├─1. 深度学习与计算机视觉-006期
│ ├─1.1 预习资料
│ ├─1.2 开班仪式-20191229
│ ├─1.3 学员分享的学习资料
│ ├─1.4 CV学习路径
│ ├─2.1 课程导论及初阶计算机视觉I（Low-Level-CV）-20200105
│ ├─2.2 认识计算机视觉-20200112
│ ├─3.1 经典机器学习I：线性回归与逻辑回归-20200119
│ ├─3.2 经典机器学习II：神经网络、反向传播算法以及正则化-20200209
│ ├─3.3 经典机器学习III：其他机器学习工具及总结-20200216
│ ├─3.4 CNN 综述I：层-20200223
│ ├─3.5 CNN 综述II：网络架构-20200301
│ ├─3.6 CNN 综述III：实现细节-20200308
│ ├─4.1 CNN 的分类问题-20200315
│ ├─4.2 CNN 的检测问题 I：Two-Stage 检测算法（上）-20200322
│ ├─4.3 CNN 的检测问题 I：Two-Stage 检测算法（下）-20200329
│ ├─4.4 CNN-Image Transfer-20200412
│ ├─4.5 目标跟踪-20200419
│ ├─4.6 学会学习-元学习-20200425
│ ├─5.1 查缺补漏以及内容补充-20200510
│ └─5.2 项目成果展示-20200524
├─2. 数据科学-001期
│ ├─优秀作业.mp4（文件）
│ ├─分布式.mp4（文件）
│ ├─卷积神经网络与循环神经网络.mp4（文件）
│ ├─商业应用.mp4（文件）
│ ├─推荐系统.mp4（文件）
│ ├─数据库与数据获取-1-片段1.mp4（文件）
│ ├─数据库与数据获取-1-片段2.mp4（文件）
│ ├─数据科学-part1.mp4（文件）
│ ├─数据科学-part4.mp4（文件）
│ ├─数据科学11视频.mp4（文件）
│ ├─数据科学中的方法论-2-片段1.mp4（文件）
│ ├─数据科学中的方法论-片段1.mp4（文件）
│ ├─数据科学中的方法论-片段2.mp4（文件）
│ ├─数据科学的编程基础2.mp4（文件）
│ ├─数据预处理.mp4（文件）
│ ├─神经网络.mp4（文件）
│ ├─集成学习（2）.mp4（文件）
│ ├─非监督学习与聚类.mp4（文件）
│ ├─1.1 数据科学-part1-20200105
│ ├─1.2 数据科学-part2-20200112
│ ├─1.3 数据科学-part3-20200119
│ ├─1.4 数据科学-part4-20200202
│ ├─1.5 数据科学-part5-20200209
│ ├─1.6 数据科学-part6-20200216
│ ├─1.7 数据科学-part7-20200223
│ ├─1.8 数据科学-part8-20200301
│ ├─1.9 数据科学-part9-20200308
│ ├─2.0 数据科学-part10-20200315
│ ├─2.1 数据科学-part11-20200322
│ ├─2.2 数据科学-part12-20200329
│ ├─2.3 数据科学-part13-20200412
│ ├─2.4 数据科学-part14-20200419
│ ├─2.5 数据科学-part15-20200425
│ └─2.6 数据科学-part16-20200510
├─3. 人工智能数学基础-006期
│ ├─1-数学导论-part1.mp4（文件）
│ ├─2-微积分.mp4（文件）
│ ├─3-数学基础-part3.mp4（文件）
│ ├─4-数学基础-part4.mp4（文件）
│ ├─5-数学基础-part5.mp4（文件）
│ ├─1.1 数学基础-part1-20191230
│ ├─1.2 数学基础-part2-20200107
│ ├─1.3 线性代数-20200114
│ ├─1.4 概率与统计-20200204
│ └─1.5 图论-20200211
├─4. 如何阅读及完成AI论文
│ ├─1.1 如何阅读及完成AI论文-20200109
│ └─2. 作业要求
├─5. 公选课-人工智能英语提升
│ ├─Economist 0229.pdf（文件）
│ ├─History of Britain Ireland by DK (z-lib.org).pdf（文件）
│ ├─1.1 Academic Reading-20200217
│ ├─1.2 Academic Listening-20200224
│ ├─1.3 How to Improve English Speaking-20200302
│ ├─1.4 Academic Writing Overview-20200309
│ └─英文阅读.zip（文件）
├─6. 选修课-深度学习框架
│ ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras-20191129
│ ├─2.1 搭建模型和进阶操作-20191206
│ ├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”-20191215
│ ├─4.1 pytorch基础知识-20191221
│ └─5.1 pytorch神经网络搭建课程评-20191228
├─7. 公选课-工程能力提升-006期
│ ├─1.1 Bug定位与软件质量保证-20200306
│ ├─2.1 工程能力提升-网络编程-20200313
│ ├─3.1 工程能力提升-需求分析-20200320
│ └─4.1 工程能力提升——并发系统设计-20200327
├─8. 专业选修—人脸检测与识别
│ ├─人脸识别与检测-part2.mp4（文件）
│ ├─人脸识别与检测-part3.mp4（文件）
│ ├─人脸识别与检测-part4.mp4（文件）
│ ├─人脸识别与检测.mp4（文件）
│ ├─1.1 人脸识别与检测-part1-20191018
│ ├─1.2 人脸识别与检测-part2-20191101
│ ├─1.3 人脸识别与检测-part3-20191115
│ └─1.4 人脸识别与检测-part4-20191129
├─9. 算法分析与设计
│ ├─1 INTRODUCTION
│ ├─2. ASYMPTOTIC ANALYSIS
│ ├─3. DIVIDE & CONQUER ALGORITHMS
│ ├─4. THE MASTER METHOD
│ ├─5. QUICKSORT - ALGORITHM
│ ├─6. QUICKSORT - ANALYSIS
│ ├─7. PROBABILITY REVIEW
│ ├─8. LINEAR-TIME SELECTION
│ ├─9. GRAPHS AND THE CONTRACTION ALGORITHM
│ ├─10 GRAPH SEARCH AND CONNECTIVITY
│ ├─11 DIJKSTRA'S SHORTEST-PATH ALGORITHM
│ ├─12 HEAPS
│ ├─13 BALANCED BINARY SEARCH TREES
│ ├─14 HASHING THE BASICS
│ ├─15 UNIVERSAL HASHING
│ └─16 BLOOM FILTERS
├─10. 选修课-无人驾驶
│ ├─1.1 自动驾驶汽车发展概述
│ ├─2.1 自动驾驶技术之定位与多传感器融合
│ ├─3.1 自动驾驶技术之纵向与横向控制
│ └─4.1 自动驾驶之路径规划
├─11. 科学计算与数学建模
│ ├─1.1 科学计算与数学建模part-1
│ ├─1.2 科学计算与数学建模part-2
│ ├─1.3 科学计算与数学建模part-3
│ ├─1.4 科学计算与数学建模part-4
│ └─1.5 科学计算与数学建模part-5
├─12. 专业选修-GAN
│ ├─1.1 GAN-part1
│ ├─1.2 GAN-part2
│ ├─1.3 GAN-part3
│ └─1.4 GAN-part4
├─13. Python高级编程
│ ├─1.1 python高级编程 part_1
│ ├─1.2 python高级编程 part_2
│ ├─1.3 python高级编程 part_3
│ └─1.4 python高级编程 part_4
├─14. image&video caption
│ ├─1.1 Image Caption：Image Caption 介绍和初步-20200215
│ ├─2.1 Image Caption：Image Caption 进阶上手-20200229
│ ├─3.1 Image Caption：表达多样性-20200307
│ └─4.1 Vedio Caption-20200321
├─15. 就业辅导
│ ├─1.1 简历投递技巧-上
│ ├─1.2 简历投递技巧-下
│ ├─2.1 面试技巧
│ └─3.1 薪资谈判
├─16. 星球-数据分析师必备技能
│ ├─1. 数据挖掘之数学基础
│ ├─10. 数据可视化系列专题
│ ├─11. 0基础快速掌握Excel神技能
│ ├─2. 数据挖掘之贝叶斯算法
│ ├─3. 数据挖掘之KNN算法
│ ├─4. Hive基础专题
│ ├─5. Mysql基础知识点：基本认知及Select基础查询
│ ├─6. Mysql基础知识点：复杂查询
│ ├─7. Mysql基础知识点：数据库“增删改查”操作
│ ├─8. Mysql数据库项目实战
│ └─9. Python基础课程
└─17. 星球-大数据高级开发必备技能
├─1. Flink实时数仓
├─2. 深入浅出Kafka（上）
├─3. 深入浅出Kafka（中）
├─4. 深入浅出Kafka（下）
├─5. 图解Kafka源码（上）
├─6. 图解Kafka源码（中）
├─7. 图解Kafka源码（下）
├─8. Sparkstreaming精讲
├─9. Sparkstreaming调优
└─10. ELK日志分析系统专题
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发表于 2023-7-30 02:31:00
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发表于 2023-7-30 07:47:26
