[大课]黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员-价值11980元
文件清单
735 项
- 免费资源共享.pdf
- 01-阶段1-3(python基础 ,python高级,机器学习).7z
- Iris数据集.7z
- 01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4
- 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
- 02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4
- 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
- 04-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-数据传输过程(1).mp4
- 04-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-数据传输过程.mp4
展开全部 735 项
- 05-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-前向传播过程(输入层到隐藏层)(1).mp4
- 05-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-前向传播过程(输入层到隐藏层).mp4
- 06-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-前向传输过程(隐藏层到输出层)(1).mp4
- 06-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-前向传输过程(隐藏层到输出层).mp4
- 07-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-损失函数的计算.mp4
- 08-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-输出层权值的更新.mp4
- 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
- 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
- 11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4
- 12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4
- 13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4
- 14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4
- 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
- 17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建(中间流).mp4
- 18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建(输出流).mp4
- 19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4
- 20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4
- 21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4
- 01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4
- 02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4
- 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
- 04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4
- 05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4
- 06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4
- 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
- 08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4
- 09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4
- 10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4
- 12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4
- 13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4
- 14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4
- 15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4
- 16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4
- 17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4
- 18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4
- 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
- 20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4
- 21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4
- 22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4
- 23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4
- 24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4
- 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
- 26-虚拟机的使用.mp4
- 1-众里寻他千百度,你的简历在何处.mp4
- 2-面试前的那些“坑”.mp4
- 3-了解应聘流程,做个有条不紊的人.mp4
- 4-自我介绍,你行吗?.mp4
- 5-你的规划你做主!.mp4
- 6-如何正视你的小缺点.mp4
- 7-谈谈跳槽那些事.mp4
- 8-与领导意见分歧,你是怎么做的?.mp4
- 9-世界那么大,趋势知多少?.mp4
- 10-应聘企业早知道.mp4
- 11-谈钱怎么不伤感情.mp4
- 12-工作中的困难,你是如何处理的?.mp4
- 13-描述你的个性.mp4
- 14-你的应聘优势是什么.mp4
- 15-应聘企业早知道.mp4
- 16-生活中的那些爱好,挑一个盘他.mp4
- 17-选择机会重因素,个人心中要有数.mp4
- 18-加班,你怎么看?.mp4
- 19-处于下风?不存在的,几招教你定乾坤!.mp4
- 20-提问的含金量,你知道吗?.mp4
- 求职篇1简历制作.mp4
- 求职篇2简历投递技巧.mp4
- 面试篇1.mp4
- 面试篇2.mp4
- 试用期篇1.mp4
- 试用期篇2.mp4
- 02.应用前景与场景.mp4
- 05.环境搭建.mp4
- 01.人脸检测概述.mp4
- 02.人脸检测的评估指标.mp4
- 03.数据标注和存放方式介绍.mp4
- 04.数据标注信息效果展示1.mp4
- 05.数据标注信息效果展示2.mp4
- 06.数据读取与处理的概述.mp4
- 07.数据获取初始化-init.mp4
- 08.数据量获取-len.mp4
- 09.数据读取与增强-getitem流程.mp4
- 10.数据读取与增强-getitem多尺度训练.mp4
- 11.数据读取与增强-getitem图像读取与颜色增强.mp4
- [大课]黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员-价值11980元/
- [黑马程序员]年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件/
- [课件]/
- [课外拓展]01,阶段一HR面试技巧/
- [课外拓展]02,阶段二赠送-人脸支付/
- [课外拓展]04,阶段四入学第一课/
- [课外拓展]05,阶段五阶段一python基础(更新)/
- [课外拓展]06,阶段六阶段二Python高级(更新)/
- [课外拓展]07,阶段七阶段三机器学习(更新)/
- [课外拓展]08,阶段八阶段四—深度学习基础补充视频/
- [课外拓展]09,阶段九阶段五—NLP基础补充视频/
- [主学习路线]01,阶段一人工智能Python基础/
- [主学习路线]02,阶段二人工智能Python高级/
- [主学习路线]03,阶段三人工智能机器学习/
- [主学习路线]04,阶段四计算机视觉与图像处理/
- [主学习路线]05,阶段五NLP自然语言处理/
- [主学习路线]07,阶段七人工智能面试强化(赠送)/
- 第一章 1-HR面试技巧/
- 第二章 2-求职篇/
- 第三章 3-面试篇/
- 第四章 4-试用期篇/
- 第一章1-人脸支付/
- 无课程相关内容/
- 第一章1-python基础编程/
- 第二章2-python面向对象/
- 第一章1-Linux基础/
- 第二章2-SQL基础/
- 第三章3-Python编程进阶/
- 第一章1-机器学习基础算法/
- 第二章2-机器学习算法进阶/
- 第一章 1-Pytorch与深度学习基础/
- 第二章 2-深度学习核心模型与实战/
- 第三章 3-01 - 目标检测/
- 第四章 4-02 - OpenCV/
- 第五章 5-03 - 人脸支付/
- 第六章 6-04 - 智慧交通/
- 1-第一章计算机组成原理/
- 2-第二章python基础语法/
- 3-第三章判断语句/
- 4-第四章循环语句/
- 5-第五章字符串/
- 6-第六章列表/
- 7-第七章元组/
- 8-第八章字典/
- 9-第九章集合/
- 10-第十章公共方法/
- 11-第十一章函数/
- 12-第十二章函数强化/
- 13-第十三章文件操作/
- 14-第十四章面向对象/
- 15-第十五章异常/
- 16-第十六章模块/
- 17-第十七章学生管理系统(面向对象版)/
- 1-第一章Linux基础命令/
- 2-第二章Linux高级命令/
- 3-第三章多任务编程/
- 4-第四章网络编程/
- 5-第五章HTTP协议和静态服务器/
- 6-第六章闭包,装饰器及python高级语法/
- 7-第七章正则表达式/
- 8-第八章数据结构与算法/
- 9-第九章MySql数据库基本使用/
- 10-第十章MySqL数据库高级使用/
- 1-第一章机器学习概述V2.1/
- 2-第二章环境安装和使用V2.1/
- 3-第三章matplotlibV2.1/
- 4-第四章numpyV2.1/
- 5-第五章pandasV2.1/
- 6-第六章seabornV2.1/
- 7-第七章K近邻算法V2.1/
- 8-第八章线性回归V2.1/
- 9-第九章逻辑回归V2.1/
- 10-第十章决策树V2.1/
- 11-第十一章集成学习V2.1/
- 12-第十二章聚类算法V2.1/
- 13-第十三章朴素贝叶斯V2.1/
- 14-第十四章SVM算法V2.1/
- 15-第十五章EM算法V2.1/
- 16-第十六章HMM算法V2.1/
- 17-第十七章集成学习进阶V2.1/
- 1-第一章课程简介_v2.0/
- 2-第二章tensorflow入门_v2.0/
- 3-第三章深度神经网络_v2.0/
- 4-第四章图像分类_v2.0/
- 5-第五章目标检测_v2.0/
- 6-第六章图像分割_v2.0/
- 7-第七章OpenCV简介_v2.0/
- 8-第八章OpenCV基本操作_v.2.0/
- 9-第九章OpenCV图像处理_v2.0/
- 10-第十章图像特征提取与描述_v2.0/
- 11-第十一章视频操作_v2.0/
- 12-第十二章案例人脸案例_v2.0/
- 1-第一章 Pytorch工具_v2.0/
- 2-第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0/
- 3-第三章 文本预处理-v2.0/
- 4-第四章 RNN架构解析-v2.0/
- 5-第五章 RNN经典案例-v2.0/
- 6-第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0/
- 7-第七章 Transformer背景介绍-v2.0/
- 8-第八章 Transformer架构解析-v2.0/
- 9-第九章 fasttext工具的使用-v2.0/
- 10-第十章 迁移学习-v2.0/
- 11-第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0/
- 12-第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0/
- 13-第十三章 HMM模型-v2.0/
- 14-第十四章 经典的序列模型-v2.0/
- 1-第一章 智慧交通/
- 2-第二章 在线医生/
- 3-第三章 智能文本分类系统/
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- 分享时间
- 2025-04-18 17:21
- 入库时间
- 2025-08-06 07:25
- 分享用户
- GG*货铺
- 资源大小
- 91.7 GB
- 资源类型
- 夸克网盘
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