │ ├── 课时1-本课程收获什么.mp4
│ │ ├── 课时10-课程学习路线.mp4
│ │ ├── 课时11-语音学基础知识.mp4
│ │ ├── 课时12-语音合成.mp4
│ │ ├── 课时13-拼接法优缺点.mp4
│ │ ├── 课时14-参数法合成语音.mp4
│ │ ├── 课时15-传统参数语音合成缺陷.mp4
│ │ ├── 课时16-神经网络参数合成法.mp4
│ │ ├── 课时17-LSTM参数合成方法.mp4
│ │ ├── 课时18-参数合成方法总结.mp4
│ │ ├── 课时19-深度学习合成方案.mp4
│ │ ├── 课时2-本课程前置技能要求.mp4
│ │ ├── 课时20-语音合成发展方向.mp4
│ │ ├── 课时21-本节小结.mp4
│ │ ├── 课时3-做AI需要什么.mp4
│ │ ├── 课时4-AI语音研究方向.mp4
│ │ ├── 课时5-应用场景.mp4
│ │ ├── 课时6-行业头部.mp4
│ │ ├── 课时7-场景体验.mp4
│ │ ├── 课时8-智能语音机器人.mp4
│ │ └── 课时9-呼叫流程交互时序流程.mp4
│ └── 章节9-语音合成前端
│ ├── 课时1-本节课介绍【.com微AG110360.mp4
│ ├── 课时10-韵律结构【.com微AG110360.mp4
│ ├── 课时11-韵律预测.mp4
│ ├── 课时12-变调与不变调.mp4
│ ├── 课时13-儿化音 轻声.mp4
│ ├── 课时14-ABB叠词发音.mp4
│ ├── 课时15-多音字消歧.mp4
│ ├── 课时16-序列标注法.mp4
│ ├── 课时17-前端主要问题.mp4
│ ├── 课时18-本节小结.mp4
│ ├── 课时19-演示注音程序.mp4
│ ├── 课时2-语音学介绍.mp4
│ ├── 课时3-语音合成前端.mp4
│ ├── 课时4-TTS前端Pipeline.mp4
│ ├── 课时5-文本分析.mp4
│ ├── 课时6-文本归一化.mp4
│ ├── 课时7-分词 注音.mp4
│ ├── 课时8-声调符号 韵律预测.mp4
│ └── 课时9-韵律.mp4
├── 35.人工智能（三期） 未剪辑版-1315
│ ├── 章节1-信息论入门-概率和信息
│ │ └── 课时1-信息论入门-概率和信息.mp4
│ ├── 章节10-AI架构设计
│ │ └── 课时1-AI架构设计.mp4
│ ├── 章节11-推荐系统综述
│ │ └── 课时1-推荐系统综述.mp4
│ ├── 章节12-量化投资1
│ │ └── 课时1-量化投资1.mp4
│ ├── 章节13-量化投资2
│ │ └── 课时1-量化投资2.mp4
│ ├── 章节14-量化投资3
│ │ └── 课时1-量化投资3.mp4
│ ├── 章节15-量化投资4
│ │ └── 课时1-量化投资4.mp4
│ ├── 章节16-生成模型GAN
│ │ └── 课时1-生成模型GAN.mp4
│ ├── 章节17-量化投资5
│ │ └── 课时1-量化投资5.mp4
│ ├── 章节18-量化投资6
│ │ └── 课时1-量化投资6.mp4
│ ├── 章节19-生成模型VAE
│ │ └── 课时1-生成模型VAE.mp4
│ ├── 章节2-拉格朗日极值法和泛函分析入门
│ │ └── 课时1-拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4
│ ├── 章节20-GAN背后的秘密
│ │ └── 课时1-GAN背后的秘密.mp4
│ ├── 章节21-量化投资7
│ │ └── 课时1-量化投资7.mp4
│ ├── 章节22-量化投资8
│ │ └── 课时1-量化投资8.mp4
│ ├── 章节23-强化学习：SARSA和DQN
│ │ └── 课时1-强化学习：SARSA和DQN.mp4
│ ├── 章节24-强化学习：神经网络和强化学习1（上
│ │ └── 课时1-强化学习：神经网络和强化学习1（上.mp4
│ ├── 章节25-强化学习：神经网络和强化学习1（下
│ │ └── 课时1-强化学习：神经网络和强化学习1（下.mp4
│ ├── 章节26-强化学习：神经网络和强化学习2（上
│ │ └── 课时1-强化学习：神经网络和强化学习2（上.mp4
│ ├── 章节27-强化学习：神经网络和强化学习2（下
│ │ └── 课时1-强化学习：神经网络和强化学习2（下.mp4
│ ├── 章节28-强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（上
│ │ └── 课时1-强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（上.mp4
│ ├── 章节29-强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（下
│ │ └── 课时1-强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（下.mp4
│ ├── 章节3-联合熵，条件熵，互信息，交叉熵
│ │ └── 课时1-联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4
│ ├── 章节30-量化投资：量化交易基础介绍（上
│ │ └── 课时1-量化投资：量化交易基础介绍（上.mp4
│ ├── 章节31-量化投资：量化交易基础介绍（下
│ │ └── 课时1-量化投资：量化交易基础介绍（下.mp4
│ ├── 章节32-量化投资：交易价格的形成（上
│ │ └── 课时1-量化投资：交易价格的形成（上.mp4
│ ├── 章节33-量化投资：交易价格的形成（下）1
│ │ └── 课时1-量化投资：交易价格的形成（下）1.mp4
│ ├── 章节34-量化投资：交易价格的形成（下）2
│ │ └── 课时1-量化投资：交易价格的形成（下）2.mp4
│ ├── 章节35-量化投资：期货策略的实现（上）1
│ │ └── 课时1-量化投资：期货策略的实现（上）1.mp4
│ ├── 章节36-量化投资：期货策略的实现（上）2
│ │ └── 课时1-量化投资：期货策略的实现（上）2.mp4
│ ├── 章节37-量化投资：期货策略的实现（下）1
│ │ └── 课时1-量化投资：期货策略的实现（下）1.mp4
│ ├── 章节38-量化投资：期货策略的实现（下）2
│ │ └── 课时1-量化投资：期货策略的实现（下）2.mp4
│ ├── 章节39-量化投资：期货策略的实现（下）1
│ │ └── 课时1-量化投资：期货策略的实现（下）1.mp4
│ ├── 章节4-从信息论的角度解读机器学习
│ │ └── 课时1-从信息论的角度解读机器学习.mp4
│ ├── 章节40-量化投资：期货策略的实现（下）2
│ │ └── 课时1-量化投资：期货策略的实现（下）2.mp4
│ ├── 章节41-量化投资：股票单因子框架（下
│ │ └── 课时1-量化投资：股票单因子框架（下.mp4
│ ├── 章节42-量化投资：股票多因子框架1（上
│ │ └── 课时1-量化投资：股票多因子框架1（上.mp4
│ ├── 章节43-量化投资：股票多因子框架1（下
│ │ └── 课时1-量化投资：股票多因子框架1（下.mp4
│ ├── 章节44-量化投资：股票多因子框架2（上
│ │ └── 课时1-量化投资：股票多因子框架2（上.mp4
│ ├── 章节45-量化投资：股票多因子框架2（下
│ │ └── 课时1-量化投资：股票多因子框架2（下.mp4
│ ├── 章节46-量化投资：组合投资（上
│ │ └── 课时1-量化投资：组合投资（上.mp4
│ ├── 章节47-量化投资：组合投资（下
│ │ └── 课时1-量化投资：组合投资（下.mp4
│ ├── 章节48-量化投资：时间序列的预测（上）1
│ │ └── 课时1-量化投资：时间序列的预测（上）1.mp4
│ ├── 章节49-量化投资：时间序列的预测（上）2
│ │ └── 课时1-量化投资：时间序列的预测（上）2.mp4
│ ├── 章节5-矩阵求导术
│ │ └── 课时1-矩阵求导术.mp4
│ ├── 章节50-量化投资：时间序列的预测（下
│ │ └── 课时1-量化投资：时间序列的预测（下.mp4
│ ├── 章节51-量化投资：期权交易（上
│ │ └── 课时1-量化投资：期权交易（上.mp4
│ ├── 章节52-量化投资：期权交易（下
│ │ └── 课时1-量化投资：期权交易（下.mp4
│ ├── 章节53-量化投资：机器学习模型1（上
│ │ └── 课时1-量化投资：机器学习模型1（上.mp4
│ ├── 章节54-量化投资：机器学习模型1（下
│ │ └── 课时1-量化投资：机器学习模型1（下.mp4
│ ├── 章节55-量化投资：机器学习模型2（上
│ │ └── 课时1-量化投资：机器学习模型2（上.mp4
│ ├── 章节56-量化投资：机器学习模型2（下
│ │ └── 课时1-量化投资：机器学习模型2（下.mp4
│ ├── 章节57-量化投资：深度学习模型（上
│ │ └── 课时1-高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4
│ ├── 章节58-量化投资：深度学习模型（下）1
│ │ └── 课时1-量化投资：深度学习模型（下）1.mp4
│ ├── 章节59-量化投资：深度学习模型（下）2
│ │ └── 课时1-量化投资：深度学习模型（下）2.mp4
│ ├── 章节6-文本分类速览1
│ │ └── 课时1-文本分类速览1.mp4
│ ├── 章节61-语音信号基础
│ │ └── 课时1-语音信号基础.mp4
│ ├── 章节62-语音识别特征处理
│ │ └── 课时1-语音识别特征处理.mp4
│ ├── 章节63-HMM-GMM模型原理
│ │ └── 课时1-HMM-GMM模型原理.mp4
│ ├── 章节64-HMM-DNN声学模型
│ │ └── 课时1-HMM-DNN声学模型.mp4
│ ├── 章节65-语言模型及解码
│ │ └── 课时1-语言模型及解码.mp4
│ ├── 章节66-Kaldi 语音识别实践
│ │ └── 课时1-Kaldi 语音识别实践.mp4
│ ├── 章节67-端到端语音识别综述
│ │ └── 课时1-端到端语音识别综述.mp4
│ ├── 章节68-CTC LAS Transformer 语音识别框架
│ │ └── 课时1-CTC LAS Transformer 语音识别框架.mp4
│ ├── 章节69-低时延语音识别
│ │ └── 课时1-低时延语音识别.mp4
│ ├── 章节7-文本分类速览2
│ │ └── 课时1-文本分类速览2.mp4
│ ├── 章节70-流式语音识别
│ │ └── 课时1-流式语音识别.mp4
│ ├── 章节71-多语种语音识别
│ │ └── 课时1-多语种语音识别.mp4
│ ├── 章节72-端到端语音识别实践
│ │ └── 课时1-端到端语音识别实践.mp4
│ ├── 章节8-从数学的角度看embedding特征维度的选取
│ │ └── 课时1-从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4
│ └── 章节9-面试指导
│ └── 课时1-面试指导.mp4
├── 36.人工智能（三期）-1160
│ ├── 章节1-信息论入门-概率和信息
│ │ ├── 课时1-人工智能课程大纲.mp4
│ │ ├── 课时10-拉格朗日极值总结.mp4
│ │ ├── 课时11-信息编码长度中Li变量求法.mp4
│ │ ├── 课时12-对于随机变量的最短编码有如下式子.mp4
│ │ ├── 课时13-香农用熵来衡量信息.mp4
│ │ ├── 课时14-求商的时候不同的底只差一个系数.mp4
│ │ ├── 课时15-信息熵和热力学第一定律 能量守恒定律.mp4
│ │ ├── 课时16-均匀分布.mp4
│ │ ├── 课时17-作业.mp4
│ │ ├── 课时2-信息论.mp4
│ │ ├── 课时3-通信的角度出发和均匀分布.mp4
│ │ ├── 课时4-对于非均匀分布事件可以采用变长编码压缩比特位.mp4
│ │ ├── 课时5-变长编码.mp4
│ │ ├── 课时6-信息量.mp4
│ │ ├── 课时7-信息编码长度(1.mp4
│ │ ├── 课时8-信息编码长度(2.mp4
│ │ └── 课时9-拉格朗日极值法.mp4
│ ├── 章节10-AI架构设计
│ │ ├── 课时1-人工智能工程化.mp4
│ │ ├── 课时10-Tensorflow Serving(5.mp4
│ │ ├── 课时11-Tensorflow Serving(6.mp4
│ │ ├── 课时12-答疑.mp4
│ │ ├── 课时2-AI应用.mp4
│ │ ├── 课时3-AI模型发展.mp4
│ │ ├── 课时4-AI工作流程.mp4
│ │ ├── 课时5-AI计算.mp4