黑马Python开发到深度学习急速就业班课程

Movie网盘

发布时间：

2026-01-23 02:48:07
文件大小：

共计 985 个文件，合计：29.23GB
资源来源：

夸克网盘
资源售价：

10积分
资源标签：

AI课程 Python开发深度学习黑马
收藏

・本站会员获取资源无需消耗积分。
・为防止资源链接失效，请及时转存文件。

夸克网盘黑马程序员智能机器人开发与机器学习实战课程
此课程由黑马程序员团队精心打造，专为编程初学者量身定制。它涵盖从基础数学到智能机器人开发的全方位知识，通过详细视频教程，学员能学习机器学习算法、KNN、线性回归、矩阵运算等核心技术，并将其应用到智能机器人开发中。无论是想进入AI领域，还是提升现有技能，该课程都是理想之选。学员可借助课程提供的源码和课件，从零基础快速掌握编程技能，迈向高级开发者行列。...
零爱上的花荣
3
0
智能机器人开发机器学习编程课程
夸克网盘黑马Python+大数据实战课程：14阶段全面掌握数据科学
这是黑马程序员精心打造的Python+大数据实战课程。课程覆盖14个阶段，从Python基础编程起步，逐步深入大数据框架、Hadoop生态体系、Spark技术栈、Flink技术栈等核心内容，全面涵盖数据科学与大数据开发的关键技能。课程设置了丰富的实战项目，如“知行教育数仓项目”和“星途车联网”，让学员在实践中深入掌握数据处理、分析、可视化及实时计算技术。同时，高级内容如SQL、NoSQL、实时计算等也一应俱全，还配备面试强化与就业加强课，助力学员顺利进入数据科学领域。该课程适合零基础学员，帮助他们从零开始搭建知识体系；也适合希望提升大数据开发技能的专业人士，进一步提升自己在该领域的竞争力。...
mwijgjk43640
2
0
Python大数据数据科学编程课程
夸克网盘黑马Python大数据课程14阶段完结
黑马Python大数据课程是一套全面且系统的编程学习资源。课程从Python大数据开发基础讲起，涵盖Linux命令、MySQL数据库、Excel使用等内容，为学习者搭建扎实基础。在基础编程部分，详细讲解了Python基础语法、面向对象编程等知识，通过大量案例让学习者深入理解。进阶编程阶段则涉及多任务编程、网络编程等高级内容，提升学习者的实践能力。课程还包含大数据框架与数仓基础，以及数仓实战项目，如滴滴出行、智能电商分析平台等，让学习者在实际项目中积累经验。适合零基础或有一定编程基础，想深入学习Python大数据开发的人群。通过学习该课程，能掌握Python大数据开发的核心技术，提升在数据分析、…...
秋槿茉
3
0
Python大数据编程课程黑马
夸克网盘黑马Python+大数据年度钻石会员课程
这套黑马Python+大数据年度钻石会员课程，内容丰富全面，适合想要学习编程和大数据的人群。课程从Python基础编程开始，逐步深入到Python进阶编程，涵盖了变量、函数、面向对象编程、异常处理等基础知识，让学习者扎实掌握Python编程技能。在大数据方面，课程详细介绍了Hadoop、HDFS、数据仓库等大数据框架和技术，还包含了多个数仓实战项目，如滴滴出行、智能电商分析平台等，让学习者在实践中提升大数据处理和分析能力。此外，课程也涉及到了MySQL数据库、Excel使用、Kettle工具、数据分析及可视化等内容，为学习者提供了全面的大数据开发知识体系。通过学习该课程，学习者能够系统地掌握P…...
゛凌乱的浮华╮
3
0
Python编程大数据开发编程课程
夸克网盘 AI大模型全栈工程师培养计划（第三期）——从零到就业，打造下一代AI核心人才
AI大模型全栈工程师培养计划（第3期）——从零到就业，打造下一代AI核心人才全球AI产业正以每年超40%的速度扩张，大模型技术已广泛应用于金融、医疗、教育、制造等核心行业。据麦肯锡2024年报告，到2026年，全球对具备大模型开发与部署能力的AI工程师需求将增长300%，而合格人才缺口超百万。若渴望成为这场技术革命的中坚力量，本课程正是为您量身打造。为什么选择第3期？全面升级，直击行业痛点相较于前两期，第3期课程全面升级为“全栈实战+就业护航”双引擎模式，融合最新技术栈与真实企业项目，涵盖：主流大模型深度解析：深入Llama 3、Qwen 2、Gemma、ChatGLM4等开源模型架构…...
感*妖孽
1
0
AI大模型全栈工程师培养计划 AI编程大模型开发
夸克网盘编程开发课程合集：Python、Java、算法、Web等技术
这套编程开发课程合集，涵盖了Python、Java、算法、Web等多种热门技术领域，为编程学习者提供了丰富的学习资源。课程中包含大量编程语言学习书籍，如Python、Java、C、C++等语言的相关教程，从基础入门到高级应用，满足不同阶段学习者的需求。无论是想学习Python进行数据分析、网络爬虫，还是用Java进行Web开发、多线程编程，都能找到对应的学习资料。对于算法学习，课程也有涉及，帮助学习者提升编程思维和解决实际问题的能力。此外，Web开发相关的HTML、CSS、JavaScript等技术的教程，能让学习者掌握构建网站的技能。该课程合集适合编程初学者快速入门，也适合有一定基础的开发者…...
xadoru9015
10
0
Java Python Web技术
夸克网盘 AI算法工程师实战就业班：涵盖Python、机器学习、深度学习与项目实战
此课程专为想成为AI算法工程师的人群打造，全面覆盖Python编程、机器学习、深度学习等核心技术，还搭配实战项目与源码，助力快速掌握AI算法开发技能。课程从人工智能基础讲起，强化Python科学计算能力，巩固高等数学知识，为后续学习筑牢根基。机器学习部分，深入讲解线性回归、线性分类、无监督学习、决策树系列、概率图模型等算法，结合Kaggle竞赛实战，积累实际操作经验。深度学习板块，聚焦神经网络算法和TensorFlow等工具，帮助理解深度学习原理。适合零基础学员，通过系统学习，可掌握AI算法开发全流程，开启高薪职业之路。无论是想进入AI领域的新手，还是期望提升技能的从业者，该课程都是不错的选择…...
奈何桥彼生石
2
0
AI算法工程师 Python编程机器学习
迅雷云盘黑马程序员ChatGPT教程视频
黑马程序员推出的ChatGPT视频教程，是一套全面且实用的学习资源。在入门部分，它详细介绍了ChatGPT的背景、注册和使用方法，还展示了3种使用方式以及入门程序和实操演示，让学习者快速上手。在应用场景方面，教程展示了ChatGPT在多种编程语言和领域中的应用，如帮用户完成Java、Python、前端、大数据、人工智能等相关代码，还能帮忙找Bug。项目实战环节，涵盖了从项目背景介绍、架构搭建，到数据获取、预处理，再到模型构建、训练、预测、验证和结果分析等全流程。原理讲解部分，深入剖析了深度学习基础、语言模型相关知识，以及GPT-1、GPT-2、GPT-3模型的结构和训练等内容。此外，教程还提供…...
海尔熊人
8
0
ChatGPT 编程课程黑马程序员
迅雷云盘 2024黑马博学谷AI大模型训练营1期
2024黑马博学谷AI大模型训练营1期是面向AI大模型学习爱好者的优质课程。课程开篇以开班仪式和Python前置课程串讲为起点，为学员奠定编程基础。随后深入讲解大模型前置知识、基础知识以及主要类别架构，让学员全面了解大模型的理论体系。在主流大模型介绍环节，课程详细阐述了大模型Prompt-Tuning方法，从入门到进阶，再到提示词工程应用，逐步提升学员的实操能力。课程还设置了丰富的项目实践，涵盖金融、电商、物流、大健康、新零售、新媒体等多个行业，如金融行业动态风向评估、电商领域虚拟试衣系统等，帮助学员将理论知识运用到实际场景中。此外，课程包含Stable Diffusion多模态大模型应用…...
柚子鹿的西瓜瓜
10
0
AI 黑马博学谷
夸克网盘 AI算法工程师就业班：全面掌握从入门到精通的高薪技能
此课程专为想成为AI算法工程师的学习者打造，涵盖从人工智能基础到高级机器学习和深度学习的全面知识。课程内容丰富，包含Python编程、数据处理、机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）等。通过学习，学员不仅能掌握AI算法的核心理论，还能通过Kaggle竞赛和推荐系统开发等实战项目，提升解决复杂问题的能力。课程的特色在于理论与实践紧密结合，让学员在学习理论知识的同时，通过实际项目积累经验。而且，课程内容全面，从基础的人工智能概念到高级的深度学习算法，都有详细的讲解。对于想进入高薪AI领域的人群来说，这是一个很好的学习机会，能为他们打下坚实的基础。...
阿玖许我向你看
0
0
AI算法工程师人工智能课程机器学习
夸克网盘《图灵编程系列230+本高清电子书合集》
图灵出版的编程书籍是程序员的成长伙伴，内容丰富、结构严谨，讲解清晰，还有大量实战案例。比如《你不知道的JavaScript》系列，能让读者深入理解这门语言；《机器学习实战》是AI领域学习的必备资料；《Python编程：从入门到实践》适合Python爱好者上手，《Python深度学习》则适合深入研究者。除了编程语言，书籍还涵盖系统架构、团队开发、大数据处理等内容。如《高效团队开发：工具与方法》介绍先进开发工具和方法以提升效率；《大数据项目管理：从规划到实现》助力在大数据领域取得突破。这些图书从基础到高阶全面覆盖，无论处于职业哪个阶段都能满足学习需求。入门者可选《Python编程：从入门到实…...
荒野***浮殍
8
0
图灵编程大数据处理系统架构
夸克网盘《黑马程序员Python+人工智能开发教程》
黑马程序员推出的这套Python+人工智能开发教程，基于行业前沿技术需求精心设计。它采用分阶段递进式学习路径，能让学习者逐步深入掌握相关知识。教程内容覆盖AI开发全栈技能，从Python基础、进阶知识，到数据处理、统计分析，再到算法和数据结构等，一应俱全。无论是想从事AI研发工程师、大模型算法工程师等新兴岗位的人士，还是对Python和人工智能感兴趣的初学者，都能从中受益。通过学习该教程，学习者可以系统地掌握Python编程和人工智能开发的核心技能，提升解决实际问题的能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。...
南京飞扬12
0
0
Python编程人工智能开发编程教程
百度网盘 2024黑马博学谷AI大模型训练营1期
2024黑马博学谷AI大模型训练营1期是一门专注于AI大模型领域的课程。课程内容丰富全面，从开班仪式与Python前置课程串讲出发，深入讲解大模型前置知识、基础知识、主要类别架构等理论内容。在模型介绍方面，涵盖主流大模型，并对大模型Prompt-Tuning方法进行从入门到进阶的教学，还涉及大模型提示词工程应用。项目实践是课程一大亮点，设有金融行业动态风向评估、电商领域虚拟试衣系统、物流行业信息咨询智能问答系统、大健康行业智能问诊系统、新零售行业评价决策系统、新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统等多个项目，让学员在实践中巩固所学知识。此外，课程还包含Stable Diffusion多模态大模型…...
未**丶銘
7
0
AI大模型训练营课程
夸克网盘《基于Python的TensorFlow应用实践课程》
这是一门聚焦于基于Python玩转人工智能热门框架TensorFlow的应用实践课程。课程从人工智能基础知识讲起，涵盖人工智能概念、前景、所需数学知识、发展简史等内容，让学习者对人工智能有全面认知。接着详细介绍TensorFlow，包括其定义、与其他机器学习库对比、学习方法和前景等。还会指导搭建开发环境，如安装VirtualBox、Ubuntu、Python和TensorFlow等。在原理与进阶部分，通过代码实践，从HelloWorld开始，深入讲解TensorFlow编程模式、可视化利器TensorBoard、常用Python库Matplotlib等。并设置综合小练习，如用梯度下降解决线性回…...
Crazy_Kids
1
0
Python编程 TensorFlow 人工智能课程
夸克网盘 2024黑马博学谷AI大模型训练营1期
2024黑马博学谷AI大模型训练营1期是一门专注于AI大模型领域的课程。课程内容丰富全面，从开班仪式与Python前置课程串讲出发，涵盖大模型前置知识、基础知识、主要类别架构等基础内容。在主流大模型介绍方面，涉及ChatGPT、ChatGLM - 6B等，还深入讲解大模型Prompt - Tuning方法的入门与进阶以及提示词工程应用。项目实践多样，包括金融行业动态风向评估、电商领域虚拟试衣系统、物流行业信息咨询智能问答系统、大健康行业智能问诊系统、新零售行业评价决策系统、新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统等项目。此外，还有Stable Diffusion多模态大模型应用实战，以及文心一言&…...
南京飞扬12
9
0
AI大模型训练营课程

黑马Python开发到深度学习急速就业班课程

该课程专为想快速进入人工智能领域的学员打造，适合零基础者及想提升AI应用技能的专业人士。课程内容丰富，涵盖从Python基础到进阶编程，包括数据处理、机器学习、深度学习及自然语言处理（NLP）等核心技能。

通过金融风控、AI医生及文本摘要等实战项目，学员能掌握从数据预处理到模型部署的全流程，增强解决实际问题的能力。课程注重实践，能让学员在学习过程中积累大量项目经验，为快速就业并成为AI领域专业人才助力。

📢 以下文件由夸克网盘用户于2024-09-18分享（文件数量过多时仅展示部分文件）

黑马人工智能急速就业班-快速掌握Python开发、数据处理、机器学习、深度学习及NLP等前沿技术29.23GB

01 阶段一 Python基础编程6.93GB

第1章 Python基础编程5.94GB

1-1 python开发环境搭建192.3MB

1.1.1.1 python开发环境搭建 01-（了解）学习目标_ev.mp416.06MB

1.1.1.2 python开发环境搭建 02-（了解）Python概述_ev.mp441.59MB

1.1.1.3 python开发环境搭建 03-（了解）Python解析器作用_ev.mp433.36MB

1.1.1.4 python开发环境搭建 04-（重点）Python解析器安装与配置_ev.mp434.11MB

1.1.1.5 python开发环境搭建 05-（重点）PyCharm软件安装_ev.mp416.06MB

1.1.1.6 python开发环境搭建 06-（重点）PyCharm创建入门Python案例_ev.mp422.09MB

1.1.1.7 python开发环境搭建 07-（重点）PyCharm常见问题之解析器配置_ev.mp49.23MB

1.1.1.8 python开发环境搭建 08-（了解）PyCharm软件本身设置_ev.mp419.79MB

1-2 Python注释与变量142.25MB

1.1.2.1 Python注释与变量 09-（重点）Python中的注释_ev.mp433MB

1.1.2.2 Python注释与变量 10-（重点）PyCharm快捷键与编程习惯_ev.mp446.78MB

1.1.2.3 Python注释与变量 11-（重点）Python中的变量详解_ev.mp462.48MB

1-3 Python数据类型89.95MB

1.1.3.1 Python数据类型 12-（重点）Python中的7种数据类型_ev.mp451.54MB

1.1.3.2 Python数据类型 13-（重点）Python中的bug_ev.mp438.4MB

1-4 Python格式化输出187.37MB

1.1.4.1 Python格式化输出 14-（重点）Python中print输出函数详解_ev.mp423.94MB

1.1.4.2 Python格式化输出 15-（重点）百分号形式的格式化输出_ev.mp414.93MB

1.1.4.3 Python格式化输出 16-（重点）百分号形式的格式化输出高级特性_ev.mp423.15MB

1.1.4.4 Python格式化输出 17-（了解）Python3中的format函数格式化_ev.mp47.39MB

1.1.4.5 Python格式化输出 18-（重点）Python中format格式化输出的简写形式_ev.mp413.64MB

1.1.4.6 Python格式化输出 19-（重点）Python中input函数详解_ev.mp433.45MB

1.1.4.7 Python格式化输出（回顾）Python环境搭建与输入输出_ev.mp470.85MB

1-5 Python运算符306.08MB

1.1.5.1 Python运算符 01-（重点）使用临时变量实现两个变量值的交换_ev.mp414.1MB

1.1.5.2 Python运算符 02-（了解）学习目标_ev.mp46.54MB

1.1.5.3 Python运算符 03-（引言）为什么需要数据类型转换_ev.mp428.34MB

1.1.5.4 Python运算符 04-（重点）四种类型转换方法_ev.mp464.31MB

1.1.5.5 Python运算符 05-（重点）算数运算符_ev.mp430.12MB

1.1.5.6 Python运算符 06-（重点）求梯形的面积_ev.mp422.12MB

1.1.5.7 Python运算符 07-（重点）赋值运算符（注意其执行顺序）_ev.mp412.79MB

1.1.5.8 Python运算符 08-（重点）复合赋值运算符_ev.mp418.85MB

1.1.5.9 Python运算符 09-（重点）比较运算符_ev.mp413.72MB

1.1.5.10 Python运算符 10-（重点）逻辑运算符_ev.mp433.49MB

1.1.5.11 Python运算符 11-（扩展）短路运算_ev.mp451.57MB

1.1.5.12 Python运算符 12-（了解）运算符的优先级_ev.mp410.14MB

1-6 Python分支语句366.41MB

1.1.6.1 Python分支语句 13-（重点）if语句详解_ev.mp446.97MB

1.1.6.2 Python分支语句 14-（重点）if...else语句详解_ev.mp426.48MB

1.1.6.3 Python分支语句 15-（重点）if...elif...else多重分支语句_ev.mp425.99MB

1.1.6.4 Python分支语句 16-（重点）if...elif...else相关案例_ev.mp429.28MB

1.1.6.5 Python分支语句 17-（重点）and逻辑判断符简写形式_ev.mp47.34MB

1.1.6.6 Python分支语句 18-（重点）if嵌套结构_ev.mp425.76MB

1.1.6.7 Python分支语句 19-（重点）猜拳案例_ev.mp472.03MB

1.1.6.8 Python分支语句 20-（重点）三目运算符_ev.mp413.48MB

1.1.6.9 Python分支语句（回顾）课程回顾_ev.mp476.84MB

1.1.6.10 Python分支语句 01-（作业）三角形与世界杯小组赛成绩_ev.mp442.24MB

1-7 while循环283.29MB

1.1.7.1 while循环 02-（了解）While循环学习目标_ev.mp46.18MB

1.1.7.2 while循环 03-（重点）循环基本结构与循环三步走_ev.mp442.69MB

1.1.7.3 while循环 04-（重点）while循环的执行流程_ev.mp414.56MB

1.1.7.4 while循环 05-（重点）循环案例演示（上）_ev.mp433.26MB

1.1.7.5 while循环 06-（重点）循环案例演示（下）_ev.mp416.95MB

1.1.7.6 while循环 07-（重点）循环中的两大关键词break与continue（必须要在continue之前更新计数器）_ev.mp471.24MB

1.1.7.7 while循环 08-（重点）while中的死循环_ev.mp418.58MB

1.1.7.8 while循环 09-（重点）猜数字案例_ev.mp433.2MB

1.1.7.9 while循环 10-（重点）循环嵌套基本语法与执行流程_ev.mp446.64MB

1-8 while循环案例112.74MB

1.1.8.1 while循环案例 11-（难点）while循环嵌套打印5x5正方形_ev.mp441.9MB

1.1.8.2 while循环案例 12-（重点）while循环嵌套打印直角三角形_ev.mp431.97MB

1.1.8.3 while循环案例 13-（重点）while循环嵌套打印倒三角形_ev.mp417.57MB

1.1.8.4 while循环案例 14-（重点）while循环嵌套打印九九乘法表_ev.mp421.29MB

1-9 for循环及案例203.79MB

1.1.9.1 for循环及案例 15-（重点）for循环学习目标_ev.mp44.16MB

1.1.9.2 for循环及案例 16-（重点）for循环基本语法及其应用场景_ev.mp415.35MB

1.1.9.3 for循环及案例 17-（重点）for循环与range函数相关案例_ev.mp427.46MB

1.1.9.4 for循环及案例 18-（重点）用户登录案例演示_ev.mp447.36MB

1.1.9.5 for循环及案例 19-（重点）for循环嵌套案例演示_ev.mp419.91MB

1.1.9.6 for循环及案例（回顾）课程回顾_ev.mp489.56MB

1-10 循环else96.35MB

1.1.10.1 循环else 01-（重点）while循环中的else语句结构_ev.mp429.27MB

1.1.10.2 循环else 02-（重点）for循环中的else结构_ev.mp415.58MB

1.1.10.3 循环else 03-（案例）报数字游戏案例_ev.mp418.39MB

1.1.10.4 循环else 04-（扩展）小海龟会画画_ev.mp433.11MB

1-11 字符串定义切片123.78MB

1.1.11.1 字符串定义切片 05-（了解）数据序列学习目标_ev.mp45.57MB

1.1.11.2 字符串定义切片 06-（回顾）字符串定义与输入输出_ev.mp426.62MB

1.1.11.3 字符串定义切片 07-（重点）字符串索引下标与循环遍历_ev.mp438.13MB

1.1.11.4 字符串定义切片 08-（重点）字符串切片_ev.mp453.46MB

1-12 字符串查找，替换，合并151.56MB

1.1.12.1 字符串查找，替换，合并 09-（重点）字符串的查找方法_ev.mp427.01MB

1.1.12.2 字符串查找，替换，合并 10-（重点）字符的查找案例之获取图片名称与图片后缀_ev.mp425.16MB

1.1.12.3 字符串查找，替换，合并 11-（重点）字符串修改方法_ev.mp443.8MB

1.1.12.4 字符串查找，替换，合并 12-（重点）字符串的判断语句_ev.mp410.38MB

1.1.12.5 字符串查找，替换，合并 13-（重点）获取4位随机验证码_ev.mp423.96MB

1.1.12.6 字符串查找，替换，合并 14-（答疑）验证码的由来_ev.mp421.26MB

1-13 列表定义及使用227.8MB

1.1.13.1 列表定义及使用 15-（重点）列表的定义与元素的访问_ev.mp425.13MB

1.1.13.2 列表定义及使用 16-（重点）列表的查询操作_ev.mp434.22MB

1.1.13.3 列表定义及使用 17-（重点）列表的增加操作_ev.mp425.37MB

1.1.13.4 列表定义及使用 18-（重点）列表的删除操作_ev.mp423.51MB

1.1.13.5 列表定义及使用 19-（重点）列表的修改操作_ev.mp420.55MB

1.1.13.6 列表定义及使用 20-（重点）使用循环遍历列表_ev.mp48.29MB

1.1.13.7 列表定义及使用 21-（重点）列表嵌套_ev.mp413.86MB

1.1.13.8 列表定义及使用（回顾）课程回顾_ev.mp476.87MB

1-14 元祖定义及使用39.56MB

1.1.14.1 元祖定义及使用 01-（重点）元组的定义与访问_ev.mp435.24MB

1.1.14.2 元祖定义及使用 02-（了解）学习目标_ev.mp44.32MB

1-15 字典定义及使用119.6MB

1.1.15.1 字典定义及使用 03-（重点）字典的定义与访问过程_ev.mp459.3MB

1.1.15.2 字典定义及使用 04-（重点）字典的新增操作_ev.mp49.04MB

1.1.15.3 字典定义及使用 05-（重点）字典的删除操作_ev.mp47.37MB

1.1.15.4 字典定义及使用 06-（重点）字典的修改操作_ev.mp47.11MB

1.1.15.5 字典定义及使用 07-（重点）字典的查询方法_ev.mp436.79MB

1-16 案例-学生管理系统（一）131.73MB

1.1.16.1 案例-学生管理系统（一） 08-（重点）学生管理系统菜单功能开发_ev.mp435.78MB

1.1.16.2 案例-学生管理系统（一） 09-（重点）学生管理系统多分支判断_ev.mp412.9MB

1.1.16.3 案例-学生管理系统（一） 10-（重点）学生管理系统学生添加与查询功能实现_ev.mp434.51MB

1.1.16.4 案例-学生管理系统（一） 11-（重点）学生管理系统删除功能_ev.mp448.54MB

1-17 集合定义及使用87.51MB

1.1.17.1 集合定义及使用 12-（重点）集合的定义_ev.mp418.26MB

1.1.17.2 集合定义及使用 13-（重点）集合中的新增操作_ev.mp414.41MB

1.1.17.3 集合定义及使用 14-（重点）集合中的删除方法_ev.mp425.81MB

1.1.17.4 集合定义及使用 15-（重点）集合中的查询方法_ev.mp49.79MB

1.1.17.5 集合定义及使用 16-（扩展）集合求交集-并集-差集_ev.mp419.24MB

1-18 公共方法与推导式321MB

1.1.18.1 公共方法与推导式 17-（重点）常见公共方法汇总（上）_ev.mp423.51MB

1.1.18.2 公共方法与推导式 18-（重点）公共方法len()与del_ev.mp420.58MB

1.1.18.3 公共方法与推导式 19-（重点）求最大值与最小值_ev.mp411.91MB

1.1.18.4 公共方法与推导式 20-（重点）enumerate方法详解_ev.mp420.19MB

1.1.18.5 公共方法与推导式 21-（重点）序列类型数据的相互转换_ev.mp430.19MB

1.1.18.6 公共方法与推导式 22-（重点）列表推导式_ev.mp464.06MB

1.1.18.7 公共方法与推导式 23-（重点）字典推导式_ev.mp416.38MB

1.1.18.8 公共方法与推导式 24-（扩展）字典推导式面试题_ev.mp410.94MB

1.1.18.9 公共方法与推导式 25-（了解）集合推导式_ev.mp47.89MB

1.1.18.10 公共方法与推导式（回顾）课程回顾_ev.mp4115.35MB

1-19 函数基本使用252.43MB

1.1.19.1 函数基本使用 01-（了解）学习目标_ev.mp46.96MB

1.1.19.2 函数基本使用 02-（重点）Python中函数的定义与调用_ev.mp470.57MB

1.1.19.3 函数基本使用 03-（重点）return返回值详解_ev.mp431.02MB

1.1.19.4 函数基本使用 04-（重点）函数的说明文档-无声音请看下一章替代视频_ev.mp424.22MB

1.1.19.5 函数基本使用 05-（重点）封装一个验证码函数-无声音请看下一章替代视频_ev.mp419.64MB

1.1.19.6 函数基本使用 06-（重点）函数嵌套的执行流程-无声音请看下一章替代视频_ev.mp444.98MB

1.1.19.7 函数基本使用 07-（重点）函数的应用案例汇总_ev.mp431.46MB

1.1.19.8 函数基本使用 08-（答疑）为什么有的函数打印结果返回None_ev.mp423.57MB

1-20 函数基本使用替代视频（04,05,06）91.95MB

1.1.20.1 函数基本使用替代视频（04,05,06） 05-（重点）函数的说明文档_ev.mp417.52MB

1.1.20.2 函数基本使用替代视频（04,05,06） 06-（案例）生成指定长度的随机验证码_ev.mp429.62MB

1.1.20.3 函数基本使用替代视频（04,05,06） 07-（理解）函数的嵌套执行流程与Debug工具的使用_ev.mp444.82MB

1-21 函数作用域82.78MB

1.1.21.1 函数作用域 09-（重点）全局变量与局部变量_ev.mp449.19MB

1.1.21.2 函数作用域 10-（重点）Python中的global关键字_ev.mp418.77MB

1.1.21.3 函数作用域 11-（重点）global应用场景之多个函数共享数据_ev.mp414.83MB

1-22 不定长参数与组包拆包126.18MB

1.1.22.1 不定长参数与组包拆包 12-（重点）位置参数与关键字参数_ev.mp430.09MB

1.1.22.2 不定长参数与组包拆包 13-（重点）缺省参数_ev.mp415.29MB

1.1.22.3 不定长参数与组包拆包 14-（重点）不定长元组与不定长字典参数_ev.mp423.69MB

1.1.22.4 不定长参数与组包拆包 25-（重点）不定长参数应用案例_ev.mp428.58MB

1.1.22.5 不定长参数与组包拆包 26-（重点）字典与元组拆包_ev.mp428.54MB

1-23 案例-学生管理系统（二）159.63MB

1.1.23.1 案例-学生管理系统（二） 27-（重点）学生管理系统菜单功能开发_ev.mp428.03MB

1.1.23.2 案例-学生管理系统（二） 28-（重点）学生管理系统之if多分支功能开发_ev.mp414.33MB

1.1.23.3 案例-学生管理系统（二） 29-（重点）学生管理系统之添加功能实现_ev.mp432.15MB

1.1.23.4 案例-学生管理系统（二） 30-（重点）学生管理系统之遍历所有学员信息_ev.mp417.81MB

1.1.23.5 案例-学生管理系统（二） 31-（重点）学生管理系统之删除功能实现_ev.mp424.76MB

1.1.23.6 案例-学生管理系统（二） 32-（重点）学生管理系统之编辑学生信息_ev.mp425.75MB

1.1.23.7 案例-学生管理系统（二） 33-（重点）学生管理系统之查询某个学生信息_ev.mp416.81MB

1-24 基础加强练习215.69MB

1.1.24.1 基础加强练习（回顾）课程回顾_ev.mp491.72MB

1.1.24.2 基础加强练习 01-（作业）使用for循环嵌套生成列表嵌套结构_ev.mp426.47MB

1.1.24.3 基础加强练习 02-（作业）使用for循环调整列表中的元素_ev.mp49.67MB

1.1.24.4 基础加强练习 03-（作业）使用for循环嵌套生成一个新列表_ev.mp412.09MB

1.1.24.5 基础加强练习 04-（作业）不引入第三方变量实现两个数交换（和Java通用）_ev.mp424.09MB

1.1.24.6 基础加强练习 05-（作业）百分号输出格式化又出现了百分号的情况_ev.mp413.08MB

1.1.24.7 基础加强练习 06-（作业）字符串切片案例_ev.mp48.87MB

1.1.24.8 基础加强练习 07-（作业）字典的key不同类型如何判断_ev.mp416.9MB

1.1.24.9 基础加强练习 08- (作业）不定长参数使用_ev.mp412.81MB

1-25 可变类型及非可变类型108.14MB

1.1.25.1 可变类型及非可变类型 09-（了解）学习目标_ev.mp44.33MB

1.1.25.2 可变类型及非可变类型 10-（了解）Python中的引用变量_ev.mp439.5MB

1.1.25.3 可变类型及非可变类型 11-（思考）引出可变类型与不可变数据类型_ev.mp416.17MB

1.1.25.4 可变类型及非可变类型 12-（对比）可变类型与非可变数据类型_ev.mp421.55MB

1.1.25.5 可变类型及非可变类型 13-（重点）可变与非可变数据类型应用_ev.mp426.59MB

1-26 递推74.81MB

1.1.26.1 递推 14-（了解）递推算法_ev.mp436.6MB

1.1.26.2 递推 15-（重点）斐波那契数列递推代码详解_ev.mp438.22MB

1-27 递归120.12MB

1.1.27.1 递归 16-（重点）递归三步走_ev.mp465.57MB

1.1.27.2 递归 17-（重点）使用递归求n的阶乘_ev.mp428.99MB

1.1.27.3 递归 18-（作业）猴子吃桃问题_ev.mp43.68MB

1.1.27.4 递归 19-（了解）函数在内存中的存储形式_ev.mp421.88MB

1-28 lambda表达式82.07MB

1.1.28.1 lambda表达式 20-（重点）lambda基本语法与带参数的lambda表达式_ev.mp416.21MB

1.1.28.2 lambda表达式 21-（重点）带有默认值以及不定长参数的lambda表达式_ev.mp414.11MB

1.1.28.3 lambda表达式 22-（重点）带有三目运算符的lambda表达式_ev.mp48.82MB

1.1.28.4 lambda表达式 23-（重点）列表与字典组合数据排序操作_ev.mp442.93MB

1-29 文件基本操作276.08MB

1.1.29.1 文件基本操作（回顾）课程回顾_ev.mp485.35MB

1.1.29.2 文件基本操作 01-（了解）学习目标_ev.mp44.29MB

1.1.29.3 文件基本操作 02-（了解）文件操作概述_ev.mp425.71MB

1.1.29.4 文件基本操作 03-（重点）文件操作三步走_ev.mp446.49MB

1.1.29.5 文件基本操作 04-（对比）绝对路径与相对路径_ev.mp434.34MB

1.1.29.6 文件基本操作 05-（对比）重点掌握r-w-a三种模式_ev.mp425.82MB

1.1.29.7 文件基本操作 06-（重点）文件的读取操作_ev.mp440.43MB

1.1.29.8 文件基本操作 07-（重点）f.seek移动文件指针_ev.mp413.65MB

1-30 文件操作案例179.85MB

1.1.30.1 文件操作案例 08-（重点）Pyhton文件备份案例_ev.mp455.84MB

1.1.30.2 文件操作案例 09-（作业）使用递归求猴子吃桃问题_ev.mp421.79MB

1.1.30.3 文件操作案例 10-（案例）文件备份与查漏补缺_ev.mp436.1MB

1.1.30.4 文件操作案例 11-（重点）os模块实现重命名与删除文件_ev.mp417.91MB

1.1.30.5 文件操作案例 12-（重点）os模块中与文件夹相关的操作方法_ev.mp434.35MB

1.1.30.6 文件操作案例 13-（扩展慎重）文件夹的递归删除_ev.mp413.87MB

1-31 案例-学生管理系统（三）104.07MB

1.1.31.1 案例-学生管理系统（三） 14-（重点）学生管理系统数据保存与数据转换思路_ev.mp453.09MB

1.1.31.2 案例-学生管理系统（三） 15-（重点）学生管理系统之学生数据的存储_ev.mp417.19MB

1.1.31.3 案例-学生管理系统（三） 16-（重点）学生管理系统之文件数据加载_ev.mp433.79MB

1-32 python异常处理206.81MB

1.1.32.1 python异常处理 17-（重点）异常与异常的捕获_ev.mp421.57MB

1.1.32.2 python异常处理 18-（重点）捕获指定类型异常_ev.mp47.37MB

1.1.32.3 python异常处理 19-（重点）同时捕获多个异常_ev.mp410.95MB

1.1.32.4 python异常处理 20-（重点）捕获所有未知异常_ev.mp411.49MB

1.1.32.5 python异常处理 21-（重点）异常捕获完整写法_ev.mp416.19MB

1.1.32.6 python异常处理 22-（重点）异常综合案例_ev.mp423.39MB

1.1.32.7 python异常处理 23-（了解）抛出自定义异常_ev.mp419.37MB

1.1.32.8 python异常处理（回顾）昨天课程回顾_ev.mp496.49MB

1-33 python模块与包225.84MB

1.1.33.1 python模块与包 01-（了解）学习目标_ev.mp43.51MB

1.1.33.2 python模块与包 02-（重点）使用import导入模块_ev.mp426.06MB

1.1.33.3 python模块与包 03-（重点）使用from导入模块的相关功能_ev.mp416.63MB

1.1.33.4 python模块与包 04-（重点）使用as关键字为模块或功能定义别名_ev.mp428.32MB

1.1.33.5 python模块与包 05-（重点）自定义模块制作与导入_ev.mp430.47MB

1.1.33.6 python模块与包 06-（重点）自定义模块功能测试与__name__魔术方法_ev.mp450.35MB

1.1.33.7 python模块与包 07-（重点）多模块导入式命名冲突问题解决_ev.mp416.33MB

1.1.33.8 python模块与包 08-（重点）自定义模块与系统模块重名解决方案_ev.mp415.2MB

1.1.33.9 python模块与包 09-（重点）使用__all__魔术变量限制模块中功能的访问_ev.mp49.27MB

1.1.33.10 python模块与包 10-（重点）Python中的自定义Package包_ev.mp429.7MB

1-34 案例-飞机大战594.01MB

1.1.34.1 案例-飞机大战 11-（了解）Python飞机大战学习目标_ev.mp410.18MB

1.1.34.2 案例-飞机大战 12-（重点）pygame模块安装_ev.mp426.55MB

1.1.34.3 案例-飞机大战 13-（思路）飞机大战实现步骤_ev.mp434.12MB

1.1.34.4 案例-飞机大战 14-（重点）飞机大战窗口及背景实现_ev.mp4103.83MB

1.1.34.5 案例-飞机大战 15-（重点）英雄飞机实现_ev.mp420.05MB

1.1.34.6 案例-飞机大战 16-（重点）获取键盘事件_ev.mp472.07MB

1.1.34.7 案例-飞机大战 17-（重点）飞机移动_ev.mp412.01MB

1.1.34.8 案例-飞机大战 18-（重点）发射子弹_ev.mp449.71MB

1.1.34.9 案例-飞机大战 19-（重点）粘贴敌方飞机并让其移动_ev.mp433.34MB

1.1.34.10 案例-飞机大战 20-（重点）实现飞机爆炸效果_ev.mp462.76MB

1.1.34.11 案例-飞机大战（回顾）Python飞机大战_ev.mp4110.91MB

1.1.34.12 案例-飞机大战（回顾）课程回顾_ev.mp458.49MB

第2章 Python面向对象1011.13MB

2-1 类定义及类属性使用173.69MB

1.2.1.1 类定义及类属性使用 01-（了解）学习目标_ev.mp48.37MB

1.2.1.2 类定义及类属性使用 02-（理解）面向对象编程思想_ev.mp457.09MB

1.2.1.3 类定义及类属性使用 03-（重点）面向对象的两大要素（类和对象）_ev.mp421.45MB

1.2.1.4 类定义及类属性使用 04-（重点）类的定义与实例化操作_ev.mp426.43MB

1.2.1.5 类定义及类属性使用 05-（重点）使用类创建多个对象与self关键字详解_ev.mp424.62MB

1.2.1.6 类定义及类属性使用 06-（重点）类属性的定义与获取_ev.mp435.74MB

2-2 魔法方法110.9MB

1.2.2.1 魔法方法 07-（重点）Python类中的__init__魔术方法_ev.mp452.23MB

1.2.2.2 魔法方法 08-（重点）Python类中的__del__魔术方法_ev.mp426.78MB

1.2.2.3 魔法方法 09-（重点）Python类中的__str__魔术方法_ev.mp425.15MB

1.2.2.4 魔法方法 10-（小结）魔术方法小结_ev.mp46.74MB

2-3 案例-面向对象55.59MB

1.2.3.1 案例-面向对象 11-（案例）面向对象综合案例一_ev.mp429.22MB

1.2.3.2 案例-面向对象 12-（案例）面向对象综合案例二_ev.mp426.37MB

2-4 面向对象封装与继承412.58MB

1.2.4.1 面向对象封装与继承 13-（封装）私有属性封装_ev.mp4106.78MB

1.2.4.2 面向对象封装与继承 14-（封装）私有方法封装_ev.mp438.78MB

1.2.4.3 面向对象封装与继承（案例）摆放家具案例上_ev.mp465.92MB

1.2.4.4 面向对象封装与继承（案例）摆放家具案例下_ev.mp444.06MB

1.2.4.5 面向对象封装与继承（回顾）课程回顾_ev.mp476.12MB

1.2.4.6 面向对象封装与继承 01-（了解）学习目标_ev.mp43.57MB

1.2.4.7 面向对象封装与继承 02-（重点）Python继承特性与单继承_ev.mp450.89MB

1.2.4.8 面向对象封装与继承 03-（问题）常见面向对象编写问题汇总_ev.mp413.18MB

1.2.4.9 面向对象封装与继承 04-（重点）Python中的多继承特性_ev.mp413.3MB

2-5 面向对象多态153.85MB

1.2.5.1 面向对象多态 05-（重点）Python中子类重写父类中的属性或方法_ev.mp433.2MB

1.2.5.2 面向对象多态 06-（重点）super()方法强制调用父类属性和方法_ev.mp429.52MB

1.2.5.3 面向对象多态 07-（了解）MRO方法解析顺序（了解继承关系）_ev.mp411.39MB

1.2.5.4 面向对象多态 08-（了解）Python中多态特性_ev.mp443.59MB

1.2.5.5 面向对象多态 09-（了解）Python中的多态案例_ev.mp436.15MB

2-6 类属性方法104.51MB

1.2.6.1 类属性方法 10-（重点）类属性的概念（与实例属性相区分）_ev.mp431.26MB

1.2.6.2 类属性方法 11-（重点）类方法的概念与定义_ev.mp430.4MB

1.2.6.3 类属性方法 12-（重点）静态方法_ev.mp414.41MB

1.2.6.4 类属性方法 13-（重点）面向对象其他特性综合案例_ev.mp428.45MB

02 阶段二 Python进阶编程4.89GB

第1章 python进阶编程4.14GB

2.1.1.1 函数的闭包 01-（了解）学习目标_ev.mp411.03MB

2.1.1.2 函数的闭包 02-（了解）全局变量与局部变量访问范围_ev.mp417.95MB

2.1.1.3 函数的闭包 03-（了解）计算机的垃圾回收机制_ev.mp422.71MB

2.1.1.4 函数的闭包 04-（理解）函数的闭包_ev.mp454.61MB

2.1.1.5 函数的闭包 05-（重点）nonlocal关键字_ev.mp424.98MB

2.1.1.6 函数的闭包 06-（案例）闭包的综合案例_ev.mp425.5MB

2.1.1.7 函数的闭包 07-（重点）标准装饰器_ev.mp447.25MB

2.1.1.8 函数的闭包 08-（重点）装饰器的应用场景与装饰器的调用流程_ev.mp443.84MB

2.1.2.1 装饰器 09-（重点）装饰器修饰带有参数的函数_ev.mp453.18MB

2.1.2.2 装饰器 10-（重点）装饰器修饰带有返回值的参数_ev.mp426.4MB

2.1.2.3 装饰器 11-（重点）通用装饰器的编写_ev.mp414.46MB

2.1.2.4 装饰器 12-（了解）使用装饰器传递参数_ev.mp424.48MB

2.1.2.5 装饰器 13-（了解）类装饰器_ev.mp422.14MB

2.1.3.1 HTML基础 01-（了解）学习目标_ev.mp48MB

2.1.3.2 HTML基础 02-（了解）HTML的组成与作用_ev.mp435.02MB

2.1.3.3 HTML基础 03-（重点）VS Code安装与配置_ev.mp428.41MB

2.1.3.4 HTML基础 04-（重点）VS Code配置详解_ev.mp420.42MB

2.1.3.5 HTML基础 05-（重点）标题标签与段落标签_ev.mp422.55MB

2.1.3.6 HTML基础 06-（重点）换行-水平线与图片标签_ev.mp430.18MB

2.1.3.7 HTML基础 07-（重点）标签嵌套与带有属性的标签_ev.mp428.88MB

2.1.4.1 CSS基础 08-（重点）无序列表与有序列表_ev.mp428.72MB

2.1.4.2 CSS基础 09-（重点）表格标签_ev.mp413MB

2.1.4.3 CSS基础 10-（重点）表单元素与表单属性_ev.mp436.49MB

2.1.4.4 CSS基础 11-（了解）CSS的基本概念_ev.mp421.29MB

2.1.4.5 CSS基础 12-（了解）CSS的三种引入方式_没有声音_ev.mp417.42MB

2.1.4.6 CSS基础 13-（重点）三大选择器_没声音_ev.mp422.32MB

2.1.4.7 CSS基础 14-（了解）层级组以及伪类选择器_没声音_ev.mp421.35MB

2.1.4.8 CSS基础 15-（重点）常见布局属性_没声音_ev.mp460.84MB

2.1.4.9 CSS基础 16-（重点）常见文本属性_没声音_ev.mp431.63MB

2.1.5.1 无声音替代视频 10-CSS定义_ev.mp423.36MB

2.1.5.2 无声音替代视频 11-CSS的三种引用方式_ev.mp439.92MB

2.1.5.3 无声音替代视频 12-CSS选择器（上）_ev.mp461.07MB

2.1.5.4 无声音替代视频 13-CSS选择器（下）_ev.mp417.61MB

2.1.5.5 无声音替代视频 14-常用布局属性_ev.mp422.08MB

2.1.5.6 无声音替代视频 15-常用文字属性_ev.mp457.67MB

2.1.5.7 无声音替代视频 16-静态模板分享_ev.mp475.95MB

2.1.6.1 Socket网络编程 01-（了解）学习目标_ev.mp411.62MB

2.1.6.2 Socket网络编程 02-（了解）计算机IP地址的作用_ev.mp439.07MB

2.1.6.3 Socket网络编程 03-（了解）端口与端口号_ev.mp433.8MB

2.1.6.4 Socket网络编程 04-（了解）TCP协议详解_ev.mp431.97MB

2.1.6.5 Socket网络编程 05-（理解）socket套接字与网络应用程序开发流程_ev.mp426.99MB

2.1.7.1 TCP服务器开发 06-（重点）TCP客户端开发五步走_ev.mp452.42MB

2.1.7.2 TCP服务器开发 07-（重点）TCP服务器端开发七步走（上）_ev.mp483.11MB

2.1.7.3 TCP服务器开发 08-（重点）TCP服务器端开发七步走（下）_ev.mp419.63MB

2.1.7.4 TCP服务器开发 09-（重点）TCP服务器端多客户端版本_ev.mp437.73MB

2.1.7.5 TCP服务器开发 10-（重点）TCP服务器端面向对象版本_ev.mp468.86MB

2.1.7.6 TCP服务器开发 11-（重点）TCP服务器端开发对话版_ev.mp482.94MB

2.1.7.7 TCP服务器开发 12-（重点）TCP网络应用程序开发注意事项与端口复用_ev.mp437.18MB

2.1.7.8 TCP服务器开发 13-（扩展）Python操作飞秋_ev.mp456.43MB

2.1.8.1 静态Web服务器（回顾）课程回顾_ev.mp471.27MB

2.1.8.2 静态Web服务器 01-（了解）学习目标_ev.mp415.65MB

2.1.8.3 静态Web服务器 02-（了解）HTTP协议与作用_ev.mp432.26MB

2.1.8.4 静态Web服务器 03-（了解）URL统一资源定位符_ev.mp439.46MB

2.1.8.5 静态Web服务器 04-（重点）开发者工具使用与HTTP GET请求报文_ev.mp4100.97MB

2.1.8.6 静态Web服务器 05-（重点）HTTP中GET和POST请求组成部分_ev.mp426.37MB

2.1.8.7 静态Web服务器 06-（重点）HTTP响应报文结构_ev.mp422.66MB

2.1.8.8 静态Web服务器 07-（了解）使用python.exe创建静态Web服务器_ev.mp449.73MB

2.1.8.9 静态Web服务器 08-（重点）使用Python开发静态Web服务器_ev.mp462.2MB

2.1.8.10 静态Web服务器 09-（重点）获取用户请求的资源路径_ev.mp491.11MB

2.1.9.1 FastAPI 10-（重点）根据用户请求返回对应页面_ev.mp441.44MB

2.1.9.2 FastAPI 11-（理解）请求报文与响应报文作用_ev.mp428.69MB

2.1.9.3 FastAPI 12-（Bug）解决首页无法访问问题_ev.mp424.26MB

2.1.9.4 FastAPI 13-（Bug）解决前端页面访问问题_ev.mp4118.87MB

2.1.9.5 FastAPI 14-（重点）FastAPI框架及快速入门_ev.mp4129.77MB

2.1.9.6 FastAPI 15-（重点）使用FastAPI实现多个页面请求_ev.mp432.59MB

2.1.10.1 进程（回顾）课程回顾_ev.mp478.17MB

2.1.10.2 进程 01-（了解）多任务的基本概念_ev.mp426.35MB

2.1.10.3 进程 02-（了解）进程的概念_ev.mp437.51MB

2.1.10.4 进程 03-（重点）使用多进程完成多任务_ev.mp438.31MB

2.1.10.5 进程 04-（重点）多进程实现带有参数的多任务_ev.mp420.43MB

2.1.10.6 进程 05-（重点）获取子进程与主进程ID编号_ev.mp498.01MB

2.1.10.7 进程 06-（重点）杀掉进程_ev.mp428.15MB

2.1.10.8 进程 07-（重点）注意事项一进程与进程之间不共享全局变量_ev.mp430.73MB

2.1.10.9 进程 08-（重点）注意事项二主进程与子进程的执行顺序_ev.mp478.86MB

2.1.11.1 线程 09-（了解）线程的概念（与进程区分开）_ev.mp431.52MB

2.1.11.2 线程 10-（重点）使用多线程实现多任务_ev.mp421.57MB

2.1.11.3 线程 11-（重点）使用多线程实现带有参数的多任务_ev.mp48.93MB

2.1.11.4 线程 12-（重点）设置子线程守护主线程_ev.mp447.27MB

2.1.12.1 进程线程对比 13-（重点）多线程之间执行是无序的_ev.mp443.71MB

2.1.12.2 进程线程对比 14-（重点）线程与线程之间共享全局变量_ev.mp418.31MB

2.1.12.3 进程线程对比 15-（重点）进程和线程对比_ev.mp416.6MB

2.1.12.4 进程线程对比 16-（重点）多任务实际工作应用场景_ev.mp479.01MB

2.1.13.1 With上下文管理器（回顾）课程回顾_ev.mp4116.23MB

2.1.13.2 With上下文管理器 01-（了解）学习目标_ev.mp48.27MB

2.1.13.3 With上下文管理器 02-（重点）为什么要引入with上下文管理器_ev.mp468.07MB

2.1.13.4 With上下文管理器 03-（重点）with上下文管理器_ev.mp426.7MB

2.1.13.5 With上下文管理器 04-（重点）生成器的创建方式一_ev.mp4147.29MB

2.1.14.1 Python生成器 05-（重点）yield生成器_ev.mp452.36MB

2.1.14.2 Python生成器 06-（理解）使用yield生成器生成斐波那契数列_ev.mp494.27MB

2.1.14.3 Python生成器 07-（重点）生成器多种写法_ev.mp433.16MB

2.1.14.4 Python生成器 08-（回顾）变量引用以及可变和不可变数据类型_ev.mp441.01MB

2.1.15.1 Python中深浅拷贝 09-（重点）Python中的浅拷贝_ev.mp491.29MB

2.1.15.2 Python中深浅拷贝 10-（重点）Python浅拷贝笔试题_ev.mp411.03MB

2.1.15.3 Python中深浅拷贝 11-（重点）Python中的深拷贝_ev.mp429.19MB

2.1.15.4 Python中深浅拷贝 12-（重点）Python中深拷贝特殊情况_ev.mp436.11MB

2.1.16.1 Python中正则表达式 13-（重点）正则概述与快速入门_ev.mp448.16MB

2.1.16.2 Python中正则表达式 14-（重点）正则三步走之查什么_ev.mp459.42MB

2.1.16.3 Python中正则表达式 15-（重点）正则三步走之查多少_ev.mp433.34MB

2.1.16.4 Python中正则表达式 16-（重点）正则三步走之从哪查_ev.mp431.43MB

2.1.16.5 Python中正则表达式 17-（扩展）正则工具箱_ev.mp423.8MB

第2章 python爬虫实战772.66MB

2.2.1.1 Python爬虫实战（回顾）课程回顾_ev.mp474.76MB

2.2.1.2 Python爬虫实战 01-（重点）分组（子表达式）与捕获操作_ev.mp441.7MB

2.2.1.3 Python爬虫实战 02-（重点）反向引用_ev.mp428.76MB

2.2.1.4 Python爬虫实战 03-（重点）选择匹配符_ev.mp412.19MB

2.2.1.5 Python爬虫实战 04-（扩展）分组引用与分组别名_ev.mp432.5MB

2.2.1.6 Python爬虫实战 05-（案例）选择匹配符使用_ev.mp47.74MB

2.2.1.7 Python爬虫实战 06-（案例）正则邮箱验证_ev.mp414.25MB

2.2.1.8 Python爬虫实战 07-（案例）正则中的split切割操作_ev.mp412.84MB

2.2.1.9 Python爬虫实战 08-（扩展）flags标签说明_ev.mp47.89MB

2.2.1.10 Python爬虫实战 09-（重点）FastAPI搭建Web服务器_ev.mp452.05MB

2.2.1.11 Python爬虫实战 10-（重点）FastAPI通用配置详解_ev.mp431.31MB

2.2.1.12 Python爬虫实战 11-（重点）FastAPI执行流程与HTML通用配置_ev.mp463.77MB

2.2.1.13 Python爬虫实战 12-（思路）Python爬虫到底是什么？_ev.mp4101.74MB

2.2.1.14 Python爬虫实战 13-（重点）通过Python爬虫获取图片链接地址_ev.mp4100.4MB

2.2.1.15 Python爬虫实战 14-（重点）远程图片本地存储_ev.mp420.44MB

2.2.1.16 Python爬虫实战 15-（重点）使用Python爬虫爬取GDP数据_ev.mp485.44MB

2.2.1.17 Python爬虫实战 16-（重点）多任务爬虫_ev.mp448.87MB

2.2.1.18 Python爬虫实战 17-（重点）把数据进行可视化展现_ev.mp436.02MB

03 阶段三数据处理与统计分析3.83GB

第1章人工智能Linux系统1GB

3.1.1.1 Linux基础 01-Linux操作系统学习目标_ev.mp45.53MB

3.1.1.2 Linux基础 02-操作系统概述_ev.mp428.9MB

3.1.1.3 Linux基础 03-Linux操作系统概述_ev.mp410.47MB

3.1.1.4 Linux基础 04-虚拟机安装与配置_ev.mp429.48MB

3.1.1.5 Linux基础 05-Linux操作系统安装_ev.mp419.32MB

3.1.1.6 Linux基础 06-Linux连接工具使用_ev.mp440.48MB

3.1.1.7 Linux基础 07-Linux的目录结构_ev.mp439.34MB

3.1.2.1 Linux常用命令 08- Linux常见命令之ls命令_ev.mp429.09MB

3.1.2.2 Linux常用命令 09-Linux常见命令之cd命令_ev.mp434.6MB

3.1.2.3 Linux常用命令 10-Linux常见命令之mkdir命令_ev.mp412.1MB

3.1.2.4 Linux常用命令 11-Linux常见命令之touch命令_ev.mp46.55MB

3.1.2.5 Linux常用命令 12-Linux常见命令之rm命令_ev.mp418.38MB

3.1.2.6 Linux常用命令 13-Linux常见命令之cp与mv命令_ev.mp423.29MB

3.1.2.7 Linux常用命令 14-Linux常见命令之cat与more命令_ev.mp412.95MB

3.1.2.8 Linux常用命令 15-Linux常见命令之ps命令与kill命令_ev.mp430.03MB

3.1.2.9 Linux常用命令 16-Linux常见命令之ifconfig命令与clear命令_ev.mp413.86MB

3.1.2.10 Linux常用命令 17-Linux常见命令之重启关机&which命令与hostname命令_ev.mp413.99MB

3.1.2.11 Linux常用命令 18-Linux常见命令之grep命令与竖线管道命令_ev.mp417.25MB

3.1.2.12 Linux常用命令 19-Linux常见命令之useradd命令与userdel命令_ev.mp415.41MB

3.1.2.13 Linux常用命令 20-Linux常见命令之tar命令_ev.mp420.11MB

3.1.2.14 Linux常用命令 21-Linux常见命令之su命令_ev.mp410.23MB

3.1.3.1 Vim编辑器 22-VIM编辑器概述与VIM编辑器的三种工作模式_ev.mp432.58MB

3.1.3.2 Vim编辑器 23- VIM编辑器命令模式下的相关命令_ev.mp426.27MB

3.1.3.3 Vim编辑器 24-VIM编辑器底行模式的相关命令_ev.mp424.15MB

3.1.3.4 Vim编辑器 25-VIM编辑器小结_ev.mp47.72MB

3.1.4.1 Linux常用管理命令 01- Linux文件权限概述_ev.mp444.06MB

3.1.4.2 Linux常用管理命令 02-Linux用户组管理_ev.mp424.54MB

3.1.4.3 Linux常用管理命令 03-Linux用户管理_ev.mp424.35MB

3.1.4.4 Linux常用管理命令 04-查看用户信息与切换用户_ev.mp415.46MB

3.1.4.5 Linux常用管理命令 05-sudo指令详解_ev.mp425.57MB

3.1.5.1 Linux常用软件安装 06-chmod字母形式修改文件权限_ev.mp430.57MB

3.1.5.2 Linux常用软件安装 07-chmod数字形式修改文件权限_ev.mp418.28MB

3.1.5.3 Linux常用软件安装 08-Linux获取系统信息相关指令_ev.mp426.72MB

3.1.5.4 Linux常用软件安装 09-rpm软件包管理器的基本使用_ev.mp431.21MB

3.1.5.5 Linux常用软件安装 10-rpm软件包卸载与安装_ev.mp419.63MB

3.1.5.6 Linux常用软件安装 11-yum软件包管理工具_ev.mp428.83MB

3.1.5.7 Linux常用软件安装 12-卸载系统自带的mariadb_ev.mp410.78MB

3.1.5.8 Linux常用软件安装 13-MySQL8.0软件包安装_ev.mp424.89MB

3.1.5.9 Linux常用软件安装 14-MySQL8.0初始化与账号配置_ev.mp432.63MB

3.1.5.10 Linux常用软件安装 15-MySQL8.0安装小结_ev.mp414.39MB

3.1.5.11 Linux常用软件安装 16-服务器集群搭建之完整克隆_ev.mp414.36MB

3.1.5.12 Linux常用软件安装 17-服务器硬件配置_ev.mp49.44MB

3.1.5.13 Linux常用软件安装 18-虚拟机网络配置_ev.mp421.47MB

3.1.5.14 Linux常用软件安装 19-集群环境准备之关闭防火墙&SELinux&修改hosts映射_ev.mp419MB

3.1.5.15 Linux常用软件安装 20-SSH免密登录实现_ev.mp414.75MB

3.1.5.16 Linux常用软件安装 21-NTP时间同步_ev.mp48.85MB

3.1.5.17 Linux常用软件安装 22-SCP远程文件拷贝_ev.mp419.14MB

3.1.6.1 Shell基础 23-Shell编程_ev.mp425.26MB

第2章 SQL数据处理与数据分析923.87MB

3.2.1.1 数据库基础 01-数据库基础学习目标_ev.mp43.84MB

3.2.1.2 数据库基础 02-数据库基本概念_ev.mp417.88MB

3.2.1.3 数据库基础 03-MySQL数据库概述与下载_ev.mp421.13MB

3.2.1.4 数据库基础 04-MySQL软件的安装（Windows版本）_ev.mp420.67MB

3.2.1.5 数据库基础 05-Linux版本下MySQL连接与使用_ev.mp418.69MB

3.2.1.6 数据库基础 06-MySQL管理软件DataGrip的安装与使用_ev.mp422.7MB

3.2.1.7 数据库基础 07-DataGrip软件设置_ev.mp412.88MB

3.2.2.1 SQL语言基础 08-SQL语言_ev.mp413.34MB

3.2.2.2 SQL语言基础 09-SQL语言之数据库的增删查操作_ev.mp440.63MB

3.2.2.3 SQL语言基础 10-SQL语言之数据表的创建_ev.mp429.6MB

3.2.2.4 SQL语言基础 11-SQL语言之查看数据表信息_ev.mp410.14MB

3.2.2.5 SQL语言基础 12-SQL语言之数据表的修改与删除操作_ev.mp431.2MB

3.2.2.6 SQL语言基础 13-字段类型详解_ev.mp430.67MB

3.2.2.7 SQL语言基础 14-SQL语言之DML数据增删改操作_ev.mp440.08MB

3.2.2.8 SQL语言基础 15-数据表的清空操作_ev.mp415.79MB

3.2.3.1 SQL约束 01-SQL约束之主键约束_ev.mp421.02MB

3.2.3.2 SQL约束 02-知识点补充之自动增长auto_increment_ev.mp417.81MB

3.2.3.3 SQL约束 03-SQL约束之not null非空约束_ev.mp414.43MB

3.2.3.4 SQL约束 04-SQL约束之unique唯一约束_ev.mp416.34MB

3.2.3.5 SQL约束 05-SQL约束之默认值约束_ev.mp49.14MB

3.2.3.6 SQL约束 06-SQL约束之外键约束_ev.mp49.21MB

3.2.3.7 SQL约束 07-小结之SQL五种约束_ev.mp46.71MB

3.2.4.1 SQL条件查询 08-DQL数据查询语言之数据集准备_ev.mp48.78MB

3.2.4.2 SQL条件查询 09-SQL简单查询演示_ev.mp411.37MB

3.2.4.3 SQL条件查询 10-SQL五子句之where比较查询_ev.mp413.29MB

3.2.4.4 SQL条件查询 11-SQL五子句之where范围查询_ev.mp48.61MB

3.2.4.5 SQL条件查询 12-SQL五子句之where模糊查询_ev.mp49.78MB

3.2.4.6 SQL条件查询 13-SQL五子句之where空值与非空查询_ev.mp46.42MB

3.2.4.7 SQL条件查询 14-SQL五子句之where逻辑查询_ev.mp49.21MB

3.2.4.8 SQL条件查询 15-where条件查询小结_ev.mp47.53MB

3.2.5.1 SQL聚合 16-SQL五子句之order by排序查询_ev.mp412.33MB

3.2.5.2 SQL聚合 17-SQL语言之聚合查询操作_ev.mp416.29MB

3.2.5.3 SQL聚合 18-group by分组子句_ev.mp428.51MB

3.2.5.4 SQL聚合 19-group by执行眼里图_ev.mp410.19MB

3.2.5.5 SQL聚合 20-group by子句与having子句的结合使用_ev.mp419.23MB

3.2.5.6 SQL聚合 21-with rollup回溯统计_ev.mp47.76MB

3.2.5.7 SQL聚合 22-group by与having子句使用小结_ev.mp411.98MB

3.2.5.8 SQL聚合 23-limit分页查询_ev.mp421.33MB

3.2.5.9 SQL聚合 24-DQL数据查询语言小结_ev.mp414.23MB

3.2.6.1 SQL多表查询 25-多表查询数据集准备_ev.mp412.22MB

3.2.6.2 SQL多表查询 26-交叉连接查询_ev.mp412.49MB

3.2.6.3 SQL多表查询 27-内连接查询_ev.mp420.54MB

3.2.6.4 SQL多表查询 28-外连接查询_ev.mp426.39MB

3.2.6.5 SQL多表查询 29-多表查询总结_ev.mp413.71MB

3.2.6.6 SQL多表查询 30-子查询三步走_ev.mp425.47MB

3.2.7.1 数据库三范式 01-数据库设计三范式之第一范式_ev.mp411.54MB

3.2.7.2 数据库三范式 02-数据库设计三范式之第二范式_ev.mp419.31MB

3.2.7.3 数据库三范式 03-数据库设计三范式之第三范式_ev.mp411.24MB

3.2.7.4 数据库三范式 04-数据库设计三范式小结_ev.mp44.99MB

3.2.7.5 数据库三范式 05-ER模型与表间关系_ev.mp427.33MB

3.2.8.1 PyMySQL 06-PyMySQL概述与模块安装_ev.mp410.06MB

3.2.8.2 PyMySQL 07-PyMySQL七步走实现数据的查询操作_ev.mp430.2MB

3.2.8.3 PyMySQL 08-PyMySQL七步走实现数据的增加操作_ev.mp421.17MB

3.2.8.4 PyMySQL 09-PyMySQL七步走实现数据的删除操作_ev.mp413.39MB

3.2.8.5 PyMySQL 10-PyMySQL七步走实现数据的修改操作_ev.mp412.81MB

3.2.8.6 PyMySQL 11-PyMySQL小结_ev.mp410.28MB

第3章 Pandas数据处理与统计分析1.46GB

3.3.1.1 环境搭建 1 开发环境搭建_ev.mp439.11MB

3.3.1.2 环境搭建 2 Anaconda使用_ev.mp435.85MB

3.3.1.3 环境搭建 3 启动Jupyter服务_ev.mp420.29MB

3.3.1.4 环境搭建 4 DataSpell使用_ev.mp433.2MB

3.3.2.1 NumPy 1 NumPy介绍_ev.mp417.95MB

3.3.2.2 NumPy 2 创建ndarray_ev.mp439.16MB

3.3.2.3 NumPy 3 NumPy内置函数及运算_ev.mp434.57MB

3.3.3.1 pandas数据结构 1 Python数据分析处理简介_ev.mp411.28MB

3.3.3.2 pandas数据结构 2 Python数据分析处理常用库_ev.mp423.92MB

3.3.3.3 pandas数据结构 3 数据分析与处理流程_ev.mp46.13MB

3.3.3.4 pandas数据结构 4 创建Series对象_ev.mp421.55MB

3.3.3.5 pandas数据结构 5 创建DataFrame对象_ev.mp419.38MB

3.3.3.6 pandas数据结构 6 上传数据集操作_ev.mp44.68MB

3.3.3.7 pandas数据结构 7 Series常用属性_ev.mp429.24MB

3.3.3.8 pandas数据结构 8 Series常用方法_ev.mp433.45MB

3.3.3.9 pandas数据结构 9 Series布尔索引_ev.mp417.17MB

3.3.3.10 pandas数据结构 10 Series运算_ev.mp411.6MB

3.3.3.11 pandas数据结构 11 DataFrame常用属性和方法_ev.mp424.99MB

3.3.3.12 pandas数据结构 12 DataFrame布尔索引_ev.mp412.78MB

3.3.3.13 pandas数据结构 13 DataFrame的运算_ev.mp415.59MB

3.3.3.14 pandas数据结构 14 设置行索引_ev.mp419.21MB

3.3.3.15 pandas数据结构 15 修改行索引列名_ev.mp424.5MB

3.3.3.16 pandas数据结构 16 添加删除插入列_ev.mp431.73MB

3.3.3.17 pandas数据结构 17 导出和导入数据_ev.mp440.32MB

3.3.4.1 pandas dataframe入门 1 加载数据集_ev.mp416.6MB

3.3.4.2 pandas dataframe入门 2 根据列名加载部分列_ev.mp413.5MB

3.3.4.3 pandas dataframe入门 3 按行加载部分数据_ev.mp435.09MB

3.3.4.4 pandas dataframe入门 4 获取指定行列数据_ev.mp426.52MB

3.3.4.5 pandas dataframe入门 5 分组聚合需求1_ev.mp437.21MB

3.3.4.6 pandas dataframe入门 6 分组聚合需求23_ev.mp431.37MB

3.3.4.7 pandas dataframe入门 7 简单绘图_ev.mp45.32MB

3.3.5.1 pandas 分析入门 1 计算常用统计值_ev.mp425.49MB

3.3.5.2 pandas 分析入门 2 常用排序方法_ev.mp437.39MB

3.3.5.3 pandas 分析入门 3 简单数据分析练习1_ev.mp430.43MB

3.3.5.4 pandas 分析入门 4 简单数据分析练习2_ev.mp423.78MB

3.3.5.5 pandas 分析入门 5 简单数据分析练习3_ev.mp431.63MB

3.3.6.1 数据组合 1 数据组合介绍_ev.mp43.37MB

3.3.6.2 数据组合 2 数据组合添加行_ev.mp417.81MB

3.3.6.3 数据组合 3 数据组合添加列_ev.mp410.34MB

3.3.6.4 数据组合 4 concat其他用法_ev.mp424.88MB

3.3.6.5 数据组合 5 合并多个数据集1_ev.mp417.67MB

3.3.6.6 数据组合 6 合并多个数据集2_ev.mp413.36MB

3.3.7.1 数据清洗 1 缺失数据简介_ev.mp413.41MB

3.3.7.2 数据清洗 2 加载缺失数据_ev.mp411.25MB

3.3.7.3 数据清洗 3 删除缺失值_ev.mp416.21MB

3.3.7.4 数据清洗 4 填充缺失值_ev.mp417.54MB

3.3.7.5 数据清洗 5 删除重复值_ev.mp412.46MB

3.3.8.1 apply自定义函数 1 Series的apply方法_ev.mp419.18MB

3.3.8.2 apply自定义函数 2 DataFrame的apply方法_ev.mp425.31MB

3.3.8.3 apply自定义函数 3 apply使用案例_ev.mp421.47MB

3.3.8.4 apply自定义函数 4 向量化函数&lambda函数_ev.mp417.82MB

3.3.9.1 数据分组 1 数据分组-聚合基础_ev.mp445.24MB

3.3.9.2 数据分组 2 数据分组-聚合进阶_ev.mp413.85MB

3.3.9.3 数据分组 3 数据分组-转换1_ev.mp424.97MB

3.3.9.4 数据分组 4 数据分组-转换2_ev.mp47.54MB

3.3.9.5 数据分组 5 数据分组-过滤_ev.mp411.44MB

3.3.9.6 数据分组 6 DataFrame分组对象_ev.mp423.3MB

3.3.10.1 数据透视表 1 数据透视表简介_ev.mp49.01MB

3.3.10.2 数据透视表 2 会员存量增量分析_ev.mp427.3MB

3.3.10.3 数据透视表 3 会员增量等级_ev.mp438.25MB

3.3.10.4 数据透视表 4 各地区会销比_ev.mp444.9MB

3.3.10.5 数据透视表 5 会员连带率分析_ev.mp419.47MB

3.3.10.6 数据透视表 6 会员复购率分析_ev.mp430.74MB

3.3.11.1 datetime数据类型 1 datetime介绍_ev.mp437.81MB

3.3.11.2 datetime数据类型 2 datetime类型案例_ev.mp440.36MB

第4章数据处理与统计分析案例-RFM案例472.78MB

3.4.1.1 Python数据可视化 1 Python数据可视化_ev.mp418.5MB

3.4.2.1 Matplotlib绘图 1 Matplotlib绘图入门_ev.mp426.46MB

3.4.2.2 Matplotlib绘图 2 Matplotlib绘图案例_ev.mp438.25MB

3.4.2.3 Matplotlib绘图 3 Matplotlib绘制统计图_ev.mp437.6MB

3.4.3.1 Pandas绘图 1 Pandas单变量可视化1_ev.mp419.72MB

3.4.3.2 Pandas绘图 1 Pandas单变量可视化2_ev.mp420.33MB

3.4.3.3 Pandas绘图 2 Pandas双变量可视化_ev.mp423.71MB

3.4.4.1 Seaborn绘图 1 Seaborn单变量可视化_ev.mp411.45MB

3.4.4.2 Seaborn绘图 2 Seaborn双变量可视化_ev.mp434.74MB

3.4.4.3 Seaborn绘图 3 Seaborn多变量可视化_ev.mp418.1MB

3.4.5.1 会员价值度模型介绍 1 会员价值度模型介绍_ev.mp440.08MB

3.4.5.2 会员价值度模型介绍 2 RFM案例背景介绍_ev.mp49.17MB

3.4.6.1 RFM案例代码实现 3 RFM案例代码实现1_ev.mp451.83MB

3.4.6.2 RFM案例代码实现 4 RFM案例代码实现2_ev.mp436.65MB

3.4.6.3 RFM案例代码实现 5 RFM案例代码实现3_ev.mp421.1MB

3.4.6.4 RFM案例代码实现 6 RFM案例代码实现4_ev.mp425.36MB

3.4.7.1 RFM总结 7 RFM案例应用&小结_ev.mp439.73MB

05 阶段五金融风控项目3.76GB

第1章金融风控项目-项目数据处理2.62GB

1-1 金融风控业务基础320.09MB

5.1.1.1 3.1 金融风控项目整体介绍_ev.mp415.31MB

5.1.1.2 3.2 金融风控&信贷介绍_ev.mp429.55MB

5.1.1.3 3.3 金融风控信贷产品介绍_ev.mp412.76MB

5.1.1.4 3.4 金融风控现金贷消费贷介绍_ev.mp432.09MB

5.1.1.5 3.5 金融风控常见风险_ev.mp419.64MB

5.1.1.6 3.6 金融风控常见术语_ev.mp43.87MB

5.1.1.7 4.1 风控业务案例背景_ev.mp444.06MB

5.1.1.8 4.2 风控业务案例添加字段_ev.mp446.02MB

5.1.1.9 4.3 风控业务案例坏账率计算_ev.mp465.63MB

5.1.1.10 4.4 风控业务案例入催率计算_ev.mp433.92MB

5.1.1.11 4.5 风控业务案例回收情况分析_ev.mp417.25MB

1-2 金融风控报表434.66MB

5.1.2.1 0 昨日复习_ev.mp493.21MB

5.1.2.2 1.1 业务报表介绍_ev.mp417.3MB

5.1.2.3 1.2 信贷业务介绍_ev.mp424.95MB

5.1.2.4 1.3 首贷复贷概念_ev.mp412.53MB

5.1.2.5 1.4 状态表log表_ev.mp418.05MB

5.1.2.6 1.5 数据表介绍_ev.mp4106.88MB

5.1.2.7 1.6 风控报表指标_ev.mp417.64MB

5.1.2.8 2.1 各阶段转化率报表_ev.mp489MB

5.1.2.9 2.2 通过率表_ev.mp455.11MB

1-3 风控评分卡模型341.06MB

5.1.3.1 2.3 上午复习_ev.mp445.06MB

5.1.3.2 2.4 放款统计表_ev.mp437.31MB

5.1.3.3 2.5 vintage报表_ev.mp431.82MB

5.1.3.4 2.6 催收报表_ev.mp478.99MB

5.1.3.5 3.1 互金审批流程_ev.mp417.7MB

5.1.3.6 3.2 互金组成部分_ev.mp434.42MB

5.1.3.7 3.3 评分卡介绍_ev.mp45.83MB

5.1.3.8 3.4 机器学习工作流程_ev.mp414.23MB

5.1.3.9 3.5 项目准备期介绍_ev.mp454.89MB

5.1.3.10 3.6 样本选择介绍_ev.mp420.82MB

1-4 金融风控特征工程460.99MB

5.1.4.1 0 昨日复习_ev.mp488.84MB

5.1.4.2 1.1 样本选择划分_ev.mp430.77MB

5.1.4.3 1.2 样本设计_ev.mp48.73MB

5.1.4.4 1.3 特征工程-数据调研_ev.mp419.8MB

5.1.4.5 1.4 特征工程-明确数据质量_ev.mp47.15MB

5.1.4.6 1.5 特征工程-构建特征_ev.mp433.09MB

5.1.4.7 1.6 特征工程-特征评估_ev.mp425.75MB

5.1.4.8 1.7 模型评估_ev.mp413.17MB

5.1.4.9 1.8 上线运营_ev.mp415.71MB

5.1.4.10 1.9 风控建模流程小结_ev.mp45.48MB

5.1.4.11 1.10 ABC卡小结_ev.mp428.34MB

5.1.4.12 2.1 业务规则挖掘背景_ev.mp411.69MB

5.1.4.13 2.2 业务规则挖掘数据处理_ev.mp479.55MB

5.1.4.14 2.3 业务规则挖掘特征衍生_ev.mp445.34MB

5.1.4.15 2.4 业务规则挖掘构建模型分析_ev.mp447.59MB

1-5 金融风控特征构造407.22MB

5.1.5.1 3.0 上午复习_ev.mp464MB

5.1.5.2 3.1 特征构造-梳理逻辑_ev.mp411.63MB

5.1.5.3 3.2 特征构造-样本特征框架_ev.mp411.54MB

5.1.5.4 3.3 特征构造-未来信息_ev.mp419.75MB

5.1.5.5 3.4 特征构造-时间序列特征衍生1_ev.mp449.36MB

5.1.5.6 3.5 特征构造-时间序列特征衍生2_ev.mp418.21MB

5.1.5.7 3.6 特征构造-时间序列特征衍生3_ev(1).mp44.65MB

5.1.5.7 3.6 特征构造-时间序列特征衍生3_ev.mp44.65MB

5.1.5.8 3.7 特征构造-缺失值处理_ev.mp427.39MB

5.1.5.9 3.8 特征构造-时间序列未来信息处理_ev.mp423.27MB

5.1.5.10 4.1 特征变换-分箱介绍_ev.mp432.51MB

5.1.5.11 4.2 特征变换-卡方分箱介绍1_ev.mp427.09MB

5.1.5.12 4.3 特征变换-卡方分箱介绍2_ev(1).mp47.8MB

5.1.5.12 4.3 特征变换-卡方分箱介绍2_ev.mp47.8MB

5.1.5.13 4.4 特征变换-toad库卡方分箱_ev.mp481.66MB

5.1.5.14 4.5 卡方分箱小结_ev.mp415.91MB

1-6 金融风控多特征筛选719.52MB

5.1.6.1 0.1 反馈问题_ev.mp414.46MB

5.1.6.2 0.2 昨日复习_ev.mp4140.29MB

5.1.6.3 1.1 多值无序特征编码_ev.mp428.9MB

5.1.6.4 1.2 toad库进行WOE编码_ev.mp483.35MB

5.1.6.5 1.3 WOE编码解释_ev.mp427.83MB

5.1.6.6 1.4 特征组合_ev.mp413.82MB

5.1.6.7 1.5 用户关联特征_ev.mp425.12MB

5.1.6.8 2.1 单特征筛选-覆盖度区分度_ev.mp441.74MB

5.1.6.9 2.2 单特征筛选-相关性_ev.mp423.25MB

5.1.6.10 2.3 上午复习_ev.mp444.16MB

5.1.6.11 2.4 单特征筛选-使用toad库_ev.mp451.35MB

5.1.6.12 2.5 多特征筛选-星座特征boruta算法_ev.mp441.98MB

5.1.6.13 2.6 多特征筛选-VIF_ev.mp417.93MB

5.1.6.14 2.7 多特征筛选-RFE_ev.mp423.26MB

5.1.6.15 2.8 多特征筛选-L1特征选择_ev.mp427.97MB

5.1.6.16 2.9 内部特征监控_ev.mp417.18MB

5.1.6.17 2.10 外部特征评估_ev.mp434.5MB

5.1.6.18 3.1 评分卡模型设计实验_ev.mp416.95MB

5.1.6.19 3.2 评分卡模型样本设计_ev.mp420.57MB

5.1.6.20 3.3 评分卡模型评估指标_ev.mp424.89MB

第2章金融风控项目-项目核心业务1.14GB

2-1 机器学习串讲361.2MB

5.2.1.1 0.1 机器学习串讲1-概述_ev.mp450.92MB

5.2.1.2 0.2 机器学习串讲2-线性回归_ev.mp437.73MB

5.2.1.3 0.3 机器学习串讲3-线性回归例子_ev.mp477.01MB

5.2.1.4 0.4 机器学习串讲4-逻辑回归_ev.mp429.12MB

5.2.1.5 0.5 机器学习串讲5-决策树_ev.mp447.82MB

5.2.1.6 0.6 机器学习串讲6-CART决策树_ev.mp413.26MB

5.2.1.7 0.7 机器学习串讲7-集成学习_ev.mp424.4MB

5.2.1.8 0.8 机器学习串讲8-CART回归树_ev.mp460.71MB

5.2.1.9 0.9 机器学习串讲9-GBDT_ev.mp420.23MB

2-2 逻辑回归评分卡466.66MB

5.2.2.1 1.1 评分卡映射介绍_ev.mp424.1MB

5.2.2.2 1.2 逻辑回归评分卡-模型构建_ev.mp443.89MB

5.2.2.3 1.3 逻辑回归评分卡-模型评估_ev.mp444.75MB

5.2.2.4 1.4 逻辑回归评分卡-特征选择_ev.mp451.05MB

5.2.2.5 1.4 上午复习_ev.mp427.59MB

5.2.2.6 1.5 逻辑回归评分卡-生成报告1_ev.mp462.57MB

5.2.2.7 1.6 逻辑回归评分卡-生成报告2_ev.mp453.36MB

5.2.2.8 1.7 逻辑回归评分卡-评分映射_ev.mp426.17MB

5.2.2.9 1.8 逻辑回归评分卡小结_ev.mp416.9MB

5.2.2.10 2.2 lightGBM特征选择_ev.mp453.65MB

5.2.2.11 2.3 lightGBM评分卡_ev.mp462.65MB

2-3 金融风控项目串讲327.93MB

5.2.3.1 0.1 反馈问题_ev.mp432.07MB

5.2.3.2 0.2 昨日复习_ev.mp453.48MB

5.2.3.3 1.1 整体流程-数据处理_ev.mp437.38MB

5.2.3.4 1.2 整体流程-卡方分箱_ev.mp436.09MB

5.2.3.5 1.3 整体流程-WOE编码_ev.mp455.66MB

5.2.3.6 1.4 整体流程-特征筛选_ev.mp433.73MB

5.2.3.7 1.5 整体流程-模型训练_ev.mp447.61MB

5.2.3.8 1.6 整体流程-生成报告_ev.mp424.71MB

5.2.3.9 1.7 整体流程-生成评分卡_ev.mp47.2MB

2-4 异常检测11.19MB

5.2.4.1 2.1 不均衡学习介绍_ev.mp411.19MB

06 阶段六深度学习3.01GB

第1章 Pytorch与深度学习基础 Pytorch基础2.09GB

6.1.1.1 Pytorch基础 01-深度学习课程概述_ev.mp422.37MB

6.1.1.2 Pytorch基础 02-PyTorch使用-张量的概念_ev.mp415.81MB

6.1.1.3 Pytorch基础 03-PyTorch使用-张量的基本创建方式_ev.mp433.05MB

6.1.1.4 Pytorch基础 04-PyTorch使用-创建线性和随机张量_ev.mp424MB

6.1.1.5 Pytorch基础 05-PyTorch使用-创建全01张量_ev.mp417.16MB

6.1.1.6 Pytorch基础 06-PyTorch使用-张量元素类型转换_ev.mp417.11MB

6.1.1.7 Pytorch基础 07-PyTorch使用-张量的创建小节_ev.mp44.67MB

6.1.1.8 Pytorch基础 08-PyTorch使用-张量基本运算_ev.mp420.91MB

6.1.1.9 Pytorch基础 09-PyTorch使用-张量阿达玛积运算_ev.mp49.53MB

6.1.1.10 Pytorch基础 10-PyTorch使用-张量点积运算_ev.mp438.45MB

6.1.1.11 Pytorch基础 11-PyTorch使用-指定张量运算设备_ev.mp444.82MB

6.1.2.1 Pytorch张量操作 12-PyTorch使用-张量数值计算小节_ev.mp49.73MB

6.1.2.2 Pytorch张量操作 13-PyTorch使用-张量转换为numpy数组_ev.mp426.83MB

6.1.2.3 Pytorch张量操作 14-PyTorch使用-numpy数组转换为张量_ev.mp424.18MB

6.1.2.4 Pytorch张量操作 15-PyTorch使用-标量张量和数字的转换_ev.mp415.37MB

6.1.2.5 Pytorch张量操作 15-PyTorch使用-张量类型转换小节_ev.mp46.25MB

6.1.2.6 Pytorch张量操作 16-PyTorch使用-张量的cat拼接_ev.mp425.04MB

6.1.2.7 Pytorch张量操作 16-PyTorch使用-张量的stack拼接_ev.mp433.25MB

6.1.2.8 Pytorch张量操作 17-PyTorch使用-张量拼接操作小节_ev.mp43.55MB

6.1.2.9 Pytorch张量操作 18-PyTorch使用-简单索引和列表索引操作_ev.mp441.08MB

6.1.3.1 Pytorch高阶操作 19-PyTorch使用-布尔索引和多维索引操作_ev.mp443.45MB

6.1.3.2 Pytorch高阶操作 20-PyTorch使用-张量索引操作小节_ev.mp43.79MB

6.1.3.3 Pytorch高阶操作 21-PyTorch使用-张量形状操作reshape函数使用_ev.mp421.22MB

6.1.3.4 Pytorch高阶操作 21-PyTorch使用-张量形状操作transpose和permute函数使用_ev.mp433.06MB

6.1.3.5 Pytorch高阶操作 22-PyTorch使用-张量形状操作view函数使用_ev.mp433.14MB

6.1.3.6 Pytorch高阶操作 23-PyTorch使用-张量形状操作squeeze和unsqueeze函数使用_ev.mp423.23MB

6.1.3.7 Pytorch高阶操作 24-PyTorch使用-张量形状操作小节_ev.mp47.1MB

6.1.3.8 Pytorch高阶操作 25-PyTorch使用-张量运算函数_ev.mp429.92MB

6.1.3.9 Pytorch高阶操作 26-PyTorch使用-梯度基本计算_ev.mp467.18MB

6.1.3.10 Pytorch高阶操作 27-PyTorch使用-控制梯度计算_ev.mp458MB

6.1.3.11 Pytorch高阶操作 28-PyTorch使用-梯度计算注意_ev.mp434.35MB

6.1.3.12 Pytorch高阶操作 29-PyTorch使用-自动微分模块小节_ev.mp47.72MB

6.1.4.1 Pytorch案例实战 30-PyTorch使用-手动构建线性回归-数据集构建_ev.mp440.58MB

6.1.4.2 Pytorch案例实战 31-PyTorch使用-手动构建线性回归-假设函数-损失函数-优化方法_ev.mp420.63MB

6.1.4.3 Pytorch案例实战 32-PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数编写思路_ev.mp419.21MB

6.1.4.4 Pytorch案例实战 33-PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数代码实现_ev.mp451.88MB

6.1.4.5 Pytorch案例实战 34-PyTorch使用-手动构建线性回归小节_ev.mp414.99MB

6.1.4.6 Pytorch案例实战 35-PyTorch使用-模型定义方法-基本组件的使用_ev.mp450.62MB

6.1.4.7 Pytorch案例实战 36-PyTorch使用-模型定义方法-数据加载器-1_ev.mp434.36MB

6.1.4.8 Pytorch案例实战 37-PyTorch使用-模型定义方法-数据加载器-2_ev.mp423.26MB

6.1.4.9 Pytorch案例实战 38-PyTorch使用-模型定义方法-实现线性回归_ev.mp445.63MB

6.1.4.10 Pytorch案例实战 39-PyTorch使用-直接序列化模型对象_ev.mp439.69MB

6.1.4.11 Pytorch案例实战 40-PyTorch使用-存储模型参数_ev.mp454.17MB

6.1.4.12 Pytorch案例实战 41-PyTorch使用-总结_ev.mp419.64MB

6.1.5.1 深度学习基础理论 42-神经网络基础-内容概述_ev.mp42.8MB

6.1.5.2 深度学习基础理论 43-神经网络基础-深度学习概述_ev.mp432.55MB

6.1.5.3 深度学习基础理论 44-神经网络基础-人工神经网络概述_ev.mp424.83MB

6.1.5.4 深度学习基础理论 45-神经网络基础-激活函数的作用_ev.mp432.54MB

6.1.5.5 深度学习基础理论 46-神经网络基础-simoid激活函数_ev.mp437.86MB

6.1.5.6 深度学习基础理论 47-神经网络基础-tanh激活函数_ev.mp413.59MB

6.1.5.7 深度学习基础理论 48-神经网络基础-relu激活函数_ev.mp424.53MB

6.1.5.8 深度学习基础理论 49-神经网络基础-softmax激活函数_ev.mp418.45MB

6.1.5.9 深度学习基础理论 50-神经网络基础-激活函数小节_ev.mp46.91MB

6.1.5.10 深度学习基础理论 51-神经网络基础-网络参数初始化_ev.mp450.46MB

6.1.5.11 深度学习基础理论 52-神经网络基础-梯度下降算法回顾_ev.mp428.74MB

6.1.5.12 深度学习基础理论 53-神经网络基础-正向传播和链式法则_ev.mp461.8MB

6.1.5.13 深度学习基础理论 54-神经网络基础-反向传播算法案例讲解_ev.mp455.13MB

6.1.5.14 深度学习基础理论 55-神经网络基础-反向传播算法代码演示-1_ev.mp443.97MB

6.1.5.15 深度学习基础理论 56-神经网络基础-反向传播算法代码演示-2_ev.mp429.05MB

6.1.5.16 深度学习基础理论 57-神经网络基础-指数加权平均_ev.mp453.01MB

6.1.6.1 深度学习优化理论 58-神经网络基础-momentum优化方法_ev.mp427.73MB

6.1.6.2 深度学习优化理论 59-神经网络基础-adagrad优化方法_ev.mp421.9MB

6.1.6.3 深度学习优化理论 60-神经网络基础-rmsprop优化方法_ev.mp415.22MB

6.1.6.4 深度学习优化理论 61-神经网络基础-adam和小节_ev.mp412.31MB

6.1.6.5 深度学习优化理论 62-神经网络基础-dropout原理_ev.mp428.21MB

6.1.6.6 深度学习优化理论 63-神经网络基础-dropout对网络参数的影响_ev.mp427.26MB

6.1.6.7 深度学习优化理论 64-神经网络基础-BN层理解_ev.mp453.44MB

6.1.7.2 BP神经网络案例 66-神经网络基础-价格分类-构建数据集_ev.mp453.57MB

6.1.7.3 BP神经网络案例 67-神经网络基础-价格分类-网络模型搭建_ev.mp428.49MB

6.1.7.4 BP神经网络案例 68-神经网络基础-价格分类-模型训练过程_ev.mp482.14MB

6.1.7.5 BP神经网络案例 69-神经网络基础-价格分类-模型评估过程_ev.mp424.4MB

6.1.7.6 BP神经网络案例 70-神经网络基础-价格分类-网络模型调优_ev.mp430.47MB

6.1.7.7 BP神经网络案例 71-神经网络基础-价格分类-小节_ev.mp411.45MB

第2章深度学习核心模型与实战944.51MB

6.2.1.1 卷积神经网络基础 72-卷积神经网络-卷积神经网络概述_ev.mp412.01MB

6.2.1.2 卷积神经网络基础 73-卷积神经网络-图像基础知识_ev.mp447.55MB

6.2.1.3 卷积神经网络基础 74-卷积神经网络-卷积简单计算_ev.mp436.38MB

6.2.1.4 卷积神经网络基础 75-卷积神经网络-多卷积核计算_ev.mp426.17MB

6.2.1.5 卷积神经网络基础 76-卷积神经网络-Conv2d使用_ev.mp477.09MB

6.2.1.6 卷积神经网络基础 77-卷积神经网络-池化计算_ev.mp416.58MB

6.2.1.7 卷积神经网络基础 78-卷积神经网络-MaxPool2d使用_ev.mp425.35MB

6.2.2.1 卷积神经网络案例 80-卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集_ev.mp435.12MB

6.2.2.2 卷积神经网络案例 81-卷积神经网络-案例-图像分类-CNN网络搭建_ev.mp451.2MB

6.2.2.3 卷积神经网络案例 82-卷积神经网络-案例-图像分类-编写训练函数_ev.mp454.62MB

6.2.2.4 卷积神经网络案例 83-卷积神经网络-案例-图像分类-编写预测函数_ev.mp419.27MB

6.2.2.5 卷积神经网络案例 84-卷积神经网络-案例-图像分类-小节_ev.mp421.87MB

6.2.3.1 循环神经网络基础 85-循环神经网络-RNN概述_ev.mp47.6MB

6.2.3.2 循环神经网络基础 86-循环神经网络-Embedding使用_ev.mp455.29MB

6.2.3.3 循环神经网络基础 87-循环神经网络-Embeddings小节_ev.mp418.52MB

6.2.3.4 循环神经网络基础 88-循环神经网络-RNN层理解_ev.mp452.84MB

6.2.3.5 循环神经网络基础 89-循环神经网络-RNN层使用_ev.mp475.68MB

6.2.4.1 循环神经网络案例 90-循环神经网络-案例-数据清洗_ev.mp449.74MB

6.2.4.2 循环神经网络案例 91-循环神经网络-案例-构建词典_ev.mp452.04MB

6.2.4.3 循环神经网络案例 92-循环神经网络-案例-数据类编写_ev.mp458.35MB

6.2.4.4 循环神经网络案例 93-循环神经网络-案例-网络搭建_ev.mp457.37MB

6.2.4.5 循环神经网络案例 94-循环神经网络-案例-训练函数_ev.mp443.02MB

6.2.4.6 循环神经网络案例 95-循环神经网络-案例-预测函数_ev.mp433.75MB

6.2.4.7 循环神经网络案例 96-循环神经网络-案例-小节_ev.mp417.11MB

08 阶段八美创AI医生项目4.34GB

第1章 AI医生-命名实体审核任务1.2GB

8.1.1.1 在线医生背景及Unit实现 1.1在线医生背景介绍_ev.mp412.41MB

8.1.1.2 在线医生背景及Unit实现 1.2Unit对话API的使用-part1_ev.mp415.12MB

8.1.1.3 在线医生背景及Unit实现 1.2Unit对话API的使用-part2_ev.mp427.01MB

8.1.1.4 在线医生背景及Unit实现 1.2Unit对话API的使用-part3_ev.mp436.84MB

8.1.1.5 在线医生背景及Unit实现 1.2Unit对话API的使用-part4_ev.mp47.58MB

8.1.2.1 在线医生的总体架构 2.1在线医生的总体架构-part1_ev.mp426.6MB

8.1.2.2 在线医生的总体架构 2.1在线医生的总体架构-part2_ev.mp415.71MB

8.1.3.1 总体架构中的工具 2.2总体架构中的工具介绍-part1_ev.mp433.24MB

8.1.3.2 总体架构中的工具 2.2总体架构中的工具介绍-part2_ev.mp434.64MB

8.1.3.3 总体架构中的工具 2.2总体架构中的工具介绍-part3_ev.mp417.35MB

8.1.3.4 总体架构中的工具 2.2总体架构中的工具介绍-part4_ev.mp411.21MB

8.1.3.5 总体架构中的工具 2.2总体架构中的工具介绍-part5_ev.mp412.57MB

8.1.4.1 neo4j简介 3.1neo4j简介_ev.mp424.01MB

8.1.4.2 neo4j简介 3.2neo4j图数据库的安装_ev.mp449.74MB

8.1.4.3 neo4j简介 3.3Cypher介绍与使用-part1_ev.mp430.84MB

8.1.4.4 neo4j简介 3.3Cypher介绍与使用-part2_ev.mp429.82MB

8.1.4.5 neo4j简介 3.3Cypher介绍与使用-part3_ev.mp424.82MB

8.1.4.6 neo4j简介 3.3Cypher介绍与使用-part4_ev.mp418.58MB

8.1.4.7 neo4j简介 3.3Cypher介绍与使用-part5_ev.mp435.22MB

8.1.4.8 neo4j简介 3.4在Python中使用neo4j-part1_ev.mp424.38MB

8.1.4.9 neo4j简介 3.4在Python中使用neo4j-part2_ev.mp431.46MB

8.1.5.1 离线部分简要分析 4.1离线部分简要分析_ev.mp422.76MB

8.1.5.2 离线部分简要分析 4.2结构化数据流水线-part1_ev.mp460.32MB

8.1.5.3 离线部分简要分析 4.2结构化数据流水线-part2_ev.mp463.55MB

8.1.5.4 离线部分简要分析 4.3非结构化数据流水线_ev.mp430.33MB

8.1.5.5 离线部分简要分析 5.1任务介绍与模型选用_ev.mp413.25MB

8.1.5.6 离线部分简要分析 5.2训练数据集_ev.mp429.36MB

8.1.6.1 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.3BERT中文预训练模型-part1_ev.mp431.67MB

8.1.6.2 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.3BERT中文预训练模型-part2_ev.mp438.13MB

8.1.6.3 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.4构建RNN模型-part1_ev.mp416.22MB

8.1.6.4 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.4构建RNN模型-part2_ev.mp430.37MB

8.1.6.5 BERT中文预训练模型及RNN模型构建 5.4构建RNN模型-part3_ev.mp435.2MB

8.1.7.1 NE模型训练 5.5NE模型训练-第1步_ev.mp431.96MB

8.1.7.2 NE模型训练 5.5NE模型训练-第2步_ev.mp440.85MB

8.1.7.3 NE模型训练 5.5NE模型训练-第3步_ev.mp415.06MB

8.1.7.4 NE模型训练 5.5NE模型训练-第4步-part1_ev.mp447.09MB

8.1.7.5 NE模型训练 5.5NE模型训练-第4步-part2_ev.mp455.13MB

8.1.7.6 NE模型训练 5.5NE模型训练-第5步_ev.mp432.15MB

8.1.7.7 NE模型训练 5.5NE模型训练-第6步_ev.mp419MB

8.1.7.8 NE模型训练 5.6NE模型使用-part1_ev.mp449.87MB

8.1.7.9 NE模型训练 5.6NE模型使用-part2_ev.mp449.5MB

第2章 AI医生-命名实体识别任务3.14GB

8.2.1.1 BiLSTM 6.1命名实体识别介绍_ev.mp450.75MB

8.2.1.2 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-0_ev.mp410.87MB

8.2.1.3 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-第1步-part1_ev.mp427.4MB

8.2.1.4 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-第1步-part2_ev.mp454.35MB

8.2.1.5 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-第2步-part1_ev.mp419.25MB

8.2.1.6 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-第2步-part2_ev.mp429.99MB

8.2.1.7 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-第3步_ev.mp479.9MB

8.2.1.8 BiLSTM 6.3CRF介绍_ev.mp451.33MB

8.2.1.9 BiLSTM 6.4BiLSTM+CRF模型-0网络架构介绍_ev.mp438.28MB

8.2.2.1 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-1损失函数介绍_ev.mp47.23MB

8.2.2.2 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第1步-part1_ev.mp428.64MB

8.2.2.3 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第1步-part2_ev.mp458.5MB

8.2.2.4 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第2步-part2_ev.mp487.27MB

8.2.2.5 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第3步-part1_ev.mp461.36MB

8.2.2.6 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第3步-part2_ev.mp488.79MB

8.2.2.7 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第4步-part1_ev.mp422.64MB

8.2.2.8 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第4步-part2_ev.mp458.78MB

8.2.2.9 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第5步-part1_ev.mp448.36MB

8.2.2.10 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第5步-part2_ev.mp496.55MB

8.2.2.11 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-小节总结_ev.mp457.19MB

8.2.2.12 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第6步-part1_ev.mp433.84MB

8.2.2.13 BiLSTM+CRF 6.4BiLSTM+CRF模型-模型实现-第6步-part2_ev.mp466.3MB

8.2.3.1 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第1步_ev.mp419.45MB

8.2.3.2 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第2步-part1_ev.mp451.97MB

8.2.3.3 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第2步-part2_ev.mp461.34MB

8.2.3.4 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第3步-part1_ev.mp441.03MB

8.2.3.5 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第3步-part2_ev.mp458.45MB

8.2.3.6 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第4步-part1_ev.mp477.13MB

8.2.3.7 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第4步-part2_ev.mp458.36MB

8.2.3.8 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第4步-part3_ev.mp482MB

8.2.3.9 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第4步-part4_ev.mp443.33MB

8.2.3.10 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part1_ev.mp472.36MB

8.2.3.11 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part2_ev.mp487.17MB

8.2.3.12 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part3_ev.mp476.45MB

8.2.3.13 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part4_ev.mp485.4MB

8.2.3.14 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part5_ev.mp437.91MB

8.2.3.15 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part6_ev.mp438.54MB

8.2.3.16 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part7_ev.mp414.45MB

8.2.3.17 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第5步-part8_ev.mp445.35MB

8.2.3.18 在线部分-模型训练 6.5模型训练-第6步_ev.mp429.07MB

8.2.4.1 在线部分-模型使用 6.6模型使用-单文本预测-part1_ev.mp458.23MB

8.2.4.2 在线部分-模型使用 6.6模型使用-单文本预测-part2_ev.mp451.72MB

8.2.4.3 在线部分-模型使用 6.6模型使用-单文本预测-part3_ev.mp458.02MB

8.2.4.4 在线部分-模型使用 6.6模型使用-单文本预测-part4_ev.mp443.47MB

8.2.4.5 在线部分-模型使用 6.6模型使用-批量文本预测-part1_ev.mp414.5MB

8.2.4.6 在线部分-模型使用 6.6模型使用-批量文本预测-part2_ev.mp423.03MB

8.2.5.1 主要逻辑服务 7.1在线部分简要分析_ev.mp423.99MB

8.2.5.2 主要逻辑服务 7.2werobot服务构建-part1_ev.mp429.22MB

8.2.5.3 主要逻辑服务 7.2werobot服务构建-part2_ev.mp422.65MB

8.2.5.4 主要逻辑服务 7.2werobot服务构建-part3_ev.mp443.19MB

8.2.5.5 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-0架构总体介绍_ev.mp416.21MB

8.2.5.6 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第1步-part1_ev.mp426.45MB

8.2.5.7 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第1步-part2_ev.mp429.13MB

8.2.5.8 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第2步_ev.mp432.99MB

8.2.5.9 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第3步-part1_ev.mp437.98MB

8.2.5.10 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第3步-part2_ev.mp479.06MB

8.2.5.11 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第4步_ev.mp438.75MB

8.2.5.12 主要逻辑服务 7.3主要逻辑服务-第5-6步及小结_ev.mp439.14MB

8.2.6.1 模型训练&部署1 8.1-2任务介绍与模型选用及训练集数据_ev.mp420.15MB

8.2.6.2 模型训练&部署1 8.3Bert中文预训练模型-part1_ev.mp429.07MB

8.2.6.3 模型训练&部署1 8.3Bert中文预训练模型-part2_ev.mp447.69MB

8.2.6.4 模型训练&部署1 8.4微调模型-part1_ev.mp419.62MB

8.2.6.5 模型训练&部署1 8.4微调模型-part2_ev.mp429.49MB

8.2.6.6 模型训练&部署1 8.5模型训练-第1步-part1_ev.mp423.48MB

8.2.6.7 模型训练&部署1 8.5模型训练-第1步-part2_ev.mp440.64MB

8.2.6.8 模型训练&部署1 8.5模型训练-第2步-part1_ev.mp411.46MB

8.2.6.9 模型训练&部署1 8.5模型训练-第2步-part2_ev.mp419.42MB

8.2.6.10 模型训练&部署1 8.5模型训练-第3步-part1_ev.mp44.74MB

8.2.6.11 模型训练&部署1 8.5模型训练-第3步-part2_ev.mp410.78MB

8.2.7.1 模型训练&部署2 8.5模型训练-第4步-part1_ev.mp411.47MB

8.2.7.2 模型训练&部署2 8.5模型训练-第4步-part2_ev.mp429.36MB

8.2.7.3 模型训练&部署2 8.5模型训练-第5步-part1_ev.mp412.29MB

8.2.7.4 模型训练&部署2 8.5模型训练-第5步-part2_ev.mp419.51MB

8.2.7.5 模型训练&部署2 8.5模型训练-第6步和小节总结_ev.mp410.15MB

8.2.7.6 模型训练&部署2 8.6模型部署-第1步-part1_ev.mp410.1MB

8.2.7.7 模型训练&部署2 8.6模型部署-第1步-part2_ev.mp416.37MB

8.2.7.8 模型训练&部署2 8.6模型部署-第2-3步和小结_ev.mp424.38MB

8.2.7.9 模型训练&部署2 9.1系统联调与测试-1开启服务-part1_ev.mp410.12MB

8.2.7.10 模型训练&部署2 9.1系统联调与测试-1开启服务-part2_ev.mp421.2MB

8.2.7.11 模型训练&部署2 9.1系统联调与测试-1开启服务-part3_ev.mp413.06MB

8.2.7.12 模型训练&部署2 9.1系统联调与测试-2测试部分-part1_ev.mp418.53MB

8.2.7.13 模型训练&部署2 9.1系统联调与测试-2测试部分-part2_ev.mp427.08MB

8.2.7.14 模型训练&部署2 9.1系统联调与测试-2测试部分-part3_ev.mp48.81MB

09 阶段九蜂窝AI文本摘要项目2.46GB

第1章 AI文本摘要-经典模型4.52MB

9.1.1.3 项目介绍 03-1讲解-第1章_1小节项目介绍_part3_ev.mp44.52MB

第1章 AI文本摘要-经典模型1.62GB

9.1.1.1 项目介绍 01-1讲解-第1章_1小节项目简介_part1_ev.mp47.32MB

9.1.2.1 数据集介绍 04-1讲解-第1章_2小节数据集初探_part1_ev.mp413.49MB

9.1.2.2 数据集介绍 05-2讲解-第1章_2小节数据集初探_part2_ev.mp411.63MB

9.1.2.3 数据集介绍 06-1讲解-第1章_2小节数据集初探_part3_ev.mp411.87MB

9.1.2.4 数据集介绍 07-1讲解-第1章_2小节数据集初探_part4_ev.mp44.52MB

9.1.3.1 TextRank模型理论基础 01-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part1_ev.mp45.62MB

9.1.3.2 TextRank模型理论基础 02-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part2_ev.mp44.95MB

9.1.3.3 TextRank模型理论基础 03-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part3_ev.mp429.11MB

9.1.3.4 TextRank模型理论基础 04-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part4_ev.mp414.4MB

9.1.3.5 TextRank模型理论基础 05-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part5_ev.mp415.6MB

9.1.3.6 TextRank模型理论基础 06-1讲解-第2章_1小节TextRank理论基础_part6_ev.mp412.76MB

9.1.4.1 TextRank实现baseline-0模型 07-1讲解-第2章_2小节实现模型_第1步_ev.mp421.71MB

9.1.5.1 Seq2Seq实现baseline-1模型1 01-1讲解-第3章_3.1模型实现_0架构介绍_ev.mp412.13MB

9.1.5.2 Seq2Seq实现baseline-1模型1 02-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第1步_ev.mp428.62MB

9.1.5.3 Seq2Seq实现baseline-1模型1 03-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第2步_ev.mp412.09MB

9.1.5.4 Seq2Seq实现baseline-1模型1 04-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第3步_ev.mp424.71MB

9.1.5.5 Seq2Seq实现baseline-1模型1 05-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第4步_ev.mp46.65MB

9.1.5.6 Seq2Seq实现baseline-1模型1 06-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part1_ev.mp421.54MB

9.1.5.7 Seq2Seq实现baseline-1模型1 07-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part2_ev.mp422.31MB

9.1.5.8 Seq2Seq实现baseline-1模型1 08-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part3_ev.mp417.51MB

9.1.5.9 Seq2Seq实现baseline-1模型1 09-1讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part4_ev.mp450.67MB

9.1.5.10 Seq2Seq实现baseline-1模型1 09-2讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part5_ev.mp450.72MB

9.1.5.11 Seq2Seq实现baseline-1模型1 09-3讲解-第3章_3.1模型实现_1工具函数_第5步_part6_ev.mp418.04MB

9.1.6.1 Seq2Seq实现baseline-1模型2 10-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第1步_ev.mp437.6MB

9.1.6.2 Seq2Seq实现baseline-1模型2 11-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part1_ev.mp424.68MB

9.1.6.3 Seq2Seq实现baseline-1模型2 12-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part2_ev.mp424.39MB

9.1.6.4 Seq2Seq实现baseline-1模型2 13-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第2步_part3_ev.mp417.48MB

9.1.6.5 Seq2Seq实现baseline-1模型2 14-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第3步_part1_ev.mp421.43MB

9.1.6.6 Seq2Seq实现baseline-1模型2 15-1讲解-第3章_3.1模型实现_2模型类_第3步_part2_ev.mp424.93MB

9.1.6.7 Seq2Seq实现baseline-1模型2 16-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part1_ev.mp435.69MB

9.1.6.8 Seq2Seq实现baseline-1模型2 17-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part2_ev.mp416.33MB

9.1.6.9 Seq2Seq实现baseline-1模型2 18-1讲解-第3章_3.1模型实现_3训练模型_part3_ev.mp424.99MB

9.1.6.10 Seq2Seq实现baseline-1模型2 19-1讲解-第3章_3.1模型实现_4预测模型_part1_ev.mp431.29MB

9.1.6.11 Seq2Seq实现baseline-1模型2 20-1讲解-第3章_3.1模型实现_4预测模型_part2_ev.mp434.85MB

9.1.7.1 baseline-1模型的优化 21-1讲解-第3章_3.2词向量优化_1预训练词向量_part1_ev.mp410.58MB

9.1.7.2 baseline-1模型的优化 22-1讲解-第3章_3.2词向量优化_1预训练词向量_part2_ev.mp421.93MB

9.1.7.3 baseline-1模型的优化 23-1讲解-第3章_3.2词向量优化_1预训练词向量_part3_ev.mp459.63MB

9.1.7.4 baseline-1模型的优化 24-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part1_ev.mp418.03MB

9.1.7.5 baseline-1模型的优化 25-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part2_ev.mp420.16MB

9.1.7.6 baseline-1模型的优化 26-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part3_ev.mp412.54MB

9.1.7.7 baseline-1模型的优化 27-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part4_ev.mp415.89MB

9.1.7.8 baseline-1模型的优化 28-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part5_ev.mp419.01MB

9.1.8.1 PGN架构解析 01-1讲解-第4章_4.1PGN架构_part1_ev.mp421.43MB

9.1.8.2 PGN架构解析 02-1讲解-第4章_4.1PGN架构_part2_ev.mp46.37MB

9.1.8.3 PGN架构解析 03-1讲解-第4章_4.1PGN架构_part3_ev.mp413.73MB

9.1.9.1 PGN数据处理 04-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第1步_ev.mp422.99MB

9.1.9.2 PGN数据处理 05-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第2步_ev.mp48.63MB

9.1.9.3 PGN数据处理 06-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part1_ev.mp419.31MB

9.1.9.4 PGN数据处理 07-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part2_ev.mp423.4MB

9.1.9.5 PGN数据处理 08-1讲解-第4章_4.2数据处理_1预处理数据_第3步_part3_ev.mp448.42MB

9.1.9.6 PGN数据处理 09-1讲解-第4章_4.2数据处理_2PGN特殊性分析_ev.mp47.33MB

9.1.9.7 PGN数据处理 10-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part1_ev.mp416.73MB

9.1.9.8 PGN数据处理 11-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part2_ev.mp47.23MB

9.1.9.9 PGN数据处理 12-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part3_ev.mp47.83MB

9.1.9.10 PGN数据处理 13-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part4_ev.mp416.12MB

9.1.9.11 PGN数据处理 14-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part5_ev.mp411.99MB

9.1.9.12 PGN数据处理 15-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part6_ev.mp410.72MB

9.1.9.13 PGN数据处理 16-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part7_ev.mp414.89MB

9.1.9.14 PGN数据处理 17-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part8_ev.mp422.62MB

9.1.9.15 PGN数据处理 18-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part1_ev.mp426.8MB

9.1.9.16 PGN数据处理 19-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part2_ev.mp431.76MB

9.1.9.17 PGN数据处理 20-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part3_ev.mp416.49MB

9.1.9.18 PGN数据处理 21-1讲解-第4章_4.2数据处理_4迭代器和类_part4_ev.mp417.29MB

9.1.10.1 PGN实现baseline-2模型 22-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第1步_ev.mp414.14MB

9.1.10.2 PGN实现baseline-2模型 23-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第2步_ev.mp435.07MB

9.1.10.3 PGN实现baseline-2模型 24-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第3步_ev.mp431.84MB

9.1.10.4 PGN实现baseline-2模型 25-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第4步_ev.mp46.8MB

9.1.10.5 PGN实现baseline-2模型 26-1讲解-第4章_4.3模型实现_1模型创建_第5步_ev.mp454.71MB

9.1.10.6 PGN实现baseline-2模型 27-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第1步_ev.mp420.29MB

9.1.10.7 PGN实现baseline-2模型 28-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part1_ev.mp421.32MB

9.1.10.8 PGN实现baseline-2模型 29-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part2_ev.mp434.82MB

9.1.10.9 PGN实现baseline-2模型 30-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第2步_part3_ev.mp420.92MB

9.1.10.10 PGN实现baseline-2模型 31-1讲解-第4章_4.3模型实现_3模型预测_part1_ev.mp435.8MB

9.1.10.11 PGN实现baseline-2模型 32-1讲解-第4章_4.3模型实现_3模型预测_part2_ev.mp440.62MB

9.1.11.1 TextRank实现baseline-1模型 08-1讲解-第2章_2小节实现模型_第2步_ev.mp412.32MB

9.1.12.1 TextRank实现baseline-2模型 09-1讲解-第2章_2小节实现模型_第3步_ev.mp415.35MB

9.1.13.1 TextRank实现baseline-3模型 10-1讲解-第2章_2小节实现模型_第4步_ev.mp48.1MB

9.1.14.1 TextRank实现baseline-4模型 11-1讲解-第2章_2小节实现模型_第5步_ev.mp426.58MB

9.1.15.1 TextRank实现baseline-5模型 12-1讲解-第2章_2小节实现模型_第6步_ev.mp417.96MB

第1章 AI文本摘要-经典模型6.4MB

9.1.1.2 项目介绍 02-1讲解-第1章_1小节项目介绍_part2_ev.mp46.4MB

第2章 AI文本摘要-模型迭代部署及优化850.65MB

9.2.1.1 文本摘要评估方法 01-1讲解-第5章_5.1摘要评估方法_0常用方法介绍_ev.mp416.18MB

9.2.1.2 文本摘要评估方法 02-1讲解-第5章_5.1摘要评估方法_1BLEU方法_ev.mp427.33MB

9.2.1.3 文本摘要评估方法 03-1讲解-第5章_5.1摘要评估方法_2ROUGE方法_ev.mp433.75MB

9.2.2.1 ROUGE评估算法实现 04-1讲解-第5章_5.2ROUGE算法实现_part1_ev.mp422.37MB

9.2.2.2 ROUGE评估算法实现 05-1讲解-第5章_5.2ROUGE算法实现_part2_ev.mp443.17MB

9.2.3.1 PGN+Coverage的优化模型 01-1讲解-第6章_6.1coverage优化_0数学原理_ev.mp419.59MB

9.2.3.2 PGN+Coverage的优化模型 02-1讲解-第6章_6.1coverage优化_1模型类实现_ev.mp430.91MB

9.2.3.3 PGN+Coverage的优化模型 03-1讲解-第6章_6.1coverage优化_2训练与预测_ev.mp422.55MB

9.2.4.1 PGN+beam+Search的优化模型 04-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_0基本原理_ev.mp417.81MB

9.2.4.2 PGN+beam+Search的优化模型 05-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part1_ev.mp439.68MB

9.2.4.3 PGN+beam+Search的优化模型 06-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part2_ev.mp439.92MB

9.2.4.4 PGN+beam+Search的优化模型 07-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part3_ev.mp435.13MB

9.2.4.5 PGN+beam+Search的优化模型 08-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part4_ev.mp419.9MB

9.2.5.1 数据增强优化 09-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part1_ev.mp411.46MB

9.2.5.2 数据增强优化 10-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part2_ev.mp417.65MB

9.2.5.3 数据增强优化 11-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part3_ev.mp432.57MB

9.2.5.4 数据增强优化 12-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part4_ev.mp426.98MB

9.2.5.5 数据增强优化 13-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_1TF-IDF算法_part5_ev.mp421.9MB

9.2.5.6 数据增强优化 14-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_2单词类_part1_ev.mp49.27MB

9.2.5.7 数据增强优化 15-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_2单词类_part2_ev.mp433.27MB

9.2.5.8 数据增强优化 16-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_1单词替换法_3训练与评估_ev.mp429.1MB

9.2.5.9 数据增强优化 17-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_2回译数据法_part1_ev.mp434.02MB

9.2.5.10 数据增强优化 18-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_2回译数据法_part2_ev.mp434.84MB

9.2.5.11 数据增强优化 19-1讲解-第6章_6.3数据增强优化_3半监督学习法_ev.mp430.67MB

9.2.6.1 训练策略优化 20-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_1Scheduled-sampling_part1_ev.mp422.02MB

9.2.6.2 训练策略优化 21-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_1Scheduled-sampling_part2_ev.mp424.23MB

9.2.6.3 训练策略优化 22-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_2Weight-tying_ev.mp432.83MB

9.2.7.1 硬件优化与模型部署 01-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_0模型转移测试_ev.mp428.63MB

9.2.7.2 硬件优化与模型部署 02-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_1GPU优化_ev.mp446.15MB

9.2.7.3 硬件优化与模型部署 03-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_2CPU优化_ev.mp419.01MB

9.2.7.4 硬件优化与模型部署 04-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part1_ev.mp417.81MB

9.2.7.5 硬件优化与模型部署 05-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_3模型部署_part2_ev.mp49.93MB

共985个文件，合计：29.23GB

资源评论 AUP主 M管理员

评分

{{ rating }}分

1

公众号低成本引流翡翠粉：高客单价与流量主收益兼得
2

《修仙归来在校园》有声小说（主播：轩林）
3

抖音无人直播技术教程
4

《完全人体解剖涂色书》：150余幅精准插图涵盖所有解剖学系统
5

3 – 12岁儿童创意手工课大全：涵盖200 +趣味教案
6

抖音SEO优化与群爆策略：15天新手起号实战课程
7

Cyberduck – 强大的FTP/SFTP工具
8

用最美英文讲最美中国故事
9

淘宝无人直播带货课程：最新技术，不违规不封号，当天开播当天见收益
10

剑桥雅思真题复习资料大合集
11

《典中点小学语文阅读提分手册（1 – 6年级下册）》
12

无敌父母课堂-学习高手训练营：学习窍门大揭秘

{{userData.name}}已认证

黑马Python开发到深度学习急速就业班课程