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    【资源目录】:
    
    ├──01_1.距离精讲.mp4 190.87M
    ├──02_2.向量数据库基础.mp4 174.43M
    ├──03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4 218.48M
    ├──04_4.逻辑回归的分类间隔,线性不可分问题,FM模型.mp4 213.13M
    ├──05_5.特征选择和正则化.mp4 242.98M
    ├──06_6.Dropout技术,模型集成,多分类和多标签.mp4 181.47M
    ├──07_7.过拟合、欠拟合,树模型.mp4 191.00M
    ├──08_8.ID3,C4.5,Cart树.mp4 192.25M
    ├──09_9.集成学习,dropout,GBDT.mp4 189.43M
    ├──10_10.GBDT和XGboost.mp4 318.04M
    ├──11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4 191.79M
    ├──12_12以图搜图.mp4 169.27M
    ├──13_13.GAN模型的原理和实战.mp4 195.68M
    ├──14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4 221.81M
    ├──15_15.推土机距离和WGan.mp4 167.92M
    ├──16_16.AIGC和扩散学习.mp4 299.80M
    ├──17_17.NLP系列1:NLP发展脉络和BERT模型.mp4 196.48M
    ├──18_18.NLP系列2:Bert的改良版本和T5模型.mp4 139.06M
    ├──19_19.NLP系列3:GPT系列模型.mp4 132.18M
    ├──20_20.项目实战:huggingface和文本分类.mp4 183.15M
    ├──21_21实战项目:文本纠错和Bart模型.mp4 210.74M
    ├──22_22零样本学习和小样本学习.mp4 229.59M
    ├──23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4 282.52M
    ├──24_24聊天机器人和chatgpt.mp4 232.86M
    ├──25_25,目标检测yolo和transformer.mp4 358.85M
    ├──26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4 183.60M
    ├──27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4 142.85M
    ├──28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4 103.19M
    ├──29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4 150.02M
    ├──30_大模型训练为什么这么难.mp4 117.28M
    ├──31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4 177.64M
    ├──32_推荐系统1:推荐系统概述.mp4 168.37M
    ├──33_推荐系统2:召回环节.mp4 333.81M
    ├──34_推荐系统3:召回和AB测试[.mp4 357.39M
    ├──35_推荐系统4:排序(上).mp4 380.52M
    ├──36_推荐系统5:排序(下).mp4 130.68M
    └──37_推荐系统6:内容分类和打标.mp4 282.29M
    
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