AI-深度之眼-数据科学强化学习多模态
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AI-深度之眼-数据科学强化学习多模态 百度云目录：
01、01 Python · AI&数据科学入门》02、第一章 绪论和环境配置.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》03、【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》04、第二章 Python 基本语法元素.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》05、【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》06、第三章 基本数据类型.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》07、【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》08、第四章 组合数据类型.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》09、【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》10、第五章 程序控制结构.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》11、【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》12、第六章 函数-面向过程的编程.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》13、【作业讲解】第六章：函数.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》14、第七章 类-面向对象的编程.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》15、【作业讲解】第七章：类.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》16、第八章 文件、异常和模块.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》17、【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》18、第九章 有益的探索.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》19、【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》20、第十章 Python标准库.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》21、【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》22、第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》23、【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》24、第十二章 Pandas库.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》25、【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》26、第十三章 Matplotlib.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》27、【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》28、第十四章 Sklearn常规用法.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》29、【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4
01、01 Python · AI&数据科学入门》30、第十五章 再谈编程.mp4
02、02 PyTorch》02、【必看】深入浅出PyTorch.mp4
02、02 PyTorch》03、【第一周】PyTorch简介与安装.mp4
02、02 PyTorch》04、【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4
02、02 PyTorch》05、【第一周】张量简介与创建.mp4
02、02 PyTorch》06、【第一周】张量操作与线性回归.mp4
02、02 PyTorch》07、【第一周】计算图与动态图机制.mp4
02、02 PyTorch》08、【第一周】autograd与逻辑回归.mp4
02、02 PyTorch》09、【第一周】作业讲解1.mp4
02、02 PyTorch》10、【第一周】作业讲解2.mp4
02、02 PyTorch》11、【第一周】作业讲解3.mp4
02、02 PyTorch》12、【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4
02、02 PyTorch》13、【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4
02、02 PyTorch》14、【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4
02、02 PyTorch》15、【第二周】学会自定义transforms方法.mp4
02、02 PyTorch》16、【第二周】作业讲解.mp4
02、02 PyTorch》17、【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4
02、02 PyTorch》18、【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4
02、02 PyTorch》19、【第三周】nn网络层-卷积层.mp4
02、02 PyTorch》20、【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4
02、02 PyTorch》21、【第三周】作业讲解.mp4
02、02 PyTorch》22、【第四周】权值初始化.mp4
02、02 PyTorch》23、【第四周】损失函数（一）.mp4
02、02 PyTorch》24、【第四周】损失函数(二).mp4
02、02 PyTorch》25、【第四周】优化器optimizer的概念.mp4
02、02 PyTorch》26、【第四周】torch.optim.SGD.mp4
02、02 PyTorch》27、【第四周】作业讲解.mp4
02、02 PyTorch》28、【第五周】学习率调整策略.mp4
02、02 PyTorch》29、【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4
02、02 PyTorch》30、【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4
02、02 PyTorch》31、【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4
02、02 PyTorch》32、【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4
02、02 PyTorch》33、【第五周】作业讲解.mp4
02、02 PyTorch》34、【第六周】正则化之weight_decay.mp4
02、02 PyTorch》35、【第六周】Batch Normalization.mp4
02、02 PyTorch》36、【第六周】Normalizaiton_layers.mp4
02、02 PyTorch》37、【第六周】正则化之Dropout.mp4
02、02 PyTorch》38、【第六周】作业讲解.mp4
02、02 PyTorch》39、【第七周】模型保存与加载.mp4
02、02 PyTorch》40、【第七周】模型finetune.mp4
02、02 PyTorch》41、【第七周】GPU的使用.mp4
02、02 PyTorch》42、【第七周】PyTorch常见报错.mp4
02、02 PyTorch》43、【第七周】作业讲解.mp4
02、02 PyTorch》44、【第八周】图像分类一瞥.mp4
02、02 PyTorch》45、【第八周】图像分割一瞥.mp4
02、02 PyTorch》46、【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4
02、02 PyTorch》47、【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4
02、02 PyTorch》48、【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4
02、02 PyTorch》49、【第九周】循环神经网络一瞥.mp4
03、03 数学基础》02、【第一章】-1 导读课.mp4
03、03 数学基础》03、【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4
03、03 数学基础》04、【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4
03、03 数学基础》05、【第一章】-4 行列式的计算.mp4
03、03 数学基础》06、【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4
03、03 数学基础》07、【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式.mp4
03、03 数学基础》08、【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4
03、03 数学基础》09、【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4
03、03 数学基础》10、【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4
03、03 数学基础》11、【第一章】-10 分块矩阵.mp4
03、03 数学基础》12、【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
03、03 数学基础》13、【第二章】-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp4
03、03 数学基础》14、【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
03、03 数学基础》15、【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4
03、03 数学基础》16、【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
03、03 数学基础》17、【第二章】-6 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
03、03 数学基础》18、【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
03、03 数学基础》19、【第二章】-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化.mp4
03、03 数学基础》20、【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
03、03 数学基础》21、【第二章】-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）.mp4
03、03 数学基础》22、【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4
03、03 数学基础》23、【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
03、03 数学基础》24、【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
03、03 数学基础》25、【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4
03、03 数学基础》26、【第三章】-4 不定积分.mp4
03、03 数学基础》27、【第三章】-5 定积分.mp4
03、03 数学基础》28、【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4
03、03 数学基础》29、【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4
03、03 数学基础》30、【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
03、03 数学基础》31、【第三章】-9 矩阵的求导.mp4
03、03 数学基础》32、【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4
03、03 数学基础》33、【第四章-上】-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式.mp4
03、03 数学基础》34、【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4
03、03 数学基础》35、【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4
03、03 数学基础》36、【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4
03、03 数学基础》37、【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4
03、03 数学基础》38、【第四章-上】-6 参数的估计.mp4
03、03 数学基础》39、【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4
03、03 数学基础》40、【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4
03、03 数学基础》41、【第四章-下】-3 约束最优化.mp4
04、04 神经网络基础知识》02、01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4
04、04 神经网络基础知识》03、01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4
04、04 神经网络基础知识》04、01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4
04、04 神经网络基础知识》05、01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4
04、04 神经网络基础知识》06、01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4
04、04 神经网络基础知识》07、02-卷积神经网络-0.mp4
04、04 神经网络基础知识》08、02-卷积神经网络-1.mp4
04、04 神经网络基础知识》09、02-卷积神经网络-2.mp4
04、04 神经网络基础知识》10、03-循环神经网络-0.mp4
04、04 神经网络基础知识》11、03-循环神经网络-1.mp4
04、04 神经网络基础知识》12、03-循环神经网络-2.mp4
05、05 NLP基础知识》02、1-1 前言..mp4
05、05 NLP基础知识》03、1-2 研究方向概述..mp4
05、05 NLP基础知识》04、2-1 预备知识..mp4
05、05 NLP基础知识》05、2-2 NLP问题中的特征..mp4
05、05 NLP基础知识》06、2-3 特征输入..mp4
05、05 NLP基础知识》07、2-4 文本的向量化表示与案例实现..mp4
05、05 NLP基础知识》08、3-1 统计语言模型简介与案例实现..mp4
05、05 NLP基础知识》09、3-2 语言模型任务评估..mp4
05、05 NLP基础知识》10、3-3 神经语言模型简介与代码实现..mp4
05、05 NLP基础知识》11、3-4 预训练的词表示及其使用实例..mp4
05、05 NLP基础知识》12、4-1 word2vec原理..mp4
05、05 NLP基础知识》13、4-2 word2vec代码复现..mp4
05、05 NLP基础知识》14、4-3 word2vec项目实战展示..mp4
05、05 NLP基础知识》15、4-4 BERT使用实战讲解..mp4
05、05 NLP基础知识》16、4-5 MLP模型与实战..mp4
05、05 NLP基础知识》17、4-6 RNN模型原理、代码复现与实战..mp4
05、05 NLP基础知识》18、5-1 HMM序列标注..mp4
05、05 NLP基础知识》19、5-2 HMM模型简介..mp4
05、05 NLP基础知识》20、5-3 HMM样本生成..mp4
05、05 NLP基础知识》21、5-4 HMM训练..mp4
05、05 NLP基础知识》22、5-5 HMM预测..mp4
05、05 NLP基础知识》23、5-6 HMM代码实现..mp4
06、06 OpenCV 图像基础》02、1-1图像基础知识.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》03、1-2图像基础知识.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》04、1-3图像基础知识.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》05、1-4图像基础知识.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》06、2-1图像基本处理.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》07、2_2图像基本处理.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》08、2_3图像基本处理.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》09、2_4图像基本处理.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》10、2_5图像基本操作_图像滤波.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》11、2_6图像基本操作_图像增强.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》12、2-7形态学操作_腐蚀..mp4
06、06 OpenCV 图像基础》13、2_8形态学操作_膨胀开运算与闭运算.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》14、3_1固定阈值分割.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》15、3_2自动阈值分割.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》16、3_3边缘检测算子.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》17、3_4连通区域_区域生长算法.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》18、3_5分水岭算法图像分割.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》19、4_1特征描述_HOG.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》20、4_2特征描述Harris和SIFT算法.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》21、4_3纹理特征LBP算法.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》22、4_4模板匹配算法.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》23、4_5人脸检测算法.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》24、5_1摄像头调用和视频的读取保存.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》25、5_2帧差法视频目标识别.mp4
06、06 OpenCV 图像基础》26、5_3光流法和背景减除法..mp4
07、12 CV-transformer》02、6-16 CV transformer 体验课直播回放.mp4
07、12 CV-transformer》03、6-17 CV-transformer 直播回放.mp4
07、12 CV-transformer》04、【6月25日】CV-transformer VIT论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》05、【6月27日】CV-transformer VIT代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》06、【7月1日】CV-transformer PVT论文详解.mp4
07、12 CV-transformer》07、【7月4日】CV-transformer PVT代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》08、【7月8日】CV-transformer Swin Transformer论文详解.mp4
07、12 CV-transformer》09、【7月11日】CV-transformer Swin Transformer代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》10、【7月15日】CV-transformer DETR 论文详解.mp4
07、12 CV-transformer》11、【7月18日】CV-transformer DETR代码讲解.mp4
07、12 CV-transformer》12、【7月22日】CV-transformer Deformable DETR论文详解.mp4
07、12 CV-transformer》13、【7月25日】CV-transformer Deformable DETR代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》14、【7月29日】CV-transformer Sparse R-CNN论文详解.mp4
07、12 CV-transformer》15、【8月1日】CV-transformer Sparse R-CNN代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》16、【12月1日】Vit-论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》17、【12月5日】Vit-代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》18、【12月8日】PVT-论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》19、【12月12日】PVT-代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》20、【12月22日】Swin Transformer论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》21、【12月26日】Swin Transformer-代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》22、【12月29日】Swin Transformer-代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》23、【1月5日】pretrain小型专题（上）.mp4
07、12 CV-transformer》24、【1月9日】pretrain小型专题（下）.mp4
07、12 CV-transformer》25、【1月12日】DETR-论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》26、【1月16日】DETR-代码讲解.mp4
07、12 CV-transformer》27、【1月19日】Deformable detr论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》28、【1月26日】Deformable detr-代码讲解.mp4
07、12 CV-transformer》29、【2月9日】sparse rcnn-论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》30、【2月13日】sparse rcnn-代码讲解.mp4
07、12 CV-transformer》31、【2月16日】convnext-论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》32、【2月20日】convnext-代码详解.mp4
07、12 CV-transformer》33、【2月23日】maskformer-论文讲解.mp4
07、12 CV-transformer》34、【2月27日】maskformer-代码复现.mp4
08、13 CV-人脸识别》02、1.1 特征脸识别-人脸识别背景介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》03、1.2 特征脸识别-论文研究背景成果以及意义.mp4
08、13 CV-人脸识别》04、1.3 特征脸识别-论文泛读摘要部分.mp4
08、13 CV-人脸识别》05、1.4 特征脸识别-论文泛读介绍部分.mp4
08、13 CV-人脸识别》06、1.5 特征脸识别-论文泛读相关工作部分.mp4
08、13 CV-人脸识别》07、1.6 特征脸识别-论文精读PCA补充.mp4
08、13 CV-人脸识别》08、1.7 特征脸识别-论文精读特征脸计算上.mp4
08、13 CV-人脸识别》09、1.8 特征脸识别-论文精读特征脸计算中.mp4
08、13 CV-人脸识别》10、1.9 特征脸识别-论文精读特征脸计算下.mp4
08、13 CV-人脸识别》11、1.10 特征脸识别-代码讲解pca计算.mp4
08、13 CV-人脸识别》12、1.11 特征脸识别-代码讲解特征提取以及人脸重构.mp4
08、13 CV-人脸识别》13、1.12 特征脸识别-代码讲解人脸分类之最短距离方法.mp4
08、13 CV-人脸识别》14、1.13 特征脸识别-代码讲解人脸分类之SVM方法.mp4
08、13 CV-人脸识别》15、1.14 特征脸识别-代码讲解人脸分类之神经网络方法.mp4
08、13 CV-人脸识别》16、1.15 特征脸识别-论文总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》17、2.1 Deep id-研究背景以及意义.mp4
08、13 CV-人脸识别》18、2.2Deep id-摘要.mp4
08、13 CV-人脸识别》19、2.3 Deep id-介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》20、2.4 Deep id-相关工作.mp4
08、13 CV-人脸识别》21、2.5 Deep id-卷积计算补充.mp4
08、13 CV-人脸识别》22、2.6 Deep id-网络架构部分精读.mp4
08、13 CV-人脸识别》23、2.7 deepid实验上.mp4
08、13 CV-人脸识别》24、2.8 deepid实验中.mp4
08、13 CV-人脸识别》25、2.9 deepid实验下.mp4
08、13 CV-人脸识别》26、2.10 deepid实验下2.mp4
08、13 CV-人脸识别》27、2.11 Deep id-联合贝叶斯算法推导上.mp4
08、13 CV-人脸识别》28、2.12 Deep id-联合贝叶斯算法推导下.mp4
08、13 CV-人脸识别》29、2.13 Deep id-联合贝叶斯实验上.mp4
08、13 CV-人脸识别》30、2.14 Deep id-联合贝叶斯实验下.mp4
08、13 CV-人脸识别》31、2.15 Deep id-论文总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》32、3.1 FaceNet-研究意义背景介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》33、3.2 FaceNet-摘要.mp4
08、13 CV-人脸识别》34、3.3 FaceNet-介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》35、3.4 FaceNet-相关工作和总结预告.mp4
08、13 CV-人脸识别》36、3.5 FaceNet-TripletLoss讲解与推导.mp4
08、13 CV-人脸识别》37、3.6 FaceNet-TripletSelection讲解.mp4
08、13 CV-人脸识别》38、3.7 FaceNet-网络架构.mp4
08、13 CV-人脸识别》39、3.8 FaceNet-实验part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》40、3.9 FaceNet-实验part2.mp4
08、13 CV-人脸识别》41、3.10 FaceNet-实验part3.mp4
08、13 CV-人脸识别》42、3.11 FaceNet-实验part4_总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》43、4.1 Center Loss-研究成果以及意义.mp4
08、13 CV-人脸识别》44、4.2 Center Loss-摘要以及介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》45、4.3 Center Loss-相关工作以及总结预告.mp4
08、13 CV-人脸识别》46、4.4 centerloss推导part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》47、4.5 centerloss推导part2.mp4
08、13 CV-人脸识别》48、4.6 Center Loss-实验讲解part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》49、4.7 Center Loss-实验讲解part2.mp4
08、13 CV-人脸识别》50、4.8 Center Loss-结果分析以及总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》51、5.1 L-Softmax Loss-研究背景以及意义.mp4
08、13 CV-人脸识别》52、5.2 L-Softmax Loss-论文泛读和介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》53、5.3 L-Softmax Loss-相关工作.mp4
08、13 CV-人脸识别》54、5.4 Lsoftmax推导part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》55、5.5 Lsoftmax推导part2.mp4
08、13 CV-人脸识别》56、5.6 Lsoftmax推导part3.mp4
08、13 CV-人脸识别》57、5.7 Lsoftmax推导part4.mp4
08、13 CV-人脸识别》58、5.8 L-Softmax Loss-实验part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》59、5.9 L-Softmax Loss-实验part2.mp4
08、13 CV-人脸识别》60、5.10 L-Softmax Loss-结果分析与总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》61、6.1 SphereFace-研究背景成果意义.mp4
08、13 CV-人脸识别》62、6.2 SphereFace-摘要和介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》63、6.3 SphereFace-相关工作.mp4
08、13 CV-人脸识别》64、6.4 SphereFace-ASotfmax详解_part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》65、6.5 SphereFace-ASoftmax详解_part2.mp4
08、13 CV-人脸识别》66、6.6 SphereFace-Asoftmax详解_part3.mp4
08、13 CV-人脸识别》67、6.7 SphereFace-实验代码讲解.mp4
08、13 CV-人脸识别》68、6.8 SphereFace-结果分析与总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》69、7.1 CosFace-研究背景以及意义.mp4
08、13 CV-人脸识别》70、7.2 CosFace-摘要以及介绍.mp4
08、13 CV-人脸识别》71、7.3 CosFace-相关工作.mp4
08、13 CV-人脸识别》72、7.4 CosFace-LMCL详细推导_part1.mp4
08、13 CV-人脸识别》73、7.5 CosFace-LMCL详细推导_part2.mp4
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08、13 CV-人脸识别》75、7.7 CosFace-实验代码讲解.mp4
08、13 CV-人脸识别》76、7.8 CosFace-结果分析与总结.mp4
08、13 CV-人脸识别》77、【11月13日】arcface-论文泛读+精读.mp4
08、13 CV-人脸识别》78、【11月14日】arcface-代码复现.mp4
08、13 CV-人脸识别》79、【11月20日】magface-论文泛读+精读.mp4
08、13 CV-人脸识别》80、【11月21日】magface-代码讲解.mp4
09、14 CV-三维重建》02、1.1 3DMM-摘要.mp4
09、14 CV-三维重建》03、1.2 3DMM-介绍.mp4
09、14 CV-三维重建》04、1.3 3DMM-相关工作.mp4
09、14 CV-三维重建》05、1.4 3DMM-算法详细讲解_part1.mp4
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09、14 CV-三维重建》08、1.7 3DMM-实验一_part1.mp4
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09、14 CV-三维重建》16、2.1 Nolinear 3DMM-研究背景.mp4
09、14 CV-三维重建》17、2.2 Nolinear 3DMM-摘要介绍.mp4
09、14 CV-三维重建》18、2.3 Nolinear 3DMM-相关工作.mp4
09、14 CV-三维重建》19、2.4 Nolinear 3DMM-算法详细讲解_part1.mp4
09、14 CV-三维重建》20、2.5 Nolinear 3DMM-算法详细讲解_part2.mp4
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09、14 CV-三维重建》24、3.1 Nolinear 3DMM V2-论文泛读.mp4
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09、14 CV-三维重建》27、3.4 Nolinear 3DMM V2-算法详解part_3.mp4
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09、14 CV-三维重建》31、3.8 Nolinear 3DMM V2-结果分析论文总结.mp4
09、14 CV-三维重建》32、4.1 3DDFA-摘要.mp4
09、14 CV-三维重建》33、4.2 3DDFA-介绍.mp4
09、14 CV-三维重建》34、4.3 3DDFA-相关工作.mp4
09、14 CV-三维重建》35、4.4 3DDFA-算法详细讲解part1.mp4
09、14 CV-三维重建》36、4.5 3DDFA-算法详细讲解part2.mp4
09、14 CV-三维重建》37、4.6 3DDFA-算法详细讲解part3.mp4
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09、14 CV-三维重建》39、4.8 3DDFA-算法详细讲解part5.mp4
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09、14 CV-三维重建》43、4.12 3DDFA-结果分析与总结.mp4
09、14 CV-三维重建》44、5.1摘要介绍.mp4
09、14 CV-三维重建》45、5.2 相关工作.mp4
09、14 CV-三维重建》46、5.3 算法详细讲解part1.mp4
09、14 CV-三维重建》47、5.4 算法详细讲解part2.mp4
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09、14 CV-三维重建》49、5.6 实验详解part1.mp4
09、14 CV-三维重建》50、5.7 实验详解part2.mp4
09、14 CV-三维重建》51、5.8 实验详解part3.mp4
09、14 CV-三维重建》52、5.9 结果与总结.mp4
09、14 CV-三维重建》53、6.1 论文泛读.mp4
09、14 CV-三维重建》54、6.2 算法详细讲解.mp4
09、14 CV-三维重建》55、6.3 实验讲解.mp4
09、14 CV-三维重建》56、6.4 总结.mp4
09、14 CV-三维重建》57、7.1 论文泛读part1.mp4
09、14 CV-三维重建》58、7.2 论文泛读part2.mp4
09、14 CV-三维重建》59、7.3 算法详解part1.mp4
09、14 CV-三维重建》60、7.4 算法详解part2.mp4
09、14 CV-三维重建》61、7.5 实验讲解part1.mp4
09、14 CV-三维重建》62、7.6 实验讲解part2.mp4
09、14 CV-三维重建》63、8.1 论文泛读.mp4
09、14 CV-三维重建》64、8.2 算法详细讲解.mp4
09、14 CV-三维重建》65、8.3 实验讲解.mp4
1.1 项目介绍.mp4
10、01 多模态-baseline》02、1.1 CLIP-论文泛读（体验课直播回放）.mp4
10、01 多模态-baseline》03、1.2 CLIP-论文精读（体验课直播回放）.mp4
10、01 多模态-baseline》04、1.3 CLIP-代码复现.mp4
10、01 多模态-baseline》05、2.1 Deep Visual-Semanti-论文泛读.mp4
10、01 多模态-baseline》06、2.2 Deep Visual-Semanti-论文精读1.mp4
10、01 多模态-baseline》07、2.3 Deep Visual-Semanti-论文精读2.mp4
10、01 多模态-baseline》08、2.4 Deep Visual-Semanti-代码复现1.mp4
10、01 多模态-baseline》09、2.5 Deep Visual-Semanti-代码复现2.mp4
10、01 多模态-baseline》10、2.6 Deep Visual-Semanti-代码复现3.mp4
10、01 多模态-baseline》11、3.1 Show and Tell-论文泛读.mp4
10、01 多模态-baseline》12、3.2 Show and Tell-论文精读.mp4
10、01 多模态-baseline》15、3.3 Show and Tell-代码复现.mp4
11、强化学习基础知识》02、01-基础知识.mp4
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11、强化学习基础知识》08、03-TD-part3.mp4
12、强化学习》01、强化学习1期第1次答疑直播.mp4
12、强化学习》03、强化学习开营直播.mp4
12、强化学习》04、01DQN-01-论文泛读开场白.mp4
12、强化学习》05、01DQN-02-研究背景及意义.mp4
12、强化学习》06、01DQN-03-背景知识补充.mp4
12、强化学习》07、01DQN-04-论文泛读.mp4
12、强化学习》08、01DQN-05-泛读总结及下节预告.mp4
12、强化学习》09、01DQN-06-论文精读开场白.mp4
12、强化学习》100、07DDPG-01-开场白.mp4
12、强化学习》101、07DDPG-02-研究背景成果和意义.mp4
12、强化学习》102、07DDPG-03-背景知识补充.mp4
12、强化学习》103、07DDPG-04-论文泛读.mp4
12、强化学习》104、07DDPG-05-本节回顾下节预告.mp4
12、强化学习》105、07DDPG-06-论文精读结构.mp4
12、强化学习》106、07DDPG-07-从DQN到DDPG.mp4
12、强化学习》107、07DDPG-08-网络结构.mp4
12、强化学习》108、07DDPG-09-DDPG核心思想.mp4
12、强化学习》109、07DDPG-10-算法的其他细节.mp4
12、强化学习》10、01DQN-07-论文模型.mp4
12、强化学习》110、07DDPG-11-算法总结.mp4
12、强化学习》111、07DDPG-12-代码部分结构.mp4
12、强化学习》112、07DDPG-13-网络结构及初始化.mp4
12、强化学习》113、07DDPG-14-BatchNorm的使用.mp4
12、强化学习》114、07DDPG-15-参数更新.mp4
12、强化学习》115、07DDPG-16-代码结构.mp4
12、强化学习》116、07DDPG-17-运行结果.mp4
12、强化学习》117、08TD3-01-论文泛读开场白.mp4
12、强化学习》118、08TD3-02-研究背景.mp4
12、强化学习》119、08TD3-03-背景知识.mp4
12、强化学习》11、01DQN-08-论文细节一 图像预处理.mp4
12、强化学习》120、08TD3-04-论文泛读.mp4
12、强化学习》121、08TD3-05-论文泛读总结.mp4
12、强化学习》122、08TD3-06-论文精读开场白.mp4
12、强化学习》123、08TD3-07-overestimation.mp4
12、强化学习》124、08TD3-08-variance.mp4
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12、强化学习》128、08TD3-12-更新Critic.mp4
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12、强化学习》136、09SQL-06-核心思想.mp4
12、强化学习》137、09SQL-07-理论基础.mp4
12、强化学习》138、09SQL-08-算法细节.mp4
12、强化学习》139、09SQL-09-实验结果分析.mp4
12、强化学习》13、01DQN-10-论文细节三 SemiGradientMethod.mp4
12、强化学习》140、09SQL-10-理论证明.mp4
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12、强化学习》143、09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导.mp4
12、强化学习》144、09SQL-14-离散情况细节.mp4
12、强化学习》145、09SQL-15-连续情况细节.mp4
12、强化学习》146、09SQL-16-代码结构.mp4
12、强化学习》147、09SQL-17-调参结果.mp4
12、强化学习》148、10SAC-01-论文泛读开场白.mp4
12、强化学习》149、10SAC-02-研究背景.mp4
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12、强化学习》150、10SAC-03-论文泛读.mp4
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12、强化学习》154、10SAC-07-主要算法.mp4
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12、强化学习》160、11AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白.mp4
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12、强化学习》169、11AdvancedValueMethods-10-D4PG.mp4
12、强化学习》16、01DQN-13-代码课整体介绍.mp4
12、强化学习》170、11AdvancedValueMethods-11-A3C.mp4
12、强化学习》171、11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mp4
12、强化学习》172、11AdvancedValueMethods-13-总结.mp4
12、强化学习》173、12IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白.mp4
12、强化学习》174、12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读.mp4
12、强化学习》175、12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mp4
12、强化学习》176、12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读.mp4
12、强化学习》177、12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mp4
12、强化学习》178、12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读.mp4
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12、强化学习》17、01DQN-14-gym介绍.mp4
12、强化学习》180、12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mp4
12、强化学习》181、12IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告.mp4
12、强化学习》182、12IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白.mp4
12、强化学习》183、12IntrinsicMotivation-11-ICM精读.mp4
12、强化学习》184、12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mp4
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12、强化学习》186、12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mp4
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12、强化学习》18、01DQN-15-图像预处理代码.mp4
12、强化学习》190、12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mp4
12、强化学习》191、12IntrinsicMotivation-19-结尾语.mp4
12、强化学习》19、01DQN-16-DQN核心功能实现.mp4
12、强化学习》20、01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mp4
12、强化学习》21、02DQN改进-01-论文泛读开场白.mp4
12、强化学习》22、02DQN改进-02-研究背景及意义.mp4
12、强化学习》23、02DQN改进-03-论文泛读.mp4
12、强化学习》24、02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告.mp4
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12、强化学习》26、02DQN改进-06-DDQN图表分析.mp4
12、强化学习》27、02DQN改进-07-DDQN总结.mp4
12、强化学习》28、02DQN改进-08-PER01.mp4
12、强化学习》29、02DQN改进-09-PER02.mp4
12、强化学习》30、02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mp4
12、强化学习》31、02DQN改进-11-下节预告.mp4
12、强化学习》32、02DQN改进-12-代码课整体介绍.mp4
12、强化学习》33、02DQN改进-13-bisect包.mp4
12、强化学习》34、02DQN改进-14-SumTree.mp4
12、强化学习》35、02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure.mp4
12、强化学习》36、02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mp4
12、强化学习》37、02DQN改进-17-ReplayBuffer02.mp4
12、强化学习》38、02DQN改进-18-ReplayBuffer03.mp4
12、强化学习》39、02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mp4
12、强化学习》40、03C51-01-研究成果及意义.mp4
12、强化学习》41、03C51-02-背景知识补充01.mp4
12、强化学习》42、03C51-03-背景知识补充02.mp4
12、强化学习》43、03C51-04-论文泛读.mp4
12、强化学习》44、03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mp4
12、强化学习》45、03C51-06-BellmanOptimalOperator.mp4
12、强化学习》46、03C51-07-算法分析.mp4
12、强化学习》47、03C51-08-实验结果及分析.mp4
12、强化学习》48、03C51-09-引理2引理3证明.mp4
12、强化学习》49、03C51-10-引理1证明.mp4
12、强化学习》50、03C51-11-定理1证明.mp4
12、强化学习》51、03C51-12-其余理论部分及总结.mp4
12、强化学习》52、03C51-13-代码部分介绍.mp4
12、强化学习》53、03C51-14-算法部分结构一览.mp4
12、强化学习》54、03C51-15-分布更新单个样本.mp4
12、强化学习》55、03C51-16-MiniBatch分布更新.mp4
12、强化学习》56、03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新..mp4
12、强化学习》57、03C51-18-实验结果.mp4
12、强化学习》58、04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍.mp4
12、强化学习》59、04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mp4
12、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51.mp4
12、强化学习》61、04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数.mp4
12、强化学习》62、04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析.mp4
12、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1.mp4
12、强化学习》64、04QRDQN-07-理论证明2.mp4
12、强化学习》65、04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mp4
12、强化学习》66、04QRDQN-09-code1.mp4
12、强化学习》67、04QRDQN-10-code2.mp4
12、强化学习》68、04QRDQN-11-code3.mp4
12、强化学习》69、05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍.mp4
12、强化学习》70、05REINFORCE-02-论文泛读.mp4
12、强化学习》71、05REINFORCE-03-背景知识补充.mp4
12、强化学习》72、05REINFORCE-04-下节预告.mp4
12、强化学习》73、05REINFORCE-05-论文定理理解.mp4
12、强化学习》74、05REINFORCE-06-算法核心思想.mp4
12、强化学习》75、05REINFORCE-07-核心定理证明.mp4
12、强化学习》76、05REINFORCE-08-下节预告.mp4
12、强化学习》77、05REINFORCE-09-代码部分结构.mp4
12、强化学习》78、05REINFORCE-10-网络结构设计.mp4
12、强化学习》79、05REINFORCE-11-数据处理.mp4
12、强化学习》80、05REINFORCE-12-主体循环.mp4
12、强化学习》81、05REINFORCE-13-代码结构.mp4
12、强化学习》82、05REINFORCE-14-运行结果分析.mp4
12、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mp4
12、强化学习》84、06PPO-02-研究背景.mp4
12、强化学习》85、06PPO-03-论文泛读.mp4
12、强化学习》86、06PPO-04-本节回顾下节预告.mp4
12、强化学习》87、06PPO-05-论文精读结构介绍.mp4
12、强化学习》88、06PPO-06-Clipped Surrogate Loss.mp4
12、强化学习》89、06PPO-07-Adaptive KL.mp4
12、强化学习》90、06PPO-08-Advantage Function.mp4
12、强化学习》91、06PPO-09-算法分析.mp4
12、强化学习》92、06PPO-10-实验结果分析.mp4
12、强化学习》93、06PPO-11-本届回顾下节预告.mp4
12、强化学习》94、06PPO-12-代码部分结构.mp4
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