下面我们来看看 Python的运行流程:
在开发过程中, python首先需要创建一个包含了所有函数的类,然后用类中的函数调用这个类。
然后 python会对代码中使用了哪些函数做进一步的处理,例如把一些简单的数据结构处理成了更复杂的数据结构。
最后通过把这些数据结构转换为函数,从而完成代码的运行。
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部分文件目录:
===============阶段目录=============== 01-核心能力提升班自然语言处理方向004期 02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一 03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二 04-企业级任务型对话机器人-项目三 05-数据分析与python程序设计基础 06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程 07-0基础 Python 入门 08-深度学习框架选修课 09-人工智能基础能力提升课 10-公开课 ===============详细目录=============== (1)\01-核心能力提升班自然语言处理方向004期;目录中文件数:28个 ├─(1) 1-语言模型与语法树.mp4 ├─(2) 1.1 语言模型与语法树.zip ├─(3) 10-CNN卷积神经网络.mp4 ├─(4) 10.1 CNN卷积神经网络.zip ├─(5) 11-RNN循环神经网络.mp4 ├─(6) 11.1 RNN循环神经网络.zip ├─(7) 12-Transformer与BERT,大规模预训练问题.mp4 ├─(8) 12.1 Transformer与BERT,大规模预训练问题.zip ├─(9) 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4 ├─(10) 13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.zip ├─(11) 14-高级人工智能知识.mp4 ├─(12) 14.1 高级人工智能知识.zip ├─(13) 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4 ├─(14) 2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策.zip ├─(15) 3-动态规划与编辑距离.mp4 ├─(16) 3.1 动态规划与编辑距离.zip ├─(17) 4-自然语言理解初步.mp4 ├─(18) 4.1 自然语言理解初步.zip ├─(19) 5-经典机器学习一.mp4 ├─(20) 5.1 经典机器学习一.zip ├─(21) 6-深度学习.mp4 ├─(22) 6.1 深度学习.zip ├─(23) 7-经典机器学习二.mp4 ├─(24) 7.1 经典机器学习二.zip ├─(25) 8-经典机器学习三:非监督、半监督、主动学习.mp4 ├─(26) 8.1 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习.zip ├─(27) 9-word2vec.mp4 ├─(28) 9.1 word2vec.zip (2)\02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一;目录中文件数:16个 ├─(29) 1.1 项目导论与中文 词向量实践.zip ├─(30) 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4 ├─(31) 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.zip ├─(32) 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4 ├─(33) 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.zip ├─(34) 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4 ├─(35) 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.zip ├─(36) 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.mp4 ├─(37) 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.zip ├─(38) 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.mp4 ├─(39) 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.zip ├─(40) 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.mp4 ├─(41) 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.zip ├─(42) 8.1 项目总结与回顾.mp4 ├─(43) 8.1 项目总结与回顾.zip ├─(44) 项目导论与中文词向量实践.mp4 (3)\03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二;目录中文件数:16个 ├─(45) 1-机器阅读理解发展及任务解析.mp4 ├─(46) 1.1 机器阅读理解发展及任务解析.zip ├─(47) 2-常见机器阅读理解模型(一).mp4 ├─(48) 2.1 常见机器阅读理解模型(一).zip ├─(49) 3-常见机器阅读理解模型(二).mp4 ├─(50) 3.1 常见机器阅读理解模型(二).zip ├─(51) 4-BERT与机器阅读理解.mp4 ├─(52) 4.1 BERT与机器阅读理解.zip ├─(53) 5-BERT的模型变体.mp4 ├─(54) 5.1 BERT的模型变体.zip ├─(55) 6-其它阅读理解相关模型.mp4 ├─(56) 6.1 其它阅读理解相关模型.zip ├─(57) 7-模型集成与部署.mp4 ├─(58) 7.1 模型集成与部署.zip ├─(59) 8-项目总结.mp4 ├─(60) 8.1 项目总结.zip (4)\04-企业级任务型对话机器人-项目三;目录中文件数:20个 ├─(61) 1-智能对话系统导论.mp4 ├─(62) 1.1 智能对话系统导论.zip ├─(63) 10-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.mp4 ├─(64) 10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.zip ├─(65) 2-使用RASA制作你的第一个对话机器人.mp4 ├─(66) 2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人.zip ├─(67) 3-深入RASA源码和定制化你的对话机器人.mp4 ├─(68) 3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人.zip ├─(69) 4-代码课-基于rasa做KBQA.mp4 ├─(70) 4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA.zip ├─(71) 5-自然语言理解(NLU).mp4 ├─(72) 5.1 自然语言理解(NLU).zip ├─(73) 6-HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪.mp4 ├─(74) 6.1 HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪.zip ├─(75) 7-基于模型的对话跟踪和基于规则的DialoguePolicy.mp4 ├─(76) 7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy.zip ├─(77) 8-代码课-NLU和DST联合建模方法.mp4 ├─(78) 8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法.zip ├─(79) 9-基于模版的对话生成和有限状态机(FSM).mp4 ├─(80) 9.1 基于模版的对话生成和有限状态机(FSM).zip (5)\05-数据分析与Python程序设计基础;目录中文件数:14个 ├─(81) 1.1 Python 数据智能编程基础.zip ├─(82) 1.1 Python数据智能编程基础.mp4 ├─(83) 2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas.zip ├─(84) 2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4 ├─(85) 3.1 数据可视化.mp4 ├─(86) 3.1 数据可视化.zip ├─(87) 4.1 网络信息分析.mp4 ├─(88) 4.1 网络信息分析.zip ├─(89) 5.1 文本信息自动化处理.mp4 ├─(90) 5.1 文本信息自动化处理.zip ├─(91) 6.1 Python 办公自动化.zip ├─(92) 6Python办公自动化.mp4 ├─(93) 7.1 服务器、数据库与分布式系统.zip ├─(94) 7Python办公自动化.mp4 (6)\06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程;目录中文件数:19个 ├─(95) 1.1 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度.zip ├─(96) 1.2 第一周作业讲解.zip ├─(97) 2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.zip ├─(98) 3.1 深度卷积网络与计算机图像.zip ├─(99) 3.2 深度卷积网络与计算机图像2.zip ├─(100) 4.1 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.zip ├─(101) 5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制.zip ├─(102) 6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.zip ├─(103) 7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.zip ├─(104) Git与版本控制、代码风格.mp4 ├─(105) Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4 ├─(106) 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4 ├─(107) 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4 ├─(108) 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度.mp4 ├─(109) 深度卷积网络与计算机图像.mp4 ├─(110) 深度卷积网络与计算机图像2.mp4 ├─(111) 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.mp4 ├─(112) 第一周作业讲解.mp4 ├─(113) 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4 (7)\07-0基础 Python 入门;目录中文件数:12个 ├─(114) 1.1 Python 基础入门.zip ├─(115) 2.1 Python 编程入门.zip ├─(116) 3.1 常用模块-numpy.zip ├─(117) 4.1 常用模块-pandas.zip ├─(118) 5.1 数据可视化.zip ├─(119) 6.1 Python 办公自动化.zip ├─(120) python-1-Python基础入门.mp4 ├─(121) python-2-Python编程入门.mp4 ├─(122) python-3-常用模块-numpy.mp4 ├─(123) python-4-常用模块-pandas.mp4 ├─(124) python-5-数据可视化.mp4 ├─(125) python-6-Python办公自动化.mp4 (8)\08-深度学习框架选修课;目录中文件数:10个 ├─(126) 1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras.zip ├─(127) 2.1 搭建模型和进阶操作.zip ├─(128) 3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”.zip ├─(129) 4.1 pytorch基础知识.zip ├─(130) 5.1 pytorch神经网络搭建.zip ├─(131) pytorch基础知识.mp4 ├─(132) pytorch神经网络搭建.mp4 ├─(133) tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4 ├─(134) tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4 ├─(135) 搭建模型和进阶操作.mp4 (9)\09-人工智能基础能力提升课;目录中文件数:18个 ├─(136) 1.1 编程基础.zip ├─(137) 2.1 数据分析基础.zip ├─(138) 3.1 机器学习的基本方法.zip ├─(139) 4.1 机器学习的基本方法(二).zip ├─(140) 5.1 神经网络的基本原理与方法(一).zip ├─(141) 6.1 神经网络的基本原理与方法(二).zip ├─(142) 7.1 卷积神经网络(一).zip ├─(143) 8.1 卷积神经网络(二).zip ├─(144) 9.1 图像目标检测.zip ├─(145) week1-编程基础.mp4 ├─(146) week2-数据分析基础.mp4 ├─(147) week3机器学习的基本方法.mp4 ├─(148) week4机器学习的基本方法(二).mp4 ├─(149) week5神经网络的基本原理与方法(一).mp4 ├─(150) week6神经网络的基本原理与方法(二).mp4 ├─(151) week7卷积神经网络(一).mp4 ├─(152) week8卷积神经网络(二).mp4 ├─(153) week9图像目标检测.mp4 (10)\10-公开课;目录中文件数:1个 ├─(154) 公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么?.mp4