贪心学院京东联合自然语言处理实战训练营

贪心学院京东联合自然语言处理实战训练营
【尊享】ZX003 – NLP企业项目实战训练营[28.8G]
┣━━00. [228.2M]
┃ ┣━━01-1.课程安排以及核心技能.mp4 [65.8M]
┃ ┣━━01-2.概论与常见基础任务.mp4 [88.2M]
┃ ┗━━24-03.递归神经网络-3.mp4 [74.2M]
┣━━01.视频 [24.8G]
┃ ┣━━01-1.课程安排以及核心技能.vep [65.8M]
┃ ┣━━01-2.概论与常见基础任务.vep [88.2M]
┃ ┣━━01-3.分类问题,命名实体识别.vep [80.2M]
┃ ┣━━01-4.句法分析,语义理解与常见应用1.vep [55.8M]
┃ ┣━━01-5.常见应用2.vep [78.6M]
┃ ┣━━01-6.如何成为优秀的NLP人才.vep [99.1M]
┃ ┣━━02-1.(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1.vep [98M]
┃ ┣━━02-2.(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2.vep [61M]
┃ ┣━━03-1.(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-1.vep [146.1M]
┃ ┣━━03-2.(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-2.vep [142.5M]
┃ ┣━━04-1.(基础)NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-1.vep [171.7M]
┃ ┣━━04-2.(基础)NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-2.vep [218.9M]
┃ ┣━━05-1.paper 如何阅读.vep [103.7M]
┃ ┣━━06-1.DP动态规划 -1.vep [139.8M]
┃ ┣━━07-1.DP动态规划 补课-1.vep [53.5M]
┃ ┣━━07-2.DP动态规划 补课-2.vep [130.3M]
┃ ┣━━08-1.多分类文本处理与特征工程-1.vep [87.3M]
┃ ┣━━08-2.多分类文本处理与特征工程-2.vep [45.3M]
┃ ┣━━08-3.多分类文本处理与特征工程-3.vep [98.4M]
┃ ┣━━08-4.多分类文本处理与特征工程-4.vep [102.5M]
┃ ┣━━08-5.多分类文本处理与特征工程-5.vep [95.4M]
┃ ┣━━08-6.多分类文本处理与特征工程-6.vep [73.3M]
┃ ┣━━08-7.多分类文本处理与特征工程-7.vep [49.4M]
┃ ┣━━08-8.多分类文本处理与特征工程-8.vep [72.9M]
┃ ┣━━08-9.多分类文本处理与特征工程-9.vep [123.6M]
┃ ┣━━09-1.词向量的训练以及使用-1.vep [87.7M]
┃ ┣━━09-2.词向量的训练以及使用-2.vep [80.5M]
┃ ┣━━10-1.编程环境的搭建-1.vep [142.9M]
┃ ┣━━10-2.编程环境的搭建-2.vep [185.8M]
┃ ┣━━11-1.Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-1.vep [189.6M]
┃ ┣━━11-2.Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-2.vep [190.6M]
┃ ┣━━12-1.Distributed Representations-01.vep [59.3M]
┃ ┣━━12-2.Distributed Representations-02.vep [102.9M]
┃ ┣━━13-01.偏差与方差.vep [77.1M]
┃ ┣━━13-02.机器学习项目流程.vep [60.2M]
┃ ┣━━13-03.逻辑回归.vep [145.4M]
┃ ┣━━14-01.工业界模型训练和部署最佳实战-1.vep [55.9M]
┃ ┣━━14-02.工业界模型训练和部署最佳实战-2.vep [237.8M]
┃ ┣━━15-01.project-01.vep [103.4M]
┃ ┣━━15-02.project-02.vep [104.8M]
┃ ┣━━16-01.(实战)数据不平衡的处理-1.vep [114.7M]
┃ ┣━━16-02.(实战)数据不平衡的处理-2.vep [163.6M]
┃ ┣━━17-01.(基础)SkipGram模型讲解-1.vep [243.6M]
┃ ┣━━17-02.(基础)SkipGram模型讲解-2.vep [290.3M]
┃ ┣━━18-01.(实战)工程代码编写-1.vep [83M]
┃ ┣━━18-02.(实战)工程代码编写-2.vep [177M]
┃ ┣━━18-03.(实战)工程代码编写-3.vep [60.2M]
┃ ┣━━18-04.Paper-1.vep [70.9M]
┃ ┣━━18-05.Paper-2.vep [135.4M]
┃ ┣━━19-01.常用的分类算法-1.vep [85.1M]
┃ ┣━━19-02.常用的分类算法-2.vep [97.8M]
┃ ┣━━19-03.常用的分类算法-3.vep [98M]
┃ ┣━━19-04.常用的分类算法-4.vep [88M]
┃ ┣━━20-01.(前沿技术) 多模态文本分类技术-1.vep [100.8M]
┃ ┣━━20-02.(前沿技术) 多模态文本分类技术-2.vep [76.4M]
┃ ┣━━21-01.(实战)Pytorch的使用-1.vep [128.5M]
┃ ┣━━21-02.(实战)Pytorch的使用-2.vep [265M]
┃ ┣━━22-01.(实战)常用的卷积神经网络-1.vep [86.8M]
┃ ┣━━22-02.(实战)常用的卷积神经网络-2.vep [97.9M]
┃ ┣━━22-03.(实战)常用的卷积神经网络-3.vep [110.7M]
┃ ┣━━23-01.Visualizing and understandi-1.vep [105.7M]
┃ ┣━━23-02.Visualizing and understandi-2.vep [35.7M]
┃ ┣━━24-01.递归神经网络-1.vep [87.2M]
┃ ┣━━24-02.递归神经网络-2.vep [80.1M]
┃ ┣━━24-03.递归神经网络-3.vep [74.2M]
┃ ┣━━24-04.递归神经网络-4.vep [86.8M]
┃ ┣━━25-01.GPU计算-1.vep [67.8M]
┃ ┣━━25-02.GPU计算-2.vep [84M]
┃ ┣━━26-01.(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-1.vep [168.3M]
┃ ┣━━26-02.(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-2.vep [386.3M]
┃ ┣━━26-03.(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-3.vep [157.8M]
┃ ┣━━27-01.基于LSTM语言模型的代码生成-1.vep [92M]
┃ ┣━━27-02.基于LSTM语言模型的代码生成-2.vep [239M]
┃ ┣━━28-01.1.vep [68.5M]
┃ ┣━━28-02.2.vep [38.8M]
┃ ┣━━29-01.图书分类项目讲解-1.vep [426.8M]
┃ ┣━━29-02.图书分类项目讲解-2.vep [294.9M]
┃ ┣━━29-03.图书分类项目讲解-3.vep [214.6M]
┃ ┣━━29-04.智能营销项目说明-1.vep [245.3M]
┃ ┣━━29-05.智能营销项目说明-2.vep [154.9M]
┃ ┣━━30-01.基于Seq2Seq的文本生成-1.vep [132.8M]
┃ ┣━━30-02.基于Seq2Seq的文本生成-2.vep [58.6M]
┃ ┣━━31-01.基于Seq2Seq的文本生成-3.vep [187.9M]
┃ ┣━━32-01.基于Seq2Seq的机器翻译系统-1.vep [105.9M]
┃ ┣━━32-02.基于Seq2Seq的机器翻译系统-2.vep [214.6M]
┃ ┣━━32-03.基于Seq2Seq的机器翻译系统-3.vep [165M]
┃ ┣━━33-01.Named Entity Recognition-2.vep [102.3M]
┃ ┣━━33-02.Named Entity Recognition-1.vep [186.9M]
┃ ┣━━33-03.Named Entity Recognition-3.vep [121.5M]
┃ ┣━━34-01.图书分类项目讲解-1.vep [355.5M]
┃ ┣━━34-02.图书分类项目讲解-2.vep [335.5M]
┃ ┣━━34-03.图书分类项目讲解-3.vep [106.4M]
┃ ┣━━35-01.Pointer Network以及Beam Search-1.vep [134.4M]
┃ ┣━━35-02.Pointer Network以及Beam Search-2.vep [296.7M]
┃ ┣━━35-03.Pointer Network以及Beam Search-3.vep [368.5M]
┃ ┣━━35-04.Pointer Network以及Beam Search-4.vep [282.7M]
┃ ┣━━36-01.营销文案生成论文-1.vep [41.2M]
┃ ┣━━36-02.营销文案生成论文-2.vep [35.5M]
┃ ┣━━36-03.营销文案生成论文-3.vep [36.3M]
┃ ┣━━36-04.营销文案生成论文-4.vep [52.1M]
┃ ┣━━37-01.智能营销项目手把手教学-1.vep [171.9M]
┃ ┣━━37-02.智能营销项目手把手教学-2.vep [246.4M]
┃ ┣━━38-01.文本领域中的数据增强技术-1.vep [95.2M]
┃ ┣━━38-02.文本领域中的数据增强技术-2.vep [120M]
┃ ┣━━38-03.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1.vep [122.5M]
┃ ┣━━38-04.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2.vep [49M]
┃ ┣━━39-01.Debug-1.vep [151.1M]
┃ ┣━━39-02.Debug-2.vep [197.9M]
┃ ┣━━40-01.Multi-Source Pointer Network-1.vep [135.1M]
┃ ┣━━40-02.Multi-Source Pointer Network-2.vep [246.3M]
┃ ┣━━41-01.智能营销项目教学-1.vep [126.7M]
┃ ┣━━41-02.智能营销项目教学-2.vep [83.7M]
┃ ┣━━42-01.20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1.vep [257.8M]
┃ ┣━━42-02.20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2.vep [259.9M]
┃ ┣━━42-03.20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心3.vep [172.5M]
┃ ┣━━42-04.20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4.vep [239.7M]
┃ ┣━━43-01.20200816 NLP Review 智能营销项目1.vep [134.4M]
┃ ┣━━43-02.20200816 NLP Review 智能营销项目2.vep [214M]
┃ ┣━━43-03.20200816 NLP Review 智能营销项目3.vep [113M]
┃ ┣━━44-01.检索模型-1.vep [145.5M]
┃ ┣━━44-02.检索模型-2.vep [82.9M]
┃ ┣━━44-03.检索模型-3.vep [132.7M]
┃ ┣━━45-01.HNSW papers讲解-1.vep [389.5M]
┃ ┣━━45-02.HNSW papers讲解-2.vep [380.9M]
┃ ┣━━46-01.项目三布置.vep [118.7M]
┃ ┣━━47-01.CFG-1.vep [139.8M]
┃ ┣━━47-02.GBDT-3.vep [114.3M]
┃ ┣━━47-03.LTR-2.vep [64.4M]
┃ ┣━━48-01.最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现.vep [257.4M]
┃ ┣━━49-01.Word Moving Distance 论文.vep [399.1M]
┃ ┣━━50-01.信息检索综述以及倒排技术-1.vep [98M]
┃ ┣━━50-02.信息检索综述以及倒排技术-2.vep [81.6M]
┃ ┣━━50-03.信息检索综述以及倒排技术-3.vep [94.4M]
┃ ┣━━50-04.信息检索综述以及倒排技术-4.vep [84.5M]
┃ ┣━━50-05.信息检索综述以及倒排技术-5.vep [89.7M]
┃ ┣━━51-01.作业2-3讲解.vep [227M]
┃ ┣━━52-01.⾃注意⼒机制以及Transformer-1.vep [85.5M]
┃ ┣━━52-02.⾃注意⼒机制以及Transformer-2.vep [115.8M]
┃ ┣━━52-03.⾃注意⼒机制以及Transformer-3.vep [75.5M]
┃ ┣━━53-01.Transformer的代码实现-1.vep [162.4M]
┃ ┣━━53-02.Transformer的代码实现-2.vep [240.9M]
┃ ┣━━53-03.Transformer的代码实现-3.vep [148.5M]
┃ ┣━━54-01.Papertransformer.vep [32.9M]
┃ ┣━━55-01.作业3-1讲解.vep [260.1M]
┃ ┣━━56-01.基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1.vep [142.8M]
┃ ┣━━56-02.基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2.vep [155.9M]
┃ ┣━━56-03.基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3.vep [196.6M]
┃ ┣━━57-01.项目3-1讲解 项目3-2布置.vep [153.4M]
┃ ┣━━58-01.BERT的fine-tuning实例讲解-01.vep [186M]
┃ ┣━━58-02.BERT的fine-tuning实例讲解-02.vep [191.3M]
┃ ┣━━59-01.XLNet, ALBERT以及应⽤-1.vep [83.9M]
┃ ┣━━59-02.XLNet, ALBERT以及应⽤-2.vep [80.9M]
┃ ┣━━59-03.XLNet, ALBERT以及应⽤-3.vep [158.2M]
┃ ┣━━59-04.XLNet, ALBERT以及应⽤-4.vep [76.4M]
┃ ┣━━59-05.XLNet, ALBERT以及应⽤-5.vep [138.2M]
┃ ┣━━59-06.XLNet, ALBERT以及应⽤-6.vep [260.8M]
┃ ┣━━60-01.XLNet论文讲解-1.vep [138.4M]
┃ ┣━━60-02.XLNet论文讲解-2.vep [261.2M]
┃ ┣━━61-01.ALBERT论文讲解1.vep [97.8M]
┃ ┣━━62-01.作业3-2讲解.vep [194.5M]
┃ ┣━━63-01.模型压缩-1.vep [57.9M]
┃ ┣━━63-02.模型压缩-2.vep [149.6M]
┃ ┣━━63-03.模型压缩-3.vep [169.3M]
┃ ┣━━64-01.对话管理-1.vep [126.3M]
┃ ┣━━64-02.对话管理-2.vep [197.8M]
┃ ┣━━64-03.对话管理-3.vep [236.8M]
┃ ┣━━65-01.paper解读:Transferable-1.vep [126M]
┃ ┣━━65-02.paper解读:Transferable-2.vep [167.1M]
┃ ┣━━66-01.项目作业3-3第二部分.vep [115.4M]
┃ ┣━━66-01.项目作业3-3第一部分.vep [154.8M]
┃ ┣━━67-01.就业指导-1.vep [91.3M]
┃ ┣━━67-02.就业指导-2.vep [112.9M]
┃ ┣━━67-03.就业指导-3.vep [70.3M]
┃ ┣━━68-01.求职注意事项与面试准备-1.vep [179.3M]
┃ ┣━━68-02.求职注意事项与面试准备-2.vep [118.3M]
┃ ┣━━69-01.课程项目在求职中的应用-1.vep [146.7M]
┃ ┗━━69-02.课程项目在求职中的应用-2.vep [172.8M]
┣━━vep加密播放说明.txt [206B]
┗━━00.资料.zip [4G]

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