深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密
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深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密

  深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 深度学习算法工程师必学 本课程运用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对立神经网络(GAN),经过图画分类、文本分类、图画风格转化、图画文本生成、图画翻译等项目,深度把握算法调参以及运用Tensorflow进行编程的能力。   合适人群 如果你现已把握了一门编程语言,想转型人工智能工程师 或者是想系统学习深度学习的在校大学生 或者是短少实战经验的初学者,那么本门课程非常合适你 技术储备要求 Python根底 根本的概率和线代数学根底 TensorFlow根底 机器学习根底 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1a3eVHQYxXuSN5QwZsJGiCQ 提取码:zmyc –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 11分钟 深度学习的导学课程,首要介绍了深度学习的运用范畴、人才需求情况和首要算法。对课程章节、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后到达的程度进行了介绍,让同学们对本课程有根本的知道。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (10:11)试看 第2章 神经网络入门8 节 | 133分钟 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引进性解说,经过若干项目举例解说了深度学习的最新进展。经过解说和实战神经网络中的根本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型,对本课程的根本知识进行全面的解说,包含神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow根底以及模型的Tensorflow代码完成。… 收起列表 视频:2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03) 视频:2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57) 视频:2-3 神经元多输出 (13:02) 视频:2-4 梯度下降...
专为程序员设计的高等数学课|完结无密
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专为程序员设计的高等数学课|完结无密

  专为程序员设计的高等数学课 让开发者听得懂,用得上的高等数学应用课程   我们身边的每一行代码里,都有数学的影子。而对于开发者来说,数学思维一定在他脑海中存在,而且影响着他对每一行代码的认识。如果你不甘心只做一个普通的初中级开发者,数学思想是你必须面对和提升的重要环节。   适合人群 需要学习数学的程序员 技术储备要求 具备高中数学知识 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1TmfiiSAmdyOuqjexq2khUA 提取码:v96n [/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看2 节 | 8分钟 本章主要整体介绍课程,讲解高等数学与其他学科的结合应用,包含新兴理论算法及其前沿应用。另外,课程许多章节都有实战训练,会使用到python、SPSS或MATLAB等程序语言和应用软件。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (07:45) 试看 作业: 1-2 【讨论题】你觉得大学里面学的数学对程序员工作有用吗? 第2章 【高数基础】集合、映射与函数7 节 | 68分钟 本章讲述的内容会在高中所学概念的基础上作进一步拓展,以便适应高等数学的需求。重点在于了解映射与函数的关系、常见函数图像及性质。 收起列表 视频: 2-1 集合的概念 (07:53) 视频: 2-2 映射的概念 (13:49) 视频:...
博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密
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博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密

  博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员版 人工智能趋势 人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一,已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。 本课程由传智研究院匠心打造,课程知识体系完备,从简明的python语言开始,到机器学习,再到AI的两大应用方向:计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时,课程学习曲线设计平滑,根据学习者对知识的消化吸收情况,循序渐进增强自身的AI技能。 学完收获: 能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架,具备人工智能领域内机器学习,深度学习,计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力,同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力,从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。 学习本课程是否需要编程基础 本课程内容设计完向0基础的学员设计,不需要编程基础就可以学习,只要求日常的计算机使用能力和经验。   试看链接:https://pan.baidu.com/s/1sbsx2N_vgVb-KqxJ0yCH3w?pwd=v6zb   章节目录: 阶段一 人工智能Python基础 收起 第一章 计算机组成原理 第二章 python基础语法 第三章 判断语句 第四章 循环语句 第五章 字符串 第六章 列表 第七章 元组 第八章 字典 第九章 集合 第十章 公共方法 第十一章 函数 第十二章 函数强化 第十三章 文件操作 第十四章 面向对象 第十五章 异常...
专为程序员设计的线性代数课程|完结无密
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专为程序员设计的线性代数课程|完结无密

专为程序员规划的线性代数课程 创新规划+通俗易懂,这一次,bobo教师带你完全学会线性代数! bobo老师专为程序员规划的线性代数课程,全新的课程规划模式,配合编程讲解,回绝单调的例题讲解,而是讲清楚每一个常识点的来龙去脉,完好学习线性代数领域的常识系统,这一次,让你学会线性代数! 合适人群 线性代数怎么学都不会的同学;大学学过线性代数, 可是考完试就忘记,不能真实运用线数的同学; 想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域, 却苦于自己数学根底欠好的同学。 技术储备要求 高中数学根底; 编程部分需求Python3语言根底。 (其他语言,如Java,C++等也可以运用) [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1mV2Bj-kwnOeUFTVSELW4sg 提取码:gex2 –来自百度网盘超级会员V1的分享容[/wm_notice] 章节目录: 第1章 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》4 节 | 61分钟 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》,在这个课程中,咱们将运用编程的方式,学习线性代数,这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数,是同学们深化学习人工智能,机器学习,深度学习,图形学,图画学,密码学,等等许多范畴的根底。从这个课程开端,让咱们真正学懂线性代数!… 收起列表 视频:1-1 《专为程序员规划的线性代数课程》导学 (14:51) 视频:1-2 课程学习的更多补充说明 (17:55) 视频:1-3 线性代数与机器学习 (13:21) 视频:1-4 课程运用环境树立 (14:14) 第2章 全部从向量开端 试看9 节 | 98分钟 向量,是线性代数研讨的根本元素。在这一章,咱们将引进向量。什么是向量?咱们为什么要引进向量?从而,咱们将运用不同的视角看待向量,界说向量的根本运算,领会数学研讨进程中,从底层开端,一点一点向上树立数学大厦的进程:)… 收起列表 视频:2-1 什么是向量. (16:11)试看 视频:2-2...
基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密
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基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密

  基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统 聚焦算法原理,搭建企业级系统,给大数据开发工程师的刚需课   课程结合算法原理,利用Spark 2.x 和主流技术栈,通过Flume多级高可用日志收集用户行为,使用HBase特征向量存储,利用算法原理结合Spark和Storm进行离线和实时推荐,实现图书电商场景下的个性化推荐系统。   适合人群 1~2年大数据经验,对推荐算法感兴趣的 大数据开发工程师 技术储备要求 Spark基础(Spark Core ,Scala相关知识) 具备Python基础(Numpy的使用) 使用过Hbase,Storm,Hadoop,Flume,Kafka,Hive 有高数基础和概率统计基础 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1cJn7fl36T3ER1fqLt6VIvw 提取码:08fy [/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 7分钟 本节主要进行课程的介绍,学习路线与指南,如何更好的学习本课程?为什么要学习本课程,学习本课程具体能收获什么? 收起列表 视频:1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看 图文:1-2 怎么更好的使用慕课平台 图文:1-3 你真的会问问题吗? 第2章 了解推荐系统的生态 试看5 节 | 53分钟 本章带你了解推荐系统的生态,让你从思维上重塑对推荐系统的认知。了解推荐系统是由哪些关键元素支撑的,推荐算法的分类以及什么才算一个好的推荐系统 收起列表 图文:2-1 本章重难点提点 视频:2-2...
七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享
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七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享

  七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享 课程简介: 如今,人工智能火爆全球并快速切入各个领域,比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育,国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院,火速招兵买马,可目前市面上人才缺口严重不足,供需比例仅为1:10。 机器学习作为AI的核心技术,可谓掌握了机器学习,便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万,部分超过四十万拿到五十万,有的甚至年薪百万 本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设,继续维持 以及六大企业项目:大规模行人重识别(ReID)、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统 且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力,本期新增部分在线直播、实训项目,具体见大纲。一切为了学员更好的就业、转型、提升。 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1cA_wLI-jPP4eSKaTe9ngew?pwd=5ayr 目录大纲: 课程大纲 预习阶段 Python基础和数据分析 在线视频:Python基础语法语法精讲 1-Anaconda安装及使用 2-循环判断语句 3-函数 4-面向对象 5-文件以文件夹操作 在线视频:Python核心语法进阶 1-高阶函数的使用 2-迭代器、生成器、装饰器详解 在线视频:数据分析numpy和pandas精髓速讲 1-numpy基本操作 2-pandas基本操作 2-项目实战:美国大选 在线视频:matplotlib数据可视化 1-matplotlib基本操作 2-常用2D图形使用 3-项目实战:电商商品数据探索性分析 在线直播:开班宣讲 在线实训:入学测试 第一阶段 机器学习原理 在线视频:1-线性回归、logistic回归、梯度下降 在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT 在线视频:3-SVM与数据分类 在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取/选择/组合 在线直播:5-机器学习简介、广义线性模型(线性回归、逻辑斯蒂回归)精髓速讲 在线实训:6-算法核心要点巩固(上) 在线直播:7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲 在线实训:8-算法核心要点巩固(中) 在线直播:9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲 在线实训:10-算法核心要点巩固(下) 在线直播:XGBoost精讲 1-建模调参(数据清洗、特征处理、特征选择、模型的调参、评估)...
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目,熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例,尽快进入深度学习领域。 适合人群 目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者,在读研究生 还是在职算法工程师,学习这门课程都能够让你有所收获。 技术储备要求 了解linux环境的基本操作 具备一定机器学习、深度学习基础的学员 有Caffe、TensorFlow基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Eol_gDSG3241rxwvY_5aNg 提取码:vkya [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 23分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (22:58)试看 第2章 目标检测算法基础介绍13 节 | 122分钟 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法(one-stage、two-stage、多任务网络)、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。… 收起列表 视频:2-1 目标检测问题定义 (12:10) 视频:2-2 目标检测问题方法 (15:11)...
PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密
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PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密

  PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理 理论基础+技术讲解+实战开发,快速掌握PyTorch框架   PyTorch是深度学习的主流框架之一,新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,带大家较平稳地入门深度学习领域。   适合人群 想转行到深度学习方向的工程师; 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter; 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们; 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们; 技术储备要求 机器学习相关基本概念; Python3编程语言; Ubuntu基本使用知识; [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1OJbXwxjb6-UVVhTuvTmFxA 提取码:cvl5 [/wm_tips] 章节目录: 第1章 开篇引导【为你简历打造金牌项目经验】 试看2 节 | 12分钟 你是否遇到这样问题?投递很多简历,总是石沉大海大海,杳无音信?经过分析很多小伙伴的简历,大多采用了培训机构烂大街项目作为项目经验,导致无缘面试邀约。本课程就为你解决这个燃眉之急。同时,Vue很火,Vue+Go的结合早日学成,早日挑大梁!… 收起列表 视频:1-1 摒弃千篇一律项目:前后端一体化微服务网关项目 (11:59)试看 图文:1-2 一份牛儿吃草老师的秘诀请你签收 第2章 扫盲网关前置技术:必备网络基础18 节 | 83分钟 扫盲网关前置技术,掌握必备网络基础,以【原理插图+脑图+示例代理】相结合的方式,主要讲解OSI七层网络协议、经典协议与数据包、tcp粘包拆包及udp、tcp、http等代码编写。轻松领略到网络编程快感。 收起列表 视频:2-1 为什么要学习网络基础【有目的学习,事半功倍】 (04:03) 视频:2-2 经典协议与数据包 (04:10) 视频:2-3 tcpdump抓包分析三次握手和四次挥手...
七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密
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七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密

  七月在线-深度学习集训营第三期2022年 原价4999 完结无密 本深度学习集训营略过Python基础,直接从人工神经网络起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果,本期继续维持前二期的从头到尾全部实战,但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外,特新增了以下三大模块: a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术 b.新增深度学习在物体检测中的应用 c.深度学习在推荐系统中的应用 从而让内容更成体系、更加成熟。 全是深度学习的典型应用场景 本期集训营总计六大阶段,近十个BAT实战项目,涵盖特征工程、混合网络,以及深度学习在计算机视觉当中的应用(比如物体检测、行人重识别)、在自然语言处理中的应用(比如文本处理、文本分类、机器翻译系统)、在推荐系统中的应用等BAT工业项目。 试看链接: 章节目录: 课程安排 预习阶段 从DL基础起步,掌握三大核心模型 在线视频:DNN与CNN,及NN框架 1-DNN与混合网络:google Wide&Deep 2-实战项目:数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类 3-CNN:从AlexNet到ResNet 4-实战项目:搭建CNN完成图像分类示例 5-NN框架:caffe, tensorflow与pytorch 6-实战项目:用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类 在线视频:RNN、LSTM、与条件生成、attention 1-RNN/LSTM/Grid LSTM 2-实战项目:RNN文本分类 3-RNN条件生成与attention 4-实战项目:google神经网络翻译系统 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用 在线视频:深入理解神经网络原理 1-从线性分类器说到非线性分类器 2-理解神经网络参数W的物理意义 3-Backpropagation的两种理解/推导方式 4-初探神经网络模型训练调参 在线实训:基于tensorflow/keras实现分类任务 在线视频:深度卷积神经网络原理与实践 1-卷积操作的数学定义和物理意义 2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享 3-卷积神经网络的主体结构和变种 4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%...
Scrapy打造搜索引擎(新版) 畅销3年的Python分布式爬虫课程完结无密
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Scrapy打造搜索引擎(新版) 畅销3年的Python分布式爬虫课程完结无密

  Scrapy打造搜索引擎(新版) 畅销3年的Python分布式爬虫课程 未来是什么时代?是数据时代!数据分析服务、互联网金融,数据建模、自然语言处理、医疗病例分析……越来越多的工作会基于数据来做,而爬虫正是快速获取数据最重要的方式,相比其它语言,Python爬虫更简单、高效。   适合人群 适合对爬虫感兴趣、想做大数据开发却找不到数据 又不知如何搭建一套稳定可靠的分布式爬虫的同学 想搭建搜索引擎但是不知道如何入手的同学 技术储备要求 具备一定的原生爬虫基础 了解前端页面,面向对象概念,计算机网络协议和数据库知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1O8_9O9MgoZIWfreLnzXpXg 提取码:vm3d [/wm_tips]     章节目录 第1章 课程介绍 试看1 节 | 8分钟 介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、和系统开发前需要具备的知识 收起列表 视频:1-1 python分布式爬虫打造搜索引擎简介 (07:23)试看 第2章 windows下搭建开发环境4 节 | 64分钟 介绍项目开发需要安装的开发软件、 python虚拟virtualenv和 virtualenvwrapper的安装和使用、 最后介绍pycharm和navicat的简单使用 收起列表 视频:2-1 pycharm的安装和简单使用 (09:07) 视频:2-2 mysql和navicat的安装和使用 (16:20) 视频:2-3 windows和linux下安装python2和python3...
OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密
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OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密

  OpenCV入门到进阶:实战三大典型项目 车辆检测/人脸识别+图像拼接+文字识别   人脸识别、自动驾驶、物体检测……想进军未来高科技行业,OpenCV是基石。本课程带你系统掌握计算机视觉核心知识体系,突破OpenCV重难点,真实落地“车辆检测、文字识别、图像拼接” 三大典型项目,高效积累计算机视觉实战经验与能力。   适合人群 有视觉处理业务需求,或有意从事图像算法 或音视频开发者,或对计算机视觉感兴趣的开发者 技术储备要求 至少掌握一门开发语言 有Python语言基础更佳 技术参数 OpenCV4 Python3   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1daG2F9fHsT_76FN4KiNRPw 提取码:dj8m [/wm_notice]   章节目录:   第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 31分钟 本章作为课程内容引入,主要介绍课程实战项目,课程的学习方法以及课程内容具体安排,希望大家都能通过这门课程,学有所成,学有所归。 收起列表 图文:1-1 课前必读(不看会错过一个亿) 视频:1-2 OpenCV导学 (16:30)试看 视频:1-3 计算机视觉到底是什么 (14:04)试看 第2章 OpenCV开发环境搭建 试看6 节 | 80分钟 工欲善其事必先利其器,无论何种系统,本章将带你手把手快速搭建起OpenCV开发环境。 收起列表 视频:2-1...
TL-Python全套实战项目班无密分项
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TL-Python全套实战项目班无密分项

  TL-Python全套实战项目班完结无密 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1P81ddLpxfUOsjSzn_3nvUg?pwd=hz1a 课程目录: 课程1 Python核心编程 01 python核心能力(一) 【回放】预科班1-开班典礼、学习方法和软件安装(5月16日 20:00-21:00) 【回放】预科班2-演示python安装和pycharm安装方法(5月19日 20:00-21:00) 【回放】变量和数据类型的介绍(5月22日 20:00-22:00) 【回放】数据类型常用操作和方法(5月24日 20:00-22:00) 【回放】控制流程(5月26日 20:00-22:00) 【回放】函数基础(5月29日 20:00-22:00) 02 Python核心能力(二) 【回放】函数高级(5月31日 20:00-22:00) 【回放】购物车与异常(6月2日 20:00-22:00) 【回放】字符编码与文件操作(6月5日 20:00-22:00) 【回放】迭代器与生成器(6月7日 20:00-22:00) 【回放】面向对象基础(6月9日 20:00-22:00) 【回放】继承与派生(6月12日 20:00-22:00) 【回放】模块(6月14日 20:00-22:00) 【回放】python核心语法项目1(6月16日 20:00-22:00) 【回放】python核心语法项目2(6月18日 20:00-22:00) 03 开发能力提升(一) 【回放】封装,反射,单例模式,元类(6月21日 20:00-22:00) 【回放】网络-UDP(6月29日 20:00-22:00)...
Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密

  Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序   伴随着人工智能技术的发展,深度学习技术变得越来越热门,越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术,展开多个模型的教学,涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术,最终搭建一个人脸智能小程序,完成整个项目的实战应用,最终可以达到算法工程师的初步要求。   适合人群 本课程适合有一定深度学习基础 迫切想要通过实战开发达到技能提升 毕设,求职等开发人员 技术储备要求 1、了解深度学习/机器学习相关基本概念 2、掌握Python3编程语言 3、了解TensorFlow深度学习框架 4、了解Ubuntu基本使用知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/13AnUhlT6gERQxF0jcdy5Wg 提取码:6bgd [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 18分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (17:47)试看 第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识)7 节 | 70分钟 主要介绍深度学习的基础知识,具体包括了深度学习的发展历程、基本概念(前向运算、反向传播、参数优化)、深度学习数学基础(导数、方向导数、偏导数、梯度)等,通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念,为后续课程的学习奠定基础。… 收起列表 视频:2-1 卷积神经网基本概念 (19:12) 视频:2-2 前向运算 (12:03) 视频:2-3 反向传播基本概念 (05:43)...
Kaggle竞赛经典案例深度剖析|完结无密
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Kaggle竞赛经典案例深度剖析|完结无密

  Kaggle竞赛经典案例深度剖析 写了参加过Kaggle,我会看简历。 得过一次top10%,我会给面试。   技术适合人群要求 想参加数据竞赛的学员、有机器学习基础想实践具体算法的学员 有机器学习基础但没有比赛/项目经验的学员 技术储备要求 有机器学习基础、较好的 coding 能力   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1LH1HIS-WN6y1eXz1H0jCEw 提取码:pw14 [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程导学 试看1 节 | 8分钟 认识 Kaggle,以及为什么要学习 Kaggle 竞赛,这门课可以给你带来什么? 收起列表 视频:1-1 课程导学:为什么要学习 Kaggle 竞赛知识? (07:06)试看 第2章 学前基础知识 试看10 节 | 97分钟 本章节会带着大家学习一些打竞赛之前的必备学前基础 收起列表 图文:2-1 学前必读知识 视频:2-2 Kaggle竞赛介绍 (13:35)试看 视频:2-3 Kaggle竞赛流程...
尚硅谷大数据项目实战提升大神班
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尚硅谷大数据项目实战提升大神班

  尚硅谷大数据项目实战提升大神班 尚硅谷大数据项目实战提升大神班本课程带你系统讲解了JavaSE、Hadoop、Spark、Flink等核心技术体系,基于众多的实战开发项目,深入剖析了数据采集、离线数仓、实时分析、实时数仓、推荐和用户画像、在线教育、电商、机器学习等解决方案,让你快速提升实战经验,轻松应对工作中的难题。 项目简介 本项目参考美团、OPPO、知乎等大数据实时数仓项目架构,采用当前主流的实时数据处理框架Flink进行搭建,对接多种数据源,并实现了对结果数据的实时展示,与离线数仓可以无缝对接,真正实现了流批一体,可以无缝满足企业实时数据处理需求。 项目架构 Nginx + SpringBoot + Flume1.9 + Kafka2.4.1 + Flink1.2 + Canal HA + Redis + ElasticSearch + HBase2.0.5 + Phoenix + ECharts + MySQL5.7 + Maxwell + Kibana + ClickHouse + DataV 项目场景 可满足各种行业、不同规模的企业的实时数据处理场景,例如实时分析新用户注册人群、实时显示交易额、实时对账、实时预警等。 技术点 通过分层处理,让实时计算复用性更好,结构更清晰;通过结合MySQL动态配置表实现数据的动态分流;使用HBase + Redis 实现维度数据的管理与关联查询;提供针对不同情境的双流Join解决方案,优化双流Join解决方案;结合keyed state实现数据的去重、计算等功能;实现对于所有需求提供Flink代码和Flink...
Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密
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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密

  Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0为主体,以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托,讲解Tensorflow框架的使用方法,让学员获得灵活使用Tensorflow的能力,达到初级深度学习工程师的水平。 适合人群 想转行到深度学习方向的工程师 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们 技术储备要求 熟悉Python3基础语法 熟悉Linux环境 了解机器学习与深度学习基础知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Xp_BvUvku5mJs6UpCylPQg 提取码:ndup [/wm_tips] 章节目录 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 试看11 节 | 129分钟 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (14:47) 试看 视频: 1-2 Tensorflow是什么 (09:38) 视频: 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 (09:00) 视频: 1-4 Tensorflow2.0架构 (08:17) 试看 视频:...