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OpenCV folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础 folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战 folder:2--第二章图像分割应用 folder:10--第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波 folder:3--第三章生成对抗学习 folder:第三章 3-面试篇 folder:无课程相关内容 folder:7--设计范式 folder:8--PyMySQL的使用 folder:12--快速排序 folder:15--二叉树的遍历 folder:2--时间复杂度 folder:1--数据库介绍 folder:3--where条件查询 folder:4--with语法 folder:3--property语法 folder:2--静态web服务器搭建 folder:1--linux简介 folder:3--TCP开发流程 folder:5--进程和线程的对比 folder:4--文件及文件夹的相关操作 folder:11--拆包,交换变量 folder:12--类属性及相关方法 folder:6--案例搬家具 folder:9--super方法使用 folder:8--子类重写父类属性和方法 folder:3--if...elif...else格式 folder:2--字典的常见操作 folder:1--函数应用学员管理系统 folder:5--while循环嵌套及应用 folder:4--break和continue folder:7--循环else应用 folder:0-3TextRank算法理论基础 folder:0-37CPU优化原理和实现 folder:0-29TF-IDF算法原理和实现 folder:0-5seq2seq架构 folder:0-35模型转移实现 folder:0-2项目中的数据集初探 folder:0-38Flask实现模型部署 folder:0-32回译数据法实现和评估 folder:0-27Beam-search原理介绍 folder:0-30单词替换法的类实现 folder:0-17PGN模型的搭建 folder:0-21BLEU算法理论 folder:0-16迭代器和类的实现 folder:0-11词向量的单独训练 folder:0-23ROUGE算法实现 folder:0-24coverage机制原理 folder:0-1文本摘要项项目背景介绍 folder:0-20评估方法介绍 folder:1--XGBoost算法 folder:3--lightGBM算法 folder:3--回归相关知识 folder:4--北京租房数据统计分析 folder:5--KNN总结 folder:6--交叉验证,网格搜索 folder:7--案例Facebook位置预测 folder:3--文本张量表示方法 folder:1--认识文本预处理 folder:1--认识fasttext工具 folder:1--认识HMM与CRF模型 folder:3--NLP中的常用预训练模型 folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略 folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因 folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入 folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则 folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本 folder:4--Transformer中的self-attention folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因 folder:10--BERT模型的优点和缺点 folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用 folder:9--Transformer架构的并行化是如何进行的 folder:13--输出部分实现 folder:5--多头注意力机制 folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点 folder:2-- Pytorch中的autograd folder:3--使用Pytorch构建一个神经网络 folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列 folder:3--HMM模型基础 folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务 folder:1--使用RNN模型构建人名分类器 folder:4--GoogleNet folder:1--tensorflow和keras简介 folder:6--模版匹配和霍夫变换 folder:3--Faster-RCNN原理与实现 folder:2--R-CNN网络基础 folder:5--yoloV3案例 folder:4--实例分割：MaskRCNN folder:2--语义分割：FCN与Unet folder:2--OpenCV简介及安装方法 folder:6--卷积神经网络CNN folder:4--深度学习的正则化 folder:2--Harris和Shi-Tomas算法 folder:4--Fast和ORB算法 folder:5--LBP和HOG特征算子 folder:2--计算机视觉（CV） folder:18--SIamese网络系列（选学） folder:23--网络模型测试（选学） folder:12--相机校正和图像去畸变 folder:15--车道线定位与拟合 folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离 folder:17--在视频中进行车道线检测 folder:16--进行模型训练 folder:28--BERT中文预训练模型1 folder:24--在线部分简要分析 folder:2--Unit对话API使用 folder:27--任务介绍与模型选用及训练数据集 folder:11--非结构化数据流水线 folder:32--系统联调与测试 folder:4--总体架构中的工具介绍 folder:8--在Python中使用neo4j folder:6--neo4j图数据库的安装 folder:25--werobot服务构建 folder:26--主要逻辑服务 folder:3--在线医生的总体架构 folder:2--构建标签词汇图谱 folder:0-6Python分支语句 folder:0-16案例-学生管理系统（一） folder:0-30文件操作案例 folder:0-25可变类型及非可变类型 folder:0-13列表定义及使用 folder:0-26递推 folder:0-22不定长参数与组包拆包 folder:0-28lambda表达式 folder:0-24基础加强练习 folder:0-18公共方法与推导式 folder:0-34案例-飞机大战 folder:0-20函数基本使用替代视频（04,05,06） folder:0-12字符串查找，替换，合并 folder:0-5面向对象多态 folder:0-13With上下文管理器 folder:0-18FastAPI搭建Web服务器 folder:0-1函数的闭包 folder:0-6Socket网络编程 folder:0-17正则表达式扩展 folder:0-3SQL约束 folder:0-3Linux常用命令(1) folder:0-6机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看） folder:0-1人工智能原理基础 folder:0-8 视频追踪 folder:0-1 opencv简介 folder:0-7 BP神经网络案例 folder:0-3 Pytorch高阶操作 folder:0-2 人脸检测子任务 folder:0-12 车道线提取 folder:0-6 yolo v5算法介绍 folder:1--自动编码器历史与应用介绍 folder:4--变分自动编码器 folder:2--Q-learning算法 folder:3--DeepQ-Network folder:SURF算法 folder:DeepSort

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