文件名:深度之眼比赛专题
深度之眼比赛专题138.11GB
【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班1.18GB
【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4255.51MB
【02课】特征工程.mp4275.22MB
【03课】序列模型.mp4337.16MB
【04课】Auto—ML&HPO.mp4147.34MB
【05课】爱奇艺结营视频.mp4197.79MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
shuom.docx77.31KB
【CV】【图像分割】【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛3.72GB
【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4554.25MB
【02课】 Baseline讲解.mp4700.38MB
【03课】语义分割模型基础一,基础版.mp4350.09MB
【04课】 语义分割模型基础二. 进阶版.mp41001.04MB
【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4449.58MB
【06课】直播答疑.mp4479.3MB
打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp493.06MB
打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp498.69MB
打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp479.7MB
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说明.docx157.92KB
【CV方向】【目标跟踪任务】【Kaggle大赛】NFL头盔跟踪大赛指导班1.59GB
【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4318.8MB
【02课】多目标跟踪模型流程细节.mp4263.06MB
【03课】多目标跟踪模型发展.mp4233.25MB
【04课】目标追踪赛题Trick.mp4203.47MB
【05课】计算机视觉赛题复盘.mp4218.67MB
【06课】模型融合&AuoML.mp4215.61MB
【07课】比赛冲刺.mp4176.02MB
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说明.docx926.65KB
【CV方向】【目标检测】【进阶】【Kaggle大赛】全球小麦检测大赛指导班3.89GB
【01课】Baseline构建思路.mp4236.82MB
【02课】Baseline代码详解.mp4440.02MB
【03课】自动调参工具讲解.mp4308.6MB
【04课】比赛Trick专题讲解一.mp4368.65MB
【05课】前四期专题知识点梳理回顾巩固.mp4393.71MB
【06课】比赛Trick专题讲解二.mp4328.76MB
【07课】比赛涉及paper详解.mp41.01GB
【08课】最强yolov5代码全解析.mp4486.71MB
【09课】比赛总结复盘+Top方案分享.mp4381.57MB
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说明.docx109.36KB
【CV方向】【目标检测】【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班2.1GB
【01课】开营第一课(直播回放).mp4237.86MB
【02课】目标检测二阶段算法.mp4432.97MB
【03课】修改网络设计.mp4368.94MB
【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4370.48MB
【05课】数据增强和调参.mp4471.21MB
【06】总结复盘.mp4133.13MB
【06】总结复盘_2022-07-14_14-12-14.mp4133.13MB
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说明.docx193.2KB
【CV方向】【图像分割·语义分割】【Kaggle大赛】入侵肾脏大赛2.95GB
【01课】开营仪式:baseline构建思路.mp4418.32MB
【02课】语义分割模型细节.mp41.16GB
【03课】语义分割模型基础.mp4371.78MB
【04课】语义分割进阶Trick.mp4297.14MB
【05课】语义分割竞赛复盘.mp4182.37MB
【06课】模型融合.mp4241.29MB
【07课】直播答疑.mp4192.3MB
【08课】比赛冲刺.mp4130.55MB
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说明.docx179.68KB
【CV方向】【图像分类】【Kaggle大赛】木薯叶病分类大赛指导班2.99GB
【01课】赛题解析+Baseline思路.mp4440.26MB
【02课】Baseline代码详解.mp4634.79MB
【03课】自动调参工具.mp4196.07MB
【04课】赛程中期答疑.mp4178.37MB
【05课】图像分类问题的Trick1.mp4270.18MB
【06课】Paper课程&effienct.mp4604.6MB
【07课】图像分类问题的Trick2.mp4200.1MB
【08课】总结复盘+面试经验分享.mp4541.88MB
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说明.docx28.36KB
【CV方向】【图像分类】【Kaggle大赛】搜索外星人信号大赛3.09GB
【01课】开营第一课.mp4694.96MB
【03课】CNN分类模型发展.mp4368.32MB
【04课】视觉赛题Trick.mp4303.85MB
【05课】视觉竞赛复盘.mp4481.26MB
【06课】模型融合&AuoML.mp4540.3MB
【07课】直播答疑.mp4349.3MB
【08课】比赛复盘.mp4425.69MB
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说明.docx668.6KB
【CV方向】【图像检索】【进阶】【华为】DIGIX算法精英大赛图像检索赛道3GB
【01课】赛题解析+Baseline构建(上).mp4300.82MB
【02课】赛题解析+Baseline构建(下).mp4592.13MB
【03课】图像基本知识.mp4323.04MB
【04课】图像检索通用流程.mp4452.06MB
【05课】常用前置处理方法.mp4259.55MB
【06课】直播答疑日.mp4116.41MB
【07课】常用特征抽取和融合方法.mp4420.71MB
【08课】方案解析.mp4280.37MB
【09课】结营仪式+比赛复盘.mp4324.45MB
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说明.docx1.36MB
【CV方向】【图像预测】【入门】Kaggle新赛】分子翻译大赛指导6.76GB
【01课】Kaggle平台简介&赛提介绍&Baseline.mp4587.31MB
【02课】本地训练代码详解&baseline代码详解.mp41.09GB
【03课】自动调参工具讲解.mp4623.39MB
【04课】基础trick讲解.mp4212.03MB
【05课】Baseline Paper讲解.mp41.48GB
【06课】高级trick讲解.mp4931.86MB
【07课】直播答疑.mp4859.04MB
【08课】比赛复盘课.mp4493.49MB
【GPU平台使用教程+代码训练】(入门指导).mp4589.71MB
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说明.docx481.13KB
【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)1.81GB
【01】CV比赛课-赛前介绍和准备118.84MB
3.mp4118.83MB
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说明.txt1.11KB
【课件专栏】640B
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文件.txt199B
【02课】Google Colab.mp471.36MB
【03课】卷积的基础知识和常用模型架构.mp4202.43MB
【04课】比赛思路课.mp4122.85MB
【05课】TFKeras和OpenCV.mp4837.28MB
【06课】数据准备和增强.mp4256.26MB
【07课】构建基础baseline模型.mp4242.7MB
课件合集.docx13.29KB
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作业要求.docx38.12KB
【多模态】【ICPR新赛】多模态视频字幕识别大赛指导班1.98GB
【01】赛题介绍 + Baseline 详解.mp4163.08MB
【02课】视频ocr基础理论与多模态理论.mp4631.28MB
【03课】基于TransVTSpotter的模型优化.mp4380.26MB
【04课】基于视频多模态预训练的视频模型优化.mp4249.13MB
【05课】基于纯语音模态的字幕识别.mp4291.93MB
【06课】 融合视觉语音的多模态字幕识别.mp4314.77MB
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说明.docx149.4KB
【多模态】【Kaggle大赛】Shopee商品匹配大赛指导班4.49GB
【3月24日】开营仪式,赛题介绍与Baseline讲解.mp4682.95MB
【3月31日】图像特征提取与图像检索.mp4927.72MB
【4月3日】文本特征提取与文本检索.mp4740.91MB
【4月6日】商品多模态匹配.mp4609.27MB
【4月9日】信息检索比赛复盘.mp4602.02MB
【4月18日】直播答疑.mp4474.04MB
【4月23日】复赛冲刺.mp4562.15MB
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说明.docx231.92KB
【多模态】【Kaggle新赛】宠物预测大赛指导班1.61GB
【01课】赛题介绍+baseline讲解.mp4169.08MB
【02课】CV相关理论介绍及其代码讲解.mp4299.53MB
【03课】调参技巧与数据增强设计.mp4291.01MB
【04课】多模态特证聚合理论介绍.mp4271.85MB
【05课】CV和其他模态数据讲解.mp4431.17MB
【06课】比赛总结复盘.mp4181.91MB
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说明.docx117.28KB
【结构化数据挖掘】【金融风控】【CCF新赛】个贷违约预测大赛指导班1.53GB
【01课】赛题介绍、baseline详解.mp4226.8MB
【02课】数据分析与特征工程.mp4261.21MB
【03课】高阶树模型使用.mp4226.65MB
【04课】特征筛选方法.mp4226.86MB
【05课】结构化风控赛题复盘.mp4242.99MB
【06课】模型融合&AuoML.mp4214.42MB
【07课】比赛冲刺.mp4171.12MB
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说明.docx250.44KB
【金融量化-【时间序列】-【数据科学】【Kaggle大赛】简街市场预测大赛指导(金融量化·时间序列·数据科学)2.14GB
【课件】随堂更新(数据集+PPT+代码)16.77KB
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说明.docx16.34KB
【01课】赛题解析&Baseline思路.mp4341.06MB
【02课】结构化解题流程细节.mp4312.83MB
【03课】时间序列模型.mp4193.42MB
【04课】量化模型入门.mp4292.96MB
【05课】时间序列竞赛复盘.mp4240.53MB
【06课】模型调参与AutoML.mp4282.6MB
【07课】直播答疑.mp4159.2MB
【09课】比赛冲刺.mp4363.94MB
笔记.docx16.74KB
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作业要求.docx26.03KB
【NLP】【Token分类】【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班2.18GB
01-课赛题介绍+baseline详解.mp4327.52MB
02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4476.77MB
03课-BERT及其变种.mp4413.83MB
04课-代码实操课(kaggle环境).mp4398.64MB
05课-BERT变种和比赛技巧.mp4394.6MB
06课-比赛总结和top方案分享.mp4221.44MB
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说明.docx267.91KB
【NLP】【文本分类】【大数据】【新赛】达观杯风险事件标签识别大赛指导班4.89GB
【01课】赛题介绍+baseline详解.mp41.15GB
【02课】BERT模型及其应用细节.mp4665.28MB
【03课】更多预训练模型介绍.mp4698.97MB
【04课】NLP赛题Trick.mp4419.88MB
【05课】训练技巧(2).mp4597.01MB
【06课】预训练.mp4478.35MB
【07课】模型集成.mp4420.42MB
【08课】比赛冲刺.mp4542.54MB
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说明.docx77.01KB
【NLP】【文本分类】【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班1.42GB
【01课】赛题介绍+baseline讲解.mp4215.52MB
【2】bert结构,自己看.docx0B
【03课】赛题上分思路.mp4221.39MB
【04课】比赛历史总结.mp4363.38MB
【05课】比赛冲刺.mp4268.58MB
【06课】答疑指导(1).mp4220.26MB
【07课】答疑指导(2).mp4135.16MB
【Kaggle-基本介绍】(入门指导).mp424.72MB
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说明.docx310.15KB
【NLP】【文本相似度】【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛2.01GB
【01课】赛题介绍+baseline详解(理论+实操).mp4234.12MB
【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4402.21MB
【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4429.99MB
【04课】比赛中的上分技巧.mp4392.07MB
【05课】模型融合以及比赛解答.mp4323.79MB
【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4273.37MB
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说明.docx180.84KB
【NLP】-【文本识别】-【入门】【达观杯】文本智能处理挑战赛指导(NLP方向)1.36GB
【01课】赛前介绍和准备.mp442.73MB
【02课】赛题介绍和思路分析.mp465.86MB
【03课】数据分析及处理.mp4115.27MB
【04课】Baseline实现.mp4111.07MB
【05课】验证集构建和交叉验证.mp4122.03MB
【06课】tensorflow2.0入门.mp4115.7MB
【07课】词向量及word2vec简介.mp4104.18MB
【08课】深度学习baseline构建.mp4321.9MB
【09课】深度学习baseline交叉验证.mp490.47MB
【10课】深度学习模型提升.mp4180.26MB
【11课】模型调参和模型融合.mp4125.52MB
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作业要求.docx49.62KB
【NLP方向】【阿里云-天池】中药说明书实体识别赛道指导班(NLP方向)2.41GB
【01课】赛题解析+Baseline构建(已更新).mp4478.1MB
【02课】NLP预训练模型介绍.mp4231.49MB
【03课】命名实体识别解码器.mp4257.54MB
【04课】中期直播答疑.mp4348.88MB
【05课】baseline进阶.mp4257.41MB
【06课】state-of-the-art模型介绍.mp4219.38MB
【07课】直播答疑日.mp4205.41MB
【08课】比赛复盘.mp4393.86MB
【09课】Google-colab的使用(福利课).mp479.47MB
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说明.docx970.17KB
【NLP方向】【基础】【CCF】非结构化商业文本信息中隐私信息识别指导班3.8GB
【01课】赛题解析+Baseline构建.mp4536.99MB
【02课】NER的常用模型设计.mp4383.73MB
【03课】Badcase分析和后处理.mp4257.61MB
【04课】论文解读&代码解析.mp4449.83MB
【05课】直播答疑.mp4476.25MB
【06课】深度模型提升.mp4392.58MB
【07课】数据增强和模型融合.mp4855.8MB
【08课】比赛复盘.mp4539.37MB
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shuom.docx3.09MB
【NLP方向】【文本分类】【Kaggle大赛】CommonLit文本复杂性识别大赛指导班2.88GB
【01课】赛题介绍&baseline讲解.mp4766.41MB
【02课】NLP赛题的流程细节.mp4474.14MB
【03课】Bert分类模型发展.mp4394.01MB
【04课】NLP赛题Trick.mp4356.32MB
【05课】NLP竞赛复盘.mp4347MB
【06课】模型融合&AuoML.mp4217.26MB
【07课】直播答疑.mp4224.01MB
【08课】比赛冲刺.mp4171.01MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
说明.docx29.82KB
【NLP方向】【文本分类】【入门】【天池】新闻文本分类比赛指导班3.63GB
【01课】赛题思路+Baseline构建.mp4448.21MB
【02课】NLP相关理论.mp4511.92MB
【03课】竞赛流程与Baseline强化.mp4540.5MB
【04课】NLP词向量基础.mp4662.07MB
【05课】NLP词向量进阶.mp4410.91MB
【06课】模型融合.mp4324.46MB
【07课】直播答疑.mp4246.05MB
【08课】比赛全复盘+最强方案解析.mp4567.87MB
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说明.docx408.8KB
【nlp方向】【文本挖掘】【入门】【SODIC新赛】NLP技术实战-企业隐患排查5.75GB
【01课】企业隐患排查(回放).mp4953.11MB
【02课】NLP经典模型.mp41.11GB
【03课】深度经典模型.mp4785.51MB
【04课】迁移学习方法.mp41.12GB
【05课】常用trick.mp4644.76MB
【06课】nlp前沿技术解读.mp4705.44MB
【07课】解答学生常见问题.mp497.47MB
【08课】比赛复盘.mp4418.89MB
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说明.docx359.17KB
【NLP方向】-【表情识别】-【进阶】【DataFountain】疫情期间网民情绪识别大赛2.2GB
【01课】赛题详解.mp4291.27MB
【02课】比赛专题讲解.mp4270.96MB
【03课】模型调参和文本增强比赛专题讲解.mp4259.89MB
【3月18日】第一次直播答疑.mp4417.81MB
【3月25日】第二次直播答疑.mp4290.37MB
【04课】比赛思路进阶专题讲解.mp4162.8MB
【05课】比赛思路全复盘(纯干货).mp4229.59MB
第三次直播答疑.mp4328.8MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
说明.docx336.31KB
【数据科学】【金融时序】【进阶】【Kesci】交子杯新网银行金融科技挑战赛AI指导4.46GB
【01课】Baseline构建.mp4541.49MB
【02课】比赛相关理论讲解.mp4788.93MB
【03课】结合比赛的机器学习和深度学习讲解.mp4522.81MB
【04课】机器学习建模和提升.mp4547.91MB
【05课】深度学习建模和提升.mp4531.1MB
【06课】模型融合提升.mp4931.58MB
【07课】直播答疑日.mp4257.92MB
【08课】比赛指导总复盘.mp4448.21MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
说明.docx100.74KB
【数据科学】【Kaggle大赛】回答准确性预测大赛指导4.45GB
【01课】赛题解析&baseline思路.mp4875.94MB
【02课】结构化数据传统建模.mp4527.35MB
【03课】结构化数据深度建模.mp4431.47MB
【04课】直播答疑课.mp479.34MB
【05课】比赛相关Paper讲解.mp4947.3MB
【06课】传统Baseline模型进阶.mp4454.35MB
【07课】深度Baseline模型进阶.mp4479.25MB
【08课】比赛冲刺.mp4764.6MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
说明.docx854.85KB
【数据科学】【Kaggle新赛】谷歌智能手机精准定位挑战赛指导班2.78GB
【01课】赛题介绍、baseline详解.mp4942.54MB
【02课】 赛题解析.mp4378.81MB
【03课】数据处理、特征工程.mp4340.44MB
【04课】传统模型.mp4388.17MB
【05课】深度模型.mp4337.04MB
【06课】 前沿分析.mp4138.79MB
【07课】直播答疑.mp4149.83MB
【08课】比赛复盘.mp4171.37MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
说明.docx120.67KB
【数据科学】【量化交易】【时间序列】【Kaggle新赛】量化比赛-股票市场波动率预测大赛指导班2.19GB
【01课】开营第一课(直播回放).mp4252.24MB
【02课】量化交易简介与Baseline代码详解.mp4407.27MB
【03课】高频因子挖掘套路(一).mp4358.55MB
【04课】树模型局限性和常用融合技巧.mp4358.93MB
【05课】高频因子挖掘套路(二).mp4444.58MB
【06课】特征加工加速工具.mp4185.17MB
【07课】量化交易拓展知识.mp4238.39MB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
说明.docx85.59KB
【数据科学】-【地震预测】-【高级】【Kaggle大赛】地震预测大赛指导(数据科学)59.57MB
3.地震预测59.57MB
【Kaggle:地震预测】第一周第一节课——赛题背景以及数据的EDA.ts59.11MB
地震预测.pdf139.77KB
地震预测资料.exe331.29KB
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
夸克超级SVIP双年卡 198限量秒杀 点开获取.txt441B
【数据科学】-【房价预测】-【进阶】【Kaggle大赛】房价预测赛指导(数据科学)3.86GB
1.房价预测3.86GB
【Kaggle:房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook.mp4124.34MB
【Kaggle:房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析.mp4220.22MB
【Kaggle:房价预测】第二次直播答疑.mp4920.31MB
【Kaggle:房价预测】第二周第二节课——特征工程知识部分讲解.mp4676.02MB
【Kaggle:房价预测】第二周第四节课——模型集成原理与实践.mp4400.85MB
【Kaggle:房价预测】第二周第三节课——特征工程对baseline的提高.mp4403.13MB
【Kaggle:房价预测】第二周第一节课——构建baseline.mp4611.31MB
1【Kaggle:房价预测】第一周第一节课——kaggle账号注册与竞赛入门.mp4182.16MB
2 Kaggle:房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook.mp4124.34MB
3【Kaggle:房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析.mp4220.22MB
4【Kaggle:房价预测】第一周第四课——数据清洗以及数据处理.mp461.21MB
房价预测.pdf291.25KB
房价预测资料.exe5.48MB
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【数据科学】-【时间序列】-【进阶】【Kaggle大赛】M5-时间序列预测比赛指导班3.87GB
【01课】Kaggle平台简介+赛题解析+baseline思路讲解.mp4693.65MB
比赛思路全复盘+思路应用+干货分享.mp4303.23MB
第一次直播答疑.mp4379.2MB
第二次直播答疑.mp4279.58MB
第三次直播答疑.mp4184.81MB
DARNN论文解析+比赛trick拓展专题直播.mp4539.83MB
机器学习建模+深度学习建模专题直播.mp41.06GB
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说明.docx1.01MB
自回归建模+趋势拟合建模专题直播.mp4491.06MB
【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)1.35GB
2.预测未来销售1.35GB
【Kaggle:预测未来销售】第一周第二节课——特征工程以及构建baseline.ts132.59MB
【Kaggle:预测未来销售】第一周第一节课——赛题解读以及数据下载导入、赛题的理解分析.ts121.21MB
【Kaggle:预测未来销售】第二周第二节课——特征工程的数据预处理对排名的提升(2).ts308.81MB
【Kaggle:预测未来销售】第二周第三节课——模型的选择以及数据归一化对结果的影响.ts114.32MB
【Kaggle:预测未来销售】第二周第一节课——特征工程的数据预处理对排名的提升1.ts131.25MB
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预测未来销售.pdf221.29KB
预测未来销售资料.exe578.54MB
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【推荐系统】【华为新赛】DIGIX2021基于多目标优化的视频推荐赛道2.08GB
【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4925.55MB
【02课】推荐赛题的流程细节.mp4243.62MB
【03课】推荐模型发展.mp4185.4MB
【04课】推荐赛题Trick.mp4227.62MB
【05课】推荐系统竞赛复盘.mp4213.15MB
【06课】模型融合&AuoM.mp4174.31MB
【07课】比赛冲刺.mp4161.08MB
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shuom.docx1012.94KB
【推荐系统】快速入门推荐算法基于top-k的推荐赛2.84GB
【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4342.87MB
【02课】推荐系统中的召回算法.mp4573.91MB
【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4593.67MB
【04课】推荐系统中的排序算法.mp4596.33MB
【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4433.38MB
【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4366.35MB
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说明.docx113.58KB
【综合赛】【推荐系统】【高级】阿里云-天池】KDD-Debiasing赛道指导班4.45GB
【01课】赛题理解+Baseline基本思路专题直播.mp4473.39MB
【02课】赛题思路分析专题直播.mp4684.01MB
【03课】直播答疑.mp4241.94MB
【04课】Paper解读(召回+排序+paper解读分析)专题直播.mp4533.09MB
【05课】提分思路+模型调参专题直播.mp4676.44MB
【06课】深度学习-工程架构分析专题直播.mp4676.79MB
【07课】模型融合-特征工程专题直播.mp4623.31MB
【08课】直播答疑.mp4214.22MB
【09课】KDD总复盘.mp4431.35MB
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说明.docx24.52KB
01 Python · AI&数据科学入门2.31GB
【作业讲解】第一章:助教实际演示配置环境过程.mp455.67MB
【作业讲解】第二章:Python基本语法元素.mp488.21MB
【作业讲解】第三章:基本数据类型.mp486.84MB
【作业讲解】第四章:复杂数据类型.mp4108.3MB
【作业讲解】第五章:程序控制结构.mp434.66MB
【作业讲解】第六章:函数.mp459.97MB
【作业讲解】第七章:类.mp440.58MB
【作业讲解】第八章:文件、异常和模块.mp413.59MB
【作业讲解】第九章:有益的探索.mp441.17MB
【作业讲解】第十章:Python标准库.mp425.75MB
【作业讲解】第十一章:Numpy库.mp436.48MB
【作业讲解】第十二章:Pandas库.mp455.47MB
【作业讲解】第十三章:Matplotlib.mp470.41MB
【作业讲解】第十四章:Sklearn常规用法.mp479.44MB
第一章 绪论和环境配置.mp456.3MB
第二章 Python 基本语法元素.mp4127.54MB
第三章 基本数据类型.mp487.49MB
第四章 组合数据类型.mp496.37MB
第五章 程序控制结构.mp482.76MB
第六章 函数-面向过程的编程.mp4129.58MB
第七章 类-面向对象的编程.mp490.5MB
第八章 文件、异常和模块.mp4131.24MB
第九章 有益的探索.mp4134.18MB
第十章 Python标准库.mp496.2MB
第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp490.57MB
第十二章 Pandas库.mp4174.42MB
第十三章 Matplotlib.mp4130.12MB
第十四章 Sklearn常规用法.mp466.7MB
第十五章 再谈编程.mp474.2MB
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说明.docx18.73KB
03 数学基础3.68GB
【第一章】-1 导读课.mp420.96MB
【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp474.35MB
【第一章】-3 矩阵的逆,转置和对称转置.mp4113.61MB
【第一章】-4 行列式的计算.mp480.54MB
【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp498.88MB
【第一章】-6 行列式按行列展开,代数余子式.mp482.53MB
【第一章】-7 行列式的应用:克莱姆法则.mp419.4MB
【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4111.39MB
【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp476.2MB
【第一章】-10 分块矩阵.mp460.39MB
【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.mp4147.05MB
【第二章】-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp450.2MB
【第二章】-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数.mp4133.84MB
【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp454.45MB
【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.mp4128.44MB
【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.mp490.59MB
【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.mp4123.76MB
【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.mp4118.06MB
【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).mp467.62MB
【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).mp471.67MB
【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4134.35MB
【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.mp4137.26MB
【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4127.41MB
【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp498.27MB
【第三章】-4 不定积分.mp463.97MB
【第三章】-5 定积分.mp469.54MB
【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4114.53MB
【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4113.09MB
【第三章】-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp479.12MB
【第三章】-9 矩阵的求导.mp498.65MB
【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4106.21MB
【第四章-上】-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式.mp4106.68MB
【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp477.73MB
【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4123.57MB
【第四章-上】-4 期望与方差(上).mp4110.31MB
【第四章-上】-5 期望与方差(下).mp441.69MB
【第四章-上】-6 参数的估计.mp4125.12MB
【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4120.04MB
【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4107.13MB
【第四章-下】-3 约束最优化.mp493.33MB
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说明.docx18.02KB
BERT 模型系统班2.33GB
【02课】BERT 模型结构(下).mp4127.82MB
【02课】bert模型结构(上).mp4111.67MB
第3章 BERT 模型预训练和微调(上).mp4251.3MB
第4章 BERT模型预训练和微调(下).mp4196MB
第5章 BERT微调项目代码解析(上).mp4389.05MB
第6章 BERT微调项目代码解析(下).mp4470.84MB
第7章 关系分类任务的微调.mp4504.49MB
第8章 对抗训练原理(与代码实现).mp4335.7MB
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shuom.docx21.79KB
python工具库实战9.58GB
1.1-Python的基本语法.mp4485.87MB
1.2-正则表达式.mp4282.77MB
1.3-模块化程序和面向对象.mp4272.06MB
2.1-高效的numpy数组.mp4230.92MB
2.3-强大易学的绘图库Matplotlib.mp4191.31MB
2.4-方便的数据分析库Pandas.mp4236.52MB
3.1-文本分类Pipeline概述.mp4253.19MB
3.2-特征预处理.mp4418.67MB
4.1-必会的分类模型.mp4602.15MB
4.2-聚类与集成.mp4735.58MB
4.3-调参与经验.mp4523.19MB
5.1-序列标注与CRF.mp4630.78MB
5.2-XGBoost和主题模型LDA.mp4515.52MB
6.1-中文分词工具Jieba.mp4622.13MB
6.2-大而全的NLP工具HanLP.mp4590.82MB
7.1-从感知机到神经网络.mp4611.04MB
7.2-word2vec和LSTM.mp4728.78MB
8.1-卷积网络.mp4621.15MB
8.2-从Attention到Transformer.mp4658.43MB
8.3-Bert及其变体.mp4602.56MB
课程课件-代码.docx12.72KB
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作业合集.docx187.35KB
深度学习PyTorch框架班4.77GB
【必看】深入浅出PyTorch.mp482.18MB
【第一周】autograd与逻辑回归.mp478.88MB
【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4267.86MB
【第一周】计算图与动态图机制.mp451.2MB
【第一周】PyTorch简介与安装.mp494.62MB
【第一周】张量操作与线性回归.mp480.82MB
【第一周】张量简介与创建.mp462.19MB
【第一周】作业讲解1.mp454.05MB
【第一周】作业讲解2.mp444.61MB
【第一周】作业讲解3.mp442.96MB
【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4189.32MB
【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp484.08MB
【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp477.62MB
【第二周】学会自定义transforms方法.mp4188.34MB
【第二周】作业讲解.mp4123.54MB
【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp491.3MB
【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4103.67MB
【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp477.73MB
【第三周】nn网络层-卷积层.mp4107MB
【第三周】作业讲解.mp4115.27MB
【第四周】权值初始化.mp486.17MB
【第四周】损失函数(一).mp4138.29MB
【第四周】损失函数(二).mp4140.93MB
【第四周】torch.optim.SGD.mp497.38MB
【第四周】优化器optimizer的概念.mp484.91MB
【第四周】作业讲解.mp457.98MB
【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4125.45MB
【第五周】TensorBoard简介与安装.mp463.02MB
【第五周】TensorBoard使用(二).mp4169.77MB
【第五周】TensorBoard使用(一).mp4112.49MB
【第五周】学习率调整策略.mp4123.64MB
【第五周】作业讲解.mp495.74MB
【第六周】Batch Normalization.mp4108.67MB
【第六周】Normalizaiton_layers.mp474.22MB
【第六周】正则化之Dropout.mp480.24MB
【第六周】正则化之weight_decay.mp478.38MB
【第七周】GPU的使用.mp486.9MB
【第七周】模型保存与加载.mp468.63MB
【第七周】模型finetune.mp492.28MB
【第七周】PyTorch常见报错.mp485.01MB
【第七周】作业讲解.mp444.14MB
【第八周】图像分类一瞥.mp4114.15MB
【第八周】图像分类一瞥_2022-07-14_10-22-57.mp4139.93MB
【第八周】图像目标检测一瞥(上).mp4102.09MB
【第八周】图像目标检测一瞥(下).mp4264.1MB
【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4138.21MB
【第九周】循环神经网络一瞥.mp491.13MB
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说明.docx14.99KB
神经网络基础知识798.89MB
学员课件27.39MB
01-ppt-神经网络基础与多层感知机-2.pdf6.97MB
02-ppt-卷积神经网络-1-2.pdf6.19MB
03-ppt-循环神经网络-3.28.docx8.44MB
03-ppt-循环神经网络-3.28.pdf5.79MB
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01-神经网络基础与多层感知机-0.mp484.75MB
01-神经网络基础与多层感知机-1.mp457.53MB
01-神经网络基础与多层感知机-2.mp462.01MB
01-神经网络基础与多层感知机-3.mp430.79MB
01-神经网络基础与多层感知机-4.mp486.75MB
02-卷积神经网络-0.mp464.38MB
02-卷积神经网络-1.mp4153.24MB
02-卷积神经网络-2.mp449.02MB
03-循环神经网络-0.mp445.01MB
03-循环神经网络-1.mp480.12MB
03-循环神经网络-2.mp457.9MB
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说明.docx17.9KB
TOP方案解析系列视频课4.89GB
【Biendata】海华赛阅读理解大赛-Part1(NLP方向).mp4931.99MB
【Biendata】海华赛阅读理解大赛-Part2(NLP方向).mp41.59GB
【Biendata】海华赛阅读理解大赛-Part3(NLP方向).mp41.01GB
【Kaggle】Web Traffic大赛TOP8方案(时间序列).mp41.39GB
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