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82-1.pytorch简介 · 83-2.pytorch-GPU加速 · 84-3pytorch-自动求导体验 · 85-4.python安装 · 86-5.安装jupyter · 87-6.配置pycharm · 88-7.配置cuda11.1 · 89-8.安装pytorch · 91-1.tensorflow简介 · 92-2.TensorflowGPU加速 · 93-3GPU加速绘图与分析 · 94-4tensorflow自动求导与tensorflow兼容1.x与优缺点对比 · 95-5.python安装 · 96-6.安装visualstudio · 97-7pycharm安装 · 98-8.配置cuda11.1 · 99-9.配置cuda11.1cudnn · 101-opencv概述 · 102-opencv图像读写展示 · 103-opencv视频处理 · 104-opencv绘图实战 · 105-opencv-鼠标绘图 · 106-opencv三原色 · 107-图像基本处理 · 108-图像加法融合 · 111-1.paddleNLP概述 · 112-2.中文分词 · 113-3.词性标注 · 114-4.实体命名识别 · 115-5依存句法分析 · 116-6信息抽取 · 117-7解语知识标注 · 118-8.文本纠错 · 119-9.文本相似度 · 121-1.pytorch回顾与CNN简介 · 122-2.机器视觉概述 · 123-3.卷积核概念 · 124-4.卷积基础 · 125-5.CNN实践 · 126-6.alexnet实战 · 127-7CNN综合实践 · 128-8.自动驾驶模拟 · 129-9.yolov4介绍 · 131-alphago环境 · 132-alphago原理 · 141-1.课程目标介绍 · 142-2深度学习线性代数概述 · 143-3概率论 · 144-4.机器学习分析剩女 · 145-5.机器学习与深度学习差异 · 146-6.神经网络的高数 · 147-7.线性方法基础优化和softmax回归 · 148-8.最大似然估计和逻辑回归 · 149-9.基础回顾 · 151-自动驾驶模拟器概述 · 152-自动驾驶模拟器源码概述 · 153-自动驾驶模拟器分类 · 154-自动驾驶控制感知概述 · 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437-5.dataframe矩阵数组快速上手 · 438-6.理解dataframe可以同时包容多个数据类型 · 439-7.dataframe进行截取 · 440-8.布尔索引 · 441-9.数据设置 · 442-10数据缺失处理 · 443-11数据操作 · 444-12数据合并 · 445-13数据分组 · 446-14形状修改索引层次数据透视 · 447-15处理时间序列 · 448-16.Categorical · 449-17pandas绘图 · 450-18pandas文件读写 · 451-19小结与作业 · 452-1.线性代数与SVD背景消除 · 453-2.SVD与NMF · 454-3.CT扫描与高斯消元 · 455-4.pagerank与线性回归 · 456-pandas复习1python强化 · 457-pandas复习2numpy强化 · 458-pandas复习3pandas基础 · 459-pandas复习4pandas索引 · 460-pandas复习5索引作业 · 461-pandas复习6分组 · 462-pandas复习7变形 · 463-pandas复习8链接 · 464-pandas复习9链接高级 · 465-pandas复习10缺失数据 · 466-pandas复习11文本数据 · 467-pandas复习12分类与区间 · 468-pandas复习13时间序列 · 469-pandas复习14作业回顾 · 470-pandas复习15小结 · 471-1matplotlib绘图上手 · 472-2_matplotlib绘图第一个 · 473-3_matplotlib中文绘图 · 474-4.绘制直方图 · 475-5.绘制散点图 · 476-6绘制堆叠图 · 477-7绘制饼图 · 478-8读取文件绘图 · 479-9.下载网络csv · 480-10.读取csv绘图 · 481-11numpy读取csv · 482-12根据时间绘图 · 483-13专业的时间绘制 · 484-14绘制子图 · 485-15绘制子图其他方式 · 486-16时间处理 · 487-17unix时间序列 · 488-18绘图填充 · 489-19边框与线条绘图 · 490-20K线图 · 491-21绘图样式 · 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811-10.测试CUDA与pycharm中文 · 812-11线性回归 · 813-12.线性回归损失函数 · 814-13.线性回归梯度计算 · 815-14线性回归测试 · 816-15mnist概述 · 817-16mnist实践上数据处理 · 818-17mnist实践中数据训练巡视函数趋势 · 819-18mnist实践下计算识别率 · 820-19.pytorch基本类型-类型转换-类型判断 · 821-20.pytorch基本数据类型-向量 · 822-21pytorch基本数据类型高维向量 · 823-22pytorch创建tensor上 · 824-23.pytorch创建tensor下 · 825-24pytorch索引切片上 · 826-25.pytorch索引与切片下 · 827-26pytorch降维与升维 · 828-27pytorch维度变换高级 · 829-28.pytorch-Broadcasting自动拓展 · 830-29.pytorch-拼接-cat · 831-30.pytorch拼接stack · 832-31pytorch拆分 · 833-32pytorch基本计算上 · 834-33pytorch基本计算下 · 835-34pytorch数据统计 · 836-35pytorch高阶操作 · 837-36梯度概念 · 838-37常见函数梯度 · 839-38激活函数与梯度 · 840-39MSE-loss函数与梯度 · 841-40softmax损失函数与梯度 · 842-41.感知机初级 · 843-42.感知机高级-多输出 · 844-43pytorch链式法则 · 845-44pytorch反向传播原理 · 846-45pytorch反向传播实践 · 847-46Pytorch-2D函数优化实例 · 848-47逻辑回归概述 · 849-48逻辑回归实战 · 850-49信息熵 · 851-50交叉熵 · 852-51多分类 · 853-52全链接层 · 854-53损失函数 · 855-54GPU加速 · 856-55GPU加速mnist · 857-56GPU加速batch如何影响训练速度 · 858-57.Loss与Accuracy · 859-58数据可视化环境配置 · 860-59Visdom可视化 · 861-60mnist可视化 · 862-61.TensorboardX · 863-62.过拟合与欠拟合 · 864-63K-fold验证实现防止过拟合 · 865-64.正则化Regularization · 866-65.L2范式正则化实战 · 867-66动量与学习率衰减 · 868-67.L1正则化动量学习率衰减-mnist实战 · 869-68.避免过拟合EarlyStop与Dropout · 870-69.实践避免过拟合EarlyStop与Dropout · 871-70卷积概念 · 872-71卷积神经网络 · 873-72实战卷积神经网络 · 874-73Downupsample · 875-74batchNorm · 876-75经典卷积神经网络 · 877-76深度残差网络ResNet · 878-77nn.Module · 879-78数据增强 · 880-79cifar10图像数据预览 · 881-80cifar10图像识别resnet · 882-81图像识别lenet5 · 883-82ResNet训练cifar · 884-83lenet5训练cifar · 885-84时间序列 · 886-85循环神经网络概述 · 887-86时间序列预测 · 888-87梯度爆炸与梯度消失以及梯度压缩 · 889-88LSTM如何解决梯度消失以及实践 · 890-89LSTM与单元使用 · 891-90LSTM情感分析介绍 · 892-91LSTM情感分析实战 · 893-92AutoEncoder自动编码器原理 · 894-93mnist编码器实战上 · 895-94mnist自动编码器VAE实战 · 896-95自动编码器AE实战 · 897-96对抗神经网络原理 · 898-97对抗神经网络gan实战 · 899-98对抗神经网络wgan · 910-10.配置CUDA · 911-11.安装jupyter · 912-12.安装tensorflow · 913-13.配置tensorflow-gpu加速 · 914-14.配置pycharm · 915-15.回归问题 · 916-16实践线性回归 · 917-17线性回归绘图 · 918-18手写识别 · 919-19手写识别实战-体验tensorflow · 920-20手写识别小结 · 921-21tensorflow基本数据类型 · 922-22.tensorflow基本数据类型类型检查 · 923-23tensorflow类型转换 · 924-24tensorflow数据类型Variable与numpy · 925-24创建tensor上 · 926-25创建tensorflow下 · 927-26.tensorflow创建tensor小结 · 928-27tensorflow切片与索引初级 · 929-28.索引与切片高级 · 930-29维度变幻 · 931-30broadcast · 932-31tensorflow数学计算 · 933-32tensorflow前向传播计算 · 934-33tensorflow合并与切割 · 935-34tensorflow数据统计 · 936-35tensorflow张量排序 · 937-36tensorflow填充与复制 · 938-37tensorflow张量限幅 · 939-38.tensorflow.clip_by_global_norm防止梯度爆炸与梯度弥散 · 940-39tensorflow高阶op · 941-40.tensorflow高阶OP生成坐标系 · 942-41tensorflow数据加载 · 943-42张量测试实战上-forward · 944-43张量测试下-mnist-tensor · 945-44全链接层 · 946-45输出方式 · 947-46损失函数MSE.Entropy.交叉熵 · 948-47损失函数小结 · 949-48梯度计算 · 950-49keras.MEtrics · 951-50CompileFit · 952-51激活函数及其梯度 · 953-52loss函数与梯度 · 954-53单输出感知机及其梯度 · 955-54多输出感知机及其梯度 · 956-55链式法则 · 957-56多层感知机梯度 · 958-57激活函数导数 · 959-58Himmelblau函数优化 · 960-59Fashion.MNIST实战 · 961-60tensorflow可视化 · 962-61.tf.keras.Keras.Metrics · 963-62.tf.keras.complie.fit · 964-63tf.keras自定义神经网络与层 · 965-64.tf.keras.模型序列化 · 966-65.tf.keras.cifar10图像识别 · 967-66过拟合与欠拟合 · 968-68交叉验证检测并防止过拟合 · 969-69.正则化防止过拟合 · 970-69动态学习率防止收敛过慢与梯度跳跃 · 971-70动量防止过拟合 · 972-71EarlyStopping避免过拟合 · 973-72Dropout防止过拟合 · 974-73卷积概念 · 975-74池化与采样 · 976-75cifar100实战 · 977-76cifar10实战 · 978-77BatchNorm · 979-78ResNet实战 · 980-79ResNet34训练过程 · 981-80循环神经网络 · 982-81时间序列 · 983-82RNN常规操作 · 984-83IMDB电影数据RNN-cell实现情感分析分类 · 985-84IMDB电影数据RNN-Layer实现情感分析分类 · 986-85梯度爆炸与梯度弥散 · 987-86.LSTM简介 · 988-87LSTM-cell实现情感数据分类 · 989-88LSTM-layer实现情感数据分类 · 990-89GRU原理 · 991-90GRU-cell实现情感数据分类 · 992-91GRU-layers实现情感数据分类 · 993-92自动编码器概述 · 994-93自动编码器实战 · 995-94变化自动编码器实战 · 996-95对抗神经网络 · 997-96对抗神经网络实现卡通头像生成 · 998-97wagan对抗神经网络生成卡通头像 · 999-98自定义数据集 · 1010-opencv颜色变换上 · 1011-opencv颜色变换下 · 1012-opencv图像变换 · 1013-opencv图像阈值 · 1014-图像平滑 · 1015-图像形态学 · 1016-图像梯度 · 1017-opencv图像边缘检测 · 1018-图像金字塔 · 1019-轮廓 · 1020-opencv直方图 · 1021-轮廓高级 · 1022-直方图颜色均衡 · 1023-直方图高级 · 1024-傅里叶变换 · 1025-傅里叶高级 · 1026-模板匹配 · 1027-霍夫线变换 · 1028-霍夫圈变换 · 1029-图像分割分水岭算法 · 1030-图像背景处理 · 1031-哈里斯角检测 · 1032-拐角检测 · 1033-SIFT尺度不变特征变换 · 1034-SURF检测斑点 · 1035-用于角点检测的FAST算法 · 1036-orb与brief · 1037-特征检测匹配 · 1038-特征查找单向性 · 1039-背景分离 · 1040-视频移动目标检测算法 · 1041-光流 · 1042-相机校准 · 1043-对极几何 · 1044-双目摄像头检测视差深度 · 1045-knn与opencv · 1046-手写识别SVM · 1047-kmeans与图像简化 · 1048-图像去除噪声 · 1049-图像修补 · 1050-曝光合成 · 1051-Haar级联对象检测 · 1052-CV小结 · 1053-虚拟环境 · 1054-adaboost人脸检测 · 1055-centernet物体检测 · 1056-face_recognition基础 · 1057-face_recognition解决虚拟环境 · 1058-face_recognition人脸识别 · 1059-face_recognition照片提取人脸 · 1060-opencv回顾1 · 1061-opencv回顾2 · 1062-活体识别 · 1063-活体识别实验 · 1064-机器视觉模型调用概述 · 1065-口罩识别 · 1066-美颜算法与opencv官方案例库文档库简介 · 1067-年龄性别识别 · 1068-批量提取人脸与摄像头提取人脸 · 1069-人脸识别常见操作 · 1070-人脸识别机器学习与深度学习 · 1071-人脸识别基础 · 1072-人脸特征 · 1073-人脸特征定位 · 1074-视频处理与视频卡通风格 · 1075-图像处理基础回顾 · 1076-图像与人脸漫画风格 · 1077-机器视觉概述 · 1078-图像分类概述 · 1079-图像分类基础 · 1080-图像分类-神经网络基础 · 1081-图像分类的CNN基础 · 1082-猫狗识别小结 · 1083-垃圾分类概述 · 1084-目标检测fasterRCNN · 1085-yolo目标检测 · 1086-yolo系应用 · 1087-目标检测小结 · 1088-目标切割 · 1089-unet目标分割 · 1090-deeplabv3 · 1091-maskrcnn · 1092-目标追踪概述 · 1093-智慧交通概述 · 1094-多目标追踪算法 · 1095-卡尔曼滤波 · 1096-卡尔曼滤波器 · 1097-基于卡尔曼的目标估计模型 · 1098-匈牙利算法与EM算法实现目标匹配 · 1099-数据关联 · 1110-10.情感分析 · 1111-11.情感分析高级 · 1112-12CPM问答 · 1113-13.写诗机器人 · 1114-14.开放式对话 · 1115-15.代码生成 · 1116-16新闻摘要 · 1117-17NLP复习 · 1118-18文档智能 · 1119-19.问题生成 · 1120-20零样本的文本分类 · 1121-21多模态特征提取 · 1122-22.定制模型二次训练 · 1123-23.定制NLP模型数据增强 · 1124-24.快速复习 · 1125-25.自定义医疗数据分类模型改进 · 1126-1.paddleNLP概述 · 1127-2.解语概述与paddleNLP环境部署Ubuntu22.10 · 1128-3.paddleNLP代码部署 · 1129-4.paddleNLP环境修复 · 1130-5.paddleNLP中文分词 · 1131-6.paddleNLP词性标注 · 1132-7.paddleNLP命名实体识别 · 1133-8.paddleNLP依存句法分析 · 1134-9.paddleNLP信息抽取 · 1135-10.paddleNLP解语知识标注 · 1136-11.文本纠错 · 1137-12.文本相似度 · 1138-13.情感分析 · 1139-14.CPU对话 · 1140-15GPU智能对话 · 1141-16智能写诗 · 1142-17开放式对话 · 1143-18代码生成 · 1144-19根据文字生成图像 · 1145-20文本摘要 · 1146-21智能文档提取 · 1147-22问题生成 · 1148-23paddleNLP小结 · 1149-24paddleNLP定制数据 · 1150-25定制训练 · 1151-26自定义改进的方法 · 1152-27paddleNLP小结 · 1153-28paddle-speech介绍与环境 · 1154-29语音识别 · 1155-30声纹提取 · 1156-31语音翻译 · 1157-32语音合成 · 1158-33声音加标点 · 1159-34paddle-speech小结 · 1160-35paddle-强化学习概述 · 1161-36paddle-检测 · 1162-37运行paddle检测模型 · 1163-38paddle检测路标 · 1210-10.deeplabv3语义分割 · 1410-10.pytorch张量与jupyter使用 · 1411-11.pytorch张量创建与加法 · 1412-12.pytorch内存共享与索引机制 · 1413-13.pytorch张量扩展机制 · 1414-14pytorch内存计算开销 · 1415-15.pytorch对象转换 · 1416-16pytorch张量GPU与CPU转换 · 1417-17pytorch计算梯度 · 1418-18.pytorch线性回归 · 1419-19.Fashion-MNIST数据集 · 1420-20softmax简介 · 1421-21pytorch激活函数 · 1422-22.多层感知机基础 · 1423-23.多层感知机实战 · 1424-24.模型选择欠拟合与过拟合权重衰减和丢弃法 · 1425-25.权重衰减与dropout解决欠拟合 · 1426-26.K折验证测试波士顿房价 · 1427-27.数值稳定性激活函数和硬件 · 1428-28.泛化表现协变量偏移和对抗性数据 · 1429-29.pytorch自定义神经网络 · 1430-30.卷积原理 · 1431-31.卷积核原理 · 1432-32卷积和池化层 · 1433-33CNN-leLet · 1434-33卷积与池化层实验 · 1435-34.CNN-ALexNet · 1436-34-CNN-GoolgeLelet与批量归一化 · 1437-35.CNN-VGG · 1438-35-resnet与densenet · 1439-36.CNN-NIN · 1440-36RNN原理与实验 · 1441-37RNN-GRU · 1442-38.RNN-LSTM · 1443-39.凸优化梯度下价格 · 1444-40梯度下降优化 · 1445-41.动量优化梯度下降 · 1446-42.AdaGrad梯度下降算法优化 · 1447-43.RMSProp算法 · 1448-44.AdaDelta算法 · 1449-45Adam算法 · 1450-46.混合编程_异步计算_多GPU训练 · 1451-47混合编程异步计算多GPU训练实验 · 1452-48-视觉-图像增强 · 1453-49-视觉微调 · 1454-50-视觉样式迁移 · 1455-51-目标检测和边界框描框 · 1456-52常见目标检测 · 1457-53-ssd机器视觉 · 1458-54.RCNN实践 · 1459-55.yolox目标检测 · 1460-55.移植程序到jetsnano · 1461-56语义分割deeplabv3 · 1462-57语义分割hrnet · 1463-58整合图像分割与目标检测 · 1464-59.yolo系算法小结 · 1465-60语义分割unet · 1466-61语义分割pspnet · 1467-62目标检测maskRCNN · 1468-63目标检测算法实验收尾 · 1510-自动驾驶机器视觉-图像特征检测匹配 · 1511-自动驾驶视觉图像分割对象距离计算 · 1512-自动驾驶图像编程快速回顾 · 1513-自动驾驶路径规划 · 1514-地图映射绘制 · 1515-寻路算法 · 1516-自动驾驶规划准则 · 1517-自动驾驶轨迹规划的基础 · 1518-自动驾驶汽车控制总和 · 1519-自动驾驶10个小实验 · 1520-airsim模型训练教程 · 1521-小结 · 1610-10.yolov5实践 · 1611-11.yolov4实践 · 1612-12.yolov4-tiny实验 · 1614-14.efficientnet-yolo3实验 · 1615-15deeplab语义分割 · 1616-16.hrnet语义分割 · 1710-线性回归实践 · 1711-softmax概念 · 1712-softmax实验 · 1713-MLP多层感知机初级 · 1714-MLP多层感知机中级 · 1715-MLP多层感知机实战 · 1716-MLP多层感知机与激活函数 · 1717-过拟合与欠拟合 · 1718-权重衰减 · 1719-dropout · 1720-正向传播反向传播计算图梯度衰减梯度爆炸 · 1721-21.kaggle与K验证 · 1722-神经网络操作基础 · 1723-卷积概念 · 1724-卷积神经网络经典概念 · 1725-深度学习lenet · 1726-Alex卷积神经网络 · 1727-VGG · 1728-NIN · 1729-GoogleLenet · 1730-bm · 1731-Resnet · 1732-DenseNet · 1733-深度学习基础复习 · 1734-RNN循环神经网络概述 · 1735-RNN实践 · 1736-RNN-tf简化 · 1737-GRU-避免梯度爆炸 · 1738-LSTM避免梯度衰减与梯度爆炸 · 1739-梯度与学习率 · 1740-动量提升训练 · 1741-adagrad与rmsprop · 1742-adam优化 · 1743-adadelta · 1744-命令与函数编程 · 1745-异步计算 · 1746-CPU与GPU异步计算 · 1747-图像增强 · 1748-热狗识别微调 · 1749-图像标签描框 · 1750-检测描框 · 1751-目标检测数据集与RCNN · 1752-人脸识别实验 · 1753-fasterRCNN模型实验 · 1754-人脸检测实验 · 1755-语义分割实验 · 1756-FCN语义分割 · 1757-DogBreedIdentification · 1758-图像风格转换 · 1759-NLP词嵌入模型 · 1760-NLP近义词类比词 · 1761-NLP情感分析 · 1810-9.pytorch基础数据操作 · 1811-10.pytorch数据预处理 · 1812-11.pytorch线性代数实践 · 1813-12.pytorch与微积分 · 1814-13pytorch自动求导 · 1815-14pytorch概率实践 · 1816-15pytorch帮助 · 1817-16.0线性回归实践 · 1818-16.1数据集与softmax · 1819-16.2线性回归实践 · 1820-17自定义线性回归实现图像分类softmax · 1821-18pytorch线性回归实现图像分类softmax · 1822-19多层感知机基础 · 1823-20多层感知机实践 · 1824-21过拟合与欠拟合 · 1825-22.权重衰减解决欠拟合 · 1826-23.dropout实现解决过拟合 · 1827-24数据稳定性 · 1828-25.房价预测与K折交叉验证避免过拟合 · 1829-26自定义神经网络与GPU优化 · 1830-27泛化表现协变量偏移和对抗性数据 · 1831-28框架简介 · 1832-29CNN与卷积核 · 1833-30yolox机器视觉视频演示 · 1834-31.卷积与池化 · 1835-32.lenet第一个CNN · 1836-33.LeNetAlexNet_VGG和NiN · 1837-34.训练alexNet · 1838-35训练测试vggnet · 1839-36训练测试nin · 1840-37.Inception与Googlenet · 1841-38批量规范化 · 1842-39残差神经网络 · 1843-40densenet稠密神经网络 · 1844-41时间序列 · 1845-42时间序列与文本预处理 · 1846-43.循环神经网络高级 · 1847-44GRU循环神经网络 · 1848-45LSTM长短期记忆神经网络 · 1849-46深度循环神经网络 · 1850-47双向循环神经网络 · 1851-48机器翻译数据集 · 1852-49词向量与翻译 · 1853-50束搜索 · 1854-51注意力机制 · 1855-52注意力汇聚 · 1856-53注意力评分 · 1857-54Seq2seq与注意力机制 · 1858-55.Transformer · 1859-56.BERT简介 · 1860-57训练优化 · 1861-58训练优化凸性 · 1862-59训练优化梯度下降 · 1863-60随机梯度下降与学习率 · 1864-61小批量随机梯度下降 · 1865-62.动量法 · 1866-63.adagrad算法 · 1867-64rmsprop算法 · 1868-65adadelta算法 · 1869-66adam算法 · 1870-67.学习率 · 1871-68高性能编程 · 1872-69GPU与CPU速度对比 · 1873-70自动并行 · 1874-71多GPU分布式训练 · 1875-72多GPU小结 · 1876-73.机器视觉图像增强 · 1877-74.机器视觉-微调 · 1878-75图像风格迁移 · 1879-76目标检测描框 · 1880-77RCNN简介 · 1881-78fastRCNN实践 · 1882-79faskrcnn实践 · 1883-80轻量级SSD · 1884-81重量级SSD实践 · 1885-82yolo基础概述 · 1886-83.最优秀的yolox · 1887-84同时染色与分割的yoact · 1888-85yolov5概述 · 1889-86yolov5与深度学习训练优化 · 1890-87yolov5架构 · 1891-88.yolov4与yolotinyv4 · 1892-89efficientnet与efficientnetYoloV3 · 1893-90certenet · 1894-91maskrcnn实践 · 1895-92fastrcnn实践 · 1896-93语义分割与deeplabv3 · 1897-94.hrnet语义分割 · 1898-95视觉复习与回顾 · 1899-96目标检测复习 · 2100-100.全国疫情地图 · 2101-101每个省疫情地图 · 2102-102柱状图 · 2103-103柱状图时间线 · 2104-104字典序排序 · 2105-105GDP柱状图时间线 · 2106-106pyecharts小结 · 2107-107妹子类与面向对象 · 2108-108妹子类的成员方法 · 2109-109类与对象 · 2110-110类的构造函数 · 2111-111类的字符串展示 · 2112-112类对象的比较 · 2113-113类的封装与私有权限 · 2114-114类的继承单继承 · 2115-115类的继承构造函数与成员变量成员函数覆盖 · 2116-116super关键词 · 2117-117多继承 · 2118-118继承覆盖小结 · 2119-120注解的一般形式 · 2120-121函数的注解 · 2121-122union · 2122-123多态实现软件的可拓展性 · 2123-124百度搜索多态练习 · 2124-125安装mysql · 2125-126.配置windowsmysql · 2126-127安装数据库工具 · 2127-128SQL语句操作数据库与表 · 2128-129SQL语言数据插入 · 2129-130SQL语言数据删除 · 2130-131SQL语言数据更新 · 2131-132SQLselect数据查询 · 2132-133SQLselect分组聚合 · 2134-135SQLselect查询分页 · 2135-136安装python操作Mysql的库 · 2136-137python链接数据库 · 2137-138python创建数据表 · 2138-139python查询数据库 · 2139-140python数据库递交 · 4100-30自定义图例 · 4101-31地理位置绘图 · 4102-32全球地图绘制 · 4103-33绘制坐标 · 4104-34.三维绘图 · 4105-35绘图高级 · 4106-36绘图小结 · 6100-30时间 · 6101-31实盘环境 · 6102-32.掘金量化小结 · 6103-32回测小结 · 6104-33.qlib微软量化 · 6105-34qlib概述 · 6106-35回测期货 · 6107-36回测股票 · 6108-1量化模拟实盘概述 · 6109-2.期货-菲阿里四价策略 · 6110-3.期货-双均线策略 · 6111-4.期货-DualThrust · 6112-5.期货-R-Breaker · 6113-6.期货-网格交易 · 6114-7.期货-跨品种套利 · 6115-8.期货-跨期套利 · 6116-9.期货-海龟交易 · 6117-10期货-做市商策略 · 6118-11股票布林线均值回归 · 6119-12股票指数增强 · 6120-13股票日内回转交易 · 6121-14.股票机器学习 · 6122-15.股票多因子选股 · 6123-16.股票小市值策略 · 6124-1qlib简介 · 6125-2qlib预备数据 · 6126-3qlib-lightGBM · 6127-4qlib案例测试 · 6128-5.LSTM · 6129-6.HIST · 6130-7.MLP · 6131-8.Transformer · 8100-99gan与wgan_gp差异 · 8101-100图卷积网络GCN · 8102-101处理自定义数据 · 10100-多目标追踪 · 18100-97语义分割过程上 · 18101-98语义分割过程下 · 18102-99resnet实现cifar图像分类 · 18103-100狗品种识别 · 18104-101图像识别实战 · 18105-102词向量 · 18106-103.近似训练与词嵌入数据集 · 18107-104预训练嵌入词 · 18108-105词嵌入与子词嵌入 · 18109-106词的相似性和类⽐任务.mp4 · 18110-107.Bert基本原理与Bert数据预处理 · 18111-108.Bert微调预训练 · 18112-109IMDB情感分析数据集 · 18113-110RNN情感分析 · 18114-111TextCNN情感分析 · 18115-112自然语言推断数据集 · 18116-113.自然语言处理-注意力 · 18117-114自然语言推断微调BERT · 18118-115写诗机器人实验 · 18119-116强化学习 · 18120-117愤怒小鸟的AI强化学习 · 18121-118.强化学习-alphago基础原理 · 18122-119alphago实验 · 18123-120强化学习与GYM · 18124-121Markov决策过程强化学习寻路 · 18125-122有模型数值迭代强化学习冰面寻路 · 18126-123回合更新价值迭代21点游戏强化学习 · 18127-124时序差分价值迭代出租车调度 · 18128-125深度Q小车上山 · 18129-126.回车更新策略梯度方法 · 18130-127执行者评论者方法实现双节倒立摆强化学习 · 18131-128自动驾驶模拟器简介 · 18132-129自动驾驶模拟器运行介绍 · 18133-130自动驾驶控制 · 18134-131汽车自动驾驶感知与强化学习 · 18135-132无人机控制与感知 · 18136-133无人机强化学习 · 18137-134Airsim自动驾驶强化学习 · 18138-135强化学习倒立摆 · 18139-136游戏强化学习 · 18140-137alpha井字棋 · 18141-138alpahzero翻转棋 · 18142-139知识图谱概念 · 18143-140知识图谱经典案例 · 18144-141.知识图谱应用 · 18145-142知识表示 · 18146-143.知识建模 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* 21-1为什么要学习python
* 22-2.什么是编程语言
* 23-3.安装最新的python3.11
* 24-4.python第一个程序
* 25-5.python解释器
* 26-6.安装pycharm并使用
* 27-7.python字面量
* 28-8.python注释
* 29-9.python变量
* 31-1.python办公自动化基础
* 32-2读取excel表格
* 33-3.写入excel表格
* 34-4.写入excel指定格式
* 35-5.读取上市公司报表统计均值
* 36-6.多种写入方式
* 37-7.xlwings操作excel
* 38-8.excel统计文件名
* 39-9.excel作业
* 41-1numpy简介
* 42-2numpy创建数组
* 43-3numpy数据类型
* 44-4.numpy数组形状
* 45-4numpy数组属性维度与arange
* 46-5numpy数组属性itemsize与flags
* 47-6.numpy创建数组
* 48-7.根据已有数组创建Numpy数组
* 49-8创建一定数据范围之内的numpy数组
* 51-1.机器学习入门
* 52-2.机器学习与深度学习差异
* 53-3.numpy优势与特点
* 54-4.numpy数组基础属性
* 55-5.numpy数组创建索引切片类型变换去重
* 56-6.numpy数组计算矩阵计算
* 57-7.pandas与三种数据结构
* 58-8.pandas-dataframe索引切片排序
* 59-9.pandas-dataframe计算
* 61-1.量化交易概述-光大乌龙
* 62-1.量化投资基础
* 63-2.量化投资-艺术走向科学
* 64-2量化投资案例与小结
* 65-3.量化投资背景常识
* 66-3现代数学理论在量化投资中大有用武之地
* 67-4.可转移Alpha策略
* 68-4.量化投资-因子
* 69-5.A型alpha策略
* 71-1qlib简介
* 72-2qlib预备数据
* 73-3qlib-lightGBM
* 74-4qlib案例测试
* 75-5.LSTM
* 76-6.HIST
* 77-7.MLP
* 78-8.Transformer
* 81-0.AI简史
* 82-1.pytorch简介
* 83-2.pytorch-GPU加速
* 84-3pytorch-自动求导体验
* 85-4.python安装
* 86-5.安装jupyter
* 87-6.配置pycharm
* 88-7.配置cuda11.1
* 89-8.安装pytorch
* 91-1.tensorflow简介
* 92-2.TensorflowGPU加速
* 93-3GPU加速绘图与分析
* 94-4tensorflow自动求导与tensorflow兼容1.x与优缺点对比
* 95-5.python安装
* 96-6.安装visualstudio
* 97-7pycharm安装
* 98-8.配置cuda11.1
* 99-9.配置cuda11.1cudnn
* 101-opencv概述
* 102-opencv图像读写展示
* 103-opencv视频处理
* 104-opencv绘图实战
* 105-opencv-鼠标绘图
* 106-opencv三原色
* 107-图像基本处理
* 108-图像加法融合
* 111-1.paddleNLP概述
* 112-2.中文分词
* 113-3.词性标注
* 114-4.实体命名识别
* 115-5依存句法分析
* 116-6信息抽取
* 117-7解语知识标注
* 118-8.文本纠错
* 119-9.文本相似度
* 121-1.pytorch回顾与CNN简介
* 122-2.机器视觉概述
* 123-3.卷积核概念
* 124-4.卷积基础
* 125-5.CNN实践
* 126-6.alexnet实战
* 127-7CNN综合实践
* 128-8.自动驾驶模拟
* 129-9.yolov4介绍
* 131-alphago环境
* 132-alphago原理
* 141-1.课程目标介绍
* 142-2深度学习线性代数概述
* 143-3概率论
* 144-4.机器学习分析剩女
* 145-5.机器学习与深度学习差异
* 146-6.神经网络的高数
* 147-7.线性方法基础优化和softmax回归
* 148-8.最大似然估计和逻辑回归
* 149-9.基础回顾
* 151-自动驾驶模拟器概述
* 152-自动驾驶模拟器源码概述
* 153-自动驾驶模拟器分类
* 154-自动驾驶控制感知概述
* 155-自动驾驶视觉信息
* 156-自动驾驶无人机感知与控制
* 157-自动驾驶理论基础
* 158-自动驾驶理论基础传感器与角度控制
* 159-自动驾驶视觉双摄像头计算视差距离
* 161-1.课程目标概述
* 162-2.基于airsim实现机器视觉的模拟器简介
* 163-3.自动驾驶汽车控制与感知
* 164-4视觉的基础回顾
* 165-5.maskRCNN
* 166-6.ssd
* 167-7.yolov1v2v3概述
* 168-8.yolox实践
* 169-9.yoloact实践
* 171-深度学习概述
* 172-tensorflow概述
* 173-张量基础
* 174-张量计算与矩阵乘法
* 175-tensorflow矩阵拼接广播机制
* 176-张量索引机制
* 177-运算的内存开销
* 178-梯度求导
* 179-线性回归基本概念
* 181-0.如何进入大厂
* 182-1深度学习基础
* 183-2.线性代数与NDarray
* 184-3.概率与数理统计
* 185-4.导数逆向传播和复杂度
* 186-5.线性方法
* 187-6.基础优化和层序回归
* 188-7.最大似然估计和逻辑回归
* 189-8.pytorch基础
* 210-10.python.type与类型
* 211-11执行系统命令
* 212-12.字符串三种格式
* 213-13数据类型转换
* 214-14标识符与命名规范
* 215-15常见运算符
* 216-16字符串拼接
* 217-17字符串格式化百分号
* 218-18字符串与变量f格式化
* 219-19字符串格式化表达式
* 220-20输入输出
* 221-21bool类型
* 222-22比较运算符
* 223-23.if语句
* 224-24.ifelse语句
* 225-25.ifelifelse语句
* 226-26ifelifelse语句
* 227-27and运算符
* 228-28or运算符
* 229-29not运算符
* 230-30while死循环
* 231-31while有限循环
* 232-32while循环计算加法
* 233-33while猜数字
* 234-34while循环嵌套
* 235-35while实现九九乘法表
* 236-36for实践
* 237-37for结合range
* 238-38for小结
* 239-39for九九乘法表
* 240-40continue结束本次循环
* 241-41continue与嵌套循环
* 242-42break中断循环
* 243-43break嵌套循环
* 244-44.函数声明
* 245-45函数形式参数与实际参数的差异
* 246-46函数返回与None
* 247-47函数文档
* 248-48函数调用过程
* 249-49变量作用域与全局变量局部变量
* 250-50全局变量global
* 251-51模拟银行实践
* 252-52容器概念
* 253-53列表定义
* 254-54列表索引
* 255-55列表反向索引
* 256-56列表方法概述
* 257-57循环列表
* 258-58循环列表练习
* 259-59元组实践
* 260-60元组方法实践
* 261-61循环元组与小结
* 262-62字符串的特点
* 263-63字符串小结
* 264-64切片实践与小结
* 265-65去重的集合
* 266-66集合方法与小结
* 267-67字典原理与一般形式
* 268-68字典常用方法
* 269-69字典的小结
* 270-70容器小结
* 271-71容器的通用方法
* 272-72字符串排序
* 273-73函数多返回值
* 274-74函数参数的几种形式
* 275-75可变参数
* 276-76参数总结
* 277-77函数当作参数
* 278-78匿名函数
* 279-79文件编码
* 280-80读取文件
* 281-81文件读取小结
* 282-82文件写入
* 283-83文件读取
* 284-84文件作业
* 285-85异常与错误
* 286-86捕获异常
* 287-87异常的传递
* 288-88异常复习与模块
* 289-89调用模块函数与主执行模块
* 290-90模块函数重名
* 291-91模块小结
* 292-92包的调用小结
* 293-93外部库
* 294-94综合作业
* 295-95json格式化
* 296-96安装pyecharts
* 297-97折线图绘制
* 298-98折线图的疫情绘制
* 299-99地图绘制
* 310-10.excel文件读取小结
* 311-11.excel文件写入小结
* 312-12.excel作业与akshare金融数据作业
* 313-13excel小结
* 314-14.读取word
* 315-15读取word写入excel
* 316-16读取word更新excel
* 317-17遍历文件夹统计word到excel
* 318-18遍历文件夹移动文件
* 319-19解决文件移动
* 320-20统计word到excel
* 321-21word作业1
* 322-22读取excel写入docx
* 323-23读取模板批量生成邀请函
* 324-24.读取doc生成题库
* 325-25读取excel实现工牌生成
* 326-26.批量生成合同
* 327-27批量生成成绩单
* 328-28word作业
* 329-29word小结
* 330-30安装python-pptx以及创造第一个ppt
* 331-31pptx插入多行
* 332-32PPT插入文本框
* 333-33.PPT插入图像
* 334-34PPT基本操作
* 335-35ppt作业
* 336-36多页PPT
* 337-37读取PDF
* 338-38.pdf读取表格
* 339-39pdf合并docx转化成pdf
* 340-40批量pdf转docx
* 341-41统计pdf表格
* 342-42合并pdf信息到excel
* 343-43读取pdf写入excel整合图片
* 344-44pdf合并
* 345-45pdf旋转
* 346-46pdf切割
* 347-47开启邮件服务
* 348-48.发送文本邮件
* 349-49.发送带附件的邮件
* 350-50.邮件群发
* 351-51.发送邮件自带html
* 352-52发送邮件本地图片与在线图片
* 353-53收取邮件
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* 358-58统计照片
* 359-59文件按照文件夹整理
* 360-60.文件按照人名分类
* 361-61.图片文件收纳
* 362-62文件统计
* 363-63.根目录文件搜索
* 364-64批量修改文件名
* 365-65批量删除文件
* 366-66批量创建文件夹
* 367-67批量创建文件
* 368-68创建层级目录
* 369-69批量删除文件与文件夹
* 370-70批量拷贝文件
* 371-71批量移动文件
* 372-72批量拷贝文件夹
* 373-73文件与文件夹作业
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* 376-76模拟点击
* 377-77模拟google搜索
* 378-78基金数据提取
* 379-79模拟登录小米
* 380-80网页自动化作业
* 381-81selenium小结
* 382-82selenium操作网页的几种方法
* 383-83selenium操作小结
* 384-84.图像格式转化
* 385-85修改图像大小
* 386-86图像添加汉字
* 387-87图像添加logo
* 388-88批量生成工资条
* 389-89生成缩略图
* 390-90文字识别
* 391-91生成词云
* 392-92大屏展示
* 393-93作业安装
* 394-94办公自动化复习与延申
* 395-95键盘自动化
* 396-96鼠标自动化
* 397-97截屏与检测时间
* 410-9索引与切片
* 411-10.numpy高级索引-整数索引
* 412-11numpy高级索引-布尔索引
* 413-12numpy广播机制
* 414-13numpy数组迭代
* 415-14numpy数组操作维度
* 416-15numpy数组翻转操作
* 417-16数组维度修改
* 418-17数组的拼接
* 419-18数组切割
* 420-19数组的元素操作
* 421-20numpy位运算
* 422-21numpy字符串实战
* 423-22numpy算数函数
* 424-23numpy矩阵算术函数
* 425-24numpy统计函数
* 426-25搜索排序计数
* 427-26字节交换
* 428-27视图与副本
* 429-28numpy矩阵
* 430-29numpy线性代数
* 431-30numpy初级绘图
* 432-31numpy序列化
* 433-1.pandas快速上手
* 434-2pandas中文绘图
* 435-3.dataframe快速上手
* 436-4.pd.Series索引数组
* 437-5.dataframe矩阵数组快速上手
* 438-6.理解dataframe可以同时包容多个数据类型
* 439-7.dataframe进行截取
* 440-8.布尔索引
* 441-9.数据设置
* 442-10数据缺失处理
* 443-11数据操作
* 444-12数据合并
* 445-13数据分组
* 446-14形状修改索引层次数据透视
* 447-15处理时间序列
* 448-16.Categorical
* 449-17pandas绘图
* 450-18pandas文件读写
* 451-19小结与作业
* 452-1.线性代数与SVD背景消除
* 453-2.SVD与NMF
* 454-3.CT扫描与高斯消元
* 455-4.pagerank与线性回归
* 456-pandas复习1python强化
* 457-pandas复习2numpy强化
* 458-pandas复习3pandas基础
* 459-pandas复习4pandas索引
* 460-pandas复习5索引作业
* 461-pandas复习6分组
* 462-pandas复习7变形
* 463-pandas复习8链接
* 464-pandas复习9链接高级
* 465-pandas复习10缺失数据
* 466-pandas复习11文本数据
* 467-pandas复习12分类与区间
* 468-pandas复习13时间序列
* 469-pandas复习14作业回顾
* 470-pandas复习15小结
* 471-1matplotlib绘图上手
* 472-2_matplotlib绘图第一个
* 473-3_matplotlib中文绘图
* 474-4.绘制直方图
* 475-5.绘制散点图
* 476-6绘制堆叠图
* 477-7绘制饼图
* 478-8读取文件绘图
* 479-9.下载网络csv
* 480-10.读取csv绘图
* 481-11numpy读取csv
* 482-12根据时间绘图
* 483-13专业的时间绘制
* 484-14绘制子图
* 485-15绘制子图其他方式
* 486-16时间处理
* 487-17unix时间序列
* 488-18绘图填充
* 489-19边框与线条绘图
* 490-20K线图
* 491-21绘图样式
* 492-22实时动画
* 493-23文本与注解
* 494-24注解股票最终价格
* 495-25子图绘制
* 496-26更多数据指标
* 497-27自定义填充修建清除
* 498-28共享X轴
* 499-29多个Y轴
* 510-10.pandas文件读写
* 511-11pandas处理数据缺失
* 512-12pandas数据离散化
* 513-13pandas数据合并
* 514-14pandas数据分组聚合交叉透视
* 515-15matplotlib简介
* 516-16matplotlib快速入门430案例
* 517-17seaborn绘图
* 518-18数据分析案例-电影数据
* 519-19数据分析案例-NBA球员数据分析
* 520-20数据分析案例-租房数据分析
* 521-21机器学习概述
* 522-22KNN近邻算法思想
* 523-23.KNN算法实践与交叉验证CV搜索
* 524-24.线性回归思想
* 525-25梯度下降与线性回归
* 526-26.线性回归正则化与岭回归
* 527-27逻辑回归与实验
* 528-28决策树信息熵与实践
* 529-29集成学习随机森林
* 530-30集成学习adaboost概述
* 531-31集成学习adaboost实践
* 532-32集成学习GBDT
* 533-33kmean无监督学习
* 534-34聚类优化与PCA降维
* 535-35补充数学常识
* 536-36pca实践
* 537-37朴素贝叶斯理论
* 538-38.朴素贝叶斯实践与小结
* 539-39svm概述
* 540-40svm理论基础
* 541-41SVM实践与小结
* 542-42.EM算法概述
* 543-43.EM算法实验
* 544-44.HMM模型概述
* 545-45HMM模型的前向后向评估算法
* 546-46维特比算法解码隐藏状态序列
* 547-47鲍姆韦尔奇与HMM实验
* 548-48HMM综合实验
* 549-49xgboost概述
* 550-50xgboost综合实验
* 551-51集成学习lightBGM
* 552-52lightBGM处理吃鸡数据
* 553-53机器学习常识小结
* 554-54线性回归复习
* 555-55逻辑回归复习
* 556-56近邻算法与决策树算法复习
* 557-57集成学习与聚类复习
* 558-58支持向量机复习
* 559-59EM复习与GMM
* 560-60机器学习过程概述
* 561-61人工神经网络
* 562-62数据降维
* 563-63关联规则
* 564-64多元高斯分布解决异常
* 565-65HMM处理股票时间序列
* 566-66LDA主题模型
* 567-67最大熵
* 568-68神经网络处理手写识别
* 569-69贝叶斯邮件分类与优化
* 570-70推荐系统概述
* 571-71推荐系统实践.
* 572-72.scikitlearn官方案例概述
* 573-73机器学习案例小结
* 574-74numpy实现机器学习算法上
* 575-75numpy实现机器学习算法中
* 576-76numpy实现机器学习算法下小结.
* 577-77vscode插件jupyter
* 610-5.BridgeWater风险平价
* 611-6.B型alpha策略
* 612-6.保尔森基金高风险的策略很难持久
* 613-7.X型alpha策略
* 614-7.文艺复兴科技高频策略牺牲了资金规模
* 615-8.量化择时策略与方法
* 616-8埃利奥特量化法律
* 617-9.量化交易策略
* 618-9.量化择时策略与方法小结
* 619-10.量化交易策略分类
* 620-10高频交易概述
* 621-11程序交易概述
* 622-11量化交易套利模型
* 623-12高级CTA
* 624-12量化编程工具与语言
* 625-13.量化交易平台
* 626-13期权概述
* 627-14基金评级
* 628-14量化小结
* 629-15.金融中的随机分析与Python实现
* 630-16金融学中的python模拟实践1
* 631-17金融学的python模拟实践2
* 632-18.金融学的python模拟实践3
* 633-19.Python金融应用统计学正太分布
* 634-20雅虎数据提取
* 635-21金融资产组合
* 636-22PCA与贝叶斯回归
* 637-23金融中的数值分析应用
* 638-24金融数值分析实践
* 639-25excel复习
* 640-26面向对象与图形界面
* 641-27mongoDB与大数据回顾
* 642-28.金融衍生品分析模块
* 643-29DX基础库
* 644-30.DX实践上
* 645-31DX估值与期权资产组合
* 646-32.VSTOXX波动率
* 647-33.Python量化投资系统构建与策略回测概述
* 648-34量化代码升级
* 649-1python与金融快速复习
* 650-2.python与金融数学
* 651-3.金融数学-曲线无线逼近
* 652-4.金融数学实践
* 653-1.统计学概述
* 654-1python与金融快速复习
* 655-2.python与金融数学
* 656-2.统计学感知机
* 657-3.金融数学-曲线无线逼近
* 658-3.统计学近邻算法
* 659-4.金融数学实践
* 660-4.统计学朴素贝叶斯
* 661-5.统计学决策树
* 662-6.统计学逻辑回归
* 663-7.统计学SVM
* 664-8.统计学集成学习adaboost
* 665-9.统计学EM算法
* 666-10统计学HMM
* 667-11统计学CRF
* 668-12统计学小结
* 669-1.backtrader
* 670-2.backtrader快速上手
* 671-3backtrade交易
* 672-4.backtrade策略案例上
* 673-7平台策略下
* 674-8数据预览
* 675-9.实践算法数据
* 676-10交易策略详解
* 677-11交易信号
* 678-12talib概述
* 679-13talib指标实践
* 680-14订单得命令
* 681-15定制目标交易
* 682-16OCO订单
* 683-17.订单策略
* 684-17.股票行业轮动
* 685-18.alpha对冲股票期货
* 686-18现货补偿
* 687-19.策略基础
* 688-19条件限制
* 689-20策略用到的基础
* 690-20滑点预测
* 691-21开盘作弊
* 692-22交易填充
* 693-23交易小结
* 694-24佣金保证金
* 695-25股票与期货佣金
* 696-26佣金参数
* 697-27数学分析工具
* 698-28观察员
* 699-29绘图
* 810-9.配置cudnn与pytorch-CUDA加速
* 811-10.测试CUDA与pycharm中文
* 812-11线性回归
* 813-12.线性回归损失函数
* 814-13.线性回归梯度计算
* 815-14线性回归测试
* 816-15mnist概述
* 817-16mnist实践上数据处理
* 818-17mnist实践中数据训练巡视函数趋势
* 819-18mnist实践下计算识别率
* 820-19.pytorch基本类型-类型转换-类型判断
* 821-20.pytorch基本数据类型-向量
* 822-21pytorch基本数据类型高维向量
* 823-22pytorch创建tensor上
* 824-23.pytorch创建tensor下
* 825-24pytorch索引切片上
* 826-25.pytorch索引与切片下
* 827-26pytorch降维与升维
* 828-27pytorch维度变换高级
* 829-28.pytorch-Broadcasting自动拓展
* 830-29.pytorch-拼接-cat
* 831-30.pytorch拼接stack
* 832-31pytorch拆分
* 833-32pytorch基本计算上
* 834-33pytorch基本计算下
* 835-34pytorch数据统计
* 836-35pytorch高阶操作
* 837-36梯度概念
* 838-37常见函数梯度
* 839-38激活函数与梯度
* 840-39MSE-loss函数与梯度
* 841-40softmax损失函数与梯度
* 842-41.感知机初级
* 843-42.感知机高级-多输出
* 844-43pytorch链式法则
* 845-44pytorch反向传播原理
* 846-45pytorch反向传播实践
* 847-46Pytorch-2D函数优化实例
* 848-47逻辑回归概述
* 849-48逻辑回归实战
* 850-49信息熵
* 851-50交叉熵
* 852-51多分类
* 853-52全链接层
* 854-53损失函数
* 855-54GPU加速
* 856-55GPU加速mnist
* 857-56GPU加速batch如何影响训练速度
* 858-57.Loss与Accuracy
* 859-58数据可视化环境配置
* 860-59Visdom可视化
* 861-60mnist可视化
* 862-61.TensorboardX
* 863-62.过拟合与欠拟合
* 864-63K-fold验证实现防止过拟合
* 865-64.正则化Regularization
* 866-65.L2范式正则化实战
* 867-66动量与学习率衰减
* 868-67.L1正则化动量学习率衰减-mnist实战
* 869-68.避免过拟合EarlyStop与Dropout
* 870-69.实践避免过拟合EarlyStop与Dropout
* 871-70卷积概念
* 872-71卷积神经网络
* 873-72实战卷积神经网络
* 874-73Downupsample
* 875-74batchNorm
* 876-75经典卷积神经网络
* 877-76深度残差网络ResNet
* 878-77nn.Module
* 879-78数据增强
* 880-79cifar10图像数据预览
* 881-80cifar10图像识别resnet
* 882-81图像识别lenet5
* 883-82ResNet训练cifar
* 884-83lenet5训练cifar
* 885-84时间序列
* 886-85循环神经网络概述
* 887-86时间序列预测
* 888-87梯度爆炸与梯度消失以及梯度压缩
* 889-88LSTM如何解决梯度消失以及实践
* 890-89LSTM与单元使用
* 891-90LSTM情感分析介绍
* 892-91LSTM情感分析实战
* 893-92AutoEncoder自动编码器原理
* 894-93mnist编码器实战上
* 895-94mnist自动编码器VAE实战
* 896-95自动编码器AE实战
* 897-96对抗神经网络原理
* 898-97对抗神经网络gan实战
* 899-98对抗神经网络wgan
* 910-10.配置CUDA
* 911-11.安装jupyter
* 912-12.安装tensorflow
* 913-13.配置tensorflow-gpu加速
* 914-14.配置pycharm
* 915-15.回归问题
* 916-16实践线性回归
* 917-17线性回归绘图
* 918-18手写识别
* 919-19手写识别实战-体验tensorflow
* 920-20手写识别小结
* 921-21tensorflow基本数据类型
* 922-22.tensorflow基本数据类型类型检查
* 923-23tensorflow类型转换
* 924-24tensorflow数据类型Variable与numpy
* 925-24创建tensor上
* 926-25创建tensorflow下
* 927-26.tensorflow创建tensor小结
* 928-27tensorflow切片与索引初级
* 929-28.索引与切片高级
* 930-29维度变幻
* 931-30broadcast
* 932-31tensorflow数学计算
* 933-32tensorflow前向传播计算
* 934-33tensorflow合并与切割
* 935-34tensorflow数据统计
* 936-35tensorflow张量排序
* 937-36tensorflow填充与复制
* 938-37tensorflow张量限幅
* 939-38.tensorflow.clip_by_global_norm防止梯度爆炸与梯度弥散
* 940-39tensorflow高阶op
* 941-40.tensorflow高阶OP生成坐标系
* 942-41tensorflow数据加载
* 943-42张量测试实战上-forward
* 944-43张量测试下-mnist-tensor
* 945-44全链接层
* 946-45输出方式
* 947-46损失函数MSE.Entropy.交叉熵
* 948-47损失函数小结
* 949-48梯度计算
* 950-49keras.MEtrics
* 951-50CompileFit
* 952-51激活函数及其梯度
* 953-52loss函数与梯度
* 954-53单输出感知机及其梯度
* 955-54多输出感知机及其梯度
* 956-55链式法则
* 957-56多层感知机梯度
* 958-57激活函数导数
* 959-58Himmelblau函数优化
* 960-59Fashion.MNIST实战
* 961-60tensorflow可视化
* 962-61.tf.keras.Keras.Metrics
* 963-62.tf.keras.complie.fit
* 964-63tf.keras自定义神经网络与层
* 965-64.tf.keras.模型序列化
* 966-65.tf.keras.cifar10图像识别
* 967-66过拟合与欠拟合
* 968-68交叉验证检测并防止过拟合
* 969-69.正则化防止过拟合
* 970-69动态学习率防止收敛过慢与梯度跳跃
* 971-70动量防止过拟合
* 972-71EarlyStopping避免过拟合
* 973-72Dropout防止过拟合
* 974-73卷积概念
* 975-74池化与采样
* 976-75cifar100实战
* 977-76cifar10实战
* 978-77BatchNorm
* 979-78ResNet实战
* 980-79ResNet34训练过程
* 981-80循环神经网络
* 982-81时间序列
* 983-82RNN常规操作
* 984-83IMDB电影数据RNN-cell实现情感分析分类
* 985-84IMDB电影数据RNN-Layer实现情感分析分类
* 986-85梯度爆炸与梯度弥散
* 987-86.LSTM简介
* 988-87LSTM-cell实现情感数据分类
* 989-88LSTM-layer实现情感数据分类
* 990-89GRU原理
* 991-90GRU-cell实现情感数据分类
* 992-91GRU-layers实现情感数据分类
* 993-92自动编码器概述
* 994-93自动编码器实战
* 995-94变化自动编码器实战
* 996-95对抗神经网络
* 997-96对抗神经网络实现卡通头像生成
* 998-97wagan对抗神经网络生成卡通头像
* 999-98自定义数据集
* 1010-opencv颜色变换上
* 1011-opencv颜色变换下
* 1012-opencv图像变换
* 1013-opencv图像阈值
* 1014-图像平滑
* 1015-图像形态学
* 1016-图像梯度
* 1017-opencv图像边缘检测
* 1018-图像金字塔
* 1019-轮廓
* 1020-opencv直方图
* 1021-轮廓高级
* 1022-直方图颜色均衡
* 1023-直方图高级
* 1024-傅里叶变换
* 1025-傅里叶高级
* 1026-模板匹配
* 1027-霍夫线变换
* 1028-霍夫圈变换
* 1029-图像分割分水岭算法
* 1030-图像背景处理
* 1031-哈里斯角检测
* 1032-拐角检测
* 1033-SIFT尺度不变特征变换
* 1034-SURF检测斑点
* 1035-用于角点检测的FAST算法
* 1036-orb与brief
* 1037-特征检测匹配
* 1038-特征查找单向性
* 1039-背景分离
* 1040-视频移动目标检测算法
* 1041-光流
* 1042-相机校准
* 1043-对极几何
* 1044-双目摄像头检测视差深度
* 1045-knn与opencv
* 1046-手写识别SVM
* 1047-kmeans与图像简化
* 1048-图像去除噪声
* 1049-图像修补
* 1050-曝光合成
* 1051-Haar级联对象检测
* 1052-CV小结
* 1053-虚拟环境
* 1054-adaboost人脸检测
* 1055-centernet物体检测
* 1056-face_recognition基础
* 1057-face_recognition解决虚拟环境
* 1058-face_recognition人脸识别
* 1059-face_recognition照片提取人脸
* 1060-opencv回顾1
* 1061-opencv回顾2
* 1062-活体识别
* 1063-活体识别实验
* 1064-机器视觉模型调用概述
* 1065-口罩识别
* 1066-美颜算法与opencv官方案例库文档库简介
* 1067-年龄性别识别
* 1068-批量提取人脸与摄像头提取人脸
* 1069-人脸识别常见操作
* 1070-人脸识别机器学习与深度学习
* 1071-人脸识别基础
* 1072-人脸特征
* 1073-人脸特征定位
* 1074-视频处理与视频卡通风格
* 1075-图像处理基础回顾
* 1076-图像与人脸漫画风格
* 1077-机器视觉概述
* 1078-图像分类概述
* 1079-图像分类基础
* 1080-图像分类-神经网络基础
* 1081-图像分类的CNN基础
* 1082-猫狗识别小结
* 1083-垃圾分类概述
* 1084-目标检测fasterRCNN
* 1085-yolo目标检测
* 1086-yolo系应用
* 1087-目标检测小结
* 1088-目标切割
* 1089-unet目标分割
* 1090-deeplabv3
* 1091-maskrcnn
* 1092-目标追踪概述
* 1093-智慧交通概述
* 1094-多目标追踪算法
* 1095-卡尔曼滤波
* 1096-卡尔曼滤波器
* 1097-基于卡尔曼的目标估计模型
* 1098-匈牙利算法与EM算法实现目标匹配
* 1099-数据关联
* 1110-10.情感分析
* 1111-11.情感分析高级
* 1112-12CPM问答
* 1113-13.写诗机器人
* 1114-14.开放式对话
* 1115-15.代码生成
* 1116-16新闻摘要
* 1117-17NLP复习
* 1118-18文档智能
* 1119-19.问题生成
* 1120-20零样本的文本分类
* 1121-21多模态特征提取
* 1122-22.定制模型二次训练
* 1123-23.定制NLP模型数据增强
* 1124-24.快速复习
* 1125-25.自定义医疗数据分类模型改进
* 1126-1.paddleNLP概述
* 1127-2.解语概述与paddleNLP环境部署Ubuntu22.10
* 1128-3.paddleNLP代码部署
* 1129-4.paddleNLP环境修复
* 1130-5.paddleNLP中文分词
* 1131-6.paddleNLP词性标注
* 1132-7.paddleNLP命名实体识别
* 1133-8.paddleNLP依存句法分析
* 1134-9.paddleNLP信息抽取
* 1135-10.paddleNLP解语知识标注
* 1136-11.文本纠错
* 1137-12.文本相似度
* 1138-13.情感分析
* 1139-14.CPU对话
* 1140-15GPU智能对话
* 1141-16智能写诗
* 1142-17开放式对话
* 1143-18代码生成
* 1144-19根据文字生成图像
* 1145-20文本摘要
* 1146-21智能文档提取
* 1147-22问题生成
* 1148-23paddleNLP小结
* 1149-24paddleNLP定制数据
* 1150-25定制训练
* 1151-26自定义改进的方法
* 1152-27paddleNLP小结
* 1153-28paddle-speech介绍与环境
* 1154-29语音识别
* 1155-30声纹提取
* 1156-31语音翻译
* 1157-32语音合成
* 1158-33声音加标点
* 1159-34paddle-speech小结
* 1160-35paddle-强化学习概述
* 1161-36paddle-检测
* 1162-37运行paddle检测模型
* 1163-38paddle检测路标
* 1210-10.deeplabv3语义分割
* 1410-10.pytorch张量与jupyter使用
* 1411-11.pytorch张量创建与加法
* 1412-12.pytorch内存共享与索引机制
* 1413-13.pytorch张量扩展机制
* 1414-14pytorch内存计算开销
* 1415-15.pytorch对象转换
* 1416-16pytorch张量GPU与CPU转换
* 1417-17pytorch计算梯度
* 1418-18.pytorch线性回归
* 1419-19.Fashion-MNIST数据集
* 1420-20softmax简介
* 1421-21pytorch激活函数
* 1422-22.多层感知机基础
* 1423-23.多层感知机实战
* 1424-24.模型选择欠拟合与过拟合权重衰减和丢弃法
* 1425-25.权重衰减与dropout解决欠拟合
* 1426-26.K折验证测试波士顿房价
* 1427-27.数值稳定性激活函数和硬件
* 1428-28.泛化表现协变量偏移和对抗性数据
* 1429-29.pytorch自定义神经网络
* 1430-30.卷积原理
* 1431-31.卷积核原理
* 1432-32卷积和池化层
* 1433-33CNN-leLet
* 1434-33卷积与池化层实验
* 1435-34.CNN-ALexNet
* 1436-34-CNN-GoolgeLelet与批量归一化
* 1437-35.CNN-VGG
* 1438-35-resnet与densenet
* 1439-36.CNN-NIN
* 1440-36RNN原理与实验
* 1441-37RNN-GRU
* 1442-38.RNN-LSTM
* 1443-39.凸优化梯度下价格
* 1444-40梯度下降优化
* 1445-41.动量优化梯度下降
* 1446-42.AdaGrad梯度下降算法优化
* 1447-43.RMSProp算法
* 1448-44.AdaDelta算法
* 1449-45Adam算法
* 1450-46.混合编程_异步计算_多GPU训练
* 1451-47混合编程异步计算多GPU训练实验
* 1452-48-视觉-图像增强
* 1453-49-视觉微调
* 1454-50-视觉样式迁移
* 1455-51-目标检测和边界框描框
* 1456-52常见目标检测
* 1457-53-ssd机器视觉
* 1458-54.RCNN实践
* 1459-55.yolox目标检测
* 1460-55.移植程序到jetsnano
* 1461-56语义分割deeplabv3
* 1462-57语义分割hrnet
* 1463-58整合图像分割与目标检测
* 1464-59.yolo系算法小结
* 1465-60语义分割unet
* 1466-61语义分割pspnet
* 1467-62目标检测maskRCNN
* 1468-63目标检测算法实验收尾
* 1510-自动驾驶机器视觉-图像特征检测匹配
* 1511-自动驾驶视觉图像分割对象距离计算
* 1512-自动驾驶图像编程快速回顾
* 1513-自动驾驶路径规划
* 1514-地图映射绘制
* 1515-寻路算法
* 1516-自动驾驶规划准则
* 1517-自动驾驶轨迹规划的基础
* 1518-自动驾驶汽车控制总和
* 1519-自动驾驶10个小实验
* 1520-airsim模型训练教程
* 1521-小结
* 1610-10.yolov5实践
* 1611-11.yolov4实践
* 1612-12.yolov4-tiny实验
* 1614-14.efficientnet-yolo3实验
* 1615-15deeplab语义分割
* 1616-16.hrnet语义分割
* 1710-线性回归实践
* 1711-softmax概念
* 1712-softmax实验
* 1713-MLP多层感知机初级
* 1714-MLP多层感知机中级
* 1715-MLP多层感知机实战
* 1716-MLP多层感知机与激活函数
* 1717-过拟合与欠拟合
* 1718-权重衰减
* 1719-dropout
* 1720-正向传播反向传播计算图梯度衰减梯度爆炸
* 1721-21.kaggle与K验证
* 1722-神经网络操作基础
* 1723-卷积概念
* 1724-卷积神经网络经典概念
* 1725-深度学习lenet
* 1726-Alex卷积神经网络
* 1727-VGG
* 1728-NIN
* 1729-GoogleLenet
* 1730-bm
* 1731-Resnet
* 1732-DenseNet
* 1733-深度学习基础复习
* 1734-RNN循环神经网络概述
* 1735-RNN实践
* 1736-RNN-tf简化
* 1737-GRU-避免梯度爆炸
* 1738-LSTM避免梯度衰减与梯度爆炸
* 1739-梯度与学习率
* 1740-动量提升训练
* 1741-adagrad与rmsprop
* 1742-adam优化
* 1743-adadelta
* 1744-命令与函数编程
* 1745-异步计算
* 1746-CPU与GPU异步计算
* 1747-图像增强
* 1748-热狗识别微调
* 1749-图像标签描框
* 1750-检测描框
* 1751-目标检测数据集与RCNN
* 1752-人脸识别实验
* 1753-fasterRCNN模型实验
* 1754-人脸检测实验
* 1755-语义分割实验
* 1756-FCN语义分割
* 1757-DogBreedIdentification
* 1758-图像风格转换
* 1759-NLP词嵌入模型
* 1760-NLP近义词类比词
* 1761-NLP情感分析
* 1810-9.pytorch基础数据操作
* 1811-10.pytorch数据预处理
* 1812-11.pytorch线性代数实践
* 1813-12.pytorch与微积分
* 1814-13pytorch自动求导
* 1815-14pytorch概率实践
* 1816-15pytorch帮助
* 1817-16.0线性回归实践
* 1818-16.1数据集与softmax
* 1819-16.2线性回归实践
* 1820-17自定义线性回归实现图像分类softmax
* 1821-18pytorch线性回归实现图像分类softmax
* 1822-19多层感知机基础
* 1823-20多层感知机实践
* 1824-21过拟合与欠拟合
* 1825-22.权重衰减解决欠拟合
* 1826-23.dropout实现解决过拟合
* 1827-24数据稳定性
* 1828-25.房价预测与K折交叉验证避免过拟合
* 1829-26自定义神经网络与GPU优化
* 1830-27泛化表现协变量偏移和对抗性数据
* 1831-28框架简介
* 1832-29CNN与卷积核
* 1833-30yolox机器视觉视频演示
* 1834-31.卷积与池化
* 1835-32.lenet第一个CNN
* 1836-33.LeNetAlexNet_VGG和NiN
* 1837-34.训练alexNet
* 1838-35训练测试vggnet
* 1839-36训练测试nin
* 1840-37.Inception与Googlenet
* 1841-38批量规范化
* 1842-39残差神经网络
* 1843-40densenet稠密神经网络
* 1844-41时间序列
* 1845-42时间序列与文本预处理
* 1846-43.循环神经网络高级
* 1847-44GRU循环神经网络
* 1848-45LSTM长短期记忆神经网络
* 1849-46深度循环神经网络
* 1850-47双向循环神经网络
* 1851-48机器翻译数据集
* 1852-49词向量与翻译
* 1853-50束搜索
* 1854-51注意力机制
* 1855-52注意力汇聚
* 1856-53注意力评分
* 1857-54Seq2seq与注意力机制
* 1858-55.Transformer
* 1859-56.BERT简介
* 1860-57训练优化
* 1861-58训练优化凸性
* 1862-59训练优化梯度下降
* 1863-60随机梯度下降与学习率
* 1864-61小批量随机梯度下降
* 1865-62.动量法
* 1866-63.adagrad算法
* 1867-64rmsprop算法
* 1868-65adadelta算法
* 1869-66adam算法
* 1870-67.学习率
* 1871-68高性能编程
* 1872-69GPU与CPU速度对比
* 1873-70自动并行
* 1874-71多GPU分布式训练
* 1875-72多GPU小结
* 1876-73.机器视觉图像增强
* 1877-74.机器视觉-微调
* 1878-75图像风格迁移
* 1879-76目标检测描框
* 1880-77RCNN简介
* 1881-78fastRCNN实践
* 1882-79faskrcnn实践
* 1883-80轻量级SSD
* 1884-81重量级SSD实践
* 1885-82yolo基础概述
* 1886-83.最优秀的yolox
* 1887-84同时染色与分割的yoact
* 1888-85yolov5概述
* 1889-86yolov5与深度学习训练优化
* 1890-87yolov5架构
* 1891-88.yolov4与yolotinyv4
* 1892-89efficientnet与efficientnetYoloV3
* 1893-90certenet
* 1894-91maskrcnn实践
* 1895-92fastrcnn实践
* 1896-93语义分割与deeplabv3
* 1897-94.hrnet语义分割
* 1898-95视觉复习与回顾
* 1899-96目标检测复习
* 2100-100.全国疫情地图
* 2101-101每个省疫情地图
* 2102-102柱状图
* 2103-103柱状图时间线
* 2104-104字典序排序
* 2105-105GDP柱状图时间线
* 2106-106pyecharts小结
* 2107-107妹子类与面向对象
* 2108-108妹子类的成员方法
* 2109-109类与对象
* 2110-110类的构造函数
* 2111-111类的字符串展示
* 2112-112类对象的比较
* 2113-113类的封装与私有权限
* 2114-114类的继承单继承
* 2115-115类的继承构造函数与成员变量成员函数覆盖
* 2116-116super关键词
* 2117-117多继承
* 2118-118继承覆盖小结
* 2119-120注解的一般形式
* 2120-121函数的注解
* 2121-122union
* 2122-123多态实现软件的可拓展性
* 2123-124百度搜索多态练习
* 2124-125安装mysql
* 2125-126.配置windowsmysql
* 2126-127安装数据库工具
* 2127-128SQL语句操作数据库与表
* 2128-129SQL语言数据插入
* 2129-130SQL语言数据删除
* 2130-131SQL语言数据更新
* 2131-132SQLselect数据查询
* 2132-133SQLselect分组聚合
* 2134-135SQLselect查询分页
* 2135-136安装python操作Mysql的库
* 2136-137python链接数据库
* 2137-138python创建数据表
* 2138-139python查询数据库
* 2139-140python数据库递交
* 4100-30自定义图例
* 4101-31地理位置绘图
* 4102-32全球地图绘制
* 4103-33绘制坐标
* 4104-34.三维绘图
* 4105-35绘图高级
* 4106-36绘图小结
* 6100-30时间
* 6101-31实盘环境
* 6102-32.掘金量化小结
* 6103-32回测小结
* 6104-33.qlib微软量化
* 6105-34qlib概述
* 6106-35回测期货
* 6107-36回测股票
* 6108-1量化模拟实盘概述
* 6109-2.期货-菲阿里四价策略
* 6110-3.期货-双均线策略
* 6111-4.期货-DualThrust
* 6112-5.期货-R-Breaker
* 6113-6.期货-网格交易
* 6114-7.期货-跨品种套利
* 6115-8.期货-跨期套利
* 6116-9.期货-海龟交易
* 6117-10期货-做市商策略
* 6118-11股票布林线均值回归
* 6119-12股票指数增强
* 6120-13股票日内回转交易
* 6121-14.股票机器学习
* 6122-15.股票多因子选股
* 6123-16.股票小市值策略
* 6124-1qlib简介
* 6125-2qlib预备数据
* 6126-3qlib-lightGBM
* 6127-4qlib案例测试
* 6128-5.LSTM
* 6129-6.HIST
* 6130-7.MLP
* 6131-8.Transformer
* 8100-99gan与wgan_gp差异
* 8101-100图卷积网络GCN
* 8102-101处理自定义数据
* 10100-多目标追踪
* 18100-97语义分割过程上
* 18101-98语义分割过程下
* 18102-99resnet实现cifar图像分类
* 18103-100狗品种识别
* 18104-101图像识别实战
* 18105-102词向量
* 18106-103.近似训练与词嵌入数据集
* 18107-104预训练嵌入词
* 18108-105词嵌入与子词嵌入
* 18109-106词的相似性和类⽐任务.mp4
* 18110-107.Bert基本原理与Bert数据预处理
* 18111-108.Bert微调预训练
* 18112-109IMDB情感分析数据集
* 18113-110RNN情感分析
* 18114-111TextCNN情感分析
* 18115-112自然语言推断数据集
* 18116-113.自然语言处理-注意力
* 18117-114自然语言推断微调BERT
* 18118-115写诗机器人实验
* 18119-116强化学习
* 18120-117愤怒小鸟的AI强化学习
* 18121-118.强化学习-alphago基础原理
* 18122-119alphago实验
* 18123-120强化学习与GYM
* 18124-121Markov决策过程强化学习寻路
* 18125-122有模型数值迭代强化学习冰面寻路
* 18126-123回合更新价值迭代21点游戏强化学习
* 18127-124时序差分价值迭代出租车调度
* 18128-125深度Q小车上山
* 18129-126.回车更新策略梯度方法
* 18130-127执行者评论者方法实现双节倒立摆强化学习
* 18131-128自动驾驶模拟器简介
* 18132-129自动驾驶模拟器运行介绍
* 18133-130自动驾驶控制
* 18134-131汽车自动驾驶感知与强化学习
* 18135-132无人机控制与感知
* 18136-133无人机强化学习
* 18137-134Airsim自动驾驶强化学习
* 18138-135强化学习倒立摆
* 18139-136游戏强化学习
* 18140-137alpha井字棋
* 18141-138alpahzero翻转棋
* 18142-139知识图谱概念
* 18143-140知识图谱经典案例
* 18144-141.知识图谱应用
* 18145-142知识表示
* 18146-143.知识建模
* 18147-144知识抽取
* 18148-145-数据获取-爬虫技术
* 18149-146-知识图谱-实体识别
* 18150-147知识图谱-关系抽取
* 18151-148-知识图谱事件抽取
* 18152-149-知识融合
* 18153-150.知识图谱表示学习
* 18154-151-知识图谱知识存储
* 18155-152微软小冰案例
* 18156-153.实体链接概念
* 18157-154知识图谱知识推理
* 18158-155腾讯知识图谱结构
* 18159-156行业实际案例分析
* 18160-157知识图谱经典应用
* 18161-158知识图谱
* 18162-159知识图谱回顾
* 18163-160安装anaconda
* 18164-161机器学习要素回顾
* 18165-162jieba分词
* 18166-163分词小结
* 18167-164命名实体概念
* 18168-165paddleNLP概述
* 18169-166paddle接口
* 18170-167编码
* 18171-168NLP十大人物实验上
* 18172-169.0NLP十大实验下
* 18173-169.1百度NLP实验综合
* 18174-169.2定制百度NLP
* 18175-170NLP高级实验环境搭建
* 18176-171NLP前沿算法实验
* 18177-172-NLP文本表示
* 18178-173-NLP词向量Skip-gram模型
* 18179-174-word2vec模型
* 18180-175-doc2VEC
* 18181-177自定义分词
* 18182-178Google在线服务器
* 18183-179知识图谱数据设计
* 18184-180知识图谱数据读取
* 18185-181知识谱图数据抽取
* 18186-182知识融合
* 18187-183知识推理
* 18188-184安装neo4j数据库桌面工具
* 18189-185安装neo4j数据库配置环境运行起来
* 18190-186CQL语句概念创建节点
* 18191-187CQL语句小结
* 18192-188neo4j数据库小结
* 18193-189金融知识图谱实战
* 18194-190问答机器人
* 18195-191企业经营风险挖掘
* 18196-192bert知识抽取
* 18197-193法律知识图谱
* 18198-194医药知识图谱
* 18199-195农业知识图谱
* 18200-196针对人的标签与知识图谱
* 18201-197汽车知识图谱
* 18202-198DGL概述与安装
* 18203-199图神经网络可视化
* 18204-200DGL小结
* 18205-201图卷积神经网络特性
* 18206-202图域卷积
* 18207-203GCN特性
* 18208-204空域与谱域卷积
* 18209-205图卷积神经网络过平滑解决办法
* 18210-206图卷积应用与交通预测
* 18211-207图卷积tensorflow2处理数据
* 18212-208图卷积神经网络pytorch
* 18213-209图卷积神经网络与知识图谱与文本分类
* 18214-210图卷积神经网络
* 18215-211图神经网络
