✓ 百战程序员-人工智能AI深度学习就业班

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百战程序员-人工智能AI深度学习就业班
├─1-人工智能基础-快速入门
│   ├─1：人工智能就业前景与薪资.mp4
│   ├─2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
│   ├─3：人工智能时代.mp4
│   ├─4：人工智能在各领域的应用.mp4
│   ├─5：人工智能常见流程.mp4
│   ├─6：机器学习不同的学习方式.mp4
│   ├─7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
│   ├─8：有监督机器学习任务与本质.mp4
│   └─9：无监督机器学习任务与本质.mp4
├─2-人工智能基础-Python基础
│   ├─章节1：Python开发环境搭建
│   │   ├─1：下载Miniconda运行环境.mp4
│   │   ├─2：Miniconda安装和测试.mp4
│   │   ├─3：Pycharm安装和代码运行.mp4
│   │   ├─4：Jupyter安装和代码运行.mp4
│   │   ├─5：Jupyter常用快捷键.mp4
│   │   ├─6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
│   │   ├─7：关联虚拟环境运行代码.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   ├─人工智能-第1阶段Python基础.pdf
│   │   └─人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
│   └─章节2：Python基础语法
│       ├─8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
│       ├─10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4
│       ├─11：Python_控制语句_while循环.mp4
│       ├─12：Python_控制语句_for循环.mp4
│       ├─13：Python_控制语句_嵌套循环.mp4
│       ├─14：Python_控制语句_break_continue.mp4
│       ├─15：Python_切片操作.mp4
│       ├─16：Python_数据类型.mp4
│       ├─17：Python_集合操作_列表.mp4
│       ├─18：Python_集合操作_列表的基本操作.mp4
│       ├─19：Python_集合操作_列表的常用方法.mp4
│       ├─20：Python_集合操作_元组.mp4
│       ├─21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4
│       ├─22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
│       ├─23：Python_os模块_shutil模块.mp4
│       ├─24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
│       ├─25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4
│       ├─26：Python_函数_局部变量_全局变量.mp4
│       ├─27：Python_函数_默认参数_可变参数.mp4
│       ├─28：Python_函数_递归.mp4
│       ├─29：Python_函数式编程_高阶函数.mp4
│       ├─30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
│       ├─31：Python_函数_闭包.mp4
│       ├─32：Python_函数_装饰器.mp4
│       ├─33：Python_类对象_定义与实例化对象.mp4
│       ├─34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4
│       ├─35：Python_类对象_内置方法.mp4
│       ├─36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
│       ├─37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4
│       ├─38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4
│       └─新建文本文档.txt
├─3-人工智能基础-Python科学计算和可视化
│   ├─章节1：科学计算模型Numpy
│   │   ├─1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4
│   │   ├─2：Numpy_array_arange.mp4
│   │   ├─3：Numpy_random随机数生成.mp4
│   │   ├─4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4
│   │   ├─5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4
│   │   ├─6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp4
│   │   ├─7：Numpy_数组的切分和转置.mp4
│   │   ├─8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4
│   │   ├─9：Numpy_聚合函数.mp4
│   │   └─新建文本文档.txt
│   ├─章节2：数据可视化模块
│   │   ├─10：Matplotlib_概述_绘制直线图.mp4
│   │   ├─11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4
│   │   ├─12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4
│   │   ├─13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4
│   │   ├─14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4
│   │   ├─1599293649514137.png
│   │   ├─人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf
│   │   └─新建文本文档.txt
│   └─章节3：数据处理分析模块Pandas
│       ├─15：Python_Pandas_Series对象创建.mp4
│       ├─16：Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp4
│       ├─17：Python_Pandas_获取Series对象的值.mp4
│       ├─18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4
│       ├─19：Python_Pandas_条件过滤.mp4
│       ├─20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4
│       ├─21：Python_Pandas_拼接和合并.mp4
│       └─新建文本文档.txt
├─4-人工智能基础-高等数学知识强化
│   ├─1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
│   ├─2：线性代数_概率论知识点.mp4
│   ├─3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
│   ├─4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
│   ├─5：导数的几何意义和物理意义.mp4
│   ├─6：常见函数的求导公式.mp4
│   ├─7：导数求解的四则运算法则.mp4
│   ├─8：复合函数求导法则.mp4
│   ├─9：推导激活函数的导函数.mp4
│   ├─10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
│   ├─11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
│   ├─12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
│   ├─13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
│   ├─14：向量的内积_向量运算法则.mp4
│   ├─15：学习向量计算的用途举例.mp4
│   ├─16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
│   ├─17：特殊的向量.mp4
│   ├─18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
│   ├─19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
│   ├─20：矩阵相乘.mp4
│   ├─21：矩阵的逆矩阵.mp4
│   ├─22：矩阵的行列式.mp4
│   ├─23：多元函数求偏导.mp4
│   ├─24：高阶偏导数_梯度.mp4
│   ├─25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
│   ├─26：Hessian矩阵.mp4
│   ├─27：二次型.mp4
│   ├─28：补充关于正定负定的理解.mp4
│   ├─29：特征值和特征向量(1).mp4
│   ├─30：特征值和特征向量(2).mp4
│   ├─31：特征值分解.mp4
│   ├─32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
│   ├─33：奇异值分解定义.mp4
│   ├─34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
│   ├─35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4
│   ├─36：SVD用于PCA降维.mp4
│   ├─37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
│   ├─38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
│   ├─39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
│   ├─40：随机变量.mp4
│   ├─41：数学期望和方差.mp4
│   ├─42：常用随机变量服从的分布.mp4
│   ├─43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
│   ├─44：最大似然估计思想.mp4
│   ├─45：最优化的基本概念.mp4
│   ├─46：迭代求解的原因.mp4
│   ├─47：梯度下降法思路.mp4
│   ├─48：梯度下降法的推导.mp4
│   ├─49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
│   ├─50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
│   ├─51：凸集.mp4
│   ├─52：凸函数.mp4
│   ├─53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
│   ├─54：拉格朗日函数.mp4
│   └─数学.pdf
├─5-机器学习-线性回归
│   ├─章节1：多元线性回归
│   │   ├─1：理解简单线性回归.mp4
│   │   ├─2：最优解_损失函数_MSE.mp4
│   │   ├─3：扩展到多元线性回归.mp4
│   │   ├─4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
│   │   ├─5：理解维度这个概念.mp4
│   │   ├─6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
│   │   ├─7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
│   │   ├─8：引入正太分布的概率密度函数.mp4
│   │   ├─9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
│   │   ├─10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
│   │   ├─11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
│   │   ├─12：推导出目标函数的导函数形式.mp4
│   │   ├─13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
│   │   ├─14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4
│   │   ├─15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
│   │   ├─16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
│   │   ├─17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
│   │   ├─18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4
│   │   ├─19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4
│   │   ├─20：Scikit-learn模块的介绍.mp4
│   │   ├─21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
│   │   ├─22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   ├─第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
│   │   ├─软件.exe
│   │   └─新建文本文档.txt
│   ├─章节2：梯度下降法
│   │   ├─23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
│   │   ├─24：梯度下降法公式.mp4
│   │   ├─25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
│   │   ├─26：梯度下降法迭代流程总结.mp4
│   │   ├─27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
│   │   ├─28：全量梯度下降.mp4
│   │   ├─29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
│   │   ├─30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
│   │   ├─31：轮次和批次.mp4
│   │   ├─32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
│   │   ├─33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
│   │   ├─34：代码实现随机梯度下降.mp4
│   │   ├─35：代码实现小批量梯度下降.mp4
│   │   ├─36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
│   │   ├─37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   ├─第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
│   │   └─新建文本文档.txt
│   ├─章节3：归一化
│   │   ├─38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4
│   │   ├─39：归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4
│   │   ├─40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
│   │   ├─41：最大值最小值归一化.mp4
│   │   ├─42：标准归一化.mp4
│   │   └─新建文本文档.txt
│   ├─章节4：正则化
│   │   ├─43：代码完成标准归一化.mp4
│   │   ├─44：正则化的目的防止过拟合.mp4
│   │   ├─45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
│   │   ├─46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
│   │   ├─47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4
│   │   ├─48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
│   │   └─新建文本文档.txt
│   └─章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
│       ├─49：代码调用Ridge岭回归.mp4
│       ├─50：代码调用Lasso回归.mp4
│       ├─51：代码调用ElasticNet回归.mp4
│       ├─52：升维的意义_多项式回归.mp4
│       ├─53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4
│       ├─54：多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4
│       ├─55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4
│       ├─56：实战保险花销预测_数据预处理.mp4
│       ├─57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4
│       ├─58：实战保险花销预测_特征选择思路.mp4
│       ├─59：实战保险花销预测_特征工程.mp4
│       ├─60：实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4
│       ├─代码.exe
│       └─新建文本文档.txt
├─6-机器学习-线性分类
│   ├─章节1：逻辑回归
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─1：逻辑回归_Sigmoid函数.mp4
│   │   ├─2：sigmoid函数作用.mp4
│   │   ├─3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4
│   │   ├─4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp4
│   │   ├─5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4
│   │   ├─6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp4
│   │   ├─7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp4
│   │   ├─8：绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp4
│   │   ├─9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4
│   │   ├─10：绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系.mp4
│   │   ├─11：绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp4
│   │   ├─12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4
│   │   ├─13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4
│   │   ├─14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4
│   │   ├─15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4
│   │   ├─16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf
│   ├─章节2：Softmax回归
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4
│   │   ├─18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4
│   │   ├─19：有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4
│   │   ├─20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4
│   │   ├─21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp4
│   │   ├─22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp4
│   │   ├─23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4
│   │   ├─24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4
│   │   ├─25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4
│   │   ├─26：实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp4
│   │   ├─27：实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4
│   │   ├─28：实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp4
│   │   ├─29：实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─数据.exe
│   ├─章节3：SVM支持向量机算法
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4
│   │   ├─31：SVM的思想.mp4
│   │   ├─32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4
│   │   ├─33：数学预备知识_拉格朗日函数.mp4
│   │   ├─34：硬间隔SVM的两步优化.mp4
│   │   ├─35：总结硬间隔SVM.mp4
│   │   ├─36：软间隔SVM和总结流程.mp4
│   │   ├─37：非线性SVM.mp4
│   │   ├─38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─SVM算法.pdf
│   └─章节4：SMO优化算法
│       ├─1.txt
│       ├─39：SVM算法流程总结.mp4
│       ├─40：SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4
│       ├─41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4
│       ├─42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4
│       ├─43：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4
│       ├─44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4
│       ├─45：启发式选择两个α.mp4
│       ├─46：如何计算阈值b.mp4
│       ├─47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4
│       ├─48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4
│       ├─49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4
│       ├─50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4
│       ├─51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4
│       ├─52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4
│       ├─53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4
│       └─代码.exe
├─7-机器学习-无监督学习
│   ├─章节1：聚类系列算法
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4
│   │   ├─2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4
│   │   ├─3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4
│   │   ├─4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4
│   │   ├─5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4
│   │   ├─6：层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─聚类.pdf
│   ├─章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─7：单个高斯分布GM的参数估计.mp4
│   │   ├─8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4
│   │   ├─9：GMM参数估计Πμσ的流程.mp4
│   │   ├─10：Jensen不等式的应用.mp4
│   │   ├─11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4
│   │   ├─12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.mp4
│   │   ├─13：GMM前景背景分离.mp4
│   │   ├─14：通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4
│   │   ├─15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─EM算法与GMM模型.pdf
│   └─章节3：PCA降维算法
│       ├─1.txt
│       ├─16：特征选择与特征映射.mp4
│       ├─17：PCA的最大投影方差思路.mp4
│       ├─18：最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4
│       ├─19：SVD其实就可以去实现PCA了.mp4
│       ├─20：PCA的几种应用.mp4
│       └─PCA降维与SVD.pdf
├─8-机器学习-决策树系列
│   ├─章节1：决策树
│   │   ├─1：决策树模型的特点.mp4
│   │   ├─2：决策树的数学表达.mp4
│   │   ├─3：如何构建一颗决策树.mp4
│   │   ├─4：什么是更好的一次划分.mp4
│   │   ├─5：Gini系数.mp4
│   │   ├─6：信息增益.mp4
│   │   ├─7：熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4
│   │   ├─8：预剪枝以及相关超参数.mp4
│   │   ├─9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp4
│   │   ├─10：绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp4
│   │   ├─11：代码训练回归树拟合SineWave.mp4
│   │   ├─12：后剪枝的意义.mp4
│   │   ├─13：CCP代价复杂度后剪枝.mp4
│   │   ├─14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   ├─文档.exe
│   │   └─新建文本文档.txt
│   ├─章节2：集成学习和随机森林
│   │   ├─15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4
│   │   ├─16：Bagging_Boosting_Stacking.mp4
│   │   ├─17：随机森林.mp4
│   │   ├─18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4
│   │   ├─19：OOB袋外数据.mp4
│   │   ├─20：Adaboost算法思路.mp4
│   │   ├─21：调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4
│   │   ├─22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─新建文本文档.txt
│   ├─章节3：GBDT
│   │   ├─23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4
│   │   ├─24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4
│   │   ├─25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp4
│   │   ├─26：GBDT应用于回归问题.mp4
│   │   ├─27：GBDT回归举例_总结.mp4
│   │   ├─28：GBDT应用于二分类问题.mp4
│   │   ├─29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4
│   │   ├─30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4
│   │   ├─31：GBDT应用于多分类任务.mp4
│   │   ├─32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4
│   │   ├─33：GBDT多分类流程.mp4
│   │   ├─34：对比GBDT回归-二分类-多分类相同点与不同点.mp4
│   │   ├─35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4
│   │   ├─36：GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4
│   │   ├─37：GBDT二分类举例详解.mp4
│   │   ├─38：GBDT多分类举例详解.mp4
│   │   ├─39：计算特征重要度进行特征选择.mp4
│   │   ├─40：GBDT用于特征组合降维.mp4
│   │   ├─41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4
│   │   ├─42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x).mp4
│   │   ├─43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4
│   │   ├─44：GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4
│   │   ├─45：GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─新建文本文档.txt
│   └─章节4：XGBoost
│       ├─46：回顾有监督机器学习三要素.mp4
│       ├─47：Bias_Variance_Trade-off.mp4
│       ├─48：基于树集成学习4个优点.mp4
│       ├─49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp4
│       ├─50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp4
│       ├─51：Objective_vs_Heuristic.mp4
│       ├─52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp4
│       ├─53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp4
│       ├─54：Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp4
│       ├─55：重新定义树ft和树的复杂度Ω.mp4
│       ├─56：由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp4
│       ├─57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj.mp4
│       ├─58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4
│       ├─59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp4
│       ├─60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率.mp4
│       ├─61：样本权重对于模型学习的影响.mp4
│       ├─62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略.mp4
│       ├─代码.exe
│       ├─文档.exe
│       └─新建文本文档.txt
├─9-机器学习-概率图模型
│   ├─章节1：贝叶斯分类
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─1：朴素贝叶斯分类算法.mp4
│   │   ├─2：TF-IDF.mp4
│   │   ├─3：NB代码实现解析.mp4
│   │   ├─4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4
│   │   ├─5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4
│   │   ├─6：贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─NB_HMM.pdf
│   ├─章节2：HMM算法
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─7：HMM隐马的定义.mp4
│   │   ├─8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4
│   │   ├─9：HMM预测问题使用前向算法.mp4
│   │   ├─10：HMM预测问题使用维特比算法.mp4
│   │   ├─11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4
│   │   ├─12：前向算法来解决概率计算问题.mp4
│   │   ├─13：Viterbi算法案例详解.mp4
│   │   ├─14：Viterbi算法代码实现.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─资料.exe
│   └─章节3：CRF算法
│       ├─1.txt
│       ├─15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4
│       ├─16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4
│       ├─17：了解CRF层添加的好处.mp4
│       ├─18：EmissionScore_TransitionScore.mp4
│       ├─19：CRF的目标函数.mp4
│       ├─20：计算CRF真实路径的分数.mp4
│       ├─21：计算CRF所有可能路径的总分数.mp4
│       ├─22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4
│       └─CRF_NER.pdf
├─10-机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
│   ├─章节1：药店销量预测案例
│   │   ├─1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍.mp4
│   │   ├─2：对数据字段的介绍_导包.mp4
│   │   ├─3：自定义损失函数.mp4
│   │   ├─4：对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp4
│   │   ├─5：数据的预处理.mp4
│   │   ├─6：模型的训练_评估.mp4
│   │   ├─7：kaggle竞赛网站学习.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─新建文本文档.txt
│   └─章节2：网页分类案例
│       ├─8：Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4
│       ├─9：评估指标ROC和AUC.mp4
│       ├─10：评估指标ROC和AUC.mp4
│       ├─11：竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4
│       ├─12：数据导入.mp4
│       ├─13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4
│       ├─14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练.mp4
│       ├─15：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.mp4
│       ├─16：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_01.mp4
│       ├─17：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_02.mp4
│       ├─18：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_03.mp4
│       ├─19：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.mp4
│       └─代码.exe
├─11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
│   ├─章节1：Spark计算框架基础
│   │   ├─1：Spark特性_01.mp4
│   │   ├─2：Spark特性_02.mp4
│   │   ├─3：Spark对比hadoop优势.mp4
│   │   ├─4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4
│   │   ├─5：分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp4
│   │   ├─6：分布式计算框架Shuffle的原理_02.mp4
│   │   ├─7：分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4
│   │   ├─8：Spark的RDD特性_01.mp4
│   │   ├─9：Spark的RDD特性_02.mp4
│   │   ├─10：分布式计算所需进程.mp4
│   │   ├─11：两种算子操作本质区别.mp4
│   │   ├─12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01.mp4
│   │   ├─13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02.mp4
│   │   ├─14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03.mp4
│   │   ├─15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节2：Spark计算框架深入
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─16：Spark数据缓存机制.mp4
│   │   ├─17：Spark宽依赖和窄依赖_01.mp4
│   │   ├─18：Spark宽依赖和窄依赖_02.mp4
│   │   ├─19：Spark宽依赖和窄依赖_03.mp4
│   │   ├─20：Spark术语总结.mp4
│   │   ├─21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4
│   │   ├─22：Spark程序启动运行流程详解_01.mp4
│   │   ├─23：Spark程序启动运行流程详解_02.mp4
│   │   ├─24：Spark程序启动运行流程详解_03.mp4
│   │   ├─25：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
│   │   ├─26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
│   │   ├─27：构建LabeledPoint.mp4
│   │   └─28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4
│   └─章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
│       ├─29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4
│       ├─30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1.mp4
│       ├─31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2.mp4
│       ├─32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1.mp4
│       ├─33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2.mp4
│       ├─34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3.mp4
│       ├─35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4.mp4
│       ├─36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1.mp4
│       ├─37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2.mp4
│       ├─38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3.mp4
│       ├─39：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1.mp4
│       ├─40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2.mp4
│       ├─41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3.mp4
│       ├─42：从数据转化到训练集的构建.mp4
│       ├─43：模型的训练以及评估和调超参_1.mp4
│       ├─44：模型的训练以及评估和调超参_2.mp4
│       ├─45：模型的训练以及评估和调超参_3.mp4
│       ├─46：SparkML机器学习库概念讲解_1.mp4
│       ├─47：SparkML机器学习库概念讲解_2.mp4
│       ├─48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1.mp4
│       ├─49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2.mp4
│       ├─50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1.mp4
│       ├─51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2.mp4
│       ├─52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1.mp4
│       ├─53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2.mp4
│       ├─54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp4
│       └─资料.exe
├─12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
│   ├─章节1：推荐系统--流程与架构
│   │   ├─1：推荐系统_隐式用户反馈_1.mp4
│   │   ├─2：推荐系统_隐式用户反馈_2.mp4
│   │   ├─3：推荐系统_协同过滤_1.mp4
│   │   ├─4：推荐系统_协同过滤_2.mp4
│   │   ├─5：推荐系统_协同过滤_3.mp4
│   │   ├─6：推荐系统_协同过滤_4.mp4
│   │   ├─7：推荐系统架构_实时_离线_1.mp4
│   │   ├─8：推荐系统架构_实时_离线_2.mp4
│   │   ├─9：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1.mp4
│   │   ├─10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2.mp4
│   │   ├─11：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3.mp4
│   │   ├─12：推荐系统_数据源_1.mp4
│   │   ├─13：推荐系统_数据源_2.mp4
│   │   ├─数据.exe
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
│   │   ├─14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1.mp4
│   │   ├─15：HQL语句_python脚本构建中间结果_2.mp4
│   │   ├─16：HQL语句_python脚本构建中间结果_3.mp4
│   │   ├─17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4.mp4
│   │   ├─18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1.mp4
│   │   ├─19：spark构建特征索引_标签列_2.mp4
│   │   ├─20：spark构建特征索引_标签列_3.mp4
│   │   ├─21：spark构建特征索引_标签列_4.mp4
│   │   ├─22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1.mp4
│   │   ├─23：MLlib调用算法计算模型文件并存储_2.mp4
│   │   ├─24：MLlib调用算法计算模型文件并存储_3.mp4
│   │   ├─25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   ├─软件.exe
│   │   ├─数据.exe
│   │   └─资料.exe
│   └─章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
│       ├─26：推荐模型文件使用思路.mp4
│       ├─27：Redis数据库安装及其使用.mp4
│       ├─28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1.mp4
│       ├─29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2.mp4
│       ├─30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3.mp4
│       ├─31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4.mp4
│       ├─32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1.mp4
│       ├─33：使用Dubbo将推荐系统做成服务_2.mp4
│       ├─34：使用Dubbo将推荐系统做成服务_3.mp4
│       ├─35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1(1).mp4
│       ├─35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1.mp4
│       ├─36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2.mp4
│       ├─37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3.mp4
│       └─代码.exe
├─13-深度学习-原理和进阶
│   ├─章节1：神经网络算法
│   │   ├─1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp4
│   │   ├─2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp4
│   │   ├─3：单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4
│   │   ├─4：用神经网络理解Softmax回归.mp4
│   │   ├─5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4
│   │   ├─6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp4
│   │   ├─7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4
│   │   ├─8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4
│   │   ├─9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4
│   │   ├─神经网络.pdf
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节2：TensorFlow深度学习工具
│   │   ├─10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp4
│   │   ├─11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp4
│   │   ├─12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4
│   │   ├─13：TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4
│   │   ├─14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4
│   │   ├─15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4
│   │   ├─16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─软件.exe
│   └─章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
│       ├─1.txt
│       ├─17：反向传播_链式求导法则.mp4
│       ├─18：反向传播推导(一).mp4
│       ├─19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层.mp4
│       ├─20：反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例.mp4
│       ├─21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp4
│       ├─22：python实现神经网络训练代码讲解(一).mp4
│       ├─23：python实现神经网络正向反向传播训练.mp4
│       ├─代码.exe
│       └─资料.exe
├─14-深度学习-图像识别原理
│   ├─章节1：卷积神经网络原理
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4
│   │   ├─2：单通道卷积的计算.mp4
│   │   ├─3：彩色图片卷积的计算.mp4
│   │   ├─4：卷积层权值共享.mp4
│   │   ├─5：卷积的补充与Padding填充模式.mp4
│   │   ├─6：卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4
│   │   ├─7：池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4
│   │   ├─8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节2：卷积神经网络优化
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4
│   │   ├─10：Dropout技术点思想和运用.mp4
│   │   ├─11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp4
│   │   ├─12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4
│   │   ├─13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4
│   │   ├─14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp4
│   │   ├─15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp4
│   │   ├─16：VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4
│   │   ├─17：Optimizer_SGD_Momentum.mp4
│   │   ├─18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4
│   │   ├─19：Optimizer_Adam.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节3：经典卷积网络算法
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4
│   │   ├─21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.mp4
│   │   ├─22：InceptionV1_V2.mp4
│   │   ├─23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4
│   │   ├─24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK.mp4
│   │   ├─25：DenseNet和Keras里面的实现.mp4
│   │   ├─26：DenseNet在Keras里面的代码实现.mp4
│   │   ├─27：BatchNormalization.mp4
│   │   ├─28：Mobilenet网络架构.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节4：古典目标检测
│   │   ├─1.txt
│   │   ├─29：图像识别任务_古典目标检测.mp4
│   │   ├─30：使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4
│   │   ├─31：IOU以及python计算的代码.mp4
│   │   ├─32：R-CNN和SPP-net.mp4
│   │   ├─33：从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4
│   │   └─目标检测.pdf
│   └─章节5：现代目标检测之FasterRCNN
│       ├─1.txt
│       ├─34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4
│       ├─35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4
│       ├─36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4
│       ├─37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss.mp4
│       ├─38：FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比.mp4
│       └─Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf
├─15-深度学习-图像识别项目实战
│   ├─章节1：车牌识别
│   │   ├─1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01.mp4
│   │   ├─2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02.mp4
│   │   ├─3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03.mp4
│   │   ├─4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04.mp4
│   │   ├─5：车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4
│   │   └─car_license.exe
│   ├─章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
│   │   ├─4：双线性插值.mp4
│   │   ├─6：FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明.mp4
│   │   ├─7：FasterRCNN项目代码_数据加载.mp4
│   │   ├─8：FasterRCNN项目代码_数据增强.mp4
│   │   ├─9：FasterRCNN项目代码_数据初始化.mp4
│   │   ├─10：FasterRCNN项目代码_模型的训练.mp4
│   │   ├─11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01.mp4
│   │   ├─12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02.mp4
│   │   ├─13：回归整体训练流程_详解读取数据blob_03.mp4
│   │   ├─14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04.mp4
│   │   ├─15：FasterRCNN代码_构建head.mp4
│   │   ├─16：FasterRCNN代码_构建RPN网络_01.mp4
│   │   ├─17：FasterRCNN代码_构建RPN网络_02.mp4
│   │   ├─18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01.mp4
│   │   ├─19：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02.mp4
│   │   ├─20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
│   │   ├─21：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01.mp4
│   │   ├─22：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02.mp4
│   │   ├─23：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03.mp4
│   │   ├─24：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04.mp4
│   │   ├─25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05.mp4
│   │   ├─26：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06.mp4
│   │   ├─28：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08.mp4
│   │   ├─29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01.mp4
│   │   ├─30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02.mp4
│   │   ├─31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp4
│   │   └─资料等.exe
│   └─章节3：图像风格迁移
│       ├─1.txt
│       ├─32：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1.mp4
│       ├─33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2.mp4
│       ├─34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3.mp4
│       ├─35：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4.mp4
│       └─style_transfer.exe
├─16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
│   ├─章节1：YOLOv1详解
│   │   ├─1：YOLOv1论文详解_算法特点介绍.mp4
│   │   ├─2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想.mp4
│   │   ├─3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数.mp4
│   │   └─4：YOLOv1论文详解_NMS_局限性.mp4
│   ├─章节2：YOLOv2详解
│   │   ├─5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes.mp4
│   │   ├─6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点.mp4
│   │   ├─7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签.mp4
│   │   └─8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测.mp4
│   ├─章节3：YOLOv3详解
│   │   ├─9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率.mp4
│   │   ├─10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53.mp4
│   │   ├─11：YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss.mp4
│   │   ├─12：YOLOv4论文概述_介绍.mp4
│   │   └─13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF.mp4
│   ├─章节4：YOLOv3代码实战
│   │   ├─14：YOLOv3代码剖析_项目介绍.mp4
│   │   ├─15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络.mp4
│   │   ├─16：YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算.mp4
│   │   ├─17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码.mp4
│   │   ├─18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换.mp4
│   │   └─19：YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解.mp4
│   ├─章节5：YOLOv4详解
│   │   ├─20：YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss.mp4
│   │   ├─21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU.mp4
│   │   ├─22：YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish.mp4
│   │   └─23：YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN.mp4
│   └─资料等.exe
├─17-深度学习-语义分割原理和实战
│   ├─章节1：上采样_双线性插值_转置卷积
│   │   ├─1：前言.mp4
│   │   ├─2：上采样_repeat.mp4
│   │   ├─3：线性插值.mp4
│   │   ├─4：双线性插值.mp4
│   │   ├─5：转置卷积_以及TF的API.mp4
│   │   ├─6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数.mp4
│   │   ├─7：ROIAlign.mp4
│   │   ├─8：FPN思想与网络结构.mp4
│   │   ├─9：FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节2：医疗图像UNet语义分割
│   │   ├─10：语义分割的基本概念.mp4
│   │   ├─11：FCN全卷积网络做语义分割.mp4
│   │   ├─12：UNet网络结构.mp4
│   │   ├─13：UNet网络医疗图像的语义分割.mp4
│   │   └─资料等.exe
│   └─章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
│       ├─14：MaskRCNN网络结构.mp4
│       ├─15：MaskRCNN的项目展示.mp4
│       ├─16：MaskRCNN网络架构回顾.mp4
│       ├─17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.mp4
│       ├─18：MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明.mp4
│       ├─19：MaskRCNN源码config和model.mp4
│       ├─代码.exe
│       └─资料.exe
├─18-深度学习-人脸识别项目实战
│   ├─章节1：人脸识别
│   │   ├─1：人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4
│   │   ├─2：开源的FaceNet项目介绍.mp4
│   │   ├─3：人脸识别项目代码整体结构.mp4
│   │   ├─4：MTCNN论文_摘要和介绍.mp4
│   │   ├─5：MTCNN论文_网络整体架构.mp4
│   │   ├─6：PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4
│   │   ├─7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4
│   │   ├─8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp4
│   │   ├─9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4
│   │   ├─10：人脸识别项目代码_加载MTCNN模型.mp4
│   │   ├─11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4
│   │   ├─12：FaceNet论文_摘要和前情介绍.mp4
│   │   ├─13：FaceNet论文_相关的介绍.mp4
│   │   ├─14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标.mp4
│   │   ├─15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数.mp4
│   │   ├─16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要.mp4
│   │   ├─16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要.pdf
│   │   ├─17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4
│   │   ├─18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp4
│   │   └─19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4
│   └─资料模型等.exe
├─19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
│   ├─章节1：词向量与词嵌入
│   │   ├─1：N-gram语言模型.mp4
│   │   ├─2：NPLM神经网络语言模型.mp4
│   │   ├─3：词向量的作用.mp4
│   │   ├─4：CBOW模型思想和计算过程.mp4
│   │   ├─5：Skip-gram模型思想和计算过程.mp4
│   │   ├─6：Huffman树_分层Softmax的思想.mp4
│   │   ├─7：分层Softmax应用到CBOW模型上.mp4
│   │   ├─8：负采样和负采样应用到CBOW模型上.mp4
│   │   ├─Word2Vec.pdf
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节2：循环神经网络原理与优化
│   │   ├─9：理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4
│   │   ├─10：理解RNN循环神经网络计算流程.mp4
│   │   ├─11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4
│   │   ├─12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式.mp4
│   │   ├─13：VanillaRNN的回顾复习.mp4
│   │   ├─14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp4
│   │   ├─15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别.mp4
│   │   ├─16：双向RNN_LSTM.mp4
│   │   ├─17：RNN里面应用的Topology结构.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   ├─RNN_Attention机制.pdf
│   │   └─资料.exe
│   ├─章节3：从Attention机制到Transformer
│   │   ├─18：Seq2Seq中Attention注意力机制.mp4
│   │   ├─19：Transformer_Self-Attention_Multi-head.mp4
│   │   ├─20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结.mp4
│   │   └─资料.exe
│   └─章节4：ELMO_BERT_GPT
│       ├─21：ELMO.mp4
│       ├─22：BERT理论.mp4
│       ├─23：ERNIE_GPT.mp4
│       └─RNN_Attention机制.pdf
├─20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
│   ├─章节1：词向量
│   │   ├─1：回顾了词向量里面训练的Topology.mp4
│   │   ├─2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典.mp4
│   │   ├─3：Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据.mp4
│   │   ├─4：Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质.mp4
│   │   ├─5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图.mp4
│   │   ├─6：Word2Vec项目代码_总结串讲.mp4
│   │   └─word_2_vector.exe
│   ├─章节2：自然语言处理--情感分析
│   │   ├─7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4
│   │   ├─8：数据预处理_01.mp4
│   │   ├─9：数据预处理_02.mp4
│   │   ├─10：代码讲解_01.mp4
│   │   ├─11：代码讲解_02.mp4
│   │   ├─12：代码讲解_03.mp4
│   │   ├─13：代码讲解_04.mp4
│   │   ├─14：代码讲解_05.mp4
│   │   └─代码.exe
│   ├─章节3：AI写唐诗
│   │   ├─15：AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化.mp4
│   │   ├─16：AI写唐诗_训练数据的构建.mp4
│   │   ├─17：MultiRNNCell单元.mp4
│   │   ├─18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp4
│   │   ├─19：AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码.mp4
│   │   ├─20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.mp4
│   │   └─代码.exe
│   ├─章节4：Seq2Seq聊天机器人
│   │   ├─21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4
│   │   ├─22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.mp4
│   │   ├─23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.mp4
│   │   └─代码.exe
│   ├─章节5：实战NER命名实体识别项目
│   │   ├─24：回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4
│   │   ├─25：介绍了代码目录结构.mp4
│   │   ├─26：NER代码读取数据和预处理.mp4
│   │   ├─27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4
│   │   ├─28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp4
│   │   ├─29：BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp4
│   │   ├─30：CRF中的特征函数们.mp4
│   │   ├─31：对比逻辑回归_相比HMM优势.mp4
│   │   ├─32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.mp4
│   │   └─代码.exe
│   ├─章节6：BERT新浪新闻10分类项目
│   │   ├─33：BERT新浪新闻10分类项目.mp4
│   │   └─bert.exe
│   └─章节7：GPT2聊天机器人
│       ├─34：GPT2闲聊机器人.mp4
│       ├─GPT2-Chinese-master.exe
│       └─gpt2_chatbot-master.exe
├─21-深度学习-OCR文本识别
│   ├─章节1：深度学习-OCR文本识别
│   │   ├─1：传统OCR识别_深度学习OCR识别.mp4
│   │   ├─2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4
│   │   ├─3：OCR识别的CTC损失思想.mp4
│   │   ├─4：总结理解深度学习文字识别架构.mp4
│   │   ├─5：CTC损失函数的理解.mp4
│   │   ├─6：CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导.mp4
│   │   ├─7：CTC前向后向算法代码.mp4
│   │   ├─8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4
│   │   ├─9：CPTN项目代码剖析.mp4
│   │   └─10：CRNN项目代码剖析.mp4
│   └─资料.exe
├─22-【加课】Pytorch项目实战
│   ├─章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
│   │   ├─1：PyTorch概述.mp4
│   │   ├─2：PyTorch的安装.mp4
│   │   ├─3：Pycharm关联PyTorch运行环境.mp4
│   │   └─4：Jupyter关联PyTorch运行环境.mp4
│   ├─章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
│   │   ├─5：Tensor的创建.mp4
│   │   ├─6：修改Tensor的形状_索引操作.mp4
│   │   ├─7：广播机制_逐元素操作.mp4
│   │   └─8：归并操作_比较操作_矩阵操作.mp4
│   ├─章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
│   │   ├─9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示.mp4
│   │   ├─10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次.mp4
│   │   ├─11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型.mp4
│   │   ├─12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率.mp4
│   │   ├─13：使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp4
│   │   ├─14：使用集成学习思想训练识别模型.mp4
│   │   ├─15：使用VGG16模型提供准确率.mp4
│   │   ├─16：torchvision里面的预训练模型.mp4
│   │   ├─17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4
│   │   └─18：PyTorch代码实战加入数据增强.mp4
│   ├─章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
│   │   ├─19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号.mp4
│   │   ├─20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层.mp4
│   │   ├─21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码.mp4
│   │   └─22：PyTorch词性标注_测试模型效果.mp4
│   ├─章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
│   │   ├─23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引.mp4
│   │   ├─24：PyTorch中英文翻译_数据预处理.mp4
│   │   ├─25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器.mp4
│   │   ├─26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算.mp4
│   │   ├─27：PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器.mp4
│   │   ├─28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算.mp4
│   │   ├─29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数.mp4
│   │   └─30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重.mp4
│   ├─代码.exe
│   └─资料.exe
├─23-【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
│   ├─章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
│   │   ├─1：安装PaddlePaddle.mp4
│   │   ├─2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4
│   │   ├─3：PaddlePaddle求解线性模型.mp4
│   │   ├─4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播.mp4
│   │   ├─5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─数据.exe
│   ├─章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
│   │   ├─6：预测病理性近视_图片数据读取.mp4
│   │   ├─7：预测病理性近视_模型训练.mp4
│   │   ├─8：预测病理性近视_定义模型结构_评估模型.mp4
│   │   ├─9：预测病理性近视_调用经典卷积神经网络.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─数据.exe
│   ├─章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
│   │   ├─10：PaddleDetection_项目配置.mp4
│   │   ├─11：安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题.mp4
│   │   ├─12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations.mp4
│   │   ├─13：PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析.mp4
│   │   ├─14：PCB电路板缺陷检测_项目配置文件.mp4
│   │   ├─15：PCB电路板缺陷检测_模型训练.mp4
│   │   ├─16：PCB电路板缺陷检测_模型预测.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─数据.exe
│   ├─章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
│   │   ├─17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍.mp4
│   │   ├─18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码.mp4
│   │   ├─19：车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp4
│   │   ├─20：车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练.mp4
│   │   ├─21：车牌识别项目_车牌字符识别模型训练.mp4
│   │   ├─22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─数据.exe
│   ├─章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
│   │   ├─23：PaddleNLP_项目配置.mp4
│   │   ├─24：PaddleNLP_物流信息提取项目介绍.mp4
│   │   ├─25：物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题.mp4
│   │   ├─26：PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet.mp4
│   │   ├─27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp4
│   │   ├─28：PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型.mp4
│   │   ├─29：PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练.mp4
│   │   ├─30：PaddleNLP_物流信息提取项目_合并结果并展示_使用预训练的词向量提升效果.mp4
│   │   ├─代码.exe
│   │   └─数据.exe
│   └─章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
│       ├─31：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_加载数据集构建Dataset.mp4
│       ├─32：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用.mp4
│       ├─33：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解模型训练和评估代码.mp4
│       ├─34：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果.mp4
│       ├─代码.exe
│       └─数据.exe
├─24-【加课】Linux环境编程基础
│   ├─章节1：Linux
│   │   ├─1：Linux_课程介绍.mp4
│   │   ├─2：Linux_Linux简介.mp4
│   │   ├─3：Linux_VMWare安装及使用.mp4
│   │   ├─4：Linux_安装Linux.mp4
│   │   ├─5：Linux_目录介绍.mp4
│   │   ├─6：Linux_Linux中的路径.mp4
│   │   ├─7：Linux_常用命令_pwd命令.mp4
│   │   ├─8：Linux_常用命令_cd命令.mp4
│   │   ├─9：Linux_常用命令_ls与ll命令.mp4
│   │   ├─10：Linux_常用命令_clear-touch-cat命令.mp4
│   │   ├─11：Linux_常用命令more-head-tail命令.mp4
│   │   ├─12：Linux_常用命令_mkdir命令.mp4
│   │   ├─13：Linux_常用命令_cp命令.mp4
│   │   ├─14：Linux_常用命令_rm-mv命令.mp4
│   │   ├─15：Linux_常用命令_vi-vim.mp4
│   │   ├─16：Linux_常用命令_reboot-halt.mp4
│   │   ├─17：Linux_常用配置_设置时区.mp4
│   │   ├─18：Linux_常用配置_启动网络.mp4
│   │   ├─19：Linux_常用配置_修改网段.mp4
│   │   ├─20：Linux_常用配置_设置网络类型.mp4
│   │   ├─21：Linux_常用配置_快照与克隆.mp4
│   │   ├─22：Linux_Xshell的安装与使用.mp4
│   │   ├─23：Linux_上传与下载_Xftp的使用.mp4
│   │   ├─24：Linux_上传与下载_lrzsz工具.mp4
│   │   ├─25：Linux_文件的压缩与解压缩处理.mp4
│   │   └─26：Linux_安装MySQL.mp4
│   ├─软件.exe
│   └─文档.exe
└─25-【加课】算法与数据结构
    ├─章节1：算法与数据结构
    │   ├─1：数据结构与算法简介.mp4
    │   ├─2：大O表示法.mp4
    │   ├─3：线性结构.mp4
    │   ├─4：单线链表1.mp4
    │   ├─5：单链表2.mp4
    │   ├─6：双链表.mp4
    │   ├─7：队列(链式).mp4
    │   ├─8：队列(线式).mp4
    │   ├─9：栈与双端队列.mp4
    │   ├─10：哈希表的基本结构.mp4
    │   ├─11：哈希表冲突问题.mp4
    │   ├─12：哈希表冲突问题2.mp4
    │   ├─13：哈希扩容.mp4
    │   ├─14：递归与栈.mp4
    │   ├─15：线性查找.mp4
    │   ├─16：二分查找.mp4
    │   ├─17：冒泡排序.mp4
    │   ├─18：选择排序.mp4
    │   ├─19：插入排序.mp4
    │   ├─20：归并排序.mp4
    │   ├─21：快速排序.mp4
    │   ├─22：树结构.mp4
    │   ├─23：树结构的遍历.mp4
    │   ├─24：最大堆的增加操作.mp4
    │   ├─25：最大堆的删除操作.mp4
    │   ├─26：二叉树的查找.mp4
    │   ├─27：二叉树获取最小值.mp4
    │   ├─28：二叉树的添加.mp4
    │   └─29：二叉树的删除.mp4
    └─资料.exe


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