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[资源发布] 实用数据挖掘与人工智能一月特训班【完结】

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发表于 2019-8-20 10:37:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
├── 课件/
│   ├── 实用数据挖掘与人工智能一月特训班/
│   │   ├── 每日课件及代码/
│   │   │   ├── 1.13/
│   │   │   │   └── Week1_熟悉工具精华版.zip
│   │   │   ├── 1.15/
│   │   │   │   ├── Advanced-OO.ipynb
│   │   │   │   ├── Another way to teach Function.ipynb
│   │   │   │   ├── function.zip
│   │   │   │   ├── io module.zip
│   │   │   │   ├── python basic data structure.ipynb
│   │   │   │   ├── Python Code Structure.ipynb
│   │   │   │   ├── python for basic data type.ipynb
│   │   │   │   ├── PythonCodingRule.pdf
│   │   │   │   ├── variable.png
│   │   │   │   └── 浓缩python.pdf
│   │   │   ├── 1.16/
│   │   │   │   ├── data/
│   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   │   │   │   │   └── Pandas_tutorial-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   │   ├── 311-service-requests.csv
│   │   │   │   │   ├── bikes.csv
│   │   │   │   │   ├── dog.jpeg
│   │   │   │   │   ├── Pandas_tutorial.ipynb
│   │   │   │   │   ├── popularity-contest
│   │   │   │   │   ├── README.md
│   │   │   │   │   ├── result_0
│   │   │   │   │   ├── weather_2012.csv
│   │   │   │   │   └── weather_2012.sqlite
│   │   │   │   ├── 1. Create Arrays.ipynb
│   │   │   │   ├── 10. Index Objects.ipynb
│   │   │   │   ├── 11. Reindex.ipynb
│   │   │   │   ├── 12. Drop Data.ipynb
│   │   │   │   ├── 13. slice data.ipynb
│   │   │   │   ├── 14. Data Alignment.ipynb
│   │   │   │   ├── 15. Rank and Sort.ipynb
│   │   │   │   ├── 2. Basic Operations of Arrays.ipynb
│   │   │   │   ├── 3. Indexing, Slicing and Iterating.ipynb
│   │   │   │   ├── 4. Matrix Operations II.ipynb
│   │   │   │   ├── 5. Universal Functions.ipynb
│   │   │   │   ├── 6. Array processing.ipynb
│   │   │   │   ├── 7. Save and Load Array.ipynb
│   │   │   │   ├── 8. Series.ipynb
│   │   │   │   ├── 9. DataFrame + Titanic Example.ipynb
│   │   │   │   ├── Aggregation.ipynb
│   │   │   │   ├── Introduction to Numpy.pdf
│   │   │   │   ├── matplotlib.ipynb
│   │   │   │   ├── train.csv
│   │   │   │   └── winequality-red.csv
│   │   │   ├── 1.17/
│   │   │   │   ├── Week1_Linear.rar
│   │   │   │   └── Week1_什么是好的模型结果.rar
│   │   │   ├── 1.18/
│   │   │   │   ├── Week1_Logistic.rar
│   │   │   │   └── Week1_OverFitting.rar
│   │   │   ├── 1.19/
│   │   │   │   ├── data/
│   │   │   │   │   ├── test.csv
│   │   │   │   │   └── train.csv
│   │   │   │   ├── Binning.ipynb
│   │   │   │   ├── Combining DataFrames.ipynb
│   │   │   │   ├── Decision_Tree_Example_Titianic.ipynb
│   │   │   │   ├── Decision_Tree_RF.pdf
│   │   │   │   ├── GroupBy on DataFrames.ipynb
│   │   │   │   ├── GroupBy On Dict and Series.ipynb
│   │   │   │   ├── Mapping.ipynb
│   │   │   │   ├── Merge.ipynb
│   │   │   │   ├── Missing Value.ipynb
│   │   │   │   ├── Outliers.ipynb
│   │   │   │   ├── Permutation.ipynb
│   │   │   │   ├── Pivoting.ipynb
│   │   │   │   ├── Rename Index.ipynb
│   │   │   │   └── Replace.ipynb
│   │   │   ├── 1.20/
│   │   │   │   ├── Airbnb .zip
│   │   │   │   ├── Airbnb.pdf
│   │   │   │   ├── Airbnb_DataExploration_wanmen.ipynb
│   │   │   │   ├── Airbnb_FeatureEngineering_wanmen.ipynb
│   │   │   │   ├── Airbnb_modeling_1_20.ipynb
│   │   │   │   ├── NDCG.pdf
│   │   │   │   ├── SVM.ipynb
│   │   │   │   ├── SVM_DAL_CT_v3.pdf
│   │   │   │   └── SVM_pre.ipynb
│   │   │   ├── 1.22/
│   │   │   │   ├── amazon-fine-food-reviews.zip
│   │   │   │   ├── hongloumeng.txt
│   │   │   │   ├── Week2_NLTK_Amazon.rar
│   │   │   │   ├── 自然语言处理的前世与今生.ipynb
│   │   │   │   └── 自然语言的前世今生-new.pdf
│   │   │   ├── 1.23/
│   │   │   │   ├── 1.23上午网站集合.docx
│   │   │   │   ├── weatherproject.zip
│   │   │   │   ├── Week2_Scraping.rar
│   │   │   │   ├── WeixinBot.zip
│   │   │   │   └── 网站基础.pdf
│   │   │   ├── 1.24/
│   │   │   │   ├── 11.24上午网站.docx
│   │   │   │   ├── Week2_Bayesian.rar
│   │   │   │   ├── 爬虫进阶.ipynb
│   │   │   │   ├── 正则case q.ipynb
│   │   │   │   └── 正则表达式 Regular Expression.ipynb
│   │   │   ├── 1.25/
│   │   │   │   ├── UID_UCMID.csv.zip
│   │   │   │   ├── Week2_Bayesian2.rar
│   │   │   │   └── Week2_DataIntegration.rar
│   │   │   ├── 1.26/
│   │   │   │   ├── Clustering-pre.ipynb
│   │   │   │   ├── Clustering.ipynb
│   │   │   │   ├── Cluster_DAL_CT_v3.pdf
│   │   │   │   └── Week2_Danmu.rar
│   │   │   ├── 1.27/
│   │   │   │   └── Recommend System.pdf
│   │   │   ├── 1.29/
│   │   │   │   ├── 1.29.pdf
│   │   │   │   ├── History.pdf
│   │   │   │   └── 机器学习在图像识别中的应用.pdf
│   │   │   ├── 1.30/
│   │   │   │   ├── auto_bird.py
│   │   │   │   ├── bird_3_1.py
│   │   │   │   ├── flappy_bird_utils.py
│   │   │   │   ├── pygame_4.py
│   │   │   │   ├── pygame_fps.py
│   │   │   │   ├── pygame_no_fps.py
│   │   │   │   └── Week3_FlappyBird.rar
│   │   │   ├── 1.31/
│   │   │   │   ├── 2 Create database.sql
│   │   │   │   ├── 3 Query.sql
│   │   │   │   ├── ctypes basic.ipynb
│   │   │   │   ├── directkeys.py
│   │   │   │   ├── ImageRecognition.ipynb
│   │   │   │   ├── opencv basic.ipynb
│   │   │   │   ├── PIC.zip
│   │   │   │   ├── python控制系统.pdf
│   │   │   │   └── Working_with_data_1.ipynb
│   │   │   ├── 2.1/
│   │   │   │   ├── check data.ipynb
│   │   │   │   ├── daldrive.zip
│   │   │   │   ├── DeepGTAV.zip
│   │   │   │   ├── getkeys.py
│   │   │   │   ├── hw_bird.png
│   │   │   │   ├── lane_extraction.ipynb
│   │   │   │   ├── snapshot.py
│   │   │   │   ├── training_data-1.zip
│   │   │   │   ├── training_data-10.zip
│   │   │   │   └── training_run.py
│   │   │   ├── 2.2/
│   │   │   │   ├── CNN.ipynb
│   │   │   │   ├── Example1_Building and Running your first TF Graph.ipynb
│   │   │   │   ├── Introduction_to_tensorflow(1).ipynb
│   │   │   │   ├── Logistic_Regression_MNIST.ipynb
│   │   │   │   ├── pic.zip
│   │   │   │   ├── Sequences.ipynb
│   │   │   │   ├── Shape.ipynb
│   │   │   │   ├── slicing.ipynb
│   │   │   │   └── Tensorflow operations.ipynb
│   │   │   ├── 2.3/
│   │   │   │   ├── input/
│   │   │   │   │   ├── input.tar.gz
│   │   │   │   │   └── vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
│   │   │   │   ├── Archive.zip
│   │   │   │   └── 深度学习框架剖析-final.pdf
│   │   │   ├── 2.4/
│   │   │   │   ├── imgs.zip
│   │   │   │   ├── Linear Algebra.ipynb
│   │   │   │   ├── LinearAlgebra_code.ipynb
│   │   │   │   ├── 递归神经网络 (1).ipynb
│   │   │   │   └── 递归神经网络.pdf
│   │   │   ├── 2.5/
│   │   │   │   ├── Amazon Review Sentimental Analysis.ipynb
│   │   │   │   └── 词嵌入表示.ipynb
│   │   │   ├── 2.6/
│   │   ├── 每周作业/
│   │   │   ├── 第三周作业.png
│   │   │   └── 第一周作业.zip
│   │   ├── 软件:1月13日更新/
│   │   │   ├── mac/
│   │   │   │   ├── Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.pkg
│   │   │   │   ├── git-2.15.0-intel-universal-mavericks.dmg
│   │   │   │   ├── Mendeley-Desktop-1.17.12-OSX-Universal.dmg
│   │   │   │   └── Sublime Text Build 3143.dmg
│   │   │   ├── Windows/
│   │   │   │   ├── Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe
│   │   │   │   ├── Git-2.15.1.2-64-bit.exe
│   │   │   │   ├── graphviz-2.38.msi
│   │   │   │   ├── Mendeley-Desktop-1.17.12-win32.exe
│   │   │   │   └── Sublime Text Build 3143 x64 Setup.exe
│   │   ├── 推荐教材/
│   │   │   ├── Python for Data Analysis.pdf
│   │   │   ├── 机器学习_周志华.pdf
│   │   │   └── 利用Python进行数据分析 78.4MB.pdf
│   │   └── 【课程安排】.pdf
├── 10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
├── 10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
├── 11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4
├── 12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4
├── 12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
├── 12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
├── 12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4
├── 12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
├── 12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
├── 12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
├── 12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
├── 12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
├── 12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
├── 12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
├── 13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
├── 14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
├── 15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
├── 16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp4
├── 17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
├── 18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
├── 18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4
├── 18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
├── 18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
├── 18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
├── 18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
├── 18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.13、弹幕爬虫(五).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.14、弹幕爬虫(六).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp4
├── 19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
├── 1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4
├── 20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4
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├── 33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp4
├── 33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑.mp4
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├── 33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数.mp4
├── 33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一).mp4
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├── 33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一).mp4
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├── 34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三).mp4
├── 34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp4
├── 34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp4
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├── 35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二).mp4
├── 35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三).mp4
├── 35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四).mp4
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├── 35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp4
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├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4
├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4
├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4
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├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4
├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4
├── 36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4
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├── 37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp4
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├── 37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp4
├── 37、课程:神经网络.4、激活函数.mp4
├── 37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4
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├── 37、课程:神经网络.7、正规化.mp4
├── 37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp4
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├── 38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4
├── 38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp4
├── 39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4
├── 39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4
├── 39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4
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├── 3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
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├── 3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
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├── 3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
├── 3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
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├── 40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.13、DL优化方法分析以及相关TF API说明.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.3、命令式编程与声明式编程等概念讲解.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4
├── 40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
├── 41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp4
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├── 42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络(一).mp4
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├── 42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹(一).mp4
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├── 42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹(四).mp4
├── 42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别(一).mp4
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