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书虫·牛津英汉双语读物全套套装共137册

6.08.印度之行

6.07.名利场

6.06.巴彻斯特教堂尖塔

6.05.白衣女人.The Woman in White

6.04.苔丝.Tess of The D'Urbervilles

6.03.傲慢与偏见.Pride and Prejudice

6.02.雾都孤儿.Oliver Twist

6.01.简·爱.Jane Eyre

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二十四节气

99过年.mp3 0.5MB

98圣诞节.mp3 0.4MB

97赏月.mp3 0.4MB

96中秋节.mp3 0.4MB

95裹粽子.mp3 0.3MB

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37 AI与评价你身边的专家级创作顾问.mp4 121.0MB

36 推敲深度创作的「三一一原则」.mp4 205.2MB

35 好品味与好作品一个类比两个案例一次.mp4 158.0MB

34 优化四个模型搞定逻辑写作.mp4 129.0MB

33 评价一切事物的基本框架.mp4 260.9MB

32 评价的本质及其对创作的意义.mp4 84.0MB

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46 最后总结-学习思维的升级 下.pdf 9.0MB

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中文版-UnderstandingDeepLearning.pdf 19.7MB

原版-Understanding Deep Learning.pdf 21.9MB

答案手册.pdf 1.5MB

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9.正则化

8.测量性能

7.梯度和初始化

04.高级.发力和解球（四级）

03.进阶.走位和加塞技巧（三级）

02.基础.瞄准和基本杆法（二级）

01.入门.击球动作和出杆（一级）

“热点赤道”留言免费找资源+进群留言免费为您找资源.png 0.2MB

课时9：一级考试留言免费为您找资源.mp4 7.2MB

课时8：直球训练留言免费为您找资源.mp4 31.0MB

课时7：推白球训练留言免费为您找资源.mp4 25.3MB

课时6：运杆讲解留言免费为您找资源.mp4 23.7MB

深度学习入门 基于Python的理论与实践.pdf 10.0MB

赖世雄英语学习方法

赖世雄美语音标

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6.赖世雄语法MP3+PDF电子书

5、高级篇

4、中级篇（下）

4、中级篇（上）

3、初级篇（下）

3、初级篇（上）

{10}--第一版PyTorch+深度学习.rar 1.1GB

{1}--第一章环境准备.rar 161.8MB

{2}--第二章数学基础.rar 171.5MB

{3}--第三章PyTorch基础.rar 515.0MB

{4}--第四章神经网络.rar 899.2MB

{5}--第五章招聘薪资预测实战.rar 311.2MB

{6}--第六章CNN卷积神经网络.rar 261.2MB

{7}--第七章相似商品推荐系统.rar 459.7MB

{8}--第八章蔬菜分类实战.rar 276.5MB

统计学习方法_李航博士.pdf41.2MB

李老合照.zip 1.6GB

6.14结业照片.zip 1.1GB

6.13-6.14视频.zip 13.9GB

中学【教育知识与能力】学习笔记(2019年).pdf124.6MB

软件测试相搭配的测试工具

软件测试教程讲义

9.QC管理学习(类禅道)学习

8.性能测试LoadRunner

7.接口视频Jmeter

6.移动端项目测试视频appium

5.web自动化测试视频selenium

4.编程数据结构python6学习教程

3.深入了解软件测试基础视频

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9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar 113.0MB

9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar 95.2MB

9-5 决策边界.rar 116.4MB

9-4 实现逻辑回归算法.rar 146.8MB

9-3 逻辑回归损失函数的梯度.rar 79.9MB

9-2 逻辑回归的损失函数.rar 67.7MB

9-1 什么是逻辑回归.rar 67.7MB

8-9 LASSO.rar 95.2MB

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初级会计师教材电子版

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初级会计考试高频考点.pdf 1.0MB

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7、深度学习应用（自然语言处理）.pdf 6.6MB

6、深度学习应用（计算机视觉）.pdf 9.4MB

5、深度学习进阶.pdf 8.5MB

4、循环神经网络.pdf 6.8MB

3、卷积神经网络.pdf 5.7MB

2、深度学习基础.pdf 4.0MB

1、机器学习基础.pdf 6.1MB

第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

精英班教材

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