七月在线 SVIP会员课合集
资源简介
七月在线,成立于2015年,作为一家成立7年的智能时代在线职教平台与行业综合解决方案商,专注智能时代的人才培养、企业服务、高校服务。
人才培养方面 ,包括面向个人的职业(就业转型/在职提升)、学业(申博留学与毕业论文辅导)、学术(学术论文SCI/科研辅导)等三方面的成长,讲师团队超过300人,均由大厂技术专家和 国内外知名高校的研究员/博导组成,总付费学员超过40万,课程数量500多门。
企业服务方面 ,则有以公司AI Lab领衔的超200位技术专家发力企业内训(已服务客户包括且 不限于中国联通、国家电网、广发银行、广汽集团等等),以及公司就业部主导的给包括BAT在 内的500家企业内推合适人才。此外,平台聚集着超400位的BAT技术专家及资深工程师,可以一 对一的解决企业或个人在业务和项目方面的问题,包括且不限于方案咨询、项目外包等等。
高校服务方面 ,既有针对科研的合作(包括且不限于专利、基金、学术论文SCI等),也有针对教 学的服务,比如师资培训、软硬一体化的实训平台、课程/实验室/专业共建等等。
七月在线以“推动社会智能化发展”为核心使命,致力于推动技术的传播、人才的培养、产业的发展,让全球亿万人受益。
PS:课程应该不全,合集只是包含了一部分的课程,毕竟投稿人时间已经过去好几个月了([[code]2022-09[/code]投稿的,忘记发了,抱歉)。
简单目录
——/计算机教程QTDLG/09-其他/390-七月在线SVIP会员课合集
| 01-自动聊天机器人项目班
| 02-智能问答系统实战
| 03-语音识别实战
| 04-语音识别技术的前世今生
| 05-无人驾驶实战
| 06-无人机自主飞行实战
| 07-图搜索实战班
| 08-数据挖掘班
| 09-生成对抗网络实战
| 10-深度学习项目班
| 11-深度学习论文班
| 12-深度学习第四期
| 13-人工智能极简入门
| 14-区块链实战
| 15-迁移学习
| 16-七月在线-机器学习集训营第九期
| 17-七月:推荐系统实战 第二期
| 18-面试求职第四期
| 19-量化交易策略实战
| 20-矩阵与凸优化班
| 21-金融风控实战
| 22-计算机视觉 第二期
| 23-机器学习中的数学第二期
| 24-机器学习与量化交易项目班
| 25-机器学习应用班
| 26-机器学习工程师 第八期
| 27-互联网计算广告实战
| 28-关键点检测实战
| 29-概率统计 第二期
| 30-动态规划实战班
| 31-从头到尾带打kaggle比赛
| 32-从零实战目标检测
| 33-从零起步实战slam
| 34-TensorFlow框架案例实战
| 35-Spark机器学习班
| 36-PyTorch的入门与实战
| 37-Python数据分析 升级版
| 38-Python爬虫项目班
| 39-Python极简入门
| 40-Python基础入门3
| 41-OCR文字识别实战
| 42-NLP到Word2Vec实战班
| 43-Linux从零入门实战
| 44-leetcode刷题班
| 45-kaggle竞赛实战班
详细目录
——/计算机教程QTDLG/09-其他/390-七月在线SVIP会员课合集/
01-自动聊天机器人项目班
第1课 聊天机器人的基础模型与综述
第2课 NLP基础及扫盲
第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人
第4课 深度学习基础及扫盲
第5课 深度学习聊天机器人原理
第6课 用深度学习方法制作聊天机器人
第7课 看图回答VQA
第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望
02-智能问答系统实战
第1课 对话系统的介绍.ts 220.00M
第2课 智能客服系统基础知识讲解.ts 186.77M
第3课 深度学习技术讲解.ts 251.98M
第4课 检索式与生成式对话系统.ts 290.03M
第5课 Seq2Seq模型与attention机制.ts 227.30M
第6课 BERT详解.ts 286.81M
03-语音识别实战
第二阶段 掌握声学模型和语言模型
第三阶段 实战判别式训练和ASR模型
第一阶段 概览语音识别技术
拓展阶段
04-语音识别技术的前世今生
语音识别技术之今生:神经网络.ts 210.02M
语音识别技术之前世: GMM + HMM.ts 228.41M
05-无人驾驶实战
第八课 无人车定位系统.ts 157.01M
第二课 软件环境基础(ROS CMake).ts 253.19M
第九课 预测系统.ts 174.90M
第六课 视觉定位.ts 220.64M
第七课 高精地图与车路协同设备.ts 215.82M
第三课 感知基础.ts 187.97M
第十二课 基于强化学习的自动驾驶系统.ts 259.65M
第十课 路径规划.ts 187.23M
第十一课 控制理论.ts 166.50M
第四课 感知实战:目标检测.ts 190.19M
第五课 感知实战:物体跟踪.ts 286.55M
第一课 自动驾驶概述.ts 201.71M
06-无人机自主飞行实战
第10课 未来工业无人机和全自主飞行载人载货应用前景与障碍.ts 340.51M
第1课 无人机硬件理论课.ts 142.53M
第2课 无人机拼装实战.ts 2.29G
第3课 Linux 基础知识.ts 290.31M
第4课 ROS 与 OFFBOARD MODE.ts 309.55M
第5课 无人机机载摄像头 3D 建模.ts 216.81M
第6课 SLAM 原理及其介绍.ts 1.36G
第7课 环境感知和路径规划.ts 1.54G
第8课 GPS, IMU,SLAM 传感器融合.ts 708.52M
第9课 基于地图的无人机定位及 Point-And-Fly.ts 340.40M
07-图搜索实战班
第1课 图搜索实战班第1讲.ts 230.55M
第1课.pdf 1.56M
第2课 图搜索实战班第2讲.ts 232.76M
第2课.pdf 1.25M
08-数据挖掘班
第10课 PageRank与图挖掘
第1课 数据科学与数学基础
第2课 数据处理分析可视化
第3课 海量数据的分布式处理
第4课 关联规则挖掘
第5课 数据与聚类
第6课 海量高维数据与近似最近邻
第7课 分类与排序
第8课 推荐系统
第9课 海量高维数据与维度约减
其他资料
09-生成对抗网络实战
code.zip 1.19M
gan-applications.zip 51.86M
gan.zip 182.55kb
第1课 生成对抗网络基本原理.ts 232.14M
第2课 多种多样的GAN.ts 187.45M
第3课 更多的生成对抗网络.pdf 18.24M
第3课 基于能量的GAN.ts 214.11M
第4课 GAN实战.ts 332.84M
第二课:WGAN and more.pdf 4.71M
第一课 声称对抗网络基本原理.pdf 8.34M
10-深度学习项目班
第7-8课 深度学习推荐系统.rar 57.47M
第八课 从CCF神经网络到Deep Auto-encoder for CF.ts 352.67M
第二课 深度学习在大规模图像搜索中的实际应用.rar 27.81M
第二课 深度学习在大规模图像搜索中的实际应用.ts 272.96M
第六课 FNN CCPM PNN与图片混合点击率预估.ts 401.80M
第六课 深度学习CTR预估(下).rar 36.00kb
第七课 从矩阵分解到FM based NN.ts 411.82M
第三课 自然语言处理从入门到进阶.rar 16.81M
第三课 自然语言处理从入门到进阶.ts 528.53M
第四课 聊天机器人实战演练.rar 2.17M
第四课 聊天机器人实战演练.ts 689.89M
第五课 从FM到DNN到wide&deep model.ts 455.17M
第五课 深度学习CTR预估(上).rar 36.09kb
第一课 深度卷积神经网络基础(原理、调参、Kaggle比赛实践).ts 233.86M
第一课课件_ConvNets_Principles_DL_Projects.rar 20.12M
卷积神经网络与计算机视觉.ts 186.16M
神经网络初步.ts 178.57M
预习第二课:CNN与CV.pdf 12.38M
预习第一课:神经网络初步.zip 21.74M
11-深度学习论文班
第1课 Reducing the dimensionality of data with neural networks..ts 198.87M
第2课 A fast learning algorithm for deep belief nets..ts 129.83M
第3课 Densely Connected Convolutional Networks.ts 226.48M
第4课 A guide for convolution arithmetic for deep learning.ts 286.93M
第5课 Imagenet classification with deep convolutional neural networks..ts 268.45M
第6课 Speech recognition with deep recurrent neural networks.ts 142.93M
第7课 Decoupled neural interfaces using synthetic gradients.ts 262.70M
第8课 Deep Learning without Poor Local Minima.ts 233.39M
12-深度学习第四期
第二阶段 透彻理解CNN
第三阶段 CNN延伸:深度学习框架与高级应用
第四阶段 掌握自然语言处理中的神经网络
第五阶段 迁移学习与增强学习
第一阶段 深度学习从零入门
其他资料
13-人工智能极简入门
第10课 焦距思维:为什么卷积神经网络在深度学习中得到广泛应用?.ts 280.95M
第1课 机械思维:从人工智能发展史中,我们能获得什么启示?.ts 220.55M
第2课 数据思维:为什么大数据当代AI发展的最大推手?.ts 245.34M
第3课 辩证思维:如何成为智能时代的精英?.ts 226.59M
第4课 锯箭思维:为什么说回归分析是完成数据到价值转换的好途径?.ts 228.21M
第5课 中庸思维:机器学习的三大流派都是什么.ts 227.39M
第6课 概率思维:为什么贝叶斯是一个现代人的人生观?.ts 209.87M
第7课 维度思维:降维和升维给我们带来什么启示?.ts 238.72M
第8课 不确定思维:为什么生命以负熵为生?.ts 225.53M
第9课 心学思维:神经网络学习的生物学基础在哪里?.ts 258.96M
14-区块链实战
第八课 ICO揭秘以及如何发币.ts 203.07M
第二课 共识、挖矿、交易以及钱包详解.ts 178.75M
第六课 智能合约学习准备.ts 146.97M
第七课 智能合约开发入门(实战项目).ts 208.30M
第三课 手动实现简易区块链原型(代码实战).ts 201.49M
第四课 比特币源码编译和本地实验(略懂C++即可).ts 194.66M
第五课 比特币的局限性及以太坊入门.ts 154.77M
第一课 从比特币到区块链.ts 149.63M
15-迁移学习
transfer-learning code.zip 33.11M
第1课 迁移学习详解.ts 179.39M
第2课 迁移学习实战.ts 260.89M
第一课 迁移学习.pdf 6.50M
16-七月在线-机器学习集训营第九期
机器学习集训营第九期
资料
17-七月:推荐系统实战 第二期
第1课 推荐系统简介:BAT、头条等.mp4 360.46M
第2课 召回算法和业界最佳实践(一).mp4 437.75M
第3课 召回算法和业界最佳实践(二).mp4 436.10M
第4课 用户建模(召回、排序都会用到).mp4 493.16M
第5课 排序算法&深度学习模型.mp4 511.95M
第6课 重排序算法:Learn to Rank.mp4 416.67M
第7课 学术界最新算法在BAT的应用1.mp4 269.84M
学术界最新算法在BAT的应用2.mp4 194.67M
资料.zip 86.29M
18-面试求职第四期
第二阶段 玩转树、堆、图等高级数据结构
第三阶段 实战动态规划和贪心
第四阶段 掌握海量数据处理和概率,求职心不慌
第一阶段 掌握基础算法和数据结构
名企AI面试100题 第二版.pdf 76.22M
19-量化交易策略实战
第1课 量化交易基础.ts 248.80M
第2课 衍生品及交易策略(A).ts 349.62M
第3课 衍生品及交易策略(B).ts 242.42M
第4课 统计套利.ts 311.50M
20-矩阵与凸优化班
Lecture1.pdf 830.25kb
Lecture2.pdf 491.41kb
Lecture3.pdf 314.85kb
lecture4_凸优化初步.pdf 586.06kb
lecture5.pdf 231.40kb
lecture6_凸优化在机器学习中的应用.pdf 218.96kb
第1课 理解矩阵.ts 283.27M
第2课 理解微积分和凸优化.ts 243.85M
第3课 微积分与逼近论.ts 148.19M
第4课 凸优化初步.ts 209.51M
第5课 凸优化进阶.ts 164.48M
第6课 凸优化在机器学习中的应用.ts 171.26M
21-金融风控实战
第二阶段 机器学习的核心:特征工程
第三阶段 机器学习与评分卡模型
第四阶段 模型优化
第五阶段 高级风控模型
第一阶段 金融风控技术基础
22-计算机视觉 第二期
lesson1 图像处理基础.zip 2.46M
lesson10 理解AlphaGo (强化学习) 和生成模型(GAN)背后的原理.zip 31.87M
lesson2 图像处理进阶.zip 11.65M
lesson3 神经网络初步与调参.zip 2.52M
lesson4 深度CNN原理与实战.zip 20.45M
lesson6 大规模车辆图片搜索.zip 27.79M
lesson7 目标检测与无人驾驶.zip 14.12M
lesson8 深度学习在图像语义分割中的应用.zip 5.94M
lesson9 RNN与GAN.zip 6.95M
第10课:深度学习前沿:理解AlphaGo (强化学习) 和生成模型(GAN)背后的原理.ts 224.81M
第1课:图像处理基础.ts 201.13M
第2课:图像处理进阶.ts 239.93M
第3课:神经网络初步与调参技巧 ( by Seven).ts 179.91M
第4课:深度卷积神经网络原理与实践 (by Seven).ts 182.55M
第5课 图像搜索技术 (by Seven).ts 196.35M
第7课:目标检测及其在无人驾驶领域的作用.ts 281.53M
第8课:深度学习在图像语义分割中的应用.ts 216.83M
第9课:RNN及其应用(image captioning and VQA).ts 213.28M
重识别 (by Seven).ts 236.35M
23-机器学习中的数学第二期
扩展
第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf 7.30M
第1课微分学与梯度下降法.pdf 1.46M
第2课微分学进阶.pdf 790.15kb
第3课 Probability.pdf 1.90M
第4课-MLE.pdf.crdownload 1.62M
第5课-线性代数基础_.pdf 778.92kb
第6课-线性代数进阶.pdf 335.79kb
第7课凸优化简介.pdf 2.21M
第8课代码示范.支持向量机.ipynb 52.00kb
第8课凸优化进阶.pdf 2.11M
第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf 11.34M
第八课:优化的稳定性.ts 149.12M
第二课:微分学进阶.ts 147.71M
第九课:从线性模型谈起的机器学习分类与回归.ts 207.32M
第六课:线性代数进阶.ts 190.61M
第七课:凸优化简介.ts 132.52M
第三课:概率论简介.ts 220.41M
第十课:从信息论到工业界最爱的树模型.ts 199.95M
第四课:极大似然估计.ts 264.57M
第五课: 线性代数基础.ts 309.67M
第一课:微分学基本概念.ts 185.88M
24-机器学习与量化交易项目班
第八课 自动交易系统的搭建
第二课 量化交易系统综述
第九课 量化策略的实现
第六课 策略建模:基于机器学习的策略建模
第七课 模型评估与风险控制
第三课 搭建自己的量化数据库
第十课 策略优化与课程总结
第四课 用Python进行金融数据分析
第五课 策略建模综述
第一课 自动化交易综述
扩展
25-机器学习应用班
第10课 社交网络在工业界的应用
第1课 数学基础
第2课 随机森林及其应用
第3课 特征工程与模型调优
第4课 推荐系统与案例
第5课 CTR预估
第6课 NLP应用基础
第7课 深度学习在NLP中的应用
第8课 图像检索与相关应用
第9课 计算机视觉中的物体检测
其他资料
26-机器学习工程师 第八期
第10课 高级工具xgboostlightGBM与建模
第11课 用户画像与推荐系统
第12课 聚类
第13课 聚类与推荐系统实战
第14课 贝叶斯网络
第15课 隐马尔科夫模型HMM
第16课 主题模型
第18课 卷积神经网络与计算机视觉
第19课 循环神经网络与自然语言处理
第1课(上)微积分
第1课(下)概率论
第20课 深度学习实践
第2课(上) 线性代数
第2课(下) 凸优化
第3课 回归问题与应用
第4课 决策树、随机森林、GBDT
第5课 SVM
第6课 最大熵与EM算法(上)
第6课 最大熵与EM算法(下)
第7课 机器学习中的特征工程处理
第8课 多算法组合与模型最优化
第9课 sklearn与机器学习实战
扩展资料
27-互联网计算广告实战
28-关键点检测实战
第1课 关键点检测概览与环境配置.ts 197.67M
第2课 图像识别与检测.ts 159.62M
第3课 人体骨骼点检测:自顶向下.ts 229.52M
第4课 人体骨骼点检测:自底向上.ts 205.75M
第5课 人脸和手部特征点检测.ts 153.27M
第6课 物体关键点检测.ts 153.73M
29-概率统计 第二期
第1课 概率论基础.ts 143.94M
第2课 参数估计:从概率到统计.ts 159.89M
第3课 面试中常见的概率统计问题.ts 207.25M
第4课 概率统计在机器学习中的应用.ts 189.55M
第5课 熵与相对熵.ts 187.50M
第6课 最大熵原理与最大熵模型.ts 164.64M
30-动态规划实战班
167.cc 0.58kb
215.cpp 0.57kb
34.cc 0.72kb
第1课 动态规划.pdf 78.33kb
第1课 动态规划实战班第1讲.ts 210.34M
第2课 动态规划.pdf 78.33kb
第2课 动态规划实战班第2讲.ts 261.93M
二分法微课.pdf 69.58kb
31-从头到尾带打kaggle比赛
第1课 开营仪式与赛题介绍.ts 248.94M
第2课 如何使用Python完成数据分析并构建比赛baseline.ts 245.79M
第3课 带你学会使用:构建验证集的3种方法,以及10多种机器学习模型.ts 304.43M
第4课 N种数据挖掘技巧,让你学到爽.ts 270.19M
第5课 3种模型集成方法,构建最强模型.ts 240.09M
第6课 比赛总结与展望.ts 232.88M
32-从零实战目标检测
第二阶段 目标检测主流体系
第三阶段 目标检测最新发展现状
第一阶段 夯实基础
33-从零起步实战slam
第10课:回环检测与重建.ts 194.16M
第1课 SLAM概览与系统环境配置.ts 226.35M
第2课 SLAM中的基础.ts 124.38M
第3课 李群与李代数.ts 141.42M
第4课 相机成像及常用视觉传感器.ts 178.28M
第5课 非线性优化.ts 159.28M
第6课 视觉里程计.ts 132.90M
第7课 多视角几何.ts 132.69M
第8课 视觉里程计中的位姿估计方法.ts 106.12M
第9课 非线性优化.ts 171.56M
34-TensorFlow框架案例实战
资料
第1课 Tensorflow基础.ts 176.33M
第2课 详解深度神经网络案例.ts 213.26M
第3课 卷积神经网络与图像应用.ts 170.89M
第4课 海量图像训练预处理.ts 200.79M
第5课 循环神经网络与应用.ts 244.33M
第6课 Tensorboard工具与模型优化.ts 176.30M
第7课 Tensorflow应用案例.ts 180.52M
第8课 Tensorflow之上的工具库.ts 256.00M
35-Spark机器学习班
graphx.scala 5.14kb
Spark系统概述与编程入门.pps 2.40M
sql.scala 3.50kb
第1课 Spark系统概述与编程接口.ts 224.37M
第2课 Spark运行模式及原理.ts 182.81M
第2课 Spark运行原理与shuffle过程.pps 3.99M
第3课 Spark存储、调度、与监控分析.ts 256.21M
第3课 Spark存储、调度与监控分析.pdf 123.51kb
第4课 Spark性能调优.pdf 77.19kb
第4课 Spark性能调优.ts 215.98M
第5课 Spark即时查询讲解.pdf 296.12kb
第5课 Spark即时查询讲解.ts 196.02M
第6课 Spark图计算讲解.pdf 265.12kb
第6课 Spark图计算讲解.ts 192.56M
第7-8课 Spark机器学习.zip 50.53M
第7课 Spark机器学习讲解.ts 245.10M
第8课 Spark机器学习应用.ts 337.45M
36-PyTorch的入门与实战
第八课 问答系统.ts 363.02M
第二课 词向量简介.ts 266.93M
第六课 图片风格迁移和GAN.ts 265.68M
第七课 Seq2Seq与Attention.ts 322.79M
第三课 语言模型.ts 210.04M
第四课 自然语言分类任务.ts 247.42M
第五课 简单图片分类.ts 267.16M
第一课 深度学习回顾与PyTorch简介.ts 197.04M
37-Python数据分析 升级版
第10课 Python深度学习入门.ts 188.11M
第1课 Python和数据分析入门.ts 198.17M
第2课 Numpy.ts 260.64M
第3课 Pandas.ts 250.11M
第4课 数据获取与处理.ts 337.00M
第5课 Matplotlib与数据可视化.ts 288.11M
第6课 Python文本分析.ts 258.58M
第7课 机器学习库Scikit-Learn与应用.ts 248.51M
第8课 Python社交网络分析igraph.ts 175.39M
第9课 Python多线程.ts 227.19M
第八课 Python社交网络分析igraph.zip 12.63M
第二课 numpy.zip 30.61kb
第九课 Python多线程.zip 602.12kb
第六课 Python文本分析.zip 851.43kb
第七课 机器学习库Scikit-Learn与应用.zip 5.02M
第三课 Pandas.zip 49.97kb
第十课 Python深度学习入门.zip 9.19M
第四课 数据获取与处理.zip.crdownload 330.28kb
第五课 matplotlib与数据可视化.zip 1.79M
第一课 Python和数据分析入门.zip 305.67kb
38-Python爬虫项目班
第1课 环境准备与入门
第2课 Python编程入门
第3课 爬虫基础知识与简易爬虫实现
第4课 相关库使用与登录问题
第5课 Scrapy及相关应用
第6课 爬虫设计实战
第7课 高级内容-并发编程
第8课 分布式爬虫框架设计
39-Python极简入门
第10课 展翅腾飞:后续发展方向.ts 171.39M
第1课 了解一项看似神秘的工作:编程工作和编程语言.ts 209.60M
第2课 夯实基础:内置对象和语句基础(一).ts 193.75M
第3课 夯实基础:内置对象和语句基础(二).ts 217.49M
第4课 夯实基础:内置对象和语句基础(三).ts 204.66M
第5课 继承伟大发明;函数.ts 211.82M
第6课 光辉思想:面向对象和类(一).ts 237.27M
第7课 光辉思想:面向对象和类(二).ts 236.86M
第8课 轮子的世界:模块和包.ts 273.57M
第9课 气定神闲:异常处理和文件读写.ts 299.70M
40-Python基础入门3
扩展
Python1.ipynb 100.35kb
Python2.ipynb 94.68kb
Python3.ipynb 275.68kb
Python4.ipynb 109.42kb
Python5.ipynb 25.65kb
Python6.ipynb 16.98kb
Python7.ipynb 53.92kb
第1课 Python入门及环境搭建.ts 269.15M
第2课 Python编程基础(上).ts 235.80M
第3课 Python编程基础(下).ts 226.54M
第4课函数基础.ts 217.68M
第5课高级函数.ts 212.87M
第6课 面向对象基础.ts 179.99M
第7课 面向对象高级.ts 235.21M
第8课 文件操作及常用系统模块.ts 225.78M
第9课 Python数据分析.ts 283.50M
41-OCR文字识别实战
第二阶段:掌握文本定位与文本检测
第三阶段 掌握其他图像问题
第一阶段 一览OCR技术和字符识别
拓展阶段
预习阶段 OCR基础:CNN和RNN
42-NLP到Word2Vec实战班
第1课 NLP理论基础
第2课 Word2Vec理论基础
第3课 Word2Vec实战案例课- Kaggle竞赛案例
第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例
43-Linux从零入门实战
第八讲 Linux运维基础.ts 173.35M
第二讲 Linux常用操作命令.ts 315.22M
第九讲 Linux系统构建.ts 303.23M
第六讲 Linux网络基础.ts 187.93M
第七讲 HTTP网络服务.ts 196.18M
第三讲 Linux代码编辑器.ts 277.35M
第十讲 Linux操作系统常见试题解析.ts 305.47M
第四讲 Linux Shell编程.ts 195.31M
第五讲 Linux开发基础.ts 247.11M
第一讲 Linux介绍.ts 240.90M
44-leetcode刷题班
200.cpp 1.56kb
207.cpp 1.36kb
399.cpp 1.72kb
第1课 数论.ts 223.38M
第1课课件.pdf 53.95kb
第2课 二分搜索.ts 242.89M
第2课课件.pdf 20.38kb
第3课 并查集.ts 347.14M
第3课树微课part1.pdf 726.39kb
第3课树微课part2.pdf 564.21kb
第4课 深度优先搜索.ts 231.37M
第5课 图.pdf 74.26kb
第5课 图论算法.ts 298.96M
第6课 动态规划.ts 228.22M
45-kaggle竞赛实战班
第二阶段 实战计算广告、NLP、CV等方向
第三阶段 实战电商推荐与金融风控
第一阶段 掌握kaggle比赛的通用流程
1.zip 13.98M
2.zip 11.92M
3.zip 13.68M
4.zip 2.18M
5.zip 40.85M
6.zip 4.90M
7.zip 7.79M
8.zip 40.73M
DSB2017-kaggle肺癌检测第一名解决方案和代码.zip 39.63M