网易云-知识图谱实战系列（Python版）
├──资料
| ├──第八章：医学糖尿病数据命名实体识别
| ├──第九章：基于图模型的行人重识别架构分析
| ├──第六章：文本关系抽取实践
| ├──第七章：金融平台风控模型实践
| ├──第三章：Neo4j数据库实战
| ├──第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战
| ├──第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
| ├──额外补充
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├──01 课程介绍.part.mp4 59.28M
├──02 知识图谱通俗解读 .mp4 14.37M
├──03 知识图谱在搜索引擎中的应用 .mp4 18.43M
├──04 知识图谱在医疗领域应用实例 .mp4 50.29M
├──05 金融与推荐领域的应用 .mp4 15.10M
├──06 数据获取分析 .mp4 54.34M
├──07 数据关系抽取分析 .mp4 18.48M
├──08 常用NLP技术点分析 .mp4 27.54M
├──09 graph-embedding的作用与效果 .mp4 18.82M
├──10 金融领域图编码实例 .mp4 14.79M
├──11 视觉领域图编码实例 .mp4 15.02M
├──12 图谱知识融合与总结分析 .mp4 33.79M
├──13 Neo4j图数据库介绍 .mp4 32.95M
├──14 Neo4j数据库安装流程演示 .mp4 52.27M
├──15 可视化例子演示 .mp4 29.13M
├──16 创建与删除操作演示 .mp4 18.72M
├──17 数据库更改查询操作演示 .mp4 19.43M
├──18 使用Py2neo建立连接 .mp4 27.42M
├──19 提取所需的指标信息 .mp4 32.71M
├──20 在图中创建实体 .mp4 27.69M
├──21 根据给定实体创建关系 .mp4 32.06M
├──22 项目概述与整体架构分析 .mp4 76.62M
├──23 医疗数据介绍及其各字段含义 .mp4 59.83M
├──24 任务流程概述 .mp4 69.34M
├──25 环境配置与所需工具包安装 .mp4 20.39M
├──26 提取数据中的关键字段信息.mp4 59.40M
├──27 创建关系边 .mp4 26.39M
├──28 打造医疗知识图谱模型 .mp4 37.98M
├──29 加载所有实体数据 .mp4 25.08M
├──30 实体关键词字典制作 .mp4 50.16M
├──31 完成对话系统构建 .mp4 72.41M
├──32 关系抽取要完成的任务演示与分析 .mp4 12.30M
├──33 LTP工具包概述介绍 .mp4 111.82M
├──34 pyltp安装与流程演示 .mp4 88.53M
├──35 得到分词与词性标注结果 .mp4 27.88M
├──36 依存句法概述 .mp4 18.78M
├──37 句法分析结果整理 .mp4 26.47M
├──38 语义角色构建与分析 .mp4 101.70M
├──39 设计规则完成关系抽取 .mp4 33.21M
├──40 竞赛任务目标 .mp4 43.72M
├──41 图模型信息提取 .mp4 19.77M
├──42 节点权重特征提取(PageRank) .mp4 24.06M
├──43 deepwalk构建图顶点特征 .mp4 34.77M
├──44 各项统计特征 .mp4 28.91M
├──45 app安装特征 .mp4 82.54M
├──46 图中联系人特征 .mp4 152.19M
├──47 数据与任务介绍 .mp4 15.76M
├──48 整体模型架构 .mp4 10.69M
├──49 数据-标签-语料库处理 .mp4 26.49M
├──50 输入样本填充补齐 .mp4 55.24M
├──51 训练网络模型 .mp4 27.61M
├──52 医疗数据集（糖尿病）实体识别 .mp4 47.65M
├──53 行人重识别要解决的问题 .mp4 21.89M
├──54 挑战与困难分析 .mp4 25.70M
├──55 评估标准rank1指标 .mp4 9.68M
├──56 map值计算方法 .mp4 11.15M
├──57 triplet损失计算实例 .mp4 18.03M
├──58 Hard-Negative方法应用 .mp4 37.80M
├──59 关键点位置特征构建 .mp4 14.92M
├──60 图卷积与匹配的作用 .mp4 28.29M
├──61 局部特征热度图计算 .mp4 32.51M
├──62 基于图卷积构建人体拓扑关系 .mp4 20.07M
├──63 图卷积模块实现方法 .mp4 18.23M
├──64 图匹配在行人重识别中的作用 .mp4 12.73M
├──65 整体算法框架分析 .mp4 16.37M
├──66 数据集与环境配置概述 .mp4 29.39M
├──67 局部特征准备方法 .mp4 30.75M
├──68 得到一阶段热度图结果 .mp4 26.87M
├──69 阶段监督训练 .mp4 49.49M
├──70 初始化图卷积模型 .mp4 24.17M
├──71 mask矩阵的作用 .mp4 27.38M
├──72 邻接矩阵学习与更新 .mp4 33.43M
├──73 基于拓扑结构组合关键点特征 .mp4 40.47M
├──74 图匹配模块计算流程 .mp4 95.73M
├──75 整体项目总结 .mp4 40.16M
├──76 RNN网络模型解读 .mp4 18.88M
├──77 序列网络模型概述分析 .mp4 21.76M
├──78 工作原理概述 .mp4 6.70M
├──79 注意力机制的作用 .mp4 11.09M
├──80 加入attention的序列模型整体架构 .mp4 15.82M
├──81 TeacherForcing的作用与训练策略 .mp4 12.59M
├──82 卷积神经网络应用领域 .mp4 15.70M
├──83 卷积的作用 .mp4 17.47M
├──84 卷积特征值计算方法 .mp4 15.83M
├──85 得到特征图表示 .mp4 28.10M
├──86 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 28.58M
├──87 边缘填充方法 .mp4 25.46M
├──88 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 15.25M
├──89 池化层的作用 .mp4 8.87M
├──90 整体网络架构 .mp4 12.28M
├──91 VGG网络架构 .mp4 13.60M
├──92 残差网络Resnet .mp4 23.31M
├──93 感受野的作用 .mp4 20.81M