全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力
Python全部课程

全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力

  全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力 模块化拆解底层架构,带你掌控全局,掌握核心技术和关键模型 推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!   适合人群 想要提升自身实力、完善知识体系,对推荐系统开发感兴趣的开发者和在校生 技术储备 熟悉python编程 对机器学习和数据挖掘有基本了解 了解基本统计学和数学概念 环境参数 python 3.8 Spark 3.1.2 tensorflow 2.7 Redis 6   章节目录:   第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟 本章中,将对课程内容安排和知识脉络进行介绍,帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。 收起列表 视频: 1-1 前言–关于这门课 (11:34) 试看 视频: 1-2 推荐系统是什么 (17:01) 视频: 1-3 课程章节导览 (08:02) 第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10...
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...
OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密
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OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密

  OpenCV入门到进阶:实战三大典型项目 车辆检测/人脸识别+图像拼接+文字识别   人脸识别、自动驾驶、物体检测……想进军未来高科技行业,OpenCV是基石。本课程带你系统掌握计算机视觉核心知识体系,突破OpenCV重难点,真实落地“车辆检测、文字识别、图像拼接” 三大典型项目,高效积累计算机视觉实战经验与能力。   适合人群 有视觉处理业务需求,或有意从事图像算法 或音视频开发者,或对计算机视觉感兴趣的开发者 技术储备要求 至少掌握一门开发语言 有Python语言基础更佳 技术参数 OpenCV4 Python3   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1daG2F9fHsT_76FN4KiNRPw 提取码:dj8m [/wm_notice]   章节目录:   第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 31分钟 本章作为课程内容引入,主要介绍课程实战项目,课程的学习方法以及课程内容具体安排,希望大家都能通过这门课程,学有所成,学有所归。 收起列表 图文:1-1 课前必读(不看会错过一个亿) 视频:1-2 OpenCV导学 (16:30)试看 视频:1-3 计算机视觉到底是什么 (14:04)试看 第2章 OpenCV开发环境搭建 试看6 节 | 80分钟 工欲善其事必先利其器,无论何种系统,本章将带你手把手快速搭建起OpenCV开发环境。 收起列表 视频:2-1...
Android 应用程序构建实战+原理精讲|完结无密
Android全部课程

Android 应用程序构建实战+原理精讲|完结无密

  Android 应用程序构建实战+原理精讲 深度掌握 Gradle 使用,系统性学习 Android 应用构建知识   本课程基于最新构建工具链,以一个页面路由框架的开发-发布为主线,将实战与理论相结合,深度学习 Gradle 及时下热门的编译时注解处理、字节码插桩等高级技术,带领大家系统化掌握 Android 应用构建知识,提升开发效率。   技术要求 Android基础知识 Android Studio等开发工具的基本使用 环境参数 技术语言:Groovy/Java/Kotlin Android: 10.0+开发平台:Mac IDE:Android Studio 4.0+Gradle:6.0+ Android Gradle Plugin: 4.1.0+   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1ZdeGFs_cHoUeoGJeuHZinA 提取码:8jud [/wm_notice]   章节目录:   第1章 课程导学 试看2 节 | 12分钟 本章将带你了解课程整体内容和最终的效果,之后会为你介绍本课程内容具体安排,最后给出如何学好这门课程的一些学习建议。希望你能通过这门课程,学有所成,学有所归。 收起列表 图文:1-1 课前必读...
PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密
Python

PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密

  PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理 理论基础+技术讲解+实战开发,快速掌握PyTorch框架   PyTorch是深度学习的主流框架之一,新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,带大家较平稳地入门深度学习领域。   适合人群 想转行到深度学习方向的工程师; 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter; 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们; 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们; 技术储备要求 机器学习相关基本概念; Python3编程语言; Ubuntu基本使用知识; [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1OJbXwxjb6-UVVhTuvTmFxA 提取码:cvl5 [/wm_tips] 章节目录: 第1章 开篇引导【为你简历打造金牌项目经验】 试看2 节 | 12分钟 你是否遇到这样问题?投递很多简历,总是石沉大海大海,杳无音信?经过分析很多小伙伴的简历,大多采用了培训机构烂大街项目作为项目经验,导致无缘面试邀约。本课程就为你解决这个燃眉之急。同时,Vue很火,Vue+Go的结合早日学成,早日挑大梁!… 收起列表 视频:1-1 摒弃千篇一律项目:前后端一体化微服务网关项目 (11:59)试看 图文:1-2 一份牛儿吃草老师的秘诀请你签收 第2章 扫盲网关前置技术:必备网络基础18 节 | 83分钟 扫盲网关前置技术,掌握必备网络基础,以【原理插图+脑图+示例代理】相结合的方式,主要讲解OSI七层网络协议、经典协议与数据包、tcp粘包拆包及udp、tcp、http等代码编写。轻松领略到网络编程快感。 收起列表 视频:2-1 为什么要学习网络基础【有目的学习,事半功倍】 (04:03) 视频:2-2 经典协议与数据包 (04:10) 视频:2-3 tcpdump抓包分析三次握手和四次挥手...
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...
JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密
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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...
专为程序员设计的统计课|完结无密
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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...
Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密
Python全部课程

Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密

  Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0为主体,以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托,讲解Tensorflow框架的使用方法,让学员获得灵活使用Tensorflow的能力,达到初级深度学习工程师的水平。 适合人群 想转行到深度学习方向的工程师 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们 技术储备要求 熟悉Python3基础语法 熟悉Linux环境 了解机器学习与深度学习基础知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Xp_BvUvku5mJs6UpCylPQg 提取码:ndup [/wm_tips] 章节目录 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 试看11 节 | 129分钟 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (14:47) 试看 视频: 1-2 Tensorflow是什么 (09:38) 视频: 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 (09:00) 视频: 1-4 Tensorflow2.0架构 (08:17) 试看 视频:...
Node.js+Koa2+MySQL 打造前后端分离精品项目《旧岛》|完结无密
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Node.js+Koa2+MySQL 打造前后端分离精品项目《旧岛》|完结无密

  Node.js+Koa2+MySQL 打造前后端分离精品项目《旧岛》 “七月”老师出品,带你打造适配小程序、Web与App的服务端,掌握能快速在实际工作中应用的“就业利器 本课程从0到1开发一个前后端分离的精品项目《旧岛》,手把手教你用Node.js KOA2打造超好用的 Web框架,从而带前端同学彻底攻克服务端开发难点和头疼的Mysql数据库知识,对于同学们开发前端有极大的帮助,是同学们就业升职的利器。   适合人群 想向大前端方向发展的前端工程师、 想深度学习Node.js的工程师 想创新性完成“毕业设计”的同学、符合技术储备要求即可学习 技术储备要求 有良好的JavaScript基础 及ES6基础 了解Node.js [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1LdB6H3EHF3wEDPRQaTNsKg 提取码:r4bm [/wm_tips]   章节目录: 第1章 【导学】从0到1手把手教你用Node.js KOA2打造超好用的 Web框架 试看5 节 | 48分钟 如何理解Node.js?前端到底要不要学习Node.js?本课程能让你学到什么?(项目配套前端教程https://coding.imooc.com/class/251.html 购买即得 PSD高清设计图, 前端配套源码 , 永久享受讲师答疑服务) 收起列表 视频: 1-1 纯正商业级应用 Node.js Koa2开发微信小程序服务端-导学 (20:14) 试看 视频: 1-2 异步、JavaScript特性与NodeJS...
Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
Python全部课程

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)...
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目,熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例,尽快进入深度学习领域。 适合人群 目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者,在读研究生 还是在职算法工程师,学习这门课程都能够让你有所收获。 技术储备要求 了解linux环境的基本操作 具备一定机器学习、深度学习基础的学员 有Caffe、TensorFlow基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Eol_gDSG3241rxwvY_5aNg 提取码:vkya [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 23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 (22:58)试看 第2章 目标检测算法基础介绍13 节 | 122分钟 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法(one-stage、two-stage、多任务网络)、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。… 收起列表 视频:2-1 目标检测问题定义 (12:10) 视频:2-2 目标检测问题方法 (15:11)...