专为程序员设计的统计课|完结无密
Python全部课程

专为程序员设计的统计课|完结无密

                            为程序员设计的统计课程数学与编程相结合 为您构建完善的统计知识体系 本课程清晰、完整地描述了统计学的内容,并在每章中添加编程部分,这更有助于程序员理解统计学。本课程将简要解释统计学的重要概念和知识点,使学生能够彻底学习统计分析。这是一门必须掌握机器学习、数据分析师等前沿职位的统计课程。  适合人群 对统计感兴趣的学生想深入学习人工智能、机器学习、深度学习等领域,但数学基础差。 技术储备要求 高中数学基础;编程部分需要Python3语言基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1tMZ6M6prPL_oipAKgi7TuA提取码:nnzw[/wm_tips] 章节目录:欢迎学习第一章 课程介绍。请在问答区问答。祝你学习愉快。!】尝试3 节 | 本章将介绍统计思维方式、统计整体框架、学习统计的目的、统计与机器学习的密切联系;并解释课程形式(编程 可视化)和所需的知识和技能,让每个人都能真正理解课程中的统计!…收起列表视频:1-1 课程导师 (22:26)试用视频:1-2 课程学习注意事项 (03:26)视频:1-3 不能跳过 2| 33分钟的数据是由变量组成的统计处理对象。本章将解释数据和变量,以及变量的类型和测量尺度。这些基本概念是统计分析的基石。收集列表视频:2-1 数据和变量 (13:24)试用视频:2-2 测量尺度 (19:18)第统计核心内容| 本章在105分钟内解释了描述统计的知识,并解释了两个变量之间关系的主要数字特征和常用的描述数据特征或可视化方法。收集列表视频:3-1 描述统计 (11:32)视频是什么?3-2 视频具有分类变量和可视化的特点:3-3 数值变量特征及可视化(上) (19:22)视频:3-4 数值变量特征及可视化(下) (14:12)视频:3-5 视频分布形状 (08:34):3-6 变量间关系 (17:57)视频:3-7...
马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密
全部课程架构师

马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密

  马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密   4G互联网时代下的数据已经呈现为爆炸式的增长,5G通信的面世会让数据增长速度提高到指数级的爆发,在这浩瀚的数据海洋中,必须采取行之有效的赋能工具,才能将数据中重要的部分-信息、信息中总结的规律成功运用于商业领域,起到数据决策商业的重要意义。       试看链接:https://pan.baidu.com/s/16DjjzMY70N34mhxqtxK6sA?pwd=rnt2       章节目录:   ├──01_AI一期课程资料.zip 3.23G ├──1.概述and特征提取.mp4 570.71M ├──10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4 780.13M ├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.31M ├──12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4 795.66M ├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 737.54M ├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 729.56M ├──15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4 666.97M ├──16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4 688.95M ├──17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能.mp4 2.12G ├──18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G ├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93G ├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.24M ├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47G ├──21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4 1.76G ├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4...
网易微专业-AI工程师-自然语言处理|完结无密
全部课程架构师

网易微专业-AI工程师-自然语言处理|完结无密

  从入门到精通,解锁NLP工程师必备技能 – 35个实战案例,9大应用场景,足量GPU在线实验平台,机器学习&深度学习双套解决方案,带你成为Offer收割机 –   本微专业由稀牛学院与网易联合出品。课程邀请海内外顶尖工业界讲师独家打造,以案例讲解助你搭建知识体系,带你系统掌握深度学习在各领域的应用,高效获取核心实战能力,快速丰富项目经历储备,一站式打造求职技能图谱!   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1ftqjaF4Y3AGFFx-6ZOmAJQ 提取码:twtk [/wm_notice]   章节目录:   一:导论:基础知识与中英文文本操作 开课时间: 11月22日10:00 – 12月8日20:00课程主页 第1章 自然语言处理基础 • 1.1 本章概述 • 1.2文本数据、字、词、term • 1.3 字符串处理 • 1.4 模式匹配与正则表达式 • 1.5 【实战】字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 • 1.6 本章小结 第2章 英文文本处理与解析 • 2.1 本章概述 • 2.2 英文文本解析任务介绍:分词、去停用词、提取词干等...
专为程序员设计的高等数学课|完结无密
AndroidC&C++

专为程序员设计的高等数学课|完结无密

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

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

Golang基础(快速入门)

  讲师介绍 yuan 擅长Python开发/生物图像自动识别和处理技术 路飞学城高级讲师曾参与新加坡南洋理工大学大数据医疗相关项目,在多家互联网企业工作,具有多年的发展经验,精通java,python,Uric开源软件作者致力于人工智能和大数据方向,对机器学习、深度学习等算法进行了深入研究。 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1TF9sZEKRJuxrwqu_OQ-A?pwd=j7ju 目录大纲:  
博学谷-程序员的AI必修课,10小时精通AIGC编程
全部课程大数据&人工智能

博学谷-程序员的AI必修课,10小时精通AIGC编程

  程序员的AI必修课,10小时精通AIGC编程 替代你的不是AI,而是比你更懂AI编程的人。黑马大咖老师手把手教你用AIGC写代码、改bug、做测试、搞项目,课程采用纯项目实战的模式——包含Java、前端、大数据、人工智能及测试经典项目,同时课程教授11种AIGC热门工具,报名课程还可免费获取独家Prompt宝典、AIGC原理课程。 目录大纲: 第一章 AIGC如何为程序员赋能 1-1 课程介绍 01.课程安排 02.AIGC背景介绍 03.AIGC在代码场景应用 04.AIGC在岗位场景应用-Java开发工程师参考 05.AIGC在岗位场景应用-大数据开发工程师参考 06.AIGC在岗位场景应用-前端开发工程师参考 07.AIGC在岗位场景应用-测试开发工程师参考 08.AIGC在岗位场景应用-人工智能开发工程师参考 09.总结和下一步安排 第二章 AIGC全栈实战开发 2-1 【Java项目】基于AIGC的瑞吉外卖系统开发 01.AIGC在Java中的应用 02.多轮对话和编写文档 03.项目介绍和环境搭建 04.设计数据表 05.登录功能开发 第二次 06.登录拦截 07.登出 08.设计员工表 09.新增员工 10.利用AOP实现时间字段自动填充 11.全局异常处理类0628 12.查询员工 13.购物车 14.bito的基本用法 15.利用bito阅读代码 16.利用bito代码重构 17.利用bito加注释和清理调试代码 18.利用bito单元测试 2-2 【前端项目】基于AIGC的面经H5项目开发 01.项目介绍 02.项目搭建 03.初始化配置 04.注册...
Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习|完结无密
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Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习|完结无密

  Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习 传统机器学习+深度学习+迁移学习+经典案例+核心工具,多维度走进人工智能   讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者,孔雀人才,全奖海归博士,课程囊括机器学习与深度学习,监督与无监督学习,独有综合多项技术的混合算法,采用sklearn与keras框架(底层调用tensorflow)为你学习AI打下扎实基础。   适合人群 只要你对人工智能感兴趣,想在这个领域发展,或是数据分析从业者 (商业、金融行业等),希望掌握AI这个工具,那本课程非常适合你 技术储备要求 Python语法基础 基本的数学知识   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1OBD94YrbHxv6OEu2KumpGQ 提取码:yc4j [/wm_notice]   章节目录:   第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具 试看6 节 | 125分钟 本章将和大家介绍课程目标与内容概要,和大家分享人工智能的核心概念:人工智能定义、主要方法、现状。我们会完成开发环境的搭建及工具的学习、使用,具体工具包括:python、anaconda、jupyter notebook、pandas、numpy、matplotlib。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (19:43)试看 视频:1-2 内容快速概览 (21:48)试看 视频:1-3 人工智能介绍 (19:33) 视频:1-4 环境及工具包介绍 (17:38) 视频:1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看 视频:1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) 第2章...
Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密

  Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序   伴随着人工智能技术的发展,深度学习技术变得越来越热门,越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术,展开多个模型的教学,涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术,最终搭建一个人脸智能小程序,完成整个项目的实战应用,最终可以达到算法工程师的初步要求。   适合人群 本课程适合有一定深度学习基础 迫切想要通过实战开发达到技能提升 毕设,求职等开发人员 技术储备要求 1、了解深度学习/机器学习相关基本概念 2、掌握Python3编程语言 3、了解TensorFlow深度学习框架 4、了解Ubuntu基本使用知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/13AnUhlT6gERQxF0jcdy5Wg 提取码:6bgd [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 18分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (17:47)试看 第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识)7 节 | 70分钟 主要介绍深度学习的基础知识,具体包括了深度学习的发展历程、基本概念(前向运算、反向传播、参数优化)、深度学习数学基础(导数、方向导数、偏导数、梯度)等,通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念,为后续课程的学习奠定基础。… 收起列表 视频:2-1 卷积神经网基本概念 (19:12) 视频:2-2 前向运算 (12:03) 视频:2-3 反向传播基本概念 (05:43)...
基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密
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基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密

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

JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密

  JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战   专为前端工程师准备的AI课程来了!课程以Tensorflow.js作为主要框架,通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目,帮你理清整个学习体系。   适合人群 只要对机器学习领域感兴趣的 JavaScript 开发者都可以学习 技术储备要求 JavaScript基础、中学数学基础   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1uzAcCk9nKDAv9Wu–I4P1Q 提取码:1ouk [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 23分钟 这一章只有一节,也只有一个目的,就是告诉你为何要学本课程,本课程能教你什么,学之前需要哪些前置知识。 收起列表 视频: 1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学 (22:30) 试看 第2章 机器学习与神经网络简介 试看6 节 | 42分钟 本章会使用中世纪男子脚长、SIRI 语音识别、相亲等大量生动形象的例子,讲解机器学习和神经网络的理论知识。 收起列表 视频: 2-1 机器学习简介 (16:36) 试看 作业: 2-2...
拉钩教育-大数据高薪训练营2022最新版
全部课程架构师

拉钩教育-大数据高薪训练营2022最新版

  拉钩-大数据高薪训练营2022最新版 P8级企业项目实战,全面掌握大数据高薪技能 试看链接  : https://pan.baidu.com/s/1m97RQ-vKGMZAA0BIHSl3tw?pwd=hhq6 章节目录: 拉勾大数据开发高薪 【完结】 ├──01阶段:JavaSE | ├──模块二 Java面向对象编程 | | ├──00.任务一:类和对象 | | ├──01.任务二:方法和封装 | | ├──02.任务三:static关键字和继承 | | ├──03.任务四:多态和特殊类 | | ├──04.任务五:特殊类 | | ├──05.任务六:模块作业 | | └──06.模块直播 | ├──模块三 Java核心类库(上) | | ├──101 任务六:模块作业 | | ├──103 模块直播 | |...