最新精整17篇AI教程+超300份行业报告【354GB】 - 短剧搜 - 免费资源搜索平台,网盘资源搜索神器,百度夸克云
- file:点这里领取更多资源!.txt
- file:quark.jpg
- file:本资源说明.docx
- file:search.png
- file:banner.png
- file:pikaso.png
- file:group.png
- file:05.怎样快速上手品牌logo设计?.mp3
- file:04.怎样定制你的专属壁纸?.mp4
- file:06.怎样让你的作品封面更吸引人?.pdf
- file:10.如何设计你的专属饰品?.pdf
- file:09.怎样为艺术照设计场景?.pdf
- file:08.怎样把你心爱的物件设计成手办?.mp4
- file:14.怎样用超现实主义风格创作惊奇画面?.pdf
- file:03.怎样给自己的宠物创造Q版形象?.mp4
- file:11.怎样画出你理想中的家装设计?.pdf
- file:07.怎样做海报更有氛围感?.mp3
- file:00.发刊词丨每个人都可以拥有自己的专属设计师.mp4
- file:01.AI绘画的通用方法是什么?.pdf
- file:02.怎样为你和身边人打造多风格形象?.mp3
- folder:最新精整17篇AI教程+超300份行业报告【354GB】
- folder:17篇AI相关教程
- folder:最新AIGC+ChatGPT研究报告
- folder:两款AI软件(WPS+PS)
- folder:刘飞· 如何利用AI进行商业设计(完结)【评分:3】
- folder:李笑来·《谈AI时代的家庭教育》(完结)【评分:3】
- folder:玩赚ChatGPT【评分:2】
- folder:ChatGPT第一课:武装我们第2大脑(虚拟人)【评分:2】
- folder:李一舟人工智能2.0【评分:2】
- folder:【开课吧】AI算法落地与工程部署实战
- folder:前沿课·吴军讲GPT(完结)【评分:3】
- folder:【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶
- folder:AI商业智慧【AI+文案+PPT+图像+视频】【评分:2】
- folder:AI造富训练营 让一部分人先用AI赚到第一个100万 让你快人一步抓住行业红利【评分:2】
- folder:【鹤老师】人人必修的AI启蒙课,启蒙课程,不含工具【评分:2】
- folder:快刀青衣·给职场人的AI写作课(完结)【评分:3】
- folder:百度·文心一言AI·运营变现【评分:2】
- folder:【极客时间-100053201】TensorFlow 2 项目进阶实战,手把手带你打通 AI 项目落地全流程
- folder:AI行业资料-2023.5月(357份)
- folder:WPS AI版
- folder:支持WinMac-PS AI (Beta)和Adobe Firefly(萤火虫)独立安装版!
- folder:玩赚AIchatGPT 基础课
- folder:人工智能直播课资料
- folder:【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧
- folder:【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础
- folder:【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级(更新)
- folder:【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理
- folder:【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目(更新)
- folder:资料课件
- folder:【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频
- folder:AIGC研究报告
- folder:AI绘画资料
- folder:【Mac】Photoshop AI (Beta) v24.6.0 Adobe Firefly AI中文版
- folder:第一章 1-文本摘要项目
- folder:3--第三章 判断语句
- folder:11--第十一章 函数
- folder:2--第二章 python基础语法
- folder:17--第十七章 学生管理系统(面向对象版)
- folder:1--第一章 计算机组成原理
- folder:13--第十三章 朴素贝叶斯V2.1
- folder:5--第五章 pandasV2.1
- folder:4--第四章 实时人脸识别检测项目
- folder:2--第二章 图像分割应用
- folder:8--第八章 算法进阶进化学习
- folder:10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
- folder:第三章 3-Python编程进阶
- folder:第二章 2-SQL基础
- folder:3--第三章 文本预处理-v2.0
- folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0
- folder:8--第八章 Transformer架构解析-v2.0
- folder:1--第一章 Pytorch工具_v2.0
- folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
- folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
- folder:10--第十章 MySqL数据库高级使用
- folder:5--第五章 HTTP协议和静态服务器
- folder:12--第十二章 案例人脸案例_v2.0
- folder:8--第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
- folder:第六章 6-04 - 智慧交通
- folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础
- folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战
- folder:AIGC研究报告_63份_2023.5月
- folder:0-5 seq2seq架构
- folder:0-8 模型类的搭建
- folder:0-18 PGN模型训练
- folder:0-33 半监督学习法原理和实现
- folder:0-1 文本摘要项项目背景介绍
- folder:0-24 coverage机制原理
- folder:0-32 回译数据法实现和评估
- folder:0-21 BLEU算法理论
- folder:0-4 TextRank算法实现模型
- folder:0-28 Beam-search模型类实现
- folder:0-38 Flask实现模型部署
- folder:0-20 评估方法介绍
- folder:0-16 迭代器和类的实现
- folder:0-14 数据预处理
- folder:0-2 项目中的数据集初探
- folder:2--if基本格式
- folder:3--if...elif...else格式
- folder:5--案例猜拳游戏
- folder:8--函数执行流程
- folder:7--全局变量
- folder:11--拆包, 交换变量
- folder:12--引用
- folder:4--自定义异常
- folder:1--文件操作介绍
- folder:4--文件及文件夹的相关操作
- folder:2--课后练习(学员管理系统)
- folder:3--对象属性操作
- folder:8--子类重写父类属性和方法
- folder:12--类属性及相关方法
- folder:9--super方法使用
- folder:7--循环else应用
- folder:4--break和continue
- folder:5--while循环嵌套及应用
- folder:4--北京租房数据统计分析
- folder:7--案例 Facebook位置预测
- folder:6--交叉验证, 网格搜索
- folder:1--XGBoost算法
- folder:3--lightGBM算法
- folder:1--matplotlib使用
- folder:29--微调模型
- folder:8--在Python中使用neo4j
- folder:3--在线医生的总体架构
- folder:2--Unit对话API使用
- folder:25--werobot服务构建
- folder:32--系统联调与测试
- folder:27--任务介绍与模型选用及训练数据集
- folder:5--neo4j简介
- folder:28--BERT中文预训练模型1
- folder:24--在线部分简要分析
- folder:10--结构化数据流水线
- folder:31--模型部署
- folder:21--BiLSTM+CRF模型
- folder:26--主要逻辑服务
- folder:4--总体架构中的工具介绍
- folder:21--网络模型搭建(选学)
- folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
- folder:15--车道线定位与拟合
- folder:17--在视频中进行车道线检测
- folder:12--相机校正和图像去畸变
- folder:18--SIamese网络系列(选学)
- folder:6--匈牙利算法
- folder:3--特征工程和fasttext模型训练
- folder:4--多模型训练和预测
- folder:2--构建标签词汇图谱
- folder:1--自动编码器历史与应用介绍
- folder:2--Q-learning算法
- folder:3--Deep Q-Network
- folder:0-17 正则表达式扩展
- folder:0-19 Python爬虫
- folder:0-3 PyMySQL
- folder:0-9 FastAPI
- folder:0-13 With上下文管理器
- folder:0-6 Socket网络编程
- folder:0-7 TCP服务器开发
- folder:0-8 静态Weeb服务器
- folder:0-6 SQL高阶特性
- folder:0-3 Linux常用命令(1)
- folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列
- folder:5--文本的特征处理
- folder:1--使用RNN模型构建人名分类器
- folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务
- folder:13--输出部分实现
- folder:5--多头注意力机制
- folder:2-- Pytorch中的autograd
- folder:1--认识pytorch
- folder:3--使用Pytorch构建一个神经网络
- folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点
- folder:9--Transformer架构的并行化是如何进行的
- folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
- folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因
- folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则
- folder:10--BERT模型的优点和缺点
- folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本
- folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入
- folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用
- folder:4--Transformer中的self-attention
- folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因
- folder:2--NLP中的标准数据集
- folder:15--二叉树的遍历
- folder:1--linux高级操作
- folder:5--进程和线程的对比
- folder:3--property语法
- folder:3--where条件查询
- folder:3--Faster-RCNN原理与实现
- folder:2--R-CNN网络基础
- folder:4--GoogleNet
- folder:6--模版匹配和霍夫变换
- folder:2--OpenCV简介及安装方法
- folder:4--深度学习的正则化
- folder:6--卷积神经网络CNN
- folder:4--Fast和ORB算法
- folder:5--LBP和HOG特征算子
- folder:2--Harris和Shi-Tomas算法
- folder:1--tensorflow和keras简介
- folder:2--计算机视觉(CV)
- folder:2--语义分割:FCN与Unet
- folder:4--实例分割:MaskRCNN
- folder:3--Unet-案例
- folder:0-23 案例-学生管理系统(二)
- folder:0-13 列表定义及使用
- folder:0-9 for循环及案例
- folder:0-22 不定长参数与组包拆包
- folder:0-34 案例-飞机大战
- folder:0-28 lambda表达式
- folder:0-25 可变类型及非可变类型
- folder:0-18 公共方法与推导式
- folder:0-12 字符串查找,替换,合并
- folder:0-20 函数基本使用替代视频(04,05,06)
- folder:0-4 面向对象封装与继承
- folder:0-2 朴素贝叶斯算法
- folder:0-6 机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)
- folder:0-1 人工智能原理基础
- folder:0-5 人脸识别
- folder:0-7 yolo目标检测
- folder:0-15 车道线曲率计算
- folder:0-4 Pytorch案例实战
- folder:0-4 yolo v1-v3算法介绍
- folder:0-1 opencv简介
- folder:Stable Diffusion
- folder:Midjourney
- folder:DeepSort
- folder:SURF算法
分享时间 | 2023-11-15 |
---|---|
入库时间 | 2024-02-07 |
状态检测 | 有效 |
资源类型 | QUARK |
分享用户 | TU* |
资源有问题?点此举报