人工智能P5第5期共77G 2022年

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    2023-5-6 02:41
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2022-8-26 11:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─1_直播课回放
    │  ├─1_直播1:开班典礼
    │  │      1人工智能CV NLP高薪实战班.mp4
    │  │      
    │  ├─2_Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
    │  │      Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4
    │  │      
    │  ├─3_直播2:深度学习必备基础-神经网络与卷积网络
    │  │      1.深度学习必备基础-神经网络与卷积网络.mp4
    │  │      
    │  ├─4_直播3:Transformer原理及其各领域应用分析
    │  │      Transformer原理及其各领域应用分析.mp4
    │  │      
    │  ├─5_额外补充:时间序列预测
    │  │      额外补充:时间序列预测.mp4
    │  │      
    │  └─6_直播4:Informer时间序列预测源码解读
    │          Informer时间序列预测源码解读.mp4
    │         
    ├─2_深度学习必备核心算法
    │  ├─1_神经网络算法解读
    │  │      1-神经网络算法解读.mp4
    │  │      
    │  ├─2_卷积神经网络算法解读
    │  │      2-卷积神经网络算法解读.mp4
    │  │      
    │  └─3_递归神经网络算法解读
    │          3-递归神经网络算法解读.mp4
    │         
    ├─3_深度学习核心框架PyTorch
    │  ├─1_PyTorch框架介绍与配置安装
    │  │      1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
    │  │      2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
    │  │      
    │  ├─2_使用神经网络进行分类任务
    │  │      1-数据集与任务概述2.mp4
    │  │      2-基本模块应用测试2.mp4
    │  │      3-网络结构定义方法2.mp4
    │  │      4-数据源定义简介2.mp4
    │  │      5-损失与训练模块分析2.mp4
    │  │      6-训练一个基本的分类模型2.mp4
    │  │      7-参数对结果的影响2.mp4
    │  │      
    │  ├─3_神经网络回归任务-气温预测
    │  │      神经网络回归任务-气温预测.mp4
    │  │      
    │  ├─4_卷积网络参数解读分析
    │  │      1-输入特征通道分析2.mp4
    │  │      2-卷积网络参数解读2.mp4
    │  │      3-卷积网络模型训练2.mp4
    │  │      
    │  ├─5_图像识别模型与训练策略(重点)
    │  │      1-任务分析与图像数据基本处理2.mp4
    │  │      2-数据增强模块2.mp4
    │  │      3-数据集与模型选择.mp4
    │  │      4-迁移学习方法解读.mp4
    │  │      5-输出层与梯度设置.mp4
    │  │      6-输出类别个数修改.mp4
    │  │      7-优化器与学习率衰减.mp4
    │  │      8-模型训练方法.mp4
    │  │      9-重新训练全部模型.mp4
    │  │      10-测试结果演示分析.mp4
    │  │      
    │  ├─6_DataLoader自定义数据集制作
    │  │      1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
    │  │      2-图像数据与标签路径处理.mp4
    │  │      3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
    │  │      4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
    │  │      
    │  ├─7_LSTM文本分类实战
    │  │      1-数据集与任务目标分析.mp4
    │  │      2-文本数据处理基本流程分析.mp4
    │  │      3-命令行参数与DEBUG.mp4
    │  │      4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
    │  │      5-预料表与字符切分.mp4
    │  │      6-字符预处理转换ID.mp4
    │  │      7-LSTM网络结构基本定义.mp4
    │  │      8-网络模型预测结果输出.mp4
    │  │      9-模型训练任务与总结.mp4
    │  │      
    │  └─8_PyTorch框架Flask部署例子
    │          1-基本结构与训练好的模型加载.mp4
    │          2-服务端处理与预测函数.mp4
    │          3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
    │         
    ├─4_MMLAB实战系列
    │  ├─1_MMCV安装方法
    │  │      MMCV安装方法.mp4
    │  │      
    │  ├─2_第一模块:分类任务基本操作
    │  │      1-准备MMCLS项目.mp4
    │  │      2-基本参数配置解读.mp4
    │  │      3-各模块配置文件组成.mp4
    │  │      4-生成完整配置文件.mp4
    │  │      5-根据文件夹定义数据集.mp4
    │  │      6-构建自己的数据集.mp4
    │  │      7-训练自己的任务.mp4
    │  │      MMCLS问题修正.mp4
    │  │      
    │  ├─3_第一模块:训练结果测试与验证
    │  │      1-测试DEMO效果.mp4
    │  │      2-测试评估模型效果.mp4
    │  │      3-MMCLS中增加一个新的模块.mp4
    │  │      4-修改配置文件中的参数.mp4
    │  │      5-数据增强流程可视化展示.mp4
    │  │      6-Grad-Cam可视化方法.mp4
    │  │      7-可视化细节与效果分析.mp4
    │  │      8-MMCLS可视化模块应用.mp4
    │  │      9-模型分析脚本使用.mp4
    │  │      
    │  ├─4_第一模块:模型源码DEBUG演示
    │  │      1-VIT任务概述.mp4
    │  │      2-数据增强模块概述分析.mp4
    │  │      3-PatchEmbedding层.mp4
    │  │      4-前向传播基本模块.mp4
    │  │      5-CLS与输出模块.mp4
    │  │      
    │  ├─5_第二模块:使用分割模块训练自己的数据集
    │  │      1-项目配置基本介绍.mp4
    │  │      2-数据集标注与制作方法.mp4
    │  │      3-跟别预测类别数修改配置文件.mp4
    │  │      4-加载预训练模型开始训练.mp4
    │  │      5-预测DEMO演示.mp4
    │  │      
    │  ├─6_第二模块:基于Unet进行各种策略修改
    │  │      1-配置文件解读.mp4
    │  │      2-编码层模块.mp4
    │  │      3-上采样与输出层.mp4
    │  │      4-辅助层的作用.mp4
    │  │      5-给Unet添加一个neck层.mp4
    │  │      6-如何修改参数适配网络结构.mp4
    │  │      7-将Unet特征提取模块替换成transformer.mp4
    │  │      8-VIT模块源码分析.mp4
    │  │      
    │  ├─7_第二模块:分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
    │  │      1-注册自己的Backbone模块.mp4
    │  │      2-配置文件指定.mp4
    │  │      3-DEBUG解读Backbone设计.mp4
    │  │      4-PatchEmbedding的作用与实现.mp4
    │  │      5-卷积位置编码计算方法.mp4
    │  │      6-近似Attention模块实现.mp4
    │  │      7-完成特征提取与融合模块.mp4
    │  │      8-分割任务输出模块.mp4
    │  │      9-全局特征的作用与实现.mp4
    │  │      10-汇总多层级特征进行输出.mp4
    │  │      
    │  ├─8_第三模块:mmdet训练自己的数据任务
    │  │      1-数据集标注与标签获取.mp4
    │  │      2-COCO数据标注格式.mp4
    │  │      3-通过脚本生成COCO数据格式.mp4
    │  │      4-配置文件数据增强策略分析.mp4
    │  │      5-训练所需配置说明.mp4
    │  │      6-模型训练与DEMO演示.mp4
    │  │      7-模型测试与可视化分析模块.mp4
    │  │      8-补充:评估指标.mp4
    │  │      
    │  ├─9_第三模块:DeformableDetr物体检测源码分析
    │  │      1-特征提取与位置编码.mp4
    │  │      2-序列特征展开并叠加.mp4
    │  │      3-得到相对位置点编码.mp4
    │  │      4-准备Encoder编码层所需全部输入.mp4
    │  │      5-编码层中的序列分析.mp4
    │  │      6-偏移量offset计算.mp4
    │  │      7-偏移量对齐操作.mp4
    │  │      8-Encoder层完成特征对齐.mp4
    │  │      9-Decoder要完成的操作.mp4
    │  │      10-分类与回归输出模块.mp4
    │  │      11-预测输出结果与标签匹配模块.mp4
    │  │      
    │  ├─10_第四模块:DBNET文字检测
    │  │      1-文字检测数据概述与配置文件.mp4
    │  │      2-配置文件参数设置.mp4
    │  │      3-Neck层特征组合.mp4
    │  │      4-损失函数模块概述.mp4
    │  │      5-损失计算方法.mp4
    │  │      
    │  ├─11_第四模块:ANINET文字识别
    │  │      1-数据集与环境概述.mp4
    │  │      2-配置文件修改方法.mp4
    │  │      3-Bakbone模块得到特征.mp4
    │  │      4-视觉Transformer模块的作用.mp4
    │  │      5-视觉模型中的编码与解码的效果.mp4
    │  │      6-文本模型中的结构分析.mp4
    │  │      7-迭代修正模块.mp4
    │  │      8-输出层与损失计算.mp4
    │  │      
    │  ├─12_第五模块:stylegan2源码解读
    │  │      1-要完成的任务与基本思想概述.mp4
    │  │      2-得到style特征编码.mp4
    │  │      3-特征编码风格拼接.mp4
    │  │      4-基础风格特征卷积模块.mp4
    │  │      5-上采样得到输出结果.mp4
    │  │      6-损失函数概述.mp4
    │  │      
    │  ├─12_第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取
    │  │      1-配置文件以及要完成的任务解读.mp4
    │  │      2-KIE数据集格式调整方法.mp4
    │  │      3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4
    │  │      4-边框要计算的特征分析.mp4
    │  │      5-标签数据处理与关系特征提取.mp4
    │  │      6-特征合并处理.mp4
    │  │      7-准备拼接边与点特征.mp4
    │  │      8-整合得到图模型输入特征.mp4
    │  │      
    │  ├─13_第六模块:BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
    │  │      1-要完成的任务分析与配置文件.mp4
    │  │      2-特征基础提取模块.mp4
    │  │      3-光流估计网络模块.mp4
    │  │      4-基于光流完成对齐操作.mp4
    │  │      5-偏移量计算方法.mp4
    │  │      6-双向计算特征对齐.mp4
    │  │      7-提特征传递流程分析.mp4
    │  │      8-序列传播计算.mp4
    │  │      9-准备变形卷积模块的输入.mp4
    │  │      10-传播流程整体完成一圈.mp4
    │  │      11-完成输出结果.mp4
    │  │      
    │  ├─14_第七模块:多模态3D目标检测算法源码解读
    │  │      1-环境配置与数据集概述.mp4
    │  │      2-数据与标注文件介绍.mp4
    │  │      3-基本流程梳理并进入debug模式.mp4
    │  │      4-数据与图像特征提取模块.mp4
    │  │      5-体素索引位置获取.mp4
    │  │      6-体素特征提取方法解读.mp4
    │  │      7-体素特征计算方法分析.mp4
    │  │      8-全局体素特征提取.mp4
    │  │      9-多模态特征融合.mp4
    │  │      10-3D卷积特征融合.mp4
    │  │      11-输出层预测结果.mp4
    │  │      
    │  ├─15_第八模块:模型蒸馏应用实例
    │  │      1-任务概述与工具使用.mp4
    │  │      2-Teacher与Student网络结构定义.mp4
    │  │      3-训练T与S得到蒸馏模型.mp4
    │  │      4-开始模型训练过程与问题修正.mp4
    │  │      5-日志输出与模型分离.mp4
    │  │      6-分别得到Teacher与Student模型.mp4
    │  │      7-实际测试效果演示.mp4
    │  │      
    │  ├─16_第八模块:模型剪枝方法概述分析
    │  │      1-SuperNet网络结构分析与剪枝概述.mp4
    │  │      2-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.mp4
    │  │      
    │  ├─17_第九模块:mmaction行为识别
    │  │      创建自己的行为识别标注数据集.mp4
    │  │      
    │  └─18_额外补充
    │         在源码中加入各种注意力机制方法.mp4
    │         
    ├─5_Opencv图像处理框架实战
    │  ├─10_项目实战-文档扫描OCR识别
    │  │      1-整体流程演示.mp4
    │  │      2-文档轮廓提取.mp4
    │  │      3-原始与变换坐标计算.mp4
    │  │      4-透视变换结果.mp4
    │  │      5-tesseract-ocr安装配置.mp4
    │  │      6-文档扫描识别效果.mp4
    │  │      
    │  ├─11_图像特征-harris
    │  │      1-角点检测基本原理.mp4
    │  │      2-基本数学原理.mp4
    │  │      3-求解化简.mp4
    │  │      4-特征归属划分.mp4
    │  │      5-opencv角点检测效果.mp4
    │  │      
    │  ├─12_图像特征-sift
    │  │      1-尺度空间定义.mp4
    │  │      2-高斯差分金字塔.mp4
    │  │      3-特征关键点定位.mp4
    │  │      4-生成特征描述.mp4
    │  │      5-特征向量生成.mp4
    │  │      6-opencv中sift函数使用.mp4
    │  │      
    │  ├─13_案例实战-全景图像拼接
    │  │      1-特征匹配方法.mp4
    │  │      2-RANSAC算法.mp4
    │  │      2-图像拼接方法.mp4
    │  │      4-流程解读.mp4
    │  │      
    │  ├─14_项目实战-停车场车位识别
    │  │      1-任务整体流程.mp4
    │  │      2-所需数据介绍.mp4
    │  │      3-图像数据预处理.mp4
    │  │      4-车位直线检测.mp4
    │  │      5-按列划分区域.mp4
    │  │      6-车位区域划分.mp4
    │  │      7-识别模型构建.mp4
    │  │      8-基于视频的车位检测.mp4
    │  │      
    │  ├─15_项目实战-答题卡识别判卷
    │  │      1-整体流程与效果概述.mp4
    │  │      2-预处理操作.mp4
    │  │      3-填涂轮廓检测.mp4
    │  │      4-选项判断识别.mp4
    │  │      
    │  ├─16_背景建模
    │  │      1-背景消除-帧差法.mp4
    │  │      2-混合高斯模型.mp4
    │  │      3-学习步骤.mp4
    │  │      4-背景建模实战.mp4
    │  │      
    │  ├─17_光流估计
    │  │      1-基本概念.mp4
    │  │      2-Lucas-Kanade算法.mp4
    │  │      3-推导求解.mp4
    │  │      4-光流估计实战.mp4
    │  │      
    │  ├─18_Opencv的DNN模块
    │  │      1-dnn模块.mp4
    │  │      2-模型加载结果输出.mp4
    │  │      
    │  ├─19_项目实战-目标追踪
    │  │      1-目标追踪概述.mp4
    │  │      2-多目标追踪实战.mp4
    │  │      3-深度学习检测框架加载.mp4
    │  │      4-基于dlib与ssd的追踪.mp4
    │  │      5-多进程目标追踪.mp4
    │  │      6-多进程效率提升对比.mp4
    │  │      
    │  ├─1_课程简介与环境配置
    │  │      0-课程简介2.mp4
    │  │      2-Notebook与IDE环境.mp4
    │  │      2-Python与Opencv配置安装.mp4
    │  │      
    │  ├─20_卷积原理与操作
    │  │      1-卷积效果演示.mp4
    │  │      1-卷积神经网络的应用.mp4
    │  │      2-卷积层解释.mp4
    │  │      2-卷积操作流程.mp4
    │  │      3-卷积计算过程.mp4
    │  │      4-pading与stride.mp4
    │  │      5-卷积参数共享.mp4
    │  │      6-池化层原理.mp4
    │  │      
    │  ├─21_项目实战-疲劳检测
    │  │      1-关键点定位概述.mp4
    │  │      2-获取人脸关键点.mp4
    │  │      3-定位效果演示.mp4
    │  │      4-闭眼检测.mp4
    │  │      5-检测效果.mp4
    │  │      
    │  ├─2_图像基本操作
    │  │      1-计算机眼中的图像.mp4
    │  │      2-视频的读取与处理.mp4
    │  │      3-ROI区域.mp4
    │  │      4-边界填充.mp4
    │  │      5-数值计算.mp4
    │  │      
    │  ├─3_阈值与平滑处理
    │  │      1-图像平滑处理.mp4
    │  │      2-高斯与中值滤波.mp4
    │  │      图像阈值.mp4
    │  │      
    │  ├─4_图像形态学操作
    │  │      1-腐蚀操作.mp4
    │  │      2-膨胀操作.mp4
    │  │      3-开运算与闭运算.mp4
    │  │      4-梯度计算.mp4
    │  │      5-礼帽与黑帽.mp4
    │  │      
    │  ├─5_图像梯度计算
    │  │      1-Sobel算子.mp4
    │  │      2-梯度计算方法.mp4
    │  │      3-scharr与lapkacian算子.mp4
    │  │      
    │  ├─6_边缘检测
    │  │      1-Canny边缘检测流程.mp4
    │  │      2-非极大值抑制.mp4
    │  │      3-边缘检测效果.mp4
    │  │      
    │  ├─7_图像金字塔与轮廓检测
    │  │      1-图像金字塔定义.mp4
    │  │      1-模板匹配方法.mp4
    │  │      1-轮廓检测方法.mp4
    │  │      2-匹配效果展示.mp4
    │  │      2-轮廓检测结果.mp4
    │  │      2-金字塔制作方法.mp4
    │  │      3-轮廓特征与近似.mp4
    │  │      
    │  ├─8_直方图与傅里叶变换
    │  │      1-傅里叶概述.mp4
    │  │      1-直方图定义.mp4
    │  │      2-均衡化原理.mp4
    │  │      2-频域变换结果.mp4
    │  │      3-低通与高通滤波.mp4
    │  │      3-均衡化效果.mp4
    │  │      
    │  └─9_项目实战-信用卡数字识别
    │          2-环境配置与预处理.mp4
    │          3-模板处理方法.mp4
    │          4-输入数据处理方法.mp4
    │          5-模板匹配得出识别结果.mp4
    │          总体流程与方法讲解.mp4
    │         
    ├─6_综合项目-物体检测经典算法实战
    │  │      
    │  ├─1_深度学习经典检测方法概述
    │  │      1-检测任务中阶段的意义.mp4
    │  │      2-不同阶段算法优缺点分析.mp4
    │  │      3-IOU指标计算.mp4
    │  │      4-评估所需参数计算.mp4
    │  │      5-map指标计算.mp4
    │  │      
    │  ├─2_YOLO-V1整体思想与网络架构
    │  │      2-检测算法要得到的结果.mp4
    │  │      3-整体网络架构解读.mp4
    │  │      4-位置损失计算.mp4
    │  │      5-置信度误差与优缺点分析.mp4
    │  │      YOLO算法整体思路解读.mp4
    │  │      
    │  ├─3_YOLO-V2改进细节详解
    │  │      2-网络结构特点.mp4
    │  │      3-架构细节解读.mp4
    │  │      4-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4
    │  │      5-偏移量计算方法.mp4
    │  │      6-坐标映射与还原.mp4
    │  │      7-感受野的作用.mp4
    │  │      8-特征融合改进.mp4
    │  │      V2版本细节升级概述.mp4
    │  │      
    │  ├─4_YOLO-V3核心网络模型
    │  │      1-V3版本改进概述.mp4
    │  │      2-多scale方法改进与特征融合.mp4
    │  │      3-经典变换方法对比分析.mp4
    │  │      4-残差连接方法解读.mp4
    │  │      5-整体网络模型架构分析.mp4
    │  │      6-先验框设计改进.mp4
    │  │      7-sotfmax层改进.mp4
    │  │      
    │  ├─5_项目实战-基于V3版本进行源码解读
    │  │      1-数据与环境配置.mp4
    │  │      2-训练参数设置.mp4
    │  │      3-数据与标签读取.mp4
    │  │      4-标签文件读取与处理.mp4
    │  │      5-debug模式介绍.mp4
    │  │      6-基于配置文件构建网络模型.mp4
    │  │      7-路由层与shortcut层的作用.mp4
    │  │      8-YOLO层定义解析.mp4
    │  │      9-预测结果计算.mp4
    │  │      10-网格偏移计算.mp4
    │  │      11-模型要计算的损失概述.mp4
    │  │      12-标签值格式修改.mp4
    │  │      13-坐标相对位置计算.mp4
    │  │      14-完成所有损失函数所需计算指标.mp4
    │  │      15-模型训练与总结.mp4
    │  │      16-预测效果展示.mp4
    │  │      
    │  ├─6_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务
    │  │      1-Labelme工具安装.mp4
    │  │      2-数据信息标注.mp4
    │  │      3-完成标签制作.mp4
    │  │      4-生成模型所需配置文件.mp4
    │  │      5-json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4
    │  │      6-完成输入数据准备工作.mp4
    │  │      7-训练代码与参数配置更改.mp4
    │  │      8-训练模型并测试效果.mp4
    │  │      
    │  ├─7_YOLO-V4版本算法解读
    │  │      1-V4版本整体概述.mp4
    │  │      2-V4版本贡献解读.mp4
    │  │      3-数据增强策略分析.mp4
    │  │      4-DropBlock与标签平滑方法.mp4
    │  │      5-损失函数遇到的问题.mp4
    │  │      6-CIOU损失函数定义.mp4
    │  │      7-NMS细节改进.mp4
    │  │      8-SPP与CSP网络结构.mp4
    │  │      9-SAM注意力机制模块.mp4
    │  │      10-PAN模块解读.mp4
    │  │      11-激活函数与整体架构总结.mp4
    │  │      
    │  ├─8_V5版本项目配置
    │  │      1-整体项目概述.mp4
    │  │      2-训练自己的数据集方法.mp4
    │  │      3-训练数据参数配置.mp4
    │  │      4-测试DEMO演示.mp4
    │  │      
    │  ├─9_V5项目工程源码解读
    │  │      1-数据源DEBUG流程解读.mp4
    │  │      2-图像数据源配置.mp4
    │  │      3-加载标签数据.mp4
    │  │      4-Mosaic数据增强方法.mp4
    │  │      5-数据四合一方法与流程演示.mp4
    │  │      6-getItem构建batch.mp4
    │  │      7-网络架构图可视化工具安装.mp4
    │  │      8-V5网络配置文件解读.mp4
    │  │      9-Focus模块流程分析.mp4
    │  │      10-完成配置文件解析任务.mp4
    │  │      11-前向传播计算.mp4
    │  │      12-BottleneckCSP层计算方法.mp4
    │  │      13-1 SPP层计算细节分析.mp4
    │  │      13-Head层流程解读.mp4
    │  │      14-上采样与拼接操作.mp4
    │  │      15-输出结果分析.mp4
    │  │      16-超参数解读.mp4
    │  │      17-命令行参数介绍.mp4
    │  │      18-训练流程解读.mp4
    │  │      19-各种训练策略概述.mp4
    │  │      20-模型迭代过程.mp4
    │  │      
    │  ├─10_EfficientNet网络
    │  │      第八课:EfficientNet网络模型.mp4
    │  │      
    │  ├─11_EfficientDet检测算法
    │  │      第十一章:EfficientDet检测算法.mp4
    │  │      
    │  ├─12_基于Transformer的detr目标检测算法
    │  │      1-DETR目标检测基本思想解读.mp4
    │  │      2-整体网络架构分析.mp4
    │  │      3-位置信息初始化query向量.mp4
    │  │      4-注意力机制的作用方法.mp4
    │  │      5-训练过程的策略.mp4
    │  │      
    │  └─13_detr目标检测源码解读
    │         1-项目环境配置解读.mp4
    │         2-数据处理与dataloader.mp4
    │         3-位置编码作用分析.mp4
    │         4-backbone特征提取模块.mp4
    │         5-mask与编码模块.mp4
    │         6-编码层作用方法.mp4
    │         7-Decoder层操作与计算.mp4
    │         8-输出预测结果.mp4
    │         9-损失函数与预测输出.mp4
    │         
    ├─7_图像分割实战
    │  ├─1_图像分割及其损失函数概述
    │  │      1-语义分割与实例分割概述.mp4
    │  │      2-分割任务中的目标函数定义.mp4
    │  │      3-MIOU评估标准.mp4
    │  │      
    │  ├─2_卷积神经网络原理与参数解读
    │  │      1-卷积神经网络应用领域.mp4
    │  │      2-卷积的作用.mp4
    │  │      3-卷积特征值计算方法.mp4
    │  │      4-得到特征图表示.mp4
    │  │      5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
    │  │      6-边缘填充方法.mp4
    │  │      7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4
    │  │      8-池化层的作用.mp4
    │  │      9-1整体网络架构.mp4
    │  │      10-VGG网络架构.mp4
    │  │      11-残差网络Resnet.mp4
    │  │      12-感受野的作用.mp4
    │  │      
    │  ├─3_Unet系列算法讲解
    │  │      1-Unet网络编码与解码过程.mp4
    │  │      2-网络计算流程.mp4
    │  │      3-Unet升级版本改进.mp4
    │  │      4-后续升级版本介绍.mp4
    │  │      
    │  ├─4_unet医学细胞分割实战
    │  │      1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4
    │  │      2-数据增强工具.mp4
    │  │      3-Debug模式演示网络计算流程.mp4
    │  │      4-特征融合方法演示.mp4
    │  │      5-迭代完成整个模型计算任务.mp4
    │  │      6-模型效果验证.mp4
    │  │      
    │  ├─5_U2NET显著性检测实战
    │  │      1-任务目标与网络整体介绍.mp4
    │  │      2-显著性检测任务与目标概述.mp4
    │  │      3-编码器模块解读.mp4
    │  │      4-解码器输出结果.mp4
    │  │      5-损失函数与应用效果.mp4
    │  │      
    │  ├─6_deeplab系列算法
    │  │      1-deeplab分割算法概述.mp4
    │  │      2-空洞卷积的作用.mp4
    │  │      3-感受野的意义.mp4
    │  │      4-SPP层的作用.mp4
    │  │      5-ASPP特征融合策略.mp4
    │  │      6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4
    │  │      
    │  ├─7_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
    │  │      1-PascalVoc数据集介绍.mp4
    │  │      2-项目参数与数据集读取.mp4
    │  │      3-网络前向传播流程.mp4
    │  │      4-ASPP层特征融合.mp4
    │  │      5-分割模型训练.mp4
    │  │      
    │  ├─8_医学心脏视频数据集分割建模实战
    │  │      1-数据集与任务概述.mp4
    │  │      2-项目基本配置参数.mp4
    │  │      3-任务流程解读.mp4
    │  │      4-文献报告分析.mp4
    │  │      5-补充:视频数据源特征处理方法概述.mp4
    │  │      6-补充:R(2plus1)D处理方法分析.mp4
    │  │      
    │  ├─9_物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
    │  │      0-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4
    │  │      0-参数配置.mp4
    │  │      0-开源项目数据集.mp4
    │  │      
    │  ├─10_MaskRcnn网络框架源码详解
    │  │      1-FPN层特征提取原理解读.mp4
    │  │      2-FPN网络架构实现解读.mp4
    │  │      3-生成框比例设置.mp4
    │  │      4-基于不同尺度特征图生成所有框.mp4
    │  │      5-RPN层的作用与实现解读.mp4
    │  │      6-候选框过滤方法.mp4
    │  │      7-Proposal层实现方法.mp4
    │  │      8-DetectionTarget层的作用.mp4
    │  │      9-正负样本选择与标签定义.mp4
    │  │      10-RoiPooling层的作用与目的.mp4
    │  │      11-RorAlign操作的效果.mp4
    │  │      12-整体框架回顾.mp4
    │  │      
    │  └─11_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
    │         1-Labelme工具安装.mp4
    │         2-使用labelme进行数据与标签标注.mp4
    │         3-完成训练数据准备工作.mp4
    │         4-maskrcnn源码修改方法.mp4
    │         5-基于标注数据训练所需任务.mp4
    │         6-测试与展示模块.mp4
    │         
    │         
    ├─8_行为识别实战
    │  ├─1_slowfast算法知识点通俗解读
    │  │      1-slowfast核心思想解读.mp4
    │  │      2-核心网络结构模块分析.mp4
    │  │      3-数据采样曾的作用.mp4
    │  │      4-模型网络结构设计.mp4
    │  │      5-特征融合模块与总结分析.mp4
    │  │      
    │  ├─2_slowfast项目环境配置与配置文件
    │  │      1-环境基本配置解读.mp4
    │  │      2-目录各文件分析.mp4
    │  │      3-配置文件作用解读.mp4
    │  │      4-测试DEMO演示.mp4
    │  │      5-训练所需标签文件说明.mp4
    │  │      6-训练所需视频数据准备.mp4
    │  │      7-视频数据集切分操作.mp4
    │  │      8-完成视频分帧操作.mp4
    │  │      
    │  ├─3_slowfast源码详细解读
    │  │      1-模型所需配置文件参数读取.mp4
    │  │      2-数据处理概述.mp4
    │  │      3-dataloader数据遍历方法.mp4
    │  │      4-数据与标签读取实例.mp4
    │  │      5-图像数据所需预处理方法.mp4
    │  │      6-slow与fast分别执行采样操作.mp4
    │  │      7-分别计算特征图输出结果.mp4
    │  │      8-slow与fast特征图拼接操作.mp4
    │  │      9-resnetBolock操作.mp4
    │  │      10-RoiAlign与输出层.mp4
    │  │      
    │  ├─4_基于3D卷积的视频分析与动作识别
    │  │      1-3D卷积原理解读.mp4
    │  │      2-UCF101动作识别数据集简介.mp4
    │  │      3-测试效果与项目配置.mp4
    │  │      4-视频数据预处理方法.mp4
    │  │      5-数据Batch制作方法.mp4
    │  │      6-3D卷积网络所涉及模块.mp4
    │  │      7-训练网络模型.mp4
    │  │      
    │  ├─5_视频异常检测算法与元学习
    │  │      1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.mp4
    │  │      2-基本思想与流程分析.mp4
    │  │      3-预测与常见问题.mp4
    │  │      4-Meta-Learn要解决的问题.mp4
    │  │      5-学习能力与参数定义.mp4
    │  │      6-如何找到合适的初始化参数.mp4
    │  │      7-MAML算法流程解读.mp4
    │  │      
    │  ├─6_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
    │  │      1-论文概述与环境配置.mp4
    │  │      2-数据集配置与读取.mp4
    │  │      3-模型编码与解码结构.mp4
    │  │      4-注意力机制模块打造.mp4
    │  │      5-损失函数的目的.mp4
    │  │      6-特征图生成.mp4
    │  │      7-MetaLearn与输出.mp4
    │  │      
    │  └─7_基础补充-Resnet模型及其应用实例
    │          1-医学疾病数据集介绍.mp4
    │          2-Resnet网络架构原理分析.mp4
    │          3-dataloader加载数据集.mp4
    │          4-Resnet网络前向传播.mp4
    │          5-残差网络的shortcut操作.mp4
    │          6-特征图升维与降采样操作.mp4
    │          7-网络整体流程与训练演示.mp4
    │         
    ├─9_2022论文必备-Transformer实战系列
    │   ├─1_课程介绍
    │   │      课程介绍.mp4
    │   │      
    │   ├─2_自然语言处理通用框架BERT原理解读
    │   │      1-BERT任务目标概述.mp4
    │   │      2-传统解决方案遇到的问题.mp4
    │   │      3-注意力机制的作用.mp4
    │   │      4-self-attention计算方法.mp4
    │   │      5-特征分配与softmax机制.mp4
    │   │      6-Multi-head的作用.mp4
    │   │      7-位置编码与多层堆叠.mp4
    │   │      8-transformer整体架构梳理.mp4
    │   │      9-BERT模型训练方法.mp4
    │   │      10-训练实例.mp4
    │   │      
    │   ├─3_Transformer在视觉中的应用VIT算法
    │   │      1-transformer发家史介绍.mp4
    │   │      2-对图像数据构建patch序列.mp4
    │   │      3-VIT整体架构解读.mp4
    │   │      4-CNN遇到的问题与窘境.mp4
    │   │      5-计算公式解读.mp4
    │   │      6-位置编码与TNT模型.mp4
    │   │      7-TNT模型细节分析.mp4
    │   │      
    │   ├─4_VIT算法模型源码解读
    │   │      1-项目配置说明.mp4
    │   │      2-输入序列构建方法解读.mp4
    │   │      3-注意力机制计算.mp4
    │   │      4-输出层计算结果.mp4
    │   │      
    │   ├─5_swintransformer算法原理解析
    │   │      1-swintransformer整体概述.mp4
    │   │      2-要解决的问题及其优势分析.mp4
    │   │      3-一个block要完成的任务.mp4
    │   │      4-获取各窗口输入特征.mp4
    │   │      5-基于窗口的注意力机制解读.mp4
    │   │      6-窗口偏移操作的实现.mp4
    │   │      7-偏移细节分析及其计算量概述.mp4
    │   │      8-整体网络架构整合.mp4
    │   │      9-下采样操作实现方法.mp4
    │   │      10-分层计算方法.mp4
    │   │      
    │   ├─6_swintransformer源码解读
    │   │      1-数据与环境配置解读.mp4
    │   │      2-图像数据patch编码.mp4
    │   │      3-数据按window进行划分计算.mp4
    │   │      4-基础attention计算模块.mp4
    │   │      5-窗口位移模块细节分析.mp4
    │   │      6-patchmerge下采样操作.mp4
    │   │      7-各block计算方法解读.mp4
    │   │      8-输出层概述.mp4
    │   │      
    │   ├─7_基于Transformer的detr目标检测算法
    │   │      1-DETR目标检测基本思想解读.mp4
    │   │      2-整体网络架构分析.mp4
    │   │      3-位置信息初始化query向量.mp4
    │   │      4-注意力机制的作用方法.mp4
    │   │      5-训练过程的策略.mp4
    │   │      
    │   ├─8_detr目标检测源码解读
    │   │      1-项目环境配置解读2.mp4
    │   │      2-数据处理与dataloader2.mp4
    │   │      3-位置编码作用分析2.mp4
    │   │      4-backbone特征提取模块.mp4
    │   │      5-mask与编码模块.mp4
    │   │      6-编码层作用方法.mp4
    │   │      7-Decoder层操作与计算.mp4
    │   │      8-输出预测结果.mp4
    │   │      9-损失函数与预测输出.mp4
    │   │      
    │   ├─9_MedicalTrasnformer论文解读
    │   │      1-论文整体分析.mp4
    │   │      2-核心思想分析.mp4
    │   │      3-网络结构计算流程概述.mp4
    │   │      4-论文公式计算分析.mp4
    │   │      5-位置编码的作用与效果.mp4
    │   │      6-拓展应用分析.mp4
    │   │      
    │   ├─10_MedicalTransformer源码解读
    │   │      1-项目环境配置.mp4
    │   │      2-医学数据介绍与分析.mp4
    │   │      3-基本处理操作.mp4
    │   │      4-AxialAttention实现过程.mp4
    │   │      5-位置编码向量解读.mp4
    │   │      6-注意力计算过程与方法.mp4
    │   │      7-局部特征提取与计算.mp4
    │   │      
    │   ├─11_商汤LoFTR算法解读
    │   │      1-特征匹配的应用场景.mp4
    │   │      2-特征匹配的基本流程分析.mp4
    │   │      3-整体流程梳理分析.mp4
    │   │      4-CrossAttention的作用与效果.mp4
    │   │      5-transformer构建匹配特征.mp4
    │   │      6-粗粒度匹配过程与作用.mp4
    │   │      7-特征图拆解操作.mp4
    │   │      8-细粒度匹配的作用与方法.mp4
    │   │      9-基于期望预测最终位置.mp4
    │   │      10-总结分析.mp4
    │   │      
    │   ├─12_局部特征关键点匹配实战
    │   │      1-项目与参数配置解读.mp4
    │   │      2-DEMO效果演示.mp4
    │   │      3-backbone特征提取模块.mp4
    │   │      4-注意力机制的作用与效果分析.mp4
    │   │      5-特征融合模块实现方法.mp4
    │   │      6-cross关系计算方法实例.mp4
    │   │      7-粗粒度匹配过程.mp4
    │   │      8-完成基础匹配模块.mp4
    │   │      9-精细化调整方法与实例.mp4
    │   │      10-得到精细化输出结果.mp4
    │   │      11-通过期望计算最终输出.mp4
    │   │      
    │   ├─13_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
    │   │      1-BERT开源项目简介.mp4
    │   │      2-项目参数配置.mp4
    │   │      3-数据读取模块.mp4
    │   │      4-数据预处理模块.mp4
    │   │      6-Embedding层的作用.mp4
    │   │      7-加入额外编码特征.mp4
    │   │      8-加入位置编码特征.mp4
    │   │      9-mask机制.mp4
    │   │      10-构建QKV矩阵.mp4
    │   │      11-完成Transformer模块构建.mp4
    │   │      12-训练BERT模型.mp4
    │   │      tfrecord制作.mp4
    │   │      
    │   └─14_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战
    │          1-中文分类数据与任务概述.mp4
    │          2-读取处理自己的数据集.mp4
    │          3-训练BERT中文分类模型.mp4
    │         
    ├─10_图神经网络实战
    │  ├─1_图神经网络基础
    │  │      1-图神经网络应用领域分析.mp4
    │  │      2-图基本模块定义.mp4
    │  │      3-邻接矩阵的定义.mp4
    │  │      4-GNN中常见任务.mp4
    │  │      5-消息传递计算方法.mp4
    │  │      6-多层GCN的作用.mp4
    │  │      
    │  ├─2_图卷积GCN模型
    │  │      1-GCN基本模型概述.mp4
    │  │      2-图卷积的基本计算方法.mp4
    │  │      3-邻接的矩阵的变换.mp4
    │  │      4-GCN变换原理解读.mp4
    │  │      
    │  ├─3_图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
    │  │      1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4
    │  │      2-数据集与邻接矩阵格式.mp4
    │  │      3-模型定义与训练方法.mp4
    │  │      4-文献引用数据集分类案例实战.mp4
    │  │      
    │  ├─4_使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
    │  │      1-构建数据集基本方法.mp4
    │  │      2-数据集与任务背景概述.mp4
    │  │      3-数据集基本预处理.mp4
    │  │      4-用户行为图结构创建.mp4
    │  │      5-数据集创建函数介绍.mp4
    │  │      6-网络结构定义模块.mp4
    │  │      7-TopkPooling进行下采样任务.mp4
    │  │      8-获取全局特征.mp4
    │  │      9-模型训练与总结.mp4
    │  │      
    │  ├─5_图注意力机制与序列图模型
    │  │      1-图注意力机制的作用与方法.mp4
    │  │      2-邻接矩阵计算图Attention.mp4
    │  │      3-序列图神经网络TGCN应用.mp4
    │  │      4-序列图神经网络细节.mp4
    │  │      
    │  ├─6_图相似度论文解读
    │  │      1-要完成的任务分析.mp4
    │  │      2-基本方法概述解读.mp4
    │  │      3-图模型提取全局与局部特征.mp4
    │  │      4-NTN模块的作用与效果.mp4
    │  │      5-点之间的对应关系计算.mp4
    │  │      6-结果输出与总结.mp4
    │  │      
    │  ├─7_图相似度计算实战
    │  │      1-数据集与任务概述3.mp4
    │  │      2-图卷积特征提取模块3.mp4
    │  │      3-分别计算不同Batch点的分布3.mp4
    │  │      4-获得直方图特征结果.mp4
    │  │      5-图的全局特征构建.mp4
    │  │      6-NTN图相似特征提取.mp4
    │  │      7-预测得到相似度结果.mp4
    │  │      
    │  ├─8_基于图模型的轨迹估计
    │  │      1-数据集与标注信息解读.mp4
    │  │      2-整体三大模块分析.mp4
    │  │      3-特征工程的作用与效果.mp4
    │  │      4-传统方法与现在向量空间对比.mp4
    │  │      5-输入细节分析.mp4
    │  │      6-子图模块构建方法.mp4
    │  │      7-特征融合模块分析.mp4
    │  │      8-VectorNet输出层分析.mp4
    │  │      
    │  └─9_图模型轨迹估计实战
    │          1-数据与环境配置4.mp4
    │          2-训练数据准备4.mp4
    │          3-Agent特征提取方法4.mp4
    │          4-DataLoader构建图结构4.mp4
    │          5-SubGraph与Attention模型流程4.mp4
    │         
    ├─11_3D点云实战
    │  ├─1_3D点云实战 3D点云应用领域分析
    │  │      1-点云数据概述.mp4
    │  │      2-点云应用领域与发展分析.mp4
    │  │      3-点云分割任务.mp4
    │  │      4-点云补全任务.mp4
    │  │      5-点云检测与配准任务.mp4
    │  │      6-点云数据特征提取概述与预告.mp4
    │  │      
    │  ├─2_3D点云PointNet算法
    │  │      1-3D数据应用领域与点云介绍.mp4
    │  │      2-点云数据可视化展示.mp4
    │  │      3-点云数据特性和及要解决的问题.mp4
    │  │      4-PointNet算法出发点解读.mp4
    │  │      5-PointNet算法网络架构解读.mp4
    │  │      
    │  ├─3_PointNet++算法解读
    │  │      10-分类与分割问题解决方案.mp4
    │  │      11-遇到的问题及改进方法分析.mp4
    │  │      6-PointNet升级版算法要解决的问题.mp4
    │  │      7-最远点采样方法.mp4
    │  │      8-分组Group方法原理解读.mp4
    │  │      9-整体流程概述分析.mp4
    │  │      
    │  ├─4_Pointnet++项目实战
    │  │      1-项目文件概述.mp4
    │  │      2-数据读取模块配置.mp4
    │  │      3-DEBUG解读网络模型架构.mp4
    │  │      4-最远点采样介绍.mp4
    │  │      5-采样得到中心点.mp4
    │  │      6-组区域划分方法.mp4
    │  │      7-实现group操作得到各中心簇.mp4
    │  │      8-特征提取模块整体流程.mp4
    │  │      9-预测结果输出模块.mp4
    │  │      10-分类任务总结.mp4
    │  │      11-分割任务数据与配置概述.mp4
    │  │      12-分割需要解决的任务概述.mp4
    │  │      13-上采样完成分割任务.mp4
    │  │      
    │  ├─5_点云补全PF-Net论文解读
    │  │      1-点云补全要解决的问题.mp4
    │  │      2-基本解决方案概述.mp4
    │  │      3-整体网络概述.mp4
    │  │      4-网络计算流程.mp4
    │  │      5-输入与计算结果.mp4
    │  │      
    │  ├─6_点云补全实战解读
    │  │      1-数据与项目配置解读.mp4
    │  │      2-待补全数据准备方法.mp4
    │  │      3-整体框架概述.mp4
    │  │      4-MRE特征提取模块.mp4
    │  │      5-分层预测输出模块.mp4
    │  │      6-补全点云数据.mp4
    │  │      7-判别模块.mp4
    │  │      
    │  ├─7_点云配准及其案例实战
    │  │      1-点云配准任务概述.mp4
    │  │      2-配准要完成的目标解读.mp4
    │  │      3-训练数据构建.mp4
    │  │      4-任务基本流程.mp4
    │  │      5-数据源配置方法.mp4
    │  │      6-参数计算模块解读.mp4
    │  │      7-基于模型预测输出参数.mp4
    │  │      8-特征构建方法分析.mp4
    │  │      9-任务总结.mp4
    │  │      
    │  └─8_基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
    │          1-对抗生成网络通俗解释.mp4
    │          2-GAN网络组成.mp4
    │          3-损失函数解释说明.mp4
    │          4-数据读取模块.mp4
    │          5-生成与判别网络定义.mp4
    │         
    ├─12_目标追踪与姿态估计实战
    │  ├─1_课程介绍
    │  │      课程介绍2.mp4
    │  │      
    │  ├─2_姿态估计OpenPose系列算法解读
    │  │      1-姿态估计要解决的问题分析.mp4
    │  │      2-姿态估计应用领域概述.mp4
    │  │      3-传统topdown方法的问题.mp4
    │  │      4-要解决的两个问题分析.mp4
    │  │      5-基于高斯分布预测关键点位置.mp4
    │  │      6-各模块输出特征图解读.mp4
    │  │      7-PAF向量登场.mp4
    │  │      8-PAF标签设计方法.mp4
    │  │      9-预测时PAF积分计算方法.mp4
    │  │      10-匹配方法解读.mp4
    │  │      11-CPM模型特点.mp4
    │  │      12-算法流程与总结.mp4
    │  │      
    │  ├─3_OpenPose算法源码分析
    │  │      1-数据集与路径配置解读.mp4
    │  │      2-读取图像与标注信息.mp4
    │  │      3-关键点与躯干特征图初始化.mp4
    │  │      4-根据关键点位置设计关键点标签.mp4
    │  │      5-准备构建PAF躯干标签.mp4
    │  │      6-各位置点归属判断.mp4
    │  │      7-特征图各点累加向量计算.mp4
    │  │      8-完成PAF特征图制作.mp4
    │  │      9-网络模型一阶段输出.mp4
    │  │      10-多阶段输出与预测.mp4
    │  │      
    │  ├─4_deepsort算法知识点解读
    │  │      1-卡尔曼滤波通俗解释.mp4
    │  │      2-卡尔曼滤波要完成的任务.mp4
    │  │      3-任务本质分析.mp4
    │  │      4-基于观测值进行最优估计.mp4
    │  │      5-预测与更新操作.mp4
    │  │      6-追踪中的状态量.mp4
    │  │      7-匈牙利匹配算法概述.mp4
    │  │      8-匹配小例子分析.mp4
    │  │      9-REID特征的作用.mp4
    │  │      10-sort与deepsort建模流程分析.mp4
    │  │      11-预测与匹配流程解读.mp4
    │  │      12-追踪任务流程拆解.mp4
    │  │      
    │  ├─5_deepsort源码解读
    │  │      1-项目环境配置4.mp4
    │  │      2-参数与DEMO演示.mp4
    │  │      3-针对检测结果初始化track.mp4
    │  │      4-对track执行预测操作.mp4
    │  │      5-状态量预测结果.mp4
    │  │      6-IOU代价矩阵计算.mp4
    │  │      7-参数更新操作.mp4
    │  │      8-级联匹配模块.mp4
    │  │      9-ReID特征代价矩阵计算.mp4
    │  │      10-匹配结果与总结.mp4
    │  │      
    │  ├─6_YOLO-V4版本算法解读
    │  │      1-V4版本整体概述.mp4
    │  │      2-V4版本贡献解读.mp4
    │  │      3-数据增强策略分析.mp4
    │  │      4-DropBlock与标签平滑方法.mp4
    │  │      5-损失函数遇到的问题.mp4
    │  │      6-CIOU损失函数定义.mp4
    │  │      7-NMS细节改进.mp4
    │  │      8-SPP与CSP网络结构.mp4
    │  │      9-SAM注意力机制模块.mp4
    │  │      10-PAN模块解读.mp4
    │  │      11-激活函数与整体架构总结.mp4
    │  │      
    │  ├─7_V5版本项目配置
    │  │      1-整体项目概述.mp4
    │  │      2-训练自己的数据集方法.mp4
    │  │      3-训练数据参数配置.mp4
    │  │      4-测试DEMO演示.mp4
    │  │      
    │  └─8_V5项目工程源码解读
    │         1-数据源DEBUG流程解读.mp4
    │         2-图像数据源配置.mp4
    │         3-加载标签数据.mp4
    │         4-Mosaic数据增强方法.mp4
    │         5-数据四合一方法与流程演示.mp4
    │         6-getItem构建batch.mp4
    │         7-网络架构图可视化工具安装.mp4
    │         8-V5网络配置文件解读.mp4
    │         9-Focus模块流程分析.mp4
    │         10-完成配置文件解析任务.mp4
    │         11-前向传播计算.mp4
    │         12-BottleneckCSP层计算方法.mp4
    │         13-Head层流程解读2.mp4
    │         13-SPP层计算细节分析.mp4
    │         14-上采样与拼接操作.mp4
    │         15-输出结果分析.mp4
    │         16-超参数解读.mp4
    │         17-命令行参数介绍.mp4
    │         18-训练流程解读.mp4
    │         19-各种训练策略概述.mp4
    │         20-模型迭代过程.mp4
    │         
    ├─13_面向深度学习的无人驾驶实战  
    │  ├─1_深度估计算法原理解读
    │  │      1-深度估计效果与应用.mp4
    │  │      2-kitti数据集介绍.mp4
    │  │      3-使用backbone获取层级特征.mp4
    │  │      4-差异特征计算边界信息.mp4
    │  │      5-SPP层的作用.mp4
    │  │      6-空洞卷积与ASPP.mp4
    │  │      7-特征拼接方法分析.mp4
    │  │      8-网络coarse-to-fine过程.mp4
    │  │      9-权重参数预处理.mp4
    │  │      10-损失计算.mp4
    │  │      
    │  ├─2_深度估计项目实战
    │  │      1-项目环境配置解读.mp4
    │  │      2-数据与标签定义方法.mp4
    │  │      3-数据集dataloader制作.mp4
    │  │      4-使用backbone进行特征提取.mp4
    │  │      5-计算差异特征.mp4
    │  │      6-权重参数标准化操作.mp4
    │  │      7-网络结构ASPP层.mp4
    │  │      8-特征拼接方法解读.mp4
    │  │      8-输出深度估计结果.mp4
    │  │      9-损失函数通俗解读.mp4
    │  │      10-模型DEMO输出结果.mp4
    │  │      
    │  ├─3_车道线检测算法与论文解读
    │  │      1-数据标签与任务分析.mp4
    │  │      2-网络整体框架分析.mp4
    │  │      3-输出结果分析.mp4
    │  │      4-损失函数计算方法.mp4
    │  │      5-论文概述分析.mp4
    │  │      
    │  ├─4_基于深度学习的车道线检测项目实战
    │  │      1-车道数据与标签解读.mp4
    │  │      2-项目环境配置演示.mp4
    │  │      3-制作数据集dataloader.mp4
    │  │      4-车道线标签数据处理.mp4
    │  │      5-四条车道线标签位置矩阵.mp4
    │  │      6-grid设置方法.mp4
    │  │      7-完成数据与标签制作.mp4
    │  │      8-算法网络结构解读.mp4
    │  │      9-损失函数计算模块分析.mp4
    │  │      10-车道线规则损失函数限制.mp4
    │  │      11-DEMO制作与配置.mp4
    │  │      
    │  ├─5_商汤LoFTR算法解读
    │  │      1-特征匹配的应用场景.mp4
    │  │      2-特征匹配的基本流程分析.mp4
    │  │      3-整体流程梳理分析.mp4
    │  │      4-CrossAttention的作用与效果.mp4
    │  │      5-transformer构建匹配特征.mp4
    │  │      6-粗粒度匹配过程与作用.mp4
    │  │      7-特征图拆解操作.mp4
    │  │      8-细粒度匹配的作用与方法.mp4
    │  │      9-基于期望预测最终位置.mp4
    │  │      10-总结分析.mp4
    │  │      
    │  ├─6_局部特征关键点匹配实战
    │  │      1-项目与参数配置解读.mp4
    │  │      2-DEMO效果演示.mp4
    │  │      3-backbone特征提取模块.mp4
    │  │      4-注意力机制的作用与效果分析.mp4
    │  │      5-特征融合模块实现方法.mp4
    │  │      6-cross关系计算方法实例.mp4
    │  │      7-粗粒度匹配过程.mp4
    │  │      8-完成基础匹配模块.mp4
    │  │      9-精细化调整方法与实例.mp4
    │  │      10-得到精细化输出结果.mp4
    │  │      11-通过期望计算最终输出.mp4
    │  │      
    │  ├─7_三维重建应用与坐标系基础
    │  │      1-三维重建概述分析.mp4
    │  │      2-三维重建应用领域概述.mp4
    │  │      3-成像方法概述.mp4
    │  │      4-相机坐标系.mp4
    │  │      5-坐标系转换方法解读.mp4
    │  │      6-相机内外参.mp4
    │  │      7-通过内外参数进行坐标变换.mp4
    │  │      8-相机标定简介.mp4
    │  │      
    │  ├─8_NeuralRecon算法解读
    │  │      1-任务流程分析.mp4
    │  │      2-基本框架熟悉.mp4
    │  │      3-特征映射方法解读.mp4
    │  │      4-片段融合思想.mp4
    │  │      5-整体架构重构方法.mp4
    │  │      
    │  ├─9_NeuralRecon项目环境配置
    │  │      1-数据集下载与配置方法.mp4
    │  │      2-Scannet数据集内容概述.mp4
    │  │      3-TSDF标签生成方法.mp4
    │  │      4-ISSUE的作用.mp4
    │  │      5-完成依赖环境配置.mp4
    │  │      
    │  ├─10_NeuralRecon项目源码解读
    │  │      1-Backbone得到特征图.mp4
    │  │      2-初始化体素位置.mp4
    │  │      3-坐标映射方法实现.mp4
    │  │      4-得到体素所对应特征图.mp4
    │  │      5-插值得到对应特征向量.mp4
    │  │      6-得到一阶段输出结果.mp4
    │  │      7-完成三个阶段预测结果.mp4
    │  │      8-项目总结2.mp4
    │  │      
    │  ├─11_TSDF算法与应用
    │  │      1-TSDF整体概述分析.mp4
    │  │      2-合成过程DEMO演示.mp4
    │  │      3-布局初始化操作.mp4
    │  │      4-TSDF计算基本流程解读.mp4
    │  │      5-坐标转换流程分析.mp4
    │  │      6-输出结果融合更新.mp4
    │  │      
    │  ├─12_TSDF实战案例
    │  │      1-环境配置概述.mp4
    │  │      2-初始化与数据读取.mp4
    │  │      3-计算得到TSDF输出.mp4
    │  │      
    │  ├─13_轨迹估计算法与论文解读
    │  │      1-数据集与标注信息解读.mp4
    │  │      2-整体三大模块分析.mp4
    │  │      3-特征工程的作用与效果.mp4
    │  │      4-传统方法与现在向量空间对比.mp4
    │  │      5-输入细节分析.mp4
    │  │      6-子图模块构建方法.mp4
    │  │      7-特征融合模块分析.mp4
    │  │      8-VectorNet输出层分析.mp4
    │  │      
    │  ├─14_轨迹估计预测实战
    │  │      1-数据与环境配置..mp4
    │  │      2-训练数据准备.mp4
    │  │      3-Agent特征提取方法.mp4
    │  │      4-DataLoader构建图结构.mp4
    │  │      5-SubGraph与Attention模型流程.mp4
    │  │      
    │  └─15_特斯拉无人驾驶解读
    │         15-特斯拉无人驾驶解读.mp4
    │        
    ├─14_缺陷检测实战
    │  ├─1_课程介绍
    │  │      课程介绍3.mp4
    │  │      
    │  ├─2_物体检框架YOLO-V4版本算法解读
    │  │      1-V4版本整体概述.mp4
    │  │      2-V4版本贡献解读.mp4
    │  │      3-数据增强策略分析.mp4
    │  │      4-DropBlock与标签平滑方法.mp4
    │  │      5-损失函数遇到的问题.mp4
    │  │      6-CIOU损失函数定义.mp4
    │  │      7-NMS细节改进.mp4
    │  │      8-SPP与CSP网络结构.mp4
    │  │      9-SAM注意力机制模块.mp4
    │  │      10-PAN模块解读.mp4
    │  │      11-激活函数与整体架构总结.mp4
    │  │      
    │  ├─3_物体检测框架YOLOV5版本项目配置
    │  │      1-整体项目概述.mp4
    │  │      2-训练自己的数据集方法.mp4
    │  │      3-训练数据参数配置.mp4
    │  │      4-测试DEMO演示.mp4
    │  │      
    │  ├─4_物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
    │  │      1-数据源DEBUG流程解读.mp4
    │  │      2-图像数据源配置.mp4
    │  │      3-加载标签数据.mp4
    │  │      4-Mosaic数据增强方法.mp4
    │  │      5-数据四合一方法与流程演示.mp4
    │  │      6-getItem构建batch.mp4
    │  │      7-网络架构图可视化工具安装.mp4
    │  │      8-V5网络配置文件解读.mp4
    │  │      9-Focus模块流程分析.mp4
    │  │      10-完成配置文件解析任务.mp4
    │  │      11-前向传播计算.mp4
    │  │      12-BottleneckCSP层计算方法.mp4
    │  │      13-1 SPP层计算细节分析.mp4
    │  │      13-2Head层流程解读.mp4
    │  │      14-上采样与拼接操作.mp4
    │  │      15-输出结果分析.mp4
    │  │      16-超参数解读.mp4
    │  │      17-命令行参数介绍.mp4
    │  │      18-训练流程解读.mp4
    │  │      19-各种训练策略概述.mp4
    │  │      20-模型迭代过程.mp4
    │  │      
    │  ├─5_基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
    │  │      1-任务需求与项目概述.mp4
    │  │      2-数据与标签配置方法.mp4
    │  │      3-标签转换格式脚本制作.mp4
    │  │      4-各版本模型介绍分析.mp4
    │  │      5-项目参数配置.mp4
    │  │      6-缺陷检测模型训练.mp4
    │  │      7-输出结果与项目总结.mp4
    │  │      
    │  ├─6_Semi-supervised布料缺陷检测实战
    │  │      1-任务目标与流程概述.mp4
    │  │      2-论文思想与模型分析.mp4
    │  │      3-项目配置解读.mp4
    │  │      4-网络流程分析.mp4
    │  │      5-输出结果展示.mp4
    │  │      
    │  ├─7_Opencv图像常用处理方法实例
    │  │      1-图像阈值.mp4
    │  │      1-腐蚀操作.mp4
    │  │      1-计算机眼中的图像.mp4
    │  │      2-图像平滑处理.mp4
    │  │      2-膨胀操作.mp4
    │  │      2-视频的读取与处理.mp4
    │  │      3-ROI区域.mp4
    │  │      3-开运算与闭运算.mp4
    │  │      3-高斯与中值滤波.mp4
    │  │      4-梯度计算.mp4
    │  │      4-边界填充.mp4
    │  │      5-数值计算.mp4
    │  │      5-礼帽与黑帽.mp4
    │  │      
    │  ├─8_Opencv梯度计算与边缘检测实例
    │  │      1-Canny边缘检测流程.mp4
    │  │      1-Sobel算子.mp4
    │  │      2-梯度计算方法.mp4
    │  │      2-非极大值抑制.mp4
    │  │      3-scharr与lapkacian算子.mp4
    │  │      3-边缘检测效果.mp4
    │  │      
    │  ├─8_Opencv轮廓检测与直方图
    │  │      1-图像金字塔定义.mp4
    │  │      1-直方图定义.mp4
    │  │      2-均衡化原理.mp4
    │  │      2-金字塔制作方法.mp4
    │  │      3-均衡化效果.mp4
    │  │      3-轮廓检测方法.mp4
    │  │      4-傅里叶概述.mp4
    │  │      4-轮廓检测结果.mp4
    │  │      5-轮廓特征与近似.mp4
    │  │      5-频域变换结果.mp4
    │  │      6-低通与高通滤波.mp4
    │  │      6-模板匹配方法.mp4
    │  │      7-匹配效果展示.mp4
    │  │      
    │  ├─9_基于Opencv缺陷检测项目实战
    │  │      1-任务需求与环境配置.mp4
    │  │      2-数据读取与基本处理.mp4
    │  │      3-缺陷形态学操作.mp4
    │  │      4-整体流程解读.mp4
    │  │      5-缺陷检测效果演示.mp4
    │  │      
    │  ├─10_基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目
    │  │      1-数据与任务概述.mp4
    │  │      2-视频数据读取与轮廓检测.mp4
    │  │      3-目标质心计算.mp4
    │  │      4-视频数据遍历方法.mp4
    │  │      5-缺陷区域提取.mp4
    │  │      6-不同类型的缺陷检测方法.mp4
    │  │      7-检测效果演示.mp4
    │  │      
    │  ├─11_图像分割deeplab系列算法
    │  │      1-deeplab分割算法概述.mp4
    │  │      2-空洞卷积的作用.mp4
    │  │      3-感受野的意义.mp4
    │  │      4-SPP层的作用.mp4
    │  │      5-ASPP特征融合策略.mp4
    │  │      6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4
    │  │      
    │  ├─12_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
    │  │      1-PascalVoc数据集介绍.mp4
    │  │      2-项目参数与数据集读取.mp4
    │  │      3-网络前向传播流程.mp4
    │  │      4-ASPP层特征融合.mp4
    │  │      5-分割模型训练.mp4
    │  │      
    │  └─13_Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程
    │         1-数据集与任务概述..mp4
    │         2-开源项目应用方法.mp4
    │         3-github与kaggle中需要注意的点.mp4
    │         4-源码的利用方法.mp4
    │         5-数据集制作方法.mp4
    │         6-数据路径配置.mp4
    │         7-训练模型.mp4
    │         8-任务总结.mp4
    │      
    ├─15_行人重识别实战
    │  ├─1_行人重识别原理及其应用
    │  │      1-行人重识别要解决的问题.mp4
    │  │      2-挑战与困难分析.mp4
    │  │      3-评估标准rank1指标.mp4
    │  │      4-map值计算方法.mp4
    │  │      5-triplet损失计算实例.mp4
    │  │      6-Hard-Negative方法应用.mp4
    │  │      
    │  ├─2_基于注意力机制的Reld模型论文解读
    │  │      1-论文整体思想及注意力机制的作用解读.mp4
    │  │      2-空间权重值计算流程分析.mp4
    │  │      3-融合空间注意力所需特征.mp4
    │  │      4-基于特征图的注意力计算.mp4
    │  │      
    │  ├─3_基于Attention的行人重识别项目实战
    │  │      1-项目环境与数据集配置.mp4
    │  │      2-参数配置与整体架构分析.mp4
    │  │      3-进入debug模式解读网络计算流程.mp4
    │  │      4-获得空间位置点之间的关系.mp4
    │  │      5-组合关系特征图.mp4
    │  │      6-计算得到位置权重值.mp4
    │  │      7-基于特征图的权重计算.mp4
    │  │      8-损失函数计算实例解读.mp4
    │  │      9-训练与测试模块演示.mp4
    │  │      
    │  ├─4_AAAI2020顶会算法精讲
    │  │      1-论文整体框架概述.mp4
    │  │      2-局部特征与全局关系计算方法.mp4
    │  │      3-特征分组方法.mp4
    │  │      4-GCP模块特征融合方法.mp4
    │  │      5-oneVsReset方法实例.mp4
    │  │      6-损失函数应用位置.mp4
    │  │      
    │  ├─5_项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
    │  │      1-项目配置与数据集介绍.mp4
    │  │      2-数据源构建方法分析.mp4
    │  │      3-dataloader加载顺序解读.mp4
    │  │      4-debug模式解读.mp4
    │  │      5-网络计算整体流程演示.mp4
    │  │      6-特征序列构建.mp4
    │  │      7-GCP全局特征提取.mp4
    │  │      8-局部特征提取实例.mp4
    │  │      9-特征组合汇总.mp4
    │  │      10-得到所有分组特征结果.mp4
    │  │      11-损失函数与训练过程演示.mp4
    │  │      12-测试与验证模块.mp4
    │  │      
    │  ├─6_旷视研究院最新算法解读(基于图模型)
    │  │      1-关键点位置特征构建.mp4
    │  │      2-图卷积与匹配的作用.mp4
    │  │      3-局部特征热度图计算.mp4
    │  │      4-基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
    │  │      5-图卷积模块实现方法.mp4
    │  │      6-图匹配在行人重识别中的作用.mp4
    │  │      7-整体算法框架分析.mp4
    │  │      
    │  └─7_基于拓扑图的行人重识别项目实战
    │          1-数据集与环境配置概述.mp4
    │          10-整体项目总结.mp4
    │          2-局部特征准备方法.mp4
    │          3-得到一阶段热度图结果.mp4
    │          4-阶段监督训练.mp4
    │          5-初始化图卷积模型.mp4
    │          6-mask矩阵的作用.mp4
    │          7-邻接矩阵学习与更新.mp4
    │          8-基于拓扑结构组合关键点特征.mp4
    │          9-图匹配模块计算流程.mp4
    │         
    ├─16_对抗生成网络实战
    │  ├─1_课程介绍
    │  │      课程介绍.mp4
    │  │      
    │  ├─2_对抗生成网络架构原理与实战解析
    │  │      1-对抗生成网络通俗解释.mp4
    │  │      2-GAN网络组成.mp4
    │  │      3-损失函数解释说明.mp4
    │  │      4-数据读取模块.mp4
    │  │      5-生成与判别网络定义.mp4
    │  │      
    │  ├─3_基于CycleGan开源项目实战图像合成
    │  │      1-CycleGan网络所需数据.mp4
    │  │      2-CycleGan整体网络架构.mp4
    │  │      3-PatchGan判别网络原理.mp4
    │  │      4-Cycle开源项目简介.mp4
    │  │      5-数据读取与预处理操作.mp4
    │  │      6-生成网络模块构造.mp4
    │  │      7-判别网络模块构造.mp4
    │  │      8-损失函数:identity loss计算方法.mp4
    │  │      9-生成与判别损失函数指定.mp4
    │  │      10-额外补充:VISDOM可视化配置.mp4
    │  │      
    │  ├─4_stargan论文架构解析
    │  │      1-stargan效果演示分析.mp4
    │  │      2-网络架构整体思路解读.mp4
    │  │      3-建模流程分析.mp4
    │  │      4-V1版本存在的问题及后续改进思路.mp4
    │  │      5-V2版本在整体网络架构.mp4
    │  │      6-编码器训练方法.mp4
    │  │      7-损失函数公式解析.mp4
    │  │      8-训练过程分析.mp4
    │  │      
    │  ├─5_stargan项目实战及其源码解读
    │  │      1-项目配置与数据源下载.mp4
    │  │      2-测试效果演示.mp4
    │  │      3-项目参数解析.mp4
    │  │      4-生成器模块源码解读.mp4
    │  │      5-所有网络模块构建实例.mp4
    │  │      6-数据读取模块分析.mp4
    │  │      7-判别器损失计算.mp4
    │  │      8-损失计算详细过程.mp4
    │  │      9-生成模块损失计算.mp4
    │  │      10-测试模块效果与实验分析.mp4
    │  │      
    │  ├─6_基于starganvc2的变声器论文原理解读
    │  │      1-论文整体思路与架构解读.mp4
    │  │      2-VCC2016输入数据.mp4
    │  │      3-语音特征提取.mp4
    │  │      4-生成器模型架构分析.mp4
    │  │      5-InstanceNorm的作用解读.mp4
    │  │      6-AdaIn的目的与效果.mp4
    │  │      7-判别器模块分析.mp4
    │  │      
    │  ├─7_starganvc2变声器项目实战及其源码解读
    │  │      1-数据与项目文件解读.mp4
    │  │      2-环境配置与工具包安装.mp4
    │  │      3-数据预处理与声音特征提取.mp4
    │  │      4-生成器构造模块解读.mp4
    │  │      5-下采样与上采样操作.mp4
    │  │      6-starganvc2版本标签输入分析.mp4
    │  │      7-生成器前向传播维度变化.mp4
    │  │      8-判别器模块解读.mp4
    │  │      9-论文损失函数.mp4
    │  │      10-源码损失计算流程.mp4
    │  │      11-测试模块-生成转换语音.mp4
    │  │      
    │  ├─8_图像超分辨率重构实战
    │  │      1-论文概述.mp4
    │  │      2-网络架构.mp4
    │  │      3-数据与环境配置.mp4
    │  │      4-数据加载与配置.mp4
    │  │      5-生成模块.mp4
    │  │      6-判别模块.mp4
    │  │      7-VGG特征提取网络.mp4
    │  │      8-损失函数与训练.mp4
    │  │      9-测试模块.mp4
    │  │      
    │  └─9_基于GAN的图像补全实战
    │          1-论文概述.mp4
    │          2-网络架构1.mp4
    │          3-细节设计.mp4
    │          4-论文总结.mp4
    │          5-数据与项目概述.mp4
    │          6-参数基本设计.mp4
    │          7-网络结构配置.mp4
    │          8-网络迭代训练.mp4
    │          9-测试模块.mp4
    │         
    ├─17_强化学习实战系列
    │  ├─1_强化学习简介及其应用
    │  │      1-一张图通俗解释强化学习.mp4
    │  │      2-强化学习的指导依据.mp4
    │  │      3-强化学习AI游戏DEMO.mp4
    │  │      4-应用领域简介.mp4
    │  │      5-强化学习工作流程.mp4
    │  │      6-计算机眼中的状态与行为.mp4
    │  │      
    │  ├─2_PPO算法与公式推导
    │  │      1-基本情况介绍.mp4
    │  │      2-与环境交互得到所需数据.mp4
    │  │      3-要完成的目标分析.mp4
    │  │      4-策略梯度推导.mp4
    │  │      5-baseline方法.mp4
    │  │      6-OnPolicy与OffPolicy策略.mp4
    │  │      7-importance sampling的作用.mp4
    │  │      8-PPO算法整体思路解析.mp4
    │  │      
    │  ├─3_PPO实战-月球登陆器训练实例
    │  │      1-Critic的作用与效果.mp4
    │  │      2-PPO2版本公式解读.mp4
    │  │      3-参数与网络结构定义.mp4
    │  │      4-得到动作结果.mp4
    │  │      5-奖励获得与计算.mp4
    │  │      6-参数迭代与更新.mp4
    │  │      
    │  ├─4_Q-learning与DQN算法
    │  │      1-算法原理通俗解读.mp4
    │  │      2-目标函数与公式解析.mp4
    │  │      3-Qlearning算法实例解读.mp4
    │  │      4-Q值迭代求解.mp4
    │  │      5-DQN简介.mp4
    │  │      
    │  ├─5_DQN算法实例演示
    │  │      1-整体任务流程演示.mp4
    │  │      2-探索与action获取.mp4
    │  │      3-计算target值.mp4
    │  │      4-训练与更新.mp4
    │  │      
    │  ├─6_DQN改进与应用技巧
    │  │      1-DoubleDqn要解决的问题.mp4
    │  │      2-DuelingDqn改进方法.mp4
    │  │      3-Dueling整体网络架构分析.mp4
    │  │      4-MultiSetp策略.mp4
    │  │      5-连续动作处理方法.mp4
    │  │      
    │  ├─7_Actor-Critic算法分析(A3C)
    │  │      1-AC算法回顾与知识点总结.mp4
    │  │      2-优势函数解读与分析.mp4
    │  │      3-计算流程实例.mp4
    │  │      4-A3C整体架构分析.mp4
    │  │      5-损失函数整理.mp4
    │  │      
    │  └─8_用A3C玩转超级马里奥
    │          1-整体流程与环境配置.mp4
    │          2-启动游戏环境.mp4
    │          3-要计算的指标回顾.mp4
    │          4-初始化局部模型并加载参数.mp4
    │          5-与环境交互得到训练数据.mp4
    │          6-训练网络模型.mp4
    │         
    ├─18_面向医学领域的深度学习实战
    │  ├─1_卷积神经网络原理与参数解读
    │  │      1-1卷积神经网络应用领域.mp4
    │  │      2-1卷积的作用.mp4
    │  │      3-1卷积特征值计算方法.mp4
    │  │      4-1得到特征图表示.mp4
    │  │      5-1步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
    │  │      6-1边缘填充方法.mp4
    │  │      7-1特征图尺寸计算与参数共享.mp4
    │  │      8-1池化层的作用.mp4
    │  │      9-1整体网络架构.mp4
    │  │      10-1VGG网络架构.mp4
    │  │      11-1残差网络Resnet.mp4
    │  │      12-感受野的作用.mp4
    │  │      
    │  ├─2_PyTorch框架基本处理操作
    │  │      1-PyTorch实战课程简介.mp4
    │  │      2-PyTorch框架发展趋势简介.mp4
    │  │      3-框架安装方法(CPU与GPU版本).mp4
    │  │      4-PyTorch基本操作简介.mp4
    │  │      5-自动求导机制.mp4
    │  │      6线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
    │  │      7线性回归DEMO-训练回归模型.mp4
    │  │      8常见tensor格式.mp4
    │  │      9Hub模块简介.mp4
    │  │      
    │  ├─3_PyTorch框架必备核心模块解读
    │  │      1-卷积网络参数定义.mp4
    │  │      2-网络流程解读.mp4
    │  │      3-Vision模块功能解读.mp4
    │  │      4-分类任务数据集定义与配置.mp4
    │  │      5-图像增强的作用.mp4
    │  │      6-数据预处理与数据增强模块.mp4
    │  │      7-Batch数据制作.mp4
    │  │      8-迁移学习的目标.mp4
    │  │      9-迁移学习策略.mp4
    │  │      10-加载训练好的网络模型.mp4
    │  │      11-优化器模块配置.mp4
    │  │      12-实现训练模块.mp4
    │  │      13-训练结果与模型保存.mp4
    │  │      14-加载模型对测试数据进行预测.mp4
    │  │      15-额外补充-Resnet论文解读.mp4
    │  │      16-额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
    │  │      
    │  ├─4_基于Resnet的医学数据集分类实战
    │  │      1-医学疾病数据集介绍.mp4
    │  │      2-Resnet网络架构原理分析.mp4
    │  │      3-dataloader加载数据集.mp4
    │  │      4-Resnet网络前向传播.mp4
    │  │      5-残差网络的shortcut操作.mp4
    │  │      6-特征图升维与降采样操作.mp4
    │  │      7-网络整体流程与训练演示.mp4
    │  │      
    │  ├─5_图像分割及其损失函数概述
    │  │      1-语义分割与实例分割概述.mp4
    │  │      2-分割任务中的目标函数定义.mp4
    │  │      3-MIOU评估标准.mp4
    │  │      
    │  ├─6_Unet系列算法讲解
    │  │      1-Unet网络编码与解码过程.mp4
    │  │      2-网络计算流程.mp4
    │  │      3-Unet升级版本改进.mp4
    │  │      4-后续升级版本介绍.mp4
    │  │      
    │  ├─7_unet医学细胞分割实战
    │  │      1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4
    │  │      2-数据增强工具.mp4
    │  │      3-Debug模式演示网络计算流程.mp4
    │  │      4-特征融合方法演示.mp4
    │  │      5-迭代完成整个模型计算任务.mp4
    │  │      6-模型效果验证.mp4
    │  │      
    │  ├─8_deeplab系列算法
    │  │      1-deeplab分割算法概述.mp4
    │  │      2-空洞卷积的作用.mp4
    │  │      3-感受野的意义.mp4
    │  │      4-SPP层的作用.mp4
    │  │      5-ASPP特征融合策略.mp4
    │  │      6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4
    │  │      
    │  ├─9_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
    │  │      1-PascalVoc数据集介绍.mp4
    │  │      2-项目参数与数据集读取.mp4
    │  │      3-网络前向传播流程.mp4
    │  │      4-ASPP层特征融合.mp4
    │  │      5-分割模型训练.mp4
    │  │      
    │  ├─10_基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
    │  │      1-数据集与任务概述.mp4
    │  │      2-项目基本配置参数.mp4
    │  │      3-任务流程解读.mp4
    │  │      4-文献报告分析.mp4
    │  │      5-补充:视频数据源特征处理方法概述.mp4
    │  │      6-补充:R(2plus1)D处理方法分析.mp4
    │  │      
    │  ├─11_YOLO系列物体检测算法原理解读
    │  │      1-V2版本细节升级概述.mp4
    │  │      1-V3版本改进概述.mp4
    │  │      1-V4版本整体概述.mp4
    │  │      1-YOLO算法整体思路解读.mp4
    │  │      1-检测任务中阶段的意义.mp4
    │  │      2-V4版本贡献解读.mp4
    │  │      2-不同阶段算法优缺点分析.mp4
    │  │      2-多scale方法改进与特征融合.mp4
    │  │      2-检测算法要得到的结果.mp4
    │  │      2-网络结构特点.mp4
    │  │      3-IOU指标计算.mp4
    │  │      3-数据增强策略分析.mp4
    │  │      3-整体网络架构解读.mp4
    │  │      3-架构细节解读.mp4
    │  │      3-经典变换方法对比分析.mp4
    │  │      4-DropBlock与标签平滑方法.mp4
    │  │      4-位置损失计算.mp4
    │  │      4-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4
    │  │      4-残差连接方法解读.mp4
    │  │      4-评估所需参数计算.mp4
    │  │      5-map指标计算.mp4
    │  │      5-偏移量计算方法.mp4
    │  │      5-损失函数遇到的问题.mp4
    │  │      5-整体网络模型架构分析.mp4
    │  │      5-置信度误差与优缺点分析.mp4
    │  │      6-CIOU损失函数定义.mp4
    │  │      6-先验框设计改进.mp4
    │  │      6-坐标映射与还原.mp4
    │  │      7-NMS细节改进.mp4
    │  │      7-sotfmax层改进.mp4
    │  │      7-感受野的作用.mp4
    │  │      8-SPP与CSP网络结构.mp4
    │  │      8-特征融合改进.mp4
    │  │      9-SAM注意力机制模块.mp4
    │  │      10-PAN模块解读.mp4
    │  │      11-激活函数与整体架构总结.mp4
    │  │      
    │  ├─12_基于YOLO5细胞检测实战
    │  │      1-任务与细胞数据集介绍.mp4
    │  │      2-模型与算法配置参数解读.mp4
    │  │      3-网络训练流程演示.mp4
    │  │      4-效果评估与展示.mp4
    │  │      5-细胞检测效果演示.mp4
    │  │      
    │  ├─13_知识图谱原理解读
    │  │      1-数据关系抽取分析.mp4
    │  │      1-知识图谱通俗解读.mp4
    │  │      2-常用NLP技术点分析.mp4
    │  │      2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4
    │  │      3-graph-embedding的作用与效果.mp4
    │  │      3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
    │  │      4-金融与推荐领域的应用.mp4
    │  │      4-金融领域图编码实例.mp4
    │  │      5-数据获取分析.mp4
    │  │      5-视觉领域图编码实例.mp4
    │  │      6-图谱知识融合与总结分析.mp4
    │  │      
    │  ├─14_Neo4j数据库实战
    │  │      1-Neo4j图数据库介绍.mp4
    │  │      2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4
    │  │      3-可视化例子演示.mp4
    │  │      4-创建与删除操作演示.mp4
    │  │      5-数据库更改查询操作演示.mp4
    │  │      
    │  ├─15_基于知识图谱的医药问答系统实战
    │  │      1-项目概述与整体架构分析.mp4
    │  │      2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
    │  │      3-任务流程概述.mp4
    │  │      4-环境配置与所需工具包安装.mp4
    │  │      5-提取数据中的关键字段信息.mp4
    │  │      5-数据获取分析.mp4
    │  │      6-创建关系边.mp4
    │  │      7-打造医疗知识图谱模型.mp4
    │  │      8-加载所有实体数据.mp4
    │  │      9-实体关键词字典制作.mp4
    │  │      10-完成对话系统构建.mp4
    │  │      
    │  ├─16_词向量模型与RNN网络架构
    │  │      2-1词向量模型通俗解释.mp4
    │  │      3-1模型整体框架.mp4
    │  │      4-1训练数据构建.mp4
    │  │      5-1CBOW与Skip-gram模型.mp4
    │  │      6-1负采样方案.mp4
    │  │      额外补充-RNN网络模型解读.mp4
    │  │      
    │  └─17_医学糖尿病数据命名实体识别
    │         1-数据与任务介绍.mp4
    │         2-整体模型架构.mp4
    │         3-数据-标签-语料库处理.mp4
    │         4-输入样本填充补齐.mp4
    │         5-训练网络模型.mp4
    │         6-医疗数据集(糖尿病)实体识别.mp4
    │         
    ├─19_深度学习模型部署与剪枝优化实战
    │  ├─3_pyTorch框架部署实践
    │  │      0-课程简介12.mp4
    │  │      1-所需基本环境配置.mp4
    │  │      2-模型加载与数据预处理.mp4
    │  │      3-接收与预测模块实现.mp4
    │  │      4-效果实例演示.mp4
    │  │      
    │  ├─4_YOLO-V3物体检测部署实例
    │  │      1-项目所需配置文件介绍.mp4
    │  │      2-加载参数与模型权重.mp4
    │  │      3-数据预处理.mp4
    │  │      4-返回线性预测结果.mp4
    │  │      
    │  ├─5_docker实例演示
    │  │      1-docker简介.mp4
    │  │      2-docker安装与配置.mp4
    │  │      3-阿里云镜像配置.mp4
    │  │      4-基于docker配置pytorch环境.mp4
    │  │      5-安装演示环境所需依赖.mp4
    │  │      6-复制所需配置到容器中.mp4
    │  │      7-上传与下载配置好的项目.mp4
    │  │      
    │  ├─6_tensorflow-serving实战
    │  │      1-tf-serving项目获取与配置.mp4
    │  │      2-加载并启动模型服务.mp4
    │  │      3-测试模型部署效果.mp4
    │  │      4-fashion数据集获取.mp4
    │  │      5-加载fashion模型启动服务.mp4
    │  │      
    │  ├─7_模型剪枝-Network Slimming算法分析
    │  │      1-论文算法核心框架概述.mp4
    │  │      2-BatchNorm要解决的问题.mp4
    │  │      3-BN的本质作用.mp4
    │  │      4-额外的训练参数解读.mp4
    │  │      5-稀疏化原理与效果.mp4
    │  │      
    │  ├─8_模型剪枝-Network Slimming实战解读
    │  │      1-整体案例流程解读.mp4
    │  │      2-加入L1正则化来进行更新.mp4
    │  │      3-剪枝模块介绍.mp4
    │  │      4-筛选需要的特征图.mp4
    │  │      5-剪枝后模型参数赋值.mp4
    │  │      6-微调完成剪枝模型.mp4
    │  │      
    │  └─9_Mobilenet三代网络模型架构
    │          1-模型剪枝分析.mp4
    │          2-常见剪枝方法介绍.mp4
    │          3-mobilenet简介.mp4
    │          4-经典卷积计算量与参数量分析.mp4
    │          5-深度可分离卷积的作用与效果.mp4
    │          6-参数与计算量的比较.mp4
    │          7-V1版本效果分析.mp4
    │          8-V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4
    │          9-倒残差结构的作用.mp4
    │          10-V2整体架构与效果分析.mp4
    │          11-V3版本网络架构分析.mp4
    │          12-SE模块作用与效果解读.mp4
    │          13-代码实现mobilenetV3网络架构.mp4

    ├─20_自然语言处理经典案例实战  
    │      ├─1_NLP常用工具包实战
    │      │      1-Python字符串处理.mp4
    │      │      2-正则常用符号.mp4
    │      │      2-正则表达式基本语法.mp4
    │      │      4-常用函数介绍.mp4
    │      │      5-NLTK工具包简介.mp4
    │      │      6-停用词过滤.mp4
    │      │      7-词性标注.mp4
    │      │      8-数据清洗实例.mp4
    │      │      9-Spacy工具包.mp4
    │      │      10-名字实体匹配.mp4
    │      │      11-恐怖袭击分析.mp4
    │      │      12-统计分析结果.mp4
    │      │      13-结巴分词器.mp4
    │      │      14-词云展示.mp4
    │      │      
    │      ├─2_商品信息可视化与文本分析
    │      │      1-任务概述.mp4
    │      │      2-商品类别划分.mp4
    │      │      3-商品类别可视化展示.mp4
    │      │      4-描述长度对价格的影响.mp4
    │      │      5-词云展示.mp4
    │      │      6-tf-idf结果.mp4
    │      │      7-降维可视化展示.mp4
    │      │      8-聚类与主题模型.mp4
    │      │      
    │      ├─3_贝叶斯算法
    │      │      1-贝叶斯算法概述.mp4
    │      │      2-贝叶斯推导实例.mp4
    │      │      3-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
    │      │      4-垃圾邮件过滤实例.mp4
    │      │      5-贝叶斯实现拼写检查器.mp4
    │      │      
    │      ├─4_新闻分类任务实战
    │      │      1-文本分析与关键词提取.mp4
    │      │      2-相似度计算.mp4
    │      │      3-新闻数据与任务简介.mp4
    │      │      4-TF-IDF关键词提取.mp4
    │      │      5-LDA建模.mp4
    │      │      6-基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
    │      │      
    │      ├─5_HMM隐马尔科夫模型
    │      │      1-马尔科夫模型.mp4
    │      │      2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4
    │      │      3-组成与要解决的问题.mp4
    │      │      4-暴力求解方法.mp4
    │      │      5-复杂度计算.mp4
    │      │      6-前向算法.mp4
    │      │      7-前向算法求解实例.mp4
    │      │      8-Baum-Welch算法.mp4
    │      │      9-参数求解.mp4
    │      │      10-维特比算法.mp4
    │      │      
    │      ├─6_HMM工具包实战
    │      │      1-hmmlearn工具包.mp4
    │      │      2-工具包使用方法.mp4
    │      │      3-中文分词任务.mp4
    │      │      4-实现中文分词.mp4
    │      │      
    │      ├─7_语言模型
    │      │      1-开篇.mp4
    │      │      2-语言模型.mp4
    │      │      3-N-gram模型.mp4
    │      │      4-词向量.mp4
    │      │      5-神经网络模型.mp4
    │      │      6-Hierarchical Softmax.mp4
    │      │      7-CBOW模型实例.mp4
    │      │      8-CBOW求解目标.mp4
    │      │      9-锑度上升求解.mp4
    │      │      10-负采样模型.mp4
    │      │      
    │      ├─8_使用Gemsim构建词向量
    │      │      1-使用Gensim库构造词向量.mp4
    │      │      2-维基百科中文数据处理.mp4
    │      │      3-Gensim构造word2vec模型.mp4
    │      │      4-测试模型相似度结果.mp4
    │      │      
    │      ├─9_基于word2vec的分类任务
    │      │      1-影评情感分类.mp4
    │      │      2-基于词袋模型训练分类器.mp4
    │      │      3-准备word2vec输入数据.mp4
    │      │      4-使用gensim构建word2vec词向量(新).mp4
    │      │      
    │      ├─10_NLP-文本特征方法对比
    │      │      1.1-任务概述.mp4
    │      │      2-词袋模型.mp4
    │      │      3-词袋模型分析.mp4
    │      │      4-TFIDF模型.mp4
    │      │      5-word2vec词向量模型.mp4
    │      │      6-深度学习模型.mp4
    │      │      
    │      ├─11_NLP-相似度模型
    │      │      1.任务概述.mp4
    │      │      2-数据展示.mp4
    │      │      3-正负样本制作.mp4
    │      │      4-数据预处理.mp4
    │      │      5-网络模型定义.mp4
    │      │      6-基于字符的训练.mp4
    │      │      7-基于句子的相似度训练.mp4
    │      │      
    │      ├─12_LSTM情感分析
    │      │      1-RNN网络架构.mp4
    │      │      2-LSTM网络架构.mp4
    │      │      3-案例:使用LSTM进行情感分类.mp4
    │      │      4-情感数据集处理.mp4
    │      │      5-基于word2vec的LSTM模型.mp4
    │      │      
    │      ├─13_机器人写唐诗
    │      │      1.1.1-任务概述与环境配置.mp4
    │      │      2-参数配置.mp4
    │      │      3-数据预处理模块.mp4
    │      │      4-batch数据制作.mp4
    │      │      5-RNN模型定义.mp4
    │      │      6-完成训练模块.mp4
    │      │      7-训练唐诗生成模型.mp4
    │      │      8-测试唐诗生成效果.mp4
    │      │      
    │      └─14_对话机器人
    │             1-效果演示.mp4
    │             2-参数配置与数据加载.mp4
    │             3-数据处理.mp4
    │             4-词向量与投影.mp4
    │             5-seq网络.mp4
    │             6-网络训练.mp4
    │            
    ├─21_自然语言处理通用框架-BERT实战
    │      ├─1_自然语言处理通用框架BERT原理解读
    │      │      1-BERT课程简介.mp4
    │      │      2-BERT任务目标概述.mp4
    │      │      2-传统解决方案遇到的问题.mp4
    │      │      3-注意力机制的作用.mp4
    │      │      4-self-attention计算方法.mp4
    │      │      5-特征分配与softmax机制.mp4
    │      │      7-Multi-head的作用.mp4
    │      │      8-位置编码与多层堆叠.mp4
    │      │      9-transformer整体架构梳理.mp4
    │      │      10-BERT模型训练方法.mp4
    │      │      11-训练实例.mp4
    │      │      
    │      ├─2_谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
    │      │      1-BERT开源项目简介.mp4
    │      │      2-项目参数配置.mp4
    │      │      3-数据读取模块.mp4
    │      │      4-数据预处理模块.mp4
    │      │      5-tfrecord制作.mp4
    │      │      6-Embedding层的作用.mp4
    │      │      7-加入额外编码特征.mp4
    │      │      8-加入位置编码特征.mp4
    │      │      9-mask机制.mp4
    │      │      10-构建QKV矩阵.mp4
    │      │      11-完成Transformer模块构建.mp4
    │      │      12-训练BERT模型.mp4
    │      │      
    │      ├─3_项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
    │      │      1-中文分类数据与任务概述.mp4
    │      │      2-读取处理自己的数据集.mp4
    │      │      3-训练BERT中文分类模型.mp4
    │      │      
    │      ├─4_项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
    │      │      1-命名实体识别数据分析与任务目标.mp4
    │      │      2-NER标注数据处理与读取.mp4
    │      │      3-构建BERT与CRF模型.mp4
    │      │      
    │      ├─5_必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
    │      │      1-词向量模型通俗解释.mp4
    │      │      2-模型整体框架.mp4
    │      │      3-训练数据构建.mp4
    │      │      4-CBOW与Skip-gram模型.mp4
    │      │      5-负采样方案.mp4
    │      │      
    │      ├─6_必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
    │      │      1-数据与任务流程.mp4
    │      │      2-数据清洗.mp4
    │      │      3-batch数据制作.mp4
    │      │      4-网络训练.mp4
    │      │      5-可视化展示.mp4
    │      │      
    │      ├─7_必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
    │      │      1-RNN网络模型解读.mp4
    │      │      2-NLP应用领域与任务简介.mp4
    │      │      3-项目流程解读.mp4
    │      │      4-加载词向量特征.mp4
    │      │      5-正负样本数据读取.mp4
    │      │      6-构建LSTM网络模型.mp4
    │      │      7-训练与测试效果.mp4
    │      │      第十二课:LSTM情感分析.mp4
    │      │      
    │      └─8_医学糖尿病数据命名实体识别
    │              1-数据与任务介绍.mp4
    │              2-整体模型架构.mp4
    │              3-数据-标签-语料库处理.mp4
    │              4-输入样本填充补齐.mp4
    │              5-训练网络模型.mp4
    │              6-医疗数据集(糖尿病)实体识别.mp4
    │              
    ├─22_知识图谱实战系列
    │      ├─1_知识图谱介绍及其应用领域分析
    │      │           1-知识图谱通俗解读.mp4
    │      │           2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4
    │      │           3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
    │      │           4-金融与推荐领域的应用.mp4
    │      │           5-数据获取分析.mp4
    │           │      
    │           ├─2_知识图谱涉及技术点分析
    │           │      1-数据关系抽取分析.mp4
    │           │      2-常用NLP技术点分析.mp4
    │           │      3-graph-embedding的作用与效果.mp4
    │           │      4-金融领域图编码实例.mp4
    │           │      5-视觉领域图编码实例.mp4
    │           │      6-图谱知识融合与总结分析.mp4
    │           │      
    │           ├─3_Neo4j数据库实战
    │           │      1-Neo4j图数据库介绍.mp4
    │           │      2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4
    │           │      3-可视化例子演示.mp4
    │           │      4-创建与删除操作演示.mp4
    │           │      5-数据库更改查询操作演示.mp4
    │           │      
    │           ├─4_使用python操作neo4j实例
    │           │      1-使用Py2neo建立连接.mp4
    │           │      2-提取所需的指标信息.mp4
    │           │      3-在图中创建实体.mp4
    │           │      4-根据给定实体创建关系.mp4
    │           │      
    │           ├─5_基于知识图谱的医药问答系统实战
    │           │      1-项目概述与整体架构分析.mp4
    │           │      2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
    │           │      3-任务流程概述.mp4
    │           │      4-环境配置与所需工具包安装.mp4
    │           │      5-提取数据中的关键字段信息.mp4
    │           │      6-创建关系边.mp4
    │           │      7-打造医疗知识图谱模型.mp4
    │           │      8-加载所有实体数据.mp4
    │           │      9-实体关键词字典制作.mp4
    │           │      10-完成对话系统构建.mp4
    │           │      
    │           ├─6_文本关系抽取实践
    │           │      1-关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4
    │           │      2-LTP工具包概述介绍.mp4
    │           │      3-pyltp安装与流程演示.mp4
    │           │      4-得到分词与词性标注结果.mp4
    │           │      5-依存句法概述.mp4
    │           │      6-句法分析结果整理.mp4
    │           │      7-语义角色构建与分析.mp4
    │           │      8-设计规则完成关系抽取.mp4
    │           │      
    │           ├─7_金融平台风控模型实践
    │           │      1-竞赛任务目标.mp4
    │           │      2-图模型信息提取.mp4
    │           │      3-节点权重特征提取(PageRank).mp4
    │           │      4-deepwalk构建图顶点特征.mp4
    │           │      5-各项统计特征.mp4
    │           │      6-app安装特征.mp4
    │           │      7-图中联系人特征.mp4
    │           │      
    │           └─8_医学糖尿病数据命名实体识别
    │                  1-数据与任务介绍1.mp4
    │                  2-整体模型架构1.mp4
    │                  3-数据-标签-语料库处理1.mp4
    │                  4-输入样本填充补齐1.mp4
    │                  5-训练网络模型1.mp4
    │                  6-医疗数据集(糖尿病)实体识别1.mp4
    │           
    │   
    ├─23_语音识别实战系列
    │      ├─1_seq2seq序列网络模型
    │      │      1-序列网络模型概述分析.mp4
    │      │      2-工作原理概述.mp4
    │      │      3.注意力机制的作用.txt
    │      │      4-加入attention的序列模型整体架构.mp4
    │      │      5-TeacherForcing的作用与训练策略.mp4
    │      │      额外补充-RNN网络模型解读.mp4
    │      │      
    │      ├─2_LAS模型语音识别实战
    │      │      1-数据源与环境配置.mp4
    │      │      2-语料表制作方法.mp4
    │      │      3-制作json标注数据.mp4
    │      │      4-声音数据处理模块解读.mp4
    │      │      5-Pack与Pad操作解析.mp4
    │      │      6-编码器模块整体流程.mp4
    │      │      7-加入注意力机制.mp4
    │      │      8-计算得到每个输出的attention得分.mp4
    │      │      9-解码器与训练过程演示.mp4
    │      │      
    │      ├─3_starganvc2变声器论文原理解读
    │      │      1-论文整体思路与架构解读.mp4
    │      │      2-VCC2016输入数据.mp4
    │      │      3-语音特征提取.mp4
    │      │      4-生成器模型架构分析.mp4
    │      │      5-InstanceNorm的作用解读.mp4
    │      │      6-AdaIn的目的与效果.mp4
    │      │      7-判别器模块分析.mp4
    │      │      
    │      ├─4_staeganvc2变声器源码实战
    │      │      1-数据与项目文件解读.mp4
    │      │      2-环境配置与工具包安装.mp4
    │      │      3-数据预处理与声音特征提取.mp4
    │      │      4-生成器构造模块解读.mp4
    │      │      5-下采样与上采样操作.mp4
    │      │      6-starganvc2版本标签输入分析.mp4
    │      │      7-生成器前向传播维度变化.mp4
    │      │      8-判别器模块解读.mp4
    │      │      9-论文损失函数.mp4
    │      │      10-源码损失计算流程.mp4
    │      │      11-测试模块-生成转换语音.mp4
    │      │      
    │      ├─5_语音分离ConvTasnet模型
    │      │      1-语音分离任务分析.mp4
    │      │      2-经典语音分离模型概述.mp4
    │      │      3-DeepClustering论文解读.mp4
    │      │      4-TasNet编码器结构分析.mp4
    │      │      5-DW卷积的作用与效果.mp4
    │      │      6-基于Mask得到分离结果.mp4
    │      │      
    │      ├─6_ConvTasnet语音分离实战
    │      │      1-数据准备与环境配置.mp4
    │      │      2-训练任务所需参数介绍.mp4
    │      │      3-DataLoader定义.mp4
    │      │      4-采样数据特征编码.mp4
    │      │      5-编码器特征提取.mp4
    │      │      6-构建更大的感受区域.mp4
    │      │      7-解码得到分离后的语音.mp4
    │      │      8-测试模块所需参数.mp4
    │      │      
    │      └─7_语音合成tacotron最新版实战
    │              1-语音合成项目所需环境配置.mp4
    │              2-所需数据集介绍.mp4
    │              3-路径配置与整体流程解读.mp4
    │              4-Dataloader构建数据与标签.mp4
    │              5-编码层要完成的任务.mp4
    │              6-得到编码特征向量.mp4
    │              7-解码器输入准备.mp4
    │              8-解码器流程梳理.mp4
    │              9-注意力机制应用方法.mp4
    │              10-得到加权的编码向量.mp4
    │              11-模型输出结果.mp4
    │              12-损失函数与预测.mp4
    │              
    └─24_推荐系统实战系列
           ├─1_推荐系统介绍及其应用
           │      1-推荐系统通俗解读.mp4
           │      2-推荐系统发展简介.mp4
           │      3-应用领域与多方位评估指标.mp4
           │      4-任务流程与挑战概述.mp4
           │      5-常用技术点分析.mp4
           │      6-与深度学习的结合.mp4
           │      
           ├─2_协同过滤与矩阵分解
           │      1-协同过滤与矩阵分解简介.mp4
           │      2-基于用户与商品的协同过滤.mp4
           │      3-相似度计算与推荐实例.mp4
           │      4-矩阵分解的目的与效果.mp4
           │      5-矩阵分解中的隐向量.mp4
           │      6-目标函数简介.mp4
           │      7-隐式情况分析.mp4
           │      8-Embedding的作用.mp4
           │      
           ├─3_音乐推荐系统实战
           │      1-音乐推荐任务概述.mp4
           │      2-数据集整合.mp4
           │      3-基于物品的协同过滤.mp4
           │      4-物品相似度计算与推荐.mp4
           │      5-SVD矩阵分解.mp4
           │      6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
           │      
           ├─4_知识图谱与Neo4j数据库实例
           │      1-Neo4j图数据库介绍.mp4
           │      1-知识图谱通俗解读.mp4
           │      2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4
           │      2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4
           │      3-可视化例子演示.mp4
           │      3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
           │      4-创建与删除操作演示.mp4
           │      4-金融与推荐领域的应用.mp4
           │      5-数据库更改查询操作演示.mp4
           │      5-数据获取分析.mp4
           │      
           ├─5_基于知识图谱的电影推荐实战
           │      1-知识图谱推荐系统效果演示.mp4
           │      2-kaggle电影数据集下载与配置.mp4
           │      3-图谱需求与任务流程解读.mp4
           │      4-项目所需环境配置安装.mp4
           │      5-构建用户电影知识图谱.mp4
           │      6-图谱查询与匹配操作.mp4
           │      7-相似度计算与推荐引擎构建.mp4
           │      
           ├─6_点击率估计FM与DeepFM算法
           │      1-CTR估计及其经典方法概述.mp4
           │      2-高维特征带来的问题.mp4
           │      3-二项式特征的作用与挑战.mp4
           │      4-二阶公式推导与化简.mp4
           │      5-FM算法解析.mp4
           │      6-DeepFm整体架构解读.mp4
           │      7-输入层所需数据样例.mp4
           │      8-Embedding层的作用与总结.mp4
           │      
           ├─7_DeepFM算法实战
           │      1-数据集介绍与环境配置.mp4
           │      2-广告点击数据预处理实例.mp4
           │      3-数据处理模块Embedding层.mp4
           │      4-Index与Value数据制作.mp4
           │      5-一阶权重参数设计.mp4
           │      6-二阶特征构建方法.mp4
           │      7-特征组合方法实例分析.mp4
           │      8-完成FM模块计算.mp4
           │      9-DNN模块与训练过程.mp4
           │      
           ├─8_推荐系统常用工具包演示
           │      1-环境配置与数据集介绍.mp4
           │      2-电影数据集预处理分析.mp4
           │      3-surprise工具包基本使用.mp4
           │      4-模型测试集结果.mp4
           │      5-评估指标概述.mp4
           │      
           ├─9_基于文本数据的推荐实例
           │      1-数据与环境配置介绍.mp4
           │      2-数据科学相关数据介绍.mp4
           │      3-文本数据预处理.mp4
           │      4-TFIDF构建特征矩阵.mp4
           │      5-矩阵分解演示.mp4
           │      6-LDA主题模型效果演示.mp4
           │      7-推荐结果分析.mp4
           │      
           ├─10_基本统计分析的电影推荐
           │      1-电影数据与环境配置.mp4
           │      2-数据与关键词信息展示.mp4
           │      3-关键词云与直方图展示.mp4
           │      4-特征可视化.mp4
           │      5-数据清洗概述.mp4
           │      6-缺失值填充方法.mp4
           │      7-推荐引擎构造.mp4
           │      8-数据特征构造.mp4
           │      9-得出推荐结果.mp4
           │      
           └─11_补充-基于相似度的酒店推荐系统
                  1-酒店数据与任务介绍.mp4
                  2-文本词频统计.mp4
                  3-ngram结果可视化展示.mp4
                  4-文本清洗.mp4
                  5-相似度计算.mp4
                  6-得出推荐结果.mp4

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