京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】百度网盘下载点击快速获取相关资源
京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】课程介绍(A000487)：
线上学习阶段
项目一
京东健康智能X s g ; D分诊项目
“看病慢看病难”早已成为当今社会的常见现象，{ I N y x U n G Z因此随着技术的发展，AI+医疗是目前4 o )最有潜力的应用场景之一，其中一个很大E ! @的痛点是很多人不清楚应该去哪个科室看病。互联网医生服务可以构建医生与患者之间的桥梁，京东通过智能分诊项目，可以根据用户提供的文字型的病情描述精准识别，并自动帮助用K 7 4 3 X \ C户判] = . 4断需要去哪个分* 3 S m ?诊科室，有效减少在线问诊被反复多次转接的情况发生，提高科室分配的准确度，实现降本增效。
这是一个经\ v R C E q典的文本多分类项目。通过这个项目，学员可以扎实地掌握文本领域的相关技术如文本预处理6 D | _ M g M、@ I @ n A g Y v特征2 = v Z B工程、词向量、分类模型、评价指标Y q x _ }、模型部署等，并且通过完成一个完整的项目走完所7 3 {有的必要流程。从技术的角度会涉及到tf-idf，word2vec，BERT向量，N= s @ 7 b-gram，FastText,TextCNN，SN y QkipGO y fg v o H X * \ x O pram，CBOW，随机森林，XGBoost，Adagrad，Ah 8 [ F T w X s odam等技术和Flask，DockerF / m，Jenkins等部署工具的使用。
知识点
tf-idfF S b . T 5 % J, Word2vec, FastV \ t tText
Te$ L I 5 2 $ p sxtCNN
XGBoost、LightGBf , l r y 4M
文S s – 0本特征工程
模型部署
授课安排
第一周
文v y o本处理与特征工程
Bag of Words模型
从tf-idf到WoS # \ ^ z 2rd2Vec
SkipGram与CBOW
Hierarhica\ W yl Softma? V l ` Vx与Negative Sampling
FastText
N-gram与平滑操作
文本特征工程V s = ~ ?
工具的使a $ a ^ 7用：Gensim、Sklearn6 G T n、jieba的使用
专题：7 1 6如果阅读科研论文
项目：京/ – v M东健康智能分诊项目讲解（1）: | L c V | % y
第二周
基于统计学习7; d \ – 2 \ q s z [ y 3 f K f的分类方法
决策树
CART模型
Baggin_ e d ^ 9g & Boosting
随机森林和GBDT
XGBoost
精确率、召回率
F1，AUC
专题| A 5 G x r B：如何处理样本不平衡\ ; G问题
专题：京东Neufoh L f r H a Q ; kundry平台的使用
项目：京东健@ ` B康智能分诊项目讲解（2）
第三周
基于深度学习的分类方法
统计学习与深度学习的区别
深度学习与浅层学习
从逻辑回归到神经网络
深度学习的非线性性质
损失函数与优化器
神经网络的调Z 0 s O *参
CNN与TextCNN
实战：+ . XPytorch的_ r =基础使用
实战：使用Pytorch实现神经网络和卷积神经网络
项目：京东健康智能分诊项目& | S p E , } m讲解（3）
项目二
京东智能营销文本生成项目
在京东零售场景，数百\ A O j万的写作达人每天为商p S d n & Q – C品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，同时达人也会赚取佣金。但达人创业也8 v C m K会导致创作成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%，i ? @ z K |并覆盖了全品类的. | 5 ? e :商品。模型已成功: e g W _ Q c s 3应用于京东APP-发现好货，对话机器人京小智和搭配购等场景。
这是一个文本生成5 ] \ 5 $ m rj Q I T A领3 + ? V域的问题，从技术层面上具有很大的挑战性。作为多模态的项目，学员会既可以拿到商品h k Nh c } t W j h t的描述; $ , G W )文字，也可以拿到商品的图P A z = : I [ G w片数据，并利用这两部分信息V v w # !让机器生成一个营销文案，也可以看作是多模态任务。在这个项目中，会涉及到Se} 6 8 qT g ~ @ @ \ =q2Seq，Pointer-Gener2 6 @ Tator Network，Beam Search的改进、多模态数据融合等相关技术。另外，很多挑战u g )来自于模型本身的训练和调参，4 | !最终需要R Q T _让模型给] E z +出一个合理的结果。8 x v s = b
知识点
Seq2l , 8Seq，Attention
Pointer-Generat\ ` ( a – X f 0or Network
Beam Sw s R I vearch的改造8 / ^ :
RestNet，Fas} & t | 3 d ater RCNN
多模态数据R: = s – D g \ y ] 6 k : O j R ] d的融合
授课安排
第四周
文本处理与特征工程
BPTT与t s \ k u vRNN中的梯度消失、爆炸
梯度爆炸的处理
LSTM与GRU
基J 1 _ ( O于LSTM的文本分类
BiH Q 0 7 & G o 1 t-LSTM与Deep Bi-LSTM
RNN与LSTMw % % D 8的可1 a a – #视化
实战：基于LSTM的情感分类
专题：GPU技术详解
项目：京东智能营销文本生成项目讲解（1）
第五周
Seq2Seq模型与营销文本生成
Encoder-Decoder模型以及各类应用场景
Seq2W 7 a y y CSeq模型与注意力机制
Greedy Decoding
Beamh [ N ] y b % $ 2 Search
基于Seq2Seq的文本生成
文本生成的评价9 m A指标
实战：基于Seq2Seq的机器翻译
项目：京东智能营销文本生成项目讲解（2）
第六周
Pointer-T – G * @ b xGenerator Network和多模态识别
抽取式文本摘要W t n T U I和生成式文本摘要
Pointer-Generator Netwoy 6 R V + + zrk
Beam Search优V i ` $化思路e i H ] v
Length Normalization
Covep M Q crage Normalizati| 8 ( % q , ion
End of Sentence Normalization
多模态识别技术{ A s d 5 `: ResNet和Faster RCNN
实战：PGN+Seq2SO q leq解读
论文：京东论文解读
项% B @ D ) * N i B目：京东智能营销文本生成项目讲解（3）
项目三
京东同类商品搜索项目
当用户在网上购买商品时经常会\ _ d试着货比三家，比T \ / A如某一个京东的商品$ U g p k 9 k H =在苏宁网上的价格是怎样的。 为了便于这种比较，京东开发了一个同类商品搜索模块：给定一个京东商品，它可以根据# ? S A $ %商品相关的信息去k T / O自动找到苏宁等平台上的同类商品。 这里的一个难点在于，每一个商品在不同平台上的Q IF K ; u t u ` 3标题、描述这些都有一些区别的，所以@ L C $ Y c =I v A w v定位到同一个商品本身具有一定的挑战。
假如我们把商品看作T [ U g是实体，那这个{ W , 1 } $ U r }任务实际上也b d – # ^ ,是实体链接（entib 2 B 2 mtym 4 ] E _ linkingY z 2 6 v g H $）问题。在这个项目中，我们首先根据商品各类属性来搭建商品的图谱（知识图谱），接着再使用图神经网络k ; ! i + q来得出每一件商品的embedding，并给予这个0 w . = w表示来寻找跟当前商品匹配的另外一} ! Q 1 A q 8 (个商品。H 4 g V所涉及到的技术包括知识图谱、图神经网络以及基于GAT的一些模型改造，是图神经网络L s | d 9 e领域一个非常有趣的应用。
知识点
知识图谱的表示
GCN、GAN – 4 w TT
Entityq U Q Linking
图神经网络的改造
授课安排
第七周
Entity Linking与图卷积神经网络
什么是实体
Entity Linking问) 3 Y W ; 1 I X \题解读
图的表+ [ G p P k *示
图表示的应用场景
卷积神经网络回顾
在图中的卷积
图中的信息传递
图卷积神经网络（GCN）
论文：GCN论文解读和复现
项目：京东同类商品搜索项目讲解（1）
第八周
GraphSage与Graph Attention Network
GraphSage详解
注意力机制讲解
注意力机制与图表示
GAT模型详解
GAT与知识图谱应用
对于Heterogenous数据处理
论文：GAT论文解读与复现
项目：京东同类商品搜索项f } { [ q z a P目讲解（2）d K U
第九q # 6周
Entity Linking前沿技术剖析
Eq ! & wntity Linking前沿技术剖析
基于GNN的文本分类
基l 9 ? I C x E于GNN的实体识别
基于GNN的社交网络分析
基于GNN的链接预测
GNN的前沿主题
论文：图神经网络综述
项目：京东同类商品l B m 5 + :搜索项目讲解（3B U – l G n $ \ 5）
线上实习阶段
毕业实习项目关键节点
第10周
分组确定（4人一组）
完成项目设计、成员之间任务拆解
第11-13周
提交中期项目成果
第14-15周
优化系统
完成最终可展示的系统
第16周
项目的最终验{ g d 5 w = 0 @I 0 M收
颁发实习证明
评选优秀作b P n s f _ { p品
项目实施
项目实施过程会b 8 Z ` 3 3 \由专业的产品z i ,经理、设计、前端、后端工7 h Y 9程师以及算法导师参与，提供设计架构、拆解任务、算法实( % K v Z 5 u施和优化、模型集成、部署、联调等环节上的支持。
项目团队
算法导师
产品经理
&
设计
前端工程师
后u r , T z 9端工程师
实习生
实习生
实习生
项2 N W Q ) c目流程
1
组建团队
2
需求分析&产品设计
3
任务拆解
4
产品开发
8w W L E
颁发实习证明
7
项目答辩
6
部署&上线
5
产品开发
项目管理
颁发实{ V W h { X F习证明
禅道项目管理
敏捷开发
github代码管理
实习项目
京东智能对话系统项目
智能客服机器人已经成为了客服系B ! J %统的重要组成部分，帮助人工客服提升工作效率，为企业降低人工成本。作为智m) R t z ( # 0 ] I ` O D能客服的行业先驱，京东多N \ F ] =年来致力打造全链路的客服机器人，最大化提升商家的接待效率和@ ; ( T N 2 9 –用户体验。目前智能机( f – – Z ; ?器人d \ U的对话生成策略已经在“京小智”W O X h : 4 k、“京东JIMI“\ X P V等智能客服机器广泛应用，在b z _ 6 ?用户购买商品的售前以及售后环节Q K ^ e r :，为数千万? G % 8 e .用户以及数十万商家进行服务，为商家降本增效，为用户提升购物客服m x = u M b [ S g体验。
在这个项目中，学员有机会基于百万级的数据量来搭建一个智H H Q能客j l k Y k服系统，主要使用的框架为检索式对话系统和生成式对话系统。 在项目中，涉及到的技术F * . – ~ 8 ]包括倒排表、WAND、HNSW、Lb u o y : v Z u h2R、BERT、Transformel P xr* % k ]等一系列技术。
知识点
基于检索式的对话系统
基于生成式的对话系统
倒排表、HNSW、Wu c % X F | w = WMD
Learning to Rank
BERT、ALBERT、Transforme$ g Y 5 ` |r
课程目录：
文件目录：
| 京东NLP实训营一期完结无秘 【价值21800元】,p H P J : L 4 |
| │ │\ ` z m } 20200028 项目三布置,t s \.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture11课程安排以及核心技能 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture12D V ) %概论与常见基础9 Y m ~ j {任务 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture13分类问题，命名实体识别 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture\ Z K | &14句法分析，语义理解与常见应用1 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture15% 4 ( c M常见应用2 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Lecture16如何成为优秀的NLP人才 ,.mp4 |
| │ │ 20200606 Review1（案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1 ,.mA 6 x { { Ep4 |
| │ │ 20200606 Review1（案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2B g H ,.mp4 |
| │ │ 20200607m X Q f Review2（基础）工程m E \ l N y师必须要懂的算法k A d C g 1 :（时间空间）复杂度-1 ,.ma S n ] V O ? Z Wp4 |
| │ │ 20200607 Review2（基础B v @ _ Q）工程师必须要懂的算法（时间空间）复杂度-2 ,.mp4Z F P o \ D } & _ |
| │ │ 20200608 Paper1paper 如何阅读-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200611 Review$ v U . : 33DP动态规划 补课-18 ] p * l ? O C 9 ,.mp4 |
| │ │ 20200611 Review3DP动9 W M # [ g H }态规划 补T w $ !e * A ! h课-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200611 Review3DP\ ~ +动态规划 补课-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征| ] ( L =工程-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-3 ,.mp4 |
| │ │ 202006? – d r | q S13 Lecture2多分类文本处理与特征工程e & I _-4 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-5 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-6 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-8 ,.mp4 |
| │] [ M \ a 9 _ $ Z │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-9 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Review1词向量的jn 7 u J % e F v @ y 7训练以及使用-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200613 Revie| ) & i y ew1词向量的训练以及使用-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200614 Review2编程环境的搭建-1 ,.mp4 |
| │2 / \ Q ! e 5 9 │ 20200614 Review3Numpy P{ ? Gandas Sklearn的使用基础-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-2 ,.mp4 |
| │ │ 2c k 7 2 ,0200615 Paper2DistM M z 2 f ^ B S =rix p : h t { g zbuted Representations-01 ,.mp4 |
| │ │ 20200615 Paper2Distribute? | ? y W Q B md Representations-02 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（1）{ 3 d | ( p / N偏差与方差 ,B G 4 B S 9.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（1）机器学习项目流程 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Lecture3（1）q ] 7 A ) j 6逻辑回归 ,.mp4 |
| │& . { P [ : f ^ │ 20200620Lecture3（2）工业界模型训练和! E ~部署最佳实战-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Le– M 6 4 ! 6cture3（2）工业界模型训练和部署最佳实战-2 ,.mp4 |
| │ │ 2020062C x O # I0Projy j ^ T d K Fectproject-01 ,.mp4 |
| │ │ 202A t ` ;P , T n u $ Q t $00620Pr? E 1 X } x U ) !ojectproje( O K ; + ? v tct-02 ,.mp4 |
| │ │ 20200620RE } !eview1（实战）数据不平衡的处理-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review1（实战）数据不平衡的处理-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Ree { X 6 / { iview2（基础）SkipGram模a 3 9型讲解-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review2（基础）SkipGram模型讲解-2 ,.mp4 |
| │l = N ) # B 3 │ 20200620Review3（实战）工程代码编写-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200620RevQ N * T riew3（实战）工程代码编写-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200620Review3（实F c E X战）工程代码编写-3 ,.mp4 |
| │ │ 202006X % y { P 2 o S21Paper03Paper-a z V1 ,.mp4 |
| │ │ 20200621Paper03Paper-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Le s S l * b 2 \ectuC F 7 7 Are4 常用的分类算法-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Lect@ 7 I K ? s v gure4 常用的分类算x = \ u :法-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Lecture4 常用的分类算法-3 ,.mp4 |
| │ │ 202N r L 8 =00704n F B ! { M r Re~ M aview1 常用的S | u F \ l N m 7分类算法n = C B * 5 I ]-4 ,.mp4 |
| │ │ 27 t E 4 @ D k G0200704 RR O Seviw F v 4 v Uew1 （前沿技术） 多模态文本分类技术-1W x L P 2 0 x ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Review2 （实战）（前沿技术） 多模态文本分类技术-2 ,A t Q x 3 % 2.mp4 |
| │ │ 20200704 Review2 （实战）（实战）P. G o Lytorch的使用. 0 ) ` Z M L-1 ,.mp4 |
| │ │1 J w – S f t @ 20200704 Review3 （实战）（实战）常R p Y l a p (用的卷积神经网络-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200704 Review3 （实战）（实战）常用的卷积神经网络-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200705 paper4Visualizie = i n l u ?ng and understandi-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200705 paper4（实战a F R B [）常用的卷积H : o O t | = =神经网络-T d , `3 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Lectu0 P }re( 1 j 0 I G M |Visualizing and understandi-2 ,.mpv E J 6 1 1 ^4 |
| │ │ 202007] z } k p 3 `11 Lecture递归神经网络-1 ,.mpW B m N 1 f4 |
| │ │ 20200711 LH o 0ecture递归神经网络-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Lecture递归神经网络-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Review-1GPU计算-1 ,.mZ F T 0 9 Pp4 |
| │ │ 20200711 ReviU ! V K f a pew-1递归神经网络-4 ,.p R # 6 m 7 :mp4 |
| │ │ 20200711 Review-2GPU计算-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200711 Review-2（代码讲解）实c w } ~ / K & q n现基于LSTM的情感分类-1 ,.mp4 |
| │ │H L D g m 20200712 Review3基于LSTM语言模型的代w 1 & 6 i码生成-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200712 Review3（代码讲解）实现基于LSTM的情感分类-2,.mp4 |
| │ │ 20200712 Review3（代码n # 1 G u H [讲解）实现基于LSTM的情感分类-3 ,.mp4 |
| │ │ 202= w m b ` }00713 Paper1,.mp4 |
| │ │ 20200713 Paper基J E $于LSTM语言模型的代码生成-! ; x L [ b (2 ,.mp4 |
| │ │] ` z 1 20200716 ReviewB f fL U [ E d 1 S $ | E ,2,.mp4 |
| │ │ 20200716 Review图书分类项目讲解-1 ,.mp4 |
| │ │ 2020071{ | %6 Review图书分类项目讲解-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200717 Project图书分类项; d e P V 5 ! I m目讲解-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200717 Project智能营销项目说明-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Lecture基于Seq2SC _ aeq的文本生成-1\ e O ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Lecture智能营销项目说明_1 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Review1基于Seq2Seq的文本生成-2 ,.mp4 |
| │\ A 5 ; F R │ 20200718 Review2基于SC { & f W ) \eq2Seq的文本生成-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的机器E ) B O ]翻译系统-1 ,.mp4 |
| │f u 7 Y C z │ 20200718 Revi6 h h T . + E vew2基于Seq2Seq的机器翻译系统-2 ,.Q J H 8 3 D xmp4 |
| │ │ 202007^ 1 – L19 PaperNamed Entik ) q Z ] a [ xty Recogniti@ X d T I r 2on-1 ,m I T ! H d f.mp4 |
| │ │ 202007_ / : g s 0 ) q19 PaperNamed Entity Recognition-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 Paper基于Seq2Seq的机器翻译系统-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 ProjectNamed Entity Recognition-3 ,.mp& [ \4 |
| │ │– f D G / ] 20200719 P6 ? d m 9 @ c 7 Vroject图书分类项目讲解-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200719 Project图书分类项目讲解-2,.mp4 |
| │ │} e C Q ( @ G 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-1,.mp4 |
| │ │ 20200725 Lecw q A q V 9 K b dturePointer Network以及Beam Search-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-3 ,.m9 N ? (p4 |
| │ │ 20200725 Lecture图书分类项目讲解-3 ,.mpx % x4 |
| │ │ 20200725t 3 ; / PaperPointer Netwe ; – u } lork以及Beam Search-4 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Paper营销文案生成9 f G } o b ]论文-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Paper营销文案生成论文* G 7 Q & O / [ 3-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-3 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Project智能营销a x c D X , | 8项目手把手教学-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200725 Project营销文案生成论文-4 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture1.文本领域中的数据增强技术-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture2.文本领域中的数据W Q : K G增w gZ K g % p G # a强技术-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture3.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 Lecture智能营销项目手把手教学-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200801 wo@ d 5 @ m T w frkshop14.深度学习训练技巧-神经网络模型] 5 ? \的M . 1 3问题-2 ,.mp4 |
| │ │g a \ ` C 9 20200801 workshop1Debug-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200802 workshop$ u [ j X & % @ w2Debug-2 ,.mp4? 6 & |
| │ │ 20200802 workshop2Multi-Source Pointer Network-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200802 workshop3C N a | B D –z ] = ` V } RMulti-Source: p c = Poin~ ` B q H ^ n ~ :ter Network-L . ? o G [2 ,.mp4 |
| │ │ 20200802 works0 z ~ o c o + z ,hop3智能营销项目教学-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1 ,.mp4 |
| │ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2 ,.mp4 |
| │ │ 20200811 $ m \ v5 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中D C | o ? Z的核心3 ,.mp4 |
| │ │ 20200815 Lecture智能营销项目教学-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200816 Workshop20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4 ,.mp4 |
| │ │ 20200816 Work] / U l \ ! !shop20200816 NLP Review 智能营销项目1 ,.mp4 |
| │ │ 20200816 Workshop3 Y + L | m20200816 NLP Review 智能营销项目2 ,.B R n ,mp4 |
| │b G U w │ 20200822 Lecture2W W B0200816 NLP Review 智能营销项f (+ 8 B n % & M \ * !目3 ,4 z W.mp4 |
| │ │ 202S 7 g J 3 _ X t %00822 Lectura I % ) } W C ke检索模型-1 ,.mp4 |
| │ │L A x M 2 20200822 Lecture检索模型-2 ,.mp4 |
| │ │ 20200822 检索模型-3 ,.mp4H D ( G l . 2 |
| │ │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解-1 ,.mp4 |
| │ │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解-2,.mp4 |
| │ │ 20200828 作业布置 项目三布置I O f M R,.mp4 |
| │ │ 20200829 Lecture1 CZ H ,FG-1,.m t | . q Pmp4 |
| │ │ 20200829 Lecture1 GBB g I x C _ + I BDT-3,.mp4 |
| │ │ 20200829 Lec* y \ Bture1 LTR-2,2 | N.mp4 |
| │ │ 20200829 WorkshopP p ] q ; T _ #1 最?公共?串和最?公共?序列的o l H ( – r ( t E动态r y $ o P规划实现,.mp4 |
| │ │ 20200829 Workshop2 Wor= 8 U , J Y # qd Moving D0 ( O e S 7isF w 0 9 *tance 论文,.mp4 |
| │ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-1,.mp4 |
| │ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排9 & } h = M _ 1技术-2,.mp4 |
| │ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-3,.m_ R ` ? ) f v wp4 |
| │ │ 20200830 Lectud d xre2 信息检索综述以及倒排技术-4,.m: – $p4 |
| │ │ 20200830 Lectr 3n P \ j e . Q t Q W M Hure2 信息检索综述以及倒排技术-5,.mp4 |
| │ │ 20200830 Workshop3 作业2-3讲解,.mp4 |
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