JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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├─01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】赛题介绍 + Kaggle平台学习 + 开发环境搭建 + 比赛数据探索性分析.mp4
│      05-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解.mp4
│      06-【03课】基于transformer的baseline代码讲解.mp4
│      07-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解.mp4
│      
├─02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
│      05-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
│      06-【03课】特征工程实践.mp4
│      07-【04课】pytorch实践-NCF实践.mp4
│      08-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用.mp4
│      09-【06课】数据挖掘比赛中的Trick.mp4
│     
├─03-【kaggle新赛】feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)
│      01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      04-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4
│      05-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4
│      06-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1.mp4
│      07-【04课】NLP比赛提分技巧 -2.mp4
│      
├─04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）
│      01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      04-【01课】数据 EDA，题目分析.mp4
│      05-【02课】baseline 代码介绍.mp4
│      06-【03课】可能的上分点.mp4
│      
├─05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）
│      01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      04-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4
│      05-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4
│      06-【03课】小样本学习发展和应用.mp4
│      07-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4
│      08-【05课】模型训练技巧分享.mp4
│      09-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4
│     
├─06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
│      05-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
│      06-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4
│      07-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4
│      
├─07-【Kaggle新赛】DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4
│      05-【02课】视频分类与图像分类.mp4
│      06-【03课】数据扩增方法.mp4
│      07-【04课】多模型集成方法.mp4
│      08-【05课】历史视频比赛总结.mp4
│      09-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4
│      
├─08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
│      01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      04-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
│      05-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4
│      06-【03课】TabTranformer原理详解.mp4
│      07-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解.mp4
│      
├─09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析.mp4
│      05-【02课】Baseline讲解.mp4
│      06-【03课】往期肾小球比赛讲解.mp4
│      07-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑.mp4
│      08-【05课】额外的新比赛往期方案讲解.mp4
│      09-【06课】理论知识补充.mp4
│      10-【07课】复盘.mp4
│     
├─10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】赛题分析，EDA.mp4
│      05-【02课】baseline基本讲解.mp4
│      06-【03课】赛题理论知识讲解.mp4
│      07-【04课】赛题trick讲解.mp4
│      08-【05课】往期类似比赛讲解.mp4
│      09-【06课】答疑.mp4
│      10-【07课】比赛复盘.mp4
│      
├─11-【kaggle新赛】信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘）
│      01-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      04-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
│      05-【02课】树模型介绍与调参.mp4
│      06-【03课】深度学习模型搭建.mp4
│      07-【04课】模型集成方法.mp4
│      08-【05课】历史金融风控比赛总结.mp4
│      09-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4
│      
├─12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
│      【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4
│      【02课】推荐系统中的召回算法.mp4
│      【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4
│      【04课】推荐系统中的排序算法.mp4
│      【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4
│      【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4
│      
├─13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
│      01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
│      02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
│      03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
│      05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4
│      06-【02课】  Baseline讲解.mp4
│      07-【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4
│      08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版.mp4
│      09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4
│      10-【06课】直播答疑.mp4
│      11-【07课】比赛复盘.mp4
│     
├─14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
│      【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
│      【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4
│      【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4
│      【04课】比赛中的上分技巧.mp4
│      【05课】模型融合以及比赛解答.mp4
│      【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4
│     
├─15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)
│      01-打造舒适的AI开发环境.mp4
│      03-01-课赛题介绍+baseline详解.mp4
│      04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4
│      05-03课-BERT及其变种.mp4
│      06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4
│      07-05课-BERT变种和比赛技巧.mp4
│      08-06课-比赛总结和top方案分享.mp4
│      
├─16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
│      00-打造舒适的AI开发环境.mp4
│      【01课】开营第一课（直播回放）.mp4
│      【02课】目标检测二阶段算法.mp4
│      【03课】修改网络设计.mp4
│      【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4
│      【05课】数据增强和调参.mp4
│      【06课】总结复盘.mp4
│      【07课】TOP方案分享_.mp4
│      【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4
│   
├─17-03 数学基础
│      01-【第一章】-1 导读课.mp4
│      02-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4
│      03-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4
│      04-【第一章】-4 行列式的计算.mp4
│      05-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4
│      06-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式.mp4
│      07-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4
│      08-【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4
│      09-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4
│      10-【第一章】-10 分块矩阵.mp4
│      11-【第二章】-1 初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型.mp4
│      12-【第二章】-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp4
│      13-【第二章】-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数.mp4
│      14-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4
│      15-【第二章】-5 向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基.mp4
│      16-【第二章】-6 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4
│      17-【第二章】-7 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4
│      18-【第二章】-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化.mp43 O5 }  ^6 H. y2 D
│      19-【第二章】-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（上）.mp4
│      20-【第二章】-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）.mp4
│      21-【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4
│      22-【第三章】-1 常用函数的导数以及到导数的常用公式，复合函数求导.mp4
│      23-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
│      24-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4
│      25-【第三章】-4 不定积分.mp4
│      26-【第三章】-5 定积分.mp4
│      27-【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4
│      28-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4
│      29-【第三章】-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4
│      30-【第三章】-9 矩阵的求导.mp4
│      31-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4
│      32-【第四章-上】-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式.mp4
│      33-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4
│      34-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4
│      35-【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4
│      36-【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4
│      37-【第四章-上】-6 参数的估计.mp4
│      38-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4
│      39-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4
│      40-【第四章-下】-3 约束最优化.mp4
│        
├─18-04 神经网络基础知识
│      01-01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4
│      02-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4
│      03-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4
│      04-01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4
│      05-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4
│      06-02-卷积神经网络-0.mp4
│      07-02-卷积神经网络-1.mp4
│      08-02-卷积神经网络-2.mp4
│      09-03-循环神经网络-0.mp4
│      10-03-循环神经网络-1.mp4
│      11-03-循环神经网络-2.mp4
│      
├─19-01 Python · AI&数据科学入门
│      01-第一章 绪论和环境配置.mp4
│      02-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4
│      03-第二章 Python 基本语法元素.mp4
│      04-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4
│      05-第三章 基本数据类型.mp4
│      06-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4
│      07-第四章 组合数据类型.mp4
│      08-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4
│      09-第五章 程序控制结构.mp4
│      10-【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4
│      11-第六章 函数-面向过程的编程.mp4
│      12-【作业讲解】第六章：函数.mp4
│      13-第七章 类-面向对象的编程.mp4
│      14-【作业讲解】第七章：类.mp4
│      15-第八章 文件-异常和模块.mp4
│      16-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块.mp4
│      17-第九章 有益的探索.mp4
│      18-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4
│      19-第十章 Python标准库.mp4
│      20-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4
│      21-第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4
│      22-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4
│      23-第十二章 Pandas库.mp4
│      24-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4
│      25-第十三章 Matplotlib.mp4
│      26-【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4
│      27-第十四章 Sklearn常规用法.mp4
│      28-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4
│      29-第十五章 再谈编程.mp4
│      
├─20-深度学习PyTorch框架班
│      01-【必看】深入浅出PyTorch.mp4
│      02-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4
│      03-【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4
│      04-【第一周】张量简介与创建.mp4
│      05-【第一周】张量操作与线性回归.mp4
│      06-【第一周】计算图与动态图机制.mp4
│      07-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4
│      08-【第一周】作业讲解1.mp4
│      09-【第一周】作业讲解2.mp4
│      10-【第一周】作业讲解3.mp4
│      11-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4
│      12-【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4
│      13-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4
│      14-【第二周】学会自定义transforms方法.mp4
│      15-【第二周】作业讲解.mp4
│      16-【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4
│      17-【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4
│      18-【第三周】nn网络层-卷积层.mp4
│      19-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4
│      20-【第三周】作业讲解.mp4
│      21-【第四周】权值初始化.mp4
│      22-【第四周】损失函数（一）.mp4
│      23-【第四周】损失函数(二).mp4
│      24-【第四周】优化器optimizer的概念.mp4
│      25-【第四周】torch.optim.SGD.mp4
│      26-【第四周】作业讲解.mp4
│      27-【第五周】学习率调整策略.mp4
│      28-【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4
│      29-【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4
│      30-【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4
│      31-【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4
│      32-【第五周】作业讲解.mp4
│      33-【第六周】正则化之weight_decay.mp4
│      34-【第六周】正则化之Dropout.mp4
│      35-【第六周】Batch Normalization.mp4
│      36-【第六周】Normalizaiton_layers.mp4
│      37-【第六周】作业讲解.mp4
│      38-【第七周】模型保存与加载.mp4
│      39-【第七周】模型finetune.mp4
│      40-【第七周】GPU的使用.mp4
│      41-【第七周】PyTorch常见报错.mp4
│      42-【第七周】作业讲解.mp4
│      43-【第八周】图像分类一瞥.mp4
│      44-【第八周】图像分割一瞥.mp4
│      45-【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4
│      46-【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4
│      47-【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4
│      48-【第九周】循环神经网络一瞥.mp4
│      
├─21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班
│      01-打造舒适的AI开发环境.mp4
│      02-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4
│      03-【02课】特征工程.mp4
│      04-【03课】序列模型.mp4
│      05-【04课】Auto—ML&HPO.mp4
│      06-【05课】爱奇艺结营视频.mp4
│      
└─22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类）
        01-打造舒适的AI开发环境.mp4