TA的每日心情 | 擦汗
2020-8-17 00:05 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]小吧新人
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├─01.预备内容（入门）
" s8 ]1 t) T! R/ A- r│ 01.【视频】你的入门学习指南.mp4
" ]& s9 G6 `- E5 J- F/ q│ 02.【图文】入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃―7个建议.pdf4 J6 |; ~# Q( ]- s4 ?- g
│ 03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf- M& j# `* ~5 I% d$ i- Y
│ 04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf
' U: y, M+ m( X0 C8 p9 }│ 05.【视频】深度学习概论.mp4, B& e, G+ P7 `9 B" J( `' C1 s
│ 06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介(1).mp4
2 K; ^. k3 ]& v│ 06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4
$ q2 M+ }3 k! K3 P6 ~2 Y" |; Z5 D│ 07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf
2 ]9 v3 W: c8 O2 m│ - j/ }% Y4 f+ o& @& [9 P
├─02.Python基础（入门）- t6 v7 ~1 B" S! s
│ │ 01.【图文】Python环境安装.pdf. t$ [8 x' E4 J/ H
│ │ 02.【视频】Python基础.mp4/ N% e4 Q- A4 ^7 L, ?8 |' u& d: D/ w
│ │ 03.【代码】详解Python及代码下载（见附件）.pdf
, V; L/ Z( h3 _8 ^4 `) X1 ^│ │
: [6 L0 P, ?7 M2 S% i# q7 |│ └─资料
4 B" @# |! S: e0 L│ 03.python code download.zip, ?3 }6 L/ c- C& m g% U
│
9 }. W4 Y. n7 C6 Z% q5 w) ]├─03.PyTorch基础（入门）- E9 S* }# V. Y; j2 P- l0 B$ _
│ │ 01.【图文】PyTorch简介.pdf) ]! {1 Y+ m: R3 b6 x$ G
│ │ 02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4. g" d* L7 c) I' F* C1 D
│ │ 03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4
. t' i: V1 r/ }6 t│ │ 04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）.pdf
/ o9 w) H o8 R; e│ │ 05.【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）.pdf
' }. g, X; a( J) U8 o7 D- g│ │ 06.【代码】动态图代码详解及下载（见附件）.pdf
! z6 _5 B0 H! d/ ?9 e│ │
+ B0 a" c, g& J6 v│ └─资料 Y& w6 E4 z. e, P/ C
│ 04.Tensor-and-Variable_code.zip
3 C, a) |, ~- C7 C* t& ~: }. C│ 05.autograd_code.zip0 W! S8 H, {& i F: q
│ 06.dynamic-graph_code.zip
& Z& C! T3 W! o2 b& c" O│ " j: |& q: @3 H, T
├─04.神经网络（进阶）
# a2 G4 S( L( U4 s* {- t* O│ │ 01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp42 e1 `5 @& [" v4 F
│ │ 02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf
! y- t% t; q) U. s│ │ 03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）.pdf8 p; V- v! r6 Z' {% \
│ │ 04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp46 r% @8 o6 [0 S- x4 ?, j4 g
│ │ 05.【图文】Logistic回归.pdf& k3 A5 ^8 P/ L4 E
│ │ 06.【代码】logistic回归代码详解及下载（见附件）.pdf
3 X; j& E# I: y7 M( r; {8 x5 P0 l│ │ 07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
* L+ D+ H- v$ }% C G" |+ `3 v│ │ 08.【图文】多层神经网络.pdf) l7 A) ?- |1 R# I; ]; D
│ │ 09.【代码】多层神经网络代码详解及下载（见附件）.pdf
! Z7 v- P: D3 ?# d* I0 K y│ │ 10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4) p7 ?% O ?9 b- u9 F
│ │ 11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf
6 l: _/ |8 K3 L; c& Q│ │ 12.【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）.pdf
$ Y4 I4 B& ]: j0 z│ │ 13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4
# r7 n" x3 {/ o0 p8 _- \│ │ 14.【图文】反向传播算法.pdf% ~: \5 L7 d0 p( ^
│ │ 15.【图文】优化算法介绍.pdf! [) N4 ^0 B2 q3 K6 K
│ │ 16.【图文】优化算法变式.pdf+ _" q( T/ g9 I' U5 ~/ A
│ │ 17.【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）.pdf
$ M; \& `1 J9 @2 |7 M- i# O│ │ 18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）.pdf
2 @4 V0 a4 I' j0 c$ i. b- z│ │ 19.【代码】优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）.pdf& s7 U; w: s( v3 D
│ │ 20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）.pdf, C& {' l! X' ~1 N$ E J
│ │ 21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）.pdf5 W4 n/ O$ Z" h" D6 s3 E9 B3 [" o
│ │ 22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）.pdf9 i/ T* B5 @% K9 Y/ o! Q
│ │ 23.【代码】优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）.pdf
; Q9 E2 d" J0 ~* k7 r│ │ 24.【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）.pdf
( x: s# X6 B+ `, B│ │ 7 `- p! ? P' X% t+ K5 y
│ └─资料. [$ {3 v. C9 d/ z: h$ f3 S
│ 03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip4 _* l P ^( f' D% C
│ 06.logistic-regression.ipynb.zip
0 m# r( j8 w7 P% B│ 09.nn-multilayer.ipynb.zip6 c3 g, S4 P8 [& P) |# P
│ 12.deep-nn.ipynb.zip
: [. |; E$ V* T5 c│ 17.param_initialize_code.zip& i1 n/ }5 K F) m, I& Q
│ 18.sgd-code.zip
) C% k) G. c% @0 g- M2 |│ 19.momentum-code.zip
5 B {6 `" n6 n# F│ 20.adagrad-code.zip& S. [/ I7 t4 u3 _0 |$ ^3 V
│ 21.rmsprop-code.zip0 X: h- U5 ?/ W; F
│ 22.adadelta-code.zip
7 Z( J# @& Y- X/ k; J. V2 h│ 23.adam-code.zip
u+ d; J( u: J( F│ 24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip
! K4 o) z* l3 }; b* f+ Z│ / J) t" ~0 N% l7 J5 D3 c
├─05.卷积神经网络（进阶）. K; V0 K( @( z2 |& }: c, {4 R8 X ~
│ │ 01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp4" I* M! b: ^2 @+ T$ n& u8 d
│ │ 02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4
, j( k1 j; t' `% Q7 s# e│ │ 03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4
! k9 }2 h0 Q* u) G│ │ 04.【图文】卷积神经网络.pdf
+ W$ r5 Z4 D$ p│ │ 05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）.pdf
) x: P" I8 D8 t│ │ 06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf* J- z! T/ x# |- ?5 m, {9 ?5 W
│ │ 07.【图文】经典卷积神经网络.pdf7 k+ d# m) {: X( F8 W" ~
│ │ 08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4% S% {6 r. Z' Q( O$ Y$ G- b
│ │ 09.【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）.pdf9 `0 o3 Y; r+ x
│ │ 10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4% r2 e, E3 h* C6 d; O" g
│ │ 11.【代码】VGG代码详解（下载见附件）.pdf
% r) \8 ^* w8 L" y│ │ 12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4
$ i9 Q) `1 [3 C: t3 i│ │ 13.【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）.pdf! N9 |- Z! Q! @0 _& A+ M" |
│ │ 14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4
+ A$ S: q' e# L: d" r│ │ 15.【代码】ResNet代码详解（下载见附件）.pdf3 |; B" b& X0 C
│ │ 16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4' r8 G4 b0 E5 }* a
│ │ 17.【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）.pdf
+ q K/ z& n+ _+ z! @│ │ 18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp4
z1 f- C7 z3 m& O9 f. L' Z& A│ │ 19.【图文】训练卷积神经网络.pdf
1 H, f* R# M; X3 R│ │ 20.【代码】数据增强代码详解（下载见附件）.pdf
- e6 {- _- S; V: {3 u1 E│ │ 21.【代码】数据读取代码详解（下载见附件）.pdf
' m8 D. k+ k" b6 U* i│ │ 22.【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）.pdf
0 U" P2 _+ ~( ~( ~+ z$ g│ │ 23.【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）.pdf
/ ]! t5 D. K, w) V. i2 U( {: u, E│ │ 24.【代码】批标准化代码详解（下载见附件）.pdf
- O- B! T; U' v% @ j│ │ 25.【代码】正则化代码详解（下载见附件）.pdf
% b- J$ P& q! A$ _2 e& G│ │ 26.【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）.pdf) k" }7 ?3 r9 x# N$ N' [$ Q. N
│ │ 27.【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）.pdf4 X2 z! l" A7 J
│ │ " u6 S- |' P) v6 r: D
│ └─资料) o/ ]9 K* N% }
│ 05.basic_conv download.zip
0 b) w2 `# [0 ]$ {6 G" E│ 05.utils.py
) u+ s6 r8 {' a* s7 [+ b9 \6 \│ 09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip' E9 t( y; c9 ^5 d" w; X/ j C, ]
│ 09.alexnet download.zip
$ r# \' L( p0 x" B8 V│ 11.vgg download.zip) g5 i- g+ V" f) W
│ 13.googlenet download.zip( N) X% g1 |$ U
│ 15.resnet download.zip
8 Q1 z6 Q, h4 ]4 s: q( L5 ^4 p│ 17.densenet download.zip- I; n# ]3 d; ?( M: ]
│ 20.data-augumentation-code.zip
! K5 d* w$ {/ F: k; U( x│ 21.data-io-code.zip$ H$ i$ a8 E6 j6 ~% U
│ 22.fine-tune-code.zip( `4 [$ N+ t% k7 z1 p
│ 23.lr-decay-code.zip
: A+ }+ o/ f, H( ^! `" _│ 24.normalization-code.zip% M. Y! D$ S. }* q/ e& |
│ 25.regularization-code.zip" q* L2 y- G0 V* H! r `" z
│ 26.tensorboard-code.zip
! t+ ]2 N# u% S│ 27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip9 J, Q; R" g# ?1 H
│
; w5 U& x/ a+ O5 r; k├─06.循环神经网络（进阶）2 @6 u% u# }: `! E
│ │ 01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4) ?0 c: g7 X, ?9 R; D) H& U- G" g
│ │ 02.【图文&代码】循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）.pdf9 t# ~" ~0 }4 R9 Z7 K* K
│ │ 03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp41 m3 I- m9 ?, l
│ │ 04.【图文&代码】循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）.pdf
; S$ T- B' ^# S│ │ 05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）.pdf
8 {! Q5 I/ v4 r# V│ │ 06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）.pdf
{5 Y2 n0 C+ @7 a# K8 t) t; `( f│ │ 07.【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）.pdf
/ {6 Z, y! @& s% p+ z│ │ 08.【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）.pdf
4 s9 z1 w' e' f; T' s│ │ 09.【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）.pdf
- s8 m+ V2 Y& E7 u' Q│ │ 10.【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）.pdf
% Z, z& y' Z, s( T6 w" O4 S│ │ 11.【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）.pdf5 ]3 n+ O- u- y ^: g
│ │ / g+ [2 C3 I/ `1 l$ W5 L
│ └─资料- C& O( z4 r; J2 z
│ │ 04.RNN app download.zip
( m P* k3 f, |0 H│ │ 05.pytorch-rnn-code.zip
7 z0 u% f5 `. e. F3 Z [: _0 ]│ │ 06.rnn-for-image-code.zip
: K8 j0 C4 w+ x) \& C4 N! _+ J│ │ 07.time-series-code.zip) D- }3 f1 r) r2 [
│ │ 08.word-embedding-code.zip
% S! G) r w9 w/ p│ │ 09.n-gram-code.zip+ n3 Z$ p, U: l3 E
│ │ 10.seq-lstm-code.zip
A0 M! E1 c' ^. w2 t│ │ 11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip8 r, W9 k+ A3 S( \- x6 F! {
│ │ ) |% d# K F0 s3 t, n ^
│ └─07.time-series-code" p0 x! p, }# v3 d
│ data.csv
0 u0 [# D: C5 ]$ d│ time-series.ipynb6 f# S- i# E5 l, R" W
│
3 p; }7 K$ J8 v8 D% |├─07.生成对抗网络GAN（进阶）
" ~. x! T# R6 h" ?( a1 r' a: e' o│ │ 01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp47 |$ ~& |2 \2 k0 ^, p
│ │ 02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4
# k* o/ G5 W: R' m. K$ w" `│ │ 03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
1 C' |( g/ ]( p* A* e1 q9 l│ │ 04.【图文】生成对抗网络.pdf
& F" X& ` ^: r3 K# Z│ │ 05.【代码】自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf- [+ w5 ]' f5 J" p
│ │ 06.【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf
8 u1 j5 ]9 O9 r8 ]│ │ 07.【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）.pdf
; t% u$ H2 I* Y0 v│ │ 08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）.pdf& V1 j: B$ {$ k! Q* i9 Y5 j2 Y, o
│ │ 2 l/ m0 G1 o, m
│ └─资料
( F) g9 |& }" ]: E. H│ 05.autoencoder download.zip2 s2 F: }. h% F8 |9 x
│ 06.vae download.zip
% D) ` D% f8 \+ z5 b% M│ 07.gan download.zip: i. F- ^0 i) d$ F. g
│
; ]/ k1 F) z: L, o: z; y├─08.强化学习（进阶）
; m) ]: M4 ^! E0 ?6 z1 S4 E│ │ 01.【视频】强化学习.mp4
l0 F7 [2 H) ^( f. q│ │ 02.【图文】强化学习.pdf, j1 v/ O, o \( C/ |
│ │ 03.【代码】q Learning代码详解及下载（附件）.pdf
9 n G! |% p# S/ A│ │ 04.【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）.pdf4 h4 k; W& _% t9 P5 \
│ │
h* b# ~, R; s│ └─资料
8 z# K3 I( Y N0 j7 n- Y; E│ 03.q-learning-intro download.zip
% t3 I5 L5 d+ { ^3 ?# B│ 04.dqn download.zip
, [, T# y+ D" x" L│
/ i5 {# A7 i, }* Z- [; V: Q└─09.毕业项目
! t9 N/ L; h* T$ l- _' z; d 01.【实战项目5】毕业项目.pdf
4 z: R6 l. m; H& B7 l9 z# a* ^+ Y$ W9 y" j# q4 S3 ?
2 @0 t) i, T. y- R" H
6 n1 |+ m0 u# [, R5 C. G
下载地址:afm**71 |
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窥视卡
雷达卡
发表于 2020-9-2 01:22:00
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发表于 2020-9-2 07:51:30
