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标题:
自然语言处理NLP企业级JD项目实战2020年11月价值25k+共48G,IT资源网
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作者:
admin
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2022-5-29 08:14
标题:
自然语言处理NLP企业级JD项目实战2020年11月价值25k+共48G,IT资源网
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├─视频
│ ├─week01
│ │ ├─20200606Lecture
│ │ │ 1课程安排以及核心技能.mp4
│ │ │ 2概论与常见基础任务.mp4
│ │ │ 3分类问题,命名实体识别.mp4
│ │ │ 4句法分析,语义理解与常见应用1.mp4
│ │ │ 5常见应用2.mp4
│ │ │ 6如何成为优秀的NLP人才.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200606Paper
│ │ │ paper 如何阅读-1.mp4
│ │ │ paper 如何阅读-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200606Review1
│ │ │ (案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1.mp4
│ │ │ (案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200606Review2
│ │ │ (基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-1.mp4
│ │ │ (基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200606Review3
│ │ │ (基础)NLP工程师必须懂得算法 - 动态规划-1.mp4
│ │ │ (基础)NLP工程师必须懂得算法 - 动态规划-2.mp4
│ │ │
│ │ └─20200606Review4
│ │ DP动态规划 补课-1.mp4
│ │ DP动态规划 补课-2.mp4
│ │ DP动态规划 补课-3.mp4
│ │
│ ├─week02
│ │ ├─20200613Lecture
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-1.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-2.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-3.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-4.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-5.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-6.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-7.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-8.mp4
│ │ │ 多分类文本处理与特征工程-9.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200613Paper
│ │ │ Distributed Representations-01.mp4
│ │ │ Distributed Representations-02.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200613Review1
│ │ │ 词向量的训练以及使用-1.mp4
│ │ │ 词向量的训练以及使用-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200613Review2
│ │ │ 编程环境的搭建-1.mp4
│ │ │ 编程环境的搭建-2.mp4
│ │ │
│ │ └─20200613Review3
│ │ Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-1.mp4
│ │ Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-2.mp4
│ │
│ ├─week03
│ │ ├─20200620lecture
│ │ │ 偏差与方差.mp4
│ │ │ 工业界模型训练和部署最佳实战-1.mp4
│ │ │ 工业界模型训练和部署最佳实战-2.mp4
│ │ │ 机器学习项目流程.mp4
│ │ │ 逻辑回归.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200620project
│ │ │ project-01.mp4
│ │ │ project-02.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200620review1
│ │ │ (实战)数据不平衡的处理-1.mp4
│ │ │ (实战)数据不平衡的处理-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200620review2
│ │ │ (基础)SkipGram模型讲解-1.mp4
│ │ │ (基础)SkipGram模型讲解-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200620review3
│ │ │ (实战)工程代码编写-1.mp4
│ │ │ (实战)工程代码编写-2.mp4
│ │ │ (实战)工程代码编写-3.mp4
│ │ │
│ │ └─20200621paper
│ │ Paper-1.mp4
│ │ Paper-2.mp4
│ │
│ ├─week04
│ │ ├─20200704Lecture
│ │ │ 常用的分类算法-1.mp4
│ │ │ 常用的分类算法-2.mp4
│ │ │ 常用的分类算法-3.mp4
│ │ │ 常用的分类算法-4.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200704paper
│ │ │ Visualizing and understandi-1.mp4
│ │ │ Visualizing and understandi-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200704review1
│ │ │ (前沿技术) 多模态文本分类技术-1.mp4
│ │ │ (前沿技术) 多模态文本分类技术-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200704review2
│ │ │ (实战)Pytorch的使用-1.mp4
│ │ │ (实战)Pytorch的使用-2.mp4
│ │ │
│ │ └─20200704review3
│ │ (实战)常用的卷积神经网络-1.mp4
│ │ (实战)常用的卷积神经网络-2.mp4
│ │ (实战)常用的卷积神经网络-3.mp4
│ │
│ ├─week05
│ │ ├─20200711lecture
│ │ │ 递归神经网络-1.mp4
│ │ │ 递归神经网络-2.mp4
│ │ │ 递归神经网络-3.mp4
│ │ │ 递归神经网络-4.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200711paper
│ │ │ paper1.mp4
│ │ │ paper2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200711review1
│ │ │ GPU计算-1.mp4
│ │ │ GPU计算-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200711review2
│ │ │ (代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-1.mp4
│ │ │ (代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-2.mp4
│ │ │ (代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-3.mp4
│ │ │
│ │ └─20200711review3
│ │ 基于LSTM语言模型的代码生成-1.mp4
│ │ 基于LSTM语言模型的代码生成-2.mp4
│ │
│ ├─week06
│ │ ├─0716图书分类项目讲解
│ │ │ 图书分类项目讲解-1.mp4
│ │ │ 图书分类项目讲解-2.mp4
│ │ │ 图书分类项目讲解-3.mp4
│ │ │
│ │ ├─0717智能营销项目
│ │ │ 智能营销项目说明-1.mp4
│ │ │ 智能营销项目说明-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─0718lecture
│ │ │ 基于Seq2Seq的文本生成-1.mp4
│ │ │ 基于Seq2Seq的文本生成-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─0718review1
│ │ │ 基于Seq2Seq的文本生成-3.mp4
│ │ │
│ │ ├─0718review2
│ │ │ 基于Seq2Seq的机器翻译系统-1.mp4
│ │ │ 基于Seq2Seq的机器翻译系统-2.mp4
│ │ │ 基于Seq2Seq的机器翻译系统-3.mp4
│ │ │
│ │ └─0719paper
│ │ Named Entity Recognition-1.mp4
│ │ Named Entity Recognition-2.mp4
│ │ Named Entity Recognition-3.mp4
│ │
│ ├─week07
│ │ ├─0725lecture
│ │ │ Pointer Network以及Beam Search-1.mp4
│ │ │ Pointer Network以及Beam Search-2.mp4
│ │ │ Pointer Network以及Beam Search-3.mp4
│ │ │ Pointer Network以及Beam Search-4.mp4
│ │ │
│ │ ├─0725project
│ │ │ 智能营销项目手把手教学-1.mp4
│ │ │ 智能营销项目手把手教学-2.mp4
│ │ │
│ │ └─0725review
│ │ 营销文案生成论文-1.mp4
│ │ 营销文案生成论文-2.mp4
│ │ 营销文案生成论文-3.mp4
│ │ 营销文案生成论文-4.mp4
│ │
│ ├─week08
│ │ ├─0801-review-1
│ │ │ Debug-1.mp4
│ │ │ Debug-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─0801_lecture
│ │ │ 文本领域中的数据增强技术-1.mp4
│ │ │ 文本领域中的数据增强技术-2.mp4
│ │ │ 深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1.mp4
│ │ │ 深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2.mp4
│ │ │
│ │ ├─0802-review-2
│ │ │ Multi-Source Pointer Network-1.mp4
│ │ │ Multi-Source Pointer Network-2.mp4
│ │ │
│ │ └─0802-项目教学
│ │ 智能营销项目教学-1.mp4
│ │ 智能营销项目教学-2.mp4
│ │
│ ├─week09
│ │ ├─lecture
│ │ │ 20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1.mp4
│ │ │ 20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2.mp4
│ │ │ 20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心3.mp4
│ │ │ 20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4.mp4
│ │ │
│ │ └─project
│ │ 20200816 NLP Review 智能营销项目1.mp4
│ │ 20200816 NLP Review 智能营销项目2.mp4
│ │ 20200816 NLP Review 智能营销项目3.mp4
│ │
│ ├─week10
│ │ ├─822-Lecture
│ │ │ 检索模型-1.mp4
│ │ │ 检索模型-2.mp4
│ │ │ 检索模型-3.mp4
│ │ │
│ │ ├─workshop_20200903_210612
│ │ │ HNSW papers讲解-1.mp4
│ │ │ HNSW papers讲解-2.mp4
│ │ │
│ │ └─项目3作业布置
│ │ 项目三布置.mp4
│ │
│ ├─week11
│ │ 最?公共?串和最?公共?序列的动态规划实现.mp4
│ │
│ ├─week12
│ │ ├─20200905Lecture
│ │ │ ?注意?机制以及Transformer-1.mp4
│ │ │ ?注意?机制以及Transformer-2.mp4
│ │ │ ?注意?机制以及Transformer-3.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200905Workshop
│ │ │ Transformer的代码实现-1.mp4
│ │ │ Transformer的代码实现-2.mp4
│ │ │ Transformer的代码实现-3.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200906 Workshop2
│ │ │ Paper _transformer.mp4
│ │ │
│ │ └─20200906 Workshop3
│ │ 作业3-1讲解.mp4
│ │
│ ├─week13
│ │ ├─20200912lecture
│ │ │ 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1.mp4
│ │ │ 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2.mp4
│ │ │ 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200913workshop1
│ │ │ BERT的fine-tuning实例讲解-01.mp4
│ │ │ BERT的fine-tuning实例讲解-02.mp4
│ │ │
│ │ └─20200913workshop2
│ │ 项目3-1讲解 项目3-2布置.mp4
│ │
│ ├─week14
│ │ ├─20200919lecture
│ │ │ XLNet, ALBERT以及应?-1.mp4
│ │ │ XLNet, ALBERT以及应?-2.mp4
│ │ │ XLNet, ALBERT以及应?-3.mp4
│ │ │ XLNet, ALBERT以及应?-4.mp4
│ │ │ XLNet, ALBERT以及应?-5.mp4
│ │ │ XLNet, ALBERT以及应?-6.mp4
│ │ │
│ │ ├─20200919workshop1
│ │ │ ALBERT论文讲解.mp4
│ │ │ XLNet论文讲解-1.mp4
│ │ │ XLNet论文讲解-2.mp4
│ │ │
│ │ └─20200920workshop2
│ │ 作业3-2讲解.mp4
│ │
│ ├─week15
│ │ └─20200926Lecture
│ │ 模型压缩-1.mp4
│ │ 模型压缩-2.mp4
│ │ 模型压缩-3.mp4
│ │
│ ├─week16
│ │ 20201017 Lecture 对话管理-1.mp4
│ │ 20201017 Lecture 对话管理-2.mp4
│ │ 20201017 Lecture 对话管理-3.mp4
│ │ 20201018 Workshop paper解读:Transferable-1.mp4
│ │ 20201018 Workshop paper解读:Transferable-2.mp4
│ │ 20201020 workshop 项目作业3-3第一部分.mp4
│ │ 20201020 workshop 项目作业3-3第二部分.mp4
│ │
│ └─week17
│ 20201023 Workshop 就业指导-1.mp4
│ 20201023 Workshop 就业指导-2.mp4
│ 20201023 Workshop 就业指导-3.mp4
│
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