文件清单 140 项

• 300T精品资源入口.txt
• 第一章 绪论和环境配置.mp4
• 第二章 Python 基本语法元素.mp4
• 第三章 基本数据类型.mp4
• 第四章 组合数据类型.mp4
• 第五章 程序控制结构.mp4
• 第六章 函数-面向过程的编程.mp4
• 第七章 类-面向对象的编程.mp4
• 第八章 文件,异常和模块.mp4

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• 第九章 有益的探索.mp4
• 第十章 Python标准库.mp4
• 第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4
• 第十二章 Pandas库.mp4
• 第十三章 Matplotlib.mp4
• 第十四章 Sklearn常规用法.mp4
• 第十五章 再谈编程.mp4
• 说明.docx
• [作业讲解]第一章:助教实际演示配置环境过程.mp4
• [作业讲解]第二章:Python基本语法元素.mp4
• [作业讲解]第三章:基本数据类型.mp4
• [作业讲解]第四章:复杂数据类型.mp4
• [作业讲解]第五章:程序控制结构.mp4
• [作业讲解]第六章:函数.mp4
• [作业讲解]第七章:类.mp4
• [作业讲解]第八章:文件,异常和模块.mp4
• [作业讲解]第九章:有益的探索.mp4
• [作业讲解]第十章:Python标准库.mp4
• [作业讲解]第十一章:Numpy库.mp4
• [作业讲解]第十二章:Pandas库.mp4
• [作业讲解]第十三章:Matplotlib.mp4
• [作业讲解]第十四章:Sklearn常规用法.mp4
• 说明.docx
• [第一章]-1 导读课.mp4
• [第一章]-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4
• [第一章]-3 矩阵的逆,转置和对称转置.mp4
• [第一章]-4 行列式的计算.mp4
• [第一章]-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4
• [第一章]-6 行列式按行列展开,代数余子式.mp4
• [第一章]-7 行列式的应用:克莱姆法则.mp4
• [第一章]-8 矩阵的逆的引入.mp4
• [第一章]-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4
• [第一章]-10 分块矩阵.mp4
• [第二章]-1 初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型.mp4
• [第二章]-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp4
• [第二章]-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数.mp4
• [第二章]-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4
• [第二章]-5 向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基.mp4
• [第二章]-6 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4
• [第二章]-7 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4
• [第二章]-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化.mp4
• [第二章]-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用(上).mp4
• [第二章]-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用(下).mp4
• [第二章]-11 SVD分解的应用.mp4
• [第三章]-1 常用函数的导数以及到导数的常用公式,复合函数求导.mp4
• [第三章]-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
• [第三章]-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4
• [第三章]-4 不定积分.mp4
• [第三章]-5 定积分.mp4
• [第三章]-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4
• [第三章]-7 方向导数与梯度及其应用.mp4
• [第三章]-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4
• 第3章 BERT 模型预训练和微调(上).mp4
• 第4章 BERT模型预训练和微调(下).mp4
• 第7章 关系分类任务的微调.mp4
• 第8章 对抗训练原理(与代码实现).mp4
• shuom.docx
• [02课]BERT 模型结构(下).mp4
• [02课]bert模型结构(上).mp4
• 1.1-Python的基本语法.mp4
• 1.2-正则表达式.mp4
• 1.3-模块化程序和面向对象.mp4
• 2.1-高效的numpy数组.mp4
• 2.3-强大易学的绘图库Matplotlib.mp4
• 2.4-方便的数据分析库Pandas.mp4
• 3.1-文本分类Pipeline概述.mp4
• 3.2-特征预处理.mp4
• 4.1-必会的分类模型.mp4
• 4.2-聚类与集成.mp4
• 4.3-调参与经验.mp4
• 5.1-序列标注与CRF.mp4
• 5.2-XGBoost和主题模型LDA.mp4
• 6.1-中文分词工具Jieba.mp4
• 6.2-大而全的NLP工具HanLP.mp4
• 7.1-从感知机到神经网络.mp4
• 7.2-word2vec和LSTM.mp4
• 8.1-卷积网络.mp4
• 8.2-从Attention到Transformer.mp4
• 8.3-Bert及其变体.mp4
• 课程课件-代码.docx
• 说明.docx
• [第八周]图像分类一瞥.mp4
• [第八周]图像分类一瞥_2022-07-14_10-22-57.mp4
• [第八周]图像目标检测一瞥(上).mp4
• [第八周]图像目标检测一瞥(下).mp4
• [第二周]二十二种transforms数据预处理方法.mp4
• 深度之眼比赛专题/
• 01 Python · AI&数据科学入门/
• 03 数学基础/
• BERT 模型系统班/
• python工具库实战/
• 深度学习PyTorch框架班/
• 神经网络基础知识/
• TOP方案解析系列视频课/
• [爱奇艺]WSDM用户留存大赛指导班/
• [CV方向]人脸识别-入门难度-[KeSCI]基于卷积神经网络的表情识别大赛(CV方向)/
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• [数据科学]-[销售预测]-[入门][Kaggle大赛]预测未来销售赛指导(数据科学)/
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