TA的每日心情 | 怒 2023-5-17 09:22 |
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签到天数: 3 天 [LV.2]小吧熟人
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├─00-开营仪式
. b) D2 A7 f. ?( R│ 开营直播.mp4
! o t$ l/ Y" h) q: e2 ^$ P│ 第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师.pdf
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├─01-第01章:Python_R基础
" ^$ X1 J" \5 G6 g% L│ PythonR 基础 · 第一讲 · 第一部分.mp4
' B$ {+ m9 b9 |6 Q$ ^4 U9 Z│ PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分.mp4) a5 O& y: t( ]7 c# E; r
│ PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分-笔记.PanD9 \/ c" a/ w) e/ a. s7 D
│ PythonR 基础 · 第二讲 · 第一部分.mp4( ]: K# D5 s8 ?+ V2 D, U
│ PythonR 基础 · 第二讲 · 第二部分.mp4, k2 X8 `; D$ L8 |1 v
│ PythonR 基础 · 第二讲 · 第三部分.mp4
9 C) |& f9 c6 D, e0 _8 e. w0 J' ?│ 机器学习第零期-第1章.pdf a+ x4 g. _4 {3 ?
│ 3 L3 Y! {! \' c$ m+ G4 P; y+ M
├─02-第02章:Python 性能调优指南8 f; S6 ]' W$ y5 T7 T* x/ m
│ Python 性能调优指南 · 第一讲 · 直播完整版.mp4% T; L( p" I: d+ S7 }
│ Python 性能调优指南 · 第二讲 · 直播完整版.mp4
% r, B0 r) e { K│ 作业.txt7 M1 S/ e/ _+ k
│ 机器学习-第2章.pdf3 m4 z% H" d# k/ ~* c1 X* c
│ 第二章作业参考资料.zip7 v+ X1 _# o- Z6 v
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, P! K4 ] ~+ p ]├─03-第03章:PythonR 中的数据操作及可视化
. f1 q; |6 C4 P/ W$ Q* w│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第一讲 · 直播完整版.mp44 G5 h3 P& @) o% r% B
│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第一部分.mp49 L3 v, i' _. K4 s
│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第二部分.mp4 g1 e; q: k2 F& X; E- \: S
│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第三部分.mp4
( x J! L: d" B5 s5 ?: [│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第一部分.mp4
0 @) V, A; H& V' W+ u│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第二部分.mp4& Q2 F+ t' \+ T' p
│ PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第三部分.mp4
# s9 j: }4 ]9 r/ s; k0 |6 E│ 机器学习-第3章.pdf
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├─04-高等数学与线性代数加餐6 I" L0 \2 T- z T a# s V
│ 客户访谈与问卷调研.mp4! R8 X H* u% ^
│ 机器学习-客户访谈与问卷调研加餐.pdf/ C1 G- u- z' `- k) D
│ 机器学习-数学加餐.pdf+ g+ [6 `# N ]
│ 高等数学与线性代数.mp4' S7 h, a$ V0 D2 q3 n
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├─05-第04章:机器学习基本概念
0 d7 Y/ k) y' X1 ]│ 机器学习-第4章.pdf5 s( d5 {! K7 U5 C' `
│ 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第一部分.mp4/ l2 q$ w6 v& a
│ 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第二部分.mp45 O" s2 n8 U" f/ f
│ 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第三部分.mp4
4 H% J$ {; _4 Z$ x- C; l {│ 机器学习基本概念 · 第二讲 · 第一部分.mp4
: J" }) a- }2 N8 E, C│ 机器学习基本概念 · 第二讲 · 第二部分.mp4
. k. A- j4 @' w' Y│ 机器学习基本概念 · 第二讲 · 课前答疑.mp4
- C2 Y, h7 T8 }0 z7 ]: D│ 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第一部分.mp4) k8 t6 p- g# f" z
│ 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第二部分.mp4
' B5 ^! M9 ~0 m d2 N9 x6 d│ 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第三部分.mp4; o; ~4 O: L: M
│ 机器学习基本概念 · 第四讲 · 直播完整版.mp4: n W: a) L4 e$ L ]% w: |
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├─06-第05章:手撸机器学习算法- j/ i6 a; @$ l: {9 J8 \4 v3 p, X) D
│ 手撸机器学习算法 · 第一讲 · 直播完整版.mp4
* S1 h0 F X3 ?# b3 q│ 手撸机器学习算法 · 第二讲 · 直播完整版.mp4- ^ f/ z0 Y3 E# F% F
│ 机器学习-第5章.pdf
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├─07-第06章:经典机器学习算法及调优
7 P- K7 h; j$ |, y4 m│ ML_chapter7_dataset.zip4 z0 c! t, _" g
│ 机器学习-第6章.pdf4 t, _8 W6 r& U" B" c' P
│ 经典机器学习算法及调优 · 第一讲 · 直播完整版.mp4. p( l0 w. O7 B6 `' Y
│ 经典机器学习算法及调优 · 第二讲 · 直播完整版.mp4- o& z) l q J0 y' f H& @6 R
│ 经典机器学习算法及调优 · 第三讲 · 直播完整版.mp4; a/ `* v7 T! V* j
│ 经典机器学习算法及调优 · 第四讲 · 直播完整版.mp4* A R- e4 r- R& j) }( _- l0 @- `" _
│ 经典机器学习算法及调优 · 第五讲 · 直播完整版.mp4
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├─08-第07章:特征工程方法论$ a% y( o2 [+ G3 T+ j5 |
│ 机器学习-第7章.pdf8 C$ ?. V: J$ C
│ 特征工程方法论 · 第一讲 · 直播完整版.mp4; F+ j! R# h6 T( L& ?8 Y& U. \! Z _
│ 特征工程方法论 · 第二讲 · 直播完整版.mp4
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├─09-第08章:集成学习方法
) V; s) O" L9 s# E/ J2 B│ 机器学习-第8章.pdf
' G6 p9 B, U T( A9 f│ 集成学习方法 · 第一讲 · 直播完整版.mp4
, j# R- n7 c; K$ b# I) i│ 集成学习方法 · 第二讲 · 直播完整版.mp4
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& I/ b4 I2 J1 P, e5 n├─10-第09章:深度学习基础及常见网络
$ b, I" F F4 N6 Y: ~% ~│ 机器学习-第9章.pdf
L# E4 D' Y1 s1 [9 \) M│ 深度学习基础及常见网络 · 第一讲 · 直播完整版.mp4
2 `- I: |! p/ y! i│ 深度学习基础及常见网络 · 第二讲 · 直播完整版.mp4, B" y; h+ E& G" k3 Z
│ 深度学习基础及常见网络 · 第三讲 · 直播完整版.mp4 L2 X- k6 U# O/ B8 c: h) n3 |: {2 I
│ 深度学习基础及常见网络 · 第四讲 · 直播完整版.mp4% H5 B' {) p; h' F" i5 M
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: H. @) E8 j0 M3 `├─11-第10章:PyTorch 基本语法
, f/ r* k4 _+ v* S: l2 V0 G; Q│ PyTorch 基本语法 · 第一讲 · 直播完整版.mp4
. f- ^/ n, X9 b: Y% z│ PyTorch 基本语法 · 第二讲 · 直播完整版.mp4& Q1 [1 H0 l+ b6 I% Q% u' T0 O2 A/ F
│ 机器学习-第10章.pdf2 T0 D( m4 j# \3 d+ s! K) {
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+ Y6 G; U T+ M, S( ^├─12-第11章:神经网络训练方法
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│ 神经网络训练方法· 第一讲 · 直播完整版.mp4
* L6 f! y( L6 c) m│ 神经网络训练方法· 第二讲 · 直播完整版.mp4
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]( {& q4 N$ I/ d6 M/ ~9 f├─13-第12章:AutoML 介绍# v$ ]/ x1 v( _0 A% T
│ AutoML 介绍· 第一讲 · 直播完整版.mp4
( L2 k. B( Q4 p2 u│ AutoML 介绍· 第二讲 · 直播完整版.mp4$ ^$ H) a @% N/ L! v
│ 机器学习-第12章.pdf
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├─14-第13章:Jax 简介! G# m& m9 R( @5 B ~0 E4 H
│ Jax 简介· 第一讲 · 直播完整版.mp4
; w+ v0 ^+ Z1 O│ Jax 简介· 第二讲 · 直播完整版.mp44 @9 T P4 ^8 p
│ 机器学习-第13章.pdf
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; E' j, ~! l* V* K; M% N% z├─15-第14章:使用 Kubernetes 进行部署
3 C1 R& n3 g# s5 x│ 使用 Kubernetes 进行部署 · 直播完整版.mp4- g7 n) ^' ~; q4 ?5 M
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└─16-加餐:机器学习进阶理论与战术3 Q$ E Z% A8 s# Y6 w
加餐:CUDA 与 Tensor RT.mp4* Z0 J7 t: X) |/ ]- Y
加餐:CV 的简单介绍.mp4
% d: P$ r7 c. o" K2 ^0 J- x 加餐:K8s及课程总结.mp4
# i+ }% L. W3 _+ _6 p) s 加餐:NLP 与 RL 的简单介绍.mp4) ]+ @9 L! D! [! ?2 M9 Y0 @9 ?
加餐:公理化概率体系.mp40 v( x4 A1 i! E5 o
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