# 一、课程介绍 重点~课程对应教材（pdf可下载）：CS246主题包括: 频繁项集和关联规则，高维数据中的近邻搜索，局部敏感哈希(LSH)，降维，推荐系统，聚类，链接分析，大规模监督机器学习，数据流，挖掘结构化数据的Web, Web广告。 大数据挖掘Mining Massive Data Sets，主讲人是斯坦福大牛Jure Leskovec，他是斯坦福大...
可能是对斯坦福的课程有感情吧,选了cs224N,在YouTube上找了它的视频,撸了一遍,当然题还没有做完。不习惯YouTube的同学,可以去bilibili,上面还有中文字幕,但有不少是翻译是错误的。 腼腆又略带激动的语调、红扑扑的脸庞深深的吸引了我,画风大概是这样的: 课程对我的帮助主要在两块,一是课程的知识非常新(官网上...
我们今天要介绍的课程是斯坦福大学的 Compilers 课程,也就是编译器课程,其课程编号为 CS143,官网地址为: http://web.stanford.edu/class/cs143/web.stanford.edu/class/cs143/ 该课程为 2020 年 4 月 7 号发布的,是一门非常新的课程,目前课程资料已经更新完毕,大家可以尽情享用。 课程大纲如下,点击对应的...
大数据文摘后台回复“CS229”将获得资料的完整版~ TensorFlow in Practice 专项课程 嗯,上面的资料偏重理论,吴恩达还有刚刚开了一门新课程,偏重实践。今日开放注册,支持英文字幕。 此专项课程分为4个部分,分别是人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介、TensorFlow中的卷积神经网络、TensorFlow和NLP、时间序列与预测。
在浩瀚的编程学习领域，C++入门课程的选择众多。然而，经过深度比较和实践体验，推荐斯坦福大学的CS106B课程。这门课程以其独特的教学模式和内容设计，吸引了众多编程初学者和进阶者的目光。CS106B以其全面性和深度性在同类课程中脱颖而出。从基础语法到复杂概念，从面向对象编程到算法设计，课程内容覆盖...
二是使用PyTorch实现常见模型，能够深入理解模型细节，相比TensorFlow更为简便。三是个人心路历程从对NLP的质疑到逐步深入，对NLP的挑战有了更深刻的认识。推荐学习资源：斯坦福大学cs224N课程地址、课程视频地址。最后，坚信NLP领域充满挑战与机遇，持续探索，不断进步。
这是斯坦福CS224N(2017)深度学习自然语言处理课程(视频),欢迎收藏和分享。 Lecture 1 | Natural Language Processing with Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=OQQ-W_63UgQ&list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6 Lecture 2 | Word Vector Representations: word2vec ...
《Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (CS231n Spring 2017) - YouTube》by Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&index=1&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj...
推荐一门斯坦福 NLP 线上课程--CS224n,包括最新及历年课件、教材、课堂笔记、推荐阅读材料、课后作业和完整代码,质量非常高。校外人员可能上不了他们学校内网,可以访问→链接 发布于 2020-06-03 15:32 赞同 分享 收藏 写下你的评论... ...