GP-人工智能深度学习系统班（13期）【VIP】
八方网域-HVV实战专题| ├──1-什么是HW
| | ├──1-1.1-护网课程规划.mp4122.80M
| | ├──2-1.2-什么是护网.mp465.40M
| | ├──3-1.3-护网能给你带来什么收益.mp430.87M
| | ├──4-1.4-护网职责划分.mp420.82M
| | ├──5-1.5-护网需要具备的技能.mp428.23M
| | └──6-1.6-总结.mp430.40M
| ├──10-XXE漏洞
| | ├──1-10.1-XXE漏洞-上.mp426.55M
| | ├──2-10.2-XXE漏洞-中.mp456.34M
| | └──3-10.3-XXE漏洞-下.mp428.82M
| ├──11-反序列化漏洞
| | ├──1-11.1-PHP类与对象.mp46.96M
| | ├──10-4.1-Apache Shiro介绍.mp417.05M
| | ├──11-4.2-漏洞原因分析.mp421.05M
| | ├──12-4.3-漏洞环境搭建.mp437.27M
| | ├──13-4.4-利用工具和方式.mp457.49M
| | ├──14-4.4-利用实现1.mp421.73M
| | ├──15-4.4-利用实现2.mp437.15M
| | ├──16-4.5-修复和防御.mp444.52M
| | ├──2-11.2-PHP Magic函数.mp425.42M
| | ├──3-11.3-PHP序列化与反序列化.mp471.23M
| | ├──4-11.4-PHP反序列化漏洞的出现.mp433.01M
| | ├──5-11.5-PHP-CTF题目分析.mp420.09M
| | ├──6-11.6-PHP-typecho反序列化漏洞.mp456.03M
| | ├──7-01-Java序列化和反序列化.mp479.55M
| | ├──8-02-Apache Commons Collections反序列化漏洞.mp4166.14M
| | └──9-03-Fastjson反序列化漏洞.mp4260.58M
| ├──12-文件上传漏洞
| | ├──1-12.1-文件上传漏洞原理.mp432.78M
| | ├──10-12.7-文件上传漏洞发现与利用.mp415.50M
| | ├──11-12.8-文件上传漏洞防御.mp46.92M
| | ├──2-12.2-Webshell介绍.mp429.87M
| | ├──3-12.3-网站控制工具.mp497.00M
| | ├──4-12.4-文件上传漏洞危害.mp414.61M
| | ├──5-12.5-文件上传漏洞靶场安装.mp437.20M
| | ├──6-12.6-文件上传漏洞靶场练习1.mp496.22M
| | ├──7-12.6-文件上传漏洞靶场练习2.mp478.15M
| | ├──8-12.6-文件上传漏洞靶场练习3.mp492.55M
| | └──9-12.6-文件上传漏洞靶场练习4.mp4132.96M
| ├──13-文件包含漏洞
| | ├──1-13.1-什么是文件包含漏洞.mp460.97M
| | ├──2-13.2-PHP相关函数和伪协议.mp413.07M
| | ├──3-13.3-DVWA靶场案例演示.mp423.56M
| | ├──4-13.4-CTF题目案例.mp423.22M
| | ├──5-13.5-文件包含漏洞挖掘与利用.mp428.81M
| | └──6-13.6-文件包含漏洞修复方案.mp410.26M
| ├──14-wireshark使用和分析
| | ├──1-Wireshark使用.mp4554.02M
| | └──2-通信流量分析.mp4545.67M
| ├──15-权限维持
| | ├──1-windows权限维持-克隆账号.mp4177.02M
| | ├──10-linux权限维持-计划任务.mp467.58M
| | ├──2-windows权限维持-shift后门.mp4162.38M
| | ├──3-windows权限维持-启动项.mp4209.41M
| | ├──4-windows权限维持-计划任务.mp460.26M
| | ├──5-windows权限维持-系统服务.mp474.53M
| | ├──6-linux权限维持-特权账号.mp492.50M
| | ├──7-linux权限维持-SUID.mp421.67M
| | ├──8-linux权限维持-PAM软连接.mp487.16M
| | └──9-linux权限维持-公私钥.mp455.34M
| ├──16-隧道搭建
| | ├──1-隧道技术基础.mp491.86M
| | ├──2-端口转发-LCX.mp4203.80M
| | ├──3-隧道技术-netcat反弹shell.mp4110.22M
| | ├──4-隧道技术-powercat反弹shell.mp4114.01M
| | ├──5-隧道技术-bash反弹shell.mp447.63M
| | ├──6-隧道技术-python反弹shell.mp413.68M
| | └──7-隧道技术-earthworm代理.mp4179.59M
| ├──17-域环境详解和搭建
| | ├──1-内网渗透-内网介绍.mp4172.39M
| | └──2-内网渗透-搭建域环境.mp493.16M
| ├──18-内网信息收集
| | ├──1-内网渗透-本机信息收集.mp4211.71M
| | ├──2-内网渗透-域内信息收集.mp4151.06M
| | └──3-内网渗透-内网扫描.mp4121.02M
| ├──19-内网横向
| | ├──1-内网渗透-NTML和LM.mp4115.40M
| | ├──2-内网渗透-哈希抓取.mp485.22M
| | ├──3-内网渗透-IPC横向.mp4126.51M
| | └──4-内网渗透-哈希和票据传递横向.mp4138.36M
| ├──2-HTTP介绍
| | ├──1-2.1-HTTP介绍.mp4334.56M
| | └──2-2.2-Burp基本使用.mp4197.24M
| ├──20-入侵排查
| | └──1-操作系统排查.mp4175.38M
| ├──21-常见安全设备
| | └──1-常见安全设备.mp4605.25M
| ├──22-工作和面试
| | └──1-工作和面试.mp4449.32M
| ├──3-信息收集
| | ├──1-3.1-信息收集概览.mp49.41M
| | ├──10-3.9-网络空间搜索引擎-上.mp461.58M
| | ├──11-3.9-网络空间搜索引擎-中.mp4185.94M
| | ├──12-3.9-网络空间搜索引擎-下.mp4139.45M
| | ├──13-3.10-目录扫描-上.mp450.21M
| | ├──14-3.10-目录扫描-中.mp4132.71M
| | ├──15-3.10-目录扫描-下.mp483.36M
| | ├──16-3.11-Git信息收集-上.mp459.19M
| | ├──17-3.11-Git信息收集-中.mp480.33M
| | ├──18-3.11-Git信息收集-下.mp457.21M
| | ├──19-3.12-信息收集总结.mp4141.39M
| | ├──2-3.2-域名信息收集-上.mp474.04M
| | ├──3-3.2-域名信息收集-下.mp474.39M
| | ├──4-3.3-IP信息.mp4132.41M
| | ├──5-3.4-端口服务信息.mp4154.16M
| | ├──6-3.5-CMS指纹识别.mp4139.07M
| | ├──7-3.6-CDN指纹识别.mp428.18M
| | ├──8-3.7-WAF指纹识别.mp455.95M
| | └──9-3.8-搜索引擎收集信息.mp4140.03M
| ├──4-SQL注入漏洞
| | ├──1-4.1-SQL注入漏洞-上.mp4144.36M
| | ├──2-4.2-SQL注入漏洞-中.mp4227.82M
| | └──3-4.3-SQL注入漏洞-下.mp4182.95M
| ├──5-命令执行漏洞
| | ├──1-5.1-Linux常用命令.mp4292.76M
| | ├──2-5.2-Windows常用命令.mp4168.55M
| | ├──3-5.3-什么是远程代码执行.mp482.10M
| | ├──4-5.4-PHP相关函数.mp49.80M
| | ├──5-5.5-靶场案例.mp481.15M
| | ├──6-5.6-CTF案例.mp440.49M
| | └──7-5.7-防御措施.mp47.10M
| ├──6-XSS漏洞
| | ├──1-6.1-HTTP协议回顾.mp430.59M
| | ├──10-6.9-XSS检测和利用.mp4124.81M
| | ├──11-6.10-XSS防御方法.mp431.15M
| | ├──12-6.11-xss-labs闯关游戏.mp455.59M
| | ├──2-6.2-客户端的Cookie.mp445.51M
| | ├──3-6.3-服务端的Session.mp437.85M
| | ├──4-6.4-JavaScript操作Cookie.mp436.99M
| | ├──5-6.5-脚本注入网页-XSS.mp437.81M
| | ├──6-6.6-获取Cookie发送邮件实战.mp426.96M
| | ├──7-6.7-DVWA靶场XSS.mp470.19M
| | ├──8-6.8-XSS平台搭建-上.mp4113.74M
| | └──9-6.8-XSS平台搭建-下.mp492.79M
| ├──7-CSRF漏洞
| | ├──1-7.1-什么是CSRF漏洞.mp424.91M
| | ├──2-7.2-CSRF案例分析.mp415.11M
| | ├──3-7.3-CSRF漏洞挖掘.mp425.74M
| | └──4-7.4-CSRF漏洞防御.mp457.33M
| ├──8-中间件漏洞
| | ├──1-Apache解析漏洞.mp4205.78M
| | ├──2-Nginx解析漏洞.mp470.43M
| | ├──3-IIS解析漏洞.mp449.64M
| | ├──4-Tomcat弱口令.mp485.32M
| | ├──5-Tomcat Put上传.mp438.78M
| | └──6-weblogic 弱口令.mp470.56M
| ├──9-SSRF漏洞
| | ├──1-9.1-SSRF漏洞-上.mp439.36M
| | ├──2-9.2-SSRF漏洞-中.mp433.51M
| | └──3-9.3-SSRF漏洞-下.mp458.06M
| └──资料.exe224.77M
└──rk1063-人工智能深度学习系统班（13期）
| ├──01 直播回放
| | ├──01 开班典礼：如何学好人工智能学科.mp41.38G
| | ├──02 神经网络.mp41.48G
| | ├──03 卷积神经网络.mp41.33G
| | ├──04 transformer解读.mp41.19G
| | ├──05 transformer-VIT源码解读.mp41.28G
| | ├──06 GITHUB开源项目使用方法.mp4.mp4407.21M
| | ├──07 从0-1：论文写作.mp4975.58M
| | ├──08 大模型2025年最新算法论文解读.mp4322.35M
| | ├──09 大模型结构化推理理论及实战.mp41.58G
| | ├──10 大模型结构化推理理论及实战-第二课.mp41.62G
| | ├──11 时间序列经典算法解读.mp41.16G
| | ├──12 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践.mp41.56G
| | ├──13 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践 第二课.mp41.60G
| | ├──14 大模型微调与应用和科研思路.mp4442.84M
| | ├──15 遥感图像处理与高光谱图像智能解译.mp41.46G
| | ├──16 遥感图像处理与高光谱图像智能解译.mp4701.78M
| | └──17 遥感图像处理与高光谱图像智能解译.mp4419.04M
| ├──02 AI课程所需安装软件教程
| | ├──05 第二章 AI课程所需安装软件教程~1.mp4.mp416.18M
| | ├──06 Python环境安装和搭建(1).mp4.mp448.10M
| | ├──07 ANACONDA使用(新手看下，老手忽略).mp4.mp444.39M
| | ├──08 torch（CPU版本安装）.mp4.mp410.85M
| | └──09 PyCharm安装和配置.mp4.mp416.94M
| ├──03 深度学习框架PyTorch
| | ├──14 1-PyTorch框架与其他框架区别分析1~1.mp4.mp439.26M
| | ├──15 2-CPU与GPU版本安装方法解读1~1.mp4.mp458.20M
| | ├──16 1-数据集与任务概述2~1.mp4.mp431.67M
| | ├──17 2-基本模块应用测试2~1.mp4.mp432.55M
| | ├──18 3-网络结构定义方法2~1.mp4.mp439.51M
| | ├──19 4-数据源定义简介2~1.mp4.mp427.19M
| | ├──20 5-损失与训练模块分析2~1.mp4.mp430.93M
| | ├──21 6-训练一个基本的分类模型2~1.mp4.mp433.85M
| | ├──22 7-参数对结果的影响2~1.mp4.mp440.80M
| | ├──23 第三章神经网络回归任务-气温预测1~1.mp4.mp4136.41M
| | ├──24 1-输入特征通道分析2~1.mp4.mp428.28M
| | ├──25 2-卷积网络参数解读2~1.mp4.mp420.91M
| | ├──26 3-卷积网络模型训练2~1.mp4.mp437.94M
| | ├──27 1-任务分析与图像数据基本处理2~1.mp4.mp427.24M
| | ├──28 2-数据增强模块2~1.mp4.mp426.96M
| | ├──29 3-数据集与模型选择1~1.mp4.mp428.64M
| | ├──30 4-迁移学习方法解读1~1.mp4.mp430.59M
| | ├──31 5-输出层与梯度设置1~1.mp4.mp436.50M
| | ├──32 6-输出类别个数修改1~1.mp4.mp431.91M
| | ├──33 7-优化器与学习率衰减1~1.mp4.mp432.95M
| | ├──34 8-模型训练方法1~1.mp4.mp435.68M
| | ├──35 9-重新训练全部模型1~1.mp4.mp432.51M
| | ├──36 10-测试结果演示分析1~1.mp4.mp486.64M
| | ├──37 1-Dataloader要完成的任务分析1~1.mp4.mp424.34M
| | ├──38 2-图像数据与标签路径处理1~1.mp4.mp430.10M
| | ├──39 3-Dataloader中需要实现的方法分析1~1.mp4.mp432.94M
| | ├──40 4-实用Dataloader加载数据并训练模型1~1.mp4.mp438.41M
| | ├──41 1-数据集与任务目标分析.mp4.mp452.81M
| | ├──42 2-文本数据处理基本流程分析.mp4.mp455.97M
| | ├──43 3-命令行参数与DEBUG.mp4.mp436.52M
| | ├──44 4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4.mp440.92M
| | ├──45 5-预料表与字符切分.mp4.mp431.98M
| | ├──46 6-字符预处理转换ID.mp4.mp434.37M
| | ├──47 7-LSTM网络结构基本定义.mp4.mp434.73M
| | ├──48 8-网络模型预测结果输出.mp4.mp439.11M
| | ├──50 1-基本结构与训练好的模型加载.mp4.mp421.02M
| | ├──51 2-服务端处理与预测函数.mp4.mp440.92M
| | └──52 3-基于Flask测试模型预测结果.mp4.mp446.26M
| ├──04 Opencv图像处理框架实战
| | ├──100 1-角点检测基本原理.mp4.mp415.53M
| | ├──101 2-基本数学原理.mp4.mp430.58M
| | ├──103 4-特征归属划分.mp4.mp443.23M
| | ├──104 5-opencv角点检测效果.mp4.mp431.04M
| | ├──105 1-尺度空间定义.mp4.mp420.04M
| | ├──106 2-高斯差分金字塔.mp4.mp421.68M
| | ├──108 4-生成特征描述.mp4.mp424.66M
| | ├──109 5-特征向量生成.mp4.mp443.73M
| | ├──110 6-opencv中sift函数使用.mp4.mp428.80M
| | ├──111 1-特征匹配方法.mp4.mp428.56M
| | ├──112 2-RANSAC算法.mp4.mp434.50M
| | ├──113 2-图像拼接方法.mp4.mp444.96M
| | ├──114 4-流程解读.mp4.mp421.65M
| | ├──115 1-任务整体流程.mp4.mp471.40M
| | ├──116 2-所需数据介绍.mp4.mp434.31M
| | ├──117 3-图像数据预处理.mp4.mp456.75M
| | ├──119 5-按列划分区域.mp4.mp454.67M
| | ├──122 8-基于视频的车位检测.mp4.mp4135.61M
| | ├──123 1-整体流程与效果概述.mp4.mp429.49M
| | ├──124 2-预处理操作.mp4.mp424.08M
| | ├──126 4-选项判断识别.mp4.mp457.12M
| | ├──128 2-混合高斯模型.mp4.mp426.39M
| | ├──129 3-学习步骤.mp4.mp431.75M
| | ├──130 4-背景建模实战.mp4.mp451.17M
| | ├──131 1-基本概念.mp4.mp420.20M
| | ├──132 2-Lucas-Kanade算法.mp4.mp419.67M
| | ├──133 3-推导求解.mp4.mp425.94M
| | ├──135 1-dnn模块.mp4.mp428.59M
| | ├──136 2-模型加载结果输出.mp4.mp440.50M
| | ├──137 1-目标追踪概述.mp4.mp449.75M
| | ├──138 2-多目标追踪实战.mp4.mp434.62M
| | ├──140 4-基于dlib与ssd的追踪.mp4.mp473.02M
| | ├──144 2-卷积层解释.mp4.mp422.31M
| | ├──145 3-卷积计算过程.mp4.mp427.61M
| | ├──146 4-pading与stride.mp4.mp426.12M
| | ├──147 5-卷积参数共享.mp4.mp417.69M
| | ├──148 6-池化层原理.mp4.mp416.09M
| | ├──149 1-卷积效果演示.mp4.mp424.58M
| | ├──151 1-关键点定位概述.mp4.mp428.45M
| | ├──152 2-获取人脸关键点.mp4.mp436.07M
| | ├──153 3-定位效果演示.mp4.mp445.43M
| | ├──155 5-检测效果.mp4.mp440.60M
| | ├──53 Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4.mp4125.39M
| | ├──54 0-课程简介2.mp4.mp45.37M
| | ├──55 2-Python与Opencv配置安装~1.mp4.mp423.89M
| | ├──56 3-Notebook与IDE环境~1.mp4.mp453.16M
| | ├──57 1-计算机眼中的图像~1.mp4.mp421.39M
| | ├──58 2-视频的读取与处理~1.mp4.mp423.99M
| | ├──59 3-ROI区域~1.mp4.mp410.13M
| | ├──60 4-边界填充~1.mp4.mp415.70M
| | ├──61 5-数值计算~1.mp4.mp423.48M
| | ├──63 1-图像平滑处理.mp4.mp424.69M
| | ├──64 2-高斯与中值滤波.mp4.mp420.55M
| | ├──65 1-腐蚀操作.mp4.mp420.99M
| | ├──66 2-膨胀操作.mp4.mp412.25M
| | ├──68 4-梯度计算.mp4.mp47.85M
| | ├──69 5-礼帽与黑帽.mp4.mp415.88M
| | ├──71 2-梯度计算方法.mp4.mp430.29M
| | ├──72 3-scharr与lapkacian算子.mp4.mp427.39M
| | ├──73 1-Canny边缘检测流程.mp4.mp418.97M
| | ├──75 3-边缘检测效果.mp4.mp436.63M
| | ├──76 1-图像金字塔定义.mp4.mp419.68M
| | ├──77 2-金字塔制作方法.mp4.mp425.47M
| | ├──78 1-轮廓检测方法.mp4.mp419.31M
| | ├──79 2-轮廓检测结果.mp4.mp434.37M
| | ├──81 1-模板匹配方法.mp4.mp447.35M
| | ├──83 1-直方图定义.mp4.mp423.64M
| | ├──84 2-均衡化原理.mp4.mp431.35M
| | ├──85 3-均衡化效果.mp4.mp427.21M
| | ├──86 4-傅里叶概述~1.mp4.mp416.56M
| | ├──87 5-频域变换结果~1.mp4.mp417.22M
| | ├──88 6-低通与高通滤波~1.mp4.mp418.77M
| | ├──89 总体流程与方法讲解.mp4.mp420.65M
| | ├──91 3-模板处理方法.mp4.mp423.69M
| | ├──93 5-模板匹配得出识别结果.mp4.mp447.72M
| | ├──96 3-原始与变换坐标计算.mp4.mp426.24M
| | ├──98 5-tesseract-ocr安装配置.mp4.mp441.23M
| | └──99 6-文档扫描识别效果.mp4.mp428.86M
| ├──05 物体检测经典算法实战
| | ├──156 Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4.mp4125.39M
| | ├──157 物体检测评估指标.mp4.mp484.11M
| | ├──158 YOLO系列：YOLOv12与YOLOv13.mp41.48G
| | ├──159 1-检测任务中阶段的意义.mp4.mp415.14M
| | ├──160 2-不同阶段算法优缺点分析.mp4.mp410.68M
| | ├──161 3-IOU指标计算.mp4.mp411.74M
| | ├──162 4-评估所需参数计算.mp4.mp426.23M
| | ├──164 YOLO算法整体思路解读.mp4.mp414.68M
| | ├──165 2-检测算法要得到的结果.mp4.mp413.63M
| | ├──166 3-整体网络架构解读.mp4.mp430.67M
| | ├──167 4-位置损失计算.mp4.mp418.97M
| | ├──169 V2版本细节升级概述.mp4.mp413.38M
| | ├──170 2-网络结构特点.mp4.mp415.69M
| | ├──171 3-架构细节解读.mp4.mp418.92M
| | ├──172 4-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4.mp424.24M
| | ├──173 5-偏移量计算方法.mp4.mp427.55M
| | ├──174 6-坐标映射与还原.mp4.mp410.08M
| | ├──175 7-感受野的作用.mp4.mp428.11M
| | ├──176 8-特征融合改进.mp4.mp419.20M
| | ├──177 1-V3版本改进概述.mp4.mp418.27M
| | ├──178 2-多scale方法改进与特征融合.mp4.mp417.07M
| | ├──180 4-残差连接方法解读.mp4.mp418.64M
| | ├──181 5-整体网络模型架构分析.mp4.mp412.93M
| | ├──182 6-先验框设计改进.mp4.mp413.04M
| | ├──183 7-sotfmax层改进.mp4.mp410.61M
| | ├──184 1-数据与环境配置.mp4.mp465.52M
| | ├──185 2-训练参数设置.mp4.mp423.85M
| | ├──186 3-数据与标签读取.mp4.mp442.51M
| | ├──187 4-标签文件读取与处理.mp4.mp427.48M
| | ├──188 5-debug模式介绍.mp4.mp427.25M
| | ├──189 6-基于配置文件构建网络模型.mp4.mp442.04M
| | ├──190 7-路由层与shortcut层的作用.mp4.mp433.72M
| | ├──191 8-YOLO层定义解析.mp4.mp461.09M
| | ├──192 9-预测结果计算.mp4.mp446.00M
| | ├──193 10-网格偏移计算.mp4.mp433.92M
| | ├──194 11-模型要计算的损失概述.mp4.mp423.14M
| | ├──195 12-标签值格式修改.mp4.mp428.27M
| | ├──196 13-坐标相对位置计算.mp4.mp432.80M
| | ├──197 14-完成所有损失函数所需计算指标.mp4.mp435.32M
| | ├──198 15-模型训练与总结.mp4.mp472.91M
| | ├──199 16-预测效果展示.mp4.mp434.51M
| | ├──200 1-Labelme工具安装.mp4.mp414.29M
| | ├──201 2-数据信息标注.mp4.mp432.09M
| | ├──202 3-完成标签制作.mp4.mp431.74M
| | ├──203 4-生成模型所需配置文件.mp4.mp436.71M
| | ├──204 5-json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4.mp420.95M
| | ├──206 7-训练代码与参数配置更改.mp4.mp444.29M
| | ├──207 8-训练模型并测试效果.mp4.mp438.49M
| | ├──208 1-V4版本整体概述.mp4.mp415.06M
| | ├──209 2-V4版本贡献解读.mp4.mp410.06M
| | ├──210 3-数据增强策略分析.mp4.mp424.70M
| | ├──212 5-损失函数遇到的问题.mp4.mp414.26M
| | ├──213 6-CIOU损失函数定义.mp4.mp410.82M
| | ├──214 7-NMS细节改进.mp4.mp416.66M
| | ├──216 9-SAM注意力机制模块.mp4.mp422.48M
| | ├──218 11-激活函数与整体架构总结.mp4.mp419.19M
| | ├──219 1-整体项目概述~1.mp4.mp415.15M
| | ├──220 2-训练自己的数据集方法~1.mp4.mp421.58M
| | ├──221 3-训练数据参数配置~1.mp4.mp429.67M
| | ├──222 4-测试DEMO演示~1.mp4.mp421.52M
| | ├──223 1-数据源DEBUG流程解读.mp4.mp448.13M
| | ├──224 2-图像数据源配置.mp4.mp434.65M
| | ├──226 4-Mosaic数据增强方法.mp4.mp428.19M
| | ├──227 5-数据四合一方法与流程演示.mp4.mp441.69M
| | ├──228 6-getItem构建batch.mp4.mp433.03M
| | ├──229 7-网络架构图可视化工具安装~1.mp4.mp423.35M
| | ├──230 8-V5网络配置文件解读~1.mp4.mp423.35M
| | ├──231 9-Focus模块流程分析~1.mp4.mp414.14M
| | ├──232 10-完成配置文件解析任务.mp4.mp458.80M
| | ├──233 11-前向传播计算.mp4.mp430.80M
| | ├──234 12-BottleneckCSP层计算方法.mp4.mp433.82M
| | ├──238 15-输出结果分析.mp4.mp441.71M
| | ├──241 18-训练流程解读.mp4.mp446.81M
| | ├──242 19-各种训练策略概述.mp4.mp438.43M
| | ├──243 20-模型迭代过程.mp4.mp438.42M
| | ├──244 YOLOV7~21.mp4.mp4259.63M
| | ├──245 训练参数-1-命令行参数介绍.mp4.mp425.02M
| | ├──246 训练参数-2-基本参数作用.mp4.mp440.80M
| | ├──247 训练参数-3-EMA等训练技巧解读.mp4.mp449.31M
| | ├──249 网络结构-2-各模块操作细节分析.mp4.mp449.07M
| | ├──250 网络结构-3-输出层与配置文件其他模块解读.mp4.mp460.88M
| | ├──251 标签分配-1-标签分配策略准备操作.mp4.mp434.72M
| | ├──252 标签分配-2-候选框偏移方法与find3p模块解读.mp4.mp433.70M
| | ├──253 标签分配-3-得到偏移点所在网格位置.mp4.mp442.85M
| | ├──254 标签分配-4-完成BuildTargets模块.mp4.mp451.40M
| | ├──255 标签分配-5-候选框筛选流程分析.mp4.mp431.75M
| | ├──256 标签分配-6-预测值各项指标获取与调整.mp4.mp447.03M
| | ├──257 标签分配-7-GT匹配正样本数量计算.mp4.mp442.07M
| | ├──258 标签分配-8-通过IOU与置信度分配正样本.mp4.mp460.44M
| | ├──259 损失函数-1-损失函数计算方法.mp4.mp446.08M
| | ├──260 辅助头AUX网络结构配置文件解析.mp4.mp431.05M
| | ├──261 2-AUX部分-辅助头损失函数调整.mp4.mp439.28M
| | ├──262 RepConv-1-BN与卷积权重参数融合方法.mp4.mp453.77M
| | ├──263 RepConv-2-重参数化多分支合并加速.mp4.mp443.19M
| | ├──264 V8.mp4.mp4250.98M
| | ├──265 1-DETR目标检测基本思想解读.mp4.mp419.35M
| | ├──266 2-整体网络架构分析.mp4.mp431.64M
| | ├──267 3-位置信息初始化query向量.mp4.mp419.97M
| | ├──268 4-注意力机制的作用方法.mp4.mp420.85M
| | ├──269 5-训练过程的策略.mp4.mp428.41M
| | ├──270 1-项目环境配置解读.mp4.mp440.42M
| | ├──272 3-位置编码作用分析.mp4.mp447.95M
| | ├──273 4-backbone特征提取模块.mp4.mp435.62M
| | ├──274 5-mask与编码模块.mp4.mp434.75M
| | ├──275 6-编码层作用方法.mp4.mp442.86M
| | ├──276 7-Decoder层操作与计算.mp4.mp430.15M
| | ├──277 8-输出预测结果.mp4.mp441.28M
| | ├──278 9-损失函数与预测输出.mp4.mp441.18M
| | ├──279 DeformableDetr算法解读~1.mp4.mp4385.70M
| | ├──280 第八课：半监督物体检测SoftTeacher~11.mp4.mp4362.59M
| | ├──281 第八课：EfficientNet网络模型.mp4.mp4538.47M
| | ├──282 第十一章：EfficientDet检测算法.mp4.mp4448.01M
| | └──283 YOLO V9.mp41.42G
| ├──07 走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
| | └──08 第八章 走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
| ├──08 经典视觉项目实战：行为识别、姿态估计、目标追踪
| | └──09 第九章 经典视觉项目实战：行为识别、姿态估计、目标追踪
| ├──09 Transformer与视觉应用
| | └──10 第一十章-论文必备-Transformer实战
| ├──10 3D点云实战
| | └──12 第十二章-3D点云实战
| ├──11 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
| | └──25 第二十五章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
| ├──12 NLP大模型实战
| | └──20 第二十章 NLP大模型实战
| ├──13 CV大模型实战
| | └──21 第二十一章 CV大模型实战
| ├──14 多模态与大模型应用综合实例
| | ├──952 第一章第十一节 多模态大模型.mp4.mp4854.41M
| | ├──953 第一章第12节.mp4.mp4807.30M
| | ├──954 第一章第十15五节mp4.mp4.mp4907.25M
| | ├──955 大模型2025年最新算法论文解读.mp4352.35M
| | ├──956 大模型结构化推理理论及实战.mp410.76M
| | ├──957 大模型结构化推理理论及实战-第二课.mp41.62G
| | ├──958 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践.mp41.56G
| | ├──959 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践 第二课.mp41.60G
| | ├──960 recordmerge-20250315223625-76cf57.mp4.mp4590.03M
| | ├──961 基于分层强化学习的机器人路径规划方法.mp4305.62M
| | ├──962 融合大语言模型的人形机器人强化学习训练范式.mp4376.08M
| | ├──963 融合具身智能的机器人学习范式.mp4299.69M
| | ├──964 第一章第八节 人形机器人模仿学习范式 mp4.mp4.mp4585.21M
| | └──965 第一章第九节 人形机器人模仿学习复现与实操.mp4.mp4909.80M
| ├──15 AI智能体零基础应用入门实战
| | ├──1000 4-结合DeepSeek进行数据分析.mp4.mp481.03M
| | ├──1001 5-配置插件把分析结果存在excel里.mp4.mp461.89M
| | ├──1002 6-数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4.mp4259.05M
| | ├──1003 7-不同可视化图表配置方法.mp4.mp4105.06M
| | ├──1004 8-输出与展示配置.mp4.mp448.31M
| | ├──1005 1-影刀RPA分析.mp4.mp474.44M
| | ├──1006 2-影刀安装方法 .mp42.61M
| | ├──1006 2-影刀安装方法.mp4.mp425.66M
| | ├──1007 3-影刀流程配置方法实例.mp4.mp452.06M
| | ├──1008 4-执行循环操作.mp4.mp453.67M
| | ├──1009 5-完成文案采集的全部功能.mp4.mp4120.02M
| | ├──1010 十三期第一章第六节 langchain助攻RAG mp4.mp4.mp4874.68M
| | ├──1011 第一章第十节 langrah建立旅游资讯agent.mp4.mp4629.33M
| | ├──966 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4.mp422.55M
| | ├──967 2-插件配置方法与参数.mp4.mp435.91M
| | ├──968 3-大模型节点配置方法.mp4.mp432.16M
| | ├──969 4-结束节点配置.mp4.mp429.65M
| | ├──970 5-智能体配置方法.mp4.mp451.23M
| | ├──971 1-循环节点方法解读.mp4.mp435.88M
| | ├──972 2-循环中参数的定义方法.mp4.mp446.16M
| | ├──973 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4.mp461.27M
| | ├──974 4-智能体测试与输出节点.mp4.mp451.74M
| | ├──975 5-批处理的作用与效果.mp4.mp463.96M
| | ├──976 1-做视频素材业务逻辑分析.mp4.mp451.11M
| | ├──977 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4.mp462.74M
| | ├──978 3-完成剧本节点输出.mp4.mp448.02M
| | ├──979 4-画面描述与图像生成节点构建.mp4.mp463.68M
| | ├──980 5-图像违规词限制与运镜节点.mp4.mp482.81M
| | ├──981 6-视频节点构建与错误分析.mp4.mp484.11M
| | ├──982 7-图像生成节点错误调试并保险.mp4.mp489.42M
| | ├──983 8-视频生成节点容易违规的解决方法.mp4.mp474.80M
| | ├──984 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4.mp447.45M
| | ├──985 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4.mp463.53M
| | ├──986 11-选修：工作流中添加视频插件.mp4.mp477.12M
| | ├──987 1-时间线定义方法.mp4.mp445.38M
| | ├──988 2-剪映插件介绍.mp4.mp438.12M
| | ├──989 3-时间线和素材绑定方法.mp4.mp456.78M
| | ├──990 4-剪映草稿添加素材方法.mp4.mp461.11M
| | ├──991 5-得到合成后的视频.mp4.mp479.51M
| | ├──992 1-对话流配置与创建.mp4.mp435.66M
| | ├──993 2-选择器的使用方法.mp4.mp461.68M
| | ├──994 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4.mp481.24M
| | ├──995 4-知识库构建与匹配方法.mp4.mp452.21M
| | ├──996 5-汇总输出与测试.mp4.mp475.02M
| | ├──997 1-效果演示与数据读取.mp4.mp446.03M
| | ├──998 2-数据清洗与处理.mp4.mp455.08M
| | └──999 3-结合DeepSeek构建代码节点.mp4.mp4166.46M
| ├──16 第一十六章 强化学习与AI黑科技实例
| | ├──1012 1-一张图通俗解释强化学习.mp4.mp417.69M
| | ├──1013 2-强化学习的指导依据.mp4.mp420.19M
| | ├──1014 3-强化学习AI游戏DEMO.mp4.mp420.36M
| | ├──1015 4-应用领域简介.mp4.mp417.34M
| | ├──1016 5-强化学习工作流程.mp4.mp414.78M
| | ├──1017 6-计算机眼中的状态与行为.mp4.mp420.09M
| | ├──1018 1-基本情况介绍.mp4.mp428.05M
| | ├──1019 2-与环境交互得到所需数据.mp4.mp423.17M
| | ├──1020 3-要完成的目标分析.mp4.mp424.51M
| | ├──1021 4-策略梯度推导.mp4.mp421.76M
| | ├──1022 5-baseline方法.mp4.mp418.36M
| | ├──1023 6-OnPolicy与OffPolicy策略.mp4.mp420.77M
| | ├──1024 7-importance sampling的作用.mp4.mp423.19M
| | ├──1025 8-PPO算法整体思路解析.mp4.mp426.57M
| | ├──1026 1-Critic的作用与效果.mp4.mp440.06M
| | ├──1028 3-参数与网络结构定义.mp4.mp433.70M
| | ├──1029 4-得到动作结果.mp4.mp429.01M
| | ├──1030 5-奖励获得与计算.mp4.mp436.29M
| | ├──1031 6-参数迭代与更新.mp4.mp449.26M
| | ├──1032 1-整体任务流程演示.mp4.mp423.90M
| | ├──1033 2-探索与action获取.mp4.mp428.41M
| | ├──1034 3-计算target值.mp4.mp422.46M
| | ├──1035 4-训练与更新.mp4.mp434.15M
| | ├──1036 1-算法原理通俗解读.mp4.mp425.99M
| | ├──1037 2-目标函数与公式解析.mp4.mp425.54M
| | ├──1038 3-Qlearning算法实例解读.mp4.mp416.65M
| | ├──1039 4-Q值迭代求解.mp4.mp422.46M
| | ├──1040 5-DQN简介.mp4.mp415.36M
| | ├──1041 1-DoubleDqn要解决的问题.mp4.mp422.34M
| | ├──1042 2-DuelingDqn改进方法.mp4.mp419.06M
| | ├──1043 3-Dueling整体网络架构分析.mp4.mp421.73M
| | ├──1044 4-MultiSetp策略.mp4.mp48.67M
| | ├──1045 5-连续动作处理方法.mp4.mp422.24M
| | ├──1046 1-AC算法回顾与知识点总结.mp4.mp417.31M
| | ├──1047 2-优势函数解读与分析.mp4.mp419.87M
| | ├──1048 3-计算流程实例.mp4.mp417.59M
| | ├──1049 4-A3C整体架构分析.mp4.mp416.43M
| | ├──1050 5-损失函数整理.mp4.mp422.40M
| | ├──1051 1-整体流程与环境配置.mp4.mp426.97M
| | ├──1052 2-启动游戏环境.mp4.mp432.19M
| | ├──1053 3-要计算的指标回顾.mp4.mp437.00M
| | ├──1054 4-初始化局部模型并加载参数.mp4.mp432.22M
| | ├──1055 5-与环境交互得到训练数据.mp4.mp439.26M
| | ├──1056 6-训练网络模型.mp4.mp444.24M
| | ├──1057 第七课：GPT系列.mp4.mp4442.99M
| | ├──1058 1-生成模型可以完成的任务概述.mp4.mp428.91M
| | ├──1059 2-数据样本生成方法.mp4.mp472.04M
| | ├──1060 3-训练所需参数解读.mp4.mp457.68M
| | ├──1061 4-模型训练过程.mp4.mp451.48M
| | ├──1062 5-部署与网页预测展示.mp4.mp479.57M
| | ├──1063 第九课：CLIP系列.mp4.mp4621.00M
| | ├──1064 1-Diffusion模型解读~1.mp4.mp4426.98M
| | ├──1065 Dalle2源码解读.mp4.mp4614.12M
| | ├──1066 ChatGPT解读~1.mp4.mp4381.45M
| | └──1067 强化学习的基础原理与应用等.mp4375.38M
| ├──17 时间序列预测
| | ├──1910_1911 时间序列预测_常用模块分析.mp424.25M
| | ├──1912_1913 时间序列预测_Query采样方法解读.mp423.11M
| | ├──1914_1915 时间序列预测_编码器全部计算流程.mp424.05M
| | ├──1916_1917 时间序列预测_项目使用说明.mp463.92M
| | ├──1917_1918 时间序列预测_数据集解读.mp460.61M
| | ├──1919_1920 时间序列预测_数据集构建与读取方式.mp444.54M
| | ├──1920_1921 时间序列预测_数据处理相关模块.mp444.58M
| | ├──1921_1922 时间序列预测_时间相关特征提取方法.mp439.96M
| | ├──1924_1925 时间序列预测_编码器模块实现.mp439.16M
| | ├──1925_1926 时间序列预测_核心采样计算方法.mp450.11M
| | ├──1926_1927 时间序列预测_完成注意力机制计算模块.mp428.39M
| | ├──1928_1929 时间序列预测_解码器预测输出.mp474.46M
| | ├──1929_1930 时间序列预测_时序预测故事背景.mp481.92M
| | ├──1930_1931 时间序列预测_论文核心思想解读.mp464.34M
| | ├──1933_1934 时间序列预测_全部计算流程解读.mp466.52M
| | ├──1935_1936 时间序列预测_源码流程解读.mp454.10M
| | └──9-整体计算流程.mp4.mp451.19M
| ├──18 图神经网络实战
| | ├──705 第十二课：KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构.mp4.mp4916.12M
| | ├──706 1-配置文件以及要完成的任务解读.mp4.mp451.55M
| | ├──707 2-KIE数据集格式调整方法.mp4.mp469.46M
| | ├──708 3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4.mp447.83M
| | ├──709 4-边框要计算的特征分析.mp4.mp435.57M
| | ├──710 5-标签数据处理与关系特征提取.mp4.mp456.48M
| | ├──711 6-特征合并处理.mp4.mp443.74M
| | ├──712 7-准备拼接边与点特征.mp4.mp441.38M
| | └──713 8-整合得到图模型输入特征.mp4.mp471.98M
| ├──19 知识图谱实战系列
| | └──28 第二十八章 知识图谱实战系列
| ├──20 缺陷检测实战
| | └──15 第十五章-缺陷检测实战
| ├──21 行人重识别实战
| | └──16 第十六章-行人重识别实战
| ├──22 面向医学领域的深度学习实战
| | └──19 第一十九章-向医学领域的深度学习实战
| ├──23 论文创新点常用方法及其应用实例
| | ├──1542 ACMIX（卷积与注意力融合）~1.mp4.mp452.50M
| | ├──1543 GCnet(全局特征融合)~1.mp4.mp437.43M
| | ├──1544 Coordinate_attention~1.mp4.mp449.49M
| | ├──1545 SPD（可替换下采样）~1.mp4.mp427.74M
| | ├──1546 SPP改进~1.mp4.mp49.89M
| | ├──1547 mobileOne(加速)~2.mp4.mp418.54M
| | ├──1548 Deformable(替换selfAttention)~2.mp4.mp430.03M
| | ├──1549 ProbAttention(采样策略)~2.mp4.mp415.69M
| | ├──1550 CrossAttention融合特征~2.mp4.mp413.44M
| | ├──1551 Attention额外加入先验知识~1.mp4.mp48.13M
| | ├──1552 结合GNN构建局部特征~2.mp4.mp423.97M
| | ├──1553 损失函数约束项~2.mp4.mp49.60M
| | ├──1554 自适应可学习参数~1.mp4.mp415.59M
| | ├──1555 Coarse2Fine大框架~1.mp4.mp421.88M
| | ├──1556 只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）~1.mp4.mp47.40M
| | ├──1557 自己数据集如何发的好(要开源)~1.mp4.mp424.11M
| | ├──1558 可变形卷积加入方法~1.mp4.mp418.46M
| | ├──1559 在源码中加入各种注意力机制方法.mp4.mp4122.48M
| | ├──1560 1-论文要完成的核心架构分析.mp4.mp447.91M
| | ├──1561 2-网络模型基本组件分析.mp4.mp475.18M
| | ├──1562 3-流程概述分析.mp4.mp466.22M
| | ├──1563 4-实验结果分析.mp4.mp468.81M
| | ├──1564 5-源码实现细节解读.mp4.mp441.61M
| | ├──1565 6-源码结果总结.mp4.mp435.18M
| | ├──1566 1-任务概述与工具使用.mp4.mp439.64M
| | ├──1567 2-Teacher与Student网络结构定义.mp4.mp446.25M
| | ├──1568 3-训练T与S得到蒸馏模型.mp4.mp470.63M
| | ├──1569 4-开始模型训练过程与问题修正.mp4.mp457.26M
| | ├──1570 5-日志输出与模型分离.mp4.mp470.25M
| | ├──1571 6-分别得到Teacher与Student模型.mp4.mp445.74M
| | ├──1572 7-实际测试效果演示.mp4.mp439.02M
| | ├──1573 1-SuperNet网络结构分析与剪枝概述.mp4.mp440.58M
| | ├──1574 2-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.mp4.mp446.83M
| | └──1575 在源码中加入各种注意力机制方法.mp4.mp4122.48M
| ├──24 深度学习必备核⼼算法
| | ├──10 第三章 第一节课 神经网络结构~1.mp4.mp4447.17M
| | ├──11 第三章 第二节课 卷积神经网络~2.mp4.mp4347.40M
| | ├──12 VIP课-人工智能深度学习系统班（第七期）-1944.mp4557.22M
| | └──13 第三章 第四节课 VIT源码解读~2.mp4.mp4817.76M
| ├──25 面向深度学习的无人驾驶实战
| | └──13 第十三章-面向深度学习的无人驾驶实战
| ├──26 深度学习模型部署与剪枝优化实战
| | ├──22 第二十二章 深度学习模型部署与剪枝优化实战
| | └──1580 模型部署.mp4433.59M
| ├──27 对抗生成网络实战
| | └──17 第十七章-对抗生成网络实战
| ├──28 对比学习与多模态任务实战
| | ├──971_972 对比学习与多模态任务实战_对比学习算法与实例.mp4549.52M
| | ├──972_973 对比学习与多模态任务实战_CLIP系列.mp4621.00M
| | ├──973_974 对比学习与多模态任务实战_环境配置与数据集概述.mp451.52M
| | ├──974_975 对比学习与多模态任务实战_数据与标注文件介绍.mp437.49M
| | ├──975_976 对比学习与多模态任务实战_基本流程梳理并进入debug模式.mp450.33M
| | ├──976_977 对比学习与多模态任务实战_数据与图像特征提取模块.mp458.02M
| | ├──977_978 对比学习与多模态任务实战_体素索引位置获取.mp464.72M
| | ├──978_979 对比学习与多模态任务实战_体素特征提取方法解读.mp437.57M
| | ├──980_981 对比学习与多模态任务实战_全局体素特征提取.mp495.96M
| | ├──981_982 对比学习与多模态任务实战_多模态特征融合.mp468.36M
| | ├──983_984 对比学习与多模态任务实战_输出层预测结果.mp480.80M
| | ├──984_985 对比学习与多模态任务实战_多模态文字识别.mp4766.02M
| | ├──986_987 对比学习与多模态任务实战_配置文件修改方法.mp452.49M
| | ├──987_988 对比学习与多模态任务实战_Bakbone模块得到特征.mp442.10M
| | ├──990_991 对比学习与多模态任务实战_文本模型中的结构分析.mp438.66M
| | ├──991_992 对比学习与多模态任务实战_迭代修正模块.mp438.14M
| | └──992_993 对比学习与多模态任务实战_输出层与损失计算.mp452.81M
| ├──29 自然语言处理经典案例实战
| | └──23 第二十三章 自然语言处理经典案例实战
| ├──30 自然语言处理通用框架-BERT实战
| | └──26 第二十六章 自然语言处理通用框架-BERT实战
| ├──31 语音识别实战
| | ├──2043_2044 语音识别实战系列_注意力机制的作用.mp414.86M
| | ├──2044_2045 语音识别实战系列_加入attention的序列模型整体架构.mp420.57M
| | ├──2045_2046 语音识别实战系列_TeacherForcing的作用与训练策略.mp416.61M
| | ├──2046_2047 语音识别实战系列_额外补充-RNN网络模型解读.mp423.75M
| | ├──2047_2048 语音识别实战系列_数据源与环境配置.mp432.23M
| | ├──2048_2049 语音识别实战系列_语料表制作方法.mp425.47M
| | ├──2049_2050 语音识别实战系列_制作json标注数据.mp437.84M
| | ├──2050_2051 语音识别实战系列_声音数据处理模块解读.mp462.84M
| | ├──2051_2052 语音识别实战系列_Pack与Pad操作解析.mp435.92M
| | ├──2052_2053 语音识别实战系列_编码器模块整体流程.mp431.43M
| | ├──2053_2054 语音识别实战系列_加入注意力机制.mp433.29M
| | ├──2055_2056 语音识别实战系列_解码器与训练过程演示.mp443.78M
| | ├──2056_2057 语音识别实战系列_论文整体思路与架构解读.mp434.66M
| | ├──2057_2058 语音识别实战系列_VCC2016输入数据.mp420.76M
| | ├──2058_2059 语音识别实战系列_语音特征提取.mp430.57M
| | ├──2060_2061 语音识别实战系列_InstanceNorm的作用解读.mp418.58M
| | ├──2061_2062 语音识别实战系列_AdaIn的目的与效果.mp413.18M
| | ├──2062_2063 语音识别实战系列_判别器模块分析.mp4114.03M
| | ├──2063_2064 语音识别实战系列_数据与项目文件解读.mp421.80M
| | ├──2065_2066 语音识别实战系列_数据预处理与声音特征提取.mp488.49M
| | ├──2070_2071 语音识别实战系列_判别器模块解读.mp435.22M
| | ├──2072_2073 语音识别实战系列_源码损失计算流程.mp434.82M
| | ├──2074_2075 语音识别实战系列_语音分离任务分析.mp49.16M
| | ├──2075_2076 语音识别实战系列_经典语音分离模型概述.mp418.09M
| | ├──2076_2077 语音识别实战系列_DeepClustering论文解读.mp416.26M
| | ├──2077_2078 语音识别实战系列_TasNet编码器结构分析.mp441.61M
| | ├──2078_2079 语音识别实战系列_DW卷积的作用与效果.mp410.17M
| | ├──2079_2080 语音识别实战系列_基于Mask得到分离结果.mp419.25M
| | ├──2080_2081 语音识别实战系列_数据准备与环境配置.mp477.96M
| | ├──2081_2082 语音识别实战系列_训练任务所需参数介绍.mp427.66M
| | ├──2082_2083 语音识别实战系列_DataLoader定义.mp438.03M
| | ├──2083_2084 语音识别实战系列_采样数据特征编码.mp437.67M
| | ├──2084_2085 语音识别实战系列_编码器特征提取.mp455.01M
| | ├──2087_2088 语音识别实战系列_测试模块所需参数.mp442.42M
| | ├──2088_2089 语音识别实战系列_语音合成项目所需环境配置.mp444.55M
| | ├──2091_2092 语音识别实战系列_Dataloader构建数据与标签.mp466.68M
| | ├──2092_2093 语音识别实战系列_编码层要完成的任务.mp446.37M
| | ├──2093_2094 语音识别实战系列_得到编码特征向量.mp428.54M
| | ├──2096_2097 语音识别实战系列_注意力机制应用方法.mp443.71M
| | ├──2097_2098 语音识别实战系列_得到加权的编码向量.mp455.86M
| | ├──2098_2099 语音识别实战系列_模型输出结果.mp453.26M
| | └──2099_2100 语音识别实战系列_损失函数与预测.mp447.96M
| ├──32 推荐系统实战
| | ├──2102_2103 推荐系统实战系列_3-应用领域与多方位评估指标.mp426.51M
| | ├──2103_2104 推荐系统实战系列_4-任务流程与挑战概述.mp426.74M
| | ├──2105_2106 推荐系统实战系列_6-与深度学习的结合.mp423.70M
| | ├──2107_2108 推荐系统实战系列_2-基于用户与商品的协同过滤.mp418.52M
| | ├──2108_2109 推荐系统实战系列_3-相似度计算与推荐实例.mp415.18M
| | ├──2109_2110 推荐系统实战系列_4-矩阵分解的目的与效果.mp420.65M
| | ├──2110_2111 推荐系统实战系列_5-矩阵分解中的隐向量.mp425.07M
| | ├──2112_2113 推荐系统实战系列_7-隐式情况分析.mp414.10M
| | ├──2113_2114 推荐系统实战系列_8-Embedding的作用.mp411.11M
| | ├──2114_2115 推荐系统实战系列_1-音乐推荐任务概述.mp464.46M
| | ├──2115_2116 推荐系统实战系列_2-数据集整合.mp453.91M
| | ├──2116_2117 推荐系统实战系列_3-基于物品的协同过滤.mp463.10M
| | ├──2117_2118 推荐系统实战系列_4-物品相似度计算与推荐.mp463.37M
| | ├──2118_2119 推荐系统实战系列_5-SVD矩阵分解.mp430.83M
| | ├──2121_2122 推荐系统实战系列_2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp426.60M
| | ├──2123_2124 推荐系统实战系列_4-金融与推荐领域的应用.mp420.39M
| | ├──2124_2125 推荐系统实战系列_5-数据获取分析.mp435.93M
| | ├──2125_2126 推荐系统实战系列_1-Neo4j图数据库介绍.mp463.50M
| | ├──2126_2127 推荐系统实战系列_2-Neo4j数据库安装流程演示.mp427.67M
| | ├──2127_2128 推荐系统实战系列_3-可视化例子演示.mp443.59M
| | ├──2128_2129 推荐系统实战系列_4-创建与删除操作演示.mp425.32M
| | ├──2131_2132 推荐系统实战系列_2-kaggle电影数据集下载与配置.mp463.41M
| | ├──2132_2133 推荐系统实战系列_3-图谱需求与任务流程解读.mp426.59M
| | ├──2133_2134 推荐系统实战系列_4-项目所需环境配置安装.mp448.84M
| | ├──2134_2135 推荐系统实战系列_5-构建用户电影知识图谱.mp461.49M
| | ├──2135_2136 推荐系统实战系列_6-图谱查询与匹配操作.mp419.62M
| | ├──2136_2137 推荐系统实战系列_7-相似度计算与推荐引擎构建.mp439.17M
| | ├──2137_2138 推荐系统实战系列_1-CTR估计及其经典方法概述.mp421.94M
| | ├──2138_2139 推荐系统实战系列_2-高维特征带来的问题.mp412.95M
| | ├──2139_2140 推荐系统实战系列_3-二项式特征的作用与挑战.mp411.80M
| | ├──2140_2141 推荐系统实战系列_4-二阶公式推导与化简.mp420.88M
| | ├──2141_2142 推荐系统实战系列_5-FM算法解析.mp419.83M
| | ├──2143_2144 推荐系统实战系列_7-输入层所需数据样例.mp414.12M
| | ├──2144_2145 推荐系统实战系列_8-Embedding层的作用与总结.mp421.52M
| | ├──2145_2146 推荐系统实战系列_1-数据集介绍与环境配置.mp457.76M
| | ├──2146_2147 推荐系统实战系列_2-广告点击数据预处理实例.mp449.15M
| | ├──2147_2148 推荐系统实战系列_3-数据处理模块Embedding层.mp434.38M
| | ├──2149_2150 推荐系统实战系列_5-一阶权重参数设计.mp433.52M
| | ├──2151_2152 推荐系统实战系列_7-特征组合方法实例分析.mp449.48M
| | ├──2152_2153 推荐系统实战系列_8-完成FM模块计算.mp424.56M
| | ├──2153_2154 推荐系统实战系列_9-DNN模块与训练过程.mp437.53M
| | ├──2155_2156 推荐系统实战系列_2-电影数据集预处理分析.mp432.75M
| | ├──2156_2157 推荐系统实战系列_3-surprise工具包基本使用.mp436.06M
| | ├──2157_2158 推荐系统实战系列_4-模型测试集结果.mp430.72M
| | ├──2159_2160 推荐系统实战系列_1-数据与环境配置介绍.mp419.81M
| | ├──2160_2161 推荐系统实战系列_2-数据科学相关数据介绍.mp431.25M
| | ├──2162_2163 推荐系统实战系列_4-TFIDF构建特征矩阵.mp431.28M
| | ├──2163_2164 推荐系统实战系列_5-矩阵分解演示.mp429.02M
| | ├──2164_2165 推荐系统实战系列_6-LDA主题模型效果演示.mp453.07M
| | ├──2165_2166 推荐系统实战系列_7-推荐结果分析.mp443.00M
| | ├──2166_2167 推荐系统实战系列_1-电影数据与环境配置.mp464.07M
| | ├──2167_2168 推荐系统实战系列_2-数据与关键词信息展示.mp461.26M
| | ├──2168_2169 推荐系统实战系列_3-关键词云与直方图展示.mp445.97M
| | ├──2169_2170 推荐系统实战系列_4-特征可视化.mp438.67M
| | ├──2170_2171 推荐系统实战系列_5-数据清洗概述.mp457.31M
| | ├──2172_2173 推荐系统实战系列_7-推荐引擎构造.mp450.93M
| | ├──2173_2174 推荐系统实战系列_8-数据特征构造.mp436.15M
| | ├──2174_2175 推荐系统实战系列_9-得出推荐结果.mp451.85M
| | ├──2175_2176 推荐系统实战系列_1-酒店数据与任务介绍.mp422.01M
| | ├──2176_2177 推荐系统实战系列_2-文本词频统计.mp431.41M
| | └──2180_2181 推荐系统实战系列_6-得出推荐结果.mp461.97M
| └──33 文字检测与识别
| | ├──2158 1-文字检测数据概述与配置文件~1.mp4.mp431.81M
| | ├──2159 2-配置文件参数设置.mp4.mp438.74M
| | ├──2160 3-Neck层特征组合.mp4.mp432.04M
| | ├──2162 5-损失计算方法.mp4.mp459.35M
| | ├──2165 3-Bakbone模块得到特征.mp4.mp442.10M
| | ├──2166 4-视觉Transformer模块的作用.mp4.mp445.97M
| | ├──2168 6-文本模型中的结构分析.mp4.mp438.66M
| | ├──2169 7-迭代修正模块.mp4.mp438.14M
| | ├──2170 8-输出层与损失计算.mp4.mp452.81M
| | └──2171 OCR算法解读.mp41.67G
:lol :lol
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