lexuecode 课程目录
├── 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/
│ ├── [341M] 第1课 对话系统的介绍.ts
│ ├── [286M] 第2课 智能客服系统基础知识讲解.ts
│ ├── [391M] 第3课 深度学习技术讲解.ts
│ ├── [459M] 第4课 检索式与生成式对话系统.ts
│ ├── [354M] 第5课 Seq2Seq模型与attention机制.ts
│ └── [455M] 第6课 BERT详解.ts
├── 03-语音识别实战/
│ ├── 拓展阶段/
│ ├── 第一阶段 概览语音识别技术/
│ ├── 第三阶段 实战判别式训练和ASR模型/
│ └── 第二阶段 掌握声学模型和语言模型/
├── 04-语音识别技术的前世今生/
│ ├── [210M] 语音识别技术之今生：神经网络.ts
│ └── [228M] 语音识别技术之前世： GMM + HMM.ts
├── 05-无人驾驶实战/
│ ├── [202M] 第一课 自动驾驶概述.ts
│ ├── [216M] 第七课 高精地图与车路协同设备.ts
│ ├── [188M] 第三课 感知基础.ts
│ ├── [175M] 第九课 预测系统.ts
│ ├── [253M] 第二课 软件环境基础（ROS CMake）.ts
│ ├── [287M] 第五课 感知实战：物体跟踪.ts
│ ├── [157M] 第八课 无人车定位系统.ts
│ ├── [221M] 第六课 视觉定位.ts
│ ├── [166M] 第十一课 控制理论.ts
│ ├── [260M] 第十二课 基于强化学习的自动驾驶系统.ts
│ ├── [187M] 第十课 路径规划.ts
│ └── [190M] 第四课 感知实战：目标检测.ts
├── 06-无人机自主飞行实战/
│ ├── [143M] 第1课 无人机硬件理论课.ts
│ ├── [2.3G] 第2课 无人机拼装实战.ts
│ ├── [290M] 第3课 Linux 基础知识.ts
│ ├── [310M] 第4课 ROS 与 OFFBOARD MODE.ts
│ ├── [217M] 第5课 无人机机载摄像头 3D 建模.ts
│ ├── [1.4G] 第6课 SLAM 原理及其介绍.ts
│ ├── [1.5G] 第7课 环境感知和路径规划.ts
│ ├── [709M] 第8课 GPS， IMU，SLAM 传感器融合.ts
│ ├── [340M] 第9课 基于地图的无人机定位及 Point-And-Fly.ts
│ └── [341M] 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
├── 07-图搜索实战班/
│ ├── [231M] 第1课 图搜索实战班第1讲.ts
│ ├── [1.6M] 第1课.pdf
│ ├── [233M] 第2课 图搜索实战班第2讲.ts
│ └── [1.2M] 第2课.pdf
├── 08-数据挖掘班/
│ ├── 其他资料/
│ ├── 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/
│ └── 第10课 PageRank与图挖掘/
├── 09-生成对抗网络实战/
│ ├── [1.2M] code.zip
│ ├── [ 52M] gan-applications.zip
│ ├── [183K] gan.zip
│ ├── [232M] 第1课 生成对抗网络基本原理.ts
│ ├── [187M] 第2课 多种多样的GAN.ts
│ ├── [214M] 第3课 基于能量的GAN.ts
│ ├── [ 18M] 第3课 更多的生成对抗网络.pdf
│ ├── [333M] 第4课 GAN实战.ts
│ ├── [8.3M] 第一课 声称对抗网络基本原理.pdf
│ └── [4.7M] 第二课：WGAN and more.pdf
├── 10-深度学习项目班/
│ ├── [349M] 卷积神经网络与计算机视觉.ts
│ ├── [368M] 神经网络初步.ts
│ ├── [371M] 第一课 深度卷积神经网络基础(原理、调参、Kaggle比赛实践).ts
│ ├── [629M] 第七课 从矩阵分解到FM based NN.ts
│ ├── [779M] 第三课 自然语言处理从入门到进阶.ts
│ ├── [423M] 第二课 深度学习在大规模图像搜索中的实际应用.ts
│ ├── [780M] 第五课 从FM到DNN到wide&_deep model.ts
│ ├── [570M] 第八课 从CCF神经网络到Deep Auto-encoder for CF.ts
│ ├── [637M] 第六课 FNN CCPM PNN与图片混合点击率预估.ts
│ └── [1.0G] 第四课 聊天机器人实战演练.ts
├── 11-深度学习论文班/
│ ├── [199M] 第1课 Reducing the dimensionality of data with neural networks..ts
│ ├── [130M] 第2课 A fast learning algorithm for deep belief nets..ts
│ ├── [226M] 第3课 Densely Connected Convolutional Networks.ts
│ ├── [287M] 第4课 A guide for convolution arithmetic for deep learning.ts
│ ├── [268M] 第5课 Imagenet classification with deep convolutional neural networks..ts
│ ├── [143M] 第6课 Speech recognition with deep recurrent neural networks.ts
│ ├── [263M] 第7课 Decoupled neural interfaces using synthetic gradients.ts
│ └── [233M] 第8课 Deep Learning without Poor Local Minima.ts
├── 12-深度学习第四期/
│ ├── 其他资料/
│ ├── 第一阶段 深度学习从零入门/
│ ├── 第三阶段 CNN延伸：深度学习框架与高级应用/
│ ├── 第二阶段 透彻理解CNN/
│ ├── 第五阶段 迁移学习与增强学习/
│ └── 第四阶段 掌握自然语言处理中的神经网络/
├── 13-人工智能极简入门/
│ ├── [221M] 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
│ ├── [245M] 第2课 数据思维：为什么大数据当代AI发展的最大推手？.ts
│ ├── [227M] 第3课 辩证思维：如何成为智能时代的精英？.ts
│ ├── [227M] 第3课 辩证思维：如何成为智能时代的精英？.ts.baiduyun.downloading
│ ├── 第3课 辩证思维：如何成为智能时代的精英？.ts.baiduyun.downloading.cfg
│ ├── [228M] 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
│ ├── [227M] 第5课 中庸思维：机器学习的三大流派都是什么.ts
│ ├── [210M] 第6课 概率思维：为什么贝叶斯是一个现代人的人生观？.ts
│ ├── [239M] 第7课 维度思维：降维和升维给我们带来什么启示？.ts
│ ├── [226M] 第8课 不确定思维：为什么生命以负熵为生？.ts
│ ├── [259M] 第9课 心学思维：神经网络学习的生物学基础在哪里？.ts
│ └── [281M] 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
├── 14-区块链实战/
│ ├── [150M] 第一课 从比特币到区块链.ts
│ ├── [208M] 第七课 智能合约开发入门（实战项目）.ts
│ ├── [201M] 第三课 手动实现简易区块链原型（代码实战）.ts
│ ├── [179M] 第二课 共识、挖矿、交易以及钱包详解.ts
│ ├── [155M] 第五课 比特币的局限性及以太坊入门.ts
│ ├── [203M] 第八课 ICO揭秘以及如何发币.ts
│ ├── [147M] 第六课 智能合约学习准备.ts
│ └── [195M] 第四课 比特币源码编译和本地实验（略懂C++即可）.ts
├── 15-迁移学习/
│ ├── [ 33M] transfer-learning code.zip
│ ├── [179M] 第1课 迁移学习详解.ts
│ ├── [261M] 第2课 迁移学习实战.ts
│ └── [6.5M] 第一课 迁移学习.pdf
├── 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/
│ ├── [195M] 学术界最新算法在BAT的应用2.mp4
│ ├── [360M] 第1课 推荐系统简介：BAT、头条等.mp4
│ ├── [438M] 第2课 召回算法和业界最佳实践(一).mp4
│ ├── [436M] 第3课 召回算法和业界最佳实践(二).mp4
│ ├── [493M] 第4课 用户建模（召回、排序都会用到）.mp4
│ ├── [512M] 第5课 排序算法&深度学习模型.mp4
│ ├── [417M] 第6课 重排序算法：Learn to Rank.mp4
│ ├── [270M] 第7课 学术界最新算法在BAT的应用1.mp4
│ └── [ 86M] 资料.zip
├── 18-面试求职第四期/
│ ├── [ 76M] 名企AI面试100题 第二版.pdf
│ ├── 第一阶段 掌握基础算法和数据结构/
│ ├── 第三阶段 实战动态规划和贪心/
│ ├── 第二阶段 玩转树、堆、图等高级数据结构/
│ └── 第四阶段 掌握海量数据处理和概率，求职心不慌/
├── 19-量化交易策略实战/
│ ├── [249M] 第1课 量化交易基础.ts
│ ├── [350M] 第2课 衍生品及交易策略（A）.ts
│ ├── [350M] 第2课 衍生品及交易策略（A）.ts.baiduyun.downloading
│ ├── 第2课 衍生品及交易策略（A）.ts.baiduyun.downloading.cfg
│ ├── [242M] 第3课 衍生品及交易策略（B）.ts
│ └── [312M] 第4课 统计套利.ts
├── 20-矩阵与凸优化班/
│ ├── [830K] Lecture1.pdf
│ ├── [491K] Lecture2.pdf
│ ├── [315K] Lecture3.pdf
│ ├── [586K] lecture4_凸优化初步.pdf
│ ├── [231K] lecture5.pdf
│ ├── [219K] lecture6_凸优化在机器学习中的应用.pdf
│ ├── [283M] 第1课 理解矩阵.ts
│ ├── [244M] 第2课 理解微积分和凸优化.ts
│ ├── [148M] 第3课 微积分与逼近论.ts
│ ├── [210M] 第4课 凸优化初步.ts
│ ├── [164M] 第5课 凸优化进阶.ts
│ └── [171M] 第6课 凸优化在机器学习中的应用.ts
├── 21-金融风控实战/
│ ├── 第一阶段 金融风控技术基础/
│ ├── 第三阶段 机器学习与评分卡模型/
│ ├── 第二阶段 机器学习的核心：特征工程/
│ ├── 第五阶段 高级风控模型/
│ └── 第四阶段 模型优化/
├── 22-计算机视觉 第二期/
│ ├── [2.5M] lesson1 图像处理基础.zip
│ ├── [ 12M] lesson2 图像处理进阶.zip
│ ├── [2.5M] lesson3 神经网络初步与调参.zip
│ ├── [ 20M] lesson4 深度CNN原理与实战.zip
│ ├── [ 28M] lesson6 大规模车辆图片搜索.zip
│ ├── [ 14M] lesson7 目标检测与无人驾驶.zip
│ ├── [5.9M] lesson8 深度学习在图像语义分割中的应用.zip
│ ├── [6.9M] lesson9 RNN与GAN.zip
│ ├── [ 32M] lesson10 理解AlphaGo （强化学习） 和生成模型（GAN）背后的原理.zip
│ ├── [201M] 第1课：图像处理基础.ts
│ ├── [240M] 第2课：图像处理进阶.ts
│ ├── [180M] 第3课：神经网络初步与调参技巧 （ by Seven).ts
│ ├── [183M] 第4课：深度卷积神经网络原理与实践 (by Seven).ts
│ ├── [196M] 第5课 图像搜索技术 (by Seven).ts
│ ├── [282M] 第7课：目标检测及其在无人驾驶领域的作用.ts
│ ├── [217M] 第8课：深度学习在图像语义分割中的应用.ts
│ ├── [213M] 第9课：RNN及其应用（image captioning and VQA）.ts
│ ├── [225M] 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
│ └── [236M] 重识别 (by Seven).ts
├── 23-机器学习中的数学第二期/
│ ├── 扩展/
│ ├── [1.5M] 第1课微分学与梯度下降法.pdf
│ ├── [790K] 第2课微分学进阶.pdf
│ ├── [1.9M] 第3课 Probability.pdf
│ ├── [1.6M] 第4课-MLE.pdf.crdownload
│ ├── [779K] 第5课-线性代数基础_.pdf
│ ├── [336K] 第6课-线性代数进阶.pdf
│ ├── [2.2M] 第7课凸优化简介.pdf
│ ├── [ 52K] 第8课代码示范.支持向量机.ipynb
│ ├── [2.1M] 第8课凸优化进阶.pdf
│ ├── [ 11M] 第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf
│ ├── [7.3M] 第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf
│ ├── [186M] 第一课：微分学基本概念.ts
│ ├── [133M] 第七课：凸优化简介.ts
│ ├── [220M] 第三课：概率论简介.ts
│ ├── [207M] 第九课：从线性模型谈起的机器学习分类与回归.ts
│ ├── [148M] 第二课：微分学进阶.ts
│ ├── [310M] 第五课： 线性代数基础.ts
│ ├── [149M] 第八课：优化的稳定性.ts
│ ├── [191M] 第六课：线性代数进阶.ts
│ ├── [200M] 第十课：从信息论到工业界最爱的树模型.ts
│ └── [265M] 第四课：极大似然估计.ts
├── 24-机器学习与量化交易项目班/
│ ├── 扩展/
│ ├── 第一课 自动化交易综述/
│ ├── 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/
│ ├── 第九课 量化策略的实现/
│ ├── 第二课 量化交易系统综述/
│ ├── 第五课 策略建模综述/
│ ├── 第八课 自动交易系统的搭建/
│ ├── 第六课 策略建模：基于机器学习的策略建模/
│ ├── 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/
├── 25-机器学习应用班/
│ ├── 其他资料/
│ ├── 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/
│ └── 第10课 社交网络在工业界的应用/
├── 26-机器学习工程师 第八期/
│ ├── 扩展资料/
│ ├── 第1课（上）微积分/
│ ├── 第1课（下）概率论/
│ ├── 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/
│ ├── 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20课 深度学习实践/
├── 27-互联网计算广告实战/
├── 28-关键点检测实战/
│ ├── [198M] 第1课 关键点检测概览与环境配置.ts
│ ├── [160M] 第2课 图像识别与检测.ts
│ ├── [230M] 第3课 人体骨骼点检测：自顶向下.ts
│ ├── [206M] 第4课 人体骨骼点检测：自底向上.ts
│ ├── [153M] 第5课 人脸和手部特征点检测.ts
│ └── [154M] 第6课 物体关键点检测.ts
├── 29-概率统计 第二期/
│ ├── [144M] 第1课 概率论基础.ts
│ ├── [160M] 第2课 参数估计：从概率到统计.ts
│ ├── [207M] 第3课 面试中常见的概率统计问题.ts
│ ├── [190M] 第4课 概率统计在机器学习中的应用.ts
│ ├── [187M] 第5课 熵与相对熵.ts
│ └── [165M] 第6课 最大熵原理与最大熵模型.ts
├── 30-动态规划实战班/
│ ├── [ 741] 34.cc
│ ├── [ 596] 167.cc
│ ├── [ 588] 215.cpp
│ ├── [ 70K] 二分法微课.pdf
│ ├── [ 78K] 第1课 动态规划.pdf
│ ├── [210M] 第1课 动态规划实战班第1讲.ts
│ ├── [ 78K] 第2课 动态规划.pdf
│ └── [262M] 第2课 动态规划实战班第2讲.ts
├── 31-从头到尾带打kaggle比赛/
│ ├── [249M] 第1课 开营仪式与赛题介绍.ts
│ ├── [246M] 第2课 如何使用Python完成数据分析并构建比赛baseline.ts
│ ├── [304M] 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
│ ├── [270M] 第4课 N种数据挖掘技巧，让你学到爽.ts
│ ├── [240M] 第5课 3种模型集成方法，构建最强模型.ts
│ └── [233M] 第6课 比赛总结与展望.ts
├── 32-从零实战目标检测/
│ ├── 第一阶段 夯实基础/
│ ├── 第三阶段 目标检测最新发展现状/
│ └── 第二阶段 目标检测主流体系/
├── 33-从零起步实战slam/
│ ├── [226M] 第1课 SLAM概览与系统环境配置.ts
│ ├── [124M] 第2课 SLAM中的基础.ts
│ ├── [141M] 第3课 李群与李代数.ts
│ ├── [178M] 第4课 相机成像及常用视觉传感器.ts
│ ├── [159M] 第5课 非线性优化.ts
│ ├── [133M] 第6课 视觉里程计.ts
│ ├── [133M] 第7课 多视角几何.ts
│ ├── [106M] 第8课 视觉里程计中的位姿估计方法.ts
│ ├── [172M] 第9课 非线性优化.ts
│ └── [194M] 第10课：回环检测与重建.ts
├── 34-TensorFlow框架案例实战/
│ ├── [176M] 第1课 Tensorflow基础.ts
│ ├── [213M] 第2课 详解深度神经网络案例.ts
│ ├── [171M] 第3课 卷积神经网络与图像应用.ts
│ ├── [201M] 第4课 海量图像训练预处理.ts
│ ├── [244M] 第5课 循环神经网络与应用.ts
│ ├── [176M] 第6课 Tensorboard工具与模型优化.ts
│ ├── [181M] 第7课 Tensorflow应用案例.ts
│ ├── [256M] 第8课 Tensorflow之上的工具库.ts
│ └── 资料/
├── 35-Spark机器学习班/
│ ├── [2.4M] Spark系统概述与编程入门.pps
│ ├── [5.1K] graphx.scala
│ ├── [3.5K] sql.scala
│ ├── [224M] 第1课 Spark系统概述与编程接口.ts
│ ├── [4.0M] 第2课 Spark运行原理与shuffle过程.pps
│ ├── [183M] 第2课 Spark运行模式及原理.ts
│ ├── [256M] 第3课 Spark存储、调度、与监控分析.ts
│ ├── [124K] 第3课 Spark存储、调度与监控分析.pdf
│ ├── [ 77K] 第4课 Spark性能调优.pdf
│ ├── [216M] 第4课 Spark性能调优.ts
│ ├── [296K] 第5课 Spark即时查询讲解.pdf
│ ├── [196M] 第5课 Spark即时查询讲解.ts
│ ├── [265K] 第6课 Spark图计算讲解.pdf
│ ├── [193M] 第6课 Spark图计算讲解.ts
│ ├── [ 51M] 第7-8课 Spark机器学习.zip
│ ├── [245M] 第7课 Spark机器学习讲解.ts
│ └── [337M] 第8课 Spark机器学习应用.ts
├── 36-PyTorch的入门与实战/
│ ├── [197M] 第一课 深度学习回顾与PyTorch简介.ts
│ ├── [323M] 第七课 Seq2Seq与Attention.ts
│ ├── [210M] 第三课 语言模型.ts
│ ├── [267M] 第二课 词向量简介.ts
│ ├── [267M] 第五课 简单图片分类.ts
│ ├── [363M] 第八课 问答系统.ts
│ ├── [266M] 第六课 图片风格迁移和GAN.ts
│ └── [247M] 第四课 自然语言分类任务.ts
├── 37-Python数据分析 升级版/
│ ├── [198M] 第1课 Python和数据分析入门.ts
│ ├── [261M] 第2课 Numpy.ts
│ ├── [250M] 第3课 Pandas.ts
│ ├── [337M] 第4课 数据获取与处理.ts
│ ├── [288M] 第5课 Matplotlib与数据可视化.ts
│ ├── [259M] 第6课 Python文本分析.ts
│ ├── [249M] 第7课 机器学习库Scikit-Learn与应用.ts
│ ├── [175M] 第8课 Python社交网络分析igraph.ts
│ ├── [227M] 第9课 Python多线程.ts
│ ├── [188M] 第10课 Python深度学习入门.ts
│ ├── [306K] 第一课 Python和数据分析入门.zip
│ ├── [5.0M] 第七课 机器学习库Scikit-Learn与应用.zip
│ ├── [ 50K] 第三课 Pandas.zip
│ ├── [602K] 第九课 Python多线程.zip
│ ├── [ 31K] 第二课 numpy.zip
│ ├── [1.8M] 第五课 matplotlib与数据可视化.zip
│ ├── [ 13M] 第八课 Python社交网络分析igraph.zip
│ ├── [851K] 第六课 Python文本分析.zip
│ ├── [9.2M] 第十课 Python深度学习入门.zip
│ └── [330K] 第四课 数据获取与处理.zip.crdownload
├── 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/
│ ├── [210M] 第1课 了解一项看似神秘的工作：编程工作和编程语言.ts
│ ├── [194M] 第2课 夯实基础：内置对象和语句基础（一）.ts
│ ├── [217M] 第3课 夯实基础：内置对象和语句基础（二）.ts
│ ├── [205M] 第4课 夯实基础：内置对象和语句基础（三）.ts
│ ├── [212M] 第5课 继承伟大发明;函数.ts
│ ├── [237M] 第6课 光辉思想：面向对象和类（一）.ts
│ ├── [237M] 第7课 光辉思想：面向对象和类（二）.ts
│ ├── [274M] 第8课 轮子的世界：模块和包.ts
│ ├── [300M] 第9课 气定神闲：异常处理和文件读写.ts
│ └── [171M] 第10课 展翅腾飞：后续发展方向.ts
├── 40-Python基础入门3/
│ ├── [100K] Python1.ipynb
│ ├── [ 95K] Python2.ipynb
│ ├── [276K] Python3.ipynb
│ ├── [109K] Python4.ipynb
│ ├── [ 26K] Python5.ipynb
│ ├── [ 17K] Python6.ipynb
│ ├── [ 54K] Python7.ipynb
│ ├── 扩展/
│ ├── [269M] 第1课 Python入门及环境搭建.ts
│ ├── [236M] 第2课 Python编程基础（上）.ts
│ ├── [227M] 第3课 Python编程基础（下）.ts
│ ├── [218M] 第4课函数基础.ts
│ ├── [213M] 第5课高级函数.ts
│ ├── [180M] 第6课 面向对象基础.ts
│ ├── [235M] 第7课 面向对象高级.ts
│ ├── [226M] 第8课 文件操作及常用系统模块.ts
│ └── [283M] 第9课 Python数据分析.ts
├── 41-OCR文字识别实战/
│ ├── 拓展阶段/
│ ├── 第一阶段 一览OCR技术和字符识别/
│ ├── 第三阶段 掌握其他图像问题/
│ ├── 第二阶段：掌握文本定位与文本检测/
│ └── 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/
│ ├── [241M] 第一讲 Linux介绍.ts
│ ├── [196M] 第七讲 HTTP网络服务.ts
│ ├── [277M] 第三讲 Linux代码编辑器.ts
│ ├── [303M] 第九讲 Linux系统构建.ts
│ ├── [315M] 第二讲 Linux常用操作命令.ts
│ ├── [247M] 第五讲 Linux开发基础.ts
│ ├── [173M] 第八讲 Linux运维基础.ts
│ ├── [188M] 第六讲 Linux网络基础.ts
│ ├── [305M] 第十讲 Linux操作系统常见试题解析.ts
│ └── [195M] 第四讲 Linux Shell编程.ts
├── 44-leetcode刷题班/
│ ├── [1.6K] 200.cpp
│ ├── [1.4K] 207.cpp
│ ├── [1.7K] 399.cpp
│ ├── [223M] 第1课 数论.ts
│ ├── [ 54K] 第1课课件.pdf
│ ├── [243M] 第2课 二分搜索.ts
│ ├── [ 20K] 第2课课件.pdf
│ ├── [347M] 第3课 并查集.ts
│ ├── [726K] 第3课树微课part1.pdf
│ ├── [564K] 第3课树微课part2.pdf
│ ├── [231M] 第4课 深度优先搜索.ts
│ ├── [ 74K] 第5课 图.pdf
│ ├── [299M] 第5课 图论算法.ts
│ └── [228M] 第6课 动态规划.ts
├── 45-kaggle竞赛实战班/
│ ├── [ 14M] 1.zip
│ ├── [ 12M] 2.zip
│ ├── [ 14M] 3.zip
│ ├── [2.2M] 4.zip
│ ├── [ 41M] 5.zip
│ ├── [4.9M] 6.zip
│ ├── [7.8M] 7.zip
│ ├── [ 41M] 8.zip
│ ├── [ 40M] DSB2017-kaggle肺癌检测第一名解决方案和代码.zip
│ ├── 第一阶段 掌握kaggle比赛的通用流程/
│ ├── 第三阶段 实战电商推荐与金融风控/
│ └── 第二阶段 实战计算广告、NLP、CV等方向/
