人工智能Paper年度会员（多模态方向）+资料-百度云网盘资源分享
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人工智能Paper年度会员（多模态方向）
├──1-1_大模型——前沿论文带读训练营（NLP方向）
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├──1-2_大模型——前沿论文带读训练营（NLP方向）
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├──1-3_02多模态—二期课程
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├──1-5_03数学基础
| ├──1-10_【第一章】-9常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4 73.22M
| ├──1-11_【第一章】-10分块矩阵.mp4 59.65M
| ├──1-12_【第二章】-1初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型.mp4 144.23M
| ├──1-13_【第二章】-2初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp4 52.40M
| ├──1-14_【第二章】-3矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数.mp4 136.65M
| ├──1-15_【第二章】-4矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4 55.87M
| ├──1-16_【第二章】-5向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基.mp4 131.55M
| ├──1-17_【第二章】-6施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4 89.17M
| ├──1-18_【第二章】-7施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4 118.22M
| ├──1-19_【第二章】-8相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化.mp4 117.32M
| ├──1-1_PDF课件合集.html 0.21kb
| ├──1-20_【第二章】-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（上）.mp4 67.42M
| ├──1-21_【第二章】-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）.mp4 74.85M
| ├──1-22_【第二章】-11SVD分解的应用.mp4 126.86M
| ├──1-23_【第三章】-1常用函数的导数以及到导数的常用公式，复合函数求导.mp4 143.00M
| ├──1-24_【第三章】-2中值定理洛必达法则泰勒公式及应用.mp4 135.93M
| ├──1-25_【第三章】-3函数的凹凸性函数的极值.mp4 269.34M
| ├──1-26_【第三章】-4不定积分.mp4 158.05M
| ├──1-27_【第三章】-5定积分.mp4 167.95M
| ├──1-28_【第三章】-6偏导数多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4 122.48M
| ├──1-28_【第三章】-6偏导数多元函数复合求导法则链式求导法则_详情页.html 0.22kb
| ├──1-29_【第三章】-7方向导数与梯度及其应用.mp4 301.30M
| ├──1-2_【第一章】-1导读课.mp4 22.70M
| ├──1-30_【第三章】-8多元函数泰勒公式与海森矩阵多元函数的极值.mp4 211.21M
| ├──1-31_【第三章】-9矩阵的求导.mp4 240.84M
| ├──1-32_【第三章】-10矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4 283.08M
| ├──1-33_【第四章-上】-1随机实验样本空间随机事件概率的定义条件概率与乘法公式.mp4 311.56M
| ├──1-34_【第四章-上】-2全概率公式与贝叶斯公式及应用独立性.mp4 224.80M
| ├──1-35_【第四章-上】-3随机变量与多维随机变量.mp4 127.33M
| ├──1-36_【第四章-上】-4期望与方差（上）.mp4 114.72M
| ├──1-37_【第四章-上】-5期望与方差（下）.mp4 99.98M
| ├──1-38_【第四章-上】-6参数的估计.mp4 132.48M
| ├──1-39_【第四章-下】-1无约束最优化梯度下降.mp4 120.30M
| ├──1-3_【第一章】-2矩阵的基本概念和运算性质.mp4 75.41M
| ├──1-40_【第四章-下】-2无约束最优化牛顿法.mp4 108.41M
| ├──1-41_【第四章-下】-3约束最优化.mp4 93.26M
| ├──1-4_【第一章】-3矩阵的逆，转置和对称转置.mp4 114.70M
| ├──1-5_【第一章】-4行列式的计算.mp4 79.50M
| ├──1-6_【第一章】-5特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4 96.72M
| ├──1-7_【第一章】-6行列式按行列展开，代数余子式.mp4 82.06M
| ├──1-8_【第一章】-7行列式的应用：克莱姆法则.mp4 20.34M
| └──1-9_【第一章】-8矩阵的逆的引入.mp4 111.38M
├──1-6_01Python·AI数据科学入门
| ├──1-10_第五章程序控制结构.mp4 105.31M
| ├──1-10_第五章程序控制结构_详情页.html 2.15kb
| ├──1-11_【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4 33.72M
| ├──1-11_【作业讲解】第五章：程序控制结构_详情页.html 1.11kb
| ├──1-12_第六章函数-面向过程的编程.mp4 163.10M
| ├──1-12_第六章函数-面向过程的编程_详情页.html 3.45kb
| ├──1-13_【作业讲解】第六章：函数.mp4 60.25M
| ├──1-13_【作业讲解】第六章：函数_详情页.html 1.17kb
| ├──1-14_第七章类-面向对象的编程.mp4 101.26M
| ├──1-14_第七章类-面向对象的编程_详情页.html 1.71kb
| ├──1-15_【作业讲解】第七章：类.mp4 40.29M
| ├──1-15_【作业讲解】第七章：类_详情页.html 1.09kb
| ├──1-16_第八章文件、异常和模块.mp4 152.98M
| ├──1-16_第八章文件、异常和模块_详情页.html 1.97kb
| ├──1-17_【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4 16.41M
| ├──1-17_【作业讲解】第八章：文件、异常和模块_详情页.html 0.92kb
| ├──1-18_第九章有益的探索.mp4 158.78M
| ├──1-18_第九章有益的探索_详情页.html 2.05kb
| ├──1-19_【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4 38.57M
| ├──1-1_【资料合集】代码、数据及课件下载地址.html 1.23kb
| ├──1-20_第十章Python标准库.mp4 113.29M
| ├──1-20_第十章Python标准库_详情页.html 1.90kb
| ├──1-21_【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4 19.02M
| ├──1-21_【作业讲解】第十章：Python标准库_详情页.html 1.10kb
| ├──1-22_第十一章科学计算库—Numpy应用.mp4 103.91M
| ├──1-22_第十一章科学计算库—Numpy应用_详情页.html 2.08kb
| ├──1-23_【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4 219.70M
| ├──1-23_【作业讲解】第十一章：Numpy库_详情页.html 1.10kb
| ├──1-24_第十二章Pandas库.mp4 187.64M
| ├──1-24_第十二章Pandas库_详情页.html 2.15kb
| ├──1-25_【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4 203.79M
| ├──1-25_【作业讲解】第十二章：Pandas库_详情页.html 1.12kb
| ├──1-26_第十三章Matplotlib.mp4 126.60M
| ├──1-27_【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4 260.47M
| ├──1-28_第十四章Sklearn常规用法.mp4 72.58M
| ├──1-28_第十四章Sklearn常规用法_详情页.html 2.13kb
| ├──1-29_【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4 334.61M
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| ├──1-2_第一章绪论和环境配置.mp4 56.00M
| ├──1-2_第一章绪论和环境配置_详情页.html 3.11kb
| ├──1-30_第十五章再谈编程.mp4 90.97M
| ├──1-3_【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4 228.98M
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| ├──1-4_第二章Python基本语法元素.mp4 147.03M
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| ├──1-5_【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4 381.40M
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| ├──1-6_第三章基本数据类型.mp4 117.02M
| ├──1-6_第三章基本数据类型_详情页.html 2.17kb
| ├──1-7_【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4 439.93M
| ├──1-7_【作业讲解】第三章：基本数据类型_详情页.html 0.78kb
| ├──1-8_第四章组合数据类型.mp4 119.98M
| ├──1-8_第四章组合数据类型_详情页.html 2.03kb
| ├──1-9_【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4 591.05M
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├──1-7_02PyTorch
| ├──1-10_【第一周】作业讲解2.mp4 137.57M
| ├──1-11_【第一周】作业讲解3.mp4 110.23M
| ├──1-12_【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4 84.57M
| ├──1-12_【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset_详情页.html 7.59kb
| ├──1-13_【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4 80.96M
| ├──1-13_【第二周】数据预处理transforms模块机制_详情页.html 7.44kb
| ├──1-14_【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4 176.31M
| ├──1-14_【第二周】二十二种transforms数据预处理方法_详情页.html 7.01kb
| ├──1-15_【第二周】学会自定义transforms方法.mp4 195.78M
| ├──1-15_【第二周】学会自定义transforms方法_详情页.html 7.23kb
| ├──1-16_【第二周】作业讲解.mp4 393.26M
| ├──1-17_【第三周】模型创建步骤与nnModule.mp4 88.64M
| ├──1-17_【第三周】模型创建步骤与nnModule_详情页.html 7.92kb
| ├──1-18_【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4 95.69M
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| ├──1-19_【第三周】nn网络层-卷积层.mp4 107.06M
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| ├──1-1_【资料合集】课件及代码百度云盘下载地址.html 1.73kb
| ├──1-20_【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4 96.24M
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| ├──1-21_【第三周】作业讲解.mp4 223.34M
| ├──1-22_【第四周】权值初始化.mp4 94.97M
| ├──1-22_【第四周】权值初始化_详情页.html 9.60kb
| ├──1-23_【第四周】损失函数（一）.mp4 161.04M
| ├──1-23_【第四周】损失函数（一）_详情页.html 10.52kb
| ├──1-24_【第四周】损失函数(二).mp4 166.41M
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| ├──1-25_【第四周】优化器optimizer的概念.mp4 101.97M
| ├──1-25_【第四周】优化器optimizer的概念_详情页.html 8.87kb
| ├──1-26_【第四周】torchoptimSGD.mp4 122.33M
| ├──1-26_【第四周】torchoptimSGD_详情页.html 4.57kb
| ├──1-27_【第四周】作业讲解.mp4 247.42M
| ├──1-28_【第五周】学习率调整策略.mp4 132.57M
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| ├──1-29_【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4 62.01M
| ├──1-29_【第五周】TensorBoard简介与安装_详情页.html 5.99kb
| ├──1-2_【必看】深入浅出PyTorch.mp4 381.10M
| ├──1-2_【必看】深入浅出PyTorch_详情页.html 0.16kb
| ├──1-30_【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4 112.97M
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| ├──1-31_【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4 174.08M
| ├──1-31_【第五周】TensorBoard使用（二）_详情页.html 6.89kb
| ├──1-32_【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4 129.63M
| ├──1-32_【第五周】hook函数与CAM可视化_详情页.html 6.17kb
| ├──1-33_【第五周】作业讲解.mp4 350.27M
| ├──1-34_【第六周】正则化之weight_decay.mp4 89.82M
| ├──1-34_【第六周】正则化之weight_decay_详情页.html 6.25kb
| ├──1-35_【第六周】BatchNormalization.mp4 128.81M
| ├──1-35_【第六周】BatchNormalization_详情页.html 7.08kb
| ├──1-36_【第六周】Normalizaiton_layers.mp4 92.05M
| ├──1-36_【第六周】Normalizaiton_layers_详情页.html 7.63kb
| ├──1-37_【第六周】正则化之Dropout.mp4 83.80M
| ├──1-37_【第六周】正则化之Dropout_详情页.html 6.71kb
| ├──1-38_【第六周】作业讲解.mp4 290.79M
| ├──1-39_【第七周】模型保存与加载.mp4 65.88M
| ├──1-39_【第七周】模型保存与加载_详情页.html 6.19kb
| ├──1-3_【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 100.89M
| ├──1-3_【第一周】PyTorch简介与安装_详情页.html 8.46kb
| ├──1-40_【第七周】模型finetune.mp4 94.62M
| ├──1-40_【第七周】模型finetune_详情页.html 6.64kb
| ├──1-41_【第七周】GPU的使用.mp4 104.73M
| ├──1-41_【第七周】GPU的使用_详情页.html 6.23kb
| ├──1-42_【第七周】PyTorch常见报错.mp4 92.58M
| ├──1-42_【第七周】PyTorch常见报错_详情页.html 6.92kb
| ├──1-43_【第七周】作业讲解.mp4 141.12M
| ├──1-44_【第八周】图像分类一瞥.mp4 144.48M
| ├──1-44_【第八周】图像分类一瞥_详情页.html 5.84kb
| ├──1-45_【第八周】图像分割一瞥.mp4 180.07M
| ├──1-45_【第八周】图像分割一瞥_详情页.html 6.25kb
| ├──1-46_【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4 126.49M
| ├──1-46_【第八周】图像目标检测一瞥（上）_详情页.html 5.42kb
| ├──1-47_【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4 229.44M
| ├──1-47_【第八周】图像目标检测一瞥（下）_详情页.html 5.83kb
| ├──1-48_【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4 160.12M
| ├──1-48_【第九周】生成对抗网络一瞥_详情页.html 5.64kb
| ├──1-49_【第九周】循环神经网络一瞥.mp4 102.81M
| ├──1-49_【第九周】循环神经网络一瞥_详情页.html 4.93kb
| ├──1-4_【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4 896.21M
| ├──1-4_【第一周】补充-pytorch开发环境安装_详情页.html 6.72kb
| ├──1-5_【第一周】张量简介与创建.mp4 173.89M
| ├──1-5_【第一周】张量简介与创建_详情页.html 8.21kb
| ├──1-6_【第一周】张量操作与线性回归.mp4 100.53M
| ├──1-6_【第一周】张量操作与线性回归_详情页.html 8.11kb
| ├──1-7_【第一周】计算图与动态图机制.mp4 59.30M
| ├──1-7_【第一周】计算图与动态图机制_详情页.html 7.90kb
| ├──1-8_【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 98.33M
| ├──1-8_【第一周】autograd与逻辑回归_详情页.html 8.31kb
| ├──1-9_【第一周】作业讲解1.mp4 105.52M
| └──1-9_【第一周】作业讲解1_详情页.html 0.16kb
├──1-8_06OpenCV图像基础
| ├──1-10_2_5图像基本操作_图像滤波.mp4 570.89M
| ├──1-11_2_6图像基本操作_图像增强.mp4 353.09M
| ├──1-12_2-7形态学操作_腐蚀.mp4 308.76M
| ├──1-13_2_8形态学操作_膨胀开运算与闭运算.mp4 480.76M
| ├──1-14_3_1固定阈值分割.mp4 340.76M
| ├──1-15_3_2自动阈值分割.mp4 413.29M
| ├──1-16_3_3边缘检测算子.mp4 565.58M
| ├──1-17_3_4连通区域_区域生长算法.mp4 377.87M
| ├──1-18_3_5分水岭算法图像分割.mp4 334.18M
| ├──1-19_4_1特征描述_HOG.mp4 435.36M
| ├──1-1_课件代码.html 0.33kb
| ├──1-20_4_2特征描述Harris和SIFT算法.mp4 263.86M
| ├──1-21_4_3纹理特征LBP算法.mp4 367.72M
| ├──1-22_4_4模板匹配算法.mp4 282.23M
| ├──1-23_4_5人脸检测算法.mp4 560.35M
| ├──1-24_5_1摄像头调用和视频的读取保存.mp4 504.42M
| ├──1-25_5_2帧差法视频目标识别.mp4 383.12M
| ├──1-26_5_3光流法和背景减除法.mp4 431.16M
| ├──1-2_1-1图像基础知识.mp4 74.13M
| ├──1-3_1-2图像基础知识.mp4 144.61M
| ├──1-4_1-3图像基础知识.mp4 229.13M
| ├──1-5_1-4图像基础知识.mp4 174.02M
| ├──1-6_2-1图像基本处理.mp4 291.67M
| ├──1-7_2_2图像基本处理.mp4 236.19M
| ├──1-8_2_3图像基本处理.mp4 388.73M
| └──1-9_2_4图像基本处理.mp4 478.31M
└──1-9_05NLP基础知识
| ├──1-10_3-3神经语言模型简介与代码实现.mp4 655.89M
| ├──1-11_3-4预训练的词表示及其使用实例.mp4 249.53M
| ├──1-12_4-1word2vec原理.mp4 442.03M
| ├──1-13_4-2word2vec代码复现.mp4 765.12M
| ├──1-14_4-3word2vec项目实战展示.mp4 328.52M
| ├──1-15_4-4BERT使用实战讲解.mp4 490.52M
| ├──1-16_4-5MLP模型与实战.mp4 398.56M
| ├──1-17_4-6RNN模型原理、代码复现与实战.mp4 583.26M
| ├──1-18_5-1HMM序列标注.mp4 211.18M
| ├──1-19_5-2HMM模型简介.mp4 325.87M
| ├──1-1_课件.html 0.30kb
| ├──1-20_5-3HMM样本生成.mp4 386.72M
| ├──1-21_5-4HMM训练.mp4 190.62M
| ├──1-22_5-5HMM预测.mp4 306.73M
| ├──1-23_5-6HMM代码实现.mp4 531.63M
| ├──1-2_1-1前言.mp4 473.15M
| ├──1-3_1-2研究方向概述.mp4 377.96M
| ├──1-4_2-1预备知识.mp4 227.64M
| ├──1-4_2-1预备知识_详情页.html 0.34kb
| ├──1-5_2-2NLP问题中的特征.mp4 231.38M
| ├──1-6_2-3特征输入.mp4 386.85M
| ├──1-7_2-4文本的向量化表示与案例实现.mp4 271.92M
| ├──1-8_3-1统计语言模型简介与案例实现.mp4 581.82M
| └──1-9_3-2语言模型任务评估.mp4 239.36M
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