首发-贪心NLP第六期 视频+资料全
课程目录：├──任务10001：算法复杂度动态规划 DTW：01.mp479.91M
├──任务10002：算法复杂度动态规划 DTW：02 .mp4107.27M
├──任务10003：算法复杂度动态规划 DTW：03 .mp4182.63M
├──任务10004：算法复杂度动态规划 DTW：04.mp4109.47M
├──任务10005：算法复杂度动态规划 DTW：05.mp486.55M
├──任务10006：逻辑回归与正则：01.mp4421.26M
├──任务10007：逻辑回归与正则：02.mp4280.06M
├──任务10008：逻辑回归与正则：03.mp4358.16M
├──任务10009：逻辑回归与正则：04.mp4362.64M
├──任务10010：逻辑回归与正则：05.mp4787.31M
├──任务10011：Divideand Conquer技术以及应用：01.mp4315.34M
├──任务10012：Divideand Conquer技术以及应用：02.mp4197.54M
├──任务10013：哈希表搜索树 堆（优先堆）：01.mp4108.04M
├──任务10014：哈希表搜索树 堆（优先堆）：02.mp4187.81M
├──任务10015：XGBoost：01.mp4432.25M
├──任务10016：XGBoost：02.mp4334.57M
├──任务10017：XGBoost：03.mp4352.38M
├──任务10018：XGBoost：04.mp4646.08M
├──任务10019：Searchingand Mining Trillions of Time Series：01.mp4184.05M
├──任务10020：Searchingand Mining Trillions of Time Series S：02.mp4376.70M
├──任务10021：Ensemble模型实战.mp4402.06M
├──任务10022：机器学习回顾（1）：01.mp4503.38M
├──任务10023：机器学习回顾（1）：02.mp4929.43M
├──任务10024：凸优化（1）：01.mp4382.25M
├──任务10025：凸优化（1）：02.mp4491.09M
├──任务10026：凸优化（1）：03.mp4240.37M
├──任务10027：凸优化（1）：04.mp4414.98M
├──任务10028：凸优化（1）：05.mp4372.05M
├──任务10029：FromWord Embeddings To Document Distances：01.mp4462.90M
├──任务10030：FromWord Embeddings To Document Distances：02.mp4448.73M
├──任务10031：机器学习回顾（2）：01.mp4149.12M
├──任务10032：机器学习回顾（2）：02.mp4151.82M
├──任务10033：生活中的优化问题案例讲解：01.mp4189.63M
├──任务10034：生活中的优化问题案例讲解：02.mp4274.71M
├──任务10035：LagrangianDuality KKT条件 Complementary：01.mp4207.94M
├──任务10036：LagrangianDuality KKT条件 Complementary ：02.mp4254.40M
├──任务10037：LagrangianDuality KKT条件 Complementary ：03.mp4268.72M
├──任务10038：LP以及它的DualQP以及它的Dual：01.mp4311.99M
├──任务10039：LP以及它的DualQP以及它的Dual：02.mp4299.85M
├──任务10040：核函数Mercers Theorem：01.mp4234.14M
├──任务10041：核函数Mercers Theorem：02.mp4142.54M
├──任务10042：文本表示：01.mp4588.84M
├──任务10043：文本表示：02.mp4101.58M
├──任务10044：文本表示：03.mp4145.19M
├──任务10045：文本表示：04.mp4171.31M
├──任务10046：XGBoost：AScalable Tree Boosting System：01.mp4166.64M
├──任务10047：XGBoost：AScalable Tree Boosting System：02.mp4270.89M
├──任务10048：各类文本相似度计算技术Survey：01.mp4220.21M
├──任务10049：各类文本相似度计算技术Survey：02.mp4502.52M
├──任务10050：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：01.mp4219.40M
├──任务10051：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：02.mp4162.42M
├──任务10052：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：03.mp4144.49M
├──任务10053：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：04.mp4247.59M
├──任务10054：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：05.mp4584.71M
├──任务10055：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：06.mp4353.37M
├──任务10056：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：07.mp4290.72M
├──任务10057：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：08.mp4177.26M
├──任务10058：SkipGram源代码解读：01.mp4237.08M
├──任务10059：SkipGram源代码解读：02.mp4414.96M
├──任务10060：第一次作业讲解：01.mp4195.16M
├──任务10061：第一次作业讲解：02.mp4411.19M
├──任务10062：第一次作业讲解：03.mp4348.37M
├──任务10063：Miningand Summarizing Customer Reviews：01.mp4196.50M
├──任务10064：Miningand Summarizing Customer Reviews：02.mp4272.00M
├──任务10065：EM算法和HMM：01.mp460.17M
├──任务10066：EM算法和HMM：02.mp4154.25M
├──任务10067：EM算法和HMM：03.mp4136.79M
├──任务10068：EM算法和HMM：04.mp4193.60M
├──任务10069：EM算法和HMM：05.mp4145.37M
├──任务10070：EM算法和HMM：06.mp4180.73M
├──任务10071：ReadingWikipedia to Answer .mp4169.03M
├──任务10072：ReadingWikipedia to Answer.mp4313.99M
├──任务10073：ReadingWikipedia to Answer.mp4178.16M
├──任务10074：基于HMM的词性分析（POStagger）.mp4159.65M
├──任务10075：基于HMM的词性分析.mp4308.28M
├──任务10076：不同语言模型smoothing技术.mp4403.04M
├──任务10077：不同语言模型smoothing技术.mp4510.51M
├──任务10078：CRF模型：01.mp4193.22M
├──任务10079：CRF模型：02.mp4242.10M
├──任务10080：CRF模型：03.mp4238.24M
├──任务10081：CRF模型：04.mp4219.68M
├──任务10082：CRF模型：05.mp4337.23M
├──任务10083：基于HMM的中文分词：jieba分词原理讲解：01.mp4171.19M
├──任务10084：基于HMM的中文分词：jieba分词原理讲解：02.mp4309.41M
├──任务10085：基于LSTM：CRF的命名实体识别实战：01.mp4351.23M
├──任务10086：基于LSTM：CRF的命名实体识别实战：02.mp4536.42M
├──任务10087：基于LSTM：CRF的命名实体识别实战：03.mp4407.75M
├──任务10088：Project1讲解：01.mp4717.69M
├──任务10089：Project1讲解：02.mp4426.00M
├──任务10090：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：1.mp4449.93M
├──任务10091：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：2.mp4313.83M
├──任务10092：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：3.mp4728.87M
├──任务10093：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：4.mp4293.34M
├──任务10094：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：5.mp4463.43M
├──任务10095：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：6.mp4766.75M
├──任务10096：GlobalVectors for Word Representation：1 .mp4844.54M
├──任务10097：GlobalVectors for Word Representation：2.mp4145.71M
├──任务10098：Paper Representation Learning A Review：1.mp4665.30M
├──任务10099：PaperRepresentation Learning A Review：2.mp4974.24M
├──任务10100：Paper Representation Learning A Review：3.mp41.23G
├──任务10101：ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建：.mp4436.61M
├──任务10102：ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建：2 .mp4506.61M
├──任务10103：Review 对话系统技术概览：1.mp4563.95M
├──任务10104：Review对话系统技术概览：2.mp4841.47M
├──任务10105：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：1.mp4388.01M
├──任务10106：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：2.mp4461.08M
├──任务10107：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：3.mp4375.57M
├──任务10108：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：4 .mp4329.14M
├──任务10109：第八篇论文LSTM：A Search Space Odyssey：1.mp4394.64M
├──任务10110：第八篇论文LSTM：A Search Space Odyssey：2.mp4795.41M
├──任务10111：Review：Pytorch讲解：1.mp4911.04M
├──任务10112：Review：Pytorch讲解：2.mp4778.82M
├──任务10113：Review：Pytorch讲解：3.mp4364.60M
├──任务10114：Lecture：Seq2Seq,Attention,.mp4895.30M
├──任务10115：Lecture：Seq2Seq,Attention, .mp4570.05M
├──任务10116：Lecture：Seq2Seq,Attention.mp4627.10M
├──任务10117：Lecture：Seq2Seq,Attention.mp4373.99M
├──任务10118：Lecture：Seq2Seq,Attention.mp4720.74M
├──任务10119：Review：Introductionto Transfer Learing：1.mp4623.71M
├──任务10120：Review：Introductionto Transfer Learing：2.mp4517.36M
├──任务10121：Paper：第九篇论文Auto：EncodingVariational Bayes (VAE)：1 .mp4797.77M
├──任务10122：Paper：第九篇论文Auto：EncodingVariational Bayes (VAE)：2.mp4721.08M
├──任务10123：Paper：第九篇论文Auto：EncodingVariational Bayes (VAE)：3.mp4369.91M
├──任务10124：Review：LSTM的实现（源码讲解）：1.mp4542.25M
├──任务10125：Review：LSTM的实现（源码讲解）：2.mp41.25G
├──任务10126：Review：LSTM的实现（源码讲解）：3.mp4607.16M
├──任务10127：LectureTransformer, BERT：.mp4368.36M
├──任务10128：LectureTransformer, BERT：2.mp4401.92M
├──任务10129：LectureTransformer, BERT：3 .mp4585.27M
├──任务10130：LectureTransformer, BERT：4.mp4593.60M
├──任务10131：LectureTransformer, BERT：5.mp4419.40M
├──任务10132：Paper第十篇论文BERT：1.mp4470.58M
├──任务10133：Paper第十篇论文BERT：2.mp41.01G
├──任务10134：Paper第十篇论文BERT：3.mp4751.56M
├──任务10135：Review基于Transformer的机器翻译：1.mp4478.76M
├──任务10136：Review基于Transformer的机器翻译：2 .mp4323.52M
├──任务10137：Review：BERT的训练与实战：1.mp4416.92M
├──任务10138：Review：BERT的训练与实战：2.mp4501.22M
├──任务10139：Review：BERT的训练与实战：3.mp41.42G
├──任务10140：LectureGPT, XLNet：1.mp4532.78M
├──任务10141：LectureGPT, XLNet：2 .mp4618.41M
├──任务10142：LectureGPT, XLNet：3.mp4484.32M
├──任务10143：LectureGPT, XLNet：4.mp4503.57M
├──任务10144：LectureGPT, XLNet：5.mp4603.14M
├──任务10145：LectureGPT, XLNet：6 .mp4267.43M
├──任务10146：LectureGPT, XLNet：7.mp4591.45M
├──任务10147：ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统：1.mp4548.26M
├──任务10148：ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统：2.mp41.49G
├──任务10149：Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks：1.mp41.12G
├──任务10150：Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks：2.mp4468.70M
├──任务10151：Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks：4.mp4725.85M
├──任务10152：ReviewXLNET源码讲解：1.mp4710.85M
├──任务10153：ReviewXLNET源码讲解：2.mp4207.29M
├──任务10154：ReviewXLNET源码讲解：3.mp4929.35M
├──任务10155：Lecture信息抽取(1) ：1.mp4324.25M
├──任务10156：Lecture信息抽取(1) ：2.mp4878.10M
├──任务10157：Lecture信息抽取(1) ：3.mp4230.23M
├──任务10158：Lecture信息抽取(1) ：4.mp4702.65M
├──任务10159：Lecture信息抽取(1) ：5.mp4795.30M
├──任务10160：Paper第十二篇论文：1.mp4909.34M
├──任务10161：Paper第十二篇论文：2.mp4734.61M
├──任务10162：ReviewALBERT：1.mp4900.19M
├──任务10163：ReviewALBERT：2 .mp4717.13M
├──任务10164：Review命名实体识别代码实战.mp4335.94M
├──任务10165：Review命名实体识别代码实战.mp4720.78M
├──任务10166：Reviewproject2讲解：1.mp4941.20M
├──任务10167：Reviewproject2讲解：2.mp41.17G
├──任务10168：Lecture信息抽取.mp4503.11M
├──任务10169：Lecture信息抽取.mp4503.11M
├──任务10170：Lecture信息抽取（.mp41.03G
├──任务10171：Lecture信息抽取.mp4607.28M
├──任务10172：Lecture信息抽取（.mp4287.94M
├──任务10173：Lecture信息抽取（.mp4543.05M
├──任务10174：Paper第十三篇论文讲解.mp4812.31M
├──任务10175：Paper第十三篇论文讲解：.mp4843.70M
├──任务10176：Review依存文法分析.mp4556.89M
├──任务10177：Review句法分析.mp4365.86M
├──任务10178：Review句法分析.mp4352.54M
├──任务10179：Review句法分析.mp4408.51M
├──任务10180：Lecture知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景：.mp4904.16M
├──任务10181：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景：2.mp41.39G
├──任务10182：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景：3.mp41.11G
├──任务10183：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景：4.mp41.38G
├──任务10184：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景：5.mp4559.76M
├──任务10185：Paper 第十四篇论文讲解 K：BERT.mp4353.22M
├──任务10186：Paper 第十四篇论文讲解 K：BERT.mp4531.93M
├──任务10187：Paper 第十四篇论文讲解 K：BERT.mp41.01G
├──任务10188：Review project3 项目讲解：1.mp41.05G
├──任务10189：Review project3 项目讲解：2.mp4510.89M
├──任务10190：Review 知识图谱在推荐系统中的应用：1.mp4287.34M
├──任务10191：Review 知识图谱在推荐系统中的应用：2.mp4990.08M
├──任务10192：20200718 课外论文分享：Don’t stop pre：training.mp4942.78M
├──任务10193：Lecture：图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4402.52M
├──任务10194：Lecture：图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4549.97M
├──任务10195：Lecture：图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4357.01M
├──任务10196：Lecture：图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4452.78M
├──任务10197：Review GCN的代码解读：1.mp4751.93M
├──任务10198：Review GCN的代码解读：2.mp4621.86M
├──任务10199：知识图谱的应用：1.mp4805.92M
├──任务10200：知识图谱的应用：2.mp41.31G
├──任务10201：Paper：第十五篇论文讲解：1.mp4130.86M
├──任务10202：Paper：第十五篇论文讲解：2.mp4316.27M
├──任务10203：Lecture概率图模型：1 贝叶斯推理.mp494.06M
├──任务10204：Lecture概率图模型：1 贝叶斯推理.mp4156.29M
├──任务10205：Lecture概率图模型：1 贝叶斯推理.mp4107.72M
├──任务10206：Lecture概率图模型：1 贝叶斯推理.mp462.71M
├──任务10207：Lecture概率图模型：1 贝叶斯推理.mp4109.37M
├──任务10208：Paper第十六篇论文讲解：1 (2).mp4262.67M
├──任务10209：Paper第十六篇论文讲解：2(2).mp4287.91M
├──任务10210：ReviewBayesian Neural Network：1 (2).mp468.67M
├──任务10211：ReviewBayesian Neural Network：2 (2).mp4137.43M
├──任务10212：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法：1 (2).mp480.34M
├──任务10213：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法：2 (2).mp447.79M
├──任务10214：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法：3 (2).mp4120.08M
├──任务10215：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：1 (2).mp4128.24M
├──任务10216：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：2 (2).mp497.13M
├──任务10217：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：3 (2).mp497.15M
├──任务10218：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：4 (2).mp445.64M
├──任务10219：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：5.mp4167.26M
├──任务10220：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：6.mp498.08M
├──任务10221：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：7 .mp4120.66M
├──任务10222：Lecture概率图模型：2：吉布斯采样、变分法：8.mp475.78M
├──任务10223：课程拓展：1.mp492.83M
├──任务10224：课程拓展：2.mp473.44M
├──任务10225：课程拓展：3.mp4114.61M
├──任务10226：课程拓展：4.mp4103.55M
├──任务10227：课程拓展：5.mp4230.23M
├──任务10228：review聊天机器人项目讲解：1.mp4245.64M
├──任务10229：review聊天机器人项目讲解：2.mp4153.38M
├──任务10230：ReviewEdward库来搭建LDA模型：1.mp4185.68M
├──任务10231：ReviewEdward库来搭建LDA模型：2.mp494.51M
├──任务10232：review机器翻译项目讲解：1.mp4192.94M
├──任务10233：review机器翻译项目讲解：2.mp4195.88M
├──任务10234：ReviewAI工程师面试准备：1.mp481.30M
└──任务10235：ReviewAI工程师面试准备：2.mp4146.73M
资料
├──course-info-master-3a716c88f5bd6a5ea1ef0802a0d22c4e291dc125.zip197.71M
├──course-info-master-66803f7127a23718e309658d45bf280e3ca84864.zip262.79M
├──course-info-master-bc9415d2fb4cd5f75ade95a7a05fab183dfe9500.zip265.34M
└──资料.zip83.90M
**** Hidden Message ***** 感谢楼主分享谢谢了 123 我只是路过打酱油的。 看到这帖子真是高兴！ 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 链接已失效，请返还金币 谢谢分享