知识图谱实战系列(Python版)
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├──视频
| ├──02 知识图谱通俗解读.mp449.34M
| ├──03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp463.24M
| ├──04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4225.05M
| ├──05 金融与推荐领域的应用.mp448.81M
| ├──06 数据获取分析.mp482.22M
| ├──07 数据关系抽取分析.mp466.66M
| ├──08 常用NLP技术点分析.mp451.66M
| ├──09 graph-embedding的作用与效果.mp459.83M
| ├──10 金融领域图编码实例.mp425.53M
| ├──11 视觉领域图编码实例.mp453.91M
| ├──12 图谱知识融合与总结分析.mp455.15M
| ├──13 Neo4j图数据库介绍.mp4127.87M
| ├──14 Neo4j数据库安装流程演示.mp467.54M
| ├──15 可视化例子演示.mp4114.38M
| ├──16 创建与删除操作演示.mp462.52M
| ├──17 数据库更改查询操作演示.mp466.53M
| ├──18 使用Py2neo建立连接.mp4129.54M
| ├──19 提取所需的指标信息.mp4136.61M
| ├──20 在图中创建实体.mp4113.89M
| ├──21 根据给定实体创建关系.mp4131.07M
| ├──22 项目概述与整体架构分析.mp492.23M
| ├──23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4339.41M
| ├──24 任务流程概述.mp470.55M
| ├──25 环境配置与所需工具包安装.mp482.04M
| ├──27 创建关系边.mp4106.00M
| ├──28 打造医疗知识图谱模型.mp4150.88M
| ├──29 加载所有实体数据.mp495.01M
| ├──30 实体关键词字典制作.mp479.45M
| ├──31 完成对话系统构建.mp497.06M
| ├──32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp491.90M
| ├──33 LTP工具包概述介绍.mp4201.32M
| ├──34 pyltp安装与流程演示.mp4156.57M
| ├──35 得到分词与词性标注结果.mp4174.71M
| ├──36 依存句法概述.mp418.78M
| ├──37 句法分析结果整理.mp426.47M
| ├──38 语义角色构建与分析.mp4101.70M
| ├──39 设计规则完成关系抽取.mp433.21M
| ├──40 竞赛任务目标.mp443.72M
| ├──41 图模型信息提取.mp419.77M
| ├──42 节点权重特征提取(PageRank).mp424.06M
| ├──43 deepwalk构建图顶点特征.mp434.77M
| ├──44 各项统计特征.mp428.91M
| ├──45 app安装特征.mp482.54M
| ├──46 图中联系人特征.mp4152.19M
| ├──47 数据与任务介绍.mp415.76M
| ├──48 整体模型架构.mp410.69M
| ├──49 数据-标签-语料库处理.mp426.49M
| ├──50 输入样本填充补齐.mp455.24M
| ├──51 训练网络模型.mp427.61M
| ├──52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp447.65M
| ├──53 行人重识别要解决的问题.mp421.89M
| ├──54 挑战与困难分析.mp425.70M
| ├──55 评估标准rank1指标.mp49.68M
| ├──56 map值计算方法.mp411.15M
| ├──57 triplet损失计算实例.mp418.03M
| ├──58 Hard-Negative方法应用.mp437.80M
| ├──59 关键点位置特征构建.mp414.92M
| ├──60 图卷积与匹配的作用.mp428.29M
| ├──61 局部特征热度图计算.mp432.51M
| ├──62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp420.07M
| ├──63 图卷积模块实现方法.mp418.23M
| ├──64 图匹配在行人重识别中的作用.mp412.73M
| ├──65 整体算法框架分析.mp416.37M
| ├──66 数据集与环境配置概述.mp429.39M
| ├──67 局部特征准备方法.mp430.75M
| ├──68 得到一阶段热度图结果.mp426.87M
| ├──69 阶段监督训练.mp449.49M
| ├──70 初始化图卷积模型.mp424.17M
| ├──71 mask矩阵的作用.mp427.38M
| ├──72 邻接矩阵学习与更新.mp433.43M
| ├──73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp440.47M
| ├──74 图匹配模块计算流程.mp495.73M
| ├──75 整体项目总结.mp440.16M
| ├──76 RNN网络模型解读.mp418.88M
| ├──77 序列网络模型概述分析.mp421.76M
| ├──78 工作原理概述.mp46.70M
| ├──79 注意力机制的作用.mp411.09M
| ├──80 加入attention的序列模型整体架构.mp415.82M
| ├──81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp412.59M
| ├──82 卷积神经网络应用领域.mp415.70M
| ├──83 卷积的作用.mp417.47M
| ├──84 卷积特征值计算方法.mp415.83M
| ├──85 得到特征图表示.mp428.10M
| ├──86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp428.58M
| ├──87 边缘填充方法.mp425.46M
| ├──88 特征图尺寸计算与参数共享.mp415.25M
| ├──89 池化层的作用.mp48.87M
| ├──90 整体网络架构.mp412.28M
| ├──91 VGG网络架构.mp413.60M
| ├──92 残差网络Resnet.mp423.31M
| └──93 感受野的作用.mp420.81M
└──资料
| ├──第八章：医学糖尿病数据命名实体识别
| | ├──eclipse-命名实体识别.zip18.19M
| | └──notebook-瑞金.zip4.96M
| ├──第九章：基于图模型的行人重识别架构分析
| | ├──Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf1.26M
| | ├──本套课程来自vipc6.com.jpg16.77kb
| | ├──课程说明与解压密码.txt0.37kb
| | └──行人重识别.pdf1.63M
| ├──第六章：文本关系抽取实践
| | ├──本套课程来自vipc6.com.jpg16.77kb
| | ├──关系抽取.zip740.57M
| | └──课程说明与解压密码.txt0.37kb
| ├──第七章：金融平台风控模型实践
| | └──贷款风控特征工程.zip1.95G
| ├──第三章：Neo4j数据库实战
| | └──NEO4J.docx144.37kb
| ├──第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战
| | └──基于图模型的ReID(旷视).zip1.55G
| ├──第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
| | └──知识图谱.pdf2.02M
| ├──额外补充
| | ├──seq2seq.pdf561.21kb
| | └──卷积神经网络.pdf2.42M
| └──__tmp_rar_sfx_access_check_364433
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