深度之眼已完结课程60G合集（百度云+阿里云）下载
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资源信息——/计算机教程/21-深度之眼/01.深度之眼（19-20年合集）/├──55.深度之眼论文班【完结】|├──00.播放说明_新|├──01.视频|└──02.资料├──CNN_不能错过的10篇论文|├──1311.2524v5_R_CNN.pdf6.23M|├──1311.2901v3_VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks.pdf34.56M|├──1406.2661v1_GenerativeAdversarialNets.pdf518.05kb|├──1409.1556v6_VERYDEEPCONVOLUTIONALNetworks.pdf195.32kb|├──1412.2306v2_DeepVisual-SemanticAlignmentsforGeneratingImageDescriptions.pdf5.21M|├──1504.08083_FastR-CNN.pdf713.99kb|├──1506.01497v3_FasterR-CNN.pdf6.59M|├──1506.02025_SpatialTransformerNetworks.pdf7.89M|├──1512.03385v1_DeepResidualLearningforImageRecognition.pdf800.18kb|├──4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf1.35M|└──Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf1.24M├──cs224n2019|├──assignment|├──lecture|└──比赛├──Python基础训练营（完结）|├──1.第一章绪论和环境配置.mp4.mp456.30M|├──10.【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp434.66M|├──11.第六章函数-面向过程的编程.mp4129.58M|├──12.【作业讲解】第六章：函数.mp459.97M|├──13.第七章类-面向对象的编程.mp440.58M|├──14.【作业讲解】第七章：类.mp440.58M|├──15.第八章文件、异常和模块.mp4131.24M|├──16.【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4.mp413.59M|├──17.第九章有益的探索联系微信zszhp2019.mp4134.18M|├──18.第十章Python标准库.mp4.mp496.20M|├──19.第十一章Numpy库.mp4.mp490.57M|├──2.【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4.mp447.30M|├──20.第十二章Pandas库.mp4.mp4174.42M|├──21.第十三章Matplotlib.mp4.mp4128.25M|├──22.第十四章Sklearn库.mp4.mp466.70M|├──23.第十五章再谈编程.mp4.mp474.78M|├──3.第二章Python基本语法元素.mp4.mp4127.54M|├──4.【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4.mp480.63M|├──5.第三章基本数据类型.mp4.mp487.49M|├──6.【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4.mp479.13M|├──7.第四章组合数据类型.mp4.mp496.37M|├──8.【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4.mp496.99M|└──9.第五章程序控制结构.mp4.mp482.76M├──pytorch框架第二期(完结）|├──pytorch第二周作业讲解.ts136.25M|├──pytorch第一周作业讲解（1).ts59.89M|├──pytorch第一周作业讲解（2).ts49.03M|├──pytorch第一周作业讲解（3).ts47.22M|├──第二周.txt3.33kb|├──第二周第二节课：transforms与normalize.ts86.89M|├──第二周第三节课：transforms.ts210.65M|├──第二周第四节课：transforms（二）.ts210.70M|├──第二周第一节课：Dataloader与Dataset.ts94.47M|├──第六周.txt0.72kb|├──第六周第二节正则化之Dropout.ts90.65M|├──第六周第一节.ts88.89M|├──第三周.txt3.29kb|├──第三周第二节课：模型容器与AlexNet构建.ts115.83M|├──第三周第三节课.ts119.52M|├──第三周第四节课.ts88.57M|├──第三周第一节课：模型创建步骤与nn.Module.ts102.26M|├──第四周.txt3.62kb|├──第四周第二节课.ts156.78M|├──第四周第三节.ts159.81M|├──第四周第四节：优化器(一).ts96.47M|├──第四周第五节.ts110.99M|├──第四周第一节课：权值初始化.ts97.34M|├──第五周.txt2.80kb|├──第五周第二节：TensorBoard简介与安装.ts67.14M|├──第五周第三节.ts125.89M|├──第五周第四节.ts180.19M|├──第五周第五节.ts140.87M|├──第五周第一节.ts139.43M|├──第一周.txt2.57kb|├──第一周第二节：张量简介与创建.ts70.90M|├──第一周第三节：张量操作与线性回归.ts92.19M|├──第一周第四节：计算图与动态图机制.ts57.66M|├──第一周第五节：autograd与逻辑回归.ts96.93M|├──第一周第一节：pytorch简介与安装.ts109.11M|└──开营仪式回放-老师部分.ts178.95M├──《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）【2019】|├──00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴|├──01第一周线性代数|├──02第一周：概率与信息伦，数值计算|├──03第一周：本周学习任务简单总结|├──04第二周机器学习算法基本概念|├──05第二周贝叶斯统计与逻辑回归|├──06第二周：本周学习任务简单总结|├──07第三周：LDA与SVM算法|├──08第三周：随机梯度下降|├──09第三周：本周学习任务简单总结|├──10第四周：前馈神经网络损失函数|├──11第四周：前馈神经网络架构设计反向传播、|├──12第四周：直播答疑日|├──13第四周：本周学习任务简单总结|├──14第五周：范数惩罚正则化|├──15第五周：深度模型中的优化|├──16第五周：本周学习任务简单总结|├──17第五周：直播答疑|├──18第六周：卷积神经网络基础|├──19第六周：卷积函数变体|├──20第六周：本周任务简单总结+直播答疑日|├──21第七周：RNN概念&前向传播|├──22第七周：RNN反向传播与并行计算|├──23第七周：本周学习任务简单总结|├──24第八周：lstm|├──25第八周：gru|├──26第八周：本周任务简单总结+直播答疑日|├──27第九周：推理加速、训练加速|├──28第九周：自适应和gan|├──29第九周：本周学习任务简单总结|└──花书第二期视频课PPT（完结）├──【备战秋招】面试刷题+算法强化训练营第三期（完结）|├──视频|└──资料├──李航统计学习方法（完结）|├──00学习第1章统计学习方法概论|├──01学习第2章感知机|├──02学习第3章k近邻|├──03Week1作业讲解及代码公布|├──04学习第4章朴素贝叶斯法|├──05学习第5章决策树|├──06参加直播答疑|├──07Week2作业讲解及代码公布|├──08学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型|├──09学习第7章支持向量机|├──10Week3作业讲解及代码公布|├──11学习第8章提升方法|├──12学习第9章EM算法及推广|├──13直播答疑|├──14Week4作业讲解及代码公布|├──15学习第10章隐马尔科夫模型|├──16学习第11章条件随机场|└──17Week5作业讲解及代码公布├──林轩田机器学习（完结）|├──【图文】天池o2o比赛完全流程解析|├──【图文】天池o2o优惠券使用预测比赛解析（进阶）|├──活动详情|└──训练├──深度之眼-《机器学习》西瓜书训练营（完结）|├──00看开营仪式，了解学习模式|├──01第一周：学习机器学习绪论|├──02第一周：打达观杯NLP算法大赛|├──03第一周；参加打比赛的直播答疑|├──04第二周：学习线性模型|├──05第二周：每周学习任务简单总结|├──06第三周：决策树的分裂准则|├──07第三周：学习sklearn包中决策树算法的使用|├──08第三周：每周学习任务简单总结|├──09第四周：支持向量机原始模型的建立和求解|├──10第四周：核函数和软间隔支持向量机|├──11第四周：了解sklearn包中svm算法的使用|├──12第四周学习任务简单总结|├──13第五周：极大似然估计与朴素贝叶斯|├──14第五周：EM算法|├──15了解sklearn包中的朴素贝叶|├──16第五周：本周学习任务简单总结|├──17第六周：神经网络结构+直播答疑问题收集|├──18第六周：直播答疑日|├──19第六周：深度学习初探|├──20第六周：了解sklearn包中神经网络的使用|├──21第六周：学习任务简单总结|├──22第七周：经验误差与过拟合|├──23第七周：评估方法|├──24第七周：性能度量|├──25第七周：了解sklearn包中模型评估方|├──26第七周：学习任务简单总结|├──27第八周：特征降维|├──28第八周：特征选择|├──29第八周：了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用|├──30第八周：学习任务简单总结|├──31第九周：集成学习|├──32第九周：直播答疑日|├──33第九周：结合策略|├──34第九周：实验-lightGBM的使用|├──35第九周：学习任务简单总结|├──36第十周：聚类|├──37第十周：HMM|├──38第十周实验-sklearn-userguide2.3.2|├──40第十周学习任务简单总结+问题收集日|├──41第十一周：任务与奖赏|├──42第十一周：K-摇臂赌博机+直播答疑日|├──43第十一周：有无模型学习|└──44第十一周学习任务简单总结├──深度之眼Python编程高手之路（完结）|├──01第一阶段|├──02第二阶段|└──03第三阶段├──深度之眼比赛实战训练营（完结）|├──视频|└──资料├──深度之眼数学基础（完结）|├──资料|├──概率论10.ts18.44M|├──概率论1.ts28.96M|├──概率论2.ts20.74M|├──概率论3.ts18.75M|├──概率论4.ts15.79M|├──概率论5.ts22.16M|├──概率论6.ts17.61M|├──概率论7.ts17.00M|├──概率论8.ts23.53M|├──概率论9.ts19.49M|├──微积分1.ts17.44M|├──微积分2.ts24.12M|├──微积分3.ts22.65M|├──微积分4.ts22.98M|├──微积分5.ts17.47M|├──线性代数1.ts34.68M|├──线性代数2.ts18.69M|├──线性代数3.ts15.23M|├──线性代数4.ts22.94M|├──绪论.ts20.29M|├──优化1.ts21.04M|├──优化2.ts13.50M|├──优化3.ts17.95M|├──优化4.ts18.33M|├──优化5.ts11.92M|└──优化6.ts12.27M└──吴恩达机器学习作业班（完结）|└──吴恩达机器学习作业讲解——/计算机教程/21-深度之眼/01.深度之眼（19-20年合集）/【备战春招】面试刷题+算法强化训练营第四期（更）/├──资料|└──资料数据集代码地址.txt5.30kb├──01.绪论.mp410.60M├──02.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp429.69M├──03.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp427.04M├──04.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp421.32M├──05.Week1【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp427.71M├──06.Week1【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp420.32M├──07.Week1【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp424.09M├──08.Week2【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp47.38M├──09.Week2【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp416.89M├──10.Week2【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp437.02M├──11.Week2【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp424.51M├──12.Week2【学习支持向量机】P5核函数_dec【瑞客论坛www.ruike1.com】.mp423.63M├──13.Week2【学习支持向量机】P6smo算法.mp441.56M├──14.Week2【数据结构和算法】P1KMP算法.mp456.44M├──15.Week2【数据结构和算法】P2二分搜索.mp445.27M├──16.Week2【数据结构和算法】P3哈希表.mp421.86M├──17.Week2【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp442.01M├──18.Week3【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp437.53M├──19.Week3【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp459.31M├──20.Week3【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp451.58M├──21.Week3【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp422.22M├──22.Week3【数据结构和算法】P4栈，队列.mp432.10M├──23.Week4【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp427.08M├──23.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备_dec【瑞客论坛www.ruike1.com】.mp433.68M├──24.Week4【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp439.88M├──24.【达观杯nlp比赛】第一周第一节了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp438.76M├──25.Week4【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp424.84M├──25.【达观杯nlp比赛】第一周第二节数据分析及处理.mp478.21M├──26.Week4【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp431.34M├──26.【达观杯nlp比赛】第一周第三节——Baseline实现.mp470.24M├──27.Week4【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp434.88M├──27.【达观杯nlp比赛】第一周第四节验证集构建和交叉验证.mp477.61M├──28.Week4【数据结构和算法】P2最短路径.mp432.96M├──28.【达观杯nlp比赛】第二周第一节tensorflow2.0入门_dec【瑞客论坛www.ruike1.com】.mp471.65M├──29.Week4【数据结构和算法】P3最小生成树.mp425.95M├──29.【达观杯nlp比赛】第二周第二节词向量及word2vec简介.mp473.13M├──30.Week4【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp424.59M├──30.【达观杯nlp比赛】第二周第三节深度学习baseline构建.mp4108.23M├──31.Week4【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp435.88M├──31.【达观杯nlp比赛】第二周第四节深度学习baseline交叉验证.mp447.23M├──32.Week5【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp49.20M├──32.【达观杯nlp比赛】第三周第一节深度学习模型提升.mp4103.95M├──33.Week5【前向神经网络】P2前向传播.mp414.05M├──33.【达观杯nlp比赛】第三周第二节模型调参和模型融合.mp470.73M├──34.Week5【前向神经网络】P3损失函数选用.mp46.53M├──35.Week5【前向神经网络】P4反向传播1.mp420.55M├──36.Week5【前向神经网络】P5反向传播2_dec【瑞客论坛www.ruike1.com】.mp457.35M├──37.Week5【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列、跳台阶、变态跳台阶).mp438.55M├──38.Week5【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp466.27M├──39.Week5【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode70题).mp418.30M├──40.Week5【数据结构和算法】01背包问题.mp447.05M├──41.Week5【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）.mp436.41M├──42.Week5【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode1143题).mp427.30M├──43.Week5【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode300题).mp424.12M├──44.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp422.47M├──45.Week5【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp411.63M├──46.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp425.66M├──47.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp426.23M├──48.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp437.45M├──49.Week6【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题.mp411.66M├──50.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp420.54M├──51.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp426.77M├──52.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp433.79M├──53.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp420.03M└──54.Week6【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp411.12M资源下载抱歉，只有登录并在本文发表评论才能阅读隐藏内容，切记不要恶意刷评论白嫖资源，评论前切记阅读用户规则，一旦进入黑名单，不可能再放出来。同时注意，暂停在线支付，请联系客服QQ267286513。相关文章300分钟搞定数据结构与算法|拉勾教育|百度云|天翼云下载尚学堂百战程序员Python400集（2020版）|百度云下载软件测试开发工程师第7期|LG教育