解决什么问题：补齐工业级算法的工程断层
这份资料的主题是人工智能算法体系课。很多上班族和转行者学 AI，往往卡在“能跑通模型代码，却不知道怎么用于真实业务”。这门课解决的核心问题，就是补齐从基础数学运算到工业级模型训练之间的工程断层。它不教怎么调包做几个演示就完事，而是从底层多维数组运算起步，带你看懂数据在模型里到底是怎么流转的。如果你平时的工作只是写常规业务代码，或者完全没碰过算法，但想转做推荐、搜索、风控等算法岗，它会帮你建立扎实的数据处理直觉，而不是只会喊大模型口号。
适合什么基础与建议先看的模块
这套资料适合有 Python 基础、能看懂基本语法的开发者和转行者。如果你连变量循环都不熟，建议先补基础再来看。拿到资料后，不要一上来就扎进理论推导，建议先从环境搭建和基础数值计算那几块看起。把开发环境配顺，弄懂多维数组怎么切片、怎么向量化运算，这是后面所有算法实现的地基。很多人学算法半途而废，就是因为卡在环境报错或者看不懂矩阵运算上。先花时间把这几块跟着视频敲一遍，确认本地能跑通，再去碰进阶的模型模块，阻力会小很多。
学完能做什么与资料怎么配合练习
跟着这套体系走完，你能独立完成一个完整的算法实验：从拿到一份原始数据，自己清洗、做特征工程，到选择合适的模型训练、调参，最后评估效果并输出分析。这意味着你具备了去应付初中级算法岗日常工作的基本动手能力，而不是停留在纸上谈兵。资料配合练习的方法很明确：视频里讲到的每个运算和代码段，必须自己在本地敲一遍并跑通。不要只看不练。遇到数据处理的章节，自己找一份公开数据集，按课里的思路做一遍清洗和特征提取。把视频当操作手册用，先模仿再改造，最后尝试换数据集验证，这样学下来才算真正吃透。
课程目录
* 02 语音信号数字化.mp4 (32.14 MB), 05:18
* 03 采样的几点思考.mp4 (34.59 MB), 06:05
* 04 进一步了解采样.mp4 (83.72 MB), 12:37
* 05 语音信号量化.mp4 (76.78 MB), 11:31
* 56 高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略/
* 01 语音信号时分析 周期 帧率.mp4 (19.99 MB), 03:30
* 02 预加重 分帧 加窗.mp4 (149.92 MB), 22:44
* 03 语音信号分析 语音编码格式.mp4 (96.75 MB), 17:49
* 04 语音信号分析图片.mp4 (70.04 MB), 12:32
* 57 强化学习量化交易应用 1/
* 01 语音识别特征.mp4 (194.65 MB), 18:47
* 02 语音数据增强.mp4 (77.76 MB), 07:30
* 03 HMM模型.mp4 (239.89 MB), 23:09
* 58 强化学习量化交易应用 2/
* 01 隐马尔可夫模型.mp4 (134.03 MB), 12:12
* 02 语音信号数字化.mp4 (25.61 MB), 02:20
* 03 HMM模型过程讲解.mp4 (246.80 MB), 22:27
* 04 HMM模型三大问题.mp4 (315.68 MB), 28:43
* 59 股票量化交易：股票发行1/
* 01 量化高频文章分享.mp4 (298.83 MB), 20:14
* 02 蒙玺研究文章分享.mp4 (243.87 MB), 16:45
* 03 高频因子挖掘文章分享.mp4 (202.90 MB), 13:08
* 60 股票量化交易：股票发行2/
* 01 强化学习基础部分1.mp4 (142.73 MB), 11:31
* 02 强化学习基础部分2.mp4 (290.91 MB), 22:30
* 03 补充部分知识和推荐学习的文章.mp4 (268.72 MB), 20:58
* 61 股票量化交易：打新策略及风险衡量 1/
* 01 股票量化交易简介.mp4 (145.25 MB), 12:52
* 02 敞口策略.mp4 (162.22 MB), 11:16
* 03 股票的基础知识1.mp4 (194.21 MB), 15:44
* 04 股票的基础知识2.mp4 (164.14 MB), 12:11
* 62 股票量化交易：打新策略及风险衡量 2/
* 01 股票推荐的一些网站.mp4 (141.15 MB), 09:30
* 02 基金.mp4 (152.76 MB), 10:17
* 03 如何通过构建基金组合获取打新收益.mp4 (316.75 MB), 21:19
* 04 投资风险.mp4 (131.27 MB), 08:50
* 05 风险衡量.mp4 (61.68 MB), 04:15
* 63 HMM-DNN声学模型/
* 01 HMM模型维特比算法.mp4 (85.81 MB), 08:50
* 02 贝叶斯公式.mp4 (44.20 MB), 04:18
* 03 GMM高斯混合模型.mp4 (97.28 MB), 09:50
* 04 GMM推理过程.mp4 (79.17 MB), 08:00
* 05 几个问题.mp4 (169.24 MB), 17:06
* 64 语言模型及解码/
* 01 初识Kaldi.mp4 (234.43 MB), 21:50
* 02 Kaldi目录结构及回答提问1.mp4 (146.95 MB), 13:42
* 03 Kaldi目录结构及回答提问2.mp4 (203.79 MB), 18:59
* 65 股票量化交易：现代投资组合理论 1/
* 01 风险衡量和风险资产组合.mp4 (184.37 MB), 16:00
* 02 股票和债券的长期业绩.mp4 (41.51 MB), 03:34
* 03 投资理论.mp4 (184.25 MB), 15:57
* 04 资本配置.mp4 (96.24 MB), 08:20
* 05 最优风险资产组合.mp4 (45.12 MB), 03:54
* 06 两种风险资产构成的组合的风险和收益.mp4 (82.80 MB), 07:10
* 66 股票量化交易：现代投资组合理论 2/
* 01 最优资产组合.mp4 (183.59 MB), 13:14
* 02 资本资产定价模型CAPM.mp4 (406.82 MB), 29:48
* 03 均值方差模型.mp4 (113.81 MB), 08:20
* 67 语音识别实战一/
* 01 均值方差模型均值方差模型均值方差模型.mp4 (92.90 MB), 09:12
* 02 Kaldi的架构.mp4 (125.59 MB), 13:53
* 03 Kaldi的安装.mp4 (74.36 MB), 07:03
* 04 Kaldi的数据准备.mp4 (132.44 MB), 18:48
* 68 语音识别实战二/
* 01 Kaldi的数据准备.mp4 (34.45 MB), 04:04
* 02 词典和lang目录以及训练语言模型.mp4 (213.38 MB), 28:43
* 03 模型训练GMM.mp4 (116.10 MB), 18:12
* 69 股票量化交易：多因子模型理论/
* 01 因子模型.mp4 (118.37 MB), 18:48
* 02 多因子模型.mp4 (83.93 MB), 14:43
* 03 两类多因子模型.mp4 (88.73 MB), 10:54
* 04 多因子模型的理论基础.mp4 (61.39 MB), 09:52
* 70 股票量化交易：多因子模型架构/
* 01 多因子模型的核心思想.mp4 (34.10 MB), 02:08
* 02 多因子模型主要框架.mp4 (286.36 MB), 30:02
* 03 多因子模型数据准备.mp4 (53.92 MB), 08:09
* 04 单因子测试.mp4 (93.69 MB), 13:58
* 71 端到端语音识别实践/
* 01 数据准备及准备dict，lang目录以及训练语言模型.mp4 (131.59 MB), 23:32
* 02 模型训练GMM阶段.mp4 (114.64 MB), 17:29
* 03 CTC模型.mp4 (105.94 MB), 18:19
* 04 chain模型.mp4 (107.31 MB), 17:56
* 05 答疑.mp4 (101.33 MB), 25:08
* 04 人工智能（四期）/
* 01 人工智能（四期）/
* 01 精讲《速通机器学习》特征向量和距离计算/
* 01 机器学习与人工智能.mp4 (47.52 MB), 06:29
* 02 平滑性和特征提取.mp4 (36.88 MB), 05:36
* 03 如何特征提取.mp4 (52.05 MB), 06:34
* 04 图片特征和文件编码.mp4 (58.20 MB), 06:33
* 05 数字特征.mp4 (47.89 MB), 04:54
* 06 汽车特征.mp4 (56.06 MB), 06:19
* 07 微博特征如何表示.mp4 (42.92 MB), 05:03
* 08 向量的距离.mp4 (40.67 MB), 06:08
* 09 曼哈顿距离.mp4 (29.55 MB), 04:12
* 10 切比雪夫距离.mp4 (38.75 MB), 05:28
* 11 距离通用公式.mp4 (41.84 MB), 05:15
* 12 真实产品需求.mp4 (36.86 MB), 04:56
* 13 流型面：瑞士卷.mp4 (62.70 MB), 08:57
* 14 欧式距离问题.mp4 (26.38 MB), 03:43
* 02 精讲《速通机器学习》内积和线性回归/
* 01 欧式距离局限性，流型面：瑞士卷.mp4 (52.69 MB), 05:54
* 02 电商场景.mp4 (58.01 MB), 06:01
* 03 余弦相似度.mp4 (64.68 MB), 07:34
* 04 余弦相似度，内积.mp4 (65.49 MB), 07:21
* 05 字符串相似度（一）.mp4 (70.01 MB), 07:35
* 06 字符串相似度（二）.mp4 (17.16 MB), 01:48
* 07 多元线性回归（一）.mp4 (30.25 MB), 04:14
* 08 多元线性回归（二）.mp4 (49.62 MB), 05:57
* 09 解方程的问题，数据分布.mp4 (51.47 MB), 06:08
* 10 解方程.mp4 (40.76 MB), 04:49
* 11 梯度下降法.mp4 (59.48 MB), 05:35
* 12 例题.mp4 (56.21 MB), 05:27
* 13 梯度下降法流程.mp4 (69.61 MB), 07:59
* 03 精讲《速通机器学习》深入理解线性回归/
* 01 梯度下降法流程.mp4 (60.68 MB), 07:00
* 02 模型效果测评.mp4 (66.54 MB), 09:18
* 03 多项式回归.mp4 (56.96 MB), 07:45
* 04 特征敏感性研究.mp4 (57.96 MB), 08:04
* 05 特征冗余.mp4 (75.60 MB), 09:03
* 06 损失函数的选择.mp4 (50.28 MB), 06:37
* 07 真实数据的产生.mp4 (51.41 MB), 06:30
* 08 最小化.mp4 (49.27 MB), 06:43
* 09 MSE最根本的原因.mp4 (27.79 MB), 03:32
* 04 精讲《速通机器学习》逻辑回归入门/
* 01 分类模型.mp4 (57.25 MB), 06:35
* 02 最简单的分类.mp4 (59.10 MB), 08:33
* 03 逻辑回归（一）.mp4 (71.23 MB), 07:56
* 04 逻辑回归（二）.mp4 (52.05 MB), 06:38
* 05 线性分类.mp4 (23.21 MB), 03:59
* 06 丑小鸭定律.mp4 (56.68 MB), 06:42
* 07 逻辑回归训练（一）.mp4 (68.46 MB), 06:39
* 08 逻辑回归训练（二）.mp4 (93.31 MB), 09:49
* 09 逻辑回归训练（三）.mp4 (58.08 MB), 06:43
* 10 梯度下降法（一）.mp4 (43.36 MB), 06:03
* 11 梯度下降法（二）.mp4 (31.24 MB), 05:10
* 05 精讲《速通机器学习》深入理解逻辑回归、损失函数和正则项/
* 01 类别不均衡，泛化能力的影响.mp4 (62.76 MB), 07:57
* 02 样本平衡（一）.mp4 (53.68 MB), 06:38
* 03 样本平衡（二）.mp4 (41.64 MB), 04:45
* 04 线性不可分（一）.mp4 (38.82 MB), 04:50
* 05 线性不可分（二）.mp4 (70.91 MB), 07:55
* 06 线性回归问题（一）.mp4 (63.40 MB), 06:52
* 07 线性回归问题（二）.mp4 (19.94 MB), 02:37
* 08 特征分析.mp4 (66.17 MB), 07:44
* 09 线性回归问题（三）.mp4 (57.87 MB), 06:55
* 10 L1和L2正则（一）.mp4 (64.36 MB), 06:42
* 11 L1和L2正则（二）.mp4 (91.47 MB), 09:10
* 12 L1和L2正则（三）.mp4 (6.10 MB), 01:27
* 06 精讲《速通机器学习》分类模型的评价指标和多分类/
* 01 L2正则.mp4 (41.66 MB), 04:54
* 02 训练样本是线性可分的，则损失函数可以有如下变换.mp4 (56.83 MB), 07:23
* 03 模型测评.mp4 (42.41 MB), 05:35
* 04 更加细腻的指标.mp4 (64.15 MB), 07:14
* 05 准确率，召回率.mp4 (88.23 MB), 10:03
* 06 AUC值（一）.mp4 (55.28 MB), 05:46
* 07 AUC值（二）.mp4 (15.89 MB), 01:57
* 08 AUC存在的问题（一）.mp4 (39.55 MB), 04:31
* 09 AUC存在的问题（二）.mp4 (44.03 MB), 04:50
* 10 更加细粒度的描述.mp4 (76.97 MB), 08:57
* 11 准确率，正确率，AUC.mp4 (71.26 MB), 07:16
* 12 逻辑回归在互联网最成功的的应用.mp4 (58.82 MB), 07:05
* 07 精讲《速通机器学习》逻辑回归的高级技巧/
* 01 特征归一化（一）.mp4 (53.58 MB), 07:04
* 02 训练等高线.mp4 (59.61 MB), 07:00
* 03 特征归一化（二）.mp4 (41.95 MB), 06:06
* 04 特征分段.mp4 (48.29 MB), 06:57
* 05 更精准的特征分段.mp4 (49.63 MB), 07:14
* 06 深入理解损失函数（一）.mp4 (32.23 MB), 04:10
* 07 深入理解损失函数（二）.mp4 (55.72 MB), 06:32
* 08 不能用MSE作为损失函数.mp4 (37.43 MB), 03:55
* 09 KL距离背后逻辑.mp4 (43.38 MB), 05:07
* 10 似然函数（一）.mp4 (31.17 MB), 04:03
* 11 似然函数（二）.mp4 (50.64 MB), 05:55
* 12 似然函数（三）.mp4 (74.89 MB), 09:19
* 08 精讲《速通机器学习》FM模型/
* 01 分类人物的匹配.mp4 (35.87 MB), 04:42
* 02 因子匹配任务.mp4 (58.59 MB), 07:20
* 03 特征升维.mp4 (62.80 MB), 06:29
* 04 交叉项系数w12解耦（一）.mp4 (52.41 MB), 05:58
* 05 交叉项系数w12解耦（二）.mp4 (61.03 MB), 06:48
* 06 改造版逻辑回归（一）.mp4 (39.50 MB), 04:57
* 07 改造版逻辑回归（二）.mp4 (32.73 MB), 04:23
* 08 改造版逻辑回归（三）.mp4 (56.34 MB), 06:14
* 09 改造版逻辑回归（四）.mp4 (53.30 MB), 06:24
* 10 FM模型（一）.mp4 (66.20 MB), 06:51
* 11 FM模型（二）.mp4 (41.37 MB), 05:01
* 12 FM模型（三）.mp4 (74.74 MB), 08:36
* 09 精讲《速通机器学习》无监督模型Kmeans/
* 01 无监督模型.mp4 (34.62 MB), 04:59
* 02 加权质心.mp4 (39.97 MB), 05:34
* 03 EM算法.mp4 (49.27 MB), 07:08
* 04 Kmeans算法使用欧式距离.mp4 (61.90 MB), 07:00
* 05 Kmeans基于欧式距离进行聚类（一）.mp4 (64.17 MB), 07:33
* 06 Kmeans基于欧式距离进行聚类（二）.mp4 (70.90 MB), 07:34
* 07 EM算法.mp4 (30.13 MB), 02:53
* 08 异常点聚类问题（一）.mp4 (30.72 MB), 03:57
* 09 异常点聚类问题（二）.mp4 (42.84 MB), 05:56
* 10 异常点聚类问题（三）.mp4 (44.39 MB), 05:57
* 11 无解问题，NLP场景.mp4 (56.42 MB), 06:41
* 12 聚类+分类的综合应用.mp4 (38.37 MB), 04:59
* 10 精讲《速通机器学习》深度神经网络入门/
* 01 机器学习中最大的难点.mp4 (20.41 MB), 06:20
* 02 FM模型.mp4 (9.54 MB), 02:31
* 03 一层神经网络.mp4 (23.82 MB), 06:37
* 04 非线性变换.mp4 (8.94 MB), 02:21
* 05 再来一次逻辑回归.mp4 (18.42 MB), 04:59
* 06 深度学习.mp4 (6.56 MB), 01:47
* 07 损失函数.mp4 (5.90 MB), 01:38
* 08 为什么一定要激活函数.mp4 (22.36 MB), 05:52
* 09 没有激活函数的两层线性变换真的一点价值都没有吗.mp4 (21.56 MB), 05:46
* 10 泰勒公式的解释.mp4 (31.59 MB), 08:24
* 11 神经网络中不加激活函数.mp4 (37.88 MB), 09:56
* 12 Softmax函数.mp4 (22.06 MB), 06:09
* 13 只有2类时的sofmax.mp4 (5.48 MB), 01:30
* 11 精讲《速通机器学习》梯度下降法和矩阵求导术/
* 01 softmax函数求导.mp4 (54.79 MB), 05:39
* 02 多分类的KL距离.mp4 (16.82 MB), 02:09
* 03 损失函数.mp4 (68.61 MB), 07:51
* 04 矩阵求导术.mp4 (48.01 MB), 05:42
* 05 向量对向量求导.mp4 (74.54 MB), 08:39
* 06 标量对矩阵求导.mp4 (22.17 MB), 02:17
* 07 矩阵求导的链式法则.mp4 (135.55 MB), 14:41
* 08 答疑.mp4 (23.30 MB), 02:17
* 09 公式2.mp4 (28.00 MB), 02:26
* 10 神经网络一层.mp4 (109.79 MB), 11:14
* 11 列向量对行向量求导.mp4 (78.77 MB), 08:15
* 12 偏执项.mp4 (42.80 MB), 04:34
* 12 精讲《速通机器学习》12/
* 01 逻辑回归.mp4 (45.08 MB), 04:38
* 02 梯度下降法的问题.mp4 (25.06 MB), 03:17
* 03 度量学习.mp4 (63.76 MB), 07:05
* 04 损失函数.mp4 (57.54 MB), 05:36
* 05 两种模型的优势.mp4 (87.21 MB), 09:58
* 06 激活函数的选型.mp4 (40.55 MB), 05:14
* 07 常用激活函数relu.mp4 (106.97 MB), 12:46
* 08 Relu的改进和权重初始化.mp4 (36.34 MB), 04:29
* 09 均匀分布.mp4 (21.68 MB), 02:28
* 10 正向传播.mp4 (51.99 MB), 06:16
* 11 综合结果.mp4 (89.27 MB), 16:08
* 13 精讲《速通机器学习》13/
* 01 梯度下降法.mp4 (94.96 MB), 09:37
* 02 batchsize.mp4 (93.51 MB), 08:30
* 03 逃离尖锐极小值.mp4 (74.71 MB), 07:02
* 04 鞍点问题.mp4 (103.93 MB), 09:23
* 05 震荡问题.mp4 (72.20 MB), 06:59
* 06 学习因子设定问题.mp4 (66.81 MB), 06:49
* 07 RMSprop和SGD.mp4 (51.46 MB), 05:29
* 08 Adam和正规化.mp4 (129.21 MB), 12:55
* 14 精讲《速通机器学习》14/
* 01 子网络和dropout.mp4 (283.03 MB), 26:09
* 02 批标准化技术.mp4 (211.78 MB), 19:59
* 03 循环神经网络和层标准化.mp4 (58.16 MB), 05:30
* 04 层标准化和批标准化的区别.mp4 (67.50 MB), 06:19
* 05 总结.mp4 (49.26 MB), 04:36
* 15 精讲《速通机器学习》15/
* 01 NlP问题特点和语言模型.mp4 (53.42 MB), 04:49
* 02 贝叶斯公式和马尔科夫性和估计公式.mp4 (175.18 MB), 15:15
* 03 词向量的改进和词袋模型及最终方案.mp4 (171.85 MB), 16:50
* 04 最终改进模型和两种模型.mp4 (122.82 MB), 11:39
* 05 改进型学习方法.mp4 (66.89 MB), 06:39
* 06 负采样.mp4 (192.16 MB), 17:02
* 16 精讲《速通机器学习》16/
* 01 Fasttext模型.mp4 (114.86 MB), 11:00
* 02 hash技术.mp4 (92.91 MB), 08:08
* 03 embedding和子词模型.mp4 (187.32 MB), 16:28
* 04 小结.mp4 (63.70 MB), 05:50
* 05 CNN卷积神经网络和图像的特点.mp4 (109.15 MB), 10:37
* 06 图像上滑行和补充0和多通道卷积.mp4 (117.32 MB), 11:09
* 07 多个卷积核.mp4 (71.84 MB), 06:54
* 17 精讲《速通机器学习》17/
* 01 池化操作和意义.mp4 (154.46 MB), 13:22
* 02 卷积和池化的区别.mp4 (49.42 MB), 04:26
* 03 一套操作.mp4 (149.02 MB), 13:20
* 04 多层卷积池化层.mp4 (27.69 MB), 02:28
* 05 卷积特殊的全连接.mp4 (96.87 MB), 08:45
* 06 TestCNN和字模型.mp4 (252.80 MB), 22:44
* 18 精讲《速通机器学习》18/
* 01 高级卷积技巧.mp4 (175.01 MB), 16:00
* 02 NLP和折成更小的卷积.mp4 (75.35 MB), 07:40
* 03 卷积小结.mp4 (103.11 MB), 08:52
* 04 多尺寸卷积.mp4 (92.77 MB), 08:53
* 05 改进inception和单通道卷积.mp4 (135.90 MB), 13:17
* 06 通道加权与通道注意力和空间注意力.mp4 (163.77 MB), 15:15
* 19 精讲《速通机器学习》19/
* 01 逻辑回归和时序信息的输入.mp4 (132.37 MB), 13:10
* 02 RNN时序不变性和公式推导讲解.mp4 (279.16 MB), 26:24
* 03 在深层DNN中是否存在这种情况和RNN的改进版本.mp4 (114.91 MB), 11:54
* 04 Lstm和textCNN文本分类的区别.mp4 (122.75 MB), 12:26
* 20 精讲《速通机器学习》20/
* 01 Attention模型.mp4 (139.95 MB), 14:50
* 02 归纳偏置和Attention三要素.mp4 (101.28 MB), 10:01
* 03 相似度计算的优化和自注意力.mp4 (163.65 MB), 16:19
* 04 词袋和短文本分类和文章分类.mp4 (78.04 MB), 08:03
* 05 多抽头Attention.mp4 (90.53 MB), 08:44
* 06 Transsformer原理.mp4 (92.25 MB), 08:39
* 21 精讲《速通机器学习》21/
* 01 Bert模型.mp4 (217.53 MB), 19:51
* 02 Bert模型改进.mp4 (241.03 MB), 23:08
* 03 ViT.mp4 (81.48 MB), 08:18
* 04 MLP-Mixer.mp4 (131.85 MB), 12:10
* 22 精讲《速通机器学习》22/
* 01 线性代数-向量和矩阵.mp4 (183.98 MB), 16:59
* 02 矩阵的几何角度.mp4 (159.34 MB), 15:47
* 03 矩阵的转置.mp4 (79.69 MB), 07:28
* 04 线性变化和激活函数.mp4 (219.72 MB), 21:34
* 23 精讲《速通机器学习》23/
* 01 E矩阵和逆矩阵.mp4 (195.64 MB), 19:48
* 02 正交矩阵.mp4 (249.83 MB), 23:44
* 03 特征值和特征向量.mp4 (158.87 MB), 17:03
* 04 对角矩阵和对称矩阵.mp4 (106.28 MB), 10:15
* 24 精讲《速通机器学习》24/
* 01 奇异值分解1.mp4 (201.84 MB), 17:40
* 02 奇异值分解2.mp4 (255.94 MB), 25:00
* 03 矩阵的范数.mp4 (140.19 MB), 13:40
* 04 总结线性代数.mp4 (115.69 MB), 10:10
* 05 人工智能（一期） 未剪辑版/
* 01 人工智能（一期） 未剪辑版/
* 01 人工智能概述和特征提取做人工智能的第一步/
* 01 人工智能概述和特征提取做人工智能的第一步.mp4 (415.60 MB), 01:58:55
* 02 线性回归1-第一个模型，用来进行数值预测/
* 01 线性回归1-第一个模型，用来进行数值预测.mp4 (415.43 MB), 01:53:26
* 03 线性回归2-从傻瓜到智能，梯度下降法学习法/
* 01 线性回归2-从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 (474.13 MB), 01:59:17
* 04 线性回归3-突破瓶颈，模型效果的提升/
* 01 线性回归3-突破瓶颈，模型效果的提升.mp4 (461.63 MB), 01:53:43
* 05 逻辑回归1-猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型/
* 01 逻辑回归1-猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 (428.22 MB), 01:46:46
* 06 逻辑回归2-损失函数推到解析和特征选择优化/
* 01 逻辑回归2-损失函数推到解析和特征选择优化.mp4 (453.40 MB), 01:52:12
* 07 逻辑回归3-到底好不好模型评价指标讲解(1)/
* 01 逻辑回归3-到底好不好模型评价指标讲解(1).mp4 (486.93 MB), 02:00:00
* 02 逻辑回归3-到底好不好模型评价指标讲解(2).mp4 (61.75 MB), 15:23
* 08 逻辑回归4-让模型看的更准更稳，正则优化/
* 01 逻辑回归4-让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 (432.85 MB), 01:49:29
* 09 逻辑回归5-让学习更高效，数值优化和一只看不见的手/
* 01 逻辑回归5-让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 (487.02 MB), 01:54:54
* 10 传统机器学习概览/
* 01 传统机器学习概览(1).mp4 (397.94 MB), 02:00:01
* 02 传统机器学习概览(2).mp4 (3.75 MB), 01:10
* 11 支持向量机SVM1-曾经的分类王者/
* 01 支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 (339.71 MB), 01:50:23
* 12 SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解/
* 01 SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4 (385.39 MB), 01:52:35
* 13 分类器背后的秘密和机器学习三大定律/
* 01 分类器背后的秘密和机器学习三大定律(1).mp4 (576.09 MB), 02:00:00
* 02 分类器背后的秘密和机器学习三大定律(2).mp4 (27.29 MB), 02:26
* 14 集成学习：三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林/
* 01 集成学习：三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 (358.15 MB), 01:58:04
* 15 集成学习：企业神器GBDT详解/
* 01 集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 (436.02 MB), 01:57:47
* 16 Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话/
* 01 Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话(1).mp4 (351.16 MB), 02:00:02
* 02 Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话(2).mp4 (0.67 MB), 00:10
* 17 DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能/
* 01 DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 (1.39 GB), 02:27:03
* 18 LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密/
* 01 LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 (1.30 GB), 02:18:03
* 19 深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代/
* 01 深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 (1.25 GB), 02:08:09
* 20 编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效/
* 01 编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 (889.25 MB), 01:38:34
* 21 深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则/
* 01 深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4 (1.14 GB), 01:57:09
* 22 多分类函数softmax和学习方法/
* 01 多分类函数softmax和学习方法.mp4 (1.41 GB), 02:21:47
* 23 深度学习非线性能力关键：激活函数详解/
* 01 深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 (1.11 GB), 01:55:21
* 24 深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧/
* 01 深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 (1.20 GB), 01:58:10
* 25 集成学习在深度学习中的应用dropout/
* 01 集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4 (1.40 GB), 02:11:48
* 26 梯度下降法的优化和一些先进的学习技术/
* 01 梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4 (1.83 GB), 01:59:38
* 27 项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛/
* 01 项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4 (1.80 GB), 02:13:19
* 28 项目二：以图搜图技术详解实战01/
* 01 项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 (1.23 GB), 02:08:20
* 29 项目二：以图搜图技术详解实战02/
* 01 项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4 (1.10 GB), 01:56:56
* 30 开始深度学习在自然语言处理领域的时代/
* 01 开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 (1.27 GB), 02:06:49
* 31 word2vec的一些特殊问题和优化方法/
* 01 word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 (1.75 GB), 02:26:52
* 32 项目三：推荐系统整体流程架构解读01/
* 01 项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 (1.78 GB), 02:20:47
* 33 项目三：推荐系统整体流程架构解读02/
* 01 项目三：推荐系统整体流程架构解读02.mp4 (1.59 GB), 02:01:09
* 34 项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03/
* 01 项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 (1.67 GB), 03:46:05
* 35 项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法/
* 01 项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4 (1.51 GB), 02:10:19
* 36 项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读/
* 01 项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 (1.88 GB), 02:13:50
* 37 CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼/
* 01 CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 (1.79 GB), 02:13:34
* 38 项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会/
* 01 项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 (1.70 GB), 01:57:22
* 39 一期课程内容总结/
* 01 一期课程内容总结.mp4 (1.69 GB), 02:01:29
* 40 常见面试题解读01/
* 01 常见面试题解读01.mp4 (1.70 GB), 02:15:56
* 41 常见面试题解读02/
* 01 常见面试题解读02.mp4 (395.72 MB), 31:59
* 42 如何写简历，打造更好的自己/
* 01 如何写简历，打造更好的自己.mp4 (479.77 MB), 30:04
* 43 NLP技术在推荐搜索中的应用/
* 01 NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4 (462.01 MB), 30:00
* 44 逻辑回归和神经元/
* 01 逻辑回归和神经元.mp4 (461.80 MB), 29:57
* 45 BP算法原理和训练方法/
* 01 BP算法原理和训练方法.mp4 (344.24 MB), 30:01
* 46 常见激活函数讲解/
* 01 常见激活函数讲解.mp4 (285.54 MB), 29:59
* 47 图像分类在企业中的应用/
* 01 图像分类在企业中的应用.mp4 (435.56 MB), 30:00
* 48 卷积的基本思想/
* 01 卷积的基本思想.mp4 (828.97 MB), 59:54
* 49 程序员的数学进阶 导数/
* 01 程序员的数学进阶 导数.mp4 (449.14 MB), 34:05
* 50 程序员的数学进阶 最值和极值/
* 01 程序员的数学进阶 最值和极值.mp4 (449.34 MB), 29:59
* 51 程序员的数学进阶 二阶导数和凸函数/
* 01 程序员的数学进阶 二阶导数和凸函数.mp4 (373.21 MB), 30:00
* 52 程序员的数学进阶 逻辑回归和凸函数01/
* 01 程序员的数学进阶 逻辑回归和凸函数01.mp4 (317.16 MB), 22:48
* 53 程序员的数学进阶 逻辑回归和凸函数02/
* 01 程序员的数学进阶 逻辑回归和凸函数02.mp4 (442.45 MB), 30:02
* 54 程序员的数学进阶 泰勒公式/
* 01 程序员的数学进阶 泰勒公式.mp4 (423.86 MB), 30:00
* 55 程序员的数学进阶 泰勒公式和神经网络01/
* 01 程序员的数学进阶 泰勒公式和神经网络01.mp4 (413.20 MB), 29:59
* 56 程序员的数学进阶 泰勒公式和神经网络02/
* 01 程序员的数学进阶 泰勒公式和神经网络02.mp4 (394.71 MB), 29:59
* 57 程序员数学进阶 用数学洞穿机器学习的本质/
* 01 程序员数学进阶 用数学洞穿机器学习的本质.mp4 (350.78 MB), 27:27
* 58 程序员的数学进阶 机器学习不能做什么/
* 01 程序员的数学进阶 机器学习不能做什么.mp4 (2.40 MB), 00:17
* 06 人工智能（二期） 未剪辑版/
* 01 人工智能（二期） 未剪辑版/
* 01 开班典礼_学前必看/
* 01 开班典礼_学前必看.mp4 (1.40 GB), 01:53:46
* 02 FM模型/
* 01 FM模型.mp4 (1.60 GB), 01:54:14
* 03 推荐系统之协同过滤/
* 01 推荐系统之协同过滤.mp4 (1.80 GB), 02:01:29
* 04 推荐系统之召回/
* 01 推荐系统之召回.mp4 (1.82 GB), 02:07:22
* 05 推荐系统之排序1/
* 01 推荐系统之排序1.mp4 (1.88 GB), 02:07:29
* 06 推荐系统之排序2/
* 01 推荐系统之排序2.mp4 (1.97 GB), 02:06:00
* 07 RNN和LSTM/
* 01 RNN和LSTM.mp4 (2.04 GB), 02:27:30
* 08 语音合成方法介绍/
* 01 语音合成方法介绍.mp4 (448.47 MB), 02:26:28
* 09 语音合成前端/
* 01 语音合成前端.mp4 (397.68 MB), 02:35:40
* 10 端到端语音合成声学模型/
* 01 端到端语音合成声学模型.mp4 (341.73 MB), 02:19:08
* 11 语音合成声码器及端到端语音合成实战/
* 01 语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4 (452.07 MB), 02:12:39
* 12 LSTM和ELMO/
* 01 LSTM和ELMO.mp4 (394.42 MB), 02:08:58
* 13 实战项目：智能输入法/
* 01 实战项目：智能输入法.mp4 (437.50 MB), 02:12:38
* 14 输入法项目之新词发现/
* 01 输入法项目之新词发现.mp4 (472.04 MB), 02:06:53
* 15 注意力模型Attention/
* 01 注意力模型Attention.mp4 (440.80 MB), 02:02:20
* 16 注意力模型Self-Attention/
* 01 注意力模型Self-Attention.mp4 (773.82 MB), 04:04:49
* 17 Transformer和Bert/
* 01 Transformer和Bert.mp4 (493.46 MB), 02:35:55
* 18 图像之文本检测/
* 01 图像之文本检测.mp4 (251.24 MB), 02:04:54
* 19 图像之文本识别/
* 01 图像之文本识别.mp4 (272.67 MB), 02:05:04
* 20 文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述/
* 01 文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4 (131.06 MB), 01:00:18
* 21 文本分类项目：基本模型回顾 - NB、SVM/
* 01 文本分类项目：基本模型回顾 - NB、SVM.mp4 (54.24 MB), 41:22
* 22 文本分类项目：基本模型回顾 - FastText/
* 01 文本分类项目：基本模型回顾 - FastText.mp4 (84.54 MB), 54:20
* 23 文本分类项目：系统集成、系统调优/
* 01 文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4 (87.63 MB), 52:56
* 24 文本分类项目：系统优化：实体信息/
* 01 文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4 (80.66 MB), 01:04:15
* 25 文本分类项目： 系统优化：图片分类/
* 01 文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4 (81.99 MB), 01:00:17
* 26 文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN/
* 01 文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4 (89.07 MB), 01:05:42
* 27 文本分类项目：Tensorflow Serving简介以及深度模型分类系统集成/
* 01 文本分类项目：Tensorflow Serving简介以及深度模型分类系统集成.mp4 (84.60 MB), 50:57
* 28 高级图像技术1/
* 01 高级图像技术1.mp4 (192.53 MB), 01:03:58
* 29 高级图像技术2/
* 01 高级图像技术2.mp4 (172.38 MB), 55:53
* 30 高级图像技术3/
* 01 高级图像技术3.mp4 (194.14 MB), 58:13
* 31 高级图像技术4/
* 01 高级图像技术4.mp4 (235.36 MB), 01:09:57
* 32 海外项目：推荐系统入门简介/
* 01 海外项目：推荐系统入门简介.mp4 (223.35 MB), 01:03:26
* 33 海外项目：Item2vec算法以及实际应用/
* 01 海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4 (261.25 MB), 59:23
* 34 海外项目：数据预处理/
* 01 海外项目：数据预处理.mp4 (257.76 MB), 01:02:44
* 35 海外项目：经典CTR预估算法sparselogistics regression/
* 01 海外项目：经典CTR预估算法sparselogistics regression.mp4 (246.75 MB), 01:00:09
* 36 海外项目：深度学习入门/
* 01 海外项目：深度学习入门.mp4 (235.71 MB), 01:03:01
* 37 海外项目：CNN & LSTM详细讲解/
* 01 海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4 (244.81 MB), 01:00:03
* 38 海外项目：self-attention 机制讲解/
* 01 海外项目：self-attention 机制讲解.mp4 (239.14 MB), 01:01:36
* 39 海外项目：wide-deep model代码实战/
* 01 海外项目：wide-deep model代码实战.mp4 (371.31 MB), 01:01:54
* 40 智能聊天机器人1/
* 01 智能聊天机器人1.mp4 (1.85 GB), 02:04:44
* 41 智能聊天机器人2/
* 01 智能聊天机器人2.mp4 (1.80 GB), 01:59:48
* 07 人工智能（三期） 未剪辑版/
* 01 人工智能（三期） 未剪辑版/
* 01 信息论入门-概率和信息/
* 01 信息论入门-概率和信息.mp4 (1.27 GB), 02:09:02
* 02 拉格朗日极值法和泛函分析入门/
* 01 拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4 (1.33 GB), 02:13:12
* 03 联合熵，条件熵，互信息，交叉熵/
* 01 联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4 (1.23 GB), 02:06:45
* 04 从信息论的角度解读机器学习/
* 01 从信息论的角度解读机器学习.mp4 (1.16 GB), 01:59:39
* 05 矩阵求导术/
* 01 矩阵求导术.mp4 (1.33 GB), 02:12:38
* 06 文本分类速览1/
* 01 文本分类速览1.mp4 (1.17 GB), 02:04:11
* 07 文本分类速览2/
* 01 文本分类速览2.mp4 (1.33 GB), 02:18:29
* 08 从数学的角度看embedding特征维度的选取/
* 01 从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4 (264.70 MB), 01:34:26
* 09 面试指导/
* 01 面试指导.mp4 (1.24 GB), 02:04:20
* 10 AI架构设计/
* 01 AI架构设计.mp4 (1.91 GB), 02:16:42
* 11 推荐系统综述/
* 01 推荐系统综述.mp4 (1.22 GB), 02:03:43
* 12 量化投资1/
* 01 量化投资1.mp4 (537.42 MB), 01:03:39
* 13 量化投资2/
* 01 量化投资2.mp4 (731.53 MB), 01:10:10
* 14 量化投资3/
* 01 量化投资3.mp4 (866.46 MB), 01:06:10
* 15 量化投资4/
* 01 量化投资4.mp4 (1.02 GB), 01:06:24
* 16 生成模型GAN/
* 01 生成模型GAN.mp4 (1.11 GB), 02:04:16
* 17 量化投资5/
* 01 量化投资5.mp4 (1006.51 MB), 01:05:17
* 18 量化投资6/
* 01 量化投资6.mp4 (952.55 MB), 01:06:08
* 19 生成模型VAE/
* 01 生成模型VAE.mp4 (590.11 MB), 01:07:36
* 20 GAN背后的秘密/
* 01 GAN背后的秘密.mp4 (659.91 MB), 01:03:30
* 21 量化投资7/
* 01 量化投资7.mp4 (855.24 MB), 01:04:26
* 22 量化投资8/
* 01 量化投资8.mp4 (573.13 MB), 01:09:53
* 23 强化学习：SARSA和DQN/
* 01 强化学习：SARSA和DQN.mp4 (574.56 MB), 01:00:37
* 24 强化学习：神经网络和强化学习1（上）/
* 01 强化学习：神经网络和强化学习1（上）.mp4 (511.54 MB), 54:54
* 25 强化学习：神经网络和强化学习1（下）/
* 01 强化学习：神经网络和强化学习1（下）.mp4 (586.74 MB), 01:00:24
* 26 强化学习：神经网络和强化学习2（上）/
* 01 强化学习：神经网络和强化学习2（上）.mp4 (841.90 MB), 01:04:53
* 27 强化学习：神经网络和强化学习2（下）/
* 01 强化学习：神经网络和强化学习2（下）.mp4 (648.58 MB), 01:02:11
* 28 强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（上）/
* 01 强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（上）.mp4 (344.72 MB), 01:03:10
* 29 强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（下）/
* 01 强化学习：手写AlphaZero在五子棋中的应用（下）.mp4 (584.75 MB), 01:00:00
* 30 量化投资：量化交易基础介绍（上）/
* 01 量化投资：量化交易基础介绍（上）.mp4 (638.78 MB), 01:01:07
* 31 量化投资：量化交易基础介绍（下）/
* 01 量化投资：量化交易基础介绍（下）.mp4 (934.49 MB), 01:03:26
* 32 量化投资：交易价格的形成（上）/
* 01 量化投资：交易价格的形成（上）.mp4 (338.07 MB), 01:04:00
* 33 量化投资：交易价格的形成（下）1/
* 01 量化投资：交易价格的形成（下）1.mp4 (331.93 MB), 40:56
* 34 量化投资：交易价格的形成（下）2/
* 01 量化投资：交易价格的形成（下）2.mp4 (242.91 MB), 30:04
* 35 量化投资：期货策略的实现（上）1/
* 01 量化投资：期货策略的实现（上）1.mp4 (245.28 MB), 30:00
* 36 量化投资：期货策略的实现（上）2/
* 01 量化投资：期货策略的实现（上）2.mp4 (232.98 MB), 30:26
* 37 量化投资：期货策略的实现（下）1/
* 01 量化投资：期货策略的实现（下）1.mp4 (488.72 MB), 31:56
* 38 量化投资：期货策略的实现（下）2/
* 01 量化投资：期货策略的实现（下）2.mp4 (185.73 MB), 30:04
* 39 量化投资：期货策略的实现（下）1/
* 01 量化投资：期货策略的实现（下）1.mp4 (202.60 MB), 30:00
* 40 量化投资：期货策略的实现（下）2/
* 01 量化投资：期货策略的实现（下）2.mp4 (217.80 MB), 35:09
* 41 量化投资：股票单因子框架（下）/
* 01 量化投资：股票单因子框架（下）.mp4 (574.04 MB), 01:01:19
* 42 量化投资：股票多因子框架1（上）/
* 01 量化投资：股票多因子框架1（上）.mp4 (604.40 MB), 01:01:40
* 43 量化投资：股票多因子框架1（下）/
* 01 量化投资：股票多因子框架1（下）.mp4 (596.97 MB), 01:01:01
* 44 量化投资：股票多因子框架2（上）/
* 01 量化投资：股票多因子框架2（上）.mp4 (631.86 MB), 01:01:32
* 45 量化投资：股票多因子框架2（下）/
* 01 量化投资：股票多因子框架2（下）.mp4 (905.67 MB), 01:05:21
* 46 量化投资：组合投资（上）/
* 01 量化投资：组合投资（上）.mp4 (433.64 MB), 01:01:59
* 47 量化投资：组合投资（下）/
* 01 量化投资：组合投资（下）.mp4 (562.16 MB), 59:46
* 48 量化投资：时间序列的预测（上）1/
* 01 量化投资：时间序列的预测（上）1.mp4 (1.19 GB), 01:30:38
* 49 量化投资：时间序列的预测（上）2/
* 01 量化投资：时间序列的预测（上）2.mp4 (1.18 GB), 01:30:25
* 50 量化投资：时间序列的预测（下）/
* 01 量化投资：时间序列的预测（下）.mp4 (358.80 MB), 01:00:45
* 51 量化投资：期权交易（上）/
* 01 量化投资：期权交易（上）.mp4 (1.00 GB), 01:06:22
* 52 量化投资：期权交易（下）/
* 01 量化投资：期权交易（下）.mp4 (1004.68 MB), 01:12:50
* 53 量化投资：机器学习模型1（上）/
* 01 量化投资：机器学习模型1（上）.mp4 (1.16 GB), 01:23:38
* 54 量化投资：机器学习模型1（下）/
* 01 量化投资：机器学习模型1（下）.mp4 (490.27 MB), 01:06:45
* 55 量化投资：机器学习模型2（上）/
* 01 量化投资：机器学习模型2（上）.mp4 (397.12 MB), 01:04:12
* 56 量化投资：机器学习模型2（下）/
* 01 量化投资：机器学习模型2（下）.mp4 (979.05 MB), 01:11:22
* 57 量化投资：深度学习模型（上）/
* 01 高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4 (931.51 MB), 01:07:17
* 58 量化投资：深度学习模型（下）1/
* 01 量化投资：深度学习模型（下）1.mp4 (885.21 MB), 01:14:27
* 59 量化投资：深度学习模型（下）2/
* 01 量化投资：深度学习模型（下）2.mp4 (963.75 MB), 01:16:06
* 60 语音识别综述/
* 01 语音识别综述.mp4 (370.20 MB), 01:07:45
* 61 语音信号基础/
* 01 语音信号基础.mp4 (981.79 MB), 01:06:21
* 62 语音识别特征处理/
* 01 语音识别特征处理.mp4 (968.36 MB), 01:06:33
* 63 HMM-GMM模型原理/
* 01 HMM-GMM模型原理.mp4 (332.05 MB), 01:02:48
* 64 HMM-DNN声学模型/
* 01 HMM-DNN声学模型.mp4 (818.00 MB), 01:12:05
* 65 语言模型及解码/
* 01 语言模型及解码.mp4 (820.13 MB), 01:06:23
* 66 Kaldi 语音识别实践/
* 01 Kaldi 语音识别实践.mp4 (873.83 MB), 01:05:21
* 67 端到端语音识别综述/
* 01 端到端语音识别综述.mp4 (304.87 MB), 01:00:35
* 68 CTC LAS Transformer 语音识别框架/
* 01 CTC LAS Transformer 语音识别框架.mp4 (973.18 MB), 01:24:30
* 69 低时延语音识别/
* 01 低时延语音识别.mp4 (421.62 MB), 01:01:59
* 70 流式语音识别/
* 01 流式语音识别.mp4 (377.66 MB), 59:02
* 71 多语种语音识别/
* 01 多语种语音识别.mp4 (877.51 MB), 01:01:48
* 72 端到端语音识别实践/
* 01 端到端语音识别实践.mp4 (1.69 GB), 02:15:33
* 16 算法与数据结构基础班/
* 01 算法与数据结构基础班/
* 01 算法与数据结构基础班/
* 01 认识复杂度、对数器、二分法与异或运算/
* 01 什么是算法数据结构.mp4 (3.41 MB), 01:58
* 02 何为常数时间的操作.mp4 (3.59 MB), 02:00
* 03 常见的常数时间操作.mp4 (29.78 MB), 16:30
* 04 时间复杂度的意义.mp4 (12.74 MB), 06:35
* 05 选择排序.mp4 (14.05 MB), 06:30
* 06 冒泡排序.mp4 (18.65 MB), 09:50
* 07 插入排序.mp4 (28.03 MB), 12:05
* 08 额外空间复杂度.mp4 (19.35 MB), 09:51
* 09 面试、比赛、刷题中、一个问题的最优解是什么意思.mp4 (6.01 MB), 03:02
* 10 常见的时间复杂度.mp4 (2.46 MB), 01:10
* 11 算法和数据结构学习的大脉络.mp4 (2.89 MB), 01:30
* 12 什么叫对数器.mp4 (35.89 MB), 13:50
* 13 什么叫二分法.mp4 (8.81 MB), 04:45
* 14 在一个有序数组中，找=某个数的最左侧位置.mp4 (23.34 MB), 10:10
* 15 局部最小值.mp4 (17.53 MB), 10:05
* 16 认识异或运算.mp4 (16.09 MB), 08:55
* 17 如何不用额外变量交换两个数的值.mp4 (23.15 MB), 11:30
* 18 一个数组中有一种数出现了奇数次，其他数都出现了偶数次怎么找到这种数.mp4 (16.85 MB), 08:26
* 19 怎么把一个int类型的数，提取出最右侧1来.mp4 (9.69 MB), 05:10
* 20 一个数组中有一种数出现了奇数次，其他数都出现了偶数次怎么找到这两种数.mp4 (41.49 MB), 18:30
* 02 链表结构、栈、队列、递归行为、哈希表和有序表/
* 01 单双向链表节点结构.mp4 (4.81 MB), 02:30
* 02 单双链表如何反转.mp4 (20.72 MB), 09:05
* 03 把给定值删除.mp4 (20.68 MB), 09:05
* 04 java和c++在内存释放上的问题.mp4 (17.15 MB), 09:50
* 05 什么是栈和队列.mp4 (3.90 MB), 02:05
* 06 栈和队列的实际实现（双向链表实现）.mp4 (23.20 MB), 09:50
* 07 栈和队列的实际实现（数组实现）.mp4 (33.47 MB), 16:35
* 08 既然语言都有这些结构和api，为什么还需要手撸练习.mp4 (25.05 MB), 12:05
* 09 如何用队列结构实现栈结构.mp4 (5.52 MB), 03:05
* 10 如何使用栈结构实现队列结构.mp4 (19.45 MB), 09:00
* 11 求数组arr[L..R]中的最大值，怎么用递归方法实现.mp4 (30.43 MB), 14:10
* 12 Master公式.mp4 (48.57 MB), 22:23
* 13 哈希表.mp4 (105.67 MB), 39:21
* 03 归并排序与随机快排/
* 01 什么是归并排序.mp4 (6.89 MB), 04:15
* 02 归并排序（递归方法实现）.mp4 (30.16 MB), 13:38
* 03 归并排序（非递归方法实现）（1）.mp4 (40.88 MB), 20:31
* 04 归并排序（非递归方法实现）（2）.mp4 (16.56 MB), 08:00
* 05 归并排序时间复杂度分析.mp4 (11.04 MB), 06:35
* 06 根据常见面试题深入理解归并排序.mp4 (38.03 MB), 22:28
* 07 根据常见面试题深入理解归并排序代码解析.mp4 (17.75 MB), 07:00
* 08 在一个数组中求降序对.mp4 (24.35 MB), 14:05
* 09 Partition过程.mp4 (34.95 MB), 20:10
* 10 荷兰国旗问题.mp4 (33.96 MB), 15:35
* 11 快速排序1.0.mp4 (10.67 MB), 05:15
* 12 快速排序2.0.mp4 (10.03 MB), 05:20
* 13 快速排序3.0.mp4 (10.16 MB), 04:55
* 14 怎么解决复杂度.mp4 (11.54 MB), 06:10
* 15 额外空间复杂度怎么估计.mp4 (13.68 MB), 07:29
* 04 比较器与堆/
* 01 完全二叉树结构.mp4 (15.18 MB), 09:18
* 02 堆是什么.mp4 (5.39 MB), 03:20
* 03 大根堆讲解1.mp4 (8.72 MB), 05:35
* 04 大根堆代码1.mp4 (17.26 MB), 08:11
* 05 大根堆讲解2.mp4 (18.88 MB), 09:30
* 06 答疑.mp4 (25.95 MB), 11:40
* 07 下沉的复杂度是多少.mp4 (10.44 MB), 03:55
* 08 堆排序是什么.mp4 (9.47 MB), 04:33
* 09 堆排序优化1.mp4 (18.54 MB), 09:50
* 10 直观认识完全二叉树.mp4 (16.13 MB), 07:45
* 11 答疑1.mp4 (12.99 MB), 05:10
* 12 怎么保证每一个数再排完序的距离不会超过k.mp4 (25.09 MB), 13:30
* 13 答疑2.mp4 (4.21 MB), 02:35
* 14 比较器（重载比较运算符）.mp4 (16.11 MB), 07:23
* 15 比较器（排序）.mp4 (8.28 MB), 02:51
* 16 比较器（特殊标准排序的结构）.mp4 (9.38 MB), 03:41
* 17 什么情况下可以用语言提供的堆结构，什么情况下必须手动写.mp4 (18.82 MB), 08:43
* 18 什么情况下可以用语言提供的堆结构，什么情况下必须手动写代码实现.mp4 (51.06 MB), 22:20
* 05 trie、桶排序、排序总结/
* 01 答疑.mp4 (27.63 MB), 15:30
* 02 前缀树.mp4 (28.61 MB), 15:45
* 03 怎么实现前缀树.mp4 (30.62 MB), 11:54
* 04 答疑.mp4 (2.90 MB), 01:34
* 05 word这个字符串之前加入过几次.mp4 (10.63 MB), 04:35
* 06 有多少字符串是以pre这个字符串作为前缀的.mp4 (4.24 MB), 01:50
* 07 删除.mp4 (29.04 MB), 14:26
* 08 答疑.mp4 (6.35 MB), 02:36
* 09 前缀树是怎么拓展的.mp4 (6.42 MB), 02:40
* 10 不基于比较的排序.mp4 (15.75 MB), 08:05
* 11 基数排序.mp4 (22.46 MB), 13:25
* 12 基数排序代码.mp4 (15.17 MB), 05:36
* 13 基数排序代码拆解.mp4 (53.99 MB), 28:35
* 14 计数排序和基数排序.mp4 (22.82 MB), 12:10
* 15 选择、冒泡、插入排序有没有稳定性.mp4 (5.97 MB), 03:45
* 16 归并、快排、堆排序有没有稳定性.mp4 (9.03 MB), 05:26
* 17 排序算法总结.mp4 (10.16 MB), 04:35
* 18 常见的坑.mp4 (27.54 MB), 12:48
* 06 链表相关面试题/
* 01 链表问题.mp4 (4.55 MB), 02:30
* 02 快慢指针简介.mp4 (4.48 MB), 02:20
* 03 快慢指针代码.mp4 (29.62 MB), 12:15
* 04 给定一个单链表的头节点head，判断该链表是否为回文机构.mp4 (34.94 MB), 17:30
* 05 将单链表按某值划分成左边小、中间相等、右边大的形式.mp4 (52.14 MB), 24:00
* 06 特殊的单链表节点（用哈希表的方法）.mp4 (17.72 MB), 09:05
* 07 不用哈希表的方法.mp4 (32.82 MB), 15:41
* 08 两个有环也可能无环的单链表，如果相交，返回相交的第一个节点，如果不想交，返回null.mp4 (28.60 MB), 16:19
* 09 两个有环也可能无环的单链表，如果相交，返回相交的第一个节点，如果不想交，返回null代码实现.mp4 (6.36 MB), 02:57
* 10 两个无环链表是否相交.mp4 (7.16 MB), 04:25
* 11 两个无环链表是否相交代码.mp4 (8.74 MB), 03:30
* 12 答疑.mp4 (5.83 MB), 03:00
* 13 两个链表都有环有几种结构.mp4 (26.78 MB), 13:20
* 14 能不能不给单链表的头节点，只给想要删除的节点，就能做到在链表上把这个删掉.mp4 (25.84 MB), 13:16
* 07 二叉树的基本算法/
* 01 什么叫二叉树.mp4 (3.18 MB), 01:50
* 02 二叉树遍历（什么叫子树）.mp4 (4.38 MB), 02:26
* 03 二叉树遍历是什么意思.mp4 (7.61 MB), 04:30
* 04 二叉树遍历实现.mp4 (22.97 MB), 10:28
* 05 非递归方式实现二叉树的遍历.mp4 (1.09 MB), 00:38
* 06 非递归方式实现二叉树的遍历(前序).mp4 (23.62 MB), 11:15
* 07 非递归方式实现二叉树的遍历(中序).mp4 (24.03 MB), 12:26
* 08 非递归方式实现二叉树的遍历(后序).mp4 (56.18 MB), 25:15
* 09 实现二叉树按层遍历（队列方式）.mp4 (8.38 MB), 03:55
* 10 统计二叉树最大的宽度（用Map）.mp4 (39.06 MB), 16:15
* 11 统计二叉树最大的宽度（不用Map）.mp4 (21.53 MB), 09:25
* 12 二叉树的序列化和反序列化.mp4 (41.01 MB), 19:37
* 08 二叉树的递归套路/
* 01 如何设计一个打印整棵树的打印函数.mp4 (36.20 MB), 15:55
* 02 给一个二叉树中的某个节点，返回该节点的后继节点1.mp4 (13.84 MB), 07:42
* 03 如果x没有又数.mp4 (6.58 MB), 03:48
* 04 后继.mp4 (4.07 MB), 02:20
* 05 给一个二叉树中的某个节点，返回该节点的后继节点2.mp4 (3.80 MB), 02:18
* 06 给一个二叉树中的某个节点，返回该节点的后继节点代码实现.mp4 (11.58 MB), 04:30
* 07 给定一个如如参数N，代表纸条都从下边上向上方连续对着N次，请从上到下导引所有折痕的方向1.mp4 (34.61 MB), 08:33
* 08 给定一个如如参数N，代表纸条都从下边上向上方连续对着N次，请从上到下导引所有折痕的方向2.mp4 (24.04 MB), 10:43
* 09 二叉树的递归套路1.mp4 (7.62 MB), 04:07
* 10 什么叫平衡树.mp4 (2.84 MB), 01:40
* 11 二叉树的递归套路2.mp4 (2.15 MB), 00:55
* 12 列出所有可能性后，确定到底需要向左树和右树要什么样的信息.mp4 (25.89 MB), 09:45
* 13 给定一颗二叉树的头结点head，任何两个节点之间都存在距离，返回整课二叉树的最大距离.mp4 (30.22 MB), 14:25
* 14 给定二叉树的头节点head，返回这个二叉树最大的二叉树搜索子树的头节点.mp4 (72.53 MB), 29:30
* 15 二叉树递归套路3.mp4 (3.75 MB), 01:33
* 16 排队的最大快乐值.mp4 (45.20 MB), 21:15
* 09 贪心算法/
* 01 返回这颗二叉树是不是满二叉树1.mp4 (83.85 MB), 21:11
* 02 返回这颗二叉树是不是满二叉树2.mp4 (79.55 MB), 19:49
* 03 返回a和b的最低公共祖先.mp4 (92.56 MB), 28:50
* 04 贪心算法.mp4 (16.04 MB), 06:29
* 05 贪心算法例子.mp4 (24.72 MB), 09:52
* 06 从头到尾讲一道利用贪心算法求解的题目(1).mp4 (22.37 MB), 10:22
* 07 从头到尾讲一道利用贪心算法求解的题目(2).mp4 (28.48 MB), 11:42
* 08 从头到尾讲一道利用贪心算法求解的题目(3).mp4 (112.35 MB), 25:34
* 10 并查集结构和图相关的算法/
* 01 贪心算法求解的标准过程.mp4 (4.27 MB), 01:34
* 02 贪心算法的解题套路.mp4 (17.23 MB), 06:19
* 03 贪心算法的解题套路实战.mp4 (66.89 MB), 24:32
* 04 返回如果点亮str中所有需要点亮的位置，至少需要几盏灯.mp4 (61.48 MB), 22:29
* 05 整分整块金条，怎么分最省铜板.mp4 (34.51 MB), 12:38
* 06 每做完一个项目马上获得的收益可以支持你去做下一个项目不能并行的做项目你最后获得的最大钱数.mp4 (52.56 MB), 19:15
* 07 并查集.mp4 (27.52 MB), 10:05
* 08 isSameSet和union方法的代价越低越好.mp4 (25.86 MB), 09:29
* 09 并查集代码.mp4 (46.34 MB), 16:59
* 10 并查集优化.mp4 (50.60 MB), 18:32
* 11 暴力递归/
* 01 合并users返回合并之后的用户数量.mp4 (97.45 MB), 23:18
* 02 图.mp4 (116.29 MB), 29:19
* 03 图的宽度优先&深度优先遍历（1）.mp4 (79.89 MB), 19:23
* 04 图的宽度优先&深度优先遍历（2）.mp4 (16.62 MB), 05:29
* 05 图的拓扑排序算法.mp4 (62.81 MB), 14:19
* 06 最小生成树算法之Kruskal.mp4 (61.61 MB), 15:13
* 07 最小生成树算法之Prim.mp4 (127.17 MB), 25:24
* 12 动态规划/
* 01 Dijkstra算法.mp4 (74.19 MB), 27:19
* 02 证明Dijkstra算法.mp4 (30.01 MB), 11:02
* 03 改进后的Dijkstra算法.mp4 (41.77 MB), 15:23
* 04 暴力递归.mp4 (3.86 MB), 01:25
* 05 汉诺塔问题（1）.mp4 (40.54 MB), 14:55
* 06 汉诺塔问题（2）.mp4 (38.15 MB), 14:00
* 07 汉诺塔问题（3）.mp4 (43.95 MB), 16:10
* 08 给你一个栈请你逆序这个栈不能申请额外的数据结构只能使用递归函数如何实现.mp4 (47.48 MB), 17:28
* 13 暴力递归到动态规划1/
* 01 二叉树序列化.mp4 (15.04 MB), 05:50
* 02 尝试.mp4 (36.16 MB), 14:02
* 03 打印一个字符串的全部子序列.mp4 (12.11 MB), 04:42
* 04 打印一个字符串的全部排列.mp4 (40.64 MB), 15:45
* 05 打印一个字符串的全部排列不出现重复的排列.mp4 (29.95 MB), 11:36
* 06 从左往右尝试模型1.mp4 (57.47 MB), 22:16
* 07 从左往右尝试模型2.mp4 (43.98 MB), 17:03
* 08 范围上尝试的模型.mp4 (81.17 MB), 31:28
* 14 暴力递归到动态规划2/
* 01 课前例题1讲解.mp4 (40.33 MB), 16:33
* 02 课前例题2讲解.mp4 (29.91 MB), 12:16
* 03 N皇后.mp4 (69.82 MB), 28:38
* 04 N皇后方法1.mp4 (53.27 MB), 21:51
* 05 N皇后方法2.mp4 (46.65 MB), 19:09
* 06 回答问题.mp4 (7.43 MB), 03:03
* 07 怎么尝试一件事.mp4 (33.72 MB), 13:50
* 08 动态规划.mp4 (41.83 MB), 17:10
* 09 经典动态规划.mp4 (46.79 MB), 19:12
* 15 暴力递归到动态规划3/
* 01 返回让所有咖啡杯变干净的最早完成时间.mp4 (98.59 MB), 34:32
* 02 返回所有的路径中最小的路径和(1).mp4 (29.99 MB), 10:30
* 03 返回所有的路径中最小的路径和(2).mp4 (46.96 MB), 16:29
* 04 解题规律.mp4 (20.49 MB), 07:11
* 05 值为正数不重复每个值代表一种面值的货币每种面值的货币求组成 aim 的方法数(1).mp4 (25.63 MB), 08:59
* 06 值为正数不重复每个值代表一种面值的货币每种面值的货币求组成 aim 的方法数(2).mp4 (50.44 MB), 17:41
* 07 值为正数不重复每个值代表一种面值的货币每种面值的货币求组成 aim 的方法数(3).mp4 (53.25 MB), 18:40
* 08 枚举行为优化.mp4 (49.13 MB), 17:12
* 16 暴力递归到动态规划4/
* 01 返回需要至少多少张贴纸可以完成任务方法1(1).mp4 (95.22 MB), 29:13
* 02 返回需要至少多少张贴纸可以完成任务方法1(2).mp4 (71.18 MB), 21:50
* 03 返回需要至少多少张贴纸可以完成任务方法2.mp4 (53.63 MB), 16:28
* 04 总结.mp4 (41.79 MB), 12:50
* 05 两个字符串的最长公共子序列问题(1).mp4 (7.44 MB), 02:17
* 06 两个字符串的最长公共子序列问题(2).mp4 (69.36 MB), 21:17
* 07 两个字符串的最长公共子序列问题(13).mp4 (31.37 MB), 09:38
* 08 返回让所有咖啡杯变干净的最早完成时间方法1.mp4 (66.76 MB), 20:29
* 09 返回让所有咖啡杯变干净的最早完成时间方法2.mp4 (70.02 MB), 21:30
* 17 面试突击班/
* 01 Python面试突击班/
* 01 Python面试突击班/
* 01 Python面试突击班（一）/
* 01 类和对象.mp4 (42.50 MB), 14:52
* 02 Type类.mp4 (38.20 MB), 12:57
* 03 元类的定义.mp4 (21.24 MB), 08:00
* 04 使用函数来定义一个元类.mp4 (67.96 MB), 23:12
* 05 使用类的方式定义一个类.mp4 (57.82 MB), 17:08
* 06 基于new函数实现单例.mp4 (75.59 MB), 22:09
* 07 基于元类来实现单例.mp4 (124.78 MB), 34:37
* 02 Python面试突击班（二）/
* 01 什么是缓存.mp4 (107.09 MB), 12:18
* 02 缓存架构.mp4 (117.75 MB), 14:19
* 03 缓存的数据.mp4 (33.42 MB), 03:42
* 04 缓存后端.mp4 (80.97 MB), 10:13
* 05 Flask-caching处理缓存.mp4 (162.27 MB), 18:10
* 06 使用缓存.mp4 (227.50 MB), 22:31
* 07 缓存视图函数.mp4 (11.74 MB), 01:08
* 08 缓存其他函数.mp4 (16.60 MB), 01:53
* 09 缓存有参函数.mp4 (27.89 MB), 03:14
* 10 缓存普通对象.mp4 (13.63 MB), 01:43
* 11 核心装饰器和函数说明.mp4 (16.10 MB), 01:41
* 12 学生答疑.mp4 (222.35 MB), 19:07
* 03 Python面试突击班（三）/
* 01 时间复杂度.mp4 (31.45 MB), 03:14
* 02 常数时间.mp4 (12.97 MB), 01:33
* 03 实现一个特殊的栈，在基本功能上的基础上，再实现返回栈中最小元素功能.mp4 (119.31 MB), 12:48
* 04 代码实现.mp4 (238.76 MB), 25:23
* 05 怎么理解选择排序的时间复杂度.mp4 (271.76 MB), 29:42
* 06 怎么理解快速排序的时间复杂度.mp4 (262.88 MB), 27:54
* 07 学生答疑.mp4 (130.63 MB), 13:25
* 04 Python面试突击班（四）/
* 01 面试总结介绍.mp4 (20.37 MB), 01:57
* 02 生成器是什么.mp4 (37.24 MB), 03:50
* 03 最简单的生成器.mp4 (101.41 MB), 11:04
* 04 在函数中使yield关键字.mp4 (182.57 MB), 18:42
* 05 闭包是什么，你怎么理解闭包.mp4 (253.70 MB), 27:07
* 06 说说Python中字典的底层是怎么实现的.mp4 (293.00 MB), 32:35
* 07 学生答疑.mp4 (76.41 MB), 09:08
* 05 Python面试突击班（五）/
* 01 堆排序涉及到的概念.mp4 (36.47 MB), 12:40
* 02 为什么要用大根堆和小根堆排序.mp4 (42.76 MB), 13:52
* 03 最大堆删除堆顶节点后的自我调整.mp4 (54.29 MB), 18:34
* 04 构建最大堆.mp4 (48.10 MB), 14:43
* 05 堆排序算法代码实现.mp4 (179.48 MB), 52:46
* 06 Python面试突击班（六）/
* 01 课前互动.mp4 (37.14 MB), 04:37
* 02 复习堆排序算法.mp4 (15.74 MB), 03:17
* 03 Python笔试面试题之算法（一）.mp4 (54.49 MB), 09:51
* 04 解题思路.mp4 (133.79 MB), 19:53
* 05 中位数案例代码实现.mp4 (301.05 MB), 45:31
* 06 Python笔试面试题之算法（二）.mp4 (86.95 MB), 10:03
* 07 解题思路.mp4 (52.80 MB), 05:15
* 08 超级丑数代码实现.mp4 (275.10 MB), 29:17
* 07 Python面试突击班（七）/
* 01 课前互动.mp4 (37.14 MB), 04:37
* 02 对象的引用计数机制.mp4 (143.20 MB), 15:15
* 03 垃圾回收.mp4 (195.19 MB), 19:14
* 04 Python的内存池.mp4 (70.78 MB), 09:22
* 05 怎么优化内存管理.mp4 (51.68 MB), 04:59
* 06 Python里面如何拷贝一个对象.mp4 (90.96 MB), 10:07
* 07 is和==有什么区别.mp4 (10.34 MB), 01:00
* 08 怎么反转一个整数.mp4 (60.05 MB), 06:55
* 09 字符串转换成整型.mp4 (220.44 MB), 23:17
* 10 学生答疑.mp4 (188.46 MB), 19:54
* 课件资料/
* 课件资料.zip (11.51 GB)
