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）
% z! q& Y# _( P5 ]+ \" M$ g m│ 01.【视频】你的入门学习指南.mp4. R1 n/ r9 {4 j+ ~, k# l2 l
│ 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.pdf! h% x8 y2 M! m1 s3 t( D/ {
│ 03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf5 z h6 K' O) E% w+ D3 j) |: `
│ 04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf: @, i& V+ m. w+ O
│ 05.【视频】深度学习概论.mp4+ W3 g7 W2 o- S4 s4 m+ y' P
│ 06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介(1).mp41 b4 n- t0 q/ U7 `
│ 06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4- N% [& h% b1 a
│ 07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf- b! h6 j P+ A/ T6 I- E
│
7 _. ^& k2 P: R$ x8 ^6 U├─02.Python基础（入门）4 e, i+ F8 w3 \5 Q! T# q* W0 B
│ │ 01.【图文】Python环境安装.pdf" Q$ x( f: u% Z. A* w) A! \
│ │ 02.【视频】Python基础.mp42 b3 |3 ^, y2 `8 {" m, K! |
│ │ 03.【代码】详解Python及代码下载（见附件）.pdf6 q# H2 T- n7 o8 M: Y) P5 w) C
│ │
' t0 v2 `: L$ q: k│ └─资料6 z! a! u* D, h! S* R9 ^
│ 03.python code download.zip
( x0 t& Y, O) J+ [% S" ~│ 5 [5 }* C5 P* b# K5 O
├─03.PyTorch基础（入门）
2 E& h$ A: c' ~2 A4 D: i H" [│ │ 01.【图文】PyTorch简介.pdf
' `6 G q% T U( e2 A: Y│ │ 02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp47 z4 Q% U' a( B
│ │ 03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4& C7 I4 |# f- B5 L- W, \* e
│ │ 04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）.pdf/ e# U) |5 Q0 Z, h$ L5 I( f
│ │ 05.【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）.pdf
3 g. K6 x* O4 _' z8 _( ?7 W# D- V│ │ 06.【代码】动态图代码详解及下载（见附件）.pdf6 A4 f/ T/ ^8 m, {4 A* H% H
│ │ 1 O; H1 l2 H: k4 X7 A
│ └─资料
5 i% B7 g. O; q5 |│ 04.Tensor-and-Variable_code.zip& _. m" k& r1 L
│ 05.autograd_code.zip
. x* _5 m3 L; U; b5 S- B+ N: k│ 06.dynamic-graph_code.zip
5 X& y' K/ x" d│
: }8 ?; g0 }8 g- I+ J( H├─04.神经网络（进阶）& ~- H; O) k9 r# o. P
│ │ 01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp45 }, z' R! o- b# t( ]3 C) V
│ │ 02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf
4 M' I+ n& y) g [│ │ 03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）.pdf7 J0 s2 Y( m) F1 A5 S" N3 x% ?7 v$ p
│ │ 04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4
% X+ ~& Q8 }8 w│ │ 05.【图文】Logistic回归.pdf
6 M: U4 v9 r: h$ I: u' m│ │ 06.【代码】logistic回归代码详解及下载（见附件）.pdf
2 k5 F' e/ w: @; D# D│ │ 07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
) l9 N% ]9 ]! t+ k. p8 J│ │ 08.【图文】多层神经网络.pdf
' j0 S9 O7 q' K6 S( J│ │ 09.【代码】多层神经网络代码详解及下载（见附件）.pdf! G& ?1 p- \, M2 d- }, g7 ]
│ │ 10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp47 }8 |" F7 d* W. V/ U9 S' ^6 A
│ │ 11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf
9 f1 O7 c* p& X│ │ 12.【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）.pdf* w. k' u. n H% i4 c
│ │ 13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4) q2 s7 W0 a: H5 n- M7 @4 q
│ │ 14.【图文】反向传播算法.pdf' W% p( u# E; k+ D. u4 Q
│ │ 15.【图文】优化算法介绍.pdf
( ?% H1 M- t! y, q│ │ 16.【图文】优化算法变式.pdf
' H. F$ C; }) ?9 O│ │ 17.【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）.pdf% O1 |* _8 x2 c4 C
│ │ 18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）.pdf8 G) O E' I2 L& @0 G- Y, M
│ │ 19.【代码】优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）.pdf! ?9 D/ G# Z4 B$ _ S% p, c
│ │ 20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）.pdf
( D0 ^5 s8 v) g Y) T% C: P│ │ 21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）.pdf+ u6 S1 Q/ ^( C2 N5 H. ?
│ │ 22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）.pdf
4 I) k1 y( A% ]- {│ │ 23.【代码】优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）.pdf
' {- c6 s, m5 ]" ^" P' F5 I/ |│ │ 24.【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）.pdf. M' t w% L& r$ \) r# a* c
│ │
, m8 r8 r$ h# d% g& q│ └─资料. B: C# P- E: M! f
│ 03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip) g$ T( L2 g. m; v2 m6 h4 `
│ 06.logistic-regression.ipynb.zip2 x" @, T: y2 k# E2 Z+ M
│ 09.nn-multilayer.ipynb.zip7 ]5 l8 ]% F# c8 ]: a
│ 12.deep-nn.ipynb.zip# A) |, |6 k8 ~( k% C% G
│ 17.param_initialize_code.zip2 q& j7 i2 d3 X* a$ s6 v1 H( m q
│ 18.sgd-code.zip. d% Z3 F: D' m/ d
│ 19.momentum-code.zip
4 I: W2 q; e5 G: N9 B2 o│ 20.adagrad-code.zip
$ f" t0 S0 J, m8 P9 V1 E0 M0 d│ 21.rmsprop-code.zip
, u- X0 D& R; _6 c│ 22.adadelta-code.zip
# R' W- F# }/ h4 B│ 23.adam-code.zip
, u; q" t: Q( C) f│ 24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip
* v1 L# |) C! q│ 9 {6 R" z# [1 V0 u% d# ]
├─05.卷积神经网络（进阶）
2 B, N/ H; T6 A8 p│ │ 01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp4' g0 k5 q1 k1 J& K
│ │ 02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp48 d; c; o3 Q! U
│ │ 03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4+ L. _+ x9 U, T: U" z D
│ │ 04.【图文】卷积神经网络.pdf& k4 A% M( Q* R8 }
│ │ 05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）.pdf
W i7 |( v+ ^: q# V7 W│ │ 06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf
8 C: ~2 H5 m1 U* q3 W│ │ 07.【图文】经典卷积神经网络.pdf) p1 o" _5 ~9 n3 _1 j4 b
│ │ 08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4, V1 j7 R: E# ^: Y
│ │ 09.【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）.pdf
* q: M+ V u5 G│ │ 10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4: P# @) X0 m6 v& i' a
│ │ 11.【代码】VGG代码详解（下载见附件）.pdf
+ ?! q) ], h, E: [. K9 S│ │ 12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4: m$ D. o$ Z$ X( e
│ │ 13.【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）.pdf' g: E% N$ b0 o; _/ r
│ │ 14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4: w3 l% q- \! [6 ]; D- o4 R) |) H
│ │ 15.【代码】ResNet代码详解（下载见附件）.pdf- c- n" ~3 D- y: p! i9 ]% i) |
│ │ 16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4! E2 z6 g3 K0 b/ U; ~
│ │ 17.【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）.pdf
- F: B$ G* R# Y2 E& k9 S2 X0 ^7 R% K0 L│ │ 18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp4
6 H4 z# Y& n* h+ @│ │ 19.【图文】训练卷积神经网络.pdf. C( F% m; I8 @5 P
│ │ 20.【代码】数据增强代码详解（下载见附件）.pdf' M0 i) m3 r' j7 @
│ │ 21.【代码】数据读取代码详解（下载见附件）.pdf9 ]/ L' d4 q+ M. W: h# I
│ │ 22.【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）.pdf3 T; |+ q# }5 q% M/ d
│ │ 23.【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）.pdf
3 Y9 F- G6 i/ H L│ │ 24.【代码】批标准化代码详解（下载见附件）.pdf
7 |& ^# _- d0 Y. \│ │ 25.【代码】正则化代码详解（下载见附件）.pdf+ C- o2 v6 n4 t- D5 l u' g1 Q8 t3 n
│ │ 26.【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）.pdf* N& i- w( Y/ |, E2 g. l2 p2 C
│ │ 27.【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）.pdf9 A$ L& \; u( ] [, N- i( {
│ │ ' j9 @& A5 ?$ g0 c9 l3 o4 p* O" P
│ └─资料
7 x- C7 d" `5 C4 c" U6 k2 }│ 05.basic_conv download.zip) g7 u, G( c4 N# n, o7 A/ e
│ 05.utils.py
% S4 ]5 x% ]1 ~% K3 U# C' a$ C│ 09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip
) J0 C Q, E% R, ^# l4 h5 [4 U* g│ 09.alexnet download.zip
" v; J" q, i$ F! ?+ s6 A│ 11.vgg download.zip
; M2 ?6 l; \: K3 L4 }│ 13.googlenet download.zip
4 D4 k5 w- m9 v- J1 i│ 15.resnet download.zip
* {7 R. G3 k' E) M, Q* ~* o│ 17.densenet download.zip& e A; v/ v5 y0 Z9 s
│ 20.data-augumentation-code.zip
; \3 [6 S7 V; W8 u│ 21.data-io-code.zip6 v h7 x$ O6 e. ]
│ 22.fine-tune-code.zip
- o, h- ^. B0 T9 [6 q│ 23.lr-decay-code.zip* G. ]! M, h8 O/ p) Q
│ 24.normalization-code.zip
2 @9 V' f6 C/ j; D$ Y, \8 s. t) I; h│ 25.regularization-code.zip
5 ?0 ~& R# v3 Z, E6 C R! A. k. o/ R│ 26.tensorboard-code.zip, s3 k( Y J% R9 E* m: f+ m9 ~$ @& C! _
│ 27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip
: e: \5 a, N8 c/ X' T! D│
. q8 Z2 X2 x: }4 v( S2 p├─06.循环神经网络（进阶）$ W+ y; ]$ W7 g9 b6 v) b! `+ x
│ │ 01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp49 h' |8 O0 U, Y( W7 l# H' g
│ │ 02.【图文&代码】循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）.pdf# W! n; a" Y9 W) m! r2 l+ J
│ │ 03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4
7 n4 S( p; h1 g. s8 |! o+ r│ │ 04.【图文&代码】循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）.pdf
2 c+ O4 @0 M# A: r+ v n7 ]│ │ 05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）.pdf+ {3 m% q' J% y
│ │ 06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）.pdf C ~3 L! L2 u& V5 A, M# R
│ │ 07.【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）.pdf% Z: B) d) ~" L. h( [" t( n9 E1 E
│ │ 08.【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）.pdf
0 a/ V/ }! I' g( U5 r2 y1 m" z│ │ 09.【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）.pdf
) f- S* d) Z& h6 f. ~3 z; J, W+ w│ │ 10.【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）.pdf
& H9 l; V; w* \; K; j│ │ 11.【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）.pdf0 P3 B- g6 Z! L# i: }0 w
│ │
/ G0 p" k$ ^! ^$ w; i│ └─资料3 ^$ m/ X% Q. E, _6 s6 P# _
│ │ 04.RNN app download.zip+ L. D6 s; T& x7 P
│ │ 05.pytorch-rnn-code.zip
/ x4 A; b- _2 w1 @7 q( n2 t│ │ 06.rnn-for-image-code.zip. m9 z( E5 w0 Z9 M Y0 e; F
│ │ 07.time-series-code.zip" T7 P# B9 g. q2 O; J
│ │ 08.word-embedding-code.zip
8 e* E g( b6 }& s3 n│ │ 09.n-gram-code.zip. i5 U e. i, J+ q5 L5 k8 O A$ s
│ │ 10.seq-lstm-code.zip
7 ]/ p; a7 p0 |( k2 ?│ │ 11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
F- V* ?- G& }. z. V* F│ │ 0 K: M, e) a0 W8 T9 Z9 `
│ └─07.time-series-code
9 k* Y* b4 p0 c2 E* S│ data.csv
Q r* L5 U, F" v2 r9 u, T1 ^│ time-series.ipynb7 r8 d( G# Q+ j0 d# q3 y
│ 7 q* x7 J. o" X0 Q& y/ t
├─07.生成对抗网络GAN（进阶）" o" O: D1 S- k f: h6 Q
│ │ 01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
' T# g8 |8 m: b0 X* i│ │ 02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4
0 k8 A+ ?' o" }4 W$ V( [, o│ │ 03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
5 @8 w: j7 [- W' g│ │ 04.【图文】生成对抗网络.pdf, g7 [/ p6 c2 v- w: R9 O x0 [$ f0 v
│ │ 05.【代码】自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf+ a% D- r$ A& ~6 Z' k$ X$ O& U
│ │ 06.【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf- j% O# V. E& ]9 s. j& b& L- Z
│ │ 07.【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）.pdf
0 ]" F$ A! r" m& i* q2 z│ │ 08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）.pdf; {% p1 j4 h- u3 q5 ~' E+ f
│ │ 8 h5 x) U' Q' K/ a% Q
│ └─资料
3 b X6 Y: X0 m/ j" q│ 05.autoencoder download.zip4 b+ R z/ R- m7 o9 [' N [
│ 06.vae download.zip
& Z% Q1 y; J& f7 G5 ]│ 07.gan download.zip3 Q- P P. u0 t9 H1 }7 _. x5 W M
│
0 g9 v1 f w5 P6 z$ c! Q: V├─08.强化学习（进阶）
8 ~6 M+ L# b& W│ │ 01.【视频】强化学习.mp4* k6 ~4 I- A0 X
│ │ 02.【图文】强化学习.pdf
4 \+ ~: b% O+ G* [│ │ 03.【代码】q Learning代码详解及下载（附件）.pdf
6 \. Z. i8 y# S0 j7 f# ]! N│ │ 04.【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）.pdf' e. J& F: ~" G! _
│ │
% d& y: a$ r$ Q) |. B0 E, H│ └─资料 O H0 E2 L* H7 @$ B$ \
│ 03.q-learning-intro download.zip1 I- n6 F4 Y9 W' L$ a
│ 04.dqn download.zip
. m+ F; M* d; [4 D. E5 Q. B o│
. H$ O& l$ h9 w9 B; r. Q, j└─09.毕业项目$ E4 h6 }/ {( a& Q( p; {1 J1 ~" A
01.【实战项目5】毕业项目.pdf
% x7 q6 B/ h6 R: v# P' v$ Q! S% v1 |& s& _' [$ J* ]4 t8 `
, {8 s$ ^9 }$ E' m9 `5 t4 @5 H: S) X. y/ H. ~9 N. z
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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
