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1. Pandas数据分析案例
- 【视频】 1.1 Pandas基本介绍 00:10:19
- 【视频】 1.2 基本环境的使用 00:10:19
- 【视频】 1.3 案例实战-租房数据分析（上） 00:26:27
- 【视频】 1.4 案例实战-租房数据分析（下） 00:15:02
- 【视频】 1.5 案例实战-AppStore数据分析（上） 00:27:58
- 【视频】 1.6 案例实战-AppStore数据分析（下） 00:17:16
- 【文档】 1.7 课件
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2. Python爬虫案例实战
- 【视频】 2.1 HTML基础 00:14:30
- 【视频】 2.2 XPath元素定位 00:17:07
- 【视频】 2.3 HTTP的请求和响应 00:07:26
- 【视频】 2.4 Resquest发送请求的基本操作 00:06:53
- 【视频】 2.5 案例实战-爬取icourse163课程数据 00:12:02
- 【视频】 2.6 案例实战-二手房数据爬取 00:22:57
- 【视频】 2.7 案例实战-二手房数据清洗 00:10:11
- 【视频】 2.8 案例实战-懂车帝榜单数据 00:10:30
- 【文档】 2.9 课件
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3. QuickBI数据可视化
- 【视频】 3.1 QuickBI工具的基本介绍 00:08:19
- 【视频】 3.2 销售地图报表的开发设计 00:18:55
- 【视频】 3.3 饼图的联动和钻取功能 00:08:52
- 【视频】 3.4 商业图表的其他功能补充 00:07:54
- 【文档】 3.5 课件
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4. 机器学习
- 【视频】 4.1 机器学习的基本步骤 00:12:04
- 【视频】 4.2 逻辑回归和线性回归 00:11:28
- 【视频】 4.3 案例分析-打车过程理论分析 00:18:38
- 【视频】 4.4 案例分析-打车案例的完整分析 00:19:39
- 【视频】 4.5 机器学习核心流程分析 00:26:30
- 【视频】 4.6 波士顿房价预测代码实现 00:17:27
- 【视频】 4.7 鸢尾花分类任务的代码实现 00:04:45
- 【文档】 4.8 课件
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5. 深度学习基础
- 【视频】 5.1 Playground神经网络的基本处理 00:24:35
- 【视频】 5.2 神经元的处理逻辑 00:07:54
- 【视频】 5.3 使用百度飞桨完成神经网络的设置优化 00:15:38
- 【视频】 5.4 使用百度飞桨完成打车模型的优化 00:15:33
- 【视频】 5.5 神经网络的正向传播和反向传播（上） 00:17:22
- 【视频】 5.6 神经网络的正向传播和反向传播（下） 00:22:46
- 【视频】 5.7 概率模型的基本任务说明 00:18:16
- 【视频】 5.8 案例实战-手写数字识别 00:17:23
- 【视频】 5.9 案例实战-手写数字识别的优化 00:11:17
- 【视频】 5.10 CNN卷积网络的基本说明 00:08:47
- 【视频】 5.11 CNN卷积网络的核心概念 00:18:53
- 【视频】 5.12 卷积网络的基本处理 00:13:57
- 【视频】 5.13 卷积网络的流程示意图 00:14:57
- 【视频】 5.14 卷积网络和全连接网络的基本说明 00:24:46
- 【文档】 5.15 课件
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6. 深度学习进阶
- 【视频】 6.1 PaddlePaddle目标检测环境搭建 00:15:21
- 【视频】 6.2 路标检测任务的训练和预测 00:10:42
- 【视频】 6.3 加载数据集的文件说明及参数配置 00:13:25
- 【视频】 6.4 数据标注工具EASYData 00:10:32
- 【视频】 6.5 使用FastDeploy完成模型的部署 00:31:12
- 【视频】 6.6 红绿灯检测模型的本地和AIStudio部署及优化 00:16:09
- 【视频】 6.7 AlexNet网络架构 00:11:03
- 【视频】 6.8 AlexNet网络分析 00:11:30
- 【视频】 6.9 VGG网络结构模型分析 00:08:12
- 【视频】 6.10 ResNet网络模型的定义 00:09:42
- 【视频】 6.11 读取数据的方法设置 00:22:09
- 【视频】 6.12 读取数据的基本测试 00:07:02
- 【视频】 6.13 案例实战-眼疾识别的具体操作处理 00:10:00
- 【视频】 6.14 梯度下降的相关概念的介绍 00:12:49
- 【视频】 6.15 激活函数与损失函数的基本介绍 00:13:27
- 【视频】 6.16 课程总结 00:12:02
- 【文档】 6.17 课件（上）
- 【文档】 6.18 课件（中）
- 【文档】 6.19 课件（下）
