网易云课堂-知识图谱实战系列（Python版）

• file:60 图卷积与匹配的作用.mp4
• file:50 输入样本填充补齐.mp4
• file:48 整体模型架构.mp4
• file:64 图匹配在行人重识别中的作用.mp4
• file:86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
• file:88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
• file:72 邻接矩阵学习与更新.mp4
• file:44 各项统计特征.mp4
• file:42 节点权重特征提取(PageRank).mp4
• file:65 整体算法框架分析.mp4
• file:73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4
• file:66 数据集与环境配置概述.mp4
• file:47 数据与任务介绍.mp4
• file:74 图匹配模块计算流程.mp4
• file:92 残差网络Resnet.mp4
• file:02 知识图谱通俗解读.mp4
• file:77 序列网络模型概述分析.mp4
• file:39 设计规则完成关系抽取.mp4
• file:61 局部特征热度图计算.mp4
• file:31 完成对话系统构建.mp4
• file:82 卷积神经网络应用领域.mp4
• file:57 triplet损失计算实例.mp4
• file:75 整体项目总结.mp4
• file:05 金融与推荐领域的应用.mp4
• file:85 得到特征图表示.mp4
• file:45 app安装特征.mp4
• file:36 依存句法概述.mp4
• file:78 工作原理概述.mp4
• file:70 初始化图卷积模型.mp4
• file:87 边缘填充方法.mp4
• file:Dmz社区 - www.dmzshequ.com.url
• file:基于图模型的ReID(旷视).zip
• file:notebook-瑞金.zip
• file:eclipse-命名实体识别.zip
• file:知识图谱.pdf
• file:Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf
• file:行人重识别.pdf
• file:关系抽取.zip
• file:NEO4J.docx
• file:贷款风控特征工程.zip
• file:seq2seq.pdf
• file:卷积神经网络.pdf
• folder:网易云课堂-知识图谱实战系列（Python版）
• folder:资料
• folder:第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战
• folder:第八章：医学糖尿病数据命名实体识别
• folder:第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
• folder:第九章：基于图模型的行人重识别架构分析
• folder:第六章：文本关系抽取实践
• folder:第三章：Neo4j数据库实战
• folder:第七章：金融平台风控模型实践
• folder:额外补充