深度之眼比赛专题

└─ 深度之眼比赛专题 ->
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　 　 ├─ 【03课】卷积的基础知识和常用模型架构.mp4 - 202.4M
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　 　 ├─ 【01课】开营仪式：baseline构建思路.mp4 - 418.3M
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　 　 ├─ 【Biendata】海华赛阅读理解大赛-Part2（NLP方向）.mp4 - 1.6G
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　 　 ├─ 【02课】赛题介绍和思路分析.mp4 - 65.9M
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　 　 ├─ 【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4 - 234.1M
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　 　 ├─ 【09课】结营仪式+比赛复盘.mp4 - 324.5M
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　 　 ├─ 【02课】赛题解析+Baseline构建（下）.mp4 - 592.1M
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　 ├─ 【nlp方向】【文本挖掘】【入门】【SODIC新赛】NLP技术实战-企业隐患排查 ->
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　 　 ├─ 【03课】深度经典模型.mp4 - 785.5M
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　 　 ├─ 【08课】比赛复盘.mp4 - 418.9M
　 　 ├─ 【06课】nlp前沿技术解读.mp4 - 705.4M
　 　 └─ 【04课】迁移学习方法.mp4 - 1.1G
　 ├─ 【NLP】【文本分类】【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班 ->
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　 　 ├─ 【06课】答疑指导（1）.mp4 - 220.3M
　 　 ├─ 【03课】赛题上分思路.mp4 - 221.4M
　 　 ├─ 【04课】比赛历史总结.mp4 - 363.4M
　 　 ├─ 【05课】比赛冲刺.mp4 - 268.6M
　 　 ├─ 【07课】答疑指导（2）.mp4 - 135.2M
　 　 ├─ 【01课】赛题介绍+baseline讲解.mp4 - 215.5M
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　 ├─ 【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班 ->
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　 　 └─ 【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 - 255.5M
　 ├─ 【推荐系统】快速入门推荐算法基于top-k的推荐赛 ->
　 　 ├─ 【04课】推荐系统中的排序算法.mp4 - 596.3M
　 　 ├─ 【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4 - 593.7M
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　 　 ├─ 【02课】推荐系统中的召回算法.mp4 - 573.9M
　 　 ├─ 【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4 - 342.9M
　 　 ├─ 【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4 - 366.4M
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　 ├─ 【数据科学】-【销售预测】-【入门】【Kaggle大赛】预测未来销售赛指导（数据科学） ->
　 　 └─ 2.预测未来销售 ->
　 　 　 ├─ 【Kaggle：预测未来销售】第二周第二节课——特征工程的数据预处理对排名的提升（2）.ts - 308.8M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：预测未来销售】第二周第三节课——模型的选择以及数据归一化对结果的影响.ts - 114.3M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：预测未来销售】第二周第一节课——特征工程的数据预处理对排名的提升1.ts - 131.3M
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　 　 　 ├─ 【Kaggle：预测未来销售】第一周第二节课——特征工程以及构建baseline.ts - 132.6M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：预测未来销售】第一周第一节课——赛题解读以及数据下载导入、赛题的理解分析.ts - 121.2M
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　 ├─ 【NLP方向】【文本分类】【Kaggle大赛】CommonLit文本复杂性识别大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【02课】NLP赛题的流程细节.mp4 - 474.1M
　 　 ├─ 【01课】赛题介绍&baseline讲解.mp4 - 766.4M
　 　 ├─ 【03课】Bert分类模型发展.mp4 - 394M
　 　 ├─ 【06课】模型融合&AuoML.mp4 - 217.3M
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　 　 ├─ 【04课】NLP赛题Trick.mp4 - 356.3M
　 　 └─ 说明.docx - 29.8KB
　 ├─ 【数据科学】【Kaggle大赛】回答准确性预测大赛指导 ->
　 　 ├─ 说明.docx - 854.9KB
　 　 ├─ 【05课】比赛相关Paper讲解.mp4 - 947.3M
　 　 ├─ 【02课】结构化数据传统建模.mp4 - 527.3M
　 　 ├─ 【01课】赛题解析&baseline思路.mp4 - 875.9M
　 　 ├─ 【04课】直播答疑课.mp4 - 79.3M
　 　 ├─ 【03课】结构化数据深度建模.mp4 - 431.5M
　 　 ├─ 【06课】传统Baseline模型进阶.mp4 - 454.3M
　 　 ├─ 【07课】深度Baseline模型进阶.mp4 - 479.2M
　 　 └─ 【08课】比赛冲刺.mp4 - 764.6M
　 ├─ 03 数学基础 ->
　 　 ├─ 【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 - 137.3M
　 　 ├─ 【第三章】-4 不定积分.mp4 - 64M
　 　 ├─ 【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4 - 76.2M
　 　 ├─ 【第一章】-4 行列式的计算.mp4 - 80.5M
　 　 ├─ 【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4 - 98.3M
　 　 ├─ 【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4 - 113.6M
　 　 ├─ 【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4 - 111.4M
　 　 ├─ 【第三章】-5 定积分.mp4 - 69.5M
　 　 ├─ 【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4 - 98.9M
　 　 ├─ 说明.docx - 18KB
　 　 ├─ 【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4 - 120M
　 　 ├─ 【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4 - 134.4M
　 　 ├─ 【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 - 67.6M
　 　 ├─ 【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4 - 110.3M
　 　 ├─ 【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 - 79.1M
　 　 ├─ 【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 - 147M
　 　 ├─ 【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 - 71.7M
　 　 ├─ 【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4 - 107.1M
　 　 ├─ 【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4 - 113.1M
　 　 ├─ 【第四章-上】-6 参数的估计.mp4 - 125.1M
　 　 ├─ 【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 - 90.6M
　 　 ├─ 【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 - 123.8M
　 　 ├─ 【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 - 128.4M
　 　 ├─ 【第一章】-10 分块矩阵.mp4 - 60.4M
　 　 ├─ 【第一章】-1 导读课.mp4 - 21M
　 　 ├─ 【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4 - 106.2M
　 　 ├─ 【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 - 106.7M
　 　 ├─ 【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4 - 74.4M
　 　 ├─ 【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4 - 77.7M
　 　 ├─ 【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式.mp4 - 82.5M
　 　 ├─ 【第三章】-9 矩阵的求导.mp4 - 98.6M
　 　 ├─ 【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 - 118.1M
　 　 ├─ 【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 - 50.2M
　 　 ├─ 【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4 - 123.6M
　 　 ├─ 【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4 - 127.4M
　 　 ├─ 【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4 - 114.5M
　 　 ├─ 【第四章-下】-3 约束最优化.mp4 - 93.3M
　 　 ├─ 【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 - 133.8M
　 　 ├─ 【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4 - 54.5M
　 　 ├─ 【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4 - 19.4M
　 　 └─ 【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4 - 41.7M
　 ├─ 深度学习PyTorch框架班 ->
　 　 ├─ 【第七周】GPU的使用.mp4 - 86.9M
　 　 ├─ 【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 - 78.9M
　 　 ├─ 【第七周】PyTorch常见报错.mp4 - 85M
　 　 ├─ 【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 - 94.6M
　 　 ├─ 【第一周】张量简介与创建.mp4 - 62.2M
　 　 ├─ 【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4 - 91.3M
　 　 ├─ 【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4 - 189.3M
　 　 ├─ 【第一周】作业讲解3.mp4 - 43M
　 　 ├─ 【第七周】模型finetune.mp4 - 92.3M
　 　 ├─ 【第一周】作业讲解2.mp4 - 44.6M
　 　 ├─ 【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4 - 138.2M
　 　 ├─ 【第九周】循环神经网络一瞥.mp4 - 91.1M
　 　 ├─ 【第二周】作业讲解.mp4 - 123.5M
　 　 ├─ 【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4 - 267.9M
　 　 ├─ 【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4 - 77.7M
　 　 ├─ 【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4 - 103.7M
　 　 ├─ 【第一周】作业讲解1.mp4 - 54M
　 　 ├─ 【第一周】张量操作与线性回归.mp4 - 80.8M
　 　 ├─ 【第三周】作业讲解.mp4 - 115.3M
　 　 ├─ 【第二周】学会自定义transforms方法.mp4 - 188.3M
　 　 ├─ 【第一周】计算图与动态图机制.mp4 - 51.2M
　 　 ├─ 【第七周】作业讲解.mp4 - 44.1M
　 　 ├─ 【第七周】模型保存与加载.mp4 - 68.6M
　 　 ├─ 【第四周】优化器optimizer的概念.mp4 - 84.9M
　 　 ├─ 【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4 - 84.1M
　 　 ├─ 【第五周】学习率调整策略.mp4 - 123.6M
　 　 ├─ 说明.docx - 15KB
　 　 ├─ 【第四周】torch.optim.SGD.mp4 - 97.4M
　 　 ├─ 【第六周】正则化之weight_decay.mp4 - 78.4M
　 　 ├─ 【第六周】Normalizaiton_layers.mp4 - 74.2M
　 　 ├─ 【第六周】正则化之Dropout.mp4 - 80.2M
　 　 ├─ 【第六周】Batch Normalization.mp4 - 108.7M
　 　 ├─ 【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4 - 264.1M
　 　 ├─ 【第八周】图像分类一瞥_2022-07-14_10-22-57.mp4 - 139.9M
　 　 ├─ 【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4 - 102.1M
　 　 ├─ 【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4 - 112.5M
　 　 ├─ 【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4 - 169.8M
　 　 ├─ 【第四周】作业讲解.mp4 - 58M
　 　 ├─ 【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4 - 125.5M
　 　 ├─ 【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4 - 77.6M
　 　 ├─ 【第三周】nn网络层-卷积层.mp4 - 107M
　 　 ├─ 【第五周】作业讲解.mp4 - 95.7M
　 　 ├─ 【第八周】图像分类一瞥.mp4 - 114.2M
　 　 ├─ 【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4 - 63M
　 　 ├─ 【必看】深入浅出PyTorch.mp4 - 82.2M
　 　 ├─ 【第四周】权值初始化.mp4 - 86.2M
　 　 ├─ 【第四周】损失函数(二).mp4 - 140.9M
　 　 └─ 【第四周】损失函数（一）.mp4 - 138.3M
　 ├─ 【结构化数据挖掘】【金融风控】【CCF新赛】个贷违约预测大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【01课】赛题介绍、baseline详解.mp4 - 226.8M
　 　 ├─ 【06课】模型融合&AuoML.mp4 - 214.4M
　 　 ├─ 【02课】数据分析与特征工程.mp4 - 261.2M
　 　 ├─ 【07课】比赛冲刺.mp4 - 171.1M
　 　 ├─ 【05课】结构化风控赛题复盘.mp4 - 243M
　 　 ├─ 【04课】特征筛选方法.mp4 - 226.9M
　 　 ├─ 【03课】高阶树模型使用.mp4 - 226.7M
　 　 └─ 说明.docx - 250.4KB
　 ├─ 【CV方向】【目标跟踪任务】【Kaggle大赛】NFL头盔跟踪大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【05课】计算机视觉赛题复盘.mp4 - 218.7M
　 　 ├─ 【04课】目标追踪赛题Trick.mp4 - 203.5M
　 　 ├─ 说明.docx - 926.6KB
　 　 ├─ 【02课】多目标跟踪模型流程细节.mp4 - 263.1M
　 　 ├─ 【06课】模型融合&AuoML.mp4 - 215.6M
　 　 ├─ 【07课】比赛冲刺.mp4 - 176M
　 　 ├─ 【03课】多目标跟踪模型发展.mp4 - 233.2M
　 　 └─ 【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 - 318.8M
　 ├─ 神经网络基础知识 ->
　 　 ├─ 学员课件 ->
　 　 　 ├─ 01-ppt-神经网络基础与多层感知机-2.pdf - 7M
　 　 　 ├─ 03-ppt-循环神经网络-3.28.pdf - 5.8M
　 　 　 ├─ 03-ppt-循环神经网络-3.28.docx - 8.4M
　 　 　 └─ 02-ppt-卷积神经网络-1-2.pdf - 6.2M
　 　 ├─ 01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4 - 30.8M
　 　 ├─ 01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4 - 57.5M
　 　 ├─ 03-循环神经网络-2.mp4 - 57.9M
　 　 ├─ 02-卷积神经网络-0.mp4 - 64.4M
　 　 ├─ 说明.docx - 17.9KB
　 　 ├─ 03-循环神经网络-0.mp4 - 45M
　 　 ├─ 02-卷积神经网络-1.mp4 - 153.2M
　 　 ├─ 02-卷积神经网络-2.mp4 - 49M
　 　 ├─ 01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4 - 84.7M
　 　 ├─ 01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4 - 86.7M
　 　 ├─ 01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4 - 62M
　 　 └─ 03-循环神经网络-1.mp4 - 80.1M
　 ├─ 【CV方向】【图像预测】【入门】Kaggle新赛】分子翻译大赛指导 ->
　 　 ├─ 【05课】Baseline Paper讲解.mp4 - 1.5G
　 　 ├─ 【GPU平台使用教程+代码训练】（入门指导）.mp4 - 589.7M
　 　 ├─ 【06课】高级trick讲解.mp4 - 931.9M
　 　 ├─ 说明.docx - 481.1KB
　 　 ├─ 【01课】Kaggle平台简介&赛提介绍&Baseline.mp4 - 587.3M
　 　 ├─ 【08课】比赛复盘课.mp4 - 493.5M
　 　 ├─ 【07课】直播答疑.mp4 - 859M
　 　 ├─ 【04课】基础trick讲解.mp4 - 212M
　 　 ├─ 【02课】本地训练代码详解&baseline代码详解.mp4 - 1.1G
　 　 └─ 【03课】自动调参工具讲解.mp4 - 623.4M
　 ├─ 【NLP方向】【阿里云-天池】中药说明书实体识别赛道指导班（NLP方向） ->
　 　 ├─ 【08课】比赛复盘.mp4 - 393.9M
　 　 ├─ 【07课】直播答疑日.mp4 - 205.4M
　 　 ├─ 【05课】baseline进阶.mp4 - 257.4M
　 　 ├─ 【04课】中期直播答疑.mp4 - 348.9M
　 　 ├─ 【02课】NLP预训练模型介绍.mp4 - 231.5M
　 　 ├─ 【06课】state-of-the-art模型介绍.mp4 - 219.4M
　 　 ├─ 【03课】命名实体识别解码器.mp4 - 257.5M
　 　 ├─ 说明.docx - 970.2KB
　 　 ├─ 【09课】Google-colab的使用（福利课）.mp4 - 79.5M
　 　 └─ 【01课】赛题解析+Baseline构建（已更新）.mp4 - 478.1M
　 ├─ 01 Python · AI&数据科学入门 ->
　 　 ├─ 第十三章 Matplotlib.mp4 - 130.1M
　 　 ├─ 【作业讲解】第六章：函数.mp4 - 60M
　 　 ├─ 【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4 - 41.2M
　 　 ├─ 第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4 - 90.6M
　 　 ├─ 第十章 Python标准库.mp4 - 96.2M
　 　 ├─ 第七章 类-面向对象的编程.mp4 - 90.5M
　 　 ├─ 第十二章 Pandas库.mp4 - 174.4M
　 　 ├─ 【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4 - 34.7M
　 　 ├─ 【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4 - 79.4M
　 　 ├─ 第十五章 再谈编程.mp4 - 74.2M
　 　 ├─ 第十四章 Sklearn常规用法.mp4 - 66.7M
　 　 ├─ 【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4 - 88.2M
　 　 ├─ 第四章 组合数据类型.mp4 - 96.4M
　 　 ├─ 第八章 文件、异常和模块.mp4 - 131.2M
　 　 ├─ 第三章 基本数据类型.mp4 - 87.5M
　 　 ├─ 第五章 程序控制结构.mp4 - 82.8M
　 　 ├─ 【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4 - 55.5M
　 　 ├─ 【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4 - 25.8M
　 　 ├─ 【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4 - 13.6M
　 　 ├─ 【作业讲解】第七章：类.mp4 - 40.6M
　 　 ├─ 【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4 - 70.4M
　 　 ├─ 说明.docx - 18.7KB
　 　 ├─ 第二章 Python 基本语法元素.mp4 - 127.5M
　 　 ├─ 【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4 - 36.5M
　 　 ├─ 第六章 函数-面向过程的编程.mp4 - 129.6M
　 　 ├─ 【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4 - 108.3M
　 　 ├─ 【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4 - 55.7M
　 　 ├─ 【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4 - 86.8M
　 　 ├─ 第一章 绪论和环境配置.mp4 - 56.3M
　 　 └─ 第九章 有益的探索.mp4 - 134.2M
　 ├─ 【NLP方向】-【表情识别】-【进阶】【DataFountain】疫情期间网民情绪识别大赛 ->
　 　 ├─ 【3月18日】第一次直播答疑.mp4 - 417.8M
　 　 ├─ 【03课】模型调参和文本增强比赛专题讲解.mp4 - 259.9M
　 　 ├─ 【04课】比赛思路进阶专题讲解.mp4 - 162.8M
　 　 ├─ 【02课】比赛专题讲解.mp4 - 271M
　 　 ├─ 【3月25日】第二次直播答疑.mp4 - 290.4M
　 　 ├─ 【05课】比赛思路全复盘（纯干货）.mp4 - 229.6M
　 　 ├─ 【01课】赛题详解.mp4 - 291.3M
　 　 ├─ 第三次直播答疑.mp4 - 328.8M
　 　 └─ 说明.docx - 336.3KB
　 ├─ 【数据科学】-【地震预测】-【高级】【Kaggle大赛】地震预测大赛指导（数据科学） ->
　 　 └─ 3.地震预测 ->
　 　 　 ├─ 地震预测资料.exe - 331.3KB
　 　 　 ├─ 【Kaggle：地震预测】第一周第一节课——赛题背景以及数据的EDA.ts - 59.1M
　 　 　 └─ 地震预测.pdf - 139.8KB
　 ├─ 【金融量化-【时间序列】-【数据科学】【Kaggle大赛】简街市场预测大赛指导（金融量化·时间序列·数据科学） ->
　 　 ├─ 【课件】随堂更新（数据集+PPT+代码） ->
　 　 　 └─ 说明.docx - 16.3KB
　 　 ├─ 【03课】时间序列模型.mp4 - 193.4M
　 　 ├─ 【02课】结构化解题流程细节.mp4 - 312.8M
　 　 ├─ 作业要求.docx - 26KB
　 　 ├─ 【07课】直播答疑.mp4 - 159.2M
　 　 ├─ 【06课】模型调参与AutoML.mp4 - 282.6M
　 　 ├─ 【04课】量化模型入门.mp4 - 293M
　 　 ├─ 【01课】赛题解析&Baseline思路.mp4 - 341.1M
　 　 ├─ 【05课】时间序列竞赛复盘.mp4 - 240.5M
　 　 ├─ 笔记.docx - 16.7KB
　 　 └─ 【09课】比赛冲刺.mp4 - 363.9M
　 ├─ python工具库实战 ->
　 　 ├─ 5.2-XGBoost和主题模型LDA.mp4 - 515.5M
　 　 ├─ 7.2-word2vec和LSTM.mp4 - 728.8M
　 　 ├─ 8.2-从Attention到Transformer.mp4 - 658.4M
　 　 ├─ 6.1-中文分词工具Jieba.mp4 - 622.1M
　 　 ├─ 5.1-序列标注与CRF.mp4 - 630.8M
　 　 ├─ 2.3-强大易学的绘图库Matplotlib.mp4 - 191.3M
　 　 ├─ 7.1-从感知机到神经网络.mp4 - 611M
　 　 ├─ 4.3-调参与经验.mp4 - 523.2M
　 　 ├─ 8.3-Bert及其变体.mp4 - 602.6M
　 　 ├─ 课程课件-代码.docx - 12.7KB
　 　 ├─ 3.2-特征预处理.mp4 - 418.7M
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　 　 ├─ 4.2-聚类与集成.mp4 - 735.6M
　 　 ├─ 1.2-正则表达式.mp4 - 282.8M
　 　 ├─ 3.1-文本分类Pipeline概述.mp4 - 253.2M
　 　 ├─ 4.1-必会的分类模型.mp4 - 602.1M
　 　 ├─ 2.1-高效的numpy数组.mp4 - 230.9M
　 　 ├─ 6.2-大而全的NLP工具HanLP.mp4 - 590.8M
　 　 ├─ 作业合集.docx - 187.4KB
　 　 ├─ 8.1-卷积网络.mp4 - 621.1M
　 　 └─ 2.4-方便的数据分析库Pandas.mp4 - 236.5M
　 ├─ 【数据科学】【量化交易】【时间序列】【Kaggle新赛】量化比赛-股票市场波动率预测大赛指导班 ->
　 　 ├─ 说明.docx - 85.6KB
　 　 ├─ 【06课】特征加工加速工具.mp4 - 185.2M
　 　 ├─ 【02课】量化交易简介与Baseline代码详解.mp4 - 407.3M
　 　 ├─ 【03课】高频因子挖掘套路（一）.mp4 - 358.6M
　 　 ├─ 【05课】高频因子挖掘套路（二）.mp4 - 444.6M
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　 　 ├─ 【01课】开营第一课（直播回放）.mp4 - 252.2M
　 　 └─ 【04课】树模型局限性和常用融合技巧.mp4 - 358.9M
　 ├─ 【数据科学】-【房价预测】-【进阶】【Kaggle大赛】房价预测赛指导（数据科学） ->
　 　 └─ 1.房价预测 ->
　 　 　 ├─ 房价预测.pdf - 291.2KB
　 　 　 ├─ 房价预测资料.exe - 5.5M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：房价预测】第二周第四节课——模型集成原理与实践.mp4 - 400.9M
　 　 　 ├─ 4【Kaggle：房价预测】第一周第四课——数据清洗以及数据处理.mp4 - 61.2M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook.mp4 - 124.3M
　 　 　 ├─ 1【Kaggle：房价预测】第一周第一节课——kaggle账号注册与竞赛入门.mp4 - 182.2M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析.mp4 - 220.2M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：房价预测】第二周第二节课——特征工程知识部分讲解.mp4 - 676M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：房价预测】第二周第三节课——特征工程对baseline的提高.mp4 - 403.1M
　 　 　 ├─ 3【Kaggle：房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析.mp4 - 220.2M
　 　 　 ├─ 【Kaggle：房价预测】第二次直播答疑.mp4 - 920.3M
　 　 　 ├─ 2 Kaggle：房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook.mp4 - 124.3M
　 　 　 └─ 【Kaggle：房价预测】第二周第一节课——构建baseline.mp4 - 611.3M
　 ├─ 【CV】【图像分割】【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛 ->
　 　 ├─ 说明.docx - 157.9KB
　 　 ├─ 打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 - 98.7M
　 　 ├─ 打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 - 79.7M
　 　 ├─ 【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4 - 350.1M
　 　 ├─ 【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4 - 449.6M
　 　 ├─ 【04课】 语义分割模型基础二. 进阶版.mp4 - 1001M
　 　 ├─ 【02课】 Baseline讲解.mp4 - 700.4M
　 　 ├─ 【06课】直播答疑.mp4 - 479.3M
　 　 ├─ 【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4 - 554.2M
　 　 └─ 打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 - 93.1M
　 ├─ 【CV方向】【图像分类】【Kaggle大赛】木薯叶病分类大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【05课】图像分类问题的Trick1.mp4 - 270.2M
　 　 ├─ 【07课】图像分类问题的Trick2.mp4 - 200.1M
　 　 ├─ 【02课】Baseline代码详解.mp4 - 634.8M
　 　 ├─ 【03课】自动调参工具.mp4 - 196.1M
　 　 ├─ 【04课】赛程中期答疑.mp4 - 178.4M
　 　 ├─ 【08课】总结复盘+面试经验分享.mp4 - 541.9M
　 　 ├─ 【06课】Paper课程&effienct.mp4 - 604.6M
　 　 ├─ 说明.docx - 28.4KB
　 　 └─ 【01课】赛题解析+Baseline思路.mp4 - 440.3M
　 ├─ 【推荐系统】【华为新赛】DIGIX2021基于多目标优化的视频推荐赛道 ->
　 　 ├─ 【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 - 925.6M
　 　 ├─ 【03课】推荐模型发展.mp4 - 185.4M
　 　 ├─ 【04课】推荐赛题Trick.mp4 - 227.6M
　 　 ├─ 【05课】推荐系统竞赛复盘.mp4 - 213.2M
　 　 ├─ 【02课】推荐赛题的流程细节.mp4 - 243.6M
　 　 ├─ 【07课】比赛冲刺.mp4 - 161.1M
　 　 ├─ 【06课】模型融合&AuoM.mp4 - 174.3M
　 　 └─ shuom.docx - 1012.9KB
　 ├─ 【多模态】【ICPR新赛】多模态视频字幕识别大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【04课】基于视频多模态预训练的视频模型优化.mp4 - 249.1M
　 　 ├─ 说明.docx - 149.4KB
　 　 ├─ 【06课】 融合视觉语音的多模态字幕识别.mp4 - 314.8M
　 　 ├─ 【01】赛题介绍 + Baseline 详解.mp4 - 163.1M
　 　 ├─ 【05课】基于纯语音模态的字幕识别.mp4 - 291.9M
　 　 ├─ 【02课】视频ocr基础理论与多模态理论.mp4 - 631.3M
　 　 └─ 【03课】基于TransVTSpotter的模型优化.mp4 - 380.3M
　 ├─ 【数据科学】-【时间序列】-【进阶】【Kaggle大赛】M5-时间序列预测比赛指导班 ->
　 　 ├─ 第一次直播答疑.mp4 - 379.2M
　 　 ├─ 机器学习建模+深度学习建模专题直播.mp4 - 1.1G
　 　 ├─ 第二次直播答疑.mp4 - 279.6M
　 　 ├─ DARNN论文解析+比赛trick拓展专题直播.mp4 - 539.8M
　 　 ├─ 说明.docx - 1M
　 　 ├─ 第三次直播答疑.mp4 - 184.8M
　 　 ├─ 比赛思路全复盘+思路应用+干货分享.mp4 - 303.2M
　 　 ├─ 【01课】Kaggle平台简介+赛题解析+baseline思路讲解.mp4 - 693.6M
　 　 └─ 自回归建模+趋势拟合建模专题直播.mp4 - 491.1M
　 ├─ 【数据科学】【Kaggle新赛】谷歌智能手机精准定位挑战赛指导班 ->
　 　 ├─ 【06课】 前沿分析.mp4 - 138.8M
　 　 ├─ 【01课】赛题介绍、baseline详解.mp4 - 942.5M
　 　 ├─ 【03课】数据处理、特征工程.mp4 - 340.4M
　 　 ├─ 【02课】 赛题解析.mp4 - 378.8M
　 　 ├─ 【08课】比赛复盘.mp4 - 171.4M
　 　 ├─ 说明.docx - 120.7KB
　 　 ├─ 【07课】直播答疑.mp4 - 149.8M
　 　 ├─ 【05课】深度模型.mp4 - 337M
　 　 └─ 【04课】传统模型.mp4 - 388.2M
　 ├─ 【NLP方向】【文本分类】【入门】【天池】新闻文本分类比赛指导班 ->
　 　 ├─ 说明.docx - 408.8KB
　 　 ├─ 【01课】赛题思路+Baseline构建.mp4 - 448.2M
　 　 ├─ 【02课】NLP相关理论.mp4 - 511.9M
　 　 ├─ 【04课】NLP词向量基础.mp4 - 662.1M
　 　 ├─ 【07课】直播答疑.mp4 - 246.1M
　 　 ├─ 【03课】竞赛流程与Baseline强化.mp4 - 540.5M
　 　 ├─ 【06课】模型融合.mp4 - 324.5M
　 　 ├─ 【08课】比赛全复盘+最强方案解析.mp4 - 567.9M
　 　 └─ 【05课】NLP词向量进阶.mp4 - 410.9M
　 ├─ 【CV方向】【目标检测】【进阶】【Kaggle大赛】全球小麦检测大赛指导班 ->
　 　 ├─ 说明.docx - 109.4KB
　 　 ├─ 【01课】Baseline构建思路.mp4 - 236.8M
　 　 ├─ 【08课】最强yolov5代码全解析.mp4 - 486.7M
　 　 ├─ 【09课】比赛总结复盘+Top方案分享.mp4 - 381.6M
　 　 ├─ 【07课】比赛涉及paper详解.mp4 - 1G
　 　 ├─ 【05课】前四期专题知识点梳理回顾巩固.mp4 - 393.7M
　 　 ├─ 【06课】比赛Trick专题讲解二.mp4 - 328.8M
　 　 ├─ 【04课】比赛Trick专题讲解一.mp4 - 368.6M
　 　 ├─ 【02课】Baseline代码详解.mp4 - 440M
　 　 └─ 【03课】自动调参工具讲解.mp4 - 308.6M
　 ├─ 【CV方向】【图像分类】【Kaggle大赛】搜索外星人信号大赛 ->
　 　 ├─ 【01课】开营第一课.mp4 - 695M
　 　 ├─ 【08课】比赛复盘.mp4 - 425.7M
　 　 ├─ 说明.docx - 668.6KB
　 　 ├─ 【06课】模型融合&AuoML.mp4 - 540.3M
　 　 ├─ 【03课】CNN分类模型发展.mp4 - 368.3M
　 　 ├─ 【05课】视觉竞赛复盘.mp4 - 481.3M
　 　 ├─ 【04课】视觉赛题Trick.mp4 - 303.9M
　 　 └─ 【07课】直播答疑.mp4 - 349.3M
　 ├─ 【CV方向】【目标检测】【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【03课】修改网络设计.mp4 - 368.9M
　 　 ├─ 【06】总结复盘.mp4 - 133.1M
　 　 ├─ 【01课】开营第一课（直播回放）.mp4 - 237.9M
　 　 ├─ 【06】总结复盘_2022-07-14_14-12-14.mp4 - 133.1M
　 　 ├─ 【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4 - 370.5M
　 　 ├─ 【02课】目标检测二阶段算法.mp4 - 433M
　 　 ├─ 【05课】数据增强和调参.mp4 - 471.2M
　 　 └─ 说明.docx - 193.2KB
　 ├─ BERT 模型系统班 ->
　 　 ├─ 【02课】BERT 模型结构(下).mp4 - 127.8M
　 　 ├─ 第6章 BERT微调项目代码解析(下).mp4 - 470.8M
　 　 ├─ 第5章 BERT微调项目代码解析(上).mp4 - 389.1M
　 　 ├─ 第4章 BERT模型预训练和微调(下).mp4 - 196M
　 　 ├─ 第8章 对抗训练原理(与代码实现).mp4 - 335.7M
　 　 ├─ 第3章 BERT 模型预训练和微调(上).mp4 - 251.3M
　 　 ├─ shuom.docx - 21.8KB
　 　 ├─ 第7章 关系分类任务的微调.mp4 - 504.5M
　 　 └─ 【02课】bert模型结构(上).mp4 - 111.7M
　 ├─ 【综合赛】【推荐系统】【高级】阿里云-天池】KDD-Debiasing赛道指导班 ->
　 　 ├─ 【04课】Paper解读（召回+排序+paper解读分析）专题直播.mp4 - 533.1M
　 　 ├─ 【05课】提分思路+模型调参专题直播.mp4 - 676.4M
　 　 ├─ 【07课】模型融合-特征工程专题直播.mp4 - 623.3M
　 　 ├─ 【03课】直播答疑.mp4 - 241.9M
　 　 ├─ 【02课】赛题思路分析专题直播.mp4 - 684M
　 　 ├─ 【06课】深度学习-工程架构分析专题直播.mp4 - 676.8M
　 　 ├─ 说明.docx - 24.5KB
　 　 ├─ 【01课】赛题理解+Baseline基本思路专题直播.mp4 - 473.4M
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　 　 └─ 【08课】直播答疑.mp4 - 214.2M
　 ├─ 【NLP】【Token分类】【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班 ->
　 　 ├─ 04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4 - 398.6M
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　 　 ├─ 说明.docx - 267.9KB
　 　 └─ 06课-比赛总结和top方案分享.mp4 - 221.4M
　 ├─ 【多模态】【Kaggle大赛】Shopee商品匹配大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【3月24日】开营仪式，赛题介绍与Baseline讲解.mp4 - 682.9M
　 　 ├─ 【4月18日】直播答疑.mp4 - 474M
　 　 ├─ 【3月31日】图像特征提取与图像检索.mp4 - 927.7M
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　 　 ├─ 【4月6日】商品多模态匹配.mp4 - 609.3M
　 　 └─ 【4月23日】复赛冲刺.mp4 - 562.2M
　 ├─ 【数据科学】【金融时序】【进阶】【Kesci】交子杯新网银行金融科技挑战赛AI指导 ->
　 　 ├─ 【04课】机器学习建模和提升.mp4 - 547.9M
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　 　 ├─ 【01课】Baseline构建.mp4 - 541.5M
　 　 ├─ 说明.docx - 100.7KB
　 　 ├─ 【05课】深度学习建模和提升.mp4 - 531.1M
　 　 ├─ 【02课】比赛相关理论讲解.mp4 - 788.9M
　 　 └─ 【03课】结合比赛的机器学习和深度学习讲解.mp4 - 522.8M
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　 　 ├─ 【04课】论文解读&代码解析.mp4 - 449.8M
　 　 ├─ 【08课】比赛复盘.mp4 - 539.4M
　 　 ├─ 【01课】赛题解析+Baseline构建.mp4 - 537M
　 　 ├─ 【05课】直播答疑.mp4 - 476.3M
　 　 ├─ shuom.docx - 3.1M
　 　 ├─ 【03课】Badcase分析和后处理.mp4 - 257.6M
　 　 ├─ 【07课】数据增强和模型融合.mp4 - 855.8M
　 　 ├─ 【06课】深度模型提升.mp4 - 392.6M
　 　 └─ 【02课】NER的常用模型设计.mp4 - 383.7M
　 └─ 【NLP】【文本分类】【大数据】【新赛】达观杯风险事件标签识别大赛指导班 ->
　 　 ├─ 【02课】BERT模型及其应用细节.mp4 - 665.3M
　 　 ├─ 【07课】模型集成.mp4 - 420.4M
　 　 ├─ 【06课】预训练.mp4 - 478.3M
　 　 ├─ 【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 - 1.2G
　 　 ├─ 【08课】比赛冲刺.mp4 - 542.5M
　 　 ├─ 【05课】训练技巧（2）.mp4 - 597M
　 　 ├─ 【04课】NLP赛题Trick.mp4 - 419.9M
　 　 ├─ 说明.docx - 77KB
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