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人脸支付 folder:第一章 1-文本摘要项目 folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0 folder:14--第十四章 经典的序列模型-v2.0 folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0 folder:8--第八章 Transformer架构解析-v2.0 folder:2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0 folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0 folder:8--第八章 数据结构与算法 folder:10--第十章 MySqL数据库高级使用 folder:2--第二章 Linux高级命令 folder:5--第五章 HTTP协议和静态服务器 folder:第二章 2-SQL基础 folder:第三章 3-Python编程进阶 folder:4--第四章 算法进阶迁移学习 folder:10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波 folder:AI绘画实战教程 folder:Stable Diffusion folder:Midjourney folder:3--SIFT folder:2--Harris和Shi-Tomas算法 folder:4--Fast和ORB算法 folder:5--LBP和HOG特征算子 folder:4--yolo系列算法 folder:3--Faster-RCNN原理与实现 folder:1--目标检测概述 folder:2--R-CNN网络基础 folder:6--SSD模型介绍 folder:6--模版匹配和霍夫变换 folder:2--形态学操作 folder:2--计算机视觉(CV) folder:3--Unet-案例 folder:4--实例分割:MaskRCNN folder:2--语义分割:FCN与Unet folder:4--深度学习的正则化 folder:6--卷积神经网络CNN folder:2--常见的损失函数 folder:6--图像增强方法 folder:2--AlexNet folder:1--tensorflow和keras简介 folder:2--OpenCV简介及安装方法 folder:10--车流量统计 folder:15--车道线定位与拟合 folder:23--网络模型测试(选学) folder:12--相机校正和图像去畸变 folder:18--SIamese网络系列(选学) folder:17--在视频中进行车道线检测 folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离 folder:5--卡尔曼滤波 folder:8--在Python中使用neo4j folder:3--在线医生的总体架构 folder:11--非结构化数据流水线 folder:7--Cypher介绍与使用 folder:6--neo4j图数据库的安装 folder:19--BiLSTM介绍 folder:9--离线部分简要分析 folder:12--任务介绍与模型选用 folder:25--werobot服务构建 folder:15--构建RNN模型 folder:2--Unit对话API使用 folder:22--模型训练 folder:26--主要逻辑服务 folder:28--BERT中文预训练模型1 folder:4--总体架构中的工具介绍 folder:32--系统联调与测试 folder:2--构建标签词汇图谱 folder:3--特征工程和fasttext模型训练 folder:3--lightGBM算法 folder:3--pandas高级使用 folder:4--北京租房数据统计分析 folder:7--案例 Facebook位置预测 folder:6--交叉验证, 网格搜索 folder:4--回归决策树 folder:3--案例泰坦生存预测 folder:1--numpy使用 folder:1--matplotlib使用 folder:8--子类重写父类属性和方法 folder:12--类属性及相关方法 folder:8--函数执行流程 folder:11--拆包, 交换变量 folder:4--break和continue folder:2--while循环 folder:1--函数应用学员管理系统 folder:3--if...elif...else格式 folder:4--文件及文件夹的相关操作 folder:0-2 Pytorch张量操作 folder:0-7 BP神经网络案例 folder:0-4 人脸多任务 folder:0-1 项目背景介绍 folder:0-13 透视变换 folder:0-15 车道线曲率计算 folder:0-4 yolo v1-v3算法介绍 folder:0-1 opencv简介 folder:0-36 GPU优化原理和实现 folder:0-8 模型类的搭建 folder:0-23 ROUGE算法实现 folder:0-11 词向量的单独训练 folder:0-5 seq2seq架构 folder:0-24 coverage机制原理 folder:0-28 Beam-search模型类实现 folder:0-19 PGN模型预测 folder:0-29 TF-IDF算法原理和实现 folder:0-2 项目中的数据集初探 folder:0-4 TextRank算法实现模型 folder:0-32 回译数据法实现和评估 folder:0-30 单词替换法的类实现 folder:0-38 Flask实现模型部署 folder:1--使用RNN模型构建人名分类器 folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务 folder:1--认识pytorch folder:2-- Pytorch中的autograd folder:3--使用Pytorch构建一个神经网络 folder:5--文本的特征处理 folder:2--NLP中的标准数据集 folder:1--认识HMM与CRF模型 folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列 folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点 folder:13--输出部分实现 folder:5--多头注意力机制 folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略 folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因 folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用 folder:9--Transformer架构的并行化是如何进行的 folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本 folder:10--BERT模型的优点和缺点 folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因 folder:4--Transformer中的self-attention folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则 folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入 folder:8--PyMySQL的使用 folder:3--property语法 folder:5--进程和线程的对比 folder:2--静态web服务器搭建 folder:0-1 python开发环境搭建 folder:0-28 lambda表达式 folder:0-23 案例-学生管理系统(二) folder:0-18 公共方法与推导式 folder:0-25 可变类型及非可变类型 folder:0-17 集合定义及使用 folder:0-29 文件基本操作 folder:0-34 案例-飞机大战 folder:0-22 不定长参数与组包拆包 folder:0-20 函数基本使用替代视频(04,05,06) folder:0-12 字符串查找,替换,合并 folder:0-5 面向对象多态 folder:0-4 Linux常用命令(2) folder:0-6 SQL高阶特性 folder:0-7 TCP服务器开发 folder:0-6 Socket网络编程 folder:0-18 FastAPI搭建Web服务器 folder:0-13 With上下文管理器 folder:0-6 机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看) folder:0-1 人工智能原理基础 folder:2--Q-learning算法 folder:3--Deep Q-Network folder:3--自动编码器改进技巧 folder:SURF算法 folder:DeepSort
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