文件清单 55 项

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• 8.1.7.6 NE模型训练 5.5NE模型训练-第5步_ev.mp4
• 8.1.4.1 neo4j简介 3.1neo4j简介_ev.mp4
• 8.1.6.4 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.4构建RNN模型-part2_ev.mp4
• 8.1.6.1 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.3BERT中文预训练模型-part1_ev.mp4
• 8.1.5.4 离线部分简要分析 4.3非结构化数据流水线_ev.mp4
• 8.1.5.2 离线部分简要分析 4.2结构化数据流水线-part1_ev.mp4
• 8.1.6.3 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.4构建RNN模型-part1_ev.mp4

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• 8.1.4.8 neo4j简介 3.4在Python中使用neo4j-part1_ev.mp4
• 8.1.7.3 NE模型训练 5.5NE模型训练-第3步_ev.mp4
• 8.1.4.7 neo4j简介 3.3Cypher介绍与使用-part5_ev.mp4
• 8.1.3.3 总体架构中的工具 2.2总体架构中的工具介绍-part3_ev.mp4
• 8.2.3.11 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part2_ev.mp4
• 8.2.3.15 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part6_ev.mp4
• 8.2.2.12 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第6步-part1_ev.mp4
• 8.2.5.9 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第3步-part1_ev.mp4
• 8.2.3.4 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第3步-part1_ev.mp4
• 8.2.3.2 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第2步-part1_ev.mp4
• 8.2.7.1 模型训练&部署2 8.5模型训练-第4步-part1_ev.mp4
• 8.2.2.6 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第3步-part2_ev.mp4
• 8.2.3.3 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第2步-part2_ev.mp4
• 8.2.4.3 在线部分-模型使用 6.6模型使用-单文本预测-part3_ev.mp4
• 8.2.1.5 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-第2步-part1_ev.mp4
• 9.1.7.3 baseline-1模型的优化 23-1讲解-第3章_3.2词向量优化_1预训练词向量_part3_ev.mp4
• 9.1.9.15 PGN数据处理 18-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part1_ev.mp4
• 9.1.9.7 PGN数据处理 10-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part1_ev.mp4
• 9.1.14.1 TextRank实现baseline-4模型 11-1讲解-第2章_2小节实现模型_第5步_ev.mp4
• 9.1.9.6 PGN数据处理 09-1讲解-第4章_4.2数据处理_2PGN特殊性分析_ev.mp4
• 9.1.3.3 TextRank模型理论基础 03-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part3_ev.mp4
• 9.1.2.2 数据集介绍 05-2讲解-第1章_2小节数据集初探_part2_ev.mp4
• 9.1.10.5 PGN实现baseline-2模型 26-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第5步_ev.mp4
• 9.1.6.9 Seq2Seq实现baseline-1模型2 18-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part3_ev.mp4
• 9.1.6.3 Seq2Seq实现baseline-1模型2 12-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part2_ev.mp4
• 9.1.5.10 Seq2Seq实现baseline-1模型1 09-2讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part5_ev.mp4
• 9.2.2.1 ROUGE评估算法实现 04-1讲解-第5章_5.2ROUGE算法实现_part1_ev.mp4
• 9.2.5.11 数据增强优化 19-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_3半监督学习法_ev.mp4
• 9.2.3.3 PGN+Coverage的优化模型 03-1讲解-第6章_6.1coverage优化_2训练与预测_ev.mp4
• 9.2.5.9 数据增强优化 17-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_2回译数据法_part1_ev.mp4
• 9.2.3.1 PGN+Coverage的优化模型 01-1讲解-第6章_6.1coverage优化_0数学原理_ev.mp4
• 9.2.7.2 硬件优化与模型部署 02-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_1GPU优化_ev.mp4
• 9.2.1.1 文本摘要评估方法 01-1讲解-第5章_5.1摘要评估方法_0常用方法介绍_ev.mp4
• 9.2.5.1 数据增强优化 09-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part1_ev.mp4
• 9.2.7.5 硬件优化与模型部署 05-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part2_ev.mp4
• 3.3.3.3 pandas数据结构 3 数据分析与处理流程_ev.mp4
• 3.3.10.4 数据透视表 4 各地区会销比_ev.mp4
• 3.3.2.1 NumPy 1 NumPy介绍_ev.mp4
• 3.3.3.7 pandas数据结构 7 Series常用属性_ev.mp4
• 3.3.10.5 数据透视表 5 会员连带率分析_ev.mp4
• 3.3.4.3 pandas dataframe入门 3 按行加载部分数据_ev.mp4
• 3.3.3.9 pandas数据结构 9 Series布尔索引_ev.mp4
• 3.3.9.4 数据分组 4 数据分组-转换2_ev.mp4
• 3.3.10.6 数据透视表 6 会员复购率分析_ev.mp4
• 3.3.2.2 NumPy 2 创建ndarray_ev.mp4
• 3.3.3.13 pandas数据结构 13 DataFrame的运算_ev.mp4