课程目录

• c拓展
• 课时1.： 20221128_C基础知识，变量，运算符
• 课时10.： 20221209_继承多重继承菱形继承
• 课时11.： 20221212_虚拟性多态性
• 课时12.： 20221213_模板类模板函数
• 课时13.： 20221214_STL常用模板类
• 课时14.： 20221215_set_map_异常捕获
• 课时15.： 20221216_智能指针
• 课时16.： 20221220_快速排序_auto_lambda
• 课时17.： 20221221_多线程
• 课时18.： 20221222_多线程_线程池
• 课时19.： 20221223_多线程ThreadPoolMgr_OpenCV
• 课时2.： 20221129_条件循环控制语句
• 课时20.： 20221226_多线程_OpenCV人脸识别_视频流读取
• 课时21.： 20221228_视频提取人脸存到正反例_SVM算法
• 课时22.： 20221229_SVM分类器
• 课时23.： 20221230_SVM分类器迭代增加准去率
• 课时24.： 20230103_SVM_RFB核参数调优
• 课时25.： 20230104_SVM_RBF_DetecteMultiScale
• 课时26.： 20230105_特征归一化标准化
• 课时27.： 20230106_LIB_DLL生成
• 课时3.： 20221130_数组排序算法
• 课时4.： 20221201_函数1
• 课时5.： 20221202_函数2字符串
• 课时6.： 20221205_内存操作new_delete_malloc
• 课时7.： 20221206_链表的深拷贝宏定义
• 课时8.： 20221207_宏C文件结构
• 课时9.： 20221208_类的基本概念
• 课件
• 05_推荐NLP基础
• 课件PPT
• 20221010
• 20221011
• 20221012
• 20221013
• 20221014
• 20221017
• 20221018
• 20221021
• 20221024
• 20221026
• 06_推荐项目
• ppt
• 20221015
• 20221016
• 20221022
• 20221023
• 20221029
• 20221030
• 20221105
• 20221106
• 20221107
• 20221109
• 20221111
• Microsoft Visual C 14.0
• rec.tar.gz
• solved_packageMissInInstalling_mu_visual_cpp_build_tools_2015_update_3_x64_dvd_dfd9a39c.iso
• 07_CV基础
• ppt资料
• 数据
• 20221112
• 20221113
• 20221119
• 20221120
• 20221203
• 20221204
• 20221210
• 20221211
• 20221218
• 20221219
• 20221221
• 20230104
• 20230207
• 20230209
• 20230215
• 20230216
• img_search.tar.gz
• AAA机器学习资料
• 代码
• 工具
• 课件
• C课件
• auto_Lambda函数
• C基础教程
• C项目文件结构
• DAY1.docx
• DAY10.docx
• DAY11.docx
• DAY11_虚拟性多态性StudentVector3
• DAY12.docx
• DAY13.docx
• DAY13_STL常见容器
• DAY15.docx
• DAY15_智能指针.docx
• DAY16.docx
• DAY17.docx
• DAY18.docx
• DAY18_多线程池
• DAY18多线程_KillTask
• DAY19.docx
• DAY2(1).docx
• DAY2.docx
• DAY20.docx
• DAY21.docx
• DAY21_视频提取人脸存放到正反例_提取hog
• DAY22.docx
• DAY22_SVM分类器
• DAY23.docx
• DAY23_SVM_RBF核参数调优逻辑
• DAY23_SVM分类器迭代精确度越来越高
• DAY24.docx
• DAY24_SVM_RBF核自动寻找最优参数
• DAY25.docx
• DAY25_SVM_RBF自己写DetectMultiScale
• DAY26.docx
• DAY26_特征归一化标准化
• DAY27.docx
• DAY27_导出lib_dll库
• DAY3.docx
• DAY4.docx
• DAY5.docx
• DAY6(1).docx
• DAY6.docx
• DAY7.docx
• DAY8.docx
• DAY9.docx
• DAY9_Student类
• OpenCV_HOG_人脸检测_视频流读取
• OpenCV计算机视觉编程攻略
• STL_set_map
• stl智能指针
• test1_引入lib_dll库
• try_catch异常捕获
• Vector3单例工厂模式菱形继承
• 典型的破坏迭代器导致崩溃的错误
• 多线程_利用threadId暂停唤醒线程
• 多线程任务队列排序
• 快速排序代码
• 链表的添加结点深拷贝
• 模板类N维向量模板单例模型
• 任务队列快速排序
• FileRecv
• Anaconda和VScode安装包
• p01_初识编程语言、Python环境搭建
• p02_基础语法、输出 & 输入
• p03_标准数据类型、索引 & 切片
• p04_赋值 & 深拷贝 & 浅拷贝
• p05_运算符 & 优先级
• p06_条件语句、循环语句、推导式
• p07_列表、字典、集合迭代问题
• p08_函数、封包&解包、命名空间&作用域、高阶函数
• p09_面向对象编程
• p10_错误 & 异常
• p11_特殊方法（魔术方法）
• p12_闭包 & 装饰器
• p13_可迭代对象 & 迭代器 & 生成器
• p14_模块 & 包
• p15_文件 & 目录
• p16_正则表达式
• p17_numpy
• p18_pandas
• p19_matplotlib
• python基础测评01.docx
• Python基础测评01
• Python基础测评01_答案.docx
• TestFile.json
• TestFile.xml
• xxx作业1.py
• xxx作业10.py
• xxx作业11.py
• xxx作业12.py
• xxx作业13.py
• xxx作业14 (1).py
• xxx作业14.py
• xxx作业15.py
• xxx作业16.py
• xxx作业2.py
• xxx作业3.py
• xxx作业4 (1).py
• xxx作业4.py
• xxx作业5.py
• xxx作业6.py
• xxx作业7.py
• xxx作业8.py
• xxx作业9 (1).py
• xxx作业9.py
• 深兰AI自然语言处理(NLP)项目课
• 20220611
• 20220612
• 20220618
• 20220619
• 20220625
• 20220626
• 20220702
• 20220703
• 20220716-17
• 20220723-24
• 20220730-31
• 20220806-07
• python资料
• 深兰交大AI算法班第五期 – Part 1
• 课时 1 20220715_分享
• 课时 10 – 20220720_3_字符串 % 格式化
• 课时 11 – 20220721_1_作业讲评
• 课时 12 – 20220721_2_字符串format格式化、f-string格式化
• 课时 13 – 20220721_3_字符串对象方法
• 课时 14 – 20220722_1_作业点评
• 课时 15 – 20220722_2_修改列表
• 课时 16 – 20220722_3_列表对象方法
• 课时 17 – 20220725_1_作业讲评
• 课时 18 – 20220725_2_元组
• 课时 19 – 20220725_3_创建字典的6种方式
• 课时 2 – 20220715_1_初识编程语言
• 课时 20 – 20220726_1_作业讲评
• 课时 21 – 20220726_2_字典对象方法
• 课时 22 – 20220726_3_集合
• 课时 3 – 20220715_2_Python环境搭建
• 课时 4 – 20220718_1_VSCode语法提示、报错提示、调试操作
• 课时 5 – 20220718_2_Python基础语法
• 课时 6 – 20220719_1_数字、字符串介绍
• 课时 7 – 20220719_2_数字类型转换、输入和输出
• 课时 8 – 20220720_1_作业讲评、pycodestyle
• 课时 9 – 20220720_2_序列索引和切片
• 任务100：20220904_12_梯度下降
• 任务101：20220904_13_SGD&BGD&MBGD
• 任务102：20220905_14_logistic&softmax
• 任务103：20220907_15_逻辑回归代码和特征工作
• 任务104：20220909_16_特征工程二
• 任务105：20220915_17_作业讲解
• 任务106：20220916_18_特征工程三
• 任务107：20220917_19_特征工程四
• 任务108：20220917_20_决策树构建的直观理解
• 任务109：20220917_21_信息熵
• 任务110：20220917_22_决策树的构建过程及代码实现
• 任务111：20220918_23_决策树案例代码
• 任务112：20220918_24_决策树可视化
• 任务113：20220918_25_集成学习bagging
• 任务114：20220918_26_集成学习RF代码
• 任务115：20220919_27_adaboost
• 任务116：20220921_28_GBDT
• 任务117：20220924_29_XGBoost1
• 任务118：20220924_30_XGBoost2
• 任务119：20220924_31_stacking原理
• 任务120：20220924_32_stacking案例
• 任务121：20220924_33_SVM概述&KKT
• 任务122：20220924_34_感知机模型
• 任务123：20220925_35_SVM原理一
• 任务124：20220925_36_SVM原理二
• 任务125：20220925_37_软间隔SVM
• 任务126：20220925_38_核函数
• 任务127：20220925_39_SMO
• 任务128：20220925_40_SVR&案例
• 任务129：20220927_41_朴素贝叶斯
• 任务130：20220928_42_Kmeans
• 任务131：20220929_43_项目一
• 任务132：20220930_44_项目二
• 任务133：20221010_01_课程安排讲解
• 任务134：20221010_02_神经网络概述讲解一
• 任务135：20221010_03_神经网络概述讲解二
• 任务136：20221011_01_BP算法概述讲解
• 任务137：20221011_02_BP算法过程讲解
• 任务138：20221011_03_BP算法过程模拟代码实现
• 任务139：20221012_01_BP求导过程答疑讲解
• 任务140：20221012_02_PyTorch概述及安装方式讲解
• 任务141：20221012_03_PyTorch基础API应用讲解
• 任务142：20221013_01_RNN结构讲解一
• 任务143：20221013_02_RNN结构讲解二
• 任务144：20221013_03_RNN结构讲解三
• 任务145：20221014_01_LSTM、GRU结构讲解
• 任务146：20221014_02_PyTorch RNN、LSTM、GRU相关API简单应用
• 任务147：20221014_03_项目案例：全连接分类案例代码实现讲解一
• 任务148：20221015_01_推荐系统课程安排讲解
• 任务149：20221015_02_知识回顾一
• 任务150：20221015_03_知识回顾二
• 任务151：20221015_04_推荐系统概述讲解
• 任务152：20221015_05_推荐系统架构讲解一
• 任务153：20221015_06_推荐系统架构讲解二
• 任务154：20221015_07_推荐系统评估指标讲解
• 任务155：20221015_08_推荐系统排序模型实现方式概述讲解
• 任务156：20221015_09_MovieLens数据集讲解
• 任务157：20221015_10_Python推荐框架库surprise库讲解
• 任务158：20221015_11_Normal Predictor推荐算法及案例代码讲解
• 任务159：20221015_12_BaselineOnly推荐算法讲解
• 任务160：20221015_13_UserCF用户协同过滤算法讲解
• 任务161：20221016_01_UserCF协同过滤算法案例代码讲解
• 任务162：20221016_02_ItemCF协同过滤算法结构讲解
• 任务163：20221016_03_协同过滤算法总结
• 任务164：20221016_04_SVD矩阵分解算法结构讲解
• 任务165：20221016_05_Surprise框架的模型API网格调参方式讲解
• 任务166：20221016_06_Apriori关联规则算法讲解
• 任务167：20221016_07_FPTree关联规则算法讲解
• 任务168：20221016_08_LR、GBDT+LR算法讲解
• 任务169：20221016_09_FM算法讲解一
• 任务170：20221016_10_FM算法讲解二
• 任务171：20221016_11_FM算法讲解三
• 任务172：20221016_12_本周课程内容总结
• 任务173：20221017_01_项目案例：全连接分类案例代码实现讲解二
• 任务174：20221017_02_项目案例：全连接分类案例代码实现讲解三
• 任务175：20221019_01_PyTorch训练过程可视化代码实现讲解
• 任务176：20221019_02_Torch Script模型转换代码实现讲解
• 任务177：20221019_03_onnx模型转换代码实现讲解
• 任务178：20221021_01_PyTorch自定义Dataset代码实现讲解
• 任务179：20221021_02_文本分类需求及实现过程梳理讲解
• 任务180：20221022_01_上周课程内容回顾
• 任务181：20221022_02_FFM算法讲解
• 任务182：20221022_03_Wide&Deep算法讲解
• 任务183：20221022_04_DCN算法讲解
• 任务184：20221022_05_DeepFM算法讲解
• 任务185：20221022_06_扩展：序列特征向量融合方式讲解
• 任务186：20221022_07_xDeepFM讲解一
• 任务187：20221022_08_xDeepFM讲解二
• 任务188：20221022_09_DSSM算法讲解
• 任务189：20221022_10_YouTobeNet算法讲解
• 任务190：20221023_01_扩展：负采样讲解
• 任务191：20221023_02_BPR算法讲解
• 任务192：20221023_03_MySQL讲解
• 任务193：20221023_04_Redis讲解一
• 任务194：20221023_05_Redis讲解二
• 任务195：20221023_06_Neo4j讲解一
• 任务196：20221023_07_Neo4j讲解二
• 任务197：20221023_08_Faiss讲解
• 任务198：20221023_09_本周课程内容总结
• 任务199：20221024_01_文本分类训练代码实现讲解一
• 任务200：20221024_02_文本分类训练代码实现讲解二
• 任务201：20221026_01_GPU及多GPU并行运行代码讲解
• 任务202：20221026_02_模型部署方式讲解
• 任务203：20221026_03_文本分类项目部署代码实现讲解
• 任务204：20221026_04_主体模型结构更改代码实现讲解
• 任务205：20221029_01_推荐系统项目需求及结构讲解一
• 任务206：20221029_02_推荐系统项目需求及结构讲解二
• 任务207：20221029_03_推荐系统项目结构代码讲解一
• 任务208：20221029_04_推荐系统项目结构代码讲解二
• 任务209：20221029_05_推荐系统热销品召回和新品召回代码实现讲解
• 任务210：20221029_06_推荐系统用户浏览商品过滤代码实现讲解
• 任务211：20221030_01_推荐系统地域品类热销品及新品召回代码实现讲解
• 任务212：20221030_02_推荐系统黑名单过滤及品类过滤代码实现讲解
• 任务213：20221030_03_推荐系统u2i召回策略代码实现讲解一
• 任务214：20221030_04_推荐系统u2i召回策略代码实现讲解二
• 任务215：20221030_05_推荐系统i2i召回策略代码实现讲解一
• 任务216：20221030_06_推荐系统i2i召回策略代码实现讲解二
• 任务217：20221030_07_推荐系统特征属性矩阵构建方式讲解
• 任务218：20221030_08_推荐系统LR精排策略代码实现讲解
• 任务219：20221105_01_扩展：Aliyun PAI平台模型部署讲解一
• 任务220：20221105_02_扩展：Aliyun PAI平台模型部署讲解二
• 任务221：20221105_03_扩展：Aliyun PAI平台模型部署讲解三
• 任务222：20221105_04_推荐系统GBDT+LR精排策略代码实现讲解
• 任务223：20221105_05_推荐系统FM精排策略代码实现讲解一
• 任务224：20221105_06_推荐系统FM精排策略代码实现讲解二
• 任务225：20221105_07_推荐系统BPR精排策略代码实现讲解
• 任务226：20221105_08_推荐系统DeepFM精排策略代码实现讲解
• 任务227：20221105_09_推荐系统DSSM召回策略代码实现讲解一
• 任务228：20221105_10_今日课程内容总结
• 任务229：20221106_01_推荐系统DSSM召回策略及向量服务代码实现讲解一
• 任务230：20221106_02_推荐系统DSSM召回策略及向量服务代码实现讲解二
• 任务231：20221106_03_推荐系统FM召回策略代码实现讲解
• 任务232：20221106_04_推荐系统规则精排策略代码实现讲解
• 任务233：20221106_05_推荐系统AB线上测试代码实现讲解
• 任务234：20221106_06_推荐系统基于Neo4j的标签召回策略代码实现讲解
• 任务235：20221106_07_推荐系统业务接口代码实现及Linux服务器服务部署讲解
• 任务236：20221106_08_DIN推荐算法讲解
• 任务237：20221106_09_本周课程内容总结
• 任务238：20221107_01_DIN网络结构代码实现讲解一
• 任务239：20221107_02_DIN网络结构代码实现讲解二
• 任务23：20220727_1_作业讲评
• 任务240：20221107_03_DIEN推荐算法讲解
• 任务241：20221109_01_DSIN算法结构讲解
• 任务242：20221109_02_FiBiNet算法结构讲解
• 任务243：20221109_03_bert4rec算法结构讲解
• 任务244：20221109_04_多目标建模讲解一
• 任务245：20221111_01_答疑
• 任务246：20221111_02_多目标建模讲解二
• 任务247：20221111_03_多目标建模讲解三
• 任务248：20221111_04_课程内容总结及搜索系统结构扩展讲解
• 任务249：20221112_01_授课内容安排讲解
• 任务24：20220727_2_对赋值的探讨
• 任务250：20221112_02_OpenCV概述及安装方式讲解
• 任务251：20221112_03_图像基本概念讲解
• 任务252：20221112_04_OpenCV基本API应用(基础操作)讲解
• 任务253：20221112_05_OpenCV基本API应用(算法运算)讲解
• 任务254：20221112_06_OpenCV基本API应用(几何变换)讲解一
• 任务255：20221112_07_OpenCV基本API应用(几何变换)讲解二
• 任务256：20221112_08_OpenCV基本API应用(几何变化)讲解三
• 任务257：20221112_09_今日课程内容总结
• 任务258：20221113_01_OpenCV基本API应用(滤波)讲解一
• 任务259：20221113_02_OpenCV基本API应用(滤波)讲解二
• 任务25：20220727_3_深拷贝 & 浅拷贝
• 任务260：20221113_03_OpenCV基本API应用(形态学变换)讲解一
• 任务261：20221113_04_OpenCV基本API应用(形态学变换)讲解二
• 任务262：20221113_05_OpenCV基本API应用(边缘特征)讲解一
• 任务263：20221113_06_OpenCV基本API应用(边缘特征)讲解二
• 任务264：20221113_07_OpenCV基本API应用(轮廓特征)讲解
• 任务265：20221113_08_OpenCV基本API应用(直方图)讲解
• 任务266：20221113_09_OpenCV基本API应用(模板匹配)讲解
• 任务267：20221113_10_OpenCV图像特征信息提取方式讲解
• 任务268：20221119_01_OpenCV在深度学习项目中的定位讲解
• 任务269：20221119_02_基于OpenCV的人脸检测项目案例代码实现讲解
• 任务26：20220728_1_运算符（一）
• 任务270：20221119_03_基于OpenCV的车牌区域检测项目案例代码实现讲解
• 任务271：20221119_04_CV应用场景讲解
• 任务272：20221119_05_深度学习概述讲解一
• 任务273：20221119_06_深度学习概述讲解二
• 任务274：20221119_07_深度学习概述讲解三
• 任务275：20221119_08_深度学习概述讲解四
• 任务276：20221120_01_BP神经网络讲解一
• 任务277：20221120_02_BP神经网络讲解二
• 任务278：20221120_03_PyTorch安装讲解
• 任务279：20221120_04_PyTorch简单应用代码讲解
• 任务27：20220728_2_运算符（二）
• 任务280：20221120_05_PyTorch基础API应用代码讲解
• 任务281：20221120_06_基于PyTorch的简单全连接案例代码实现讲解
• 任务282：20221120_07_卷积神经网络概述讲解
• 任务283：20221120_08_卷积神经网站之卷积操作过程讲解
• 任务284：20221120_09_本周课程内容总结
• 任务285 ： 20221203_01_FC全连接和Conv卷积操作知识回顾讲解
• 任务286 ： 20221203_02_激活层讲解一
• 任务287 ： 20221203_03_激活层讲解二
• 任务288 ： 20221203_04_池化层讲解
• 任务289 ： 20221203_05_案例代码：卷积神经网络结构代码实现讲解
• 任务28：20220729_1_测试题讲解（一）
• 任务290 ： 20221203_06_BN层讲解一
• 任务291 ： 20221203_07_BN层讲解二
• 任务292 ： 20221204_01_BN、LN、IN归一化讲解
• 任务293 ： 20221204_02_GN、SN归一化讲解
• 任务294 ： 20221204_03_卷积神经网络结构总结
• 任务295 ： 20221204_04_参数初始化方式讲解
• 任务296 ： 20221204_05_神经网络防止模型过拟合的方式讲解
• 任务297 ： 20221204_06_卷积神经网络反向传播方式讲解
• 任务298 ： 20221204_07_图像数据增强及数据集对象讲解
• 任务299 ： 20221204_08_神经网络训练方式讲解
• 任务29：20220729_2_测试题讲解（二）
• 任务300 ： 20221204_09_本周知识总结
• 任务30：20220729_3_条件语句（一）
• 任务31：20220801_1_条件语句（二）
• 任务32：20220801_2_条件语句（三）
• 任务33：20220801_3_循环语句（一）
• 任务34：20220802_1_作业讲评
• 任务35：20220802_2_循环语句（二）
• 任务36：20220802_3_循环语句（三）
• 任务37：20220803_1_作业讲评
• 任务38：20220803_2_循环语句（四）
• 任务39：20220803_3_推导式
• 任务40：20220804_1_作业讲评
• 任务41：20220804_2_列表内存自动管理、字典 & 集合迭代问题
• 任务42：20220804_3_函数（一）
• 任务43：20220805_1_函数（二）
• 任务44：20220805_2_作业讲评
• 任务45：20220805_3_函数（三）
• 任务46：20220808_1_作业讲评
• 任务47：20220808_2_函数（四）
• 任务48：20220808_3_函数（五）
• 任务49：20220808_4_封包 & 解包
• 任务50：20220809_1_作业讲评
• 任务51：20220809_2_命名空间
• 任务52：20220809_3_作用域
• 任务53：20220809_4_高阶函数 & 递归函数
• 任务54：20220810_1_面向对象（一）
• 任务55：20220810_2_面向对象（二）
• 任务56：20220811_1_作业讲评
• 任务57：20220811_2_面向对象（三）
• 任务58：20220811_3_面向对象（四）
• 任务59：20220812_1_错误 & 异常
• 任务60：20220812_2_特殊方法（魔术方法）
• 任务61：20220815_1_作业讲评
• 任务62：20220815_2_闭包 & 装饰器（一）
• 任务63：20220815_3_装饰器（二）
• 任务64：20220816_1_Iterable、Iterator、Generator（一）
• 任务65：20220816_2_Iterable、Iterator、Generator（二）
• 任务66：20220817_1_作业讲评 & Generator（三）
• 任务67：20220817_2_模块 & 包
• 任务68：20220818_1_文件 & 目录（一）
• 任务69：20220818_2_文件 & 目录（二）
• 任务70：20220818_3_文件 & 目录（三）
• 任务71：20220819_1_正则表达式（一）
• 任务72：20220819_2_正则表达式（二）
• 任务73：20220822_1_正则作业讲解
• 任务74：20220822_2_numpy（一）
• 任务75：20220823_1_numpy（二）
• 任务76：20220823_2_numpy（三）
• 任务77：20220824_1_numpy（四）
• 任务78：20220824_2_numpy（五）
• 任务79：20220825_1_numpy（六）
• 任务80：20220825_2_Pandas（一）
• 任务81：20220825_3_Pandas（二）
• 任务82：20220826_1_Pandas（三）
• 任务83：20220829_1_Pandas（四）
• 任务84：20220829_2_Pandas（五）
• 任务85：20220830_1_Pandas（六）
• 任务86：20220830_2_matplotlib（一）
• 任务87：20220831_1_matplotlib（二）
• 任务88：20220831_2_matplotlib（三）
• 任务89：20220829_01_机器学习概述
• 任务90：20220831_02_机器学习分类
• 任务91：20220902_03_机器学习数据处理概述
• 任务92：20220903_04_度量指标
• 任务93：20220903_05_KNN三要素
• 任务94：20220903_06_KDTree构建
• 任务95：20220903_07_KDTree搜索及KNN代码
• 任务96：20220903_08_线性回归一
• 任务97：20220904_09_线性回归实现代码
• 任务98：20220904_10_多项式扩展
• 任务99：20220904_11_惩罚项
• 深兰交大AI算法班第五期 – Part 2
• 课时001：20221210_01_LeNet网络结构讲解
• 课时002：20221210_02_AlexNet网络结构讲解
• 课时003：20221210_03_ZF网络结构讲解
• 课时004：20221210_04_VGG网络结构讲解一
• 课时005：20221210_05_VGG网络结构讲解二
• 课时006：20221210_06_GoogLeNet网络讲解一
• 课时007：20221210_07_GoogLeNet网络结构讲解二
• 课时008：20221211_01_GoogLeNet网络结构讲解三
• 课时009：20221211_02_ResNet网络结构讲解一
• 课时010：20221211_03_ResNet网络结构讲解二
• 课时011：20221211_04_ResNet网络结构讲解三
• 课时012：20221211_05_DenseNet网络结构讲解
• 课时013：20221211_06_SeNet网络结构讲解
• 课时014：20221211_07_ResidualAttentionNetworks网络结构讲解
• 课时015：20221211_08_MobileNet网络结构讲解一
• 课时016：20221211_09_MobileNet网络结构讲解二
• 课时017：20221211_10_本周课程内容总结
• 课时018：20221218_01_MobileNetV1&V2&V3网络结构讲解
• 课时019：20221218_02_MobileNet代码讲解
• 课时020：20221218_03_ShuffleNetV1&V2网络结构讲解
• 课时021：20221218_04_图像检索项目概述讲解
• 课时022：20221218_05_图像base64编码解码代码实现讲解
• 课时023：20221218_06_Flask简单介绍
• 课时024：20221218_07_Flask基本案例代码实现讲解
• 课时025：20221218_08_图像检索项目API接口代码开发讲解
• 课时026：20221218_09_PIL以及transform图像预处理相关api介绍讲解
• 课时027：20221218_10_课程内容总结
• 课时028：20221219_01_图像检索项目代码实现讲解一
• 课时029：20221219_02_图像检索项目代码实现讲解二
• 课时030：20221221_01_图像检索项目代码实现讲解三
• 课时031：20221221_02_图像检索项目代码实现讲解四
• 课时032：20230104_01_图像检索项目代码实现讲解五
• 课时033：20230104_02_图像检索项目代码实现讲解六
• 课时034：20230207_01_图像检索项目代码实现讲解七(PAI平台部署)
• 课时035：20230207_02_图像检索项目代码实现讲解八(PAI平台部署)
• 课时036：20230209_01_图像检索项目代码实现讲解九(检索功能实现)
• 课时037：20230209_02_图像检索项目代码实现讲解十(模型改进)
• 课时038：20230211_01_目标检测概述讲解
• 课时039：20230211_02_SelectiveSearch算法讲解
• 课时040：20230211_03_IoU及mAP讲解
• 课时041：20230211_04_NMS讲解一
• 课时042：20230211_05_NMS讲解二
• 课时043：20230211_06_RCNN算法结构讲解一
• 课时044：20230211_07_RCNN算法结构讲解二
• 课时045：20230211_08_SPPNet算法结构讲解一
• 课时046：20230211_09_SPPNet算法结构讲解二
• 课时047：20230211_10_FastRCNN算法结构讲解一
• 课时048：20230211_11_FastRCNN算法结构讲解二
• 课时049：20230211_12_FasterRCNN算法结构讲解一
• 课时050：20230212_01_FasterRCNN算法结构讲解二(RPN网络)
• 课时051：20230212_02_FasterRCNN算法结构讲解三
• 课时052：20230212_03_FasterRCNN算法应用代码实现讲解
• 课时053：20230212_04_FasterRCNN代码逻辑讲解一(RPN网络)
• 课时054：20230212_05_FasterRCNN代码逻辑讲解二(FastRCNN网络)
• 课时055：20230212_06_RCNN体系算法发展流程总结讲解
• 课时056：20230212_07_RFCN算法结构讲解
• 课时057：20230212_08_SSD算法结构讲解一
• 课时058：20230212_09_本周课程内容总结
• 课时059：20230215_01_图像检索项目代码实现讲解十一
• 课时060：20230215_02_图像检索项目代码实现讲解十二
• 课时061：20230216_01_自编码神经网络结构讲解
• 课时062：20230216_02_自编码神经网络代码实现讲解一
• 课时063：20230216_03_自编码神经网络代码实现讲解二
• 课时064：20230218_01_SSD算法结构讲解二
• 课时065：20230218_02_SSD算法结构讲解三
• 课时066：20230218_03_SSD算法代码讲解一(AnchorBox生成)
• 课时067：20230218_04_SSD算法代码讲解二
• 课时068：20230218_05_YOLOv1算法结构讲解一
• 课时069：20230218_06_YOLOv1算法结构讲解二
• 课时070：20230218_07_YOLOv2算法结构讲解一
• 课时071：20230218_08_YOLOv2算法结构讲解二
• 课时072：20230219_01_YOLOv3网络结构讲解一
• 课时073：20230219_02_YOLOv3网络结构讲解二
• 课时074：20230219_03_YOLOv4网络结构讲解一
• 课时075：20230219_04_YOLOv4网络结构讲解二
• 课时076：20230219_05_YOLOv5网络结构讲解
• 课时077：20230219_06_LabelImg图像标注工具讲解
• 课时078：20230219_07_git工具讲解
• 课时079：20230219_08_YOLOv5代码讲解一
• 课时080：20230219_09_本周课程内容总结
• 课时081：20230221_01_简历编写讲解一
• 课时082：20230221_02_简历编写讲解二
• 课时083：20230223_01_优化算法讲解一
• 课时084：20230223_02_优化算法讲解二
• 课时085：20230225_01_YOLOv5(模型构建代码)讲解一
• 课时086：20230225_02_YOLOv5(模型构建代码)讲解二
• 课时087：20230225_03_YOLOv5(模型构建及训练前向过程代码)讲解三
• 课时088：20230225_04_YOLOv5(新建模块代码)讲解四
• 课时089：20230225_05_YOLOv5(预测前向过程代码)讲解五
• 课时090：20230225_06_YOLOv5(flopsbug修复代码)讲解六
• 课时091：20230225_07_YOLOv5(训练代码)讲解七
• 课时092：20230225_08_YOLOv5(训练代码)讲解八(补)
• 课时093：20230226_01_YOLOv5(参数恢复及冻结代码)讲解九
• 课时094：20230226_02_YOLOv5(数据加载代码实现)讲解十
• 课时095：20230226_03_YOLOv5(数据加载代码实现)讲解十一
• 课时096：20230226_04_YOLOv5(mosaic数据增强代码)讲解十二
• 课时097：20230226_05_YOLOv5(数据增强代码)讲解十三
• 课时098：20230226_06_YOLOv5(数据增强代码)讲解十四
• 课时099：20230226_07_YOLOv6(letterbox图像缩放代码)讲解十五
• 课时100：20230226_08_YOLOv5(autoanchor代码)讲解十六
• 课时101：20230226_09_YOLOv5(autoanchor代码)讲解十七
• 课时102：20230226_10_YOLOv5(warmup学习率变化机制代码)讲解十八
• 课时103：20230226_11_YOLOv5(多尺度训练代码)讲解十九
• 课时104：20230226_12_YOLOv5(损失函数代码)讲解二十
• 课时105：20230301_01_YOLOv5(损失函数代码)讲解二十一
• 课时106：20230301_02_YOLOv5(损失函数代码)讲解二十二
• 课时107：20230302_01_YOLOv5(损失函数代码)讲解二十三
• 课时108：20230302_02_YOLOv5(损失函数代码)讲解二十四
• 课时109：20230304_01_YOLOv5(多目标类别训练思路)讲解二十五
• 课时110：20230304_02_YOLOv5(训练代码)讲解二十六
• 课时111：20230304_03_YOLOv5(resume模型恢复训练代码)讲解二十七
• 课时112：20230304_04_YOLOv5(val模型评估代码)讲解二十八
• 课时113：20230304_05_YOLOv5(val模型评估代码)讲解二十九
• 课时114：20230304_06_YOLOv5(export模型结果转换代码)讲解三十
• 课时115：20230304_07_YOLOv5(detect代码)讲解三十一
• 课时116：20230304_08_项目简历实现思路讲解
• 课时117：20230304_09_智能闸杆系统项目需求讲解
• 课时118：20230305_01_智能闸杆系统项目(voc格式转yolo格式)实现讲解一
• 课时119：20230305_02_智能闸杆系统项目(YOLOv5s基础模型)实现讲解二
• 课时120：20230305_03_智能闸杆系统项目(算法改进思路)实现讲解三、四
• 课时121：20230305_04_智能闸杆系统项目(算法改进思路)实现讲解五
• 课时122：20230305_05_智能闸杆系统项目(算法改进思路)实现讲解六
• 课时123：20230305_06_智能闸杆系统项目(部署代码)实现讲解七
• 课时124：20230305_07_智能闸杆系统项目(部署代码)实现讲解八
• 课时125：20230305_08_智能闸杆系统项目(车牌号码提取思路)实现讲解九
• 课时126：20230305_09_智能闸杆系统项目(车牌图像生成代码)实现讲解十
• 课时127：20230305_10_智能闸杆系统项目(车牌提取模型训练代码)实现讲解十一
• 课时128：20230305_11_智能闸杆系统项目(车牌提取模型训练代码)实现讲解十二
• 课时129：20230305_12_智能闸杆系统项目(车牌提取模型静态转换及测试代码)实现讲解十三
• 课时130：20230305_13_智能闸杆系统项目(部署代码)实现讲解十四
• 课时131：20230305_14_本周课程内容总结
• 课时132：20230307_01_智能闸杆系统项目部署方式讲解
• 课时133：20230307_02_YOLOv6讲解一
• 课时134：20230310_01_YOLOv6代码应用讲解
• 课时135：20230310_02_YOLOv7结构讲解
• 课时136：20230311_01_YOLOv7代码讲解一
• 课时137：20230311_02_YOLOv7代码讲解二
• 课时138：20230311_03_YOLOv8结构讲解
• 课时139：20230311_04_YOLOv8代码讲解
• 课时140：20230311_05_关键点检测实现思路及YOLOv7人体关键点代码讲解
• 课时141：20230311_06_图像分割实现思路讲解
• 课时142：20230311_07_FCN及UNet网络结构思路讲解
• 课时143：20230311_08_DeepLab网络结构讲解
• 课时144：20230311_09_labelme数据标注工具及图像分割标签数据构建代码讲解
• 课时145：20230312_01_基于YOLOv8的图像分割代码讲解
• 课时146：20230312_02_UNet图像分割代码讲解
• 课时147：20230312_03_人脸识别概述讲解
• 课时148：20230312_04_人脸考勤系统项目需求讲解
• 课时149：20230312_05_MTCNN人脸检测算法结构讲解
• 课时150：20230312_06_FaceNet算法结构讲解
• 课时151：20230312_07_SphereFace算法思路讲解
• 课时152：20230312_08_ArcFace、CosFace、AdaFace算法思路讲解
• 课时153：20230312_09_人脸考勤系统项目代码(MTCC)讲解一
• 课时154：20230312_10_人脸考勤系统项目代码(flaskapi代码)讲解二
• 课时155：20230312_11_本周课程内容总结
• 课时156：20230314_01_人脸考勤系统项目代码(模拟客户端代码)讲解三
• 课时157：20230314_02_人脸考勤系统项目代码(MTCNN模型代码)讲解四
• 课时158：20230314_03_人脸考勤系统项目代码(MTCNN模型代码)讲解五
• 课时159：20230316_01_人脸考勤系统项目代码(人脸特征向量提取模型)讲解六
• 课时160：20230316_02_人脸考勤系统项目代码(人脸特征向量提取模型-分类损失)讲解七
• 课时161：20230316_03_人脸考勤系统项目代码(人脸特征向量提取模型-ArcFace损失)讲解八
• 课时162：20230317_01_扩展：3D目标检测讲解
• 课时163：20230317_02_扩展：AnchorFree目标检测算法讲解一
• 课时164：20230317_03_扩展：AnchorFree目标检测算法讲解二
• 课时165：20230317_04_扩展：行人重识别及PyTorch扩展讲解
• 课时166：20230318_01_NLP课程安排讲解
• 课时167：20230318_02_知识回顾：FC全连接、LR逻辑回归
• 课时168：20230318_03_扩展：leetcode建议说明
• 课时169：20230318_04_RNN结构讲解一
• 课时170：20230318_05_RNN结构讲解二
• 课时171：20230318_06_RNN结构讲解三
• 课时172：20230318_07_LSTM结构讲解一
• 课时173：20230318_08_LSTM结构讲解二
• 课时174：20230318_09_GRU结构讲解
• 课时175：20230318_10_jieba分词工具应用讲解一
• 课时176：20230318_11_今日课程总结
• 课时177：20230319_01_jieba分词工具代码讲解一
• 课时178：20230319_02_jieba分词工具代码讲解二
• 课时179：20230319_03_HanLP工具讲解
• 课时180：20230319_04_词性标注、命名实体识别、关系抽取实现思路讲解
• 课时181：20230319_05_HanLP工具代码讲解
• 课时182：20230319_06_jiagu工具代码应用讲解
• 课时183：20230319_07_词向量讲解一
• 课时184：20230319_08_本周课程内容总结
• 课时185：20230321_01_词向量(主题模型)讲解二
• 课时186：20230321_02_词向量(Embedding)讲解三
• 课时187：20230321_03_词向量(CBOW)讲解四
• 课时188：20230323_01_词向量(Skip-gram)讲解五
• 课时189：20230323_02_词向量讲解六
• 课时190：20230325_01_词向量(HS优化)讲解七
• 课时191：20230325_02_词向量(负采样优化)讲解八
• 课时192：20230325_03_词向量(负采样代码实现)讲解九
• 课时193：20230325_04_词向量(负采样代码实现)讲解十
• 课时194：20230325_05_词向量(Word2Vec总结)讲解十一
• 课时195：20230325_06_词向量(Char2Vec、FastText、cw2vec)讲解十二
• 课时196：20230325_07_gensim工具代码讲解一
• 课时197：20230325_08_gensim工具代码讲解二
• 课时198：20230325_09_今日内容总结
• 课时199：20230326_01_PyTorchWord2Vec(模型构建)代码实现讲解一
• 课时200：20230326_02_PyTorchWord2Vec(分词、词典构建)代码实现讲解二
• 课时201：20230326_03_PyTorchWord2Vec(训练数据构建)代码实现讲解三
• 课时202：20230326_04_PyTorchWord2Vec(训练代码)实现讲解四
• 课时203：20230326_05_PyTorchWord2Vec(训练代码)实现讲解五
• 课时204：20230326_06_PyTorchcw2vec(数据处理)代码实现讲解一
• 课时205：20230326_07_PyTorchcw2vec代码实现讲解二
• 课时206：20230326_08_本周课程内容总结
• 课时207：20230329_01_PyTorchcw2vec代码实现讲解三
• 课时208：20230329_02_PyTorchword2vec模型训练不收敛问题解决思路讲解
• 课时209：20230330_01_意图识别讲解一
• 课时210：20230330_02_意图识别讲解二
• 课时211：20230401_01_对话意图识别项目(需求概述及torchtext安装熟悉)讲解
• 课时212：20230401_02_对话意图识别项目(意图类别分析代码)讲解
• 课时213：20230401_03_对话意图识别项目(数据处理代码)讲解三
• 课时214：20230401_04_对话意图识别项目(数据处理代码_词典构建)讲解四
• 课时215：20230401_05_对话意图识别项目(数据处理代码_Dataset构建)讲解五
• 课时216：20230401_06_对话意图识别项目(数据处理代码_DataLoader构建)讲解六
• 课时217：20230401_07_对话意图识别项目(模型构建代码)讲解七
• 课时218：20230402_01_对话意图识别项目(RNN模型结构代码)讲解八
• 课时219：20230402_02_对话意图识别项目(模型构建代码整理)讲解九
• 课时220：20230402_03_对话意图识别项目(模型构建代码整理及ScriptModel转换)讲解十
• 课时221：20230402_04_对话意图识别项目(ScriptModel转换)讲解十一
• 课时222：20230402_05_对话意图识别项目(训练代码)讲解十二
• 课时223：20230402_06_对话意图识别项目(训练代码)讲解十三
• 课时224：20230402_07_对话意图识别项目(评估代码)讲解十四
• 课时225：20230402_08_本周内容总结
• 课时226：20230404_01_对话意图识别项目(训练方式)讲解十五
• 课时227：20230404_02_对话意图识别项目(badcase分析)讲解十六
• 课时228：20230404_03_对话意图识别项目(tensorboard可视化)讲解十七
• 课时229：20230406_01_对话意图识别项目(部署服务器端代码)讲解十八
• 课时230：20230406_02_对话意图识别项目(部署服务器端代码)讲解十九
• 课时231：20230406_03_对话意图识别项目(总结)讲解二十
• 课时232：20230409_01_部署：阿里云PAIEAS部署(Docker镜像构建)讲解一
• 课时233：20230409_02_部署：阿里云PAIEAS部署(服务部署)讲解二
• 课时234：20230409_03_部署：阿里云PAIEAS部署(服务部署)讲解三
• 课时235：20230409_04_部署：Docker镜像+FlaskWebAPI部署讲解
• 课时236：20230409_05_自编码神经网络结构讲解
• 课时237：20230409_06_RNN结构回顾及体系结构讲解
• 课时238：20230409_07_Seq2Seq结构讲解一
• 课时239：20230409_08_Seq2Seq结构讲解二
• 课时240：20230411_01_Seq2Seq应用场景讲解
• 课时241：20230411_02_Seq2SeqBeamSearch和GreedySearch讲解
• 课时242：20230413_01_Attention结构讲解一
• 课时243：20230413_02_Attention结构讲解二
• 课时244：20230415_01_Attention结构讲解三
• 课时245：20230415_02_Attention结构讲解四
• 课时246：20230415_03_Attention结构讲解五
• 课时247：20230415_04_Transformer结构讲解
• 课时248：20230415_05_SelfAttention、Transformer代码模拟实现讲解
• 课时249：20230415_06_Bert结构讲解一
• 课时250：20230416_01_Bert结构讲解二
• 课时251：20230416_02_Bert结构(Bert、GPT、T5差异)讲解三
• 课时252：20230416_03_Bert结构(Bert、GPT、T5差异)讲解四
• 课时253：20230416_04_Bert结构(各种Transformer差异)讲解五
• 课时254：20230416_05_NLP应用场景扩展讲解
• 课时255：20230416_06_医疗命名实体识别项目(数据、需求、实现方式)讲解一
• 课时256：20230416_07_本周课程内容总结
• 课时257：20230418_01_医疗命名实体识别项目(数据处理代码)讲解二
• 课时258：20230418_02_医疗命名实体识别项目(数据处理代码)讲解三
• 课时259：20230420_01_医疗命名实体识别项目(数据处理代码)讲解四
• 课时260：20230420_02_医疗命名实体识别项目(数据处理代码)讲解五
• 课时261：20230422_01_医疗命名实体识别(模型整体结构及Token向量提取模块Embedding)六
• 课时262：20230422_02_医疗命名实体识别项目(特征提取模块BiLSTM代码)讲解七
• 课时263：20230422_03_医疗命名实体识别项目(决策输出模块FC+Softmax代码)讲解八
• 课时264：20230422_04_医疗命名实体识别项目(模型整体结构代码)讲解九
• 课时265：20230422_05_医疗命名实体识别项目(训练代码)讲解十
• 课时266：20230422_06_医疗命名实体识别项目(训练代码)讲解十一
• 课时267：20230422_07_医疗命名实体识别项目(训练代码)讲解十二
• 课时268：20230422_08_医疗命名实体识别项目(训练代码)讲解十三
• 课时269：20230422_09_本周课程内容总结
• 课时270：20230426_01_扩展：Softmax分类模型在序列建模中的问题分析讲解
• 课时271：20230426_02_扩展：HMM模型结构讲解
• 课时272：20230426_03_扩展：CRF模型结构讲解一
• 课时273：20230427_01_扩展：CRF模型结构讲解二
• 课时274：20230427_02_医疗命名实体识别项目(决策输出模块FC+CRF代码)讲解十四
• 课时275：20230504_01_医疗命名实体识别项目(Token向量提取模块albert模型代码)讲解十五
• 课时276：20230504_02_医疗命名实体识别项目(Token向量提取模块bert模型代码)讲解十六
• 课时277：20230507_01_医疗命名实体识别项目(CRF运行效果)讲解十七
• 课时278：20230507_02_医疗命名实体识别项目(bert代码细节)讲解十八
• 课时279：20230507_03_医疗命名实体识别项目(Token向量提取模块nezha模型)讲解十九
• 课时280：20230507_04_医疗命名实体识别项目(Encoder模块IDCNN模型)讲解二十
• 课时281：20230507_05_医疗命名实体识别项目(Encoder模块RTransformer模型)二十一
• 课时282：20230507_06_医疗命名实体识别项目总结及关系抽取概念讲解
• 课时283：20230507_07_关系抽取实现思路讲解
• 课时284：20230509_01_关系抽取项目代码(SPERT)讲解一
• 课时285：20230509_02_关系抽取项目代码(SPERT)讲解二
• 课时286：20230511_01_关系抽取项目代码(SPERT)讲解三
• 课时287：20230511_02_关系抽取项目代码(SPERT)讲解四
• 课时288：20230514_01_关系抽取项目代码(SPERT回顾)讲解五
• 课时289：20230514_02_关系抽取项目代码(SPERT评估推理)讲解六
• 课时290：20230514_03_关系抽取项目代码(SPERT评估推理)讲解七
• 课时291：20230514_04_关系抽取项目代码(SPERT评估推理)讲解八
• 课时292：20230514_05_关系抽取项目代码(SPERT预测)讲解九
• 课时293：20230514_06_关系抽取项目代码(SPERT部署)讲解十
• 课时294：20230514_07_关系抽取项目代码(其它数据转换)讲解十一
• 课时295：20230514_08_关系抽取项目代码(其它模型模块代码融合)讲解十二
• 课时296：20230514_09_今日课程内容总结
• 课时297：20230516_01_扩展：项目业务方向整体概述讲解
• 课时298：20230516_02_扩展：Neo4j简单介绍
• 课时299：20230518_01_扩展：Neo4j基础语法讲解一
• 课时300：20230518_02_扩展：Neo4j基础语法讲解二
• 深兰交大AI算法班第五期 – Part 3
• 课时10：20230521_01_简历撰写关注点讲解
• 课时11：20230521_02_简历模板讲解
• 课时12：20230521_03_聊天机器人项目实现思路讲解
• 课时13：20230521_04_聊天机器人项目多轮对话实现思路讲解
• 课时14：20230521_05_聊天机器人项目整体架构提醒讲解
• 课时15：20230521_06_聊天机器人项目大模型迁移学习实现方式讲解
• 课时16：20230521_07_聊天机器人项目大模型Prompt迁移学习框架OpenPrompt讲解
• 课时17：20230521_08_本周课程内容总结
• 课时18：20230522_01_聊天机器人项目UltraChat训练代码讲解一
• 课时19：20230522_02_聊天机器人项目UltraChat训练代码讲解二
• 课时1：20230519_01_扩展：neo4jPython操作代码讲解一
• 课时20：20230523_01_聊天机器人项目UltraChat训练代码讲解三
• 课时21：20230523_02_聊天机器人项目UltraChat训练代码讲解四
• 课时22：20230525_01_聊天机器人项目UltraChat训练代码讲解五
• 课时23：20230525_02_聊天机器人项目UltraChat中文语料训练代码讲解六
• 课时24：20230525_03_聊天机器人项目UltraChat中文语料训练代码讲解七
• 课时25：20230525_04_NLP结束寄语
• 课时2：20230519_02_扩展：neo4jPython操作代码讲解二
• 课时3：20230520_01_知识图谱项目讲解一
• 课时4：20230520_02_知识图谱项目讲解二
• 课时5：20230520_03_知识图谱项目讲解三
• 课时6：20230520_04_知识图谱项目讲解四
• 课时7：20230520_05_知识图谱项目讲解五(实体识别理解)
• 课时8：20230520_06_知识图谱项目讲解六(知识回答理解)
• 课时9：20230520_07_知识图谱项目总结
• 深兰教育拓展内容
• 课时001：20220811_深兰专家分享一（蒋老师）：算法工程师职业规划
• 课时002：20220819_深兰专家分享二（赖博士）：前沿技术研究-脑机科学
• 课时003：20220824_深兰专家分享三（刘博士）：工业智能化落地及应用
• 课时004：20220826_深兰专家分享四（赖博士）：对智能药物逆合成的一些见解
• 课时005：20220812_CUDA介绍
• 课时006：20220815_TensorRT介绍
• 课时007：20220817_C，makefile，vscode的使用和配置
• 课时008：20220822_OpenCV(C++)
• 课时009：20220830_CUDA的驱动API和运行时API+TensorRT基础（1）
• 课时010：20220901_TensorRT基础（2）+TensorRT高级（1）
• 课时011：20220902_TensorRT高级（2）+TensorRT实战部署讲解
• 课时012：20220816_Gazebo仿真基础
• 课时013：20220817_Gazebo仿真基础
• 课时014：20220830_Gazebo仿真应用
• 课时015：20220901_Gazebo仿真应用
• 课时016：20220907_专家分享1：人形机器人
• 课时017：20220914_专家分享2：强人工智能
• 课时018：20220920_专家分享3：雷达卫星数据的应用
• 课时019：20220923_专家分享4：数据的几何学
• 课时020：20220929_专家分享5：深度学习的论文分享
• 课时021：20221010_专家分享1：AI产品的质量风险防控_1
• 课时022：20221010_专家分享1：AI产品的质量风险防控_2
• 课时023：20221018_专家分享2：人工智能与商业转型
• 课时024：20221019_专家分享3：人形机器人设计_1
• 课时025：20221019_专家分享3：人形机器人设计_2
• 课时026：20221025_专家分享4：通用机器人技术
• 课时027：20221026_专家分享5：AI交付中的思维训练
• 课时028：20221011_ObjectBox算法基础(1)
• 课时029：20221014_ObjectBox算法基础(2)
• 课时030：20221018_ObjectBox训练样本分配
• 课时031：20221019_TensorRT基础(1)
• 课时032：20221020_TensorRT基础(2)
• 课时033：20221024_TensorRT高级(1)
• 课时034：20221025_ObjectBox代码讲解及模型训练
• 课时035：20221027_TensorRT高级(2)+TensorRT巩固学习
• 课时036：20221101_ObjectBox&onnx&TensorRT
• 课时037：20221104_Yolov7详解及openvino部署
• 课时038：20221108_Yolov7详解及openvino部署
• 课时039：20221111_Yolov7详解及openvino部署
• 课时040：20221115_Yolov7详解及openvino部署
• 课时041：20221118_Yolov7详解及openvino部署
• 课时042：20221109_目标跟踪deepsort算法思想
• 课时043：20221111_目标跟踪deepsort代码实现
• 课时044：20221115_目标跟踪ByteTrack算法思想
• 课时045：20221118_目标跟踪ByteTrack代码实现
• 课时046：20221122_项目分析1
• 课时047：20221125_项目分析2
• 课时048：20221122_VisionTransformer算法与kaggle
• 课时049：20221129_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时050：20221202_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时051：20221206_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时052：20221209_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时053：20221128_农业机器人技术栈
• 课时054：20221130_农业机器人技术栈
• 课时055：20230210_机器人SLAM的数学基础
• 课时056：20230210_三维刚体运动
• 课时057：20230213_李群李代数
• 课时058：20230213_相机模型
• 课时059：20230215_深兰专家分享_机器人前沿技术汇总
• 课时060：20230220_VSLAM视觉算法介绍(1)
• 课时061：20230221_双目相机测距算法介绍(1)
• 课时062：20230222_VSLAM视觉算法介绍(2)
• 课时063：20230222_双目相机测距算法介绍(2)
• 课时064：20230224_VSLAM视觉算法优化方向介绍(1)
• 课时065：20230224_双目辅助定位算法介绍(1)
• 课时066：20230227_VSLAM视觉算法优化方向介绍(2)
• 课时067：20230227_双目辅助定位算法介绍(2)
• 课时068：20230301_RGBD双目测距介绍(1)
• 课时069：20230301_纯视觉自动驾驶算法介绍(1)
• 课时070：20230303_深兰专家分享：ORB-SLAM2与三维重建
• 课时071：20230303_RGBD双目测距介绍(2)
• 课时072：20230303_纯视觉自动驾驶算法(2)
• 课时073：20230306_函数模板
• 课时074：20230308_类模板、变量模板、别名模板(1)
• 课时075：20230315_类模板、变量模板、别名模板(2)
• 课时076：20230320_类模板中的友元
• 课时077：20230322_可变参模板
• 课时078：20230327_多态在模板中的应用_1
• 课时079：20230327_多态在模板中的应用_2
• 课时080：20230327_多态在模板中的应用_3
• 课时081：20230329_模板的一些特殊继承关系
• 课时082：20230331_模板的组织结构、显式实例化和声明
• 课时083：20230306_NLP的kaggle比赛和在医疗领域的应用
• 课时084：20230308_领域知识与对比学习
• 课时085：20230313_知识图谱概述和软件安装与环境搭建
• 课时086：20230315_专家知识、数据来源与导入
• 课时087：20230320_医疗行业的Ner实体识别任务
• 课时088：20230322_基于问答的意图识别及问答系统构建
• 课时089：20230310_工业界行为识别导论与论文研读
• 课时090：20230324_时序行为识别的方案设计
• 课时091：20230328_基于二维模型进行限定任务的代码实现
• 课时092：20230403_导论
• 课时093：20230403_图卷积模型在行为识别中的应用，论文研读
• 课时094：20230407_图卷积模型在行为识别中的应用&代码解读与实验
• 课时095：20230414_topdown关键点检测在行为识别中的应用，论文研读
• 课时096：20230417_topdown关键点检测在行为识别中的应用，代码解读与实验
• 课时097：20230421_行为识别中的其他算法，论文研读
• 课时098：20230425_深度学习中的优化器与学习率策略
• 课时099：20230413_区块链与AI概述、发展与应用钱包的使用
• 课时100：20230418_区块链与AI：密码学知识和安全性
• 课时101：20230420_AI智能合约：Solidity实现区块链与AI的无缝集成
• 课时102：20230426_AI与Truffle框架：快速构建区块链应用实例
• 课时103：20230427_DAPP开发：利用AI技术构建去中心化应用
• 课时104：20230509_从计算科学到人工智能：ChatGPT给我们带来什么样的思考？
• 课时105：20230516_如何让撰写研究论文变得轻松又愉快
• 课时106：20230516_医学知识图谱助力医学科学研究
• 课时107：20230523_语义技术与知识图谱概述（上）
• 课时108：20230523_语义技术与知识图谱概述（下）
• 课时109：20230601_生成式AI：DDPM理论
• 课时110：20230602_生成式AI：DDPM代码
• 课时111：20230606_剪枝引言及剪枝理论
• 课时112：20230613_Yolov8的剪枝(1)
• 课时113：20230615_Yolov8的剪枝(2)