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【主学习路线】01、阶段一人工智能Python基础

10–第十章公共方法

1–公共方法

2–推导式

11–第十一章函数

10–函数参数二

11–拆包,交换变量

12–引用

1–函数介绍

2–函数参数一

3–函数返回值一

4–函数文档说明

5–函数嵌套

6–局部变量

7–全局变量

8–函数执行流程

9–函数返回值二

12–第十二章函数强化

1–函数应用学员管理系统

2–课后练习(学员管理系统)

3–递归函数

4–匿名函数

5–高阶函数

13–第十三章文件操作

1–文件操作介绍

2–文件读写操作

3–案例文件备份

4–文件及文件夹的相关操作

14–第十四章面向对象

10–私有属性和方法

11–多态

12–类属性及相关方法

1–面向对象介绍

2–类和对象

3–对象属性操作

4–魔法方法

5–案例烤地瓜

6–案例搬家具

7–继承

8–子类重写父类属性和方法

9–super方法使用

15–第十五章异常

1–异常介绍

2–捕获异常

3–异常传递

4–自定义异常

16–第十六章模块

1–模块介绍

2–模块制作

3–python中的包

17–第十七章学生管理系统(面向对象版)

1–学生管理系统(面向对象)

1–第一章计算机组成原理

1–计算机原理

2–第二章python基础语法

1–课程介绍

2–注释

3–变量

4–bug认识

5–数据类型

6–输出

7–输入

8–数据类型转换

9–运算符

3–第三章判断语句

1–判断语句介绍

2–if基本格式

3–if…elif…else格式

4–if嵌套

5–案例猜拳游戏

4–第四章循环语句

1–循环语句介绍

2–while循环

3–循环应用

4–break和continue

5–while循环嵌套及应用

6–for循环

7–循环else应用

5–第五章字符串

1–字符串介绍

2–输入输出

3–切片

4–字符串操作方法

6–第六章列表

1–列表相关操作

2–列表循环遍历

3–列表嵌套

7–第七章元组

1–元组相关操作

8–第八章字典

1–字典介绍

2–字典的常见操作

3–字典遍历

9–第九章集合

1–集合的相关操作

【主学习路线】02、阶段二人工智能Python高级[5.89G]

10–第十章MySqL数据库高级使用[902.03M]

1–条件查询[240.84M]

08_聚合函数.mp4[21.86M]

09_group分组查询.mp4[44.75M]

10_limit限制查询.mp4[26.00M]

11_连接查询-内连接.mp4[43.85M]

12_连接查询-外连接.mp4[29.03M]

13_连接查询-自连接.mp4[51.63M]

14_子查询.mp4[23.73M]

2–实战操作[191.09M]

01_MySQL实战操作_数据准备.mp4[37.01M]

02_MySQL实战操作_goods表查询.mp4[83.77M]

03_MySQL实战操作_表的优化步骤.mp4[17.26M]

04_MySQL实战操作_表的优化实现.mp4[53.04M]

3–外键使用[48.01M]

05_外键的使用.mp4[48.01M]

4–视图[47.12M]

06_视图的概念.mp4[17.46M]

07_视图的使用.mp4[29.66M]

5–事务[76.68M]

08_事务的概念及特点.mp4[26.71M]

09_事务的使用及ACID特性的验证.mp4[49.97M]

6–索引[43.29M]

10_索引.mp4[43.29M]

7–设计范式[95.34M]

11_数据库设计之三范式01.mp4[47.59M]

12_数据库设计之三范式02.mp4[27.52M]

13_E-R模型及表间关系.mp4[20.24M]

8–PyMySQL的使用[159.66M]

14_Python连接MySQL数据库.mp4[31.55M]

15_Python连接MySQL数据库_查询操作.mp4[33.27M]

16_Python连接MySQL数据库_增删改操作.mp4[47.51M]

17_SQL语句参数化.mp4[47.33M]

1–第一章Linux基础命令[257.61M]

1–linux简介[48.17M]

01_操作系统.mp4[5.68M]

02_虚拟机软件.mp4[7.96M]

03_Ubutun操作系统.mp4[18.22M]

04_Linux内核及发行版.mp4[4.67M]

05_Linux命令.mp4[11.64M]

2–linux相关命令[209.45M]

06_查看目录命令.mp4[19.30M]

07_切换目录.mp4[28.90M]

08_绝对路径和相对路径.mp4[22.61M]

09_创建、删除文件和目录命令.mp4[20.32M]

10_复制、移动文件和目录命令.mp4[24.82M]

11_终端命令格式的组成.mp4[14.18M]

12_查看命令帮助的方式.mp4[18.19M]

13_查看目录信息命令选项.mp4[12.83M]

14_创建、删除文件夹命令选项.mp4[18.54M]

15_拷贝、移动文件和文件夹命令选项.mp4[29.76M]

2–第二章Linux高级命令[409.01M]

1–linux高级操作[255.53M]

01_重定向命令.mp4[18.17M]

02_查看文件内容命令.mp4[32.10M]

03_链接命令.mp4[31.54M]

04_查找文件内容命令.mp4[26.16M]

05_查找文件命令.mp4[20.51M]

06_压缩和解压缩命令.mp4[37.91M]

07_文件权限命令01.mp4[32.51M]

08_文件权限命令02.mp4[31.61M]

09_文件权限命令03.mp4[25.03M]

2–远程控制[98.19M]

10_获取管理员权限的相关命令.mp4[20.70M]

11_远程登录，远程拷贝命令.mp4[41.10M]

12_软件安装.mp4[24.59M]

13_软件卸载.mp4[11.79M]

3–vim介绍[55.30M]

14_vim的介绍.mp4[24.07M]

15_vim的常用命令.mp4[31.23M]

3–第三章多任务编程[388.32M]

1–多任务介绍[12.95M]

01_多任务的介绍.mp4[12.95M]

2–多进程介绍[183.01M]

02_进程的介绍.mp4[8.58M]

03_多进程完成多任务.mp4[32.02M]

04_进程执行带有参数的任务.mp4[31.51M]

05_获取进程编号.mp4[35.27M]

06_进程间不共享全局变量.mp4[37.08M]

07_主进程和子进程的结束顺序.mp4[38.55M]

3–多线程介绍[156.24M]

08_线程的介绍.mp4[10.30M]

09_多线程完成多任务.mp4[25.98M]

10_线程执行带有参数的任务.mp4[18.19M]

11_主线程和子线程的结束顺序.mp4[27.70M]

12_线程间的执行顺序.mp4[19.51M]

13_线程间共享全局变量.mp4[22.48M]

14_线程间资源竞争问题.mp4[32.07M]

4–锁的介绍[30.86M]

15_互斥锁的使用.mp4[19.98M]

16_死锁.mp4[10.88M]

5–进程和线程的对比[5.27M]

17_进程和线程对比.mp4[5.27M]

4–第四章网络编程[325.71M]

1–ip和端口介绍[62.72M]

01_网络介绍.mp4[6.50M]

02_ip地址的介绍.mp4[11.47M]

03_ifconfig和ping命令.mp4[25.63M]

04_端口和端口号.mp4[10.59M]

05_端口号的分类.mp4[8.52M]

2–TCP介绍[35.78M]

06_socket的介绍.mp4[6.20M]

07_TCP介绍.mp4[21.98M]

08_python3编码转化.mp4[7.60M]

3–TCP开发流程[152.46M]

09_TCP客户端程序开发流程.mp4[11.25M]

10_TCP客户端程序开发.mp4[36.36M]

11_TCP服务端程序开发流程.mp4[11.03M]

12_TCP服务端程序开发.mp4[48.73M]

13_TCP网络应用程序相关注意点.mp4[31.12M]

14_socket之send和recv原理剖析.mp4[13.98M]

4–多任务案例[74.74M]

15_案例_多任务版TCP服务端程序开发01.mp4[33.38M]

16_案例_多任务版TCP服务端程序开发02.mp4[41.36M]

5–第五章HTTP协议和静态服务器[509.69M]

1–HTTP协议[124.33M]

01_网址.mp4[12.12M]

02_HTTP协议的介绍.mp4[27.90M]

03_HTTP请求报文.mp4[37.37M]

04_HTTP响应报文.mp4[12.64M]

05_查看HTTP协议的通讯过程.mp4[34.29M]

2–静态web服务器搭建[385.36M]

06_搭建Python自带的静态Web服务器.mp4[28.86M]

07_静态Web服务器_返回固定页面数据01.mp4[17.52M]

08_静态Web服务器_返回固定页面数据02.mp4[67.37M]

09_静态Web服务器_返回指定页面数据01.mp4[14.34M]

10_静态Web服务器_返回指定页面数据02.mp4[87.54M]

11_静态Web服务器_多任务版.mp4[56.55M]

12_静态Web服务器_面向对象开发.mp4[43.99M]

13_静态Web服务器_命令行启动动态绑定端口号.mp4[69.21M]

6–第六章闭包,装饰器及python高级语法[626.44M]

1–闭包[93.73M]

01_函数参数.mp4[25.74M]

02_闭包.mp4[33.54M]

03_闭包的使用.mp4[15.75M]

04_闭包内修改外部变量.mp4[18.70M]

2–装饰器[223.82M]

05_装饰器.mp4[49.50M]

06_装饰器的使用.mp4[15.00M]

07_通用装饰器_装饰带有参数的函数.mp4[20.69M]

08_通用装饰器_装饰带有返回值的函数.mp4[17.14M]

09_通用装饰器_装饰带有不定长参数的函数.mp4[21.77M]

10_多个装饰器的使用.mp4[23.21M]

11_带有参数的装饰器.mp4[44.82M]

12_类装饰器.mp4[31.68M]

3–property语法[65.85M]

01_property属性_装饰器方式.mp4[44.92M]

02_property属性_类属性方式.mp4[20.93M]

4–with语法[53.90M]

03_with语句的使用.mp4[17.94M]

04_with语句和上下文管理器.mp4[35.96M]

5–python高级语法[189.14M]

05_生成器推导式.mp4[18.78M]

06_yield关键字.mp4[38.49M]

07_斐波那契数列.mp4[34.58M]

08_浅拷贝.mp4[51.74M]

09_深拷贝.mp4[45.53M]

7–第七章正则表达式[366.74M]

1–正则表达式[366.74M]

10_正则表达式概述.mp4[12.06M]

11_re模块的介绍.mp4[12.28M]

12_匹配单个字符.mp4[84.48M]

13_匹配多个字符.mp4[55.31M]

14_匹配开头和结尾.mp4[45.87M]

15_匹配分组01.mp4[97.62M]

16_分组匹配02.mp4[59.13M]

8–第八章数据结构与算法[1.65G]

10–选择排序[98.75M]

10-选择排序.mp4[12.58M]

11-选择排序代码实现.mp4[66.57M]

12-选择排序的算法稳定性.mp4[19.60M]

11–插入排序[77.39M]

13-插入排序.mp4[10.50M]

14-插入排序代码实现.mp4[48.18M]

15-插入排序算法稳定性.mp4[18.71M]

12–快速排序[129.13M]

16-快速排序.mp4[21.54M]

17-快速排序代码实现.mp4[88.13M]

18-快速排序算法稳定性.mp4[19.46M]

13–二分查找[107.07M]

01-二分查找.mp4[17.27M]

02-二分查找法代码实现-递归版.mp4[50.16M]

03-二分查找-非递归版.mp4[32.53M]

04-二分查找时间复杂度.mp4[7.10M]

14–二叉树[162.59M]

05-树的基本概念.mp4[31.80M]

06-树的相关术语.mp4[22.91M]

07-二叉树的种类.mp4[45.92M]

08-二叉树的存储.mp4[13.57M]

09-树的应用场景_数据库索引.mp4[13.46M]

10-二叉树的概念和性质.mp4[34.93M]

15–二叉树的遍历[248.38M]

11-广度优先遍历.mp4[27.00M]

12-添加节点思路分析.mp4[18.75M]

13-添加节点代码实现.mp4[34.84M]

14-遍历方法的实现.mp4[31.94M]

15-二叉树的三种深度优先遍历.mp4[49.14M]

16-二叉树的三种深度优先遍历代码实现.mp4[72.36M]

17-二叉树由遍历结果反推二叉树的结构.mp4[14.36M]

1–算法概念[78.79M]

01-数据结构和算法的简介.mp4[21.81M]

02-算法的概念.mp4[35.25M]

03-算法的时间效率衡量.mp4[21.74M]

2–时间复杂度[87.40M]

04-时间复杂度.mp4[33.04M]

05-时间复杂的计算.mp4[25.21M]

06-最优最坏时间复杂度.mp4[15.72M]

07-常见的时间复杂度.mp4[13.43M]

3–空间复杂度[10.12M]

08-空间复杂度.mp4[10.12M]

4–数据结构[45.14M]

09-数据结构的概念.mp4[18.47M]

10-内存的存储结构.mp4[14.62M]

11-数据结构的分类.mp4[12.05M]

5–顺序表[73.01M]

12-顺序表存储方式.mp4[35.51M]

13-顺序表的实现和扩充.mp4[20.09M]

14-顺序表增加与删除元素.mp4[17.41M]

6–链表[330.14M]

15-链表的结构.mp4[21.27M]

16-链表的代码实现.mp4[29.86M]

17-链表的判空_长度_遍历.mp4[51.94M]

18-链表头部增加结点.mp4[26.47M]

19-链表尾部增加结点.mp4[38.09M]

20-指定位置增加结点.mp4[71.56M]

21-删除结点.mp4[54.17M]

22-查找结点.mp4[36.80M]

7–栈[62.63M]

01-栈的作用.mp4[26.82M]

02-栈的代码实现.mp4[35.81M]

8–队列[72.52M]

03-队列的作用.mp4[11.14M]

04-队列.mp4[30.50M]

05-双端队列.mp4[30.87M]

9–冒泡排序[104.37M]

06-排序算法的稳定性.mp4[18.47M]

07-冒泡排序.mp4[15.90M]

08-冒泡排序代码实现.mp4[54.23M]

09-冒泡排序的算法稳定性.mp4[15.76M]

9–第九章MySql数据库基本使用[562.35M]

1–数据库介绍[109.17M]

01_数据库的概念和作用.mp4[11.92M]

02_数据库分类及特点.mp4[11.14M]

03_数据库管理系统01.mp4[16.58M]

04_数据库管理系统02.mp4[16.35M]

05_MySQL环境搭建.mp4[13.87M]

06_MySql配置文件.mp4[5.42M]

07_MySQL数据类型.mp4[33.90M]

2–数据表的基本操作[275.84M]

08_数据完整性和约束.mp4[13.93M]

09_数据库登录和连接.mp4[27.84M]

10_数据库基本操作命令.mp4[32.36M]

11_数据表基本操作.mp4[57.61M]

12_数据表结构修改命令.mp4[44.85M]

13_表数据的操作_增加.mp4[45.77M]

14_表数据的操作_修改和查询.mp4[35.81M]

15_表数据的操作_删除.mp4[17.67M]

3–where条件查询[142.39M]

01_查询材料准备.mp4[40.22M]

02_where之比较运算符查询.mp4[23.27M]

03_where之逻辑运算符查询.mp4[29.19M]

04_where之模糊查询.mp4[18.42M]

05_where之范围查询.mp4[21.35M]

06_where之空值判断.mp4[9.94M]

4–排序[34.95M]

07_order排序查询.mp4[34.95M]

【主学习路线】03、阶段三人工智能机器学习

10–第十章决策树V2.1

1–信息增益

2–特征提取

3–案例泰坦生存预测

4–回归决策树

11–第十一章集成学习V2.1

1–集成介绍

2–随机森林案例

3–集成学习

12–第十二章聚类算法V2.1

1–聚类算法

13–第十三章朴素贝叶斯V2.1

1–朴素贝叶斯

14–第十四章SVM算法V2.1

1–SVM算法

15–第十五章EM算法V2.1

1–EM算法

16–第十六章HMM算法V2.1

1–HMM算法

17–第十七章集成学习进阶V2.1

1–XGBoost算法

2–otto案例

3–lightGBM算法

4–绝地求生案例

1–第一章机器学习概述V2.1

1–机器学习介绍

2–第二章环境安装和使用V2.1

1–环境安装及使用

3–第三章matplotlibV2.1

1–matplotlib使用

4–第四章numpyV2.1

1–numpy使用

5–第五章pandasV2.1

1–pandas数据结构

2–pandas基础使用

3–pandas高级使用

4–电影案例分析

666JAVA下载必看

：

6–第六章seabornV2.1

1–绘制统计图

2–分类数据绘图

3–NBA案例

4–北京租房数据统计分析

7–第七章K近邻算法V2.1

1–k近邻算法介绍

2–kd树

3–数据集处理

4–特征工程

5–KNN总结

6–交叉验证,网格搜索

7–案例Facebook位置预测

8–第八章线性回归V2.1

1–回归介绍

2–损失优化

3–回归相关知识

9–第九章逻辑回归V2.1

：

1–逻辑回归

【主学习路线】04、阶段四计算机视觉与图像处理[24.71G]

10–第十章图像特征提取与描述_v2.0[2.32G]

1–角点特征[64.17M]

01-0前置-角点特征.mp4[16.94M]

01-1讲解-角点特征.mp4[47.23M]

2–Harris和Shi-Tomas算法[340.75M]

02-1讲解-Harris检测原理.mp4[86.59M]

02-2点评-Harris检测原理.mp4[9.88M]

03-1讲解-harris检测演示.mp4[73.07M]

03-2点评-harris检测演示.mp4[10.17M]

04-1讲解-shi-tomas检点检测.mp4[72.62M]

04-2点评-shi-tomas检点检测.mp4[41.82M]

05-1讲解-Harris和Shi-tomas总结.mp4[15.25M]

05-2点评-Harris和Shi-tomas总结.mp4[31.35M]

3–SIFT[612.71M]

SURF算法[612.71M]

06-1讲解-SIFT算法简介.mp4[64.99M]

07-1讲解-SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位.mp4[188.28M]

07-2点评-SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位.mp4[11.05M]

08-0前置-SIFT算法-关键点方向及描述符.mp4[15.05M]

08-1讲解-SIFT算法-关键点方向及描述符.mp4[118.22M]

08-2点评-SIFT算法-关键点方向及描述符.mp4[12.13M]

09-0前置-SIFT算法总结及与SURF算法简介.mp4[14.96M]

09-1讲解-SIFT算法总结及与SURF算法简介.mp4[37.46M]

09-2点评-SIFT算法总结及与SURF算法简介.mp4[8.24M]

10-0前置-SIFT算法实现.mp4[18.19M]

10-1讲解-SIFT算法实现.mp4[103.02M]

10-2点评-SIFT算法实现.mp4[21.13M]

4–Fast和ORB算法[510.90M]

11-1讲解-FAST算法原理.mp4[90.11M]

11-2点评-FAST算法原理.mp4[32.85M]

12-1讲解-FAST算法实现.mp4[75.35M]

12-2点评-FAST算法实现.mp4[20.85M]

13-1讲解-ORB算法原理.mp4[106.55M]

13-2点评-ORB算法原理.mp4[77.41M]

14-1讲解-ORB算法实现.mp4[45.23M]

14-2点评-ORB算法实现.mp4[25.94M]

15-1讲解-FAST和ORB算法总结.mp4[36.59M]

5–LBP和HOG特征算子[842.54M]

16-1讲解-LBP特征原理.mp4[204.85M]

17-1讲解-LBP特征提取实现.mp4[117.30M]

18-1讲解-HOG特征简介.mp4[77.76M]

19-1讲解-HOG特征颜色空间归一化（伽马校正）.mp4[101.61M]

20-1讲解-HOG特征梯度计算和直方图统计.mp4[116.10M]

21-1讲解-HOG特征收集及优缺点.mp4[98.48M]

22-1讲解-HOG特征实现.mp4[58.64M]

23-1讲解-LBP和HOG特征总结.mp4[67.81M]

11–第十一章视频操作_v2.0[613.24M]

1–视频读写[235.68M]

01-1讲解-视频读取与显示.mp4[106.76M]

01-2点评-视频读取与显示.mp4[10.44M]

02-1讲解-视频文件保存.mp4[87.19M]

02-2点评-视频文件保存.mp4[5.72M]

03-1讲解-视频读写总结.mp4[25.57M]

2–视频追踪[377.56M]

04-1讲解-meanshift原理.mp4[73.07M]

04-2点评-meanshift原理.mp4[13.18M]

05-1讲解-meanshift实现.mp4[171.55M]

05-2点评-meanshift实现.mp4[9.71M]

06-0前置-camshift算法及总结.mp4[16.41M]

06-1讲解-camshift算法及总结.mp4[59.87M]

06-2点评-camshift算法及总结.mp4[33.77M]

12–第十二章案例人脸案例_v2.0[225.17M]

1–案例人脸案例[225.17M]

07-1讲解-人脸检测基础.mp4[47.03M]

08-1讲解-人脸检测实现.mp4[156.37M]

09-1讲解-人脸检测总结.mp4[21.77M]

1–第一章课程简介_v2.0[353.32M]

1–深度学习[174.84M]

01-1讲解-深度学习简介.mp4[51.29M]

01-2点评-深度学习简介.mp4[72.38M]

02-1讲解-DL发展历史.mp4[51.16M]

2–计算机视觉（CV）[178.48M]

03-1讲解-计算机视觉定义与任务.mp4[29.73M]

03-2点评-计算机视觉定义与任务.mp4[22.38M]

04-1讲解-CV的应用领域.mp4[39.83M]

05-1讲解-CV的发展历史.mp4[60.51M]

05-2点评-CV的发展历史.mp4[26.02M]

2–第二章tensorflow入门_v2.0[947.08M]

1–tensorflow和keras简介[459.22M]

01-1讲解-Tensorflow简介.mp4[88.60M]

01-2点评-Tensorflow简介.mp4[31.90M]

02-1讲解-Tensorflow安装方法.mp4[8.53M]

03-1讲解-张量是什么.mp4[18.17M]

04-1讲解-张量的基本操作.mp4[34.57M]

04-2点评-张量的基本操作.mp4[29.82M]

05-1讲解-张量转换成numpy.mp4[9.56M]

06-1讲解-张量的常用函数.mp4[30.64M]

06-2点评-张量转换成numpy.mp4[10.31M]

07-1讲解-变量variable.mp4[16.11M]

07-2点评-变量variable.mp4[20.93M]

08-1讲解-tf.keras简介和常用模块.mp4[17.94M]

08-2点评-tf.keras简介和常用模块.mp4[11.48M]

09-1讲解-深度学习流程和tf.keras的常用方法.mp4[34.47M]

09-2点评-深度学习流程和tf.keras的常用方法.mp4[20.67M]

10-1讲解-tf和keras总结.mp4[9.73M]

10-2点评-tf和keras总结.mp4[19.08M]

11-1Tensorflow结合Keras模型构建流程回顾.mp4[46.70M]

2–快速入门模型[487.86M]

01-0前置-快速入门模型简介.mp4[24.83M]

01-1讲解-快速入门模型简介.mp4[33.88M]

01-2点评-快速入门模型简介.mp4[23.19M]

02-1讲解-数据集处理.mp4[42.39M]

02-2点评-数据集处理.mp4[27.88M]

03-1讲解-sklearn实现分类.mp4[26.50M]

03-2点评-sklearn实现分类.mp4[7.06M]

04-1讲解-tf.keras实现数据处理.mp4[33.00M]

04-2点评-tf.keras实现数据处理.mp4[24.93M]

05-0前置-tf.keras实现模型构建.mp4[9.39M]

05-1讲解-tf.keras实现模型构建.mp4[45.74M]

05-2点评-tf.keras实现模型构建.mp4[52.36M]

06-1讲解-tf.keras实现模型训练与评估.mp4[62.15M]

07-1讲解-tf.keras实现总结.mp4[5.35M]

07-2点评-tf.keras实现总结.mp4[69.22M]

3–第三章深度神经网络_v2.0[3.96G]

1–神经网络简介[1.29G]

01-1讲解-深度学习简介.mp4[73.03M]

01-2点评-深度学习简介.mp4[67.41M]

02-1讲解-神经网络简介.mp4[39.71M]

02-2点评-神经网络简介.mp4[63.67M]

03-1讲解-神经元的工作方式.mp4[7.77M]

03-2点评-神经元的工作方式.mp4[83.33M]

04-0前置-激活函数sigmoid.mp4[69.48M]

04-1讲解-激活函数sigmoid.mp4[29.17M]

04-2点评-激活函数sigmoid.mp4[69.55M]

05-1讲解-激活函数tanh.mp4[16.01M]

05-2点评-激活函数tanh.mp4[38.84M]

06-1讲解-激活函数relu.mp4[22.27M]

06-2点评-激活函数relu.mp4[45.54M]

07-1讲解-激活函数leakyrelu.mp4[9.88M]

07-2点评-激活函数leakyrelu.mp4[7.64M]

08-1讲解-激活函数softmax.mp4[23.29M]

08-2点评-激活函数softmax.mp4[21.54M]

09-1讲解-其他激活函数及选择.mp4[19.20M]

09-2点评-其他激活函数及选择.mp4[26.09M]

10-1讲解-参数初始化.mp4[21.80M]

10-2点评-参数初始化.mp4[11.54M]

11-1讲解-Xavier初始化.mp4[29.33M]

11-2点评-Xavier初始化.mp4[25.36M]

12-1讲解-He初始化.mp4[29.25M]

12-2点评-He初始化.mp4[22.32M]

13-1讲解-神经网络的构建方式.mp4[14.22M]

13-2点评-神经网络的构建方式.mp4[16.59M]

14-1讲解-sequential构建方式.mp4[43.35M]

14-2点评-sequential构建方式.mp4[29.07M]

15-0前置-functionalAPI构建方式.mp4[18.59M]

15-1讲解-functionalAPI构建方式.mp4[38.86M]

16-0前置-Model子类构建方式.mp4[34.82M]

16-1讲解-Model子类构建方式.mp4[51.59M]

16-2点评-Model子类构建方式.mp4[57.79M]

17-0前置-神经网络优缺点及历史.mp4[38.70M]

17-1讲解-神经网络优缺点及历史.mp4[55.17M]

17-2点评-神经网络优缺点及历史.mp4[44.07M]

2–常见的损失函数[235.31M]

18-1讲解-Softmax损失函数计算随堂提问.mp4[27.21M]

18-2点评-Softmax随堂提问思考提示.mp4[6.96M]

19-1讲解-损失函数是什么.mp4[14.41M]

19-2点评-损失函数是什么.mp4[23.87M]

20-1讲解-交叉熵损失函数.mp4[33.03M]

21-1讲解-二分类的交叉熵损失函数.mp4[20.39M]

21-2点评-分类损失函数小结.mp4[17.63M]

22-1讲解-MAE损失.mp4[18.95M]

22-2点评-MAE损失.mp4[12.78M]

23-1讲解-MSE损失.mp4[15.36M]

23-2点评-MSE损失.mp4[14.48M]

24-1讲解-smoothL1损失.mp4[11.30M]

24-2点评-smoothL1损失.mp4[18.93M]

3–深度学习的优化方法[807.94M]

25-1讲解-神经网络的优化方法.mp4[5.72M]

26-1讲解-梯度下降算法.mp4[51.66M]

26-2点评-梯度下降算法.mp4[61.14M]

27-1讲解-epoch,batch和iteration.mp4[18.58M]

28-0前置-前向传播，反向传播和链式法则.mp4[105.20M]

28-1讲解-前向传播，反向传播和链式法则.mp4[40.74M]

28-2点评-前向传播，反向传播和链式法则.mp4[17.50M]

29-0前置-激活函数模型搭建及梯度下降算法整体回顾.mp4[28.50M]

29-1讲解-激活函数模型搭建及梯度下降算法整体回顾.mp4[104.02M]

29-2点评-反向传播和链式法则例题分析.mp4[52.24M]

30-1讲解-梯度下降存在的问题及指数加权平均值.mp4[28.56M]

31-1讲解-动量梯度下降算法.mp4[37.97M]

32-1讲解-adagrad.mp4[23.82M]

32-2点评-adagrad.mp4[21.03M]

33-1讲解-RMSprop.mp4[25.41M]

33-2点评-RMSprop.mp4[12.04M]

34-1讲解-Adam.mp4[25.07M]

34-2点评-Adam.mp4[36.85M]

35-1讲解-学习率退火.mp4[26.28M]

35-2点评-学习率退火.mp4[26.39M]

36-1讲解-总结.mp4[3.63M]

36-2点评-总结.mp4[55.60M]

4–深度学习的正则化[365.48M]

37-1讲解-正则化及L1L2正则化的使用.mp4[32.59M]

37-2点评-正则化及L1L2正则化的使用.mp4[35.84M]

38-1讲解-dropout.mp4[35.84M]

38-2点评-dropout.mp4[78.46M]

39-1讲解-提前停止.mp4[50.23M]

39-2点评-提前停止.mp4[18.63M]

40-1讲解-BN层及总结.mp4[39.36M]

40-2点评-BN层及总结.mp4[74.53M]

5–神经网络案例[752.24M]

01-1讲解-mnist案例简介与数据加载.mp4[56.01M]

01-2点评-mnist案例简介与数据加载.mp4[27.51M]

02-1讲解-mnist案例简数据处理.mp4[30.48M]

02-2点评-mnist案例简数据处理.mp4[137.23M]

03-0前置-mnist案例模型构建.mp4[111.56M]

03-1讲解-mnist案例模型构建.mp4[61.12M]

03-2点评-mnist案例模型构建.mp4[32.46M]

04-1讲解-mnist案例模型编译与训练.mp4[42.55M]

04-2点评-mnist案例模型编译与训练.mp4[27.87M]

05-1讲解-mnist案例tensorboard使用.mp4[29.10M]

05-2点评-mnist案例tensorboard使用.mp4[16.85M]

06-1讲解-mnist案例模型评估与保存.mp4[20.62M]

06-2点评-mnist案例模型评估与保存.mp4[158.87M]

6–卷积神经网络CNN[575.26M]

07-1讲解-全连接网络处理图像存在的问题.mp4[29.22M]

08-1讲解-CNN网络的组成.mp4[31.47M]

08-2点评-CNN网络的组成.mp4[36.74M]

09-1讲解-卷积层.mp4[70.94M]

09-2点评-卷积层(多卷积核卷积串讲).mp4[8.39M]

09-2点评-卷积层(多通道卷积原理).mp4[5.29M]

09-2点评-卷积层(卷积操作课堂答疑).mp4[21.56M]

09-2点评-卷积层(卷积操作相关内容课堂答疑).mp4[36.60M]

09-2点评-卷积层(卷积层输入输出计算).mp4[16.21M]

09-2点评-卷积层.mp4[44.62M]

10-0前置-池化层和全连接层的介绍.mp4[16.86M]

10-1讲解-池化层和全连接层的介绍.mp4[23.49M]

10-2点评-池化层和全连接层的介绍.mp4[46.80M]

11-0前置-LeNet-5数据加载与处理.mp4[17.14M]

11-1讲解-LeNet-5数据加载与处理.mp4[37.01M]

11-2点评-LeNet-5数据加载与处理.mp4[13.46M]

12-1讲解-LeNet-5的模型构建.mp4[50.99M]

12-2点评-LeNet-5的模型构建.mp4[36.37M]

13-1讲解-LeNet-5的模型编译，训练和评估.mp4[27.55M]

14-1讲解-CNN网络总结.mp4[4.54M]

4–第四章图像分类_v2.0[2.53G]

1–图像分类简介[128.28M]

01-1讲解-图像分类简介.mp4[114.93M]

01-2点评-图像分类简介.mp4[13.36M]

2–AlexNet[467.99M]

02-1讲解-Alex简介和网络结构.mp4[26.83M]

02-2点评-Alex简介和网络结构.mp4[33.80M]

03-1讲解-AlexNet网络构建.mp4[30.97M]

03-2点评-AlexNet网络构建.mp4[116.60M]

04-0前置-AlexNet网络数据读取.mp4[93.56M]

04-1讲解-AlexNet网络数据读取.mp4[68.88M]

04-2点评-AlexNet网络数据读取.mp4[34.20M]

05-1讲解-AlexNet模型训练与评估.mp4[28.25M]

05-2点评-AlexNet模型训练与评估.mp4[34.90M]

3–VGG[266.72M]

06-1讲解-VGG简介与网络架构.mp4[58.02M]

07-1讲解-VGG网络构建.mp4[37.69M]

07-2点评-VGG网络构建.mp4[97.29M]

08-1讲解-VGG进行手写数字识别.mp4[63.43M]

08-2点评-VGG进行手写数字识别.mp4[10.29M]

4–GoogleNet[803.70M]

09-1讲解-GoogLeNet简介和Inception简介.mp4[56.12M]

09-2点评-GoogLeNet简介和Inception简介(GoogLeNet部分).mp4[10.09M]

09-2点评-GoogLeNet简介和Inception简介(Inception部分).mp4[186.12M]

10-0前置-Inception模块的构建.mp4[32.21M]

10-1讲解-Inception模块的构建.mp4[38.14M]

11-0前置-GoogLeNet及B1模块.mp4[21.09M]

11-1讲解-GoogLeNet及B1模块.mp4[32.20M]

11-2点评-GoogLeNet及B1模块(B1模块).mp4[9.36M]

11-2点评-GoogLeNet及B1模块(GoogleNet部分).mp4[31.77M]

12-1讲解-B2和B3模块实现.mp4[24.00M]

12-2点评-B2和B3模块实现.mp4[38.46M]

13-1讲解-B4模块实现.mp4[59.87M]

13-2点评-B4模块实现.mp4[24.45M]

14-1讲解-B5模块实现.mp4[56.98M]

14-2点评-B5模块实现.mp4[9.00M]

15-1讲解-手写数字识别实现.mp4[41.23M]

15-2点评-手写数字识别实现.mp4[90.00M]

16-0前置-inceptionV2,V3和总结.mp4[11.16M]

16-1讲解-inceptionV2,V3和总结.mp4[11.34M]

16-2点评-inceptionV2,V3和总结.mp4[20.12M]

5–ResNet[406.04M]

17-1讲解-ResNet简介和残差块.mp4[47.66M]

17-2点评-ResNet简介和残差块(ResNet部分).mp4[10.65M]

17-2点评-ResNet简介和残差块(残差块部分).mp4[32.97M]

18-0前置-残差块的实现.mp4[10.65M]

18-1讲解-残差块的实现.mp4[28.92M]

18-2点评-残差块的实现(代码).mp4[20.11M]

18-2点评-残差块的实现(原理).mp4[10.01M]

19-1讲解-resNet简介.mp4[53.08M]

20-1讲解-resNet中残差模块的构建.mp4[23.72M]

21-1讲解-resNet模型构建.mp4[49.66M]

22-1讲解-resNet手写数字识别.mp4[41.05M]

22-2点评-resNet手写数字识别.mp4[77.57M]

6–图像增强方法[258.14M]

23-1讲解-常用的图像增强方法.mp4[33.81M]

23-2点评-常用的图像增强方法.mp4[26.06M]

24-1讲解-tf.image进行图像增强.mp4[60.28M]

24-2点评-tf.image进行图像增强.mp4[13.13M]

25-1讲解-imagedatagenrator进行图像增强.mp4[63.91M]

25-2点评-imagedatagenrator进行图像增强.mp4[60.95M]

7–模型微调[262.89M]

26-1讲解-模型微调.mp4[19.14M]

26-2点评-模型微调.mp4[36.63M]

27-1讲解-数据集获取(代码).mp4[30.93M]

27-1讲解-数据集获取.mp4[50.52M]

27-2点评-数据集获取(演示).mp4[14.06M]

28-1讲解-微调模型训练.mp4[48.33M]

28-2点评-模型微调拓展知识.mp4[39.26M]

28-2点评-微调模型训练.mp4[24.02M]

5–第五章目标检测_v2.0[7.62G]

1–目标检测概述[1.38G]

01-1讲解-目标检测任务.mp4[61.30M]

01-2点评-目标检测任务.mp4[54.87M]

02-1讲解-开源数据集.mp4[87.73M]

02-2点评-开源数据集.mp4[121.80M]

03-1讲解-IOU简介.mp4[80.90M]

04-1讲解-IOU实现1.mp4[23.89M]

05-1讲解-IOU实现2.mp4[38.20M]

05-2点评-IOU实现2.mp4[43.27M]

06-1点评-mAP简介(PR指标部分).mp4[72.66M]

06-1讲解-mAP简介.mp4[105.95M]

06-2点评-mAP简介(准确度与精确度部分).mp4[58.06M]

06-2点评-mAP简介.mp4[40.38M]

06-2点评-mAP简介及总结.mp4[120.51M]

07-0前置-NMS简介.mp4[110.46M]

07-1讲解-NMS简介.mp4[53.60M]

08-1讲解-NMS的流程介绍.mp4[47.45M]

08-2点评-NMS的流程介绍.mp4[107.26M]

09-1讲解-NMS的实现.mp4[64.28M]

09-2点评-NMS的实现.mp4[59.32M]

10-0前置-目标检测算法分类.mp4[18.31M]

10-1讲解-目标检测算法分类.mp4[17.45M]

10-2点评-目标检测算法分类.mp4[23.65M]

11-1讲解-总结.mp4[6.78M]

2–R-CNN网络基础[791.54M]

01-0前置-学习目标+overfeat模型.mp4[7.32M]

01-1讲解-学习目标+overfeat模型.mp4[26.74M]

01-2点评-学习目标+overfeat模型.mp4[34.74M]

02-1讲解-RCNN的工作流程.mp4[17.93M]

02-2点评-RCNN的工作流程.mp4[22.31M]

03-1讲解-候选区域生成.mp4[9.99M]

03-2点评-候选区域生成.mp4[43.19M]

04-1讲解-CNN网络特征提取.mp4[23.20M]

04-2点评-CNN网络特征提取.mp4[88.71M]

05-0前置-SVM分类.mp4[30.35M]

05-1讲解-SVM分类.mp4[17.66M]

05-2点评-SVM分类.mp4[38.61M]

06-1讲解-目标定位.mp4[18.73M]

06-2点评-目标定位.mp4[52.80M]

07-1讲解-RCNN预测过程+总结.mp4[14.30M]

07-2点评-RCNN预测过程.mp4[12.59M]

07-2点评-RCNN总结.mp4[18.84M]

08-1讲解-FAST-RCNN改进.mp4[17.54M]

09-1讲解-Fast-RCNN的流程.mp4[25.06M]

09-2点评-Fast-RCNN的流程.mp4[36.65M]

10-1讲解-ROIPooling和分类回归.mp4[20.94M]

10-2点评-ROIPooling和分类回归.mp4[73.35M]

11-1讲解-多任务训练.mp4[8.15M]

11-2点评-多任务训练.mp4[36.65M]

12-0前置-Fast-RCNN预测过程和总结.mp4[10.97M]

12-1讲解-Fast-RCNN预测过程和总结.mp4[22.07M]

12-2点评-Fast-RCNN预测过程和总结.mp4[15.70M]

13-1讲解-总结.mp4[5.00M]

13-2点评-总结.mp4[41.48M]

3–Faster-RCNN原理与实现[2.61G]

01-1讲解-学习目标.mp4[9.11M]

01-2点评-学习目标+overfeat模型.mp4[38.34M]

02-1讲解-FasterRCNN的工作流程.mp4[30.86M]

02-2点评-FasterRCNN的工作流程.mp4[118.71M]

03-1讲解-FasterRCNN的源码及工具包导入.mp4[18.27M]

04-0前置-数据加载简介.mp4[18.14M]

04-1讲解-数据加载简介.mp4[32.71M]

05-1讲解-数据加载的实现.mp4[49.43M]

05-2点评-数据加载的实现.mp4[50.57M]

06-0点评-模型加载.mp4[12.47M]

06-1讲解-模型加载.mp4[29.68M]

06-2点评-模型加载.mp4[47.55M]

07-1讲解-rpn获取候选区域.mp4[66.41M]

07-2点评-rpn获取候选区域.mp4[20.97M]

08-1讲解-rcnn检测结果.mp4[48.31M]

08-2点评-rcnn检测结果.mp4[44.96M]

09-1讲解-fasterRCNN网络构成.mp4[23.41M]

09-2点评-fasterRCNN网络构成.mp4[18.47M]

10-1讲解-backbone的构成.mp4[30.61M]

10-2点评-backbone的构成.mp4[76.26M]

11-1讲解-backbone的实现.mp4[55.04M]

12-1讲解-RPN网络的流程.mp4[15.17M]

12-2点评-RPN网络的流程.mp4[33.25M]

13-1讲解-anchor的思想.mp4[31.36M]

13-2点评-anchor的思想.mp4[74.96M]

14-1讲解-anchor的实现.mp4[57.58M]

14-2点评-anchor的实现.mp4[38.04M]

15-1讲解-RPN的分类和回归.mp4[93.75M]

15-2点评-RPN的分类和回归(含前期回顾).mp4[167.39M]

16-1讲解-proposal层介绍和实现.mp4[78.25M]

16-2点评-proposal层介绍和实现(含课堂答疑).mp4[31.78M]

17-1讲解-ROIPooling层介绍和实现.mp4[39.58M]

17-2点评-ROIPooling层介绍和实现.mp4[39.62M]

18-1讲解-目标的分类与回归.mp4[73.68M]

18-2点评-目标的分类与回归.mp4[11.73M]

19-0前置-网络训练.mp4[20.14M]

19-1讲解-网络训练.mp4[14.49M]

19-2点评-网络的训练.mp4[67.35M]

20-1讲解-RPN网络的训练.mp4[36.26M]

20-2点评-RPN网络的训练.mp4[37.84M]

21-1讲解-RPN网络中的正负样本.mp4[88.31M]

21-2点评-RPN网络中的正负样本.mp4[16.00M]

22-1讲解-RPN网络的损失函数.mp4[11.55M]

22-2点评-RPN网络的损失函数.mp4[141.27M]

23-1讲解-fastRCNN的训练.mp4[28.57M]

23-2点评-fastRCNN的训练.mp4[74.36M]

24-1讲解-fastRCNN的正负样本.mp4[122.90M]

24-2点评-fastRCNN的正负样本.mp4[30.02M]

25-1讲解-fastRCNN的损失函数.mp4[29.28M]

25-2点评-fastRCNN的损失函数.mp4[31.13M]

26-1讲解-共享卷积训练.mp4[7.12M]

26-2点评-共享卷积训练.mp4[26.01M]

27-1讲解-端到端的训练方式.mp4[10.91M]

27-2点评-端到端的训练方式.mp4[12.63M]

28-1讲解-端到端的训练流程.mp4[29.11M]

28-2点评-端到端的训练流程.mp4[40.18M]

29-1讲解-模型训练实现.mp4[60.91M]

29-2点评-模型训练实现.mp4[50.59M]

30-1讲解-总结.mp4[7.71M]

30-2点评-总结.mp4[55.13M]

4–yolo系列算法[1.17G]

02-1讲解-yoloV1思想.mp4[29.20M]

02-2点评yoloV1思想.mp4[33.69M]

03-1讲解-yoloV1网络结构.mp4[19.10M]

03-2点评-yoloV1网络结构.mp4[25.70M]

04-1讲解-yoloV1网络输出.mp4[37.97M]

04-2点评-yoloV1网络输出.mp4[118.28M]

05-1讲解-yoloV1的目标值构建.mp4[47.50M]

05-2点评-yoloV1的目标值构建.mp4[85.80M]

06-1讲解-yoloV1的损失函数和训练.mp4[32.57M]

06-2点评-yoloV1的损失函数和训练.mp4[49.88M]

07-1讲解-yoloV1的预测和总结.mp4[10.33M]

07-2点评-yoloV1的预测和总结.mp4[18.17M]

08-1讲解-yoloV2的改进（BN+hi-reg）.mp4[23.76M]

09-1讲解-yoloV2的改进（anchor）.mp4[16.26M]

09-2点评-yoloV2的改进（anchor）.mp4[18.41M]

10-1讲解-yoloV2的改进（预测框）.mp4[23.55M]

10-2点评-yoloV2的改进（预测框）.mp4[44.62M]

11-1讲解-yoloV2的改进（细粒度特征融合和多尺度训练）.mp4[25.46M]

11-2点评-yoloV2的改进（细粒度特征融合和多尺度训练）.mp4[23.60M]

12-1讲解-yoloV2的改进（更快+更多）.mp4[21.38M]

12-2点评-yoloV2的改进（更快+更多）.mp4[41.09M]

13-1讲解-yoloV3的简介.mp4[17.38M]

13-2点评-yoloV3的简介.mp4[10.76M]

14-1讲解-多尺度检测.mp4[38.46M]

14-2点评-多尺度检测.mp4[34.46M]

15-1讲解-网络结构.mp4[37.03M]

15-2点评-网络结构.mp4[97.64M]

16-1讲解-先验框+logistic.mp4[31.14M]

16-2点评-先验框+logistic(logistic部分).mp4[32.34M]

16-2点评-先验框+logistic(先验框部分).mp4[53.17M]

17-1讲解-输入输出.mp4[10.35M]

17-2点评-输入输出.mp4[25.32M]

18-1讲解-YOLOv4.mp4[40.85M]

19-1讲解-总结.mp4[21.61M]

5–yoloV3案例[1.00G]

01-1讲解-学习目标+数据标注+工程介绍.mp4[36.55M]

02-1讲解-源码结构介绍.mp4[6.41M]

03-0前置-TFRecord文件介绍.mp4[32.76M]

03-1讲解-TFRecord文件介绍.mp4[14.33M]

03-2点评-TFRecord文件介绍.mp4[55.42M]

04-1讲解-数据集写入到tfrecords文件中.mp4[55.99M]

04-2点评-数据集写入到tfrecords文件中1.mp4[25.65M]

04-2点评-数据集写入到tfrecords文件中2.mp4[18.29M]

05-1讲解-从tfrecod文件中获取数据.mp4[89.64M]

06-1讲解-数据处理.mp4[41.12M]

06-2点评-数据处理.mp4[17.73M]

07-1讲解-yoloV3模型构建.mp4[34.88M]

07-2点评-yoloV3模型构建.mp4[49.50M]

08-1讲解-yoloV3的损失函数.mp4[22.17M]

08-2点评-yoloV3的损失函数.mp4[36.79M]

09-1讲解-yoloV3的正负样本设置.mp4[24.31M]

09-2点评-yoloV3的正负样本设置.mp4[36.51M]

10-1讲解-yoloV3的正负样本设置实现.mp4[85.07M]

10-2点评-yoloV3的正负样本设置实现.mp4[30.31M]

11-1讲解-模型训练：数据加载和模型加载.mp4[26.92M]

12-1讲解-模型训练实现.mp4[69.92M]

12-2点评-模型训练实现.mp4[38.08M]

13-1讲解-模型预测.mp4[58.64M]

13-2点评-模型预测.mp4[16.39M]

14-1讲解-总结.mp4[4.23M]

14-2点评-总结.mp4[94.78M]

6–SSD模型介绍[696.43M]

02-1讲解-SSD网络架构.mp4[14.49M]

02-2点评-SSD网络架构.mp4[25.06M]

03-1讲解-backbone+extra.mp4[69.20M]

03-2点评-backbone+extra.mp4[55.49M]

04-1讲解-loc+cls.mp4[24.74M]

04-2点评-loc+cls.mp4[29.47M]

05-1讲解-先验框+loc.mp4[60.55M]

05-2点评-先验框+loc.mp4[49.38M]

06-1讲解-模型训练.mp4[20.04M]

06-2点评-模型训练.mp4[32.57M]

07-1讲解-预测与总结.mp4[8.30M]

07-2点评-目标检测总结.mp4[307.15M]

6–第六章图像分割_v2.0[1.38G]

1–目标分割介绍[193.06M]

01-1讲解-图像分割定义.mp4[44.62M]

01-2点评-图像分割定义.mp4[31.23M]

02-1讲解-图像分割的类型.mp4[44.31M]

03-1讲解-图像分割的开源数据集.mp4[51.88M]

04-1讲解-图像分割的评估指标.mp4[17.45M]

05-1讲解-图像分割的总结.mp4[3.58M]

2–语义分割：FCN与Unet[224.74M]

01-1讲解-FCN网络思想.mp4[22.27M]

02-1讲解-FCN网络架构.mp4[58.76M]

03-1讲解-FCN网络跨层连接和总结.mp4[33.07M]

03-2点评-FCN网络跨层连接和总结.mp4[23.43M]

04-1讲解-Unet网络介绍.mp4[32.38M]

04-2点评-Unet网络介绍.mp4[54.84M]

3–Unet-案例[664.67M]

01-1讲解-数据集介绍.mp4[40.26M]

02-1讲解-数据集路径和参数设置.mp4[49.67M]

02-2点评-数据集路径和参数设置.mp4[18.15M]

03-1讲解-数据集展示.mp4[45.07M]

04-1讲解-数据集生成器.mp4[123.99M]

04-2点评-数据集生成器.mp4[35.36M]

05-1讲解-模型构建.mp4[16.93M]

06-1讲解-编码部分.mp4[28.00M]

07-1讲解-解码部分.mp4[62.19M]

07-2点评-解码部分.mp4[33.67M]

08-1讲解-Unet网络构建.mp4[83.20M]

09-1讲解-数据集划分与获取.mp4[24.43M]

09-2点评-数据集划分与获取.mp4[9.86M]

10-1讲解-模型训练.mp4[27.57M]

11-1讲解-模型预测.mp4[19.41M]

12-1讲解-总结.mp4[2.16M]

12-2点评-总结.mp4[44.74M]

4–实例分割：MaskRCNN[329.96M]

01-1讲解-学习目标.mp4[17.64M]

02-1讲解-MaskRCNN的流程.mp4[18.69M]

02-2点评-MaskRCNN的流程.mp4[17.42M]

03-1讲解-ROIAlign原理.mp4[45.14M]

03-2点评-ROIAlign原理.mp4[44.07M]

04-1讲解-ROIAlign实现方法.mp4[26.06M]

05-1讲解-ROIAlign实现.mp4[25.00M]

06-1讲解-mask分支.mp4[9.46M]

06-2点评-mask分支.mp4[50.12M]

07-1讲解-损失计算.mp4[14.69M]

07-2点评-损失计算.mp4[57.96M]

08-1讲解-总结.mp4[3.70M]

7–第七章OpenCV简介_v2.0[283.70M]

1–图像处理简介[168.10M]

01-1讲解-课程介绍.mp4[22.48M]

02-1讲解-课程介绍.mp4[145.62M]

2–OpenCV简介及安装方法[69.24M]

03-1讲解-opencv简介及其安装方法.mp4[69.24M]

3–OpenCV的模块[46.36M]

04-1讲解-opencv模块.mp4[46.36M]

8–第八章OpenCV基本操作_v.2.0[651.41M]

1–图像的基础操作[404.18M]

01-1讲解-opencv基本操作内容介绍.mp4[3.74M]

02-1讲解-图像的IO操作.mp4[84.37M]

02-2点评-图像的IO操作.mp4[22.58M]

03-1讲解-在图像上绘制图形.mp4[88.66M]

03-2点评-在图像上绘制图形.mp4[32.74M]

04-1讲解-图像基础操作的其他内容.mp4[93.30M]

04-2点评-图像基础操作(图像属性部分).mp4[9.49M]

04-2点评-图像基础操作的其他内容.mp4[26.59M]

05-2点评-图像基础处理总结.mp4[42.71M]

2–算数操作[247.23M]

06-1讲解-图像的加法.mp4[91.81M]

06-2点评-图像的加法.mp4[21.07M]

06-2点评-图像的减法.mp4[21.54M]

07-1讲解-图像的混合.mp4[59.38M]

07-2点评-图像的混合.mp4[53.42M]

9–第九章OpenCV图像处理_v2.0[3.90G]

1–几何变换[0.98G]

01-1讲解-图像缩放.mp4[61.12M]

01-2点评-图像缩放.mp4[31.69M]

02-1讲解-图像平移.mp4[67.24M]

02-2点评-图像平移.mp4[25.84M]

03-1讲解-图像旋转.mp4[113.32M]

03-2点评-OpenCV基础运算总结.mp4[81.41M]

03-2点评-图像旋转.mp4[100.24M]

04-0前置-图像的仿射变换.mp4[96.37M]

04-1讲解-图像的仿射变换.mp4[75.78M]

04-2点评-图像的仿射变换.mp4[38.87M]

05-1讲解-图像的透射变换(举例).mp4[48.32M]

05-1讲解-图像的透射变换.mp4[69.70M]

05-2点评-图像的透射变换.mp4[46.17M]

06-1讲解-图像金字塔.mp4[77.21M]

06-2点评-图像金字塔.mp4[54.70M]

07-1讲解-几何变换总结.mp4[18.24M]

2–形态学操作[444.30M]

08-1讲解-连通性.mp4[48.94M]

08-2点评-连通性.mp4[46.06M]

09-0前置-膨胀与腐蚀.mp4[8.42M]

09-1讲解-膨胀与腐蚀.mp4[82.91M]

09-2点评-膨胀与腐蚀1.mp4[27.44M]

09-2点评-膨胀与腐蚀2(膨胀小结).mp4[10.86M]

09-2点评-膨胀与腐蚀3(腐蚀小结).mp4[31.99M]

10-1讲解-开闭运算.mp4[69.52M]

10-2点评-开闭运算.mp4[28.02M]

11-1点评-黑帽和礼帽.mp4[23.40M]

11-1讲解-黑帽和礼帽.mp4[47.58M]

12-1讲解-形态学操作总结.mp4[12.71M]

12-2点评-形态学操作总结.mp4[6.44M]

3–图像平滑[312.31M]

13-1讲解-图像噪声.mp4[54.14M]

13-2点评-图像噪声.mp4[12.07M]

14-1讲解-均值滤波.mp4[51.78M]

14-2点评-均值滤波.mp4[15.66M]

15-1讲解-高斯滤波.mp4[85.37M]

15-2点评-高斯滤波.mp4[18.19M]

15-2点评-高斯滤波核函数的构建.mp4[3.96M]

16-0前置-中值滤波.mp4[6.77M]

16-1讲解-中值滤波.mp4[32.54M]

16-2点评-中值滤波.mp4[15.09M]

17-1讲解-图像平滑总结.mp4[16.73M]

4–直方图[566.81M]

18-1讲解-直方图的原理与显示.mp4[127.87M]

18-2点评-直方图的原理与显示.mp4[5.43M]

19-1讲解-掩膜的应用.mp4[95.57M]

19-2点评-掩膜的应用(代码部分).mp4[15.19M]

19-2点评-掩膜的应用.mp4[21.52M]

20-0前置-直方图均衡化.mp4[5.31M]

20-1讲解-直方图均衡化.mp4[46.96M]

20-2点评-直方图均衡化.mp4[14.45M]

21-1讲解-自适应均衡化.mp4[80.94M]

21-2点评-自适应均衡化.mp4[80.95M]

22-1讲解-直方图总结.mp4[23.74M]

22-2点评-直方图总结(含前期内容回顾).mp4[48.88M]

5–边缘检测[422.39M]

23-1讲解-边缘检测原理.mp4[39.58M]

23-2点评-边缘检测原理.mp4[17.65M]

24-1讲解-sobel算子.mp4[133.43M]

24-2点评-sobel算子.mp4[23.90M]

25-0前置-laplacian算子.mp4[23.77M]

25-1讲解-laplacian算子.mp4[38.47M]

25-2点评-laplacian算子.mp4[17.11M]

26-1讲解-Canny边缘检测.mp4[63.59M]

26-2点评-Canny边缘检测.mp4[26.49M]

27-1讲解-边缘检测总结.mp4[38.41M]

6–模版匹配和霍夫变换[636.22M]

28-1讲解-模板匹配.mp4[174.66M]

28-2点评-模板匹配.mp4[31.52M]

29-1讲解-霍夫线变换原理.mp4[106.14M]

29-2点评-霍夫线变换原理.mp4[70.26M]

30-1讲解-霍夫线检测.mp4[103.21M]

30-2点评-霍夫线检测1.mp4[10.20M]

30-2点评-霍夫线检测2(答疑).mp4[20.62M]

31-1讲解-霍夫圆检测.mp4[106.06M]

32-1讲解-模板匹配和霍夫检测总结.mp4[13.56M]

7–轮廓检测[607.65M]

33-1讲解-轮廓检测与绘制.mp4[170.01M]

34-1讲解-轮廓的特征.mp4[85.66M]

35-1讲解-轮廓特征-凸包.mp4[58.28M]

36-1讲解-轮廓特征-边界矩形.mp4[71.31M]

37-1讲解-轮廓特征-最小外接圆,椭圆拟合,直线拟合.mp4[96.65M]

38-1讲解-图像的矩特征.mp4[97.68M]

39-1讲解-轮廓检测总结.mp4[28.08M]

【主学习路线】05、阶段五NLP自然语言处理

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【主学习路线】06、阶段六人工智能项目实战

【主学习路线】07、阶段七人工智能面试强化（赠送）[26.53G]

10–第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波[431.73M]

1–贝叶斯方法实现及粒子滤波[431.73M]

01-贝叶斯网络推理数据.mp4[23.26M]

02-贝叶斯推理演示.mp4[15.00M]

03-粒子滤波介绍.mp4[24.81M]

04-粒子滤波概念.mp4[11.97M]

05-粒子初始化.mp4[26.18M]

06-粒子迭代-上.mp4[15.91M]

07-粒子迭代-中.mp4[12.18M]

08-粒子迭代-下.mp4[34.24M]

09-粒子迭代总结.mp4[24.90M]

10-重采样.mp4[17.83M]

11-状态方程.mp4[21.95M]

12-更新状态方程.mp4[17.79M]

13-计算粒子权重.mp4[18.86M]

14-粒子重采样实现.mp4[15.81M]

15-粒子滤波演示.mp4[36.49M]

16-高斯过程介绍.mp4[34.86M]

17-高斯过程原理.mp4[36.37M]

18-高斯过程回归.mp4[21.61M]

19-高斯过程分类.mp4[21.70M]

11–第十一章深度强化学习[1.23G]

1–强化学习[344.97M]

01-深度强化学习简介.mp4[8.96M]

02-强化学习介绍.mp4[35.36M]

03-强化学习方法.mp4[67.44M]

04-强化学习特点.mp4[30.64M]

05-强化学习基本过程.mp4[19.80M]

06-强化学习步骤.mp4[66.24M]

07-贝尔曼方程.mp4[63.03M]

08-Q函数.mp4[53.49M]

2–Q-learning算法[277.49M]

09-Q-learning算法.mp4[29.75M]

10-Q-learning伪代码.mp4[64.38M]

11-Q值更新.mp4[37.33M]

12-Q值计算.mp4[14.51M]

13-Flappy-Bird游戏说明.mp4[58.57M]

14-状态与动作选择.mp4[23.39M]

15-Q-table.mp4[26.39M]

16-Q-Table训练.mp4[23.16M]

3–DeepQ-Network[639.53M]

01-初始策略.mp4[59.73M]

02-Q值更新策略.mp4[37.78M]

03-Deep-Q-Network介绍.mp4[44.18M]

04-问题分析.mp4[67.92M]

05-实现方法.mp4[32.61M]

06-构建模型.mp4[29.67M]

07-Q学习损失函数.mp4[32.82M]

08-论文解读和图像预处理.mp4[85.66M]

09-CNN输入.mp4[10.76M]

10-DQN结构.mp4[26.60M]

11-DQN代码分析.mp4[52.15M]

12-DQN训练流程.mp4[34.66M]

13-DQN训练代码分析.mp4[58.29M]

14-DQN训练演示.mp4[33.35M]

15-DQN实验分析.mp4[33.36M]

1–第一章自动编码器[4.65G]

1–自动编码器历史与应用介绍[48.60M]

1.1.自动编码器历史与应用介绍.mp4[48.60M]

2–构建自动编码器[1.45G]

1.2.基础自动编码器.mp4[81.77M]

1.3基础自动编码器-数据读取.mp4[114.73M]

1.4基础自动编码器编码-模型结构与优化.mp4[305.29M]

1.5基础自动编码器编码-模型训练.mp4[489.09M]

1.6基础自动编码器-3D可视化.mp4[491.84M]

3–自动编码器改进技巧[1.87G]

2.1自动编码器改进–深层.mp4[86.25M]

2.2自动编码器改进-稀疏与降噪.mp4[94.53M]

2.3自动编码器改进编码-数据读取.mp4[185.79M]

2.4自动编码器改进编码-模型结构1.mp4[369.93M]

2.4自动编码器改进编码-模型结构2.mp4[422.13M]

2.5自动编码器改进-模型训练与比较.mp4[758.91M]

4–变分自动编码器[1.28G]

3.1变分自动编码器介绍.mp4[78.88M]

3.2变分自动编码器练习-模型搭建1.mp4[192.57M]

3.2变分自动编码器练习-模型搭建2.mp4[583.10M]

3.3变分自动编码器练习-模型训练.mp4[418.37M]

3.4自动编码器总结.mp4[40.61M]

2–第二章图像分割应用[3.33G]

1–图像分割应用介绍[3.33G]

1.1图像分割应用介绍.mp4[42.98M]

1.2自定义数据集读取代码编写.mp4[866.36M]

1.3模型搭建1.mp4[429.98M]

1.3模型搭建2.mp4[658.15M]

1.4模型训练.mp4[1.07G]

1.5模型调试与总结.mp4[308.64M]

3–第三章生成对抗学习[3.36G]

1–生成对抗学习[3.36G]

1.1深度学习前沿介绍.mp4[126.64M]

1.2生成对抗网络介绍.mp4[100.61M]

1.3图像生成代码练习-自定义数据读取.mp4[474.51M]

1.4图像生成代码练习-模型搭建.mp4[609.53M]

1.5图像生成代码练习-模型训练器1.mp4[611.16M]

1.5图像生成代码练习-模型训练器2.mp4[1.06G]

1.6模型调试.mp4[418.05M]

1.7生成对抗网络总结.mp4[17.03M]

4–第四章算法进阶迁移学习[2.34G]

1–迁移学习介绍[2.34G]

1.1迁移学习介绍.mp4[315.78M]

1.2自定义数据集读取练习.mp4[636.02M]

1.3模型训练1.mp4[391.23M]

1.3模型训练2.mp4[699.58M]

1.4模型调试.mp4[336.38M]

1.5迁移学习总结.mp4[14.55M]

5–第五章模型可解释[1.66G]

1–模型可解释[1.66G]

1.1模型可解释介绍1.mp4[83.42M]

1.2模型可解释介绍2.mp4[121.02M]

1.3模型可解释代码练习1.mp4[729.98M]

1.4模型可解释代码练习2.mp4[747.37M]

1.5模型可解释总结.mp4[21.43M]

6–第六章模型压缩[2.89G]

1–模型压缩[2.89G]

1.1模型压缩介绍.mp4[265.57M]

1.2模型压缩代码练习-构建模型.mp4[483.54M]

1.3模型压缩代码练习-训练模型1.mp4[827.21M]

1.4模型压缩代码练习-模型训练2.mp4[608.40M]

1.5模型调试.mp4[764.71M]

1.6模型压缩总结.mp4[14.53M]

7–第七章终生学习[3.33G]

1–终生学习[3.33G]

1.1终生学习介绍.mp4[107.50M]

1.2代码练习-自定义数据1.mp4[678.50M]

1.3代码练习-自定义数据集2.mp4[715.07M]

1.4代码练习-模型训练1.mp4[786.61M]

1.5代码练习-模型训练2.mp4[695.31M]

1.6模型调试.mp4[408.00M]

1.7终生学习总结.mp4[16.59M]

8–第八章算法进阶进化学习[2.68G]

1–进化学习[2.68G]

1.1进化学习介绍.mp4[78.95M]

1.2遗传算法编码练习.mp4[626.01M]

1.3旅行商问题练习1.mp4[706.47M]

1.4旅行商问题练习2.mp4[473.80M]

1.5进化策略练习.mp4[746.11M]

1.6进化学习总结.mp4[115.95M]

9–第九章贝叶斯方法[647.26M]

1–贝叶斯方法[647.26M]

01-课程介绍.mp4[8.05M]

02-贝叶斯方法介绍.mp4[37.55M]

03-频率派与贝叶斯派.mp4[29.40M]

04-贝叶斯后验分布.mp4[52.95M]

05-贝叶斯定理.mp4[41.90M]

06-拼写检查应用-上.mp4[24.01M]

07-拼写检查应用-中.mp4[38.26M]

08-贝叶斯网络介绍.mp4[49.64M]

09-贝叶斯网络定义.mp4[49.71M]

10-贝叶斯网络实例.mp4[79.71M]

11-贝叶斯网络基本结构-上.mp4[39.59M]

12-贝叶斯网络基本结构-中.mp4[27.82M]

13-贝叶斯网络基本结构-下.mp4[31.91M]

14-贝叶斯案例介绍.mp4[50.46M]

15-构造贝叶斯网络结构.mp4[19.77M]

16-构造概率分布CPD.mp4[66.52M]

【课外拓展】01、阶段一HR面试技巧[1.94G]

【课外拓展】01、阶段一HR面试技巧.zip[1.94G]

【课外拓展】02、阶段二赠送-人脸支付[10.18G]

666JAVA下载必看[44.05M]

：

看看我.zip[14.66M]

课程总结.mp4[14.73M]

面试合集.txt[0.18K]

软件下载.txt[0.15K]

下载必看.txt[0.16K]

资料2.zip[14.66M]

第一章1-人脸支付[10.14G]

0-1项目背景介绍[347.63M]

：

01.项目介绍与发展历程.mp4[45.71M]

02.应用前景与场景.mp4[76.50M]

03.项目执行流程.mp4[27.15M]

04.项目架构.mp4[22.61M]

05.环境搭建.mp4[9.56M]

06.项目效果展示.mp4[122.05M]

看看我.zip[14.66M]

课程总结.mp4[14.73M]

面试合集.txt[0.18K]

软件下载.txt[0.15K]

下载必看.txt[0.16K]

资料2.zip[14.66M]

0-2人脸检测子任务[3.98G]

01.人脸检测概述.mp4[113.66M]

02.人脸检测的评估指标.mp4[86.02M]

03.数据标注和存放方式介绍.mp4[114.85M]

04.数据标注信息效果展示1.mp4[163.71M]

05.数据标注信息效果展示2.mp4[380.79M]

06.数据读取与处理的概述.mp4[13.34M]

07.数据获取初始化-init.mp4[123.53M]

08.数据量获取-len.mp4[11.50M]

09.数据读取与增强-getitem流程.mp4[14.24M]

10.数据读取与增强-getitem多尺度训练.mp4[68.37M]

11.数据读取与增强-getitem图像读取与颜色增强.mp4[103.00M]

12.数据读取与增强-getitem图像尺寸调整.mp4[149.56M]

13.数据读取与增强-getitem几何增强.mp4[78.23M]

14.数据读取与增强-getitem获取图像和标签值.mp4[96.46M]

15.数据读取与增强-获取batchsize数据.mp4[63.71M]

16.数据获取测试介绍.mp4[122.92M]

17.数据获取测试实现.mp4[213.18M]

18.数据加载总结.mp4[9.71M]

19.yoloV3模型回顾.mp4[42.53M]

20.yoloV3的基础模块.mp4[115.54M]

21.yoloV3模型构建介绍.mp4[196.18M]

22.yoloV3模型构建实现1-backbone.mp4[191.00M]

23.yoloV3模型构建实现2-neck+head.mp4[163.20M]

24.yoloV3模型前向传播简介.mp4[84.97M]

25.yoloV3模型前向传播实现.mp4[128.35M]

26.yoloV3模型测试.mp4[85.12M]

27.yoloV3Tiny模型简介.mp4[60.72M]

28.模型训练简介.mp4[20.58M]

29.配置文件解析.mp4[71.38M]

30.模型加载1-模型实例化.mp4[70.79M]

31.模型加载1-优化器设置.mp4[59.36M]

32.数据加载.mp4[60.42M]

33.模型训练1-参数设置.mp4[43.67M]

34.模型训练2-遍历数据.mp4[49.01M]

35.模型训练3-模型预测.mp4[57.25M]

36.模型训练4-训练结果展示.mp4[152.51M]

37.模型训练总结.mp4[3.42M]

38.模型预测概述.mp4[106.17M]

39.模型预测-模型和数据加载.mp4[75.06M]

40.模型预测-遍历帧图像进行预测1.mp4[118.22M]

41.模型预测-遍历帧图像进行预测2.mp4[196.23M]

0-3人脸姿态估计[2.00G]

01.人脸姿态估计概述.mp4[122.45M]

02.数据标注方式.mp4[52.63M]

03.数据获取-init.mp4[123.97M]

04.数据获取-len.mp4[9.92M]

05.数据获取-getitem1.mp4[141.18M]

06.数据获取-getitem2.mp4[123.78M]

07.数据获取测试.mp4[127.68M]

08.resnet网络简介【回顾】.mp4[77.43M]

09.基础残差块构建.mp4[69.23M]

10.瓶颈块构建.mp4[72.46M]

11.resnet网络构建-init.mp4[183.77M]

12.resnet网络构建-forward.mp4[31.96M]

13.resnet不同层网络的构建.mp4[54.14M]

14.模型构建测试.mp4[41.96M]

15.模型训练配置.mp4[136.17M]

16.模型训练-模型加载.mp4[104.66M]

17.模型训练-数据加载.mp4[31.15M]

18.模型训练-训练1.mp4[64.70M]

19.模型训练-训练2.mp4[89.37M]

20.模型训练-训练3.mp4[68.29M]

21.模型预测-参数设置.mp4[59.11M]

22.模型预测-模型加载.mp4[77.76M]

23.模型预测-数据加载.mp4[90.74M]

24.模型预测-预测过程.mp4[95.91M]

0-4人脸多任务[1.68G]

01.人脸关键点定义.mp4[37.81M]

02.人脸关键点点数及检测方法.mp4[127.05M]

03.人脸性别检测.mp4[39.86M]

04.人脸年龄识别.mp4[54.62M]

05.人脸多任务框架.mp4[56.01M]

06.数据集标注方式.mp4[65.62M]

07.数据集获取-init.mp4[171.13M]

08.数据集获取-len.mp4[9.04M]

09.数据集获取-getitem1.mp4[296.13M]

10.数据集获取-getitem2.mp4[85.59M]

11.数据集获取测试.mp4[219.62M]

12.模型构建.mp4[84.13M]

13.模型构建测试.mp4[47.25M]

14.模型训练参数设置.mp4[59.06M]

15.模型训练-模型和数据加载.mp4[54.72M]

16.模型训练过程.mp4[157.49M]

17.模型预测-配置信息解析.mp4[25.42M]

18.模型预测-模型加载.mp4[40.96M]

19.模型预测-数据加载和预测.mp4[91.34M]

0-5人脸识别[1.17G]

01.人脸识别的流程.mp4[29.53M]

02.人脸识别类型和算法.mp4[53.87M]

03.人脸识别的评价指标.mp4[35.52M]

04.人脸识别的数据集标注方法.mp4[19.53M]

05.数据集获取.mp4[82.41M]

06.数据集获取测试.mp4[61.73M]

07.模型构成的介绍.mp4[42.54M]

08.骨干网络的构建.mp4[90.88M]

09.arcface构成.mp4[93.52M]

10.模型训练的参数信息的设置.mp4[42.67M]

11.模型训练的数据加载和模型加载.mp4[79.26M]

12.模型训练过程.mp4[74.54M]

13.模型训练信息打印.mp4[39.21M]

14.人脸数据库构建方法介绍.mp4[65.48M]

15.人脸数据库构建方法实现.mp4[74.15M]

16.人脸数据库构建.mp4[54.63M]

17.人脸识别infer简介和实现.mp4[67.24M]

18.人脸识别流程（1）.mp4[71.10M]

19.人脸识别流程（2）.mp4[118.45M]

0-6项目集成[987.30M]

01.项目架构与代码架构分析.mp4[28.63M]

02.components简介与yolo检测init介绍.mp4[52.62M]

03.yolo检测init实现.mp4[66.69M]

04.yolo检测foward介绍与实现.mp4[146.74M]

05.人脸姿态任务.mp4[30.53M]

06.人脸多任务.mp4[35.59M]

07.人脸识别.mp4[39.77M]

08.模型权重存储.mp4[5.49M]

09.lib介绍和配置信息介绍.mp4[19.21M]

10.人脸校正的流程介绍.mp4[29.56M]

11.人脸校正代码介绍.mp4[35.13M]

12.人脸校正实现.mp4[59.65M]

13.人脸区域扩展.mp4[14.48M]

14.人脸属性获取1.mp4[93.92M]

15.人脸属性获取2.mp4[41.60M]

16.人脸属性获取3.mp4[78.61M]

17.系统集成1.mp4[34.81M]

18.系统集成2.mp4[116.63M]

19.系统集成3.mp4[40.79M]

20.main使用.mp4[16.85M]

【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目[12.02G]

第一章1-文本摘要项目[12.02G]

0-1文本摘要项项目背景介绍

0-10模型的预测

0-11词向量的单独训练

0-12模型的优化[340.69M]

24-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part1.mp4[76.80M]

25-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part2.mp4[83.27M]

26-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part3.mp4[54.46M]

26-2点评-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part3.mp4[11.14M]

28-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part5.mp4[49.26M]

28-2点评-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part5.mp4[65.75M]

0-13PGN架构

0-14数据预处理[529.30M]

04-0引入-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第1步.mp4[24.99M]

04-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第1步.mp4[89.84M]

05-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第2步.mp4[25.67M]

06-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part1.mp4[69.49M]

07-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part2.mp4[84.67M]

08-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part3.mp4[209.23M]

08-2点评-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part3.mp4[25.42M]

0-15PGN数据特殊性分析

0-16迭代器和类的实现[571.33M]

18-0引入-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part1.mp4[9.06M]

18-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part1.mp4[103.21M]

18-2点评-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part1.mp4[41.98M]

19-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part2.mp4[118.11M]

19-2点评-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part2.mp4[72.85M]

20-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part3.mp4[60.87M]

20-2点评-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part3.mp4[51.89M]

21-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part4.mp4[61.47M]

21-2点评-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part4.mp4[51.89M]

0-17PGN模型的搭建[694.36M]

22-0引入-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第1步.mp4[19.40M]

22-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第1步.mp4[44.49M]

23-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第2步.mp4[138.76M]

23-2点评-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第2步.mp4[71.38M]

24-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第3步.mp4[126.87M]

24-2点评-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第3步.mp4[1.49M]

25-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第4步.mp4[23.82M]

26-0引入-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第5步.mp4[33.15M]

26-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第5步.mp4[225.78M]

26-2点评-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第5步.mp4[9.22M]

0-18PGN模型训练[751.24M]

27-0引入-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第1步.mp4[125.70M]

27-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第1步.mp4[76.08M]

27-2点评-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第1步.mp4[71.15M]

28-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part1.mp4[77.58M]

28-2点评-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part1.mp4[18.93M]

29-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part2.mp4[133.72M]

29-2点评-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part2.mp4[113.86M]

30-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part3.mp4[90.05M]

30-2点评-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part3.mp4[44.18M]

0-19PGN模型预测[359.43M]

31-1讲解-第4章_4.3模型实现_3模型预测_part1.mp4[139.57M]

31-2点评-第4章_4.3模型实现_3模型预测_part1.mp4[36.61M]

32-1讲解-第4章_4.3模型实现_3模型预测_part2.mp4[176.88M]

32-2点评-第4章_4.3模型实现_3模型预测_part2.mp4[6.37M]

0-2项目中的数据集初探[279.44M]

04-1讲解-第1章_2小节数据集初探_part1.mp4[42.24M]

04-2点评-第1章_2小节数据集初探_part1.mp4[83.33M]

05-1点评-第1章_2小节数据集初探_part2.mp4[35.59M]

05-2讲解-第1章_2小节数据集初探_part2.mp4[42.00M]

06-1讲解-第1章_2小节数据集初探_part3.mp4[37.03M]

06-2点评-第1章_2小节数据集初探_part3.mp4[2.97M]

07-1讲解-第1章_2小节数据集初探_part4.mp4[8.69M]

07-2点评-第1章_2小节数据集初探_part4.mp4[27.60M]

0-20评估方法介绍

0-21BLEU算法理论[149.07M]

02-1讲解-第5章_5.1摘要评估方法_1BLEU方法.mp4[80.14M]

02-2点评-第5章_5.1摘要评估方法_1BLEU方法.mp4[68.94M]

0-22ROUGE算法理论

0-23ROUGE算法实现[268.53M]

04-1讲解-第5章_5.2ROUGE算法实现_part1.mp4[81.68M]

05-1讲解-第5章_5.2ROUGE算法实现_part2.mp4[163.75M]

05-2点评-第5章_5.2ROUGE算法实现_part2.mp4[23.09M]

0-24coverage机制原理[170.03M]

01-0引入-第6章_6.1coverage优化_0数学原理.mp4[19.08M]

01-1讲解-第6章_6.1coverage优化_0数学原理.mp4[49.52M]

01-2点评-第6章_6.1coverage优化_0数学原理.mp4[101.44M]

0-25coverage模型类实现[130.23M]

02-0引入-第6章_6.1coverage优化_1模型类实现.mp4[7.68M]

02-1讲解-第6章_6.1coverage优化_1模型类实现.mp4[121.52M]

02-2点评-第6章_6.1coverage优化_1模型类实现.mp4[1.03M]

0-26coverage训练和预测[192.89M]

03-1讲解-第6章_6.1coverage优化_2训练与预测.mp4[92.34M]

03-2点评-第6章_6.1coverage优化_2训练与预测.mp4[100.55M]

0-27Beam-search原理介绍

0-28Beam-search模型类实现[624.65M]

05-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part1.mp4[150.30M]

05-2点评-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part1.mp4[42.92M]

06-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part2.mp4[150.22M]

07-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part3.mp4[141.16M]

07-2点评-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part3.mp4[37.34M]

08-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part4.mp4[87.10M]

08-2点评-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part4.mp4[15.60M]

0-29TF-IDF算法原理和实现[625.94M]

09-0引入-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part1.mp4[20.22M]

09-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part1.mp4[20.28M]

09-2点评-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part1.mp4[33.45M]

10-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part2.mp4[71.78M]

10-2点评-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part2.mp4[12.67M]

11-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part3.mp4[152.50M]

11-2点评-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part3.mp4[105.21M]

12-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part4.mp4[106.42M]

12-2点评-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part4.mp4[6.64M]

13-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part5.mp4[89.34M]

13-2点评-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part5.mp4[7.42M]

0-3TextRank算法理论基础[563.54M]

01-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part1.mp4[12.38M]

01-2点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part1.mp4[17.74M]

02-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part2.mp4[11.38M]

02-2点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part2.mp4[128.41M]

03-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part3.mp4[122.34M]

03-2点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part3.mp4[16.89M]

03-3点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part3.mp4[17.18M]

04-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part4.mp4[59.87M]

04-2点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part4.mp4[11.83M]

05-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part5.mp4[65.08M]

05-2点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part5.mp4[20.23M]

06-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part6.mp4[44.43M]

06-2点评-第2章_1小节TextRank理论基础_part6.mp4[35.78M]

0-30单词替换法的类实现[164.75M]

14-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_2单词类_part1.mp4[31.41M]

15-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_2单词类_part2.mp4[133.34M]

0-31单词替换法的训练和评估[271.17M]

16-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_3训练与评估.mp4[116.01M]

16-2点评-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_3训练与评估.mp4[155.16M]

0-32回译数据法实现和评估[360.58M]

17-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_2回译数据法_part1.mp4[153.64M]

17-2点评-第6章_6.3数据增强优化_2回译数据法_part1.mp4[49.62M]

18-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_2回译数据法_part2.mp4[157.32M]

0-33半监督学习法原理和实现[178.62M]

19-0引入-第6章_6.3数据增强优化_3半监督学习法.mp4[2.70M]

19-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_3半监督学习法.mp4[132.21M]

19-2点评-第6章_6.3数据增强优化_3半监督学习法.mp4[43.71M]

0-34训练策略原理和实现[441.88M]

20-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_1Scheduled-sampling_part1.mp4[91.08M]

21-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_1Scheduled-sampling_part2.mp4[100.29M]

21-2点评-第6章_6.4训练策略优化_1Scheduled-sampling_part2.mp4[72.94M]

22-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_2Weight-tying.mp4[133.96M]

22-2点评-第6章_6.4训练策略优化_2Weight-tying.mp4[43.61M]

0-35模型转移实现[215.99M]

01-0引入-第7章_7.1硬件优化与模型部署_0模型转移测试.mp4[19.40M]

01-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_0模型转移测试.mp4[117.17M]

01-2点评-第7章_7.1硬件优化与模型部署_0模型转移测试.mp4[79.43M]

0-36GPU优化原理和实现[283.23M]

02-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_1GPU优化.mp4[204.69M]

02-2点评-第7章_7.1硬件优化与模型部署_1GPU优化.mp4[78.54M]

0-37CPU优化原理和实现[110.71M]

03-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_2CPU优化.mp4[76.12M]

03-2点评-第7章_7.1硬件优化与模型部署_2CPU优化.mp4[34.59M]

0-38Flask实现模型部署[140.91M]

04-0引入-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part1.mp4[5.75M]

04-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part1.mp4[74.41M]

05-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part2.mp4[34.53M]

05-2点评-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part2.mp4[26.22M]

0-4TextRank算法实现模型[576.72M]

07-1讲解-第2章_2小节实现模型_第1步.mp4[86.07M]

07-2点评-第2章_2小节实现模型_第1步.mp4[35.43M]

08-1讲解-第2章_2小节实现模型_第2步.mp4[55.94M]

08-2点评-第2章_2小节实现模型_第2步.mp4[14.25M]

09-1讲解-第2章_2小节实现模型_第3步.mp4[67.96M]

10-1讲解-第2章_2小节实现模型_第4步.mp4[38.21M]

10-2点评-第2章_2小节实现模型_第4步.mp4[30.94M]

11-1讲解-第2章_2小节实现模型_第5步.mp4[109.06M]

12-1讲解-第2章_2小节实现模型_第6步.mp4[35.98M]

12-2点评-第2章_2小节实现模型_第6步.mp4[85.79M]

12-3点评-第2章_2小节实现模型_第6步.mp4[17.07M]

0-5seq2seq架构

0-6seq3seq架构[22.71M]

01-2点评-第3章_3.1模型实现_0架构介绍.mp4[22.71M]

0-7工具函数的实现[2.07G]

02-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第1步.mp4[115.23M]

02-2点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第1步.mp4[53.35M]

03-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第2步.mp4[44.95M]

03-2点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第2步.mp4[29.38M]

04-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第3步.mp4[104.85M]

04-2点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第3步.mp4[22.27M]

05-0引入-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第4步.mp4[178.85M]

05-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第4步.mp4[19.59M]

06-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part1.mp4[80.68M]

06-2点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part1.mp4[153.73M]

07-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part2.mp4[63.68M]

07-2点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part2.mp4[23.36M]

08-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part3.mp4[62.11M]

08-2点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part3.mp4[54.62M]

09-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part4.mp4[194.40M]

09-2讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part5.mp4[204.05M]

09-3讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part6.mp4[70.67M]

09-4点评-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part6.mp4[33.70M]

10-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part1.mp4[62.94M]

10-2点评-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part1.mp4[19.20M]

11-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part2.mp4[28.61M]

12-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part3.mp4[25.20M]

12-2点评-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part3.mp4[31.67M]

13-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part4.mp4[62.23M]

14-0引入-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part5.mp4[37.00M]

14-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part5.mp4[43.55M]

14-2点评-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part5.mp4[31.39M]

15-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part6.mp4[39.27M]

15-2点评-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part6.mp4[15.11M]

16-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part7.mp4[59.53M]

16-2点评-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part7.mp4[42.44M]

17-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part8.mp4[88.01M]

17-2点评-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part8.mp4[24.76M]

0-8模型类的搭建[730.71M]

10-0引入-第3章_3.1模型实现_2模型类_第1步.mp4[23.16M]

10-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第1步.mp4[156.45M]

10-2点评-第3章_3.1模型实现_2模型类_第1步.mp4[42.39M]

11-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part1.mp4[94.45M]

11-2点评-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part1.mp4[12.35M]

12-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part2.mp4[105.33M]

13-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part3.mp4[69.84M]

13-2点评-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part3.mp4[27.80M]

14-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第3步_part1.mp4[82.76M]

14-2点评-第3章_3.1模型实现_2模型类_第3步_part1.mp4[7.19M]

15-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第3步_part2.mp4[108.99M]

0-9模型的训练[440.54M]

16-0引入-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part1.mp4[54.89M]

16-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part1.mp4[136.08M]

17-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part2.mp4[62.98M]

17-2点评-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part2.mp4[18.91M]

18-0引入-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part3.mp4[60.06M]

18-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part3.mp4[107.62M]

【课外拓展】04、阶段四入学第一课[44.05M]

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【课外拓展】05、阶段五阶段一python基础[6.86G]

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第二章2-python面向对象[984.11M]

0-1类定义及类属性使用[171.18M]

01-（了解）学习目标.mp4[8.46M]

02-（理解）面向对象编程思想.mp4[57.21M]

03-（重点）面向对象的两大要素（类和对象）.mp4[20.36M]

04-（重点）类的定义与实例化操作.mp4[26.00M]

05-（重点）使用类创建多个对象与self关键字详解.mp4[24.95M]

06-（重点）类属性的定义与获取.mp4[34.18M]

0-2魔法方法[107.17M]

07-（重点）Python类中的__init__魔术方法.mp4[49.17M]

08-（重点）Python类中的__del__魔术方法.mp4[27.03M]

09-（重点）Python类中的__str__魔术方法.mp4[24.74M]

10-（小结）魔术方法小结.mp4[6.23M]

0-3案例-面向对象[54.54M]

11-（案例）面向对象综合案例一.mp4[29.33M]

12-（案例）面向对象综合案例二.mp4[25.22M]

0-4面向对象封装与继承[401.63M]

（案例）摆放家具案例上.mp4[65.35M]

（案例）摆放家具案例下.mp4[49.25M]

（回顾）课程回顾.mp4[70.57M]

01-（了解）学习目标.mp4[2.70M]

02-（重点）Python继承特性与单继承.mp4[47.52M]

03-（问题）常见面向对象编写问题汇总.mp4[11.90M]

04-（重点）Python中的多继承特性.mp4[11.82M]

13-（封装）私有属性封装.mp4[102.39M]

14-（封装）私有方法封装.mp4[40.13M]

0-5面向对象多态[149.63M]

05-（重点）Python中子类重写父类中的属性或方法.mp4[31.94M]

06-（重点）super方法强制调用父类属性和方法.mp4[29.36M]

07-（了解）MRO方法解析顺序（了解继承关系）.mp4[11.83M]

08-（了解）Python中多态特性.mp4[41.20M]

09-（了解）Python中的多态案例.mp4[35.31M]

0-6类属性方法[99.97M]

10-（重点）类属性的概念（与实例属性相区分）.mp4[28.14M]

11-（重点）类方法的概念与定义.mp4[30.76M]

12-（重点）静态方法.mp4[13.55M]

13-（重点）面向对象其他特性综合案例.mp4[27.53M]

第一章1-python基础编程[5.85G]

0-1python开发环境搭建[181.81M]

01-（了解）学习目标.mp4[11.11M]

02-（了解）Python概述.mp4[37.18M]

03-（了解）Python解析器作用.mp4[35.32M]

04-（重点）Python解析器安装与配置.mp4[31.42M]

05-（重点）PyCharm软件安装.mp4[14.61M]

06-（重点）PyCharm创建入门Python案例.mp4[22.51M]

07-（重点）PyCharm常见问题之解析器配置.mp4[9.24M]

08-（了解）PyCharm软件本身设置.mp4[20.41M]

0-10循环else[91.86M]

01-（重点）while循环中的else语句结构.mp4[27.44M]

02-（重点）for循环中的else结构.mp4[15.25M]

03-（案例）报数字游戏案例.mp4[16.57M]

04-（扩展）小海龟会画画.mp4[32.60M]

0-11字符串定义切片[117.22M]

05-（了解）数据序列学习目标.mp4[3.99M]

06-（回顾）字符串定义与输入输出.mp4[24.03M]

07-（重点）字符串索引下标与循环遍历.mp4[34.90M]

08-（重点）字符串切片.mp4[54.30M]

0-12字符串查找，替换，合并[150.55M]

09-（重点）字符串的查找方法.mp4[26.71M]

10-（重点）字符的查找案例之获取图片名称与图片后缀.mp4[23.96M]

11-（重点）字符串修改方法.mp4[44.43M]

12-（重点）字符串的判断语句.mp4[10.75M]

13-（重点）获取4位随机验证码.mp4[23.91M]

14-（答疑）验证码的由来.mp4[20.80M]

0-13列表定义及使用[230.68M]

（回顾）课程回顾.mp4[82.88M]

15-（重点）列表的定义与元素的访问.mp4[25.54M]

16-（重点）列表的查询操作.mp4[32.71M]

17-（重点）列表的增加操作.mp4[25.35M]

18-（重点）列表的删除操作.mp4[22.79M]

19-（重点）列表的修改操作.mp4[20.30M]

20-（重点）使用循环遍历列表.mp4[8.38M]

21-（重点）列表嵌套.mp4[12.73M]

0-14元祖定义及使用[38.98M]

01-（重点）元组的定义与访问.mp4[35.59M]

02-（了解）学习目标.mp4[3.39M]

0-15字典定义及使用[115.23M]

03-（重点）字典的定义与访问过程.mp4[54.26M]

04-（重点）字典的新增操作.mp4[8.22M]

05-（重点）字典的删除操作.mp4[7.08M]

06-（重点）字典的修改操作.mp4[7.96M]

07-（重点）字典的查询方法.mp4[37.70M]

0-16案例-学生管理系统（一）[131.37M]

08-（重点）学生管理系统菜单功能开发.mp4[34.88M]

09-（重点）学生管理系统多分支判断.mp4[11.99M]

10-（重点）学生管理系统学生添加与查询功能实现.mp4[37.30M]

11-（重点）学生管理系统删除功能.mp4[47.20M]

0-17集合定义及使用[83.95M]

12-（重点）集合的定义.mp4[17.81M]

13-（重点）集合中的新增操作.mp4[13.75M]

14-（重点）集合中的删除方法.mp4[25.02M]

15-（重点）集合中的查询方法.mp4[9.57M]

16-（扩展）集合求交集-并集-差集.mp4[17.80M]

0-18公共方法与推导式[308.87M]

（回顾）课程回顾.mp4[110.04M]

17-（重点）常见公共方法汇总（上）.mp4[22.58M]

18-（重点）公共方法len与del.mp4[19.72M]

19-（重点）求最大值与最小值.mp4[12.18M]

20-（重点）enumerate方法详解.mp4[19.66M]

21-（重点）序列类型数据的相互转换.mp4[29.74M]

22-（重点）列表推导式.mp4[61.44M]

23-（重点）字典推导式.mp4[15.57M]

24-（扩展）字典推导式面试题.mp4[10.51M]

25-（了解）集合推导式.mp4[7.43M]

0-19函数基本使用[248.12M]

01-（了解）学习目标.mp4[5.93M]

02-（重点）Python中函数的定义与调用.mp4[66.49M]

03-（重点）return返回值详解.mp4[29.19M]

04-（重点）函数的说明文档-无声音请看下一章替代视频.mp4[22.84M]

05-（重点）封装一个验证码函数-无声音请看下一章替代视频.mp4[18.91M]

06-（重点）函数嵌套的执行流程-无声音请看下一章替代视频.mp4[50.97M]

07-（重点）函数的应用案例汇总.mp4[30.40M]

08-（答疑）为什么有的函数打印结果返回None.mp4[23.39M]

0-2Python注释与变量[131.72M]

09-（重点）Python中的注释.mp4[28.75M]

10-（重点）PyCharm快捷键与编程习惯.mp4[45.86M]

11-（重点）Python中的变量详解.mp4[57.11M]

0-20函数基本使用替代视频（04,05,06）[103.53M]

05-（重点）函数的说明文档.mp4[18.58M]

06-（案例）生成指定长度的随机验证码.mp4[32.60M]

07-（理解）函数的嵌套执行流程与Debug工具的使用.mp4[52.34M]

0-21函数作用域[80.38M]

09-（重点）全局变量与局部变量.mp4[47.23M]

10-（重点）Python中的global关键字.mp4[18.68M]

11-（重点）global应用场景之多个函数共享数据.mp4[14.47M]

0-22不定长参数与组包拆包[121.08M]

12-（重点）位置参数与关键字参数.mp4[29.11M]

13-（重点）缺省参数.mp4[14.22M]

14-（重点）不定长元组与不定长字典参数.mp4[22.43M]

25-（重点）不定长参数应用案例.mp4[28.02M]

26-（重点）字典与元组拆包.mp4[27.29M]

0-23案例-学生管理系统（二）[171.32M]

27-（重点）学生管理系统菜单功能开发.mp4[29.36M]

28-（重点）学生管理系统之if多分支功能开发.mp4[14.44M]

29-（重点）学生管理系统之添加功能实现.mp4[34.02M]

30-（重点）学生管理系统之遍历所有学员信息.mp4[20.64M]

31-（重点）学生管理系统之删除功能实现.mp4[27.01M]

32-（重点）学生管理系统之编辑学生信息.mp4[27.53M]

33-（重点）学生管理系统之查询某个学生信息.mp4[18.32M]

0-24基础加强练习[201.06M]

（回顾）课程回顾.mp4[85.95M]

01-（作业）使用for循环嵌套生成列表嵌套结构.mp4[23.83M]

02-（作业）使用for循环调整列表中的元素.mp4[8.89M]

03-（作业）使用for循环嵌套生成一个新列表.mp4[11.94M]

04-（作业）不引入第三方变量实现两个数交换（和Java通用）.mp4[24.41M]

05-（作业）百分号输出格式化又出现了百分号的情况.mp4[11.94M]

06-（作业）字符串切片案例.mp4[7.07M]

07-（作业）字典的key不同类型如何判断.mp4[14.76M]

08-(作业）不定长参数使用.mp4[12.27M]

0-25可变类型及非可变类型[96.09M]

09-（了解）学习目标.mp4[2.76M]

10-（了解）Python中的引用变量.mp4[35.25M]

11-（思考）引出可变类型与不可变数据类型.mp4[14.37M]

12-（对比）可变类型与非可变数据类型.mp4[19.48M]

13-（重点）可变与非可变数据类型应用.mp4[24.24M]

0-26递推[68.58M]

14-（了解）递推算法.mp4[32.44M]

15-（重点）斐波那契数列递推代码详解.mp4[36.14M]

0-27递归[112.04M]

16-（重点）递归三步走.mp4[62.24M]

17-（重点）使用递归求n的阶乘.mp4[26.89M]

18-（作业）猴子吃桃问题.mp4[2.97M]

19-（了解）函数在内存中的存储形式.mp4[19.94M]

0-28lambda表达式[81.51M]

20-（重点）lambda基本语法与带参数的lambda表达式.mp4[15.15M]

21-（重点）带有默认值以及不定长参数的lambda表达式.mp4[14.28M]

22-（重点）带有三目运算符的lambda表达式.mp4[8.58M]

23-（重点）列表与字典组合数据排序操作.mp4[43.50M]

0-29文件基本操作[261.27M]

（回顾）课程回顾.mp4[76.51M]

01-（了解）学习目标.mp4[2.83M]

02-（了解）文件操作概述.mp4[24.39M]

03-（重点）文件操作三步走.mp4[45.74M]

04-（对比）绝对路径与相对路径.mp4[34.13M]

05-（对比）重点掌握r-w-a三种模式.mp4[26.66M]

06-（重点）文件的读取操作.mp4[38.92M]

07-（重点）f.seek移动文件指针.mp4[12.09M]

0-3Python数据类型[87.63M]

12-（重点）Python中的7种数据类型.mp4[50.04M]

13-（重点）Python中的bug.mp4[37.59M]

0-30文件操作案例[180.92M]

08-（重点）Pyhton文件备份案例.mp4[62.32M]

09-（作业）使用递归求猴子吃桃问题.mp4[19.64M]

10-（案例）文件备份与查漏补缺.mp4[36.02M]

11-（重点）os模块实现重命名与删除文件.mp4[15.90M]

12-（重点）os模块中与文件夹相关的操作方法.mp4[33.91M]

13-（扩展慎重）文件夹的递归删除.mp4[13.13M]

0-31案例-学生管理系统（三）[112.57M]

14-（重点）学生管理系统数据保存与数据转换思路.mp4[54.69M]

15-（重点）学生管理系统之学生数据的存储.mp4[20.99M]

16-（重点）学生管理系统之文件数据加载.mp4[36.89M]

0-32python异常处理[192.46M]

（回顾）昨天课程回顾.mp4[83.64M]

17-（重点）异常与异常的捕获.mp4[20.63M]

18-（重点）捕获指定类型异常.mp4[7.21M]

19-（重点）同时捕获多个异常.mp4[11.80M]

20-（重点）捕获所有未知异常.mp4[11.70M]

21-（重点）异常捕获完整写法.mp4[16.34M]

22-（重点）异常综合案例.mp4[22.40M]

23-（了解）抛出自定义异常.mp4[18.73M]

0-33python模块与包[220.56M]

01-（了解）学习目标.mp4[2.45M]

02-（重点）使用import导入模块.mp4[27.36M]

03-（重点）使用from导入模块的相关功能.mp4[15.10M]

04-（重点）使用as关键字为模块或功能定义别名.mp4[26.83M]

05-（重点）自定义模块制作与导入.mp4[28.57M]

06-（重点）自定义模块功能测试与__name__魔术方法.mp4[49.75M]

07-（重点）多模块导入式命名冲突问题解决.mp4[15.86M]

08-（重点）自定义模块与系统模块重名解决方案.mp4[17.87M]

09-（重点）使用__all__魔术变量限制模块中功能的访问.mp4[8.78M]

10-（重点）Python中的自定义Package包.mp4[27.99M]

0-34案例-飞机大战[679.98M]

（回顾）Python飞机大战.mp4[129.77M]

（回顾）课程回顾.mp4[62.79M]

11-（了解）Python飞机大战学习目标.mp4[7.92M]

12-（重点）pygame模块安装.mp4[27.67M]

13-（思路）飞机大战实现步骤.mp4[46.39M]

14-（重点）飞机大战窗口及背景实现.mp4[126.92M]

15-（重点）英雄飞机实现.mp4[20.94M]

16-（重点）获取键盘事件.mp4[79.55M]

17-（重点）飞机移动.mp4[12.91M]

18-（重点）发射子弹.mp4[56.05M]

19-（重点）粘贴敌方飞机并让其移动.mp4[37.07M]

20-（重点）实现飞机爆炸效果.mp4[71.99M]

0-4Python格式化输出[184.49M]

（回顾）Python环境搭建与输入输出.mp4[74.23M]

14-（重点）Python中print输出函数详解.mp4[23.84M]

15-（重点）百分号形式的格式化输出.mp4[13.59M]

16-（重点）百分号形式的格式化输出高级特性.mp4[22.33M]

17-（了解）Python3中的format函数格式化.mp4[6.61M]

18-（重点）Python中format格式化输出的简写形式.mp4[13.00M]

19-（重点）Python中input函数详解.mp4[30.89M]

0-5Python运算符[291.33M]

01-（重点）使用临时变量实现两个变量值的交换.mp4[13.39M]

02-（了解）学习目标.mp4[4.23M]

03-（引言）为什么需要数据类型转换.mp4[26.62M]

04-（重点）四种类型转换方法.mp4[62.24M]

05-（重点）算数运算符.mp4[28.19M]

06-（重点）求梯形的面积.mp4[21.75M]

07-（重点）赋值运算符（注意其执行顺序）.mp4[13.18M]

08-（重点）复合赋值运算符.mp4[18.87M]

09-（重点）比较运算符.mp4[13.63M]

10-（重点）逻辑运算符.mp4[32.38M]

11-（扩展）短路运算.mp4[48.88M]

12-（了解）运算符的优先级.mp4[7.96M]

0-6Python分支语句[349.86M]

（回顾）课程回顾.mp4[63.01M]

01-（作业）三角形与世界杯小组赛成绩.mp4[38.18M]

13-（重点）if语句详解.mp4[43.03M]

14-（重点）if…else语句详解.mp4[25.58M]

15-（重点）if…elif…else多重分支语句.mp4[24.01M]

16-（重点）if…elif…else相关案例.mp4[28.05M]

17-（重点）and逻辑判断符简写形式.mp4[6.93M]

18-（重点）if嵌套结构.mp4[25.46M]

19-（重点）猜拳案例.mp4[83.13M]

20-（重点）三目运算符.mp4[12.47M]

0-7while循环[265.33M]

02-（了解）While循环学习目标.mp4[4.21M]

03-（重点）循环基本结构与循环三步走.mp4[39.24M]

04-（重点）while循环的执行流程.mp4[12.42M]

05-（重点）循环案例演示（上）.mp4[30.44M]

06-（重点）循环案例演示（下）.mp4[15.68M]

07-（重点）循环中的两大关键词break与continue（必须要在continue之前更新计数器）.mp4[68.35M]

08-（重点）while中的死循环.mp4[19.17M]

09-（重点）猜数字案例.mp4[31.52M]

10-（重点）循环嵌套基本语法与执行流程.mp4[44.31M]

0-8while循环案例[107.37M]

11-（难点）while循环嵌套打印5×5正方形.mp4[40.05M]

12-（重点）while循环嵌套打印直角三角形.mp4[29.12M]

13-（重点）while循环嵌套打印倒三角形.mp4[17.57M]

14-（重点）while循环嵌套打印九九乘法表.mp4[20.65M]

0-9for循环及案例[193.44M]

（回顾）课程回顾.mp4[83.38M]

15-（重点）for循环学习目标.mp4[3.18M]

16-（重点）for循环基本语法及其应用场景.mp4[14.54M]

17-（重点）for循环与range函数相关案例.mp4[26.15M]

18-（重点）用户登录案例演示.mp4[47.13M]

19-（重点）for循环嵌套案例演示.mp4[19.06M]

【课外拓展】06、阶段六阶段二Python高级

第二章2-SQL基础

0-1数据库基础

0-2SQL语言基础

0-3SQL约束

0-4SQL聚合

0-5SQL多表查询

0-6SQL高阶特性

第三章3-Python编程进阶

0-1函数的闭包

0-10进程

0-11线程

0-12进程线程对比

0-13With上下文管理器

0-14Python生成器

0-15Python中深浅拷贝

0-16Python中正则表达式

0-17正则表达式扩展

0-18FastAPI搭建Web服务器

0-19Python爬虫

0-2装饰器

0-3PyMySQL

0-4HTML基础

0-5CSS基础

0-6Socket网络编程

0-7TCP服务器开发

0-8静态Weeb服务器

0-9FastAPI

第一章1-Linux基础

0-1Linux基础

0-2Linux终端基本使用

0-3Linux常用命令(1)

0-4Linux常用命令(2)

【课外拓展】07、阶段七阶段三机器学习[9.58G]

第二章2-机器学习算法进阶[5.02G]

0-1决策树算法[1.10G]

01_决策树介绍.mp4[221.64M]

02_ID3决策树.mp4[193.18M]

03_C4.5决策树.mp4[74.55M]

04_cart决策树.mp4[238.55M]

05_回归决策树.mp4[66.54M]

06_剪枝.mp4[193.97M]

07_泰坦尼克生存预测.mp4[140.37M]

0-2朴素贝叶斯算法[529.76M]

01_朴素贝叶斯原理.mp4[152.42M]

02_朴素贝叶斯案例_垃圾邮件加载.mp4[170.13M]

03_朴素贝叶斯案例_完成.mp4[207.20M]

0-3SVM算法[218.45M]

01_支持向量机的引入.mp4[123.83M]

02_支持向量机的概念.mp4[47.61M]

03_支持向量机的核方法和损失函数.mp4[27.50M]

04_支持向量机案例.mp4[19.50M]

0-4聚类算法[862.79M]

01_聚类算法的概念.mp4[55.89M]

02_聚类算法API的使用.mp4[127.15M]

03_聚类算法实现原理.mp4[83.55M]

04_聚类算法的评估.mp4[133.75M]

05_特征降维.mp4[218.98M]

06_聚类算法案例.mp4[243.47M]

0-5集成学习算法[1.59G]

01_集成学习介绍.mp4[156.69M]

02_bagging和随机森林.mp4[253.66M]

03_bagging和Adaboost_01.mp4[236.95M]

04_bagging和Adaboost_02.mp4[133.86M]

05_案例-车辆贷款违约预测.mp4[184.43M]

06_GBDT.mp4[202.48M]

07_xgboost.mp4[233.67M]

08_红酒品质分类案例.mp4[227.66M]

0-6机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）[766.61M]

01_总结_算法重要性.mp4[29.63M]

02_总结_训练集测试集划分交叉验证.mp4[91.44M]

03_总结_随机搜索说明.mp4[29.30M]

04_总结_线性回归的API.mp4[95.10M]

05_总结_逻辑回归以及分类问题评估.mp4[57.14M]

06_总结_聚类问题.mp4[53.83M]

07_总结_bagging算法.mp4[42.39M]

08_总结_xgboost.mp4[95.84M]

09_总结朴素贝叶斯和SVM.mp4[82.59M]

10_特征工程基本套路.mp4[56.34M]

11_EDA套路介绍.mp4[80.35M]

12_用户画像和AB测试.mp4[52.65M]

第一章1-机器学习基础算法[4.57G]

0-1人工智能原理基础[883.26M]

01_人工智能概念.mp4[135.60M]

02_机器学习概念.mp4[208.49M]

03_机器学习分类01.mp4[173.16M]

04_机器学习分类02.mp4[137.91M]

05_拟合问题.mp4[173.14M]

06_机器学习开发环境.mp4[54.96M]

0-2KNN算法[1.19G]

01_K近邻算法原理.mp4[111.58M]

02_距离度量的方法.mp4[84.59M]

03_归一化标准化.mp4[104.99M]

04_K近邻算法API.mp4[145.73M]

05_数据集划分01.mp4[195.85M]

06_数据集划分02.mp4[137.84M]

07_分类模型的评估.mp4[98.09M]

08_K值选择问题.mp4[148.95M]

09_手写数字识别.mp4[189.22M]

0-3线性回归[1.65G]

01_线性回归原理.mp4[142.31M]

02_损失函数和正规方程.mp4[185.36M]

03_求导.mp4[103.07M]

04_梯度下降法.mp4[153.99M]

05_梯度下降法2.mp4[116.40M]

06_其它梯度下降算法.mp4[89.85M]

07_回归问题的评估.mp4[114.08M]

08_回归问题的评估_2.mp4[177.63M]

09_欠拟合和过拟合.mp4[184.44M]

10_正则化.mp4[191.89M]

11_波士顿房价预测案例.mp4[225.58M]

0-4逻辑回归[893.41M]

01_逻辑回归简介.mp4[152.14M]

02_逻辑回归API应用案例.mp4[182.16M]

03_分类评估指标.mp4[194.20M]

04_案例-电信客户流失预测.mp4[189.78M]

05_案例-电信客户流失预测02.mp4[175.14M]

【课外拓展】08、阶段八阶段四—深度学习基础补充视频

666JAVA下载必看

：

【课外拓展】09、阶段九阶段五—NLP基础补充视频

666JAVA下载必看

：

【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目[20.49G]

【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目.zip[20.49G]

人工智能课件[184.01G]

01-阶段1-3（python基础、python高级、机器学习）[33.32G]

02-虚拟机环境[31.10G]

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VMwareFusionProforMac[623.36M]

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VMware12（黑马最终环境windows）[404.92M]

VMware-workstation-full-12.5.7-5813279.exe[404.92M]

密钥(1).txt[0.09K]

密钥.txt[0.09K]

01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf[3.78M]

01-阶段1-3（python基础、python高级、机器学习）.zip[2.22G]

AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf[646.33K]

Azure机器学习模型搭建实验(1).doc[1.70M]

02-阶段4（计算机视觉CV)阶段6（CV项目）[78.34G]

02-虚拟机环境[77.92G]

ComputerVision.vmwarevm[77.92G]

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传智课件虚拟机使用细则.docx[823.30K]

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