深度之眼比赛专题

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• file:【07课】直播答疑.mp4
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• file:【04课】传统模型.mp4
• file:【08课】比赛复盘.mp4
• file:【03课】数据处理、特征工程.mp4
• file:【06课】 前沿分析.mp4
• file:【01课】赛题介绍、baseline详解.mp4
• file:【02课】 赛题解析.mp4
• file:【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
• file:【第一章】-10 分块矩阵.mp4
• file:【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4
• file:【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4
• file:【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
• file:【第一章】-1 导读课.mp4
• file:【第一章】-4 行列式的计算.mp4
• file:【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4
• file:【第三章】-5 定积分.mp4
• file:【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4
• file:【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4
• file:【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
• file:【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4
• file:【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
• file:【第四章-上】-6 参数的估计.mp4
• file:【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4
• file:【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4
• file:【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
• file:【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4
• file:【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4
• file:【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4
• file:【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
• file:【第四章-下】-3 约束最优化.mp4
• file:【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
• file:【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4
• file:【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
• file:【06课】模型融合&AuoML.mp4
• file:【05课】视觉竞赛复盘.mp4
• file:【01课】开营第一课.mp4
• file:【03课】CNN分类模型发展.mp4
• file:【04课】视觉赛题Trick.mp4
• file:【05课】TFKeras和OpenCV.mp4
• file:【06课】数据准备和增强.mp4
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• file:【03课】卷积的基础知识和常用模型架构.mp4
• file:【07课】构建基础baseline模型.mp4
• file:【02课】Google Colab.mp4
• file:【04课】比赛思路课.mp4
• file:【04课】 语义分割模型基础二. 进阶版.mp4
• file:打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
• file:【02课】 Baseline讲解.mp4
• file:【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4
• file:【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4
• file:【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4
• file:【05课】深度学习建模和提升.mp4
• file:【06课】模型融合提升.mp4
• file:【02课】比赛相关理论讲解.mp4
• file:【03课】结合比赛的机器学习和深度学习讲解.mp4
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• file:【02课】推荐赛题的流程细节.mp4
• file:【03课】推荐模型发展.mp4
• file:自回归建模+趋势拟合建模专题直播.mp4
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• file:DARNN论文解析+比赛trick拓展专题直播.mp4
• file:比赛思路全复盘+思路应用+干货分享.mp4
• file:【01课】Kaggle平台简介+赛题解析+baseline思路讲解.mp4
• file:机器学习建模+深度学习建模专题直播.mp4
• file:【04课】基于视频多模态预训练的视频模型优化.mp4
• file:【05课】基于纯语音模态的字幕识别.mp4
• file:【02课】视频ocr基础理论与多模态理论.mp4
• file:【06课】 融合视觉语音的多模态字幕识别.mp4
• file:【03课】基于TransVTSpotter的模型优化.mp4
• file:【08课】比赛全复盘+最强方案解析.mp4
• file:【01课】赛题思路+Baseline构建.mp4
• file:【03课】竞赛流程与Baseline强化.mp4
• file:【02课】NLP相关理论.mp4
• file:【05课】NLP词向量进阶.mp4
• file:【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4
• file:第十五章 再谈编程.mp4
• file:第十章 Python标准库.mp4
• file:【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4
• file:第十四章 Sklearn常规用法.mp4
• file:第八章 文件、异常和模块.mp4
• file:【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4
• file:第十二章 Pandas库.mp4
• file:第七章 类-面向对象的编程.mp4
• file:【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4
• file:【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4
• file:第五章 程序控制结构.mp4
• file:【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4
• file:【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4
• file:第四章 组合数据类型.mp4
• file:【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4
• file:【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4
• file:【作业讲解】第六章：函数.mp4
• file:第二章 Python 基本语法元素.mp4
• file:第九章 有益的探索.mp4
• file:第一章 绪论和环境配置.mp4
• file:第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4
• file:【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4
• file:第十三章 Matplotlib.mp4
• file:【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4
• file:第六章 函数-面向过程的编程.mp4
• file:【03课】时间序列模型.mp4
• file:【04课】量化模型入门.mp4
• file:【02课】结构化解题流程细节.mp4
• file:【04课】比赛Trick专题讲解一.mp4
• file:【03课】自动调参工具讲解.mp4
• file:【05课】前四期专题知识点梳理回顾巩固.mp4
• file:【08课】最强yolov5代码全解析.mp4
• file:【01课】Baseline构建思路.mp4
• file:【09课】比赛总结复盘+Top方案分享.mp4
• file:【07课】比赛涉及paper详解.mp4
• file:【05课】计算机视觉赛题复盘.mp4
• file:【02课】多目标跟踪模型流程细节.mp4
• file:【03课】多目标跟踪模型发展.mp4
• file:【07课】深度Baseline模型进阶.mp4
• file:【03课】结构化数据深度建模.mp4
• file:【05课】比赛相关Paper讲解.mp4
• file:【07课】常用特征抽取和融合方法.mp4
• file:【03课】图像基本知识.mp4
• file:【09课】结营仪式+比赛复盘.mp4
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• file:【05课】常用前置处理方法.mp4
• file:【04课】图像检索通用流程.mp4
• file:【02课】赛题思路分析专题直播.mp4
• file:【05课】提分思路+模型调参专题直播.mp4
• file:【04课】Paper解读（召回+排序+paper解读分析）专题直播.mp4
• file:【01课】赛题理解+Baseline基本思路专题直播.mp4
• file:【07课】模型融合-特征工程专题直播.mp4
• file:【06课】深度学习-工程架构分析专题直播.mp4
• file:【09课】KDD总复盘.mp4
• file:【02课】特征工程.mp4
• file:【05课】爱奇艺结营视频.mp4
• file:【04课】Auto—ML&HPO.mp4
• file:【04课】语义分割进阶Trick.mp4
• file:【02课】语义分割模型细节.mp4
• file:【05课】Baseline Paper讲解.mp4
• file:【06课】高级trick讲解.mp4
• file:【GPU平台使用教程+代码训练】（入门指导）.mp4
• file:【02课】本地训练代码详解&baseline代码详解.mp4
• file:【01课】Kaggle平台简介&赛提介绍&Baseline.mp4
• file:【04课】比赛思路进阶专题讲解.mp4
• file:【3月18日】第一次直播答疑.mp4
• file:【05课】比赛思路全复盘（纯干货）.mp4
• file:【03课】模型调参和文本增强比赛专题讲解.mp4
• file:【01课】赛题详解.mp4
• file:05课-BERT变种和比赛技巧.mp4
• file:02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4
• file:03课-BERT及其变种.mp4
• file:04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4
• file:06课-比赛总结和top方案分享.mp4
• file:【04课】多模态特证聚合理论介绍.mp4
• file:【02课】CV相关理论介绍及其代码讲解.mp4
• file:【03课】调参技巧与数据增强设计.mp4
• file:【05课】CV和其他模态数据讲解.mp4
• file:【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4
• file:【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4
• file:【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4
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• file:【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
• file:【05课】模型融合以及比赛解答.mp4
• file:【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4
• file:【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4
• file:【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4
• file:【04课】比赛中的上分技巧.mp4
• file:【Biendata】海华赛阅读理解大赛-Part1（NLP方向）.mp4
• file:【Kaggle】Web Traffic大赛TOP8方案（时间序列）.mp4
• file:【03课】赛题上分思路.mp4
• file:【Kaggle-基本介绍】（入门指导）.mp4
• file:【04课】比赛历史总结.mp4
• file:【2】bert结构，自己看.docx
• file:【06课】答疑指导（1）.mp4
• file:【05课】高频因子挖掘套路（二）.mp4
• file:【02课】量化交易简介与Baseline代码详解.mp4
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• file:【07课】量化交易拓展知识.mp4
• file:【06课】特征加工加速工具.mp4
• file:【04课】树模型局限性和常用融合技巧.mp4
• file:【3月31日】图像特征提取与图像检索.mp4
• file:【4月9日】信息检索比赛复盘.mp4
• file:【4月3日】文本特征提取与文本检索.mp4
• file:【4月6日】商品多模态匹配.mp4
• file:【3月24日】开营仪式，赛题介绍与Baseline讲解.mp4
• file:【4月23日】复赛冲刺.mp4
• file:【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4
• file:【03课】修改网络设计.mp4
• file:【05课】数据增强和调参.mp4
• file:【06】总结复盘_2022-07-14_14-12-14.mp4
• file:【06】总结复盘.mp4
• file:【02课】目标检测二阶段算法.mp4
• file:01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4
• file:03-循环神经网络-1.mp4
• file:02-卷积神经网络-2.mp4
• file:4.2-聚类与集成.mp4
• file:1.1-Python的基本语法.mp4
• file:6.2-大而全的NLP工具HanLP.mp4
• file:1.3-模块化程序和面向对象.mp4
• file:3.1-文本分类Pipeline概述.mp4
• file:1.2-正则表达式.mp4
• file:5.1-序列标注与CRF.mp4
• file:8.3-Bert及其变体.mp4
• file:3.2-特征预处理.mp4
• file:7.2-word2vec和LSTM.mp4
• file:2.4-方便的数据分析库Pandas.mp4
• file:2.3-强大易学的绘图库Matplotlib.mp4
• file:4.1-必会的分类模型.mp4
• file:2.1-高效的numpy数组.mp4
• file:8.2-从Attention到Transformer.mp4
• file:6.1-中文分词工具Jieba.mp4
• file:8.1-卷积网络.mp4
• file:5.2-XGBoost和主题模型LDA.mp4
• file:4.3-调参与经验.mp4
• file:7.1-从感知机到神经网络.mp4
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• file:【08课】深度学习baseline构建.mp4
• file:【03课】数据分析及处理.mp4
• file:【07课】词向量及word2vec简介.mp4
• file:【01课】赛前介绍和准备.mp4
• file:【06课】tensorflow2.0入门.mp4
• file:【02课】赛题介绍和思路分析.mp4
• file:【11课】模型调参和模型融合.mp4
• file:【05课】验证集构建和交叉验证.mp4
• file:【05课】结构化风控赛题复盘.mp4
• file:【03课】高阶树模型使用.mp4
• file:【04课】特征筛选方法.mp4
• file:【07课】解答学生常见问题.mp4
• file:【01课】企业隐患排查（回放）.mp4
• file:【03课】深度经典模型.mp4
• file:【05课】常用trick.mp4
• file:【04课】迁移学习方法.mp4
• file:【06课】nlp前沿技术解读.mp4
• file:【第三周】作业讲解.mp4
• file:【第九周】循环神经网络一瞥.mp4
• file:【第四周】损失函数(二).mp4
• file:【第一周】autograd与逻辑回归.mp4
• file:【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4
• file:【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4
• file:【第六周】Batch Normalization.mp4
• file:【第七周】模型finetune.mp4
• file:【第七周】PyTorch常见报错.mp4
• file:【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4
• file:【第六周】正则化之Dropout.mp4
• file:【第六周】正则化之weight_decay.mp4
• file:【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4
• file:【第八周】图像分类一瞥_2022-07-14_10-22-57.mp4
• file:【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4
• file:【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4
• file:【第一周】PyTorch简介与安装.mp4
• file:【第一周】计算图与动态图机制.mp4
• file:【必看】深入浅出PyTorch.mp4
• file:【第四周】权值初始化.mp4
• file:【第七周】模型保存与加载.mp4
• file:【04课】论文解读&代码解析.mp4
• file:【02课】NER的常用模型设计.mp4
• file:【03课】Badcase分析和后处理.mp4
• file:【06课】深度模型提升.mp4
• file:【07课】数据增强和模型融合.mp4
• file:【05课】训练技巧（2）.mp4
• file:【02课】BERT模型及其应用细节.mp4
• file:【03课】更多预训练模型介绍.mp4
• file:【06课】预训练.mp4
• file:【07课】模型集成.mp4
• file:【08课】总结复盘+面试经验分享.mp4
• file:【04课】赛程中期答疑.mp4
• file:【07课】图像分类问题的Trick2.mp4
• file:【06课】Paper课程&effienct.mp4
• file:【01课】赛题解析+Baseline构建（已更新）.mp4
• file:【05课】baseline进阶.mp4
• file:【03课】命名实体识别解码器.mp4
• file:【06课】state-of-the-art模型介绍.mp4
• file:【09课】Google-colab的使用（福利课）.mp4
• file:第8章 对抗训练原理(与代码实现).mp4
• file:第3章 BERT 模型预训练和微调(上).mp4
• file:第6章 BERT微调项目代码解析(下).mp4
• file:【02课】bert模型结构(上).mp4
• file:第7章 关系分类任务的微调.mp4
• file:【02课】BERT 模型结构(下).mp4
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• file:【Kaggle：房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook.mp4
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• file:【Kaggle：房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析.mp4
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• file:【Kaggle：房价预测】第二周第二节课——特征工程知识部分讲解.mp4
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• file:4【Kaggle：房价预测】第一周第四课——数据清洗以及数据处理.mp4
• file:【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
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• file:【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
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• file:【Kaggle：预测未来销售】第一周第二节课——特征工程以及构建baseline.ts
• file:【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
• file:【Kaggle：地震预测】第一周第一节课——赛题背景以及数据的EDA.ts
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• file:02-ppt-卷积神经网络-1-2.pdf
• file:01-ppt-神经网络基础与多层感知机-2.pdf
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