名称：【麻瓜编程】实用主义学Python2018

描述：《麻瓜编程实用主义Python课程》以实战驱动学习，覆盖Python五大核心领域：网络爬虫模块聚焦GitHub监测、微博数据抓取及自动化提醒，使用Requests/BS4实现动态数据捕获；GUI开发通过Tkinter构建文件管理工具、网速监测仪表盘及定时任务调度器；AI模块从kNN手写分类器切入，结合Scikit-learn完成鸢尾花分类、房价预测与模型调优；脚本开发实现文件自动归类、微信消息群发及异常处理机制；数据分析专题基于Pandas/Matplotlib分析共享单车骑行数据、咖啡店销售趋势及股票行情，涵盖柱状图/饼图/热力图等可视化技巧。课程通过30+真实场景项目，贯通Python语法与第三方库应用，形成“数据采集-处理-建模-展示”全链路能力。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1jtfKuaiVcUXbaLWiEGTvRA?pwd=9527
夸克：https://pan.quark.cn/s/78a3896598f1

📁 大小：7.09 GB
🏷 标签：#Python #爬虫 #Tkinter #scikitlearn #数据分析 #机器学习 #自动化 #数据可视化 #Pandas #项目实战 #麻瓜编程 #实用主义学Python2018 #baidu #quark

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名称：黑马AI就业班2024人工智能python视频nlp机器视觉课程CV自然语言

描述：黑马AI就业班2024课程涵盖了人工智能、Python编程、自然语言处理(NLP)、机器视觉(CV)等多个领域的知识。课程分为多个阶段，包括Python基础编程、数据处理与统计分析、机器学习、深度学习、金融风控项目、自然语言处理、AI医疗项目实战等。课程内容从基础到高级，涵盖了从数据预处理、模型构建、训练与评估到项目实战的全流程。部分视频加密，适合有一定编程基础的学习者。课程还提供了丰富的源码、课件和笔记资料，帮助学员深入理解和实践。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1SZr9BLAnTXG5QtG4NS7C0Q?pwd=9527
夸克：https://pan.quark.cn/s/f9defd9a7e41

📁 大小：198.26 GB
🏷 标签：#AI #Python #NLP #CV #机器学习 #深度学习 #金融风控 #自然语言处理 #AI医疗 #项目实战 #baidu #quark

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名称：【小象学院】Python量化投资与机器学习课程小象学院

描述：该课程系统讲解Python在量化投资与机器学习领域的应用，涵盖量化投资基础、组合管理、择时策略、程序化交易、套利交易、业绩评价等核心内容。课程从量化投资概念入门到策略开发实战，结合机器学习方法，培养量化交易系统开发能力，并提供完整课件资料。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1BEpRAqlxIsVRkxn9w0LBZg?pwd=9527
夸克：https://pan.quark.cn/s/23daf133eca5

📁 大小：5.46 GB
🏷 标签：#量化投资 #Python #程序化交易 #择时策略 #投资组合 #套利交易 #机器学习 #算法交易 #业绩评价 #金融工程 #小象学院 #Python量化投资与机器学习课程小象学院 #baidu #quark

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名称：【光环国际】人工智能AI50期

描述：本课程系统覆盖人工智能核心领域，包括机器学习(KNN、决策树、集成学习)、深度学习(CNN、ResNet、YOLOv8)、计算机视觉(图像分类、目标检测、语义分割)、NLP与AIGC(Transformer、大模型训练、LangChain开发)以及RAG系统和多模态大模型应用。通过理论讲解与实战结合(如手势识别、GAN、BERT/GLM训练)，培养学员从基础算法到工业级AI开发的完整能力，并涉及大模型部署、Agent开发等前沿技术，最终以项目答辩检验学习成果。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1R67tteZlNjYOsB_NDHHBLg?pwd=ace2
夸克：https://pan.quark.cn/s/08465b58e8fc

📁 大小：27.48 GB
🏷 标签：#机器学习 #深度学习 #计算机视觉 #Transformer #大模型 #LangChain #RAG #多模态 #目标检测 #图像分割 #光环国际 #人工智能AI #baidu #quark

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名称：机器学习的数学基础(53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计)

描述：这套课程系统讲解了机器学习所需的数学基础，涵盖高等数学、线性代数、概率论和优化方法四大模块。课程从微分基础(泰勒展开、梯度下降)到线性代数(矩阵分解、正定性)，再到概率统计(贝叶斯定理、EM算法)，最后到优化方法(牛顿法、KKT条件)，共53集内容。通过理论推导与实例结合，帮助学习者掌握机器学习背后的数学原理，适合希望夯实数学基础的AI学习者。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1pAyjm1w43s3Thq7yRS28nA?pwd=mne5
夸克：https://pan.quark.cn/s/a3b936c0d2ca

📁 大小：2.93 GB
🏷 标签：#机器学习 #数学基础 #高等数学 #线性代数 #概率论 #优化方法 #梯度下降 #矩阵分解 #贝叶斯定理 #牛顿法 #机器学习的数学基础 #数理统计 #baidu #quark

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