TA的每日心情 | 擦汗
2020-9-7 04:17 |
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签到天数: 5 天 [LV.2]小吧熟人
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├─01.预备内容（入门）: \4 k0 ^4 }- W# H8 W7 g4 M& F5 q
│ 01.【视频】你的入门学习指南.mp43 a6 G& s7 c# H2 y% F+ S! q4 k9 Z8 N
│ 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
1 K& F2 `+ |/ c" ]│ 03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf
( U; a X9 h- T/ w6 i│ 04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf
6 K2 s4 a7 `! A+ B7 U│ 05.【视频】深度学习概论.mp4
5 }2 r$ Z! U5 H7 g" ?( z│ 06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4( f9 K# Z; ^. J% Q
│ 07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf
" g' ~2 D0 V) A: s7 ~2 l│ w7 x6 r6 a0 `) R( \% q' h
├─02.Python基础（入门）5 I( V2 T! ]9 ]" ^
│ │ 01.【图文】Python环境安装.pdf: @& G0 N/ k1 f# G5 q
│ │ 02.【视频】Python基础.mp4
/ |6 {$ O, R; v; k│ │ 03.【代码】详解Python及代码下载（见附件）.pdf
8 K: {7 |$ b6 A2 t│ │ 9 C; x2 M8 Y+ U9 I
│ └─资料8 z! z R. @5 W' y- o7 K. n
│ 03.python code download.zip
4 l" Y) a6 F$ C0 j6 {+ w7 E+ b│ 1 i" o+ M7 f; X, G" Y1 `
├─03.PyTorch基础（入门）
! p5 Y% W3 N' }# w) H│ │ 01.【图文】PyTorch简介.pdf
/ s3 t7 b, H7 |( {9 A│ │ 02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4/ z6 R. }$ W: @( y3 X6 S
│ │ 03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4
; i* W0 V6 \/ m0 _5 e7 \/ c│ │ 04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）.pdf
. c+ G' k. D9 f- G- M' ?% b+ r│ │ 05.【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）.pdf: ]! r7 \9 ^3 Q8 U, |+ q2 x1 \
│ │ 06.【代码】动态图代码详解及下载（见附件）.pdf
$ @ C& Q/ F T$ J, g; u" r│ │ 0 v6 @, L+ W! R# f
│ └─资料4 V1 L+ I) P; E: t: U; z
│ 04.Tensor-and-Variable_code.zip% f4 F g$ ?% `1 h
│ 05.autograd_code.zip
3 C P: z$ N: f, \5 n/ E5 R. g' [│ 06.dynamic-graph_code.zip
& ^) T- h7 Y/ l1 E8 i( U│
" f/ X/ l/ X. n7 s6 `1 Y) s├─04.神经网络（进阶）
" r# ?4 ~7 |! t' t5 L* d' x│ │ 01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp4
% C, l: \0 V! E. K│ │ 02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf6 z, B3 z- k9 @5 [2 l' v" n& U
│ │ 03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）.pdf
% ~' e- `* w" l& z" \" b+ z3 W│ │ 04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4) P$ o2 m; c; \% N( A$ U
│ │ 05.【图文】Logistic回归.pdf
6 @- p# }$ c2 n' T│ │ 06.【代码】logistic回归代码详解及下载（见附件）.pdf4 E9 }: ^: b: j$ D8 t/ o9 p
│ │ 07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
2 E- } f* V8 I5 g3 a( q│ │ 08.【图文】多层神经网络.pdf: w& [3 J, d' Q2 x* u/ o ^1 b
│ │ 09.【代码】多层神经网络代码详解及下载（见附件）.pdf6 K1 | c4 X5 p9 l$ W) t: a
│ │ 10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4
% \% J: S9 p2 z│ │ 11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf9 q) \4 M+ [, Q$ T& n
│ │ 12.【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）.pdf( p3 f$ _2 |9 e! u$ x/ x" w( X
│ │ 13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4' s0 {$ N6 u" Y; B) @6 o* G
│ │ 14.【图文】反向传播算法.pdf
@/ R$ [0 a: u' {/ i; R* i│ │ 15.【图文】优化算法介绍.pdf
/ ]: e, M' }; O! D" K│ │ 16.【图文】优化算法变式.pdf
- o. N3 h; C3 m4 a- T4 A│ │ 17.【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）.pdf
8 K, n6 U5 u; p│ │ 18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）.pdf
3 _6 h1 u: B, I; G4 T& r2 y│ │ 19.【代码】优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）.pdf/ j1 H3 l! ^: {. k* |' j- `
│ │ 20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）.pdf
$ ?' _. v$ b& N7 \+ s& M│ │ 21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）.pdf- Y* [; N( B: {% X @/ s: o
│ │ 22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）.pdf4 u3 k! G& D5 q. K/ ?: B* X" X
│ │ 23.【代码】优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）.pdf
" [. g: q- v' V/ d$ q; t: [│ │ 24.【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）.pdf
- [4 X- a M6 f' I6 B, {│ │
" z0 G6 _" \$ _3 m) p* ?; d│ └─资料 p8 ^+ v* B2 A1 j+ s Q' p9 J" @% @+ e
│ 03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip
`. Q+ \- l( m% J: {│ 06.logistic-regression.ipynb.zip
! S d/ l( j9 t) y" [! i3 e& z│ 09.nn-multilayer.ipynb.zip9 @ Y" r, W5 v& ^1 h! }9 ?
│ 12.deep-nn.ipynb.zip
( R7 B. J& R, j+ M x│ 17.param_initialize_code.zip
' g) D, X, g% r- ~1 Z/ m: O│ 18.sgd-code.zip
+ l# f, }. D1 R( \│ 19.momentum-code.zip9 S8 }+ V" [1 N: B* J$ {
│ 20.adagrad-code.zip
. ]- X! F% G) e+ w│ 21.rmsprop-code.zip
2 q r5 `2 `: h7 z) }│ 22.adadelta-code.zip; }+ H9 ^6 O+ V% c7 x
│ 23.adam-code.zip/ x) E8 k& Z* r. F
│ 24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip
7 N6 F/ v$ X8 U) W( L5 ~ b" u0 \( @│ " H# h/ S% b8 p! E8 D& r
├─05.卷积神经网络（进阶） Y$ ?# C$ r* U! M z& V. L
│ │ 01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp45 G& f+ Q+ N7 t5 g3 S
│ │ 02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4
3 Q& O% n5 N! h│ │ 03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4
1 b" B3 E( L* N( T2 Y│ │ 04.【图文】卷积神经网络.pdf
3 w$ j/ Z, z% @│ │ 05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）.pdf2 [3 m% C7 K0 [) \
│ │ 06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf/ D7 l. L i& C6 [# W6 @
│ │ 07.【图文】经典卷积神经网络.pdf8 w5 [* K/ {7 K8 } ^6 c5 c1 U
│ │ 08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4: R, ]: p1 }2 B# A5 E% e
│ │ 09.【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）.pdf* I2 a% g( W: x" }
│ │ 10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp44 m6 R, J B/ P7 G# m8 y
│ │ 11.【代码】VGG代码详解（下载见附件）.pdf8 _' ~) l# Y. w! m0 a
│ │ 12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4
& b& O" u; o4 m( E, g' V6 y* V. q│ │ 13.【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）.pdf
+ B0 e4 Y0 {7 y8 t: d│ │ 14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4, \3 u; D; W6 a2 R( c
│ │ 15.【代码】ResNet代码详解（下载见附件）.pdf6 p1 n' R0 R8 v6 ]9 F& l& @' @0 Q% g4 Q
│ │ 16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4- s2 i: G1 A& w6 `8 ~
│ │ 17.【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）.pdf, _1 ~2 D* H( g; O8 p0 a- H
│ │ 18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp4' P) f" I# B* ]# w. i3 i: T
│ │ 19.【图文】训练卷积神经网络.pdf' A( ]3 H! }- T( u3 \! P+ {
│ │ 20.【代码】数据增强代码详解（下载见附件）.pdf
) Y. \+ A! J# C9 w1 a│ │ 21.【代码】数据读取代码详解（下载见附件）.pdf
" o- W; ~) ~# y1 H5 i+ H* S$ P3 y) o│ │ 22.【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）.pdf
3 ]- E& B& x" @│ │ 23.【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）.pdf3 F' R+ j$ j% I! c, o
│ │ 24.【代码】批标准化代码详解（下载见附件）.pdf
; P- Z: f5 r- |. C% n│ │ 25.【代码】正则化代码详解（下载见附件）.pdf. R7 M; O: U2 F( Y, K$ K+ _
│ │ 26.【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）.pdf5 m- W. h; P! W
│ │ 27.【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）.pdf" `6 x0 i) E# w- {1 |
│ │ L* q+ {8 v! b
│ └─资料
! T3 H/ V, @) O" ~1 z/ i$ g│ 05.basic_conv download.zip
# i& V& j; i q* N│ 05.utils.py
3 h% \7 ` @- c│ 09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip
* j& U+ j0 p) |7 O. L! r0 l$ b│ 09.alexnet download.zip
0 M+ @+ ]9 z S! \6 D; @3 J9 T2 W2 s" E│ 11.vgg download.zip
% L) y0 C3 f% m1 Q# I│ 13.googlenet download.zip
9 q" q* g& F+ x0 e8 q# {5 V│ 15.resnet download.zip1 O& c5 Z! w' q8 m4 L- n
│ 17.densenet download.zip
/ f9 G" b, {# P- K) v6 m│ 20.data-augumentation-code.zip
! y1 Q( Q+ H( I& k│ 21.data-io-code.zip
/ b6 P& s/ t( v│ 22.fine-tune-code.zip
3 S5 H# y9 S* b+ _│ 23.lr-decay-code.zip
9 U8 p( Y9 ~( o: b│ 24.normalization-code.zip
0 L3 m5 u8 L% @! q│ 25.regularization-code.zip
. |, g) t% J5 n% L/ o│ 26.tensorboard-code.zip
" h. F; |/ Y* X1 V0 A6 m, G│ 27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip6 `1 h2 c) _6 X9 [& T# S' c* ^
│ 3 `0 p, d5 L4 Q6 F8 A8 P1 ]
├─06.循环神经网络（进阶）" {4 |: g+ ]1 x A
│ │ 01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4
7 `) L4 j0 g/ B! y│ │ 02.【图文&代码】循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）.pdf
7 C- r! D5 `) S* A: i│ │ 03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4# _8 q* m4 m; {
│ │ 04.【图文&代码】循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）.pdf K! p$ x! x3 ^4 X3 h
│ │ 05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）.pdf
/ _) d; Z% g5 V│ │ 06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）.pdf" z$ r8 g# Y, ]8 h) R' E, n, k! o
│ │ 07.【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）.pdf
, n. Z+ A3 m3 U Y│ │ 08.【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）.pdf
/ p1 v8 O& T. O0 N5 }- `│ │ 09.【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）.pdf3 P2 ?2 x F7 w0 c: }- p" \$ e
│ │ 10.【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）.pdf
1 b0 @1 Q! V" W5 C2 z" M2 l6 h# B6 c│ │ 11.【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）.pdf5 n5 m E8 `- G: _: G
│ │
1 X! s( J9 r8 ]. V$ u" l│ └─资料, ^ O$ M/ z; ^: }0 S- m) R
│ │ 04.RNN app download.zip
2 \7 s k2 d* j4 A4 @/ N│ │ 05.pytorch-rnn-code.zip
8 P& a. _2 E6 G0 f& r) ^- e│ │ 06.rnn-for-image-code.zip
; n ]) v8 }" W& {/ {, {│ │ 07.time-series-code.zip
' Z9 S9 f( ?) _$ S: F( t│ │ 08.word-embedding-code.zip7 l6 h" z9 v6 v1 G5 m/ N
│ │ 09.n-gram-code.zip
9 d! ^+ ~8 i% A$ q/ x│ │ 10.seq-lstm-code.zip) G& c: n6 }. F6 S
│ │ 11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
% @( y/ F: F& O! ^. E- r│ │ 9 i: |) a) t& p' G9 k4 N& L
│ └─07.time-series-code4 u, K7 @2 X; n
│ data.csv
! K4 o5 l7 J0 C7 z* R│ time-series.ipynb# x' r) v* R& z& q* p \
│
# z. d$ J2 r! n& ~; _/ u├─07.生成对抗网络GAN（进阶）; a1 W$ x) a/ F3 H- Z# q8 m( ]
│ │ 01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
* Q; C, f9 z O9 {0 d│ │ 02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4% C$ t/ i2 u: Y( r
│ │ 03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp42 L$ _2 t9 s4 a9 ?
│ │ 04.【图文】生成对抗网络.pdf
6 {% m" `+ }. r! ]8 K│ │ 05.【代码】自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf) C& o! l6 r# ]* x) h
│ │ 06.【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf8 V5 |. ~* m, {9 a2 B3 V9 I
│ │ 07.【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）.pdf& j! u% M1 F0 W1 t, }4 U2 H. j
│ │ 08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）.pdf
: n3 m: S& X- ?* G3 y0 K│ │
; G) \6 p% n; S( Y" t3 k& {% i% U│ └─资料
' g+ T* c7 n( M6 d" a│ 05.autoencoder download.zip
) A6 h m5 v) M* b2 a4 l4 w│ 06.vae download.zip z6 I. {; k, J6 s% I
│ 07.gan download.zip
! o Z* B1 h; w7 y v) H" G│ 2 e$ z! B. X' Z0 u, X) Y' K
├─08.强化学习（进阶）
; t* V0 ^; H; e9 n- ?5 |│ │ 01.【视频】强化学习.mp4
' [8 q1 V+ `1 r3 p│ │ 02.【图文】强化学习.pdf" D' q+ ^9 S! R7 s
│ │ 03.【代码】q Learning代码详解及下载（附件）.pdf
# e" l3 l7 s! I) b│ │ 04.【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）.pdf: L" ~% P) D! D2 Q
│ │ 0 ]! j* @8 j+ E4 l: X, p3 z
│ └─资料
9 Y" i5 `0 c1 h3 g& V. x7 p% U│ 03.q-learning-intro download.zip
6 [; u) w! D7 L│ 04.dqn download.zip( u8 D/ l9 ?* C, M- @
│
- ~9 P( n) \7 e& B6 h└─09.毕业项目* n0 [- G% D; W
01.【实战项目5】毕业项目.pdf
1 Q% \4 c4 v1 R& B5 U$ }& ?4 ~ C% Y
$ H7 G) h' j! C6 R# \3 Q8 B# t( e
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发表于 2020-9-12 00:09:00
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