京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】百度网盘下载点击快速获取相关资源
京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】课程介绍(A000487)：
线上学习阶段
项目一
京东健康智能分诊项目
“看病慢看病难”早已成为当今社会的常见现象，因此随着技术的发展，AI+医疗是U * W )目前5 E p G最有潜力的应用场景之Z v m o n + 4一，其中一个很大? F x 0 zE ! @的痛点是K m $ 3 4 $ E很多人不清楚应该去哪个科室看病。互联网医生服务可以构建医生与患者之间的桥梁，京东通过智能分诊项目，可以根据用户提供的文字型的病情描述精准识别，并自动帮助用户判] = . 4断需要去哪个分诊科室，有+ K + o b 3 [效减少在线问诊被反复多次转接的情况发生，提高科室分配的准确度，实现降本增效。
这是一个经U S : \典的文本多分类项目。通过这个项目，学员可以扎实地掌握文本领域的相关技术如文本预处理6 D | _ M g M、@ I @ n A g Y v特征工程、词向量、分类模型、评价指标、模型部署等，并且通过完成一个完整的项目走完所有的必要流程。从技术的角度会涉及到tf-idf，word2vec，BERT向量，N-gram，FastText,TextCNN，SkipGO y f) \ h * \ x O pram，CBOW，随机森林，XGBoost，Adagrad，Adam等技术和Flask，DockerF / m，Jenkins等Z d \ \ w部署工具的使用。
知识点
tf-idf, Word2vec, Fast( A ?Text
Te$ L I 5 2 $ p sxtCNN
XGBoost、LightGBf , l r y 4M
文S s – 0本特征工程
模型部署
授课安排
第一周
文本处理与特征工程
Bag of Words模型
从tf-idf到Word2Vec
SkipGram与CBOW
Hierarhica\ W yl Softma? V l ` Vx与Negative Sampling
FastText
N-gram与平G $ Y r Y +滑操作
文本特征工程V s = ~ ?
工具的使0 3 = %用：Gensim、Sklearn6 G T n、jieba的使用
专题：7 1 6如果阅读科研论文
项目：京/ – v M东健康智能分诊项目讲解（1）: | L c V | %1 ~ K # y
第二周
基于统计学习7 [ y 3 f K f的分类方法
决策树
CART模型
Bagging & Boosting
随机森林和GBDT
XGBoost
精确率、召回率
F1，AUC
专题：如何处理样本不平衡问题
专题：京东Neufoh L f r H a Q ; kundry平台的使用
项目：京东健@ ` B康智能分诊项目讲解（2）
第三周
基于深度学习的分类方法
统计学习与深度学习的区别
深度学习与浅层学习
从逻辑回归到神经网络
深度学习的非线性性质
损失函数与优化器
神经网络的调参
CNN与TextCNN
实战：Pytorch的基础使用
实战：使用Pytorch实现神经网络和卷积神经网络
项目：京2 9 U K e ( d g东健康智能分诊项目& | S p E , } m讲解（3）
项目二
京东智能营销文本生成项目
在京东零售场景，数百\ A O j万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，同时达人也会赚取佣金。9 l 9 q , Q &但达人创业也会导致创作成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%，并覆盖了全品类的. | 5 ? e :商品。模型已成功: e g W _ Q c s 3应用e Z Z ;于京东APP-发现好货，对话机器o J , d 7 f @ ^人京小智和搭配购等场景。
这是一个文本生成j Q I T A领域的问题，从技术层面上具有很大的挑战性。( j G g p h作为多模态的项目，学员会既可以拿到商品h k N t的描述; $ , G W )文字，也可以拿到商品的图P A z = : I [ G w片数据，并利用这两部分信息让机器生成一个营销文案，也可以看作是多模态任务。8 \ z G [ – _ \在这个项目中，会涉及到Se} 6 8 q =q2Seq，Pointer-Geneu $ \ Kr2 6 @ Tator Network，Beam Search的改e . Z ] : V A O H进、多模态数据融合等相关技术。另外，很多挑战来自于模型本身的训练和调参，最终需要R Qz S E o E n Z E T _让模型给] E z +出一个合理的结果。8 x v s = b
知识点
Seq2* O : ` iSeq，Attention
Pointer-Generat\ ` ( a – X f 0or Network1 F O a U }
Be% W 2 5 W , +am Sw s R I vearch的改造8 / ^ :
RestNet，Faster RCNN
多模态数据R 6 k : O j R ] d的融合
授课安排
第四周
文本处理与特征工程
BPTT与t s \ k u vRNN中的梯度消失、爆炸
梯度爆炸的处理
LSTM! v S O z [ v P )与GRU
基J 1 _ ( O于LSTM的文本分类
Bi-LSTM与Deep Bi-LSTM
RNN与LS% } Q YTMw % % D 8的可1 a a – #视化
实战：基于LSTM的情感分类
专题：GPU技术详解
项目：京东智能营销文本生成项目讲解（1）
第五周
Seq2Seq模型与营销文本生成
Encoder-Decoder模型以及各类应用V t Q s 8 V j场景
Seq2Seq模型与F % o 3 w注意力机制
Greedy DecoW = = p w {ding
Beamh [ N ] y b % $ 2 Search
基于Seq2Seq的文本生成
文本生成的评价9 m A指标
实战：基于Seq2Seq的机器翻译
项目：京东智能营销文本生k 9 u成项目讲y v 3 z H解（2）
第六周
Pointer-T – G * @ b xGenerator Network和多模态识别
抽取式文本摘要和生成式文本摘要
Pointer-Generator Netwoy 6 R V + + zrk
Beam Search优化思路e i= N F 8 F H ] v
Length Normalization
Covep M Q crage Normalizati| 8 ( % q ,$ a 1 } W x F B | ion
End of Sentence Normaliz[ Y ; s w :ation
多模态识别技术: ResNet和Faster RCNN
实战：PGN+^ T t {Seq2SO q leq解读
论文：京东论文解读
项% B @ D ) * N i B目：京东智F / 0 W \ G !能营销文本生成项目S x g讲解（3）
项目三
京东同类商品搜索项目r 6 J v a | I E
当用户在网上购买商品时经常会\ _ d试着货比三家，比如某一个京东的商品在苏宁网上的价格是怎样的。 为了便于这种比较，京东开发了一个同类商品搜索模块：给定一个京东商品，它可以根据商品相关的信息去自动找到苏宁等平台上的同类商品。 这里的一个难点在于，每一个商品在不同平台上的Q I t u ` 3标题、描述这些都有一些区别的，所以I v A w v定位到同一个商品本身具有一定的挑w 8 Q I T h * h战。
假如我们把商品看作T [ U g是实体，那这个任务实际上也b d – # ^ ,是实体链接（entih Y @ V p ! M x @ty linkingY z 2 6 v g H $）问题。在这个项目中，我们首先根据商品各类属性来搭建| 3 b p 7 8 +商品的图谱（知识图谱），T : x接着再使用图神经网络k ; ! i + q来得出每一件商品的embedding，并9 ) { @ i } f n ~给予这个0 w . = w表示来寻找跟当前商品匹配的另外一个商v W w @品。所涉及到的技术包括知识图谱、图神经网络以及基于GAT的一些模型改造，是图神经网络L s | d 9 e领域一个非常有趣的应用。
知识点
知识图谱的表示
GCN、GAT
Entity Linking
图神经网络的改造
授课安排
第七周
Entity Lg v T / :inking与图卷积神经网络
什么是实体
Entity Linking问) 3 Y W ; 1 I X \题解读
图的表示
图表示的应用场景
卷积神经网络回顾
在图中的卷积
图中的信息传递
图卷积神经网络（GCN）
论文：GCN# n I X , c ] p ^论文解读和复现
项目：京东同[ b 4 4 T u K f类商品搜索项目讲解（1）
第八周
GraphSage与Graph Attention Network
GraphSage详解
注意力机制讲解
注意力机制A ( ) S + k 1与图表示
Gq l ` 0 4 kAT模型详1 U | ? n d解
GAT与知识图谱应用
对于Heterogenous数据处理
论文：GAT论文解读与复现
项目：京东同类商品搜索项f } { [ q z a P目讲解（6 % m k $ c V &2）d K U
第九q # 6周
E] G | ! z i ! \ Cntity Linkingk W X前沿技术剖析
Entity Linking前沿技术剖析
基于G# j P 5 2 S A –NN的文本分类
基l 9 ? I C x E于GNN的实体识别
基于GNN& l E 5 ~ q *的社交网络分析
基于GNN的链接预测
GNN的前沿主题
论文：图神经网络综述F J 1 h t J & 8 m
项目：京东同类商品搜索项目讲解（3B U – l G n $ \ 5）
线上实习阶段
毕业实习项目关键节点
第10周
分组确定（4人u w & O f C \ c一组）
完成项目设计、成员之间任务拆解
第11-13周
提交中期项目成果
第14-15周
优化系统
完成最终可展示的系统
第16周
项目的最终验I 0 M收
颁发实习证明
评选优秀作b P n s f _ { p品
项目实施
项目实施过程会b 8 Z ` 3 3 \由专业的产品经理、设计、前端、后端工程师以及算法导师参与，提供设计架构、拆解任务、算法实( % K v Z 5 u施和优化、模型集成、部署、联调等环节上的支持。
项目团队
算法导师
产品经理
&
设计
前端工程师
后+ } n E 8 O 6端工程师
实习生
实习生
实习生
项目流程
1
组建团队
2
需求分析&产品设计
3
任务拆解
4
产品开发
8
颁发实习证明
7
项目答辩
6
部署&上线
5
产品开发
项目管理
颁发实F 5 C M y习证明
禅道项目管理
敏捷开发
github代码管理
实习项目
京东智能对话系统项目
智能客服机器人已经成为了客服系B ! J %统的重要组成部分，帮助人工客服提升工作效率，为企业降低人工成本。作为智m # 0 ] I ` O D能客服的行业先驱，京东多年? z 1 =来致力打造全链路的客服机器人，最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器7 k ? .广泛应用，在b z _ 6 ?用户购买商品的售前以及售后环节Q K ^ e r :，为数千万用户以及数十万商家进行服务，为商家降本增效，为用户提升购物; O M n 9 @ R _客服体验。
在这个项目中，学员有机会基于百万级的数据量来搭建一个智H H Q能客j l k Y k服系统，主要使用的框架为检索式对话系统和生成式对话系统。 在项目中，涉及到的技术F * . – ~ 8 ]包括倒排表F n 5 E、WANDg – = 3 % 0 +、HNSW、Lb u o y : v Z u h2R、BERT、Transformel P xr等一系列技术。
知识点
基| C u ` (于检索式的对话系统
基于生成式的对话系统
倒排表、HNSW、WMD
Learning to Rank
BERT、ALBERT、Transforme$ g Y 5 ` |r
课程目录：
文件目录：
| 京东NLP实训营一期完结无秘 【价值21800元】, |
| │ │\ ` z m } 20200028 项目三布置,t s \.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture11课程安排以及核心技能 ,.mpy W F !4 |
| │ │ 20200606 Lecture12概论与常见基础任务 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Ln e I R s Kecture13分类问题，命名实体识别 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture14句法分析，语义理解与常见应用1 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture15常见应用2 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture16如何成为优秀的NLP人才 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Review1（案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1 ,.mA 6 x { { Ep4 |
| │ │ 20200606 Revl \ [ view1（案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2BH ~ u \ X 7 gt # f } N z 2 H ,.mp4 |
| │ │ 20200607m X Q f Review2（基础）工程m E \ l N y师必须要懂的算法k A d C g 1 :（时间空间）复杂度-1– @ a R : k ,.ma S n ] V O ? Z Wp4 |
| │ │ 20200607 Review2（基础Z ] 0 W）工程师必须要懂的算法（时间空间）复杂度-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200608 Paper1paper 如何阅读-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200611 Review$ v U . : 33DP动态规划 补课-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200611 R+ , 3 ? NeviB U Uew3DP动态规划 补T w $ !课-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200611 Review3DP动态规划 补课-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特5 V h U征工程-1 ,.m` T %p4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征o E k工程-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture29 ` J多分类文本处0 4 ^ 5理与特征工程-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程e & I _-4 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-5 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 LectL h * F 4 n P Bure2多分类文本处理与特征工程-6 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-8 ,.mp4 |
| │] [ M \ a 9 _ $ Z │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-9 ,.mp4 |
| │ │ 2w & 5 P Z q 4 ` E0200613 Review1词向量的j F v @ y 7训练以及使用-1 ,.mp4 |
| │ │ 22 A m m B 8 T0200613 Revie| ) & i y ew1词F p Q C G 2 e向量的训练以及使用-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200614 Review2编程环境的搭建-1 ,.mp4 |
| │2 / \ Q ! e 5 9 │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200615 Pa( P D u Oper2DistM M z 2 f ^ BW k Z j b S =ributed Represen8 r ] ; r [tations-01 ,.mp4 |
| │ │ 20200615 Paper2Distributed Representations-02 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（1）偏差与方差 ,BP U | 0 – = 3 L G 4 B S 9.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（1）机器学习项目流程 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（1）逻辑回归 ,.mp4 |
| │& . { P [ : f ^ │ 20200620Lef s H (cture3（2）工业界模型训练和部署最佳实战-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（2）工业界模型训练和部署最佳实战-2 ,.mp4 |
| │ │ 2020062S f i ^ 5 ( EC x O # I0Projy j ^ T d K Fectproject-01 ,.mp4 |
| │ │ 202A t ` ; $00620Pr? E 1 X } x U ) !ojectproject-02 ,.mp4 |
| │ │ 20200620RE } !% Z d ^eview1（实战）数据不平衡的处理-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review1（实战）数据不平衡的处理-2 ,.mpu t Z 6 14 |
| │ │ 202: ` 4 H ^ 9 l p00620Ree2 r L H { { X 6 / { iview2（基础）SkipGram模a 3 9型讲解-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review2（基础）SkipGram模型讲解-2 ,.mp4 |
| │l = N ) # B 3 │ 20200620Review3（实战）工程代码编写-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review3（实战）工程代码编w ) 2 G 7 . ( |写-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review3（实战）工程代码编写-3 ,.mp4 |
| │ │ 202006X % y { P 2 o S21Papern G l @03Paper` } C 0 K /–a z Vw N A u z c o M E1 ,.mp4 |
| │ │ 20200621Paperw U a \03Paper-2 ,.} I ` a D R – h fmp4 |
| │ │ 20200704 Le s S l * b 2 \ectuC F 7 7 Are4 常用的分类算法-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Lect@ 7 I K ? s v gu – \ m ~ure4 常用的分类算法-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Lecture4 常用的分类算法-3 ,.mp4 |
| │ │ 202N r L 8 =00704n F B ! { M r Re~ M aview1 常用的S | u F \ l N m 7分类算法-4 ,.mp4 |
| │ │ 27 t E 4 @ D k G0200704 RR O Seview1 （前沿技术） 多模态文本分类技术-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Review2 （实战）（前沿技术） 多模态文本分类技术-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Revh N H t yiew2 （实战）（实战）P. G o Lytorch的使用-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Review3 （实战）（实战）常R p Y l a p (用的卷积神经网络-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Review3 （实战）（实战）常用的卷积神经( l a j网络-2 ,.mp4= R [ ^ n H – |
| │ │ 20200705 paper4Visualizing and understandi-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200705 paper4（实战a F R B [）常用的卷积H : o O t | = =g H \ V , Q 9神经网络p m L { K T–T d , `! # G 1 6 F 33 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Lecture( 1 j 0 I G M |VG T r Jisualizing and understandi-2 ,.mpv E J 6 1 1 ^4 |
| │ │ 20200711 Lecture递归神经网络-1 ,.m| o \ B f F 3 OpW B m N 1 f4 |
| │ │ 20200711 L. [ ( ; l 9 U [ecture递归神经网络-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Lecture递归神经网络-3 ,.mp4 |
| │s ? * v │ 202007m N V k11 Rev~ b * r r _ Z 6iew-1GPU计算-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Revil o :ew-1递归神经网络-4 ,.p} Y i f C R # 6 m 7 :mp4 |
| │ │ 20200711 Review-2GPU计算-2 ,.mp4 |
| │ │ 2020071n P x v } E e 8 _1 Review-2（代码讲S j = ` ~ p W `解）实8 Q W h V =现基于LSTM的情感分类-1] Z u ,.mp4 |
| │ │ 20200712 Review3基于LSTM语言模型的代w 1/ _ M w $ x ? &! % T m 6 i码生成-1 ,.mp4 |
| │# I J 5 T ( │ 20200712 Review3（代码v [ ^ g % ^ v讲解）K R X ] –实现基于LSTM的情感分类-2,.mp4 |
| │ │ 20200712 Review3（代码n # 1 G u H [讲解）实现基于LSTM的情感分类-3 ,R [ 5 % ] W t.mp4 |
| │ │ 20200713 Paper1,.mp4 |
| │ │ 20200713 Paper基于LSTM语言模型的代码生成-! ; x L [ b (2 ,.mp4 |
| │ │ 20200716 ReviewB f f S $ | E ,2,.mp4 |
| │ │ 20200716 Review图书分类项目讲解-1 ,.m} g r b E g Y 0p4 |
| │ │ 2020071{ | %6 Re\ d S + N t H : sview图书分类项目讲解-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200717 Project图书分类项目讲解-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200717 Projec0 ~ 6 9 Y F } s @t智能营销项目说明-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Lecture基于Seq2Seq的文本生成-1\ e O ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Lecture智能营销项目说明_1 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Review1基于Seq2Seq的文本生成-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Review2基于SC { &ami ! X % Y & 3 /p; f W ) \eq2Seq的文本生成-3 ,.mp4 |
| │ │ 2D 9 H @ 70200718 Revi[ + . . b Hew2基于Seq2Seq的机器翻译系统-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的机器翻译系统-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 P} Q rap[ _ I l merNamed Entik ) q Z ] a [ xty Recogniti@ X d T I r 2on-1 ,Q E R ~ 6 , X r.mp4 |
| │ │ 202007_ / : g s 0 ) q19 Pap; ` u ; i – merNamed Entity Recognition-2 ,.mp4 |
| │C 5 L │ 20200719 Paper基于Seq2Seq的机器翻译系统-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 ProjectNamed Entity Recognition-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 P6 ? d m 9 @ c 7 Vroject图书\ a h V [ L f分类项目讲解-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 ProjP @ ! P ( t G gect图书分类项目讲解-2,.mp4 |
| │ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-1,.mp4 |
| │ │ 20200725 LectS j 5 W v ? 6 NurePointer Network以及Beam Search-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Lecture图书分类项目讲解-3 ,.mp1 n j P4 |
| │ │ 20200725 PaperPointeV v ^ x ) ` k W /r Netwe ; – u } lork以及Beam Search-4 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Paper营销文案生成论t L O I w a文-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Projm P l % wect智能营销项目手把手教学-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Project营销文案生成论文-\ s A g $ |4 ,.mp4 |
| │ │ 202008015 y P D E r = Lecture1.文本领域中的数据增强技术-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture2.文本领域中的数据增w g % p G # a强技术-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture3.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture智能营销项目手把手教学-2 ,.mp– y s 74 |
| │ │ 20200801 wo@ d 5 @ m T w frkshop. 2 \ q f &14.深L . _ _ 4度学习训练技巧-神经网络模型] 5 ?o e q L 2 \的M . 1 3问题-2 ,.mp4 |
| │ │g a \ ` C 9 20200801 workshop1Debug-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200802 worksha S ; Oop$ u [ j X & % @ w2Debug-2 ,.mp4? 6 & |
| │ │ 20200802 workshop2Multi-Source Pointer NL E h U Jetwos & n d *rk-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200802 workshoK c l q +p3C N a | B D – RMulti-Source Poin~ ` B q H ^ n ~ :ter Network-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200802 worksho2 , S 4 $ 4 q s *p3智能% A , p N T . (营销项目教学-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200815 LectJ m a j ` j @ure20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1 ,.mp4 |
| │ │ 20200815W h ` V y t U \ LW ; I {ecture202n : b00815 NLP Lecture 对话系统中的核心2 ,.mp4 |
| │ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中D C | o ? Z的核心3 ,.mp4 |
| │ │ 20200815 Lecture智能营销项目教学-2 ,.mp4 |
| │ │ 202008D / q ~ _16 Workshop20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4 ,.mp4 |
| │ │ 20200816 Work] / U l \ ! !shop20200816 NLP Review 智能营销项目1 ,.mp4 |
| │ │ 20200816 Workshop3 Y + L | m20200816 NLPY } # 0 e Review 智能营销` 3 6 r { T w m项目2 ,.B R n ,mp4 |
| │b G U w │ 20200822 Lecture2W W B0200816 NLk \ A o c !P Review 智能营销项f ( !目3 ,.mp4 |
| │ │ 202S 7 g J 3 _ X t %00822 Lecture检索模H @ n h Z型-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200822 Lecture检索模型-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200822 检索模型-3 ,.mp4O A v 1 9 ^ G |
| │[ $ V g 4 Y │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解W R b T b E-1 ,.m3 r \ E _ a Tp4 |
| │ │ 20200823 Workc I – F x _ / 6 8shop HNSW papers讲解-2,.mp4 |
| │ │ 20200828 作业布置 项目三布置I O f M R,.mp4 |
| │ │ 20200829 Lecture1 CFG-1,.m t | . q Pmp4 |
| │ │ 20200829 Lecture_ ; 6 g p1 GBDT-34 ^ ^ e A k,.mp4 |
| │ │ 20200829 Lectu| C q / s 8re1 LTR-2,.mp4 |
| │ │ 20200829 Workshop1 最?公共?串和最?公共?序列的o l H ( – r ( t E动态规划实现,.mp4 |
| │ │ 20200829 Worksq t L 5hop2 Word Moving D0 ( O e S 73 9 k 0 e ^isF w 0 9 *tance 论文,.mp4 |
| │ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术^ ] @ R ? G X v J-1,.mp4 |
| │ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排9 & } h = M _ 1技术-2,.mp4 |
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