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发表于 2025-10-24 19:42:59 | 查看: 29| 回复: 0

课程简介

本课程是2025年最新版Python人工智能全栈开发课程,涵盖从Python基础到AI前沿技术的完整知识体系。课程深度解析大语言模型、神经网络、深度学习、知识图谱等核心技术,结合智能金融风控、计算机视觉等实战项目。学员将掌握PyTorch、Transformer、BERT、GPT等主流技术栈,通过7大阶段系统学习,具备独立开发AI应用的能力。课程配套完整的项目实战和行业案例,帮助学员构建从数据处理到模型部署的全栈AI技能,为高薪就业奠定坚实基础。


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课程目录

01 Python核心与编程基础

第1-14节:Python语法、数据结构、函数、文件操作、异常处理等基础内容。

02 Python面向对象与高级编程

第1-20节:面向对象、装饰器、网络编程、多线程、数据结构算法等进阶内容。

03 数据处理与统计推断

第1-18节:Linux、MySQL、Pandas、Numpy、数据可视化、统计分析等数据处理技能。

04 监督与无监督学习

第1-16节:机器学习算法、模型评估、特征工程、聚类、分类、回归等核心内容。

05 智能金融风控系统

第1-23节:风控业务、特征工程、评分卡、模型构建、项目实战等金融应用。

06 神经网络与深度学习

第1-15节:PyTorch基础、神经网络、CNN、RNN、优化算法等深度学习入门。

07 大语言模型与文本智能

第1-20节:词向量、注意力机制、Transformer、BERT、GPT等NLP核心技术。

08 知识图谱构建与推理

第1-12节:知识图谱基础、实体关系抽取、图数据库、推理应用等实战内容。

09 大模型GPT训练

第1-11节:Prompt微调、GPT架构、RAG、Agent开发、模型部署等高级主题。

10 开源大模型平台开发

第1-4节:阿里百炼、星火大模型、百度千帆等平台使用与集成开发。

--- 点击展开详细目录 ---

1阶段一、Python核心与编程基础-V6.5-AI

01.Linux基础
Day01_Linux基础
  • 🎬 01.Python基础_阶段大纲.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.计算机初识.avi
  • 🎬 04.Linux系统简介.avi
  • 🎬 05.宿主机和虚拟机关系图.avi
  • 🎬 06.如何安装Vmware软件.avi
  • 🎬 07.手动安装Linux虚拟机(了解).avi
  • 🎬 08.VMware挂载虚拟机(掌握).avi
  • 🎬 09.FinalShell连接Linux虚拟机.avi
  • 🎬 10.上午内容回顾.avi
  • 🎬 11.扩展_Linux快照.avi
  • 🎬 12.Linux_目录结构介绍.avi
  • 🎬 13.Linux命令_ls.avi
  • 🎬 14.Linux命令_cd_pwd.avi
  • 🎬 15.Linux命令_mkdir.avi
  • 🎬 16.Linux命令_文件相关.avi
  • 🎬 17.Linux命令_查找相关.avi
  • 🎬 18.今日内容总结.avi
Day02_Linux基础
  • 🎬 01.昨日内容回顾.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.Linux命令-管道-过滤-统计.avi
  • 🎬 04.Linux命令-重定向-echo-反引号-tail.avi
  • 🎬 05.Linux命令-vi编辑器(重点).avi
  • 🎬 06.Linux命令-如何修改IP地址.avi
  • 🎬 07.Linux命令-vi命令详解.avi
  • 🎬 08.Linux命令-查看命令手册.avi
  • 🎬 09.Linux命令-su和sudo.avi
  • 🎬 10.Linux命令-用户和用户组相关(了解).avi
  • 🎬 11.上午内容回顾.avi
  • 🎬 12.权限管理-图解.avi
  • 🎬 13.Linux命令-chmod命令(重点掌握).avi
  • 🎬 14.Linux命令-chown命令.avi
  • 🎬 15.Linux命令-常用快捷键.avi
  • 🎬 16.Linux命令-yum方式安装软件.avi
  • 🎬 17.Linux命令-systemctl命令.avi
  • 🎬 18.Linux命令-软连接和硬链接.avi
  • 🎬 19.Linux命令-网络相关.avi
  • 🎬 20.Linux命令-端口号相关.avi
  • 🎬 21.Linux命令-进程相关.avi
  • 🎬 22.Linux命令-上传和下载.avi
  • 🎬 23.Linux命令-压缩和解压缩.avi
02.MySQL基础
day01-Mysql基础
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.数据库-概述.avi
  • 🎬 04.数据库-DBMS和数据库的关系.avi
  • 🎬 05.数据库-常见数据库介绍.avi
  • 🎬 06.数据库-环境搭建.avi
  • 🎬 07.数据库-常见的问题.avi
  • 🎬 08.MySQL-登陆和登出.avi
  • 🎬 09.DataGrip-安装.avi
  • 🎬 10.DataGrip-连接MySQL.avi
  • 🎬 11.DataGrip-基本设置.avi
  • 🎬 12.SQL-分类介绍.avi
  • 🎬 13.SQL-通用语法.avi
  • 🎬 14.SQL-常用数据类型.avi
  • 🎬 15.DDL语句-操作数据库.avi
  • 🎬 16.DDL语句-操作数据表.avi
  • 🎬 17.DDL语句-操作字段.avi
  • 🎬 18.DML语句-添加表数据.avi
  • 🎬 19.DML语句-修改和删除表数据.avi
day02-Mysql查询
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.约束-主键约束详解.avi
  • 🎬 04.扩展-delete 和 truncate的区别.avi
  • 🎬 05.约束-单表约束详解.avi
  • 🎬 06.扩展-如何备份表数据.avi
  • 🎬 07.单表查询-准备动作.avi
  • 🎬 08.单表查询-基本查询.avi
  • 🎬 09.单表查询-条件查询.avi
  • 🎬 10.上午内容回顾.avi
  • 🎬 11.单表查询-排序查询.avi
  • 🎬 12.单表查询-聚合查询.avi
  • 🎬 13.单表查询-分组查询.avi
  • 🎬 14.单表查询-分页查询.avi
  • 🎬 15.多表查询-入门(明天还会重头讲).avi
day03-Mysql多表查询
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.多表建表-一对多-图解.avi
  • 🎬 04.多表建表-一对多-代码实现.avi
  • 🎬 05.多表查询-准备数据.avi
  • 🎬 06.多表查询-交叉查询.avi
  • 🎬 07.多表查询-内连接查询.avi
  • 🎬 08.多表查询-外连接查询.avi
  • 🎬 09.多表查询-子查询.avi
  • 🎬 10.上午内容回顾.avi
  • 🎬 11.自关联查询-导入数据.avi
  • 🎬 12.自关联查询-代码实现.avi
  • 🎬 13.多表建表-多对多图解.avi
  • 🎬 14.多表建表-多对多代码实现.avi
  • 🎬 15.多表建表-一对一建表(了解).avi
  • 🎬 16.SQL练习题-导入数据.avi
  • 🎬 17.扩展_case when 和 if函数.avi
day04-窗口函数+练习题
  • 🎬 01.昨日内容回顾.avi
  • 🎬 02.窗口函数介绍.avi
  • 🎬 03.窗口函数-初体验.avi
  • 🎬 04.扩展_case when语句.avi
  • 🎬 05.SQL练习题(34题)-导入数据.avi
  • 🎬 06.SQL练习题(34题)-表字段介绍.avi
  • 🎬 07.SQL练习题(34题)-前5题.avi
  • 🎬 08.SQL练习题(34题)-5 ~ 10题.avi
  • 🎬 09.SQL练习题(34题)-11 ~ 15题.avi
  • 🎬 10.SQL练习题(34题)-16 ~ 17题.avi
  • 🎬 11.SQL练习题(34题)-18 ~ 20题.avi
  • 🎬 12.SQL练习题(34题)-21 ~ 24题.avi
  • 🎬 13.SQL练习题(34题)-25 ~ 28题.avi
  • 🎬 14.SQL练习题(34题)-29 ~ 34题.avi
03.Python基础
day01
  • 🎬 02.Python阶段-大纲介绍.avi
  • 🎬 03.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 04.计算机简介.avi
  • 🎬 05.计算机语言介绍.avi
  • 🎬 06.Python语言介绍.avi
  • 🎬 07.扩展_编译型和解释型语言对比.avi
  • 🎬 08.Python环境搭建.avi
  • 🎬 09.Python入门案例-HelloWorld(重要).avi
  • 🎬 10.PyCharm基本设置和常用插件.avi
  • 🎬 11.上午内容回顾.avi
  • 🎬 12.Python基础语法-注释.avi
  • 🎬 13.变量-入门.avi
  • 🎬 14.变量-数据类型.avi
  • 🎬 15.标识符和关键字.avi
  • 🎬 16.输出(上).avi
  • 🎬 17.输出(下).avi
  • 🎬 18.输入.avi
  • 🎬 19.运算符详解.avi
  • 🎬 20.类型转换.avi
day02
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.昨日作业处理_交换变量.avi
  • 🎬 03.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 04.顺序结构介绍.avi
  • 🎬 05.if语句-单分支.avi
  • 🎬 06.比较运算符和逻辑运算符.avi
  • 🎬 07.if语句-双分支.avi
  • 🎬 08.if语句-多分支.avi
  • 🎬 09.if语句-嵌套.avi
  • 🎬 10.分支结构-猜拳游戏.avi
  • 🎬 11.扩展-三元表达式.avi
  • 🎬 12.扩展_Debug断点调试.avi
  • 🎬 13.循环-入门.avi
  • 🎬 14.循环求和-1 ~ 100之间数字和.avi
  • 🎬 15.循环求和-偶数和.avi
  • 🎬 16.循环-统计思想.avi
  • 🎬 17.循环嵌套-打印矩形.avi
  • 🎬 18.循环嵌套-打印正三角形.avi
  • 🎬 19.循环嵌套-打印倒三角形.avi
  • 🎬 20.循环嵌套-打印99乘法表.avi
day03
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.for循环-入门.avi
  • 🎬 04.for循环-99乘法表.avi
  • 🎬 05.循环控制跳转语句-break和continue.avi
  • 🎬 06.报数字游戏.avi
  • 🎬 07.猜数字游戏.avi
  • 🎬 08.扩展-循环+else语法.avi
  • 🎬 09.扩展-打印质数.avi
  • 🎬 10.字符串-入门.avi
  • 🎬 11.字符串-下标.avi
  • 🎬 12.字符串-切片.avi
  • 🎬 13.字符串-常用函数-find-index.avi
  • 🎬 14.字符串-常用函数-replace-split.avi
  • 🎬 15.字符串案例-打印偶数索引.avi
  • 🎬 16.字符串案例-判断文件名是否以.png结尾.avi
day04
  • 🎬 01.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 02.列表-入门.avi
  • 🎬 03.列表-遍历.avi
  • 🎬 04.列表-增.avi
  • 🎬 05.列表-查.avi
  • 🎬 06.扩展-大串中小串出现的次数.avi
  • 🎬 07.列表-删.avi
  • 🎬 08.上午内容回顾.avi
  • 🎬 09.列表-改.avi
  • 🎬 10.列表-嵌套.avi
  • 🎬 11.列表-嵌套案例-随机分配办公室.avi
  • 🎬 12.元组-详解.avi
  • 🎬 13.列表-幸运数字6.avi
  • 🎬 14.字典-入门.avi
  • 🎬 15.字典-增删改.avi
  • 🎬 16.字典-查询相关.avi
  • 🎬 17.字典-遍历.avi
  • 🎬 18.今日内容总结.avi
day05
  • 🎬 01.昨日内容回顾.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.集合-入门.avi
  • 🎬 04.容器类型公共操作-运算符.avi
  • 🎬 05.容器类型公共操作-函数.avi
  • 🎬 06.列表推导式详解.avi
  • 🎬 07.集合和字典推导式详解.avi
  • 🎬 08.函数-入门.avi
  • 🎬 09.上午内容回顾.avi
  • 🎬 11.函数-参数解释.avi
  • 🎬 12.函数-返回值详解.avi
  • 🎬 13.函数-嵌套调用.avi
  • 🎬 14.函数-嵌套调用案例.avi
  • 🎬 15.变量的作用域.avi
  • 🎬 16.多函数执行流程.avi
day06
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.函数-同时返回多个值.avi
  • 🎬 04.函数参数-位置参数.avi
  • 🎬 05.函数参数-关键字参数.avi
  • 🎬 06.函数参数-缺省参数.avi
  • 🎬 07.函数参数-不定长参数.avi
  • 🎬 08.函数参数-不定长参数-案例.avi
  • 🎬 09.组包和拆包解释.avi
  • 🎬 10.交换变量值.avi
  • 🎬 11.引用详解(了解).avi
  • 🎬 12.扩展-引用相关的面试题.avi
  • 🎬 13.匿名函数(上).avi
  • 🎬 14.匿名函数(下).avi
  • 🎬 15.文件操作-打开文件.avi
  • 🎬 16.文件操作-读取数据.avi
  • 🎬 17.文件操作-读取数据-中文.avi
  • 🎬 18.文件操作-写数据.avi
  • 🎬 19.综合案例-备份文件.avi
  • 🎬 20.扩展-with-open语句.avi
day07
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.昨日内容回顾.avi
  • 🎬 03.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 04.异常-演示.avi
  • 🎬 05.异常-入门.avi
  • 🎬 06.异常-捕获指定异常.avi
  • 🎬 07.异常-完整格式.avi
  • 🎬 08.异常-传递性.avi
  • 🎬 09.模块-导入方式详解.avi
  • 🎬 10.导入-自定义模块.avi
  • 🎬 11.模块_name属性.avi
  • 🎬 12.模块_all属性.avi
  • 🎬 13.上午内容回顾.avi
  • 🎬 14.包-详解.avi
  • 🎬 15.学生管理系统-演示及需求分析.avi
  • 🎬 16.学生管理系统-打印界面.avi
  • 🎬 17.学生管理系统-架构实现.avi
  • 🎬 18.学生管理系统-添加学生.avi
  • 🎬 19.学生管理系统-根据学号删除学生信息.avi
  • 🎬 20.学生管理系统-根据姓名删除学生信息.avi
  • 🎬 21.学生管理系统-修改学生信息.avi
  • 🎬 22.学生管理系统-根据学号查询学生信息.avi
  • 🎬 23.学生管理系统-根据姓名查询学生信息.avi
  • 🎬 24.学生管理系统-查询所有学生信息.avi
  • 🎬 25.学生管理系统-升级版思路.avi
day08
  • 🎬 01.昨日反馈处理.avi
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍.avi
  • 🎬 03.os模块介绍.avi
  • 🎬 04-约瑟夫环.avi
  • 🎬 05.排列组合.avi
  • 🎬 06.统计每个字符的次数.avi
  • 🎬 07.模拟登陆.avi
  • 🎬 08.模拟斗地主发牌.avi
  • 🎬 09.递归-求阶乘.avi
  • 🎬 10.递归-阶乘图解.avi
  • 🎬 11.递归-斐波那契数列数列.avi
  • 🎬 12.PyMysql-入门.avi
  • 🎬 13.PyMysql-CURD操作.avi

2阶段二、Python面向对象与高级编程-V6.5-AI

day01-面向对象基础
  • 🎬 01.Python进阶-大纲介绍_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.面向对象-初识_.wmv
  • 🎬 04.面向对象-三大特征介绍_.wmv
  • 🎬 05.定义类和对象_.wmv
  • 🎬 06.self对象介绍_.wmv
  • 🎬 07.在类内部调用类的函数_.wmv
  • 🎬 08.在类外定义和获取属性_.wmv
  • 🎬 09.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 10.在类内获取属性_.wmv
  • 🎬 11.魔法方法-init-无参数_.wmv
  • 🎬 12.魔法方法-init-有参数_.wmv
  • 🎬 13.魔法方法-str和del_.wmv
  • 🎬 14.案例-减肥_.wmv
  • 🎬 15.案例-烤地瓜_.wmv
day02-面向对象高级
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.定义类的格式_.wmv
  • 🎬 04.继承-入门_.wmv
  • 🎬 05.继承-单继承_.wmv
  • 🎬 06.继承-多继承_.wmv
  • 🎬 07.继承-方法重写-入门_.wmv
  • 🎬 08.继承-子类访问父类成员-方式1_.wmv
  • 🎬 09.继承-子类访问父类成员-方式2_.wmv
  • 🎬 10.继承-多层继承_.wmv
  • 🎬 11.封装-私有化属性_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.封装-私有化方法_.wmv
  • 🎬 14.扩展-方法重写案例-手机类_.wmv
  • 🎬 15.多态-入门_.wmv
  • 🎬 16.扩展Java版多态.wmv
  • 🎬 17.多态案例战斗机.wmv
  • 🎬 18.抽象类详解_.wmv
  • 🎬 19.类属性和对象属性详解_.wmv
  • 🎬 20.类方法和静态方法详解_.wmv
day03-学生管理系统-深拷贝浅拷贝
  • 🎬 01.昨日反馈和作业处理_.wmv
  • 🎬 02.面向对象版-学生管理系统-需求分析_.wmv
  • 🎬 03.学生类-代码实现_.wmv
  • 🎬 04.学生管理系统文件-搭建提示界面_.wmv
  • 🎬 05.学生管理系统文件-搭建基本框架_.wmv
  • 🎬 06.学生管理系统文件-业务逻辑代码实现_.wmv
  • 🎬 07.main模块-搭建程序的主入口_.wmv
  • 🎬 08.学生管理系统文件-添加学生_.wmv
  • 🎬 09.学生管理系统文件-查看所有学生信息_.wmv
  • 🎬 10.学生管理系统文件-修改学生信息_.wmv
  • 🎬 11.学生管理系统文件-删除学生信息_.wmv
  • 🎬 12.学生管理系统文件-查询单个学生信息_.wmv
  • 🎬 13.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 14.扩展dict属性.wmv
  • 🎬 15.扩展_withopen语法.wmv
  • 🎬 16.学生管理系统文件-保存学生信息_.wmv
  • 🎬 17.学生管理系统文件-加载学生信息_.wmv
  • 🎬 18.扩展-把showview()函数定义成静态方法.wmv
  • 🎬 19.深浅拷贝-普通赋值_.wmv
  • 🎬 20.深浅拷贝-浅拷贝_.wmv
  • 🎬 21.深浅拷贝-深拷贝_.wmv
  • 🎬 22.今日内容总结_.wmv
day04_闭包和装饰器
  • 🎬 01.昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.函数名-作为对象_.wmv
  • 🎬 03.函数名-作为实参传递_.wmv
  • 🎬 04.闭包-入门_.wmv
  • 🎬 05.闭包-图解_.wmv
  • 🎬 06.闭包-nonlocal关键字_.wmv
  • 🎬 07.装饰器-入门_.wmv
  • 🎬 08.装饰器-无参无返回值_.wmv
  • 🎬 09.装饰器-有参无返回值_.wmv
  • 🎬 10.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 11.装饰器-无参有返回值_.wmv
  • 🎬 12.装饰器-有参有返回值_.wmv
  • 🎬 13.装饰器-可变参数_.wmv
  • 🎬 14.多个装饰器-装饰1个函数_.wmv
  • 🎬 15.多个装饰器-执行流程_.wmv
  • 🎬 16.带有参数的装饰器(上)_.wmv
  • 🎬 17.带有参数的装饰器(下)_.wmv
day05_网编和多线程
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.网络编程-介绍_.wmv
  • 🎬 04.端口号-介绍_.wmv
  • 🎬 05.协议-介绍_.wmv
  • 🎬 06.网络通信-原理_.wmv
  • 🎬 07.socket-入门_.wmv
  • 🎬 08.TCP流程分析_.wmv
  • 🎬 09.字符串和二进制数据相互转换_.wmv
  • 🎬 10.案例-收发1句话-服务器端代码实现_.wmv
  • 🎬 11.案例-收发1句话-客户端代码实现_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.服务器端-端口号复用_.wmv
  • 🎬 14扩展.服务器端-接收多客户端消息.wmv
  • 🎬 15.扩展长连接.wmv
  • 🎬 16.扩展文件上传.wmv
  • 🎬 17.扩展_文件上传支持多客户端.wmv
  • 🎬 18.并行和并发介绍_.wmv
  • 🎬 19.多任务介绍_.wmv
  • 🎬 20.多进程-代码实现_.wmv
day06_多线程_生成器
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.多进程-参数解释_.wmv
  • 🎬 04.多进程-获取进程编号_.wmv
  • 🎬 05.多进程-进程之间数据相互隔离_.wmv
  • 🎬 06.默认-主进程会等待子进程结束再结束_.wmv
  • 🎬 07.设置主进程结束-子进程同步结束_.wmv
  • 🎬 08.多线程-基本概述_.wmv
  • 🎬 09.多线程-入门_.wmv
  • 🎬 10.多线程-参数解释_.wmv
  • 🎬 11.多线程-执行顺序_.wmv
  • 🎬 12.多线程-守护线程_.wmv
  • 🎬 13.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 14.多线程-线程间共享数据_.wmv
  • 🎬 15.多线程-操作共享变量-出现非法值_.wmv
  • 🎬 16.多线程-解决线程安全问题_.wmv
  • 🎬 17.多线程和多进程的区别_.wmv
  • 🎬 18.回顾-with open语法_.wmv
  • 🎬 19.自定义代码实现-上下文管理器(了解)_.wmv
day07_正则表达式
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.生成器-推导式写法_.wmv
  • 🎬 04.生成器-yield关键字_.wmv
  • 🎬 05.生成器-自定义数据迭代器_.wmv
  • 🎬 06.property-装饰器用法_.wmv
  • 🎬 07.property-修饰类变量_.wmv
  • 🎬 08.正则表达式-相关概述_.wmv
  • 🎬 09.正则表达式-入门_.wmv
  • 🎬 10.正则表达式-数量词_.wmv
  • 🎬 11.正则表达式-替换_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.正则表达式-校验单个字符_.wmv
  • 🎬 14.正则表达式-校验多个字符_.wmv
  • 🎬 15.正则表达式-校验开头和结尾_.wmv
  • 🎬 16.正则表达式-或者 和 分组_.wmv
  • 🎬 17.正则表达式-分组详解_.wmv
  • 🎬 18.数据结构和算法-入门_.wmv
  • 🎬 19.数据结构和算法-特点_.wmv
  • 🎬 20.时间复杂度简介_.wmv
day08_算法和数据结构
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.时间复杂度介绍_.wmv
  • 🎬 04.时间复杂度计算_.wmv
  • 🎬 05.最优最坏时间复杂度介绍_.wmv
  • 🎬 06.常见的时间复杂度介绍(掌握)_.wmv
  • 🎬 07.空间复杂度介绍(了解)_.wmv
  • 🎬 08.回顾-数据结构和算法概述_.wmv
  • 🎬 09.数据结构-划分_.wmv
  • 🎬 10.数据结构-线性结构-顺序表介绍_.wmv
  • 🎬 11.数据结构-线性结构-顺序表扩容策略_.wmv
  • 🎬 12.数据结构-线性结构-顺序表-添加和删除_.wmv
  • 🎬 13.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 14.链表-介绍_.wmv
  • 🎬 15.自定义代码模拟链表-创建节点类_.wmv
  • 🎬 16.链表类-架构搭建_.wmv
  • 🎬 17.链表类-判断链表是否为空_.wmv
  • 🎬 18.链表类-获取长度_.wmv
  • 🎬 19.链表类-遍历链表_.wmv
  • 🎬 20.链表类-往头部添加元素_.wmv
  • 🎬 21.链表类-往末尾添加元素_.wmv
  • 🎬 22.链表类-往中间添加元素_.wmv
  • 🎬 23.链表类-删除元素_.wmv
  • 🎬 24.链表类-查找元素_.wmv
  • 🎬 25.顺序表和链表区别_.wmv
day09_算法和数据结构
  • 🎬 01.昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.排序算法-稳定性介绍_.wmv
  • 🎬 03.冒泡排序-原理介绍_.wmv
  • 🎬 04.冒泡排序-代码实现_.wmv
  • 🎬 05.选择排序-分析流程_.wmv
  • 🎬 06.选择排序-代码实现_.wmv
  • 🎬 07.选择排序-代码实现_.wmv
  • 🎬 08.快速排序-思路分析_.wmv
  • 🎬 09.快速排序-代码实现_.wmv
  • 🎬 10.快速排序-图解_.wmv
  • 🎬 11.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 12.二分查找-递归版_.wmv
  • 🎬 13.二分查找-非递归版_.wmv
  • 🎬 14.数据结构-树-相关概述_.wmv
  • 🎬 15.数据结构-树-应用场景和存储_.wmv
  • 🎬 16.树形结构-应用场景-简介_.wmv
  • 🎬 17.树形结构-相关公式_.wmv
  • 🎬 18.自定义代码-模拟树形结构-添加元素_.wmv
  • 🎬 19.模拟树形结构-遍历-广度优先_.wmv
  • 🎬 20.模拟树形结构-遍历-深度优先_.wmv
  • 🎬 21.根据遍历结果-逆推树形结构_.wmv

3阶段三、数据处理与统计推断-V6.5-AI

day01
  • 🎬 01.阶段大纲介绍_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.计算机介绍_.wmv
  • 🎬 04.Linux系统介绍_.wmv
  • 🎬 05.虚拟化软件介绍_.wmv
  • 🎬 06.Vmware-软件安装_.wmv
  • 🎬 07.手动安装虚拟机(了解即可)_.wmv
  • 🎬 08.挂载虚拟机到Vmware软件(掌握)_.wmv
  • 🎬 09.Linux-快照_.wmv
  • 🎬 10.FinalShell-连接Linux虚拟机_.wmv
  • 🎬 11.Linux-命令格式介绍_.wmv
  • 🎬 11.Linux目录-介绍_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.Linux基础命令-ls命令_.wmv
  • 🎬 14.Linux基础命令-cd和pwd_.wmv
  • 🎬 15.Linux基础命令-创建目录_.wmv
  • 🎬 16.Linux基础命令-文件操作(上)_.wmv
  • 🎬 17.Linux基础命令-文件操作(下)_.wmv
  • 🎬 18.Linux基础命令-查找命令_.wmv
  • 🎬 19.Linux基础命令-grep和管道命令_.wmv
  • 🎬 20.Linux基础命令-echo, 重定向, tail命令_.wmv
  • 🎬 21.Linux基础命令-vi命令入门_.wmv
  • 🎬 22.Linux基础命令-vi常用快捷键_.wmv
  • 🎬 23.扩展man命令 和 help选项.wmv
day02
扩展
  • 🎬 01.Shell入门_.wmv

  • 🎬 02.Shell脚本-运行方式_.wmv

  • 🎬 03.MySQL环境搭建_.wmv

  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv

  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv

  • 🎬 03.root用户-初识_.wmv

  • 🎬 04.用户和用户组相关操作_.wmv

  • 🎬 05.权限查看相关_.wmv

  • 🎬 06.权限管理命令-chmod_.wmv

  • 🎬 07.权限管理命令-chown_.wmv

  • 🎬 08.Linux-常用快捷键_.wmv

  • 🎬 09.Linux-yum方式安装软件_.wmv

  • 🎬 10.Linux-服务管理命令-systemctl_.wmv

  • 🎬 11.Linux-软连接_.wmv

  • 🎬 12.Linux-硬链接_.wmv

  • 🎬 13.上午内容回顾_.wmv

  • 🎬 14.IP地址-介绍_.wmv

  • 🎬 15.网络相关-配置域名映射_.wmv

  • 🎬 16.网络传输-下载和发起网络请求_.wmv

  • 🎬 17.网络相关-端口号相关操作_.wmv

  • 🎬 18.进程相关_.wmv

  • 🎬 19.环境变量相关_.wmv

  • 🎬 20.Linux-上传和下载_.wmv

  • 🎬 21.压缩和解压缩-tarball 归档方式_.wmv

  • 🎬 22.压缩和解压缩-zip方式_.wmv

day03
  • 🎬 01.昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.数据库简介_.wmv
  • 🎬 04.数据库分类_.wmv
  • 🎬 05.MySQL版本介绍_.wmv
  • 🎬 06.MySQL-安装_.wmv
  • 🎬 07.MySQL-安装时可能遇到的问题_.wmv
  • 🎬 08.MySQL-登陆和登出_.wmv
  • 🎬 09.DataGrip连接MySQL_.wmv
  • 🎬 10.扩展PyCharm连接MySQL.wmv
  • 🎬 11.扩展DataGrip基本设置.wmv
  • 🎬 12.SQL语句-分类_.wmv
  • 🎬 13.SQL语句-通用语法和常用数据类型_.wmv
  • 🎬 14.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 15.DDL-操作数据库_.wmv
  • 🎬 16.DDL-操作数据表_.wmv
  • 🎬 17.DDL-操作字段_.wmv
  • 🎬 18.DML-添加表数据_.wmv
  • 🎬 19.DML-修改和删除表数据_.wmv
  • 🎬 20.delete from 和 truncate table区别_.wmv
  • 🎬 21.扩展如何备份数据表.wmv
  • 🎬 22.约束详解_.wmv
day04
  • 🎬 01.昨日内容回顾及反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.单表查询-简单查询_.wmv
  • 🎬 03.单表查询-条件查询_.wmv
  • 🎬 04.单表查询-排序查询_.wmv
  • 🎬 05.单表查询-聚合查询_.wmv
  • 🎬 06.单表查询-分组查询_.wmv
  • 🎬 07.单表查询-分页查询_.wmv
  • 🎬 08.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 09.多表建表-一对多_.wmv
  • 🎬 10.扩展多表建表-多对多.wmv
  • 🎬 11.扩展多表建表-一对一.wmv
  • 🎬 12.多表查询-交叉查询_.wmv
  • 🎬 13.多表查询-连接查询_.wmv
  • 🎬 14.多表查询-子查询_.wmv
  • 🎬 15.多表查询-自关联查询_.wmv
  • 🎬 16.窗口函数入门_.wmv
day05
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.Python数据分析的优势_.wmv
  • 🎬 04.Python-常见的开源库_.wmv
  • 🎬 05.Anaconda-环境搭建_.wmv
  • 🎬 06.Anaconda-如何安装第三方资源库_.wmv
  • 🎬 07.Anaconda-沙箱相关操作_.wmv
  • 🎬 08.Jupyter Notebook-入门_.wmv
  • 🎬 09.Jupyter Notebook-常用快捷键_.wmv
  • 🎬 10.扩展Jupyter lab演示.wmv
  • 🎬 11.PyCharm集成Anaconda-jupyter Notebook_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.Numpy-常用属性_.wmv
  • 🎬 14.创建ndarray_数组_zeros_onesempty.wmv
  • 🎬 15.创建ndarray数组_arangematrix.wmv
  • 🎬 16.创建ndarray数组_rand_randintuniform.wmv
  • 🎬 17.创建ndarray数组astype函数.wmv
  • 🎬 19.ndarray内置函数-基本函数_.wmv
  • 🎬 20.ndarray内置函数-统计函数_.wmv
  • 🎬 21.ndarray内置函数比较-排序-去重.wmv
  • 🎬 22.ndarray运算.wmv
day06
  • 🎬 01.昨日反馈处理_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.Panda-数据结构介绍_.wmv
  • 🎬 04.通过列表创建Series对象_.wmv
  • 🎬 05.扩展_通过元组字典创建Series对象.wmv
  • 🎬 06.创建DataFrame对象_.wmv
  • 🎬 07.Series对象常用属性_.wmv
  • 🎬 08.Series对象常用函数_.wmv
  • 🎬 09.Series案例-电影数据_.wmv
  • 🎬 10.Series-结合布尔值操作_.wmv
  • 🎬 11.Series-计算_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.DataFrame-常用属性介绍_.wmv
  • 🎬 14.DataFrame-常用函数介绍_.wmv
  • 🎬 15.DataFrame-布尔索引_.wmv
  • 🎬 16.DataFrame-计算_.wmv
  • 🎬 17.DataFrame-索引操作-入门_.wmv
  • 🎬 18.DataFrame-修改行索引和列名_.wmv
  • 🎬 19.DataFrame-添加-删除-插入列_.wmv
  • 🎬 20.DataFrame-导入和导出数据_.wmv
day07
  • 🎬 01.昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.DataFrame-加载行, 列数据_.wmv
  • 🎬 04.DataFrame-加载指定行列的数据_.wmv
  • 🎬 05.DataFrame-聚合统计_.wmv
  • 🎬 06.DataFrame-基本绘图_.wmv
  • 🎬 07.DataFrame-常用的统计值的方法_.wmv
  • 🎬 08.DataFrame-常用排序方法_.wmv
  • 🎬 09.链家案例-前5个需求_.wmv
  • 🎬 10.链家案例-6~8需求_.wmv
  • 🎬 11.链家案例-9~12需求_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.数据组合-concat()函数_.wmv
  • 🎬 14.数据组合-append()函数_.wmv
  • 🎬 15.数据组合-merge-一对一_.wmv
  • 🎬 16.数据组合-merge-多对一_.wmv
  • 🎬 17.数组聚合-join方式(了解)_.wmv
  • 🎬 18.缺失值-初识_.wmv
  • 🎬 19.缺失值-加载_.wmv
  • 🎬 20.缺失值-查看_.wmv
  • 🎬 21.缺失值处理-删除_.wmv
  • 🎬 22.缺失值处理-非线性填充_.wmv
  • 🎬 23.缺失值处理-线性填充_.wmv
day08
  • 🎬 01.昨日反馈处理及内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 03.apply函数-操作Series对象_.wmv
  • 🎬 04.apply函数-操作df对象_.wmv
  • 🎬 05.apply函数案例-计算某列的缺失值占比_.wmv
  • 🎬 06.向量化函数介绍_.wmv
  • 🎬 07.apply函数-结合lambda表达式使用_.wmv
  • 🎬 08.分组聚合演示_.wmv
  • 🎬 09.分组转换演示_.wmv
  • 🎬 10.分组过滤演示_.wmv
  • 🎬 11.GroupBy分组对象介绍_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.零售会员数据分析-需求介绍_.wmv
  • 🎬 14.零售会员数据分析-月增量实现及可视化_.wmv
  • 🎬 15.零售会员数据分析-透视表方式计算月增量_.wmv
  • 🎬 16.零售会员数据分析-计算月存量_.wmv
  • 🎬 17.零售会员数据分析-会员增量等级分布_.wmv
  • 🎬 18.回顾python中的日期类型.wmv
  • 🎬 19.Pandas中的日期类型介绍_.wmv
  • 🎬 20.提取日期的各个部分_.wmv
  • 🎬 21.日期运算_.wmv
  • 🎬 22.获取连续的日期_.wmv
  • 🎬 23.Python可视化组件介绍_.wmv
  • 🎬 24.Matplotlib-状态接口方式绘图_.wmv
  • 🎬 25.Matplotlib-面向对象方式绘图_.wmv
day09
  • 🎬 01.今日内容大纲介绍_.wmv
  • 🎬 02.anscombe数据集可视化_.wmv
  • 🎬 03.MatPlotlib-单变量-直方图_.wmv
  • 🎬 04.MatPlotlib-双变量-散方图_.wmv
  • 🎬 05.MatPlotlib-多变量-散点图_.wmv
  • 🎬 06.Pandas-单变量-柱状图(条形图)_.wmv
  • 🎬 07.Pandas-单变量-折线图-面积图-饼图_.wmv
  • 🎬 08.Seaborn-单变量-直方图_.wmv
  • 🎬 09.Seaborn-单变量-密度图_.wmv
  • 🎬 10.Seaborn-单变量-计数图_.wmv
  • 🎬 11.Seaborn-双变量-散点图_.wmv
  • 🎬 12.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 13.Seaborn-双变量-2D密度图_.wmv
  • 🎬 14.Seaborn-双变量-箱线图_.wmv
  • 🎬 15.Seaborn-双变量-小提琴图_.wmv
  • 🎬 16.Seaborn-样式介绍_.wmv
day10
  • 🎬 01.昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.会员价值度预估模型介绍_.wmv
  • 🎬 03.RFM案例-基本实现过程介绍_.wmv
  • 🎬 04.RFM案例-背景介绍_.wmv
  • 🎬 05.RFM案例-数据源介绍_.wmv
  • 🎬 06.RFM案例-加载数据及查看格式_.wmv
  • 🎬 07.RFM案例-数据预处理_.wmv
  • 🎬 08.RFM案例-汇总数据_.wmv
  • 🎬 09.RFM案例-计算RFM各项指标值_.wmv
  • 🎬 10.上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 11.RFM案例-计算最终结果_.wmv
  • 🎬 12.RFM案例-绘制3D柱状图_.wmv
  • 🎬 13.RFM案例-导出结果到本地文件或者数据库_.wmv
  • 🎬 14.RFM案例-总结及细节_.wmv
  • 🎬 15.RFM案例-面向对象版_.wmv
  • 🎬 16.扩展迭代器.wmv
  • 🎬 17.总结_LinuxMySQL.wmv
  • 🎬 18.总结_NumpyPandas.wmv

4阶段四、监督与无监督学习-V6.5-AI

day01-机器学习概述
  • 🎬 01-课前内容_.wmv
  • 🎬 02-人工智能三大概念_.wmv
  • 🎬 03-应用领域及发展史_.wmv
  • 🎬 04-常用术语(特征,样本,标签)_.wmv
  • 🎬 05-机器学习算法分类_.wmv
  • 🎬 06-建模流程+线性回归案例demo_.wmv
  • 🎬 07-Anaconda+Pycharm_.wmv
  • 🎬 08-线性回归-模型保存_.wmv
  • 🎬 09-KNN案例_.wmv
  • 🎬 10-kmeans案例_.wmv
  • 🎬 11-特征工程_.wmv
  • 🎬 12-过拟合欠拟合_.wmv
  • 🎬 13-sklearn库_.wmv
  • 🎬 14-今日总结_.wmv
day02-KNN算法
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-KNN思想_.wmv
  • 🎬 03-KNN思想2_.wmv
  • 🎬 04-KNN-API_.wmv
  • 🎬 05-距离度量_.wmv
  • 🎬 06-模型预处理-归一化_.wmv
  • 🎬 07-模型预处理-标准化及总结_.wmv
  • 🎬 08-模型预处理案例-鸢尾花-数据导入_.wmv
  • 🎬 09-鸢尾花特征数据展示_.wmv
  • 🎬 10-数据可视化+数据集切分_.wmv
  • 🎬 11-模型预测评估_.wmv
  • 🎬 12-交叉验证网格搜索_.wmv
  • 🎬 13-交叉验证代码解析_.wmv
  • 🎬 14-今日总结_.wmv
day03-线性回归
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-KNN-MINIST-数据获取_.wmv
  • 🎬 03-KNNMINIST-模型训练.wmv
  • 🎬 04-KNN-作业_.wmv
  • 🎬 05-线性回归介绍_.wmv
  • 🎬 06-线性回归基本求解及概念介绍_.wmv
  • 🎬 07-导数和矩阵_.wmv
  • 🎬 08-练习题_.wmv
  • 🎬 09-正规方程法_.wmv
  • 🎬 10-梯度下降法_.wmv
day04-线性回归+逻辑回归
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-梯度下降法案例_.wmv
  • 🎬 03-案例-银行信贷_.wmv
  • 🎬 04-梯度下降法算法分类_.wmv
  • 🎬 05-梯度下降算法总结_.wmv
  • 🎬 06-评估指标_.wmv
  • 🎬 07-梯度下降法+正规方程法API_.wmv
  • 🎬 08-波士顿房价预测-正规方程法_.wmv
  • 🎬 09-波士顿房价预测-梯度下降法_.wmv
  • 🎬 10-过拟合欠拟合实现_.wmv
  • 🎬 11-正则化-L1_.wmv
  • 🎬 12-正则化-L2正则化及代码实现_.wmv
  • 🎬 13-线性回归总结_.wmv
  • 🎬 14-逻辑回归基本介绍_.wmv
  • 🎬 15-逻辑回归基本原理_.wmv
day05-逻辑回归
  • 🎬 01-总结回顾_.wmv
  • 🎬 02-逻辑回归案例-cancer预测_.wmv
  • 🎬 03-评估-混淆矩阵_.wmv
  • 🎬 04-评估-P_Rf1-score.wmv
  • 🎬 05-ROCAUC.wmv
  • 🎬 06-AUCAPI.wmv
  • 🎬 06-案例-客户流失-数据预处理_.wmv
  • 🎬 07-案例-客户流失-模型训练_.wmv
  • 🎬 08-今日总结_.wmv
day06-决策树
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-决策树思想_.wmv
  • 🎬 03-ID3决策树-信息增益_.wmv
  • 🎬 04-信息增益-详解_.wmv
  • 🎬 05-ID3决策树-总结_.wmv
  • 🎬 06-C4.5-信息增益率_.wmv
  • 🎬 07-C4.5-案例_.wmv
  • 🎬 08-C4.5总结_.wmv
  • 🎬 09-CART决策树-案例_.wmv
  • 🎬 10-CART决策树-案例+总结_.wmv
  • 🎬 11-泰坦尼克号案例-讲解_.wmv
  • 🎬 12-泰坦尼克号案例-代码实现_.wmv
  • 🎬 13-回归决策树-思想_.wmv
  • 🎬 14-回归决策树-案例_.wmv
  • 🎬 15-决策树剪枝_.wmv
  • 🎬 16-今日总结_.wmv
day07-集成学习
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-集成学习思想_.wmv
  • 🎬 03-随机森林思想_.wmv
  • 🎬 04-Adaboost思想_.wmv
  • 🎬 04-随机森林案例_.wmv
  • 🎬 05-adaboost案例-葡萄酒分类 _.wmv
  • 🎬 06-GBDT思想_.wmv
  • 🎬 07-GBDT 案例-泰坦尼克号-代码实现_.wmv
  • 🎬 08-XGBoost原理_.wmv
  • 🎬 09-XGBoost案例_.wmv
day08-朴素贝叶斯和特征降维+聚类K-means
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-朴素贝叶斯思想_.wmv
  • 🎬 03-总结_.wmv
  • 🎬 04-朴素贝叶斯情感分类案例_.wmv
  • 🎬 05-低方差过滤法_.wmv
  • 🎬 06-PCA_.wmv
  • 🎬 07-相关系数法mp4_.wmv
  • 🎬 08-特征降维总结_.wmv
  • 🎬 09-朴素贝叶斯总结_.wmv
  • 🎬 10-特征降维总结_.wmv
  • 🎬 11-聚类基本介绍_.wmv
  • 🎬 12-K-means API_.wmv
  • 🎬 13-K-means实现流程_.wmv
  • 🎬 14-K-Means评估指标_.wmv
day09-聚类kmeans算法+SVM
  • 🎬 01-朴素贝叶斯+特征降维总结_.wmv
  • 🎬 02-K-means总结_.wmv
  • 🎬 03-案例-客户分析-数据展示_.wmv
  • 🎬 04-案例-客户分析-模型训练及结果分析_.wmv
  • 🎬 05-SVM思想_.wmv
  • 🎬 06-SVM案例-鸢尾花-数据读取处理_.wmv
  • 🎬 07-SVM案例-鸢尾花-模型训练展示_.wmv
  • 🎬 08-SVM-C值测试_.wmv
  • 🎬 09-SVM算法原理_.wmv
  • 🎬 10-SVM核函数_.wmv
day10-总结+拓展
  • 🎬 01-总结回顾-1_.wmv

  • 🎬 02-总结回顾-2_.wmv

  • 🎬 03-总结回顾-3_.wmv

  • 🎬 04-总结回顾-4_.wmv

  • 🎬 05-大模型时代-1_.wmv

  • 🎬 06-大模型时代-2_.wmv

  • 🎬 每日算法_.wmv

  • 🎬 算法-毕天宇-滑动窗口法_.wmv

5阶段五、智能金融风控系统-V6.5-AI

day01
  • 🎬 01【了解】-课程资料说明_.wmv
  • 🎬 02【了解】-项目整体介绍_.wmv
  • 🎬 03【了解】-今日内容介绍_.wmv
  • 🎬 04【理解】信贷&风控介绍_.wmv
  • 🎬 05【了解】消费贷和现金贷_.wmv
  • 🎬 06【了解】常见风险介绍_.wmv
  • 🎬 07【理解】风控术语名词_.wmv
  • 🎬 08【理解】风控业务案例-背景&需求说明_.wmv
  • 🎬 09【实现】风控业务案例-数据加载_.wmv
  • 🎬 10【实现】风控业务案例-数据处理_.wmv
  • 🎬 11【实现】风控业务案例-增加中间字段_.wmv
  • 🎬 12【实现】风控业务案例-季度转换和过滤_.wmv
  • 🎬 13【实现】风控业务案例-计算坏账率_.wmv
  • 🎬 14【实现】风控业务案例-就散入催率_.wmv
  • 🎬 15【实现】风控业务案例-回收账单数_.wmv
  • 🎬 16【小结】风控业务案例小结_.wmv
  • 🎬 17【理解】信贷业务如何运行_.wmv
  • 🎬 18【了解】业务转换和漏斗_.wmv
  • 🎬 19【了解】业务表说明_.wmv
  • 🎬 20【了解】前置操作(配置终端工具和datagrip)_.wmv
  • 🎬 21【了解】风控报表指标介绍_.wmv
  • 🎬 22【了解】数据导入_.wmv
day02
  • 🎬 01【回顾】昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02【了解】各阶段转化率表(1)_.wmv
  • 🎬 03【了解】各阶段转化率表(2)_.wmv
  • 🎬 04【了解】各阶段转换率表(3)_.wmv
  • 🎬 05【了解】各阶段转化率表(4)_.wmv
  • 🎬 06【了解】通过率表(1)_.wmv
  • 🎬 07【了解】通过率表(2)_.wmv
  • 🎬 08【理解】金融风控项目流程梳理_.wmv
  • 🎬 09【了解】下午内容介绍_.wmv
  • 🎬 10【理解】业务流程&ABC卡介绍_.wmv
  • 🎬 11【理解】互联网金融组成三部分_.wmv
  • 🎬 12【理解】机器学习流程_.wmv
  • 🎬 13【掌握】项目准备期-Y标签的定义_.wmv
  • 🎬 14【理解】项目准备期-样本的概述_.wmv
  • 🎬 15【理解】项目准备期-观察期和表现期_.wmv
  • 🎬 16【理解】姓名准备期-数据集划分_.wmv
  • 🎬 17【理解】项目准备期-样本设计_.wmv
  • 🎬 18【理解】特征工程-数据收集_.wmv
  • 🎬 19【理解】特征工程-特征构建_.wmv
  • 🎬 20【理解】特征工程-特征评估_.wmv
  • 🎬 21【理解】模型构建-模型训练&模型评估_.wmv
  • 🎬 22【理解】上线运营_.wmv
day03
  • 🎬 01【回顾】昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02【了解】今日内容介绍_.wmv
  • 🎬 03【理解】规则挖掘案例介绍_.wmv
  • 🎬 04【理解】业务规则案例-需求_.wmv
  • 🎬 05【理解】业务规则案例-数据字典_.wmv
  • 🎬 06【实现】业务规则案例-加载数据_.wmv
  • 🎬 07【实现】业务规则案例-数据处理(填充,过滤,去重)_.wmv
  • 🎬 08【实现】业务规则案例-数值型衍生_.wmv
  • 🎬 09【实现】业务规则案例-类别型衍生_.wmv
  • 🎬 10【实现】业务规则案例-模型训练&可视化_.wmv
  • 🎬 11【小结】业务规则案例-小结_.wmv
  • 🎬 12【理解】数据准备-征信数据介绍_.wmv
  • 🎬 13【了解】梳理数据内置逻辑_.wmv
  • 🎬 14【理解】时间截面特征&静态信息特征_.wmv
  • 🎬 15【理解】时间序列特征衍生方式_.wmv
  • 🎬 16【理解】时间序列特征缺失值处理_.wmv
  • 🎬 17【理解】时间序列特征未来信息处理_.wmv
  • 🎬 18【理解】分箱介绍_.wmv
  • 🎬 19【理解】卡方分箱_.wmv
  • 🎬 20【理解】toad库大致说明_.wmv
  • 🎬 21【总结】今日内容回顾_.wmv
day04
  • 🎬 01【回顾】昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02【实现】toad库分箱案例-加载数据_.wmv
  • 🎬 03【实现】toad库分箱案例-并可视化_.wmv
  • 🎬 04【实现】toad库分箱案例-调整箱数_.wmv
  • 🎬 05【实现】toad库分箱案例-其他分箱展示_.wmv
  • 🎬 06【实现】toad库分箱案例-WOE编码_.wmv
  • 🎬 07【实现】toad库分箱案例-badrate坏人的比例及调整_.wmv
  • 🎬 08【实现】toad库分箱案例-WOE编码_.wmv
  • 🎬 09【小结】toad库分箱案例-小结_.wmv
  • 🎬 10【理解】三种编码小结_.wmv
  • 🎬 11【了解】多值有序类型编码_.wmv
  • 🎬 12【了解】特征组合_.wmv
  • 🎬 13【了解】用户关联特征_.wmv
  • 🎬 14【扩展】信贷业务和可解释性_.wmv
  • 🎬 15【理解】好特征的标准-覆盖度_.wmv
  • 🎬 16【理解】好特征的标准-区分度_.wmv
  • 🎬 17【理解】好特征的标准-相关性_.wmv
  • 🎬 18【实现】好特征的标准-相关性案例_.wmv
  • 🎬 19【理解】好特征的标准-稳定性及小结_.wmv
  • 🎬 20【理解】特征筛选-星座特征_.wmv
  • 🎬 21【理解】特征筛选-Boruta_.wmv
  • 🎬 22【实现】特征筛选-Boruta案例_.wmv
  • 🎬 23【总结】今日内容总结_.wmv
day05
  • 🎬 01【回顾】昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02【理解】多特征筛选-方差膨胀系数_.wmv
  • 🎬 03【实现】多特征筛选-方差膨胀系数案例_.wmv
  • 🎬 04【实现】多特征筛选-递归特征消除_.wmv
  • 🎬 05【实现】多特征筛选-L1特征选择_.wmv
  • 🎬 06【理解】特征监控_.wmv
  • 🎬 07【小结】特征工程小结_.wmv
  • 🎬 08【了解】模型评分卡内容安排说明_.wmv
  • 🎬 09【了解】模型构建流程(上)_.wmv
  • 🎬 10【了解】模型构建流程(中)_.wmv
  • 🎬 11【理解】模型构建流程(下)_.wmv
  • 🎬 12【理解】逻辑回归评分卡-评分映射方法_.wmv
  • 🎬 13【实现】逻辑回归评分卡-加载数据_.wmv
  • 🎬 14【理解】逻辑回归评分卡-到底是先做特征还是先训练模型_.wmv
  • 🎬 15【实现】逻辑回归评分卡-模型训练_.wmv
  • 🎬 16【实现】逻辑回归评分卡-模型评估_.wmv
  • 🎬 17【实现】逻辑回归评分卡-特征筛选_.wmv
  • 🎬 18【理解】模型报告解读_.wmv
  • 🎬 19【总结】今日内容总结_.wmv
day06
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 01【回顾】昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-评分卡逻辑转换_.wmv
  • 🎬 02【了解】今日内容介绍_.wmv
  • 🎬 03-评分卡转换_.wmv
  • 🎬 03【实现】逻辑回归评分卡-模型报告-数据准备_.wmv
  • 🎬 04-LightGBM优势_.wmv
  • 🎬 04【实现】逻辑回归评分卡-模型报告-报告实现(上)_.wmv
  • 🎬 05-LightGBM思路梳理_.wmv
  • 🎬 05【实现】逻辑回归评分卡-模型报告-报告实现(下)_.wmv
  • 🎬 06-集成学习评分卡_.wmv
  • 🎬 06【理解】逻辑回归评分卡-模型报告可视化_.wmv
  • 🎬 07-toad官网简介_.wmv
  • 🎬 07【实现】逻辑回归评分卡-评分映射_.wmv
  • 🎬 08-toad整体流程梳理_.wmv
  • 🎬 08【实现】逻辑回归评分卡-评级划分_.wmv
  • 🎬 09【理解】集成学习评分卡-LightGBM原理_.wmv
  • 🎬 10【回顾】上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 11【理解】集成学习评分卡-LightGBM分布式含义解释_.wmv
  • 🎬 12【实现】集成学习评分卡-加载数据并数据划分_.wmv
  • 🎬 13【理解】LightGBM参数&训练思路分析_.wmv
  • 🎬 14【实现】集成学习评分卡-模型训练&特征筛选_.wmv
  • 🎬 14【实现】集成学习评分卡-模型评估&画图_.wmv
  • 🎬 15【实现】集成学习评分卡-评分映射_.wmv
  • 🎬 16【理解】集成学习评分卡-模型报告说明_.wmv
  • 🎬 17【理解】toad库梳理整个流程_.wmv
  • 🎬 18【总结】今日内容总结_.wmv
day07
  • 🎬 01【回顾】昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02【了解】今日内容介绍_.wmv
  • 🎬 03【理解】样本不均衡及处理方式说明_.wmv
  • 🎬 04【理解】样本不均衡-代价敏感介绍_.wmv
  • 🎬 05【实现】样本不均衡-代价敏感案例_.wmv
  • 🎬 06【理解】样本不均衡-过采样介绍_.wmv
  • 🎬 07【理解】样本不均衡-SMOTE案例流程说明_.wmv
  • 🎬 08【实现】杨不均衡-SMOTE案例实现_.wmv
  • 🎬 09【回顾】上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 10【了解】反欺诈检测_.wmv
  • 🎬 11【了解】异常点检测说明_.wmv
  • 🎬 12【了解】异常点检测-zscore介绍_.wmv
  • 🎬 13【理解】异常点检测-LOF概述_.wmv
  • 🎬 14【实现】异常点检测-LOF案例_.wmv
  • 🎬 15【理解】异常点检测-IF概述_.wmv
  • 🎬 16【实现】异常点检测-IF案例_.wmv
  • 🎬 17【了解】preA模型_.wmv
  • 🎬 18【小结】今日内容总结_.wmv
day08
  • 🎬 01-git分支介绍_.wmv
  • 🎬 01【总结】项目总结-xmind_.wmv
  • 🎬 02-git配置_.wmv
  • 🎬 02【总结】项目总结-画图_.wmv
  • 🎬 03-PyCharm操作_.wmv
  • 🎬 03【了解】git简单历史_.wmv
  • 🎬 04-冲突解决_.wmv
  • 🎬 04【了解】版本控制系统简述_.wmv
  • 🎬 05-面试流程说明_.wmv
  • 🎬 05【了解】版本控制系统之集中式和分布式_.wmv
  • 🎬 06【了解】Git及安装_.wmv
  • 🎬 07【理解】概念区分_.wmv
  • 🎬 08【理解】git架构_.wmv
  • 🎬 09【了解】git分支_.wmv
  • 🎬 10【了解】gitee及分支描述_.wmv
  • 🎬 11【实现】配置账号及公钥_.wmv
  • 🎬 12【了解】git命令拉取代码_.wmv
  • 🎬 13【实现】PyCharm拉取代码_.wmv
  • 🎬 14【回顾】上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 15【实操】PyCharm整合git操作_.wmv
  • 🎬 16【实操】更新远程仓库代码_.wmv
  • 🎬 17【实现】分支代码合并_.wmv
  • 🎬 18【理解】冲突的解决_.wmv
  • 🎬 20【理解】面试流程说明_.wmv

6阶段六、神经网络与深度学习-V6.5-AI

day01
  • 🎬 01-深度学习是什么_.wmv
  • 🎬 02-发展历史_.wmv
  • 🎬 03-torch简介_.wmv
  • 🎬 04-torch张量创建_.wmv
  • 🎬 05-线性张量和随机张量_.wmv
  • 🎬 06-全01张量_.wmv
  • 🎬 07-元素类型转换_.wmv
  • 🎬 08-张量和ndarray的转换_.wmv
  • 🎬 09-标量_.wmv
  • 🎬 10-基本运算_.wmv
  • 🎬 11-点乘和点积_.wmv
  • 🎬 12-运算函数_.wmv
  • 🎬 13-索引操作_.wmv
  • 🎬 14-范围与布尔索引_.wmv
  • 🎬 15-多维索引_.wmv
  • 🎬 16-形状操作_.wmv
day02
  • 🎬 01-形状变换_.wmv
  • 🎬 02-view_.wmv
  • 🎬 03-张量拼接_.wmv
  • 🎬 04-自动微分_.wmv
  • 🎬 05-自动微分2_.wmv
  • 🎬 06-线性回归案例_.wmv
  • 🎬 07-回归案例总结_.wmv
  • 🎬 08-神经网络介绍_.wmv
  • 🎬 09-激活函数作用_.wmv
  • 🎬 10-sigmoid_.wmv
  • 🎬 11-tanh+relu_.wmv
day03
  • 🎬 01-内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-softmax_.wmv
  • 🎬 03-其他激活函数_.wmv
  • 🎬 04-激活函数总结_.wmv
  • 🎬 05-参数初始化_.wmv
  • 🎬 06-模型构建_.wmv
  • 🎬 07-参数量统计_.wmv
  • 🎬 08-神经网络优缺点_.wmv
  • 🎬 09-损失函数_.wmv
  • 🎬 10-交叉熵损失_.wmv
  • 🎬 11-二分类交叉熵损失_.wmv
  • 🎬 12-回归损失函数_.wmv
  • 🎬 13-梯度下降算法_.wmv
day04
  • 🎬 01-内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-前向和反向的过程_.wmv
  • 🎬 03-案例:前向过程_.wmv
  • 🎬 04-案例:反向输出层_.wmv
  • 🎬 05-案例:反向隐藏层_.wmv
  • 🎬 06-指数加权平均_.wmv
  • 🎬 07-动量法_.wmv
  • 🎬 08-adagrad_.wmv
  • 🎬 09-rmsprop+adam_.wmv
  • 🎬 10-学习率衰减_.wmv
  • 🎬 11-学习率衰减2_.wmv
  • 🎬 12-正则化方法_.wmv
  • 🎬 13-BN层_.wmv
  • 🎬 14-手机价格分类案例_.wmv
  • 🎬 15-训练和预测_.wmv
day05
  • 🎬 01-图像是什么_.wmv
  • 🎬 02-卷积神经网络的构成_.wmv
  • 🎬 03-卷积层_.wmv
  • 🎬 04-卷积层的实现_.wmv
  • 🎬 05-池化层_.wmv
  • 🎬 06-图像分类案例_.wmv
  • 🎬 07-网络结构构建_.wmv
  • 🎬 08-网络构建实现_.wmv
  • 🎬 09-模型训练_.wmv
  • 🎬 10-自然语言处理概述_.wmv
  • 🎬 11-词嵌入层_.wmv
  • 🎬 12-内容总结_.wmv
day06
  • 🎬 01-RNN介绍_.wmv
  • 🎬 02-RNN的流程_.wmv
  • 🎬 03-API_.wmv
  • 🎬 04-歌词生成案例_.wmv
  • 🎬 05-数据集封装_.wmv
  • 🎬 06-模型构建_.wmv
  • 🎬 07-模型训练_.wmv
  • 🎬 08-模型预测_.wmv
  • 🎬 09-内容总结_.wmv

7阶段七、大语言模型与文本智能-V6.5-AI

day01
  • 🎬 01-课程安排_.wmv
  • 🎬 02-课程内容简介_.wmv
  • 🎬 03-自然语言处理入门_.wmv
  • 🎬 04-笔记总结_.wmv
  • 🎬 05-文本预处理的主要模块_.wmv
  • 🎬 06-文本分词的介绍_.wmv
  • 🎬 07-jieba精确模式分词_.wmv
  • 🎬 08-jieba全模式和搜索引擎分词_.wmv
  • 🎬 09-jieba繁体分词和用户自定义词典_.wmv
  • 🎬 10-上午内容回顾_.wmv
  • 🎬 11-NER和Pos的讲解_.wmv
  • 🎬 12-文本张量的表示方法介绍_.wmv
  • 🎬 13-onehot编码的实现和训练_.wmv
  • 🎬 14-onehot编码的应用_.wmv
  • 🎬 15-CBOW模型的思想_.wmv
  • 🎬 16-CBOW推导过程思想_.wmv
  • 🎬 17-今日内容总结_.wmv
day02
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-skipgram的讲解_.wmv
  • 🎬 03-fasttext训练词向量基础_.wmv
  • 🎬 03-fasttext训练词向量进阶_.wmv
  • 🎬 04-nn.Embedding和word2vec区别_.wmv
  • 🎬 05-nn.Embedding代码分析_.wmv
  • 🎬 06-nn.Embedding的代码实现_.wmv
  • 🎬 07-从Embedding中获取某个词的词向量_.wmv
  • 🎬 08-标签数量统计分布_.wmv
  • 🎬 09-句子长度分布统计_.wmv
  • 🎬 10-长度分布散点图_.wmv
  • 🎬 11-词频统计代码实现_.wmv
  • 🎬 12-今日内容总结_.wmv
day03
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-词云展示讲解前半部分_.wmv
  • 🎬 03-词云展示讲解后半部分_.wmv
  • 🎬 04-添加N-gram特征的原理_.wmv
  • 🎬 05-实现N-Gram的代码_.wmv
  • 🎬 06-句子长短补齐和截断_.wmv
  • 🎬 07-回忆数据增强方法_.wmv
  • 🎬 08-RNN模型入门_.wmv
  • 🎬 09-传统RNN模型内部结构讲解_.wmv
  • 🎬 10-RNN模型代码的实现-base_.wmv
  • 🎬 11-RNN模型改变长度_.wmv
  • 🎬 12-RNN模型原理解析_.wmv
  • 🎬 13-RNN模型修改层数_.wmv
  • 🎬 14-今日内容总结_.wmv
day04
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-LSTM模型内部结构分析_.wmv
  • 🎬 03-LSTM模型内部结构源代码分析_.wmv
  • 🎬 04-Bi-LSTM模型原理_.wmv
  • 🎬 05-LSTM模型代码的实现_.wmv
  • 🎬 06-GRU模型架构原理解析_.wmv
  • 🎬 07-GRU模型代码的实现_.wmv
  • 🎬 08-RNN人名分类案例介绍_.wmv
  • 🎬 09-RNN人名分类导入第三方工具_.wmv
  • 🎬 10-将文本数据读取到内存中_.wmv
  • 🎬 11-构建Dataset数据源对象_.wmv
  • 🎬 12-实例化dataloader对象_.wmv
  • 🎬 13-今日内容总结_.wmv
day05
  • 🎬 01-昨日内容总结_.wmv
  • 🎬 02-RNN模型的搭建和测试_.wmv
  • 🎬 03-LSTM模型的搭建和测试_.wmv
  • 🎬 04-GRU模型的搭建和测试_.wmv
  • 🎬 05-RNN模型训练代码的实现-前半部分_.wmv
  • 🎬 06-RNN模型训练代码的实现-后半部分_.wmv
  • 🎬 07-LSTM模型的训练代码的实现_.wmv
  • 🎬 08-保存模型训练结果到文件_.wmv
  • 🎬 09-模型结果的图形化展示_.wmv
  • 🎬 10-RNN模型预测结果_.wmv
  • 🎬 11-LSTM+GRU模型预测_.wmv
  • 🎬 12-今日内容总结_.wmv
day06
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-seq2seq文本翻译过程解析_.wmv
  • 🎬 03-深度学习注意力机制介绍_.wmv
  • 🎬 04-不带Attention的Encoder2Decoder框架解析_.wmv
  • 🎬 05-带Attention的Encoder2Decoder框架解析_.wmv
  • 🎬 06-注意力概率分布的计算方式_.wmv
  • 🎬 07-softAttention的讲解_.wmv
  • 🎬 08-hardAttention和softAttention的介绍_.wmv
  • 🎬 09-seq2seq框架加入attention计算过程解释_.wmv
  • 🎬 10-pytorch版本的attention计算过程_.wmv
  • 🎬 11-注意力计算规则_.wmv
  • 🎬 12-三维矩阵乘法解析_.wmv
  • 🎬 13-注意力的作用和计算步骤_.wmv
  • 🎬 14-注意力机制实现代码的讲解_.wmv
  • 🎬 15-注意力机制代码的实现_.wmv
  • 🎬 16-注意力机制实现扩展_.wmv
  • 🎬 17-今日内容总结_.wmv
  • 🎬 18-seq2seq英译法案例分析_.wmv
day07
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-英译法案例基本介绍_.wmv
  • 🎬 03-数据清洗函数定义_.wmv
  • 🎬 04-get_data函数获取mypairs对.wmv
  • 🎬 05-getdata函数获取英文和法文词典.wmv
  • 🎬 06-Dataset类的实现_.wmv
  • 🎬 07-Dataloader类的实现_.wmv
  • 🎬 08-基于GRU的编码器代码实现_.wmv
  • 🎬 09-基于GRU的无Attention的解码器代码分析_.wmv
  • 🎬 10-基于GRU的无Attention的代码实现和测试_.wmv
  • 🎬 11-基于GRU的带Attention的代码分析_.wmv
  • 🎬 12-基于GRU解码器代码的再次分析_.wmv
  • 🎬 13-模型训练代码的分析_.wmv
day08
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-模型训练函数前半部分_.wmv
  • 🎬 03-模型内部训练函数前半部分_.wmv
  • 🎬 04-模型内部训练函数后半部分_.wmv
  • 🎬 05-模型训练函数后半部分_.wmv
  • 🎬 06-模型评估函数代码分析_.wmv
  • 🎬 07-模型测试函数实现_.wmv
  • 🎬 08-模型测试函数代码实现_.wmv
  • 🎬 09-模型评估函数_.wmv
  • 🎬 10-注意力绘图_.wmv
  • 🎬 11-transformer背景介绍_.wmv
  • 🎬 12-transformer模型架构_.wmv
  • 🎬 13-输入部分Embedding代码的实现_.wmv
  • 🎬 14-三角函数位置编码解析_.wmv
  • 🎬 15-位置编码代码分析_.wmv
day09
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-位置编码代码分析_.wmv
  • 🎬 03-位置编码器的代码实现_.wmv
  • 🎬 04-三角函数位置编码的图形化展示_.wmv
  • 🎬 05-下三角矩阵的代码实现_.wmv
  • 🎬 06-注意力机制代码的分析_.wmv
  • 🎬 07-mask机制的讲解_.wmv
  • 🎬 08-注意力机制代码的实现_.wmv
  • 🎬 09-多头注意力的思想_.wmv
  • 🎬 10-多头注意力机制代码实现的思路分析_.wmv
  • 🎬 11-多头注意力机制代码的实现_.wmv
  • 🎬 12-前馈全连接层代码的实现_.wmv
  • 🎬 13-规范化层代码的分析_.wmv
  • 🎬 14-规范化层代码的实现_.wmv
  • 🎬 15-LayerNorm和BatchNorm的区别_.wmv
  • 🎬 16-今日内容总结_.wmv
day10
  • 🎬 01-编码器子层连接结构实现_.wmv
  • 🎬 02-编码器层代码的实现_.wmv
  • 🎬 03-编码器代码的实现_.wmv
  • 🎬 04-解码器层代码的实现_.wmv
  • 🎬 05-解码器层代码的测试_.wmv
  • 🎬 06-解码器的代码实现_.wmv
  • 🎬 07-输出部分代码的实现_.wmv
  • 🎬 08-transformer模型架构代码分析_.wmv
  • 🎬 09-EncoderDecoder架构代码实现_.wmv
  • 🎬 10-EncoderDecoder模型实例化代码分析_.wmv
  • 🎬 11-transformer模型架构的实现和测试_.wmv
  • 🎬 12-fasttext工具的介绍_.wmv
  • 🎬 13-层次softmax的哈夫曼树的构建_.wmv
  • 🎬 14-层次softmax进行模型训练的原理_.wmv
  • 🎬 15-负采样优化算法原理_.wmv
  • 🎬 16-今日内容总结_.wmv
day11
  • 🎬 01-文本分类任务的介绍_.wmv
  • 🎬 02-fasttext文本分类数据获取和分割_.wmv
  • 🎬 03-fasttext实现文本分类未调优_.wmv
  • 🎬 04-数据优化后进行文本分类_.wmv
  • 🎬 05-调整学习率-epoch等参数优化模型_.wmv
  • 🎬 06-模型超参数调优_.wmv
  • 🎬 07-词向量迁移介绍_.wmv
  • 🎬 08-迁移学习的概念_.wmv
  • 🎬 09-预训练模型的介绍_.wmv
  • 🎬 10-transformers库的基本介绍_.wmv
  • 🎬 11-transformers库的使用_.wmv
  • 🎬 12-transformers库使用的基本方式_.wmv
  • 🎬 13-pipeline方式实现文本分类_.wmv
  • 🎬 14-pipeline方式实现特征抽取_.wmv
  • 🎬 15-pipeline方式实现完形填空_.wmv
  • 🎬 16-pipeline方式实现阅读理解任务_.wmv
  • 🎬 17-pipeline方式实现文本摘要任务_.wmv
  • 🎬 18-pipeline方式实现NER任务_.wmv
  • 🎬 19-automodel实现文本分类_.wmv
  • 🎬 20-今日内容总结_.wmv
day12
  • 🎬 01-昨日内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-AutoModel实现特征提取任务_.wmv
  • 🎬 03-AutoModel实现完形填空任务_.wmv
  • 🎬 04-AutoModel实现阅读理解任务_.wmv
  • 🎬 05-AutoModel实现文本摘要任务_.wmv
  • 🎬 06-AutoModel实现NER任务_.wmv
  • 🎬 07-具体模型实现完形填空任务_.wmv
  • 🎬 08-迁移学习案例基本介绍_.wmv
  • 🎬 09-中文分类案例数据加载_.wmv
  • 🎬 10-中文分类案例自定义函数实现_.wmv
  • 🎬 11-中文分类案例模型搭建_.wmv
  • 🎬 12-中文分类案例模型训练思路_.wmv
  • 🎬 13-中文分类案例模型训练代码_.wmv
  • 🎬 14-中文分类案例模型评估代码_.wmv
  • 🎬 15-今日内容总结_.wmv
day13
  • 🎬 01-中文完型填空数据预处理_.wmv
  • 🎬 02-中文完型填空构建模型_.wmv
  • 🎬 03-中文完型填空模型训练_.wmv
  • 🎬 04-中文完型填空模型预测_.wmv
  • 🎬 05-中文句子关系构建dataset对象_.wmv
  • 🎬 06-中文句子关系构建自定义函数_.wmv
  • 🎬 07-中文句子关系模型训练_.wmv
  • 🎬 08-中文句子关系模型完结_.wmv
  • 🎬 09-BERT模型的架构_.wmv
  • 🎬 10-BERT模型的预训练任务_.wmv
  • 🎬 11-BERT模型的优缺点_.wmv
  • 🎬 12-BERT模型的特点_.wmv
  • 🎬 13-AlBERT模型的介绍_.wmv
  • 🎬 14-Roberta模型的介绍_.wmv
  • 🎬 15-MacBERT和SpanBERT的介绍_.wmv
  • 🎬 16-ELMO模型的介绍_.wmv
  • 🎬 17-GPT模型的介绍_.wmv
  • 🎬 18-BERT_GPTELMO的对比.wmv
  • 🎬 19-今日内容总结_.wmv

8阶段八、知识图谱构建与推理-V6.5-AI

day01
  • 🎬 01-什么是知识图谱_.wmv
  • 🎬 02-知识图谱技术概况_.wmv
  • 🎬 03-三个工具_.wmv
  • 🎬 07-总结_.wmv
  • 🎬 08-基于规则_.wmv
  • 🎬 09-ner基本知识_.wmv
  • 🎬 10-基于规则案例_.wmv
  • 🎬 11-lstm+crf架构_.wmv
day02
  • 🎬 01-CRF损失函数推导_.wmv
  • 🎬 02-代码架构_.wmv
  • 🎬 03-项目架构_.wmv
  • 🎬 04-加载数据集_.wmv
  • 🎬 05-transfer方法_.wmv
  • 🎬 06-read_labeltext.wmv
  • 🎬 07-总结_.wmv
  • 🎬 08-config_.wmv
  • 🎬 09-dataset-collatefn.wmv
  • 🎬 10-getdata.wmv
  • 🎬 11-总结_.wmv
day03
  • 🎬 01-每日反馈+总结_.wmv
  • 🎬 02-lstm搭建_.wmv
  • 🎬 03-lstm-crf搭建_.wmv
  • 🎬 04-model2train_.wmv
  • 🎬 06-model2dev_.wmv
  • 🎬 07-model2text_.wmv
  • 🎬 08-extractents.wmv
  • 🎬 09-部署上线_.wmv
  • 🎬 10-TransferData-debug_.wmv
  • 🎬 11-dataloader-dubug_.wmv
  • 🎬 12-train-debug_.wmv
day04
  • 🎬 01-每日反馈+拓展_.wmv
  • 🎬 02-关系抽取基本知识_.wmv
  • 🎬 03-基于规则实现RE_.wmv
  • 🎬 04-config_.wmv
  • 🎬 05-数据预处理1_.wmv
  • 🎬 06-sentpadding.wmv
  • 🎬 07-pospadding.wmv
  • 🎬 08-getdata.wmv
  • 🎬 09-dataset_.wmv
  • 🎬 10-collatefn.wmv
  • 🎬 11-getloader.wmv
day05
  • 🎬 01-每日反馈+总结_.wmv
  • 🎬 02-模型init_.wmv
  • 🎬 03-forward的shape变化_.wmv
  • 🎬 04-forward实现_.wmv
  • 🎬 05-train实现_.wmv
  • 🎬 06-model2test实现_.wmv
  • 🎬 07-predict讲解_.wmv
  • 🎬 08-casrel架构_.wmv
  • 🎬 09-casrel模型细节_.wmv
  • 🎬 10-config_.wmv
day06
  • 🎬 01-每日反馈+总结_.wmv
  • 🎬 02-find_headindex.wmv
  • 🎬 03-label初始化_.wmv
  • 🎬 04-label举例解释_.wmv
  • 🎬 05-解析innertriples.wmv
  • 🎬 06-填充工作_.wmv
  • 🎬 07-collatefn.wmv
  • 🎬 08-dataset_.wmv
  • 🎬 09-getdata+debug.wmv
  • 🎬 10-模型init_.wmv
day07
  • 🎬 01-反馈+总结_.wmv
  • 🎬 02-get_subs+get_objs_for_specificsub.wmv
  • 🎬 03-computeloss.wmv
  • 🎬 04-loss_.wmv
  • 🎬 05-loadmodel.wmv
  • 🎬 06-extractsub.wmv
  • 🎬 07-extract_obj_andrel.wmv
  • 🎬 08-train_.wmv
  • 🎬 09-traindebug.wmv
  • 🎬 10-predict_.wmv
day08
  • 🎬 01-neo4切换测试库_.wmv
  • 🎬 02-cypher使用2_.wmv
  • 🎬 03-cypher使用3_.wmv
  • 🎬 04-创建节点关系_.wmv
  • 🎬 05-查询节点关系_.wmv
  • 🎬 06-get_spotype分析.wmv
  • 🎬 07-readydata.wmv
  • 🎬 08-构建neo4j_.wmv
  • 🎬 09-检索neo4j_.wmv
day09
  • 🎬 01-模型debug_.wmv

9阶段9、大模型-GPT训练(线下)-V6.5-AI

day01
  • 🎬 01-大模型背景_.wmv
  • 🎬 02-语言模型_.wmv
  • 🎬 03-语言模型的发展_.wmv
  • 🎬 04-n-gram_.wmv
  • 🎬 06-神经网络的语言模型_.wmv
  • 🎬 07-bleu_.wmv
  • 🎬 08-rough_.wmv
  • 🎬 09-PPL_.wmv
  • 🎬 10-AE的BERT模型_.wmv
day02
  • 🎬 01-GPT的网络结构_.wmv
  • 🎬 02-GPT的预训练过程_.wmv
  • 🎬 03-GPT的微调_.wmv
  • 🎬 04-AR的特点_.wmv
  • 🎬 05-seq2seq_.wmv
  • 🎬 06-GPT2网络和训练_.wmv
  • 🎬 07-GPT2的特点_.wmv
  • 🎬 08-GPT3的网络结构_.wmv
  • 🎬 09-incontextlearning.wmv
  • 🎬 10-GPT3的特点_.wmv
  • 🎬 11-强化学习_.wmv
day03
  • 🎬 01-chatGPT的微调方法_.wmv
  • 🎬 02- chatGpt的微调方法_.wmv
  • 🎬 03-GLM的训练目标_.wmv
  • 🎬 04-GLM的位置编码_.wmv
  • 🎬 05-GLM的特点_.wmv
  • 🎬 06-LLaMa和Bloom_.wmv
  • 🎬 07-百川大模型_.wmv
  • 🎬 08-提示词工程_.wmv
  • 🎬 09-提示词工程原则_.wmv
day04
  • 🎬 01-项目背景_.wmv
  • 🎬 02-文本分类提示词_.wmv
  • 🎬 03-文本分类推理_.wmv
  • 🎬 04-趋动云使用_.wmv
  • 🎬 05-文本信息抽取提示词_.wmv
  • 🎬 06-文本信息抽取的后处理_.wmv
  • 🎬 07-文本抽取的实现_.wmv
  • 🎬 08-文本匹配的内容_.wmv
day05
  • 🎬 01-NLP的四范式_.wmv
  • 🎬 02-Prompt微调的方式_.wmv
  • 🎬 03-PET微调方法_.wmv
  • 🎬 04-硬模版和软模版_.wmv
  • 🎬 05-prompt tuning_.wmv
  • 🎬 06-p-tuning_.wmv
  • 🎬 07-PPL_.wmv
  • 🎬 08-prompt-tuning总结_.wmv
day06
  • 🎬 01-prefix微调_.wmv
  • 🎬 02-adapter_.wmv
  • 🎬 03-lora_.wmv
  • 🎬 04-伪代码_.wmv
  • 🎬 05-项目背景和数据_.wmv
  • 🎬 06-process实现_.wmv
  • 🎬 07-dataset实现_.wmv
  • 🎬 08-dataloader_.wmv
  • 🎬 09-模型构建_.wmv
  • 🎬 10-config_.wmv
day07
  • 🎬 01-模型训练_.wmv
  • 🎬 02-模型训练2_.wmv
  • 🎬 03-模型训练2_.wmv
  • 🎬 04-模型验证_.wmv
  • 🎬 05-准确率计算_.wmv
  • 🎬 06-损失函数_.wmv
  • 🎬 07-topK 和topP_.wmv
  • 🎬 08-模型预测_.wmv
  • 🎬 09-topK和topP_.wmv
  • 🎬 10-前端部署_.wmv
day08
  • 🎬 01-项目背景_.wmv
  • 🎬 02-PET的项目架构_.wmv
  • 🎬 03-template构建1_.wmv
  • 🎬 04-template构建2_.wmv
  • 🎬 05-dataset_.wmv
  • 🎬 06-datapreprocess.wmv
  • 🎬 07-dataloader_.wmv
  • 🎬 08-标签词映射_.wmv
  • 🎬 09-主标签找子标签_.wmv
  • 🎬 10-子标签找主标签_.wmv
day09
  • 🎬 01-损失计算_.wmv
  • 🎬 02-id转换_.wmv
  • 🎬 03-评价指标_.wmv
  • 🎬 04-模型训练_.wmv
  • 🎬 05-模型预测_.wmv
  • 🎬 06-ptuning的数据处理_.wmv
  • 🎬 07-ptuning的dataloader_.wmv
  • 🎬 08-ptuning的工具函数、训练和预测_.wmv
day10
  • 🎬 01-项目介绍_.wmv
  • 🎬 02-配置信息_.wmv
  • 🎬 03-数据预处理_.wmv
  • 🎬 04-dataloader.wmv
  • 🎬 05-工具函数_.wmv
  • 🎬 06-模型训练_.wmv
  • 🎬 07-模型预测_.wmv
day11
  • 🎬 01-Langchain介绍_.wmv
  • 🎬 02-Chat模型_.wmv
  • 🎬 03-嵌入模型_.wmv
  • 🎬 04-prompts_.wmv
  • 🎬 05-chains_.wmv
  • 🎬 06-agents_.wmv
  • 🎬 07-memory_.wmv
  • 🎬 08-index_.wmv
  • 🎬 09-向量数据库_.wmv
  • 🎬 10-检索器_.wmv
day12
  • 🎬 01-RAG_.wmv
  • 🎬 02-模型构建_.wmv
  • 🎬 03-向量库构建和检索_.wmv
  • 🎬 04-Function——Call_.wmv
  • 🎬 05-原理_.wmv
  • 🎬 06-实践_.wmv
  • 🎬 07-SQL_.wmv
  • 🎬 08-GPTs_.wmv
  • 🎬 09-AssistantAPI的使用_.wmv
  • 🎬 10-AssistantAPI实践_.wmv
day13
  • 🎬 01-agent_.wmv
  • 🎬 02-Agent开发工具_.wmv
  • 🎬 03-内容总结_.wmv

10阶段十、开源大模型平台开发-V6.5-AI

01-讯飞
  • 🎬 01-星火大模型介绍_.wmv
  • 🎬 02-API_.wmv
  • 🎬 03-大模型定制平台_.wmv
  • 🎬 04-语音大模型_.wmv
02-百度
  • 🎬 01-百度千帆_.wmv
  • 🎬 02-千帆模型_.wmv
03-阿里
  • 🎬 01-阿里百炼_.wmv
  • 🎬 02-阿里PAI_.wmv

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百度

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赠送往期项目

阶段十三、 计算机视觉
此部分为赠送教程-CV
Opencv视频教程 09 14个常用OpenCV+C++图像处理 01_所需软件
  • 📦 vtk-5.8.0.zip
  • 📦 vtkdata-5.8.0.zip
02_绘图板 可执行文件 03_图片浏览器实现 Images 可执行文件 04_图像编辑器实现 Images 可执行文件 05_CT图像重建系统 Data headsq 06_数字图像水印系统 Images 可执行文件 07_遥感图像配准系统 Images 可执行文件 08_图像检索系统 Images 可执行文件 09_细胞检测与计数系统 Images 可执行文件 10_指纹提取与识别系统 Dll库 Images 可执行文件 11_人脸检测与识别系统 Images 一个基于 OpenCV 的人脸识别系统 faceidentifysys 人脸识别 可执行文件 12_运动车辆检测跟踪系统 Videos
  • 🎬 car.avi
可执行文件 13_车型识别系统 Images 可执行文件 contour 14_车牌识别系统 Images 可执行文件 template 11 OpenCV & FFmpeg & Qt C++视频编辑器实战开发 01 介绍 attached_files 006 windows 上创建opencv示例项目编译并执行
  • 📦 01-windows-linux-1.zip

  • 🎬 001 介绍~1.mp4

  • 🎬 004 windows 上创建opencv示例项目编译并执行~1.mp4

  • 🎬 005 ubuntu上创建opencv示例项目makefile编译并执行~1.mp4

  • 🎬 006 windows 上创建opencv示例项目编译并执行~1.mp4

02 OpenCV核心类型 Mat attached_files
  • 🎬 008 遍历和修改连续的OpenCV Mat图像空间~1.mp4
  • 🎬 009 使用opencv接口实现运行记时函数用来分析执行效率~1.mp4
  • 🎬 010 遍历不连续的OpenCV Mat空间~1.mp4
  • 🎬 011 通过OpenCV ptr模板函数遍历Mat并测试其性能~1.mp4
  • 🎬 012 通过OpenCV at函数遍历Mat并捕获异常~1.mp4
  • 🎬 013 通过迭代器遍历Mat并总结遍历方法~1.mp4
  • 🎬 014 QT自定义opengl的Widget绘制Mat~1.mp4
03 OpenCV图像处理
  • 🎬 015 通过ROI感兴趣区域来裁剪图像~1.mp4
  • 🎬 016 RGBYUVGRAY像素格式介绍opencv像素格式转换cvtColor接口讲解~1.mp4
  • 🎬 017 手动实现转换灰度图并与opencv提供的函数做性能对比~1.mp4
  • 🎬 018 通过OpenCV阈值函数threshold实现图像的二值化~1.mp4
  • 🎬 019 通过对Mat遍历修改图像亮度和对比度与convertTo性能对比~1.mp4
  • 🎬 020 图像尺寸调整算法介绍并手动实现近邻算法~1.mp4
  • 🎬 021 调用opencv的resize使用近邻算法并与自定义算法比较~1.mp4
  • 🎬 022 图像尺寸调整双线程插值算法讲解和性能测试~1.mp4
  • 🎬 023 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔调整图像尺寸详解~1.mp4
  • 🎬 024 实现两幅图像混合blending~1.mp4
  • 🎬 025 图像旋转和镜像~1.mp4
  • 🎬 026 通过ROI实现图像并排合并~1.mp4
04 FFMpeg工具处理音频
  • 🎬 027 使用ffmpeg工具实现音频抽取剪切和与视频合并~1.mp4
05 OpenCV视频IO接口
  • 🎬 032 使用OpenCV VideoCapture播放视频示例~1.mp4
  • 🎬 034 使用opencv实现视频播放位置跳转~1.mp4
  • 🎬 037 以h264格式录制并预览摄像机视频代码演示~1.mp4
06 XVideoEdit视频编辑器实战 attached_files 042 完成视频编辑器播放界面并完成绘制视频widget重载
  • 📦 1XVideoEdit.zip
048 通过QSlider滑动条拖动完成视频播放位置跳转
  • 📦 2XVideoEdit.zip
051 调整视频亮度对比度3完成界视频结果显示
  • 📦 3XVideoEdit.zip
052 视频的导出1接口调用搭建和界面实现完成
  • 📦 4XVideoEdit.zip
055 视频图像旋转并导出
  • 📦 5XVideoEdit.zip
056 视频上下左右镜像
  • 📦 6XVideoEdit.zip
058 通过图像金字塔调整视频尺寸
  • 📦 7XVideoEdit.zip
059 通过ROI裁剪视频画面
  • 📦 8XVideoEdit.zip
060 转换为灰度图视频并导出
  • 📦 9XVideoEdit.zip
061 视频添加水印
  • 📦 10XVideoEdit.zip
062 视频融合1-完成了打开第二个视频源
  • 📦 11XVideoEdit-blend.zip
064 两路视频的横向合并为一个视频
  • 📦 12XVideoEdit.zip
065 音频类的抽取接口开发和测试
  • 📦 13XVideoEdit.zip
068 完成了视频剪辑包含音频剪辑
  • 📦 14XVideoEdit-Linux.zip

  • 🎬 038 编辑器的需求分析和最终实现的功能介绍~1.mp4

  • 🎬 039 项目类图介绍和类功能讲解~1.mp4

  • 🎬 040 基于QT系统界面设计详解~1.mp4

  • 🎬 041 实战项目环境搭建项目创建和配置~1.mp4

  • 🎬 042 完成视频编辑器播放界面并完成绘制视频widget重载~1.mp4

  • 🎬 043 详解通过qss完成界面风格设置设置按钮圆角和渐变颜色~1.mp4

  • 🎬 044 通过qt界面打开外部视频并完成打开失败的界面提示~1.mp4

  • 🎬 045 使用opencv读取并解码视频通过信号槽机制发出绘制信号~1.mp4

  • 🎬 046 解码并使用播放视频分析并解决QImage图像数据不连续问题~1.mp4

  • 🎬 047 视频播放器进度条QSlider显示播放进度~1.mp4

  • 🎬 048 通过QSlider滑动条拖动完成视频播放位置跳转~1.mp4

  • 🎬 049 调整视频亮度对比度1完成XImagePro类~1.mp4

  • 🎬 050 调整视频亮度对比度2完成XFilter类~1.mp4

  • 🎬 051 调整视频亮度对比度3完成界视频结果显示~1.mp4

  • 🎬 052 视频的导出1接口调用搭建和界面实现完成~1.mp4

  • 🎬 053 视频导出2功能实现~1_吾爱程序猿论坛用户分享.mp4

  • 🎬 054 完成播放暂停并使用qss设置播放暂停按钮样式效果~1.mp4

  • 🎬 055 视频图像旋转并导出~1_吾爱程序猿论坛用户分享.mp4

  • 🎬 056 视频上下左右镜像~1_吾爱程序猿论坛用户分享.mp4

  • 🎬 057 调整视频尺寸并导出~1.mp4

  • 🎬 058 通过图像金字塔调整视频尺寸~1.mp4

  • 🎬 059 通过ROI裁剪视频画面~1.mp4

  • 🎬 060 转换为灰度图视频并导出~1.mp4

  • 🎬 061 视频添加水印~1_吾爱程序猿论坛用户分享.mp4

  • 🎬 062 视频融合1-完成了打开第二个视频源~1.mp4

  • 🎬 063 视频融合2-完成了融合和导出~1.mp4

  • 🎬 064 两路视频的横向合并为一个视频~1.mp4

  • 🎬 065 音频类的抽取接口开发和测试~1.mp4

  • 🎬 066 完成视频中音频的的合并导出~1.mp4

  • 🎬 067 完成了视频的开始结束位置剪辑音频未处理~1.mp4

  • 🎬 068 完成了视频剪辑包含音频剪辑~1.mp4

12 深度学习CNN RNN等框架 第10课 更多框架
  • 🎬 第10课 更多框架.avi
第1课 机器学习中数学基础
  • 🎬 第1课 机器学习中数学基础.avi
第2课 高效计算基础与图像线性分类器
  • 📦 image linear classification.zip
  • 🎬 第2课 高效计算基础与图像线性分类器.avi
第3课 梯度下降法与反向传播
  • 🎬 第3课 梯度下降法与反向传播.avi
第4课 CNN与常用框架
  • 🎬 第4课 CNN与常用框架.avi
第5课 CNN训练注意事项与框架使用
  • 🎬 第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi
第6课 CNN推展案例
  • 🎬 第6课 CNN推展案例.avi
第7课 RNN介绍
  • 🎬 第7课 RNN介绍.avi
第8课 RNN应用
  • 🎬 第8课 RNN应用.avi
第9课 更多的网络类型
  • 🎬 第9课 更多的网络类型.avi
13 附赠1:Opencv资料
  • 📦 OpenCV2ComputerVisionApplicationProgrammingCookbookCode.zip
  • 📦 学习opencv书——源代码.zip
14 附赠2:赠送不同环境下安装不同版本的opencv
  • 🎬 5分钟配置好OpenCV3.2+VS2015开发环境.flv
  • 🎬 win 系统 Visual Studio 2017安装及使用教程.flv
  • 🎬 win+OpenCV 4.0+Python3.6开发环境搭建.flv
  • 🎬 win+opencv3.3+VS2017环境配置指导.flv
15 工具箱 3.4 4.0
  • 📦 opencv4.0.0.zip
  • 📦 opencv_contrib-4.0.0.zip
《OpenCV3编程入门》书本配套源代码 《OpenCV3编程入门》书本配套源代码
阶段十二、投满分项目
day01
  • 🎬 01-项目背景和数据集介绍_.wmv
  • 🎬 02-数据集获取_.wmv
  • 🎬 03-数据分布分析_.wmv
  • 🎬 04-分词_.wmv
  • 🎬 05-数据获取_.wmv
  • 🎬 06-特征工程_.wmv
  • 🎬 07-模型构建与训练_.wmv
  • 🎬 08-fasttext数据处理_.wmv
  • 🎬 09-fasttext数据集构建_.wmv
  • 🎬 10-fasttext模型训练_.wmv
  • 🎬 11-优化1-自动化参数搜索_.wmv
day02
  • 🎬 01-fasttext优化-分词_.wmv
  • 🎬 02-模型训练_.wmv
  • 🎬 03-模型部署_.wmv
  • 🎬 04-bert数据信息_.wmv
  • 🎬 05-bert代码结构构建_.wmv
  • 🎬 06-bert数据获取_.wmv
  • 🎬 07-数据迭代_.wmv
  • 🎬 08-时间差计算_.wmv
day03
  • 🎬 01-模型构建_.wmv
  • 🎬 02-模型训练与评估思想_.wmv
  • 🎬 03-模型训练与评估实现_.wmv
  • 🎬 04-实现2_.wmv
  • 🎬 05-模型预测_.wmv
  • 🎬 06-模型部署_.wmv
  • 🎬 07-模型量化_.wmv
day04
  • 🎬 01-昨日回顾_.wmv
  • 🎬 02-模型蒸馏思想_.wmv
  • 🎬 03-模型蒸馏项目架构_.wmv
  • 🎬 04-词表构建_.wmv
  • 🎬 05-数据获取_.wmv
  • 🎬 06-数据获取实现_.wmv
  • 🎬 07-数据迭代实现_.wmv
  • 🎬 08-textCNN实践_.wmv
day05
  • 🎬 01-内容回顾_.wmv
  • 🎬 02-textCNN介绍_.wmv
  • 🎬 03-数据对齐_.wmv
  • 🎬 04-损失计算_.wmv
  • 🎬 05-模型训练_.wmv
  • 🎬 06-主函数_.wmv
  • 🎬 06-训练流程_.wmv
  • 🎬 07-剪枝思想_.wmv
  • 🎬 08-特定层剪枝_.wmv
  • 🎬 09-结构化剪枝_.wmv
  • 🎬 10-多层剪枝_.wmv
  • 🎬 11-全局剪枝_.wmv
  • 🎬 12-自定义剪枝_.wmv
day06
  • 🎬 01-面试问题和工作文问题_.wmv
  • 🎬 02-数据集构建方法_.wmv
  • 🎬 03-项目串讲_.wmv
阶段十五、AI智慧交通项目实战
01-opencv
  • 🎬 01-项目架构_.wmv
  • 🎬 02-项目构成_.wmv
  • 🎬 03-资料共享_.wmv
  • 🎬 04-opencv介绍_.wmv
  • 🎬 05-图像读写_.wmv
  • 🎬 06-绘制几何图像_.wmv
  • 🎬 07-图像加法_.wmv
  • 🎬 08-图像缩放与平移_.wmv
  • 🎬 09-图像旋转和仿射变换_.wmv
  • 🎬 10-透射变换_.wmv
  • 🎬 11-图像噪声_.wmv
  • 🎬 12-图像平滑方法_.wmv
  • 🎬 13-边缘检测思想_.wmv
  • 🎬 14-sobel边缘检测_.wmv
  • 🎬 15-canny边缘检测_.wmv
  • 🎬 16-视频读写_.wmv
  • 🎬 17-opencv总结_.wmv
02-yoloV8
  • 🎬 01-YOLO发展_.wmv
  • 🎬 02-V8简介_.wmv
  • 🎬 03-V8的使用_.wmv
  • 🎬 04-效果展示_.wmv
  • 🎬 05-streamlit的实现_.wmv
03-车流量统计
  • 🎬 01-车流量统计思想_.wmv
  • 🎬 02-多目标跟踪算法_.wmv
  • 🎬 03-sort和deepsort算法_.wmv
  • 🎬 04-KM算法_.wmv
  • 🎬 05-卡尔曼滤波_.wmv
  • 🎬 06-卡尔曼滤波思想_.wmv
  • 🎬 07-卡尔曼滤波实践_.wmv
  • 🎬 08-sort算法实现1 _.wmv
  • 🎬 09-sort算法实现2_.wmv
  • 🎬 10-sort算法实现跟踪_.wmv
  • 🎬 11-deepsort算法跟踪_.wmv
04-车道线检测
  • 🎬 01-车道线检测原理_.wmv
  • 🎬 02-相机坐标系转换_.wmv
  • 🎬 03-内容回顾_.wmv
  • 🎬 04-相机较正方法_.wmv
  • 🎬 05-优化方法_.wmv
  • 🎬 06-优化方法2_.wmv
  • 🎬 07-相机较正流程_.wmv
  • 🎬 08-双目较正_.wmv
  • 🎬 09-相机较正实现_.wmv
  • 🎬 10-图像去畸变_.wmv
  • 🎬 11-车道线提取_.wmv
  • 🎬 12-车道线定位_.wmv
  • 🎬 13-车道线拟合_.wmv
  • 🎬 14-车道线填充_.wmv
  • 🎬 15-车道线曲率_.wmv
  • 🎬 16-车辆偏离中心库里计算_.wmv
  • 🎬 17-车道线检测流程_.wmv
  • 🎬 18-效果展示_.wmv
阶段十四、亿图人脸支付项目
01-人脸检测
  • 🎬 01.内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.视频读写_.wmv
  • 🎬 03.人脸检测概述_.wmv
  • 🎬 04.验证数据集_.wmv
  • 🎬 05.数据集获取_.wmv
  • 🎬 06.模型构建_.wmv
  • 🎬 07.参数配置_.wmv
  • 🎬 08.训练策略_.wmv
  • 🎬 09.训练流程_.wmv
  • 🎬 10.模型训练_.wmv
  • 🎬 11.内容总结_.wmv
02-人脸姿态
  • 🎬 01.内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.模型训练结果_.wmv
  • 🎬 03.模型预测_.wmv
  • 🎬 04.模型预测流程_.wmv
  • 🎬 05.人脸姿态概述_.wmv
  • 🎬 06.数据集加载_.wmv
  • 🎬 07.数据增强_.wmv
  • 🎬 08.模型构建_.wmv
  • 🎬 09.模型训练_.wmv
  • 🎬 10. 内容总结_.wmv
03-人脸多任务(1)
  • 🎬 01.内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.人脸多任务_.wmv
  • 🎬 03.数据加载_.wmv
  • 🎬 04.数据增强_.wmv
  • 🎬 05.模型构建_.wmv
  • 🎬 06.模型训练_.wmv
  • 🎬 07.模型预测_.wmv
  • 🎬 08.人脸识别_.wmv
  • 🎬 09.数据获取_.wmv
  • 🎬 10.模型构建_.wmv
  • 🎬 11.arcface_.wmv
  • 🎬 12.内容总结_.wmv
04-人脸识别
  • 🎬 01.内容回顾_.wmv
  • 🎬 02.模型训练_.wmv
  • 🎬 03.模型使用_.wmv
  • 🎬 04.模型集成_.wmv
  • 🎬 05.代码结构_.wmv
  • 🎬 06.人脸矫正_.wmv
  • 🎬 07.属性获取_.wmv
  • 🎬 08.可视化_.wmv
  • 🎬 09.模型部署_.wmv
  • 🎬 10.人脸支付项目总结_.wmv

配套资料

往期赠送项目
  • 📦 阶段十三、计算机视觉.zip
  • 📦 阶段十二、投满分项目.zip
  • 📦 阶段十五、AI智慧交通项目实战.zip
  • 📦 阶段十四、亿图人脸支付项目.zip
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  • 📦 阶段一、Python核心与编程基础-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段七、大语言模型与文本智能-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段三、数据处理与统计推断-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段九、大模型-GPT训练(线下)-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段二、Python面向对象与高级编程-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段五、智能金融风控系统-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段八、知识图谱构建与推理-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段六、神经网络与深度学习-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段十、开源大模型平台开发-V6.5-AI.zip
  • 📦 阶段四、监督与无监督学习-V6.5-AI.zip


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