設為首頁 收藏本站

運維網

查看: 139|回復: 1
打印 上一主題 下一主題

[資源發布] 大數據與人工智能最佳講解課程(全面理解)

[復制鏈接]

尚未簽到

跳轉到指定樓層
1#
發表于 2019-7-10 18:02:42 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式

├── 01-復雜系統/
│   ├── 1.1物理預測的勝利與失效.mp4
│   ├── 1.2預測失效原因.mp4
│   ├── 1.3復雜系統引論.mp4
│   └── 1.4生活實例與本章答疑.mp4
├── 02-大數據與機器學習/
│   ├── 2.1大數據預測因為.mp4
│   └── 2.2大數據與機器學習.mp4
├── 03-人工智能的三個階段/
│   ├── 3.10課程大綱(二).mp4
│   ├── 3.1規則階段.mp4
│   ├── 3.2機器學習階段發展至連接主義階段.mp4
│   ├── 3.3課間答疑.mp4
│   ├── 3.4連接主義階段發展至學習階段.mp4
│   ├── 3.5三個階段總結分析.mp4
│   ├── 3.6人工智能的應用(一).mp4
│   ├── 3.7人工智能的應用(二).mp4
│   ├── 3.8課間答疑.mp4
│   └── 3.9課程大綱(一).mp4
├── 04-高等數學—元素和極限/
│   ├── 4.10級數的收斂.mp4
│   ├── 4.11極限的定義.mp4
│   ├── 4.12極限的四則運算.mp4
│   ├── 4.13極限的復合.mp4
│   ├── 4.14連續性.mp4
│   ├── 4.1實數的定義(一).mp4
│   ├── 4.2實數的定義(二).mp4
│   ├── 4.3實數的定義(三).mp4
│   ├── 4.4實數的元素個數(一).mp4
│   ├── 4.5實數的元素個數(二).mp4
│   ├── 4.6自然數個數少于實數個數(一).mp4
│   ├── 4.7自然數個數少于實數個數(二).mp4
│   ├── 4.8無窮大之比較(一).mp4
│   └── 4.9無窮大之比較(二).mp4
├── 05-復雜網絡經濟學應用/
│   ├── 5.1用網絡的思維看經濟結構.mp4
│   ├── 5.2復雜網絡認識前后.mp4
│   ├── 5.3從網絡結構看不同地區(一).mp4
│   └── 5.4從網絡結構看不同地區(二).mp4
├── 06-機器學習與監督算法/
│   ├── 6.1什么是機器學習.mp4
│   ├── 6.2機器學習的類型.mp4
│   ├── 6.3簡單回歸實例(一).mp4
│   ├── 6.4簡單回歸實例(二).mp4
│   └── 6.5簡單回歸實例(三).mp4
├── 07-阿爾法狗與強化學習算法/
│   ├── 7.1人工智能的發展.mp4
│   ├── 7.2強化學習算法(一).mp4
│   ├── 7.3強化學習算法(二).mp4
│   ├── 7.4強化學習算法(三).mp4
│   ├── 7.5Alphago給我們的啟示.mp4
│   └── 7.6無監督學習.mp4
├── 08-高等數學—兩個重要的極限定理/
│   ├── 8.1元素與極限的知識點回顧.mp4
│   ├── 8.2第一個重要極限定理的證明(一).mp4
│   ├── 8.3第一個重要極限定理的證明(二).mp4
│   ├── 8.4夾逼定理.mp4
│   └── 8.5第二個重要極限定理的證明.mp4
├── 09-高等數學—導數/
│   ├── 9.10泰勒展開的證明.mp4
│   ├── 9.1導數的定義.mp4
│   ├── 9.2初等函數的導數.mp4
│   ├── 9.3反函數的導數(一).mp4
│   ├── 9.4反函數的導數(二).mp4
│   ├── 9.5復合函數的導數.mp4
│   ├── 9.6泰勒展開.mp4
│   ├── 9.7羅爾定理.mp4
│   ├── 9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4
│   └── 9.9洛比塔法則.mp4
├── 10-貝葉斯理論/
│   ├── 10.10貝葉斯于機器學習(一).mp4
│   ├── 10.11貝葉斯于機器學習(二).mp4
│   ├── 10.12貝葉斯決策(一).mp4
│   ├── 10.13貝葉斯決策(二).mp4
│   ├── 10.14貝葉斯決策(三).mp4
│   ├── 10.1梯度優化(一).mp4
│   ├── 10.2梯度優化(二).mp4
│   ├── 10.3概率基礎【微信:17358309816】.mp4
│   ├── 10.4概率與事件.mp4
│   ├── 10.5貝葉斯推理(一).mp4
│   ├── 10.6貝葉斯推理(二).mp4
│   ├── 10.7貝葉斯推理(三).mp4
│   ├── 10.8辛普森案件【微信:17358309816】.mp4
│   └── 10.9貝葉斯推理深入.mp4
├── 11-高等數學—泰勒展開/
│   ├── 11.1泰勒展開.mp4
│   ├── 11.2展開半徑.mp4
│   ├── 11.3歐拉公式.mp4
│   ├── 11.4泰勒展開求極限(一).mp4
│   └── 11.5泰勒展開求極限(二).mp4
├── 12-高等數學—偏導數/
│   ├── 12.1偏導數的對稱性.mp4
│   ├── 12.2鏈式法則.mp4
│   └── 12.3梯度算符、拉氏算符.mp4
├── 13-高等數學—積分/
│   ├── 13.1黎曼積.mp4
│   ├── 13.2微積分基本定理.mp4
│   ├── 13.3分部積分(一).mp4
│   └── 13.4分部積分(二).mp4
├── 14-高等數學—正態分布/
│   ├── 14.1標準正態分布.mp4
│   ├── 14.2中心極限定理.mp4
│   ├── 14.3誤差函數.mp4
│   ├── 14.4二維正態分布.mp4
│   └── 14.5多維正態分布.mp4
├── 15-樸素貝葉斯和最大似然估計/
│   ├── 15.10樸素貝葉斯(三).mp4
│   ├── 15.11最大似然估計(一).mp4
│   ├── 15.12最大似然估計(二).mp4
│   ├── 15.1蒙特卡洛分析(一).mp4
│   ├── 15.2蒙特卡洛分析(二).mp4
│   ├── 15.3貝葉斯先驗.mp4
│   ├── 15.4先驗到后驗的過程.mp4
│   ├── 15.5樸素貝葉斯(一).mp4
│   ├── 15.6樸素貝葉斯(二).mp4
│   ├── 15.7算法設計.mp4
│   ├── 15.8TF-IDF(一).mp4
│   └── 15.9TF-IDF(二).mp4
├── 16-線/
│   ├── 16.10常規線空間.mp4
│   ├── 16.11線關.mp4
│   ├── 16.12秩.mp4
│   ├── 16.1線代數概述.mp4
│   ├── 16.2線代數應用方法論.mp4
│   ├── 16.3線律.mp4
│   ├── 16.4線空間.mp4
│   ├── 16.5線空間八條法則(一).mp4
│   ├── 16.6線空間八條法則(二).mp4
│   ├── 16.7線空間八條法則(三).mp4
│   ├── 16.8連續傅.mp4
│   └── 16.9傅立.mp4
├── 17-數據科學和統計學(上)/
│   ├── 17.10隨機變量(二).mp4
│   ├── 17.11換門的概率模擬計算(一).mp4
│   ├── 17.12換門的概率模擬計算(二).mp4
│   ├── 17.13換門的概率模擬計算(三).mp4
│   ├── 17.1課程Overview.mp4
│   ├── 17.2回顧統計學(一).mp4
│   ├── 17.3回顧統計學(二).mp4
│   ├── 17.4回顧統計學(三).mp4
│   ├── 17.5回顧數據科學(一).mp4
│   ├── 17.6回顧數據科學(二)和教材介紹.mp4
│   ├── 17.7R和RStudio等介紹(一).mp4
│   ├── 17.8R和RStudio等介紹(二).mp4
│   └── 17.9隨機變量(一).mp4
├── 18-線代數—矩陣、等價類和行列式/
│   ├── 18.10等價類.mp4
│   ├── 18.11行列式(一).mp4
│   ├── 18.12行列式(二).mp4
│   ├── 18.13行列式(三).mp4
│   ├── 18.1線代數知識點回顧.mp4
│   ├── 18.2矩陣表示線變化.mp4
│   ├── 18.3可矩陣表示坐標變化.mp4
│   ├── 18.4相似矩陣.mp4
│   ├── 18.5相似矩陣表示相同線變化.mp4
│   ├── 18.6線代數解微分方程.mp4
│   ├── 18.7矩陣的運算—轉秩(一).mp4
│   ├── 18.8矩陣的運算—轉秩(二).mp4
│   └── 18.9等價關系.mp4
├── 19-Python基礎課程(上)/
│   ├── 19.10變量類型—字符串類型(三).mp4
│   ├── 19.11變量類型—列表類型(一).mp4
│   ├── 19.12變量類型—列表類型(二).mp4
│   ├── 19.13變量類型—列表類型(三).mp4
│   ├── 19.14變量類型—語言組類型、字典類型(一).mp4
│   ├── 19.15變量類型—字典類型(二).mp4
│   ├── 19.1Python介紹(一).mp4
│   ├── 19.2Python介紹(二).mp4
│   ├── 19.3變量—命名規范.mp4
│   ├── 19.4變量—代碼規范.mp4
│   ├── 19.5變量類型—數值類型.mp4
│   ├── 19.6變量類型—bool類型.mp4
│   ├── 19.7變量類型—字符串類型(一).mp4
│   ├── 19.8課間答疑.mp4
│   └── 19.9變量類型—字符串類型(二).mp4
├── 20-線代數—特征值與特征向量/
│   ├── 20.10線代數核心定理.mp4
│   ├── 20.11對偶空間(一).mp4
│   ├── 20.12對偶空間(二).mp4
│   ├── 20.13歐氏空間與閔氏空間.mp4
│   ├── 20.14厄米矩陣.mp4
│   ├── 20.1線代數知識點回顧.mp4
│   ├── 20.2例題講解(一).mp4
│   ├── 20.3例題講解(二).mp4
│   ├── 20.4例題講解(三).mp4
│   ├── 20.5特征值與特征向量的物理意義.mp4
│   ├── 20.6特征值與特征向量的性質(一).mp4
│   ├── 20.7特征值與特征向量的性質(二).mp4
│   ├── 20.8本征值的計算(一).mp4
│   └── 20.9本征值的計算(二).mp4
├── 21-監督學習框架/
│   ├── 21.10KNN(K最近鄰)算法(二).mp4
│   ├── 21.11KNN(K最近鄰)算法(三).mp4
│   ├── 21.12線性分類器.mp4
│   ├── 21.13高斯判別模型(一).mp4
│   ├── 21.14高斯判別模型(二).mp4
│   ├── 21.1經驗誤差和泛化誤差.mp4
│   ├── 21.2最大后驗估計.mp4
│   ├── 21.3正則化.mp4
│   ├── 21.4lasso回歸.mp4
│   ├── 21.5超參數(一).mp4
│   ├── 21.6超參數(二).mp4
│   ├── 21.7監督學習框架(一).mp4
│   ├── 21.8監督學習框架(二).mp4
│   └── 21.9KNN(K最近鄰)算法(一).mp4
├── 22-Python基礎課程(下)/
│   ├── 22.10函數(三).mp4
│   ├── 22.11函數(四).mp4
│   ├── 22.12類(一).mp4
│   ├── 22.13類(二).mp4
│   ├── 22.14類(三).mp4
│   ├── 22.1條件判斷(一).mp4
│   ├── 22.2條件判斷(二).mp4
│   ├── 22.3循環(一).mp4
│   ├── 22.4循環(二).mp4
│   ├── 22.5課間答疑.mp4
│   ├── 22.6循環(三).mp4
│   ├── 22.7循環(四).mp4
│   ├── 22.8函數(一).mp4
│   └── 22.9函數(二).mp4
├── 23-PCA、降維方法引入/
│   ├── 23.1無監督學習框架.mp4
│   ├── 23.2降維存在的原因.mp4
│   ├── 23.3PCA數學分析方法(一).mp4
│   ├── 23.4PCA數學分析方法(二).mp4
│   ├── 23.5PCA數學分析方法(三).mp4
│   ├── 23.6PCA數學分析方法(四).mp4
│   ├── 23.7PCA之外的降維方法—LDA.mp4
│   ├── 23.8PCA背后的假設(一).mp4
│   └── 23.9PCA背后的假設(二).mp4
├── 24-數據科學和統計學(下)/
│   ├── 24.10參數估計(一).mp4
│   ├── 24.11參數估計(二).mp4
│   ├── 24.12假設檢驗(一).mp4
│   ├── 24.13假設檢驗(二).mp4
│   ├── 24.1課程Overview.mp4
│   ├── 24.2理解統計思想(一).mp4
│   ├── 24.3理解統計思想(二).mp4
│   ├── 24.4理解統計思想(三).mp4
│   ├── 24.5概率空間.mp4
│   ├── 24.6隨機變量(一).mp4
│   ├── 24.7隨機變量(二).mp4
│   ├── 24.8隨機變量(三).mp4
│   └── 24.9隨機變量(四).mp4
├── 25-Python操作數據庫、 Python爬蟲/
│   ├── 25.10Python操作數據庫(二).mp4
│   ├── 25.11Python操作數據庫(三).mp4
│   ├── 25.12Python操作數據庫(四).mp4
│   ├── 25.13Python爬蟲(一).mp4
│   ├── 25.14Python爬蟲(二).mp4
│   ├── 25.15Python爬蟲(三).mp4
│   ├── 25.16Python爬蟲(四).mp4
│   ├── 25.17Python爬蟲(五).mp4
│   ├── 25.1課程介紹.mp4
│   ├── 25.2認識關系型數據庫(一).mp4
│   ├── 25.3認識關系型數據庫(二).mp4
│   ├── 25.4MySQL數據庫與Excel的不同.mp4
│   ├── 25.5命令行操作數據庫(一).mp4
│   ├── 25.6命令行操作數據庫(二).mp4
│   ├── 25.7命令行操作數據庫(三).mp4
│   ├── 25.8命令行操作數據庫(四).mp4
│   └── 25.9Python操作數據庫(一).mp4
├── 26-線分類器/
│   ├── 26.10Perceptron(三).mp4
│   ├── 26.11Perceptron(四).mp4
│   ├── 26.12熵與信息(一).mp4
│   ├── 26.13熵與信息(二).mp4
│   ├── 26.1Lasso:alpha參數與準確率(一).mp4
│   ├── 26.2Lasso:alpha參數與準確率(二).mp4
│   ├── 26.3Lasso:alpha參數與準確率(三).mp4
│   ├── 26.4線分類器.mp4
│   ├── 26.5LDA(一).mp4
│   ├── 26.6LDA(二).mp4
│   ├── 26.7LDA(三).mp4
│   ├── 26.8Perceptron(一).mp4
│   └── 26.9Perceptron(二).mp4
├── 27-Python進階(上)/
│   ├── 27.10Pandas基本操作(四).mp4
│   ├── 27.11Pandas繪圖(一).mp4
│   ├── 27.12Pandas繪圖(二).mp4
│   ├── 27.13Pandas繪圖(三)【微信:17358309816】.mp4
│   ├── 27.14Pandas繪圖(四).mp4
│   ├── 27.1NumPy基本操作(一).mp4
│   ├── 27.2NumPy基本操作(二).mp4
│   ├── 27.3NumPy基本操作(三).mp4
│   ├── 27.4NumPy基本操作(四).mp4
│   ├── 27.5NumPy基本操作(五).mp4
│   ├── 27.6NumPy基本操作(六).mp4
│   ├── 27.7Pandas基本操作(一).mp4
│   ├── 27.8Pandas基本操作(二)【微信:17358309816】.mp4
│   └── 27.9Pandas基本操作(三).mp4
├── 28-Scikit-Learn/
│   ├── 28.1課程介紹.mp4
│   ├── 28.2Scikit-Learn介紹.mp4
│   ├── 28.3數據處理(一)【微信:17358309816】.mp4
│   ├── 28.4數據處理(二).mp4
│   ├── 28.5模型實例、模型選擇(一).mp4
│   ├── 28.6模型實例、模型選擇(二).mp4
│   ├── 28.7模型實例、模型選擇(三).mp4
│   ├── 28.8模型實例、模型選擇(四).mp4
│   └── 28.9模型實例、模型選擇(五).mp4
├── 29-熵、邏輯斯蒂回歸、SVM引入/
│   ├── 29.10邏輯斯蒂回歸(三).mp4
│   ├── 29.11邏輯斯蒂回歸(四).mp4
│   ├── 29.12邏輯斯蒂回歸(五).mp4
│   ├── 29.13SVM引入.mp4
│   ├── 29.1熵(一).mp4
│   ├── 29.2熵(二).mp4
│   ├── 29.3熵(三).mp4
│   ├── 29.4熵(四).mp4
│   ├── 29.5熵(五).mp4
│   ├── 29.6熵(六).mp4
│   ├── 29.7熵(七).mp4
│   ├── 29.8邏輯斯蒂回歸(一).mp4
│   └── 29.9邏輯斯蒂回歸(二).mp4
├── 30-Python進階(下)/
│   ├── 30.1泰坦尼克數據處理與分析(一).mp4
│   ├── 30.2泰坦尼克數據處理與分析(二).mp4
│   ├── 30.3泰坦尼克數據處理與分析(三).mp4
│   ├── 30.4泰坦尼克數據處理與分析(四).mp4
│   ├── 30.5泰坦尼克數據處理與分析(五).mp4
│   ├── 30.6泰坦尼克數據處理與分析(六).mp4
│   ├── 30.7泰坦尼克數據處理與分析(七).mp4
│   ├── 30.8泰坦尼克數據處理與分析(八).mp4
│   └── 30.9泰坦尼克數據處理與分析(九).mp4
├── 31-決策樹/
│   ├── 31.1決策樹(一).mp4
│   ├── 31.2決策樹(二).mp4
│   ├── 31.3決策樹(三).mp4
│   └── 31.4決策樹(四).mp4
├── 32-數據呈現基礎/
│   ├── 32.1課程安排.mp4
│   ├── 32.2什么是數據可視化.mp4
│   ├── 32.3設計原則.mp4
│   ├── 32.4數據可視化流程.mp4
│   ├── 32.5視覺編碼.mp4
│   ├── 32.6圖形選擇(一).mp4
│   ├── 32.7圖形選擇(二).mp4
│   └── 32.8圖形選擇(三).mp4
├── 33-云計算初步/
│   ├── 33.1Hadoop介紹.mp4
│   ├── 33.2Hdfs應用(一).mp4
│   ├── 33.3Hdfs應用(二).mp4
│   ├── 33.4MapReduce(一).mp4
│   ├── 33.5MapReduce(二).mp4
│   ├── 33.6Hive應用(一).mp4
│   ├── 33.7Hive應用(二).mp4
│   ├── 33.8Hive應用(三).mp4
│   └── 33.9Hive應用(四).mp4
├── 34-D-Park實戰/
│   ├── 34.10Spark應用(四).mp4
│   ├── 34.11Spark應用(五).mp4
│   ├── 34.12Spark應用(六).mp4
│   ├── 34.13Spark應用(七).mp4
│   ├── 34.1Pig應用(一).mp4
│   ├── 34.2Pig應用(二).mp4
│   ├── 34.3Pig應用(三).mp4
│   ├── 34.4Pig應用(四).mp4
│   ├── 34.5Pig應用(五).mp4
│   ├── 34.6Pig應用(六).mp4
│   ├── 34.7Spark應用(一).mp4
│   ├── 34.8Spark應用(二).mp4
│   └── 34.9Spark應用(三).mp4
├── 35-第四范式分享/
│   ├── 35.1推薦技術的介紹.mp4
│   ├── 35.2人是如何推薦商品的.mp4
│   ├── 35.3推薦系統的形式化以及如何評價推薦結果.mp4
│   ├── 35.4求解—從數據到模型.mp4
│   ├── 35.5數據拆分與特征工程.mp4
│   ├── 35.6推薦系統機器學習模型.mp4
│   ├── 35.7評估模型.mp4
│   └── 35.8建模過程的演示與課間答疑.mp4
├── 36-決策樹到隨機森林/
│   ├── 36.10Bagging與決策樹(一).mp4
│   ├── 36.11Bagging與決策樹(二).mp4
│   ├── 36.12Boosting方法(一).mp4
│   ├── 36.13Boosting方法(二).mp4
│   ├── 36.14Boosting方法(三).mp4
│   ├── 36.15Boosting方法(四).mp4
│   ├── 36.1決策樹.mp4
│   ├── 36.2隨機森林.mp4
│   ├── 36.3在Scikit-Learn里面如何用隨機森林做預測(一).mp4
│   ├── 36.4在Scikit-Learn里面如何用隨機森林做預測(二).mp4
│   ├── 36.5模型參數的介紹.mp4
│   ├── 36.6集成方法(一).mp4
│   ├── 36.7集成方法(二).mp4
│   ├── 36.8Blending.mp4
│   └── 36.9gt多樣化.mp4
├── 37-數據呈現進階/
│   ├── 37.10D3(三).mp4
│   ├── 37.11div.html.mp4
│   ├── 37.12svg.html.mp4
│   ├── 37.13D3支持的數據類型.mp4
│   ├── 37.14Make a map(一).mp4
│   ├── 37.15Make a map(二).mp4
│   ├── 37.1靜態信息圖(一).mp4
│   ├── 37.2靜態信息圖(二).mp4
│   ├── 37.3靜態信息圖(三).mp4
│   ├── 37.4靜態信息圖(四).mp4
│   ├── 37.5靜態信息圖(五).mp4
│   ├── 37.6HTML、CSS和JavaScript基礎介紹.mp4
│   ├── 37.7DOM和開發者工具.mp4
│   ├── 37.8D3(一).mp4
│   └── 37.9D3(二).mp4
├── 38-強化學習(上)/
│   ├── 38.10Policy Learning(二).mp4
│   ├── 38.11Policy Learning(三).mp4
│   ├── 38.12Policy Learning(四).mp4
│   ├── 38.13Policy Learning(五).mp4
│   ├── 38.14Policy Learning(六).mp4
│   ├── 38.1你所了解的強化學習是什么.mp4
│   ├── 38.2經典條件反射(一).mp4
│   ├── 38.3經典條件反射(二).mp4
│   ├── 38.4操作性條件反射.mp4
│   ├── 38.5Evaluation Problem(一).mp4
│   ├── 38.6Evaluation Problem(二).mp4
│   ├── 38.7Evaluation Problem(三).mp4
│   ├── 38.8Evaluation Problem(四).mp4
│   └── 38.9Policy Learning(一).mp4
├── 39-強化學習(下)/
│   ├── 39.10大腦中的強化學習算法(三).mp4
│   ├── 39.11大腦中的強化學習算法(四).mp4
│   ├── 39.12大腦中的強化學習算法(五).mp4
│   ├── 39.13RL in alphaGo(一).mp4
│   ├── 39.14RL in alphaGo(二).mp4
│   ├── 39.15RL in alphaGo(三).mp4
│   ├── 39.16RL in alphaGo(四).mp4
│   ├── 39.1Policy Learning總結.mp4
│   ├── 39.2基于模型的RL(一).mp4
│   ├── 39.3基于模型的RL(二).mp4
│   ├── 39.4基于模型的RL(三).mp4
│   ├── 39.5基于模型的RL(四).mp4
│   ├── 39.6基于模型的RL(五).mp4
│   ├── 39.7基于模型的RL(六).mp4
│   ├── 39.8大腦中的強化學習算法(一).mp4
│   └── 39.9大腦中的強化學習算法(二).mp4
├── 40-SVM和網絡引入/
│   ├── 40.10SVM(九).mp4
│   ├── 40.11SVM(十).mp4
│   ├── 40.12SVM(十一).mp4
│   ├── 40.13SVM(十二)和網絡引入.mp4
│   ├── 40.1VC維.mp4
│   ├── 40.2SVM(一).mp4
│   ├── 40.3SVM(二).mp4
│   ├── 40.4SVM(三).mp4
│   ├── 40.5SVM(四).mp4
│   ├── 40.6SVM(五).mp4
│   ├── 40.7SVM(六).mp4
│   ├── 40.8SVM(七).mp4
│   └── 40.9SVM(八).mp4
├── 41-集成模型總結和GDBT理解及其衍生應用/
│   ├── 41.10GDBT理解及其衍生應用(五).mp4
│   ├── 41.11GDBT理解及其衍生應用(六).mp4
│   ├── 41.12GDBT理解及其衍生應用(七).mp4
│   ├── 41.13GDBT理解及其衍生應用(八).mp4
│   ├── 41.14GDBT理解及其衍生應用(九).mp4
│   ├── 41.15GDBT理解及其衍生應用(十).mp4
│   ├── 41.1集成模型總結(一).mp4
│   ├── 41.2集成模型總結(二).mp4
│   ├── 41.3集成模型總結(三).mp4
│   ├── 41.4集成模型總結(四).mp4
│   ├── 41.5集成模型總結(五).mp4
│   ├── 41.6GDBT理解及其衍生應用(一).mp4
│   ├── 41.7GDBT理解及其衍生應用(二).mp4
│   ├── 41.8GDBT理解及其衍生應用(三).mp4
│   └── 41.9GDBT理解及其衍生應用(四).mp4
├── 42-網絡/
│   ├── 42.1SVM比較其他分類起代碼(一).mp4
│   ├── 42.2SVM比較其他分類起代碼(二).mp4
│   ├── 42.3網絡(一).mp4
│   ├── 42.4網絡(二).mp4
│   ├── 42.5網絡(三).mp4
│   └── 42.6網絡(四).mp4
├── 43-監督學習-回歸/
│   ├── 43.10經驗分享(一).mp4
│   ├── 43.11經驗分享(二).mp4
│   ├── 43.12經驗分享(三).mp4
│   ├── 43.1機器學習的概念和監督學習.mp4
│   ├── 43.2機器學習工作流程(一).mp4
│   ├── 43.3機器學習工作流程(二).mp4
│   ├── 43.4機器學習工作流程(三).mp4
│   ├── 43.5機器學習工作流程(四).mp4
│   ├── 43.6案例分析(一).mp4
│   ├── 43.7案例分析(二).mp4
│   ├── 43.8案例分析(三).mp4
│   └── 43.9案例分析(四).mp4
├── 44-監督學習-分類/
│   ├── 44.10模型訓練與選擇(二).mp4
│   ├── 44.11Airbnb數據探索過程(一).mp4
│   ├── 44.12Airbnb數據探索過程(二).mp4
│   ├── 44.13地震數據可視化過程(一).mp4
│   ├── 44.14地震數據可視化過程(二).mp4
│   ├── 44.1常用的分類算法.mp4
│   ├── 44.2模型評估標準和案例分析.mp4
│   ├── 44.3數據探索(一).mp4
│   ├── 44.4數據探索(二).mp4
│   ├── 44.5數據探索(三).mp4
│   ├── 44.6數據探索(四).mp4
│   ├── 44.7數據探索(五).mp4
│   ├── 44.8數據探索(六).mp4
│   └── 44.9模型訓練與選擇(一).mp4
├── 45-網絡基礎與卷積網絡/
│   ├── 45.10網絡(十).mp4
│   ├── 45.11圖像處理基礎.mp4
│   ├── 45.12卷積(一).mp4
│   ├── 45.13卷積(二).mp4
│   ├── 45.1網絡(一).mp4
│   ├── 45.2網絡(二).mp4
│   ├── 45.3網絡(三).mp4
│   ├── 45.4網絡(四).mp4
│   ├── 45.6網絡(六).mp4
│   ├── 45.7網絡(七).mp4
│   ├── 45.8網絡(八).mp4
│   ├── 45.9網絡(九).mp4
│   └── 45.網絡(五).mp4
├── 46-時間序列預測/
│   ├── 46.10長短期記憶網絡(LSTM)案例分析.mp4
│   ├── 46.11Facebook開源的新預測工具—Prophet(一).mp4
│   ├── 46.12Facebook開源的新預測工具—Prophet(二).mp4
│   ├── 46.13課程答疑.mp4
│   ├── 46.1時間序列預測概述(一).mp4
│   ├── 46.2時間序列預測概述(二).mp4
│   ├── 46.3差分自回歸移動平均模型(ARIMA).mp4
│   ├── 46.4差分自回歸移動平均模型(ARIMA)案例分析(一).mp4
│   ├── 46.5差分自回歸移動平均模型(ARIMA)案例分析(二).mp4
│   ├── 46.6差分自回歸移動平均模型(ARIMA)案例分析(三).mp4
│   ├── 46.7差分自回歸移動平均模型(ARIMA)案例分析(四).mp4
│   ├── 46.8長短期記憶網絡(LSTM)(一).mp4
│   └── 46.9長短期記憶網絡(LSTM)(二).mp4
├── 47-人工智能金融應用/
│   ├── 47.1人工智能金融應用(一).mp4
│   ├── 47.2人工智能金融應用(二).mp4
│   ├── 47.3人工智能金融應用(三).mp4
│   ├── 47.4人工智能金融應用(四).mp4
│   ├── 47.5機器學習方法(一).mp4
│   ├── 47.6機器學習方法(二).mp4
│   ├── 47.7機器學習方法(三).mp4
│   └── 47.8機器學習方法(四).mp4
├── 48-計算機視覺深度學習入門目的篇/
│   ├── 48.1計算機視覺深度學習入門概述.mp4
│   ├── 48.2計算機視覺領域正在關心的問題(一).mp4
│   ├── 48.3計算機視覺領域正在關心的問題(二).mp4
│   ├── 48.4實際問題轉化為具體問題并用深度學習解決(一).mp4
│   ├── 48.5實際問題轉化為具體問題并用深度學習解決(二).mp4
│   ├── 48.6實際問題轉化為具體問題并用深度學習解決(三).mp4
│   └── 48.7實際問題轉化為具體問題并用深度學習解決(四).mp4
├── 49-計算機視覺深度學習入門結構篇/
│   ├── 49.10結構之間的優劣評判以及實驗結果(五).mp4
│   ├── 49.11結構之間的優劣評判以及實驗結果(六).mp4
│   ├── 49.12結構之間的以及實驗結果(七).mp4
│   ├── 49.13結構之間的優劣評判以及實驗結果(八).mp4
│   ├── 49.1復習計算機視覺最主要的負責特征提取的結構CNN.mp4
│   ├── 49.2特征如何組織(一).mp4
│   ├── 49.3特征如何組織(二).mp4
│   ├── 49.4特征如何組織(三).mp4
│   ├── 49.5特征如何組織(四).mp4
│   ├── 49.6結構之間的優劣評判以及實驗結果(一).mp4
│   ├── 49.7結構之間的優劣評判以及實驗結果(二).mp4
│   ├── 49.8結構之間的優劣評判以及實驗結果(三).mp4
│   └── 49.9結構之間的優劣評判以及實驗結果(四).mp4
├── 50-計算機視覺學習入門優化篇/
│   ├── 50.1計算機視覺學習入門:優化篇概述.mp4
│   ├── 50.2CNN模型的一階優化邏輯.mp4
│   ├── 50.3穩定性:Annealing和Momentum.mp4
│   ├── 50.4擬合:從Dropout到Weight Decay.mp4
│   ├── 50.5優化器和多機并行.mp4
│   └── 50.6手動超參優化邏輯以及超參優化往何處去.mp4
├── 51-計算機視覺深度學習入門數據篇/
│   ├── 51.1計算機視覺領域的常用競賽數據集.mp4
│   ├── 51.2對數據常用的預處理工作和后處理工作如何提高競賽成績(一).mp4
│   ├── 51.3對數據常用的預處理工作和后處理工作如何提高競賽成績(二).mp4
│   └── 51.4如何使用端到端深度學習的方法.mp4
├── 52-計算機視覺深度學習入門工具篇/
│   ├── 52.1計算機視覺深度學習入門工具篇(一).mp4
│   ├── 52.2計算機視覺深度學習入門工具篇(二).mp4
│   └── 52.3計算機視覺深度學習入門工具篇(三).mp4
├── 53-個化推薦算法/
│   ├── 53.10工程望.mp4
│   ├── 53.1個化推薦的發展.mp4
│   ├── 53.2推薦算法的演進(一).mp4
│   ├── 53.3推薦算法的演進(二).mp4
│   ├── 53.4推薦算法的演進(三).mp4
│   ├── 53.5推薦算法的演進(四).mp4
│   ├── 53.6建模step by step(一).mp4
│   ├── 53.7建模step by step(二).mp4
│   ├── 53.8建模step by step(三).mp4
│   └── 53.9算法評估和迭代.mp4
├── 54-Pig和Spark鞏固/
│   ├── 54.10Spark鞏固(五).mp4
│   ├── 54.1Pig鞏固(一).mp4
│   ├── 54.2Pig鞏固(二).mp4
│   ├── 54.3Pig鞏固(三).mp4
│   ├── 54.4Pig鞏固(四).mp4
│   ├── 54.5Pig鞏固(五).mp4
│   ├── 54.6Spark鞏固(一).mp4
│   ├── 54.7Spark鞏固(二).mp4
│   ├── 54.8Spark鞏固(三).mp4
│   └── 54.9Spark鞏固(四).mp4
├── 55-人工智能與設計/
│   ├── 55.10使用人工智能的方式.mp4
│   ├── 55.1智能存在的意義是什么.mp4
│   ├── 55.2已有人工智的設計應用.mp4
│   ├── 55.3人的智能(一).mp4
│   ├── 55.4人的智能(二).mp4
│   ├── 55.5人的智能的特點(一).mp4
│   ├── 55.6人的智能的特點(二).mp4
│   ├── 55.7人的智能的特點(三).mp4
│   ├── 55.8人工智能(一).mp4
│   └── 55.9人工智能(二).mp4
├── 56-網絡/
│   ├── 56.1卷積的本質.mp4
│   ├── 56.2卷積的三大特點.mp4
│   ├── 56.3Pooling.mp4
│   ├── 56.4數字識別(一).mp4
│   ├── 56.5數字識別(二).mp4
│   ├── 56.6感受野.mp4
│   └── 56.7RNN.mp4
├── 57-線動力學/
│   ├── 57.1非線動力學.mp4
│   ├── 57.2線動力系統.mp4
│   ├── 57.3線動力學與非線動力學系統(一).mp4
│   ├── 57.4線動力學與非線動力學系統(二).mp4
│   └── 57.6Poincare引理.mp4
├── 58-訂單流模型/
│   ├── 58.1交易.mp4
│   ├── 58.2點過程基礎(一).mp4
│   ├── 58.3點過程基礎(二).mp4
│   ├── 58.4點過程基礎(三).mp4
│   ├── 58.5訂單流數據分析(一).mp4
│   ├── 58.6訂單流數據分析(二).mp4
│   ├── 58.7訂單流數據分析(三).mp4
│   ├── 58.8訂單流數據分析(四).mp4
│   └── 58.9訂單流數據分析(五).mp4
├── 59-區塊鏈一場革命/
│   ├── 59.1比特幣(一).mp4
│   ├── 59.2比特幣(二).mp4
│   ├── 59.3比特幣(三).mp4
│   └── 59.4以太坊簡介及ICO.mp4
├── 60-統計物理專題(一)/
│   ├── 60.10證明理想氣體方程.mp4
│   ├── 60.11化學勢.mp4
│   ├── 60.12四大熱力學勢(一).mp4
│   ├── 60.13 四大熱力學勢(二).mp4
│   ├── 60.1統計物理的開端(一).mp4
│   ├── 60.2統計物理的開端(二).mp4
│   ├── 60.3拋硬幣拋出正態分布(一).mp4
│   ├── 60.4拋硬幣拋出正態分布(二).mp4
│   ├── 60.5再造整個世界(一).mp4
│   ├── 60.6再造整個世界(二).mp4
│   ├── 60.7溫度的本質(一).mp4
│   ├── 60.8溫度的本質(二).mp4
│   └── 60.9.mp4
├── 61-統計物理專題(二)/
│   ├── 61.1神奇公式.mp4.mp4
│   ├── 61.2信息熵(一).mp4
│   ├── 61.3信息熵(二).mp4
│   ├── 61.4Boltzmann分布.mp4
│   └── 61.5配分函數Z.mp4
├── 62-復雜網絡簡介/
│   ├── 62.1Networks in real worlds.mp4
│   ├── 62.2BasicConcepts(一).mp4
│   ├── 62.3BasicConcepts(二).mp4
│   ├── 62.4Models(一).mp4
│   ├── 62.5Models(二).mp4
│   ├── 62.6Algorithms(一).mp4
│   └── 62.7Algorithms(二).mp4
├── 63-ABM簡介及金融市場建模/
│   ├── 63.10ABM與復雜系統建模-交通系統(一).mp4
│   ├── 63.11ABM與復雜系統建模-交通系統(二).mp4
│   ├── 63.12ABM金融市場-SFI股票市場模型(一).mp4
│   ├── 63.13ABM金融市場-SFI股票市場模型(二).mp4
│   ├── 63.14ABM金融市場-genova市場模型.mp4
│   ├── 63.15ABM金融市場-Agent及其行為.mp4
│   ├── 63.16學習模型.mp4
│   ├── 63.17ABM金融市場-價格形成機制.mp4
│   ├── 63.18ABM的特點.mp4
│   ├── 63.1課程介紹.mp4
│   ├── 63.2系統與系統建模.mp4
│   ├── 63.3ABM與復雜系統建模(一).mp4
│   ├── 63.4ABM與復雜系統建模(二).mp4
│   ├── 63.5ABM與復雜系統建模(三).mp4
│   ├── 63.6ABM為經濟系統建模.mp4
│   ├── 63.7經典經濟學如何給市場建模.mp4
│   ├── 63.8ABM與復雜系統建模-市場交易.mp4
│   └── 63.9ABM與復雜系統建模-技術擴散.mp4
├── 64-用伊辛模型理解復雜系統/
│   ├── 64.10(網絡中的)投票模型.mp4
│   ├── 64.11觀念動力學.mp4
│   ├── 64.12集體運動Vicsek模型.mp4
│   ├── 64.13自旋玻璃.mp4
│   ├── 64.14Hopfield神經網絡.mp4
│   ├── 64.15限制Boltzmann機.mp4
│   ├── 64.16深度學習與重正化群(一).mp4
│   ├── 64.17深度學習與重正化群(二).mp4
│   ├── 64.18總結.mp4
│   ├── 64.19答疑.mp4
│   ├── 64.1伊辛模型的背景及格氣模型.mp4
│   ├── 64.2伊辛模型(一).mp4
│   ├── 64.3伊辛模型(二).mp4
│   ├── 64.4從能量到統計分布及Monte Carlo模擬.mp4
│   ├── 64.5Ising Model(2D).mp4
│   ├── 64.6相變和臨界現象.mp4
│   ├── 64.7Critical Exponents.mp4
│   ├── 64.8正問題和反問題.mp4
│   └── 64.9(空間中的)投票模型.mp4
├── 65-金融市場的復雜性/
│   ├── 65.10Classical Benchmarks(五).mp4
│   ├── 65.11Endogenous Risk(一).mp4
│   ├── 65.12Endogenous Risk(二).mp4
│   ├── 65.13Endogenous Risk(三).mp4
│   ├── 65.14Endogenous Risk(四).mp4
│   ├── 65.15Endogenous Risk(五).mp4
│   ├── 65.16Endogenous Risk(六).mp4
│   ├── 65.17Heterogeneous Beliefs(一).mp4
│   ├── 65.18Heterogeneous Beliefs(二).mp4
│   ├── 65.19總結.mp4
│   ├── 65.1導論(一).mp4
│   ├── 65.2導論(二).mp4
│   ├── 65.3導論(三).mp4
│   ├── 65.4導論(四).mp4
│   ├── 65.5導論(五).mp4
│   ├── 65.6Classical Benchmarks(一).mp4
│   ├── 65.7Classical Benchmarks(二).mp4
│   ├── 65.8Classical Benchmarks(三).mp4
│   └── 65.9Classical Benchmarks(四).mp4
├── 66-廣泛出現的冪律分布/
│   ├── 66.1界(一).mp4
│   ├── 66.2界(二).mp4
│   ├── 66.3界(三).mp4
│   ├── 66.4界(四).mp4
│   ├── 66.5城市、商業(一).mp4
│   ├── 66.6城市、商業(二).mp4
│   ├── 66.7啟示(一).mp4
│   ├── 66.8啟示(二).mp4
│   └── 66.9總結.mp4
├── 67-自然啟發算法/
│   ├── 67.10粒子群算法(一).mp4
│   ├── 67.11粒子群算法(二).mp4
│   ├── 67.12粒子群算法(三).mp4
│   ├── 67.13遺傳算法和PSO的比較.mp4
│   ├── 67.14更多的類似的算法(一).mp4
│   ├── 67.15更多的類似的算法(二).mp4
│   ├── 67.16答疑.mp4
│   ├── 67.1課程回顧及答疑.mp4
│   ├── 67.2概括(一).mp4
│   ├── 67.3概括(二).mp4
│   ├── 67.4模擬退火算法(一).mp4
│   ├── 67.5模擬退火算法(二).mp4
│   ├── 67.6進化相關的算法(一).mp4
│   ├── 67.7進化相關的算法(二).mp4
│   ├── 67.8進化相關的算法(三).mp4
│   └── 67.9進化相關的算法(四).mp4
├── 68-機器學習的方法/
│   ├── 68.10輸出是最好的學習(二).mp4
│   ├── 68.11案例(一).mp4
│   ├── 68.12案例(二).mp4
│   ├── 68.13案例(三).mp4
│   ├── 68.14案例(四).mp4
│   ├── 68.15案例(五).mp4
│   ├── 68.1為什么要講學習方法.mp4
│   ├── 68.2閱讀論文.mp4
│   ├── 68.3綜述式文章舉例(一).mp4
│   ├── 68.4綜述式文章舉例(二).mp4
│   ├── 68.5碎片化時間學習及書籍.mp4
│   ├── 68.6視頻學習資源及做思維導圖.mp4
│   ├── 68.7鐵哥答疑(一).mp4
│   ├── 68.8鐵哥答疑(二).mp4
│   └── 68.9輸出是最好的學習(一).mp4
├── 69-模型可視化工程管理/
│   ├── 69.10定制化可視化系統—Jupyter Dashboard(一).mp4
│   ├── 69.11定制化可視化系統—Jupyter Dashboard(二).mp4
│   ├── 69.12變身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4
│   ├── 69.13日志管理系統—ELK.mp4
│   ├── 69.14極速Bi系統—superset.mp4
│   ├── 69.15Dashboard補充.mp4
│   ├── 69.16ELK補充.mp4
│   ├── 69.17Superset補充.mp4
│   ├── 69.18Superset補充及總結.mp4
│   ├── 69.1課程簡介.mp4
│   ├── 69.2虛擬換環境—Anaconda&docker(一).mp4
│   ├── 69.3虛擬換環境—Anaconda&docker(二).mp4
│   ├── 69.4虛擬換環境—Anaconda&docker(三).mp4
│   ├── 69.5虛擬換環境—Anaconda&docker(四).mp4
│   ├── 69.6虛擬換環境—Anaconda&docker(五).mp4
│   ├── 69.7虛擬換環境—Anaconda&docker(六).mp4
│   ├── 69.8虛擬換環境—Anaconda&docker(七).mp4
│   └── 69.9虛擬換環境—Anaconda&docker(八).mp4
├── 70-Value Iteration Networks/
│   ├── 70.1Background&Motivation.mp4
│   ├── 70.2Value Iteration.mp4
│   ├── 70.3Grid—world Domain.mp4
│   └── 70.4總結及答疑.mp4
├── 71-線動力學系統(上)/
│   ├── 71.10混沌(一).mp4
│   ├── 71.11混沌(二).mp4
│   ├── 71.12混沌(三).mp4
│   ├── 71.13混沌(四).mp4
│   ├── 71.14混沌(五).mp4
│   ├── 71.15混沌(六).mp4
│   ├── 71.16混沌(七).mp4
│   ├── 71.17混沌(八).mp4
│   ├── 71.18混沌(九).mp4
│   ├── 71.19混沌(十).mp4
│   ├── 71.1線動力學系統(一).mp4
│   ├── 71.20混沌(十一).mp4
│   ├── 71.2線動力學系統(二).mp4
│   ├── 71.3二維系統動力學綜述—Poincare引理.mp4
│   ├── 71.4Bifurcation(一).mp4
│   ├── 71.5Bifurcation(二).mp4
│   ├── 71.6Bifurcation(三).mp4
│   ├── 71.7Bifurcation(四).mp4
│   ├── 71.8Bifurcation(五).mp4
│   └── 71.9Bifurcation(六).mp4
├── 72-線動力學系統(下)/
│   ├── 72.1自然語言處理(一).mp4
│   ├── 72.2自然語言處理(二).mp4
│   ├── 72.3RNN.mp4
│   └── 72.4RNN及.mp4
├── 73-自然語言處理導入/
│   ├── 73.1中文分詞.mp4
│   ├── 73.2中文分詞、依存文法分析.mp4
│   ├── 73.3篇章分析、自動摘要、知識提取、文本相似度計算.mp4
│   ├── 73.4知識庫構建、問答系統.mp4
│   ├── 73.5示范2的豆瓣評論詞云(一).mp4
│   ├── 73.6示范2的豆瓣評論詞云(二).mp4
│   ├── 73.7示范2的豆瓣評論詞云(三).mp4
│   ├── 73.8示范2的豆瓣評論詞云(四).mp4
│   └── 73.9示范2的豆瓣評論詞云(五).mp4
├── 74-復雜網絡上的物理傳輸過程/
│   ├── 74.10一些傳播動力學模型(七).mp4
│   ├── 74.11一些傳播動力學模型(八).mp4
│   ├── 74.12仿真模型的建立過程(一).mp4
│   ├── 74.13仿真模型的建立過程(二).mp4
│   ├── 74.14仿真模型的建立過程(三).mp4
│   ├── 74.15仿真模型的建立過程(四).mp4
│   ├── 74.16Combining complex networks and data mining.mp4
│   ├── 74.1一些基本概念.mp4
│   ├── 74.2常用的統計描述物理量.mp4
│   ├── 74.3四種網絡模型.mp4
│   ├── 74.4一些傳播動力學模型(一).mp4
│   ├── 74.5一些傳播動力學模型(二).mp4
│   ├── 74.6一些傳播動力學模型(三).mp4
│   ├── 74.7一些傳播動力學模型(四).mp4
│   ├── 74.8一些傳播動力學模型(五).mp4
│   └── 74.9一些傳播動力學模型(六).mp4
├── 75-RNN及LSTM/
│   ├── 75.10梯度消失與梯度爆炸(二).mp4
│   ├── 75.11Reservoir computing—偷懶方法.mp4
│   ├── 75.12LSTM.mp4
│   ├── 75.13LSTM、Use Examples.mp4
│   ├── 75.14詞向量、Deep RNN.mp4
│   ├── 75.15Encoder Decoder Structure.mp4
│   ├── 75.16LSTM Text Generation(一).mp4
│   ├── 75.17LSTM Text Generation(二).mp4
│   ├── 75.18LSTM Text Generation(三).mp4
│   ├── 75.1RNN—序列處理器(一).mp4
│   ├── 75.2RNN—序列處理器(二).mp4
│   ├── 75.3A simple enough case.mp4
│   ├── 75.4A dance between fix points.mp4
│   ├── 75.5Fix point、Train Chaos.mp4
│   ├── 75.6RNN作為生成模型(動力系統).mp4
│   ├── 75.7RNN訓練—BPTT(一).mp4
│   ├── 75.8RNN訓練—BPTT(二).mp4
│   └── 75.9梯度消失與梯度爆炸(一).mp4
├── 76-漫談人工智能創業/
│   ├── 76.10三個戰略管理學商業模型(三).mp4
│   ├── 76.11三個戰略管理學商業模型(四).mp4
│   ├── 76.12三個戰略管理學商業模型(五).mp4
│   ├── 76.13三個戰略管理學商業模型(六).mp4
│   ├── 76.14三個戰略管理學商業模型(七).mp4
│   ├── 76.15三個戰略管理學商業模型(八).mp4
│   ├── 76.16三個戰略管理學商業模型(九).mp4
│   ├── 76.17關于Entrepreneurship.mp4
│   ├── 76.1人工智能對我們生活的影響(一).mp4
│   ├── 76.2人工智能對我們生活的影響(二).mp4
│   ├── 76.3人工智能對我們生活的影響(三).mp4
│   ├── 76.4人工智能對我們生活的影響(四).mp4
│   ├── 76.5人工智能對我們生活的影響(五).mp4
│   ├── 76.6人工智能對我們生活的影響(六).mp4
│   ├── 76.7人工智能創業中的商業思維.mp4
│   ├── 76.8三個戰略管理學商業模型(一).mp4
│   └── 76.9三個戰略管理學商業模型(二).mp4
├── 77-學習其他主題/
│   ├── 77.1.mp4
│   ├── 77.10程序講解(三).mp4
│   ├── 77.2玻爾茲曼機—聯想的機器.mp4
│   ├── 77.3玻爾茲曼機.mp4
│   ├── 77.4學習(一).mp4
│   ├── 77.5學習(二).mp4
│   ├── 77.6學習(三).mp4
│   ├── 77.7學習(四).mp4
│   ├── 77.8程序講解(一).mp4
│   └── 77.9程序講解(二).mp4
├── 78-課程總結/
│   ├── 78.10課程總結(二).mp4
│   ├── 78.1開場.mp4
│   ├── 78.2Attention實例—Spatial Transformer.mp4
│   ├── 78.3貓狗大戰—CNN實戰(一).mp4
│   ├── 78.4貓狗大戰—CNN實戰(二).mp4
│   ├── 78.5RNN詩人.mp4
│   ├── 78.6課程復習.mp4
│   ├── 78.7課程大綱(一).mp4
│   ├── 78.8課程大綱(二).mp4
│   └── 78.9課程總結(一).mp4


鏈接: 下載地址.txt (114 Bytes, 下載次數: 5, 售價: 399 金幣)
+1 0

運維網聲明 1、歡迎大家加入本站運維交流群:群①:263444886群②:197202523群③:485755530群④:201730672群⑤:202807635運維網交流群⑥:281548029
2、本站所有主題由該帖子作者發表,該帖子作者與運維網享有帖子相關版權
3、所有作品的著作權均歸原作者享有,請您和我們一樣尊重他人的著作權等合法權益。如果您對作品感到滿意,請購買正版
4、禁止制作、復制、發布和傳播具有反動、淫穢、色情、暴力、兇殺等內容的信息,一經發現立即刪除。若您因此觸犯法律,一切后果自負,我們對此不承擔任何責任
5、所有資源均系網友上傳或者通過網絡收集,我們僅提供一個展示、介紹、觀摩學習的平臺,我們不對其內容的準確性、可靠性、正當性、安全性、合法性等負責,亦不承擔任何法律責任
6、所有作品僅供您個人學習、研究或欣賞,不得用于商業或者其他用途,否則,一切后果均由您自己承擔,我們對此不承擔任何法律責任
7、如涉及侵犯版權等問題,請您及時通知我們,我們將立即采取措施予以解決
8、聯系人Email:[email protected] 網址:www.mypefu.live

所有資源均系網友上傳或者通過網絡收集,我們僅提供一個展示、介紹、觀摩學習的平臺,我們不對其承擔任何法律責任,如涉及侵犯版權等問題,請您及時通知我們,我們將立即處理,聯系人Email:[email protected],QQ:1061981298 本貼地址:http://www.mypefu.live/thread-918926-1-1.html 上篇帖子: 大數據學習之路全套課程體系 下篇帖子: 2019年最新大數據機器學習課程
點擊關注更多內容

累計簽到:789 天
連續簽到:69 天
2#
發表于 2019-7-11 00:07:57 | 只看該作者
多謝樓主分享

運維網聲明 1、歡迎大家加入本站運維交流群:群①:263444886群②:197202523群③:485755530群④:201730672群⑤:202807635運維網交流群⑥:281548029
2、本站所有主題由該帖子作者發表,該帖子作者與運維網享有帖子相關版權
3、所有作品的著作權均歸原作者享有,請您和我們一樣尊重他人的著作權等合法權益。如果您對作品感到滿意,請購買正版
4、禁止制作、復制、發布和傳播具有反動、淫穢、色情、暴力、兇殺等內容的信息,一經發現立即刪除。若您因此觸犯法律,一切后果自負,我們對此不承擔任何責任
5、所有資源均系網友上傳或者通過網絡收集,我們僅提供一個展示、介紹、觀摩學習的平臺,我們不對其內容的準確性、可靠性、正當性、安全性、合法性等負責,亦不承擔任何法律責任
6、所有作品僅供您個人學習、研究或欣賞,不得用于商業或者其他用途,否則,一切后果均由您自己承擔,我們對此不承擔任何法律責任
7、如涉及侵犯版權等問題,請您及時通知我們,我們將立即采取措施予以解決
8、聯系人Email:[email protected] 網址:www.mypefu.live

點擊關注更多內容
回復 支持 反對

使用道具 舉報

您需要登錄后才可以回帖 登錄 | 立即注冊  

本版積分規則  允許回帖郵件提醒樓主

掃碼加入運維網微信交流群X

掃碼加入運維網微信交流群

掃描二維碼加入運維網微信交流群,最新一手資源盡在官方微信交流群!快快加入我們吧...

掃描微信二維碼查看詳情

客服 E-mail:[email protected]

本站由青云提供云計算服務

運維網--中國最專業的運維工程師交流社區

京ICP備14039699號-1 Copyright ? 2012-2020

使用手機軟件掃描微信二維碼

關注我們可獲取更多熱點資訊

Good good study day day up


客服E-mail:[email protected] 在線客服QQ:點擊這里給我發消息


提醒:禁止發布任何違反國家法律、法規的言論與圖片等內容;本站內容均來自個人觀點與網絡等信息,非本站認同之觀點.


本站大部分資源是網友從網上搜集分享而來,其版權均歸原作者及其網站所有,我們尊重他人的合法權益,如有內容侵犯您的合法權益,請及時與我們聯系進行核實刪除!



合作伙伴: 青云cloud bjyun

快速回復 返回頂部 返回列表
让球胜平负