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120-NLP实战高手课
120-NLP实战高手课 18.9GB
160丨结束语【海量资源：todo1024】.mp4 127.7MB
159丨Istio实例和Circuit Breaker【海量资源：todo1024】.mp4 379.0MB
158丨Istio简介：Istio包含哪些功能？【海量资源：todo1024】.mp4 122.1MB
157丨Kubernetes Stateful Sets【海量资源：todo1024】.mp4 174.9MB
156丨Kubernetes灰度上线【海量资源：todo1024】.mp4 232.7MB
155丨Kubernetes健康检查【海量资源：todo1024】.mp4 235.4MB
154丨Kubernetes Ingress【海量资源：todo1024】.mp4 254.0MB
153丨Kubernetes服务发现【海量资源：todo1024】.mp4 137.0MB
152丨Kubernetes自动扩容【海量资源：todo1024】.mp4 278.2MB
151丨Kubernetes部署实践【海量资源：todo1024】.mp4 462.3MB
150丨Kubernetes基本概念【海量资源：todo1024】.mp4 214.8MB
149丨Docker部署实践【海量资源：todo1024】.mp4 342.9MB
148丨Docker简介【海量资源：todo1024】.mp4 178.7MB
147丨微服务和Kubernetes简介【海量资源：todo1024】.mp4 223.2MB
146丨文本校对案例学习【海量资源：todo1024】.mp4 409.7MB
145丨Quora问题等价性案例学习：深度学习模型【海量资源：todo1024】.mp4 365.7MB
144丨Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征【海量资源：todo1024】.mp4 446.8MB
143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning【海量资源：todo1024】.mp4 508.3MB
142丨Model-basedReinforcementLearning【海量资源：todo1024】.mp4 340.4MB
141丨增强学习中的探索问题【海量资源：todo1024】.mp4 453.1MB
140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning【海量资源：todo1024】.mp4 429.1MB
139丨解决SparseReward的一些方法【海量资源：todo1024】.mp4 661.0MB
138丨Reward设计的一般原则【海量资源：todo1024】.mp4 184.9MB
137丨PPO算法【海量资源：todo1024】.mp4 302.7MB
136丨RL训练方法RL实验的注意事项【海量资源：todo1024】.mp4 235.7MB
135丨RL训练方法集锦：简介【海量资源：todo1024】.mp4 279.5MB
134丨文本推荐系统和增强学习【海量资源：todo1024】.mp4 464.3MB
133丨DeepGBM：如何用神经网络捕捉集成树模型的知识【海量资源：todo1024】.mp4 91.3MB
132丨知识蒸馏：如何加速神经网络推理【海量资源：todo1024】.mp4 180.4MB
131丨多模态表示学习简介【海量资源：todo1024】.mp4 235.0MB
130丨COMAAgent之间的交流【海量资源：todo1024】.mp4 165.6MB
129丨IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法【海量资源：todo1024】.mp4 276.7MB
128丨AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？【海量资源：todo1024】.mp4 326.6MB
127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？【海量资源：todo1024】.mp4 240.6MB
126丨使用增强学习改进组合优化的算法【海量资源：todo1024】.mp4 446.4MB
125丨遗传算法和增强学习的结合【海量资源：todo1024】.mp4 202.4MB
124丨Learning to optimize：是否可以让机器学到一个新的优化器【海量资源：todo1024】.mp4 257.2MB
123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数【海量资源：todo1024】.mp4 293.3MB
122丨LeNAS：如何搜索搜索space【海量资源：todo1024】.mp4 190.3MB
121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？【海量资源：todo1024】.mp4 179.1MB
120丨DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题【海量资源：todo1024】.mp4 347.2MB
119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构【海量资源：todo1024】.mp4 425.5MB
118丨AutoML网络架构举例【海量资源：todo1024】.mp4 554.7MB
117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介【海量资源：todo1024】.mp4 265.9MB
115丨DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient：轨迹生成方法【海量资源：todo1024】.mp4 959.8MB
114丨MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中【海量资源：todo1024】.mp4 350.8MB
113丨Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？【海量资源：todo1024】.mp4 230.9MB
112丨A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法【海量资源：todo1024】.mp4 427.5MB
111丨PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？【海量资源：todo1024】.mp4 290.7MB
110丨Rainbow：如何改进Q-learning算法？【海量资源：todo1024】.mp4 511.3MB
109丨Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？【海量资源：todo1024】.mp4 1.1GB
108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm【海量资源：todo1024】.mp4 245.7MB
107丨增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？【海量资源：todo1024】.mp4 203.0MB
106丨InductiveLogicProgramming：一个可微的实现【海量资源：todo1024】.mp4 269.3MB
105丨InductiveLogicProgramming：基本设定【海量资源：todo1024】.mp4 433.0MB
104丨Lambda-DCS概述【海量资源：todo1024】.mp4 332.3MB
103丨LambdaCaculus概述【海量资源：todo1024】.mp4 139.7MB
102丨Tranx简介【海量资源：todo1024】.mp4 282.2MB
101丨ASDL和AST【海量资源：todo1024】.mp4 173.3MB
100丨WikiSQL任务简介【海量资源：todo1024】.mp4 291.3MB
