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2.静态向量表示
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3.动态向量表示
2.文本语义向量的实践
1.语言模型概述
2.传授两方面的理论和实战技巧
4.预训练模型技术及课程简介
4.预训练精调范式
2.从滤波器谈SLAM
1.文本语义向量的应用场景
机器学习算法精讲:支持向量
爬虫实战:静态网页抓取(1)
爬虫实战:静态网页抓取(2)
11.图像预处理之傅里叶变换与频谱滤波
2.广义新类别发现-论文整体把控
2.量化投资策略类型及模型原理
2.大数据工具和技术栈
2.InstructGPT训练讲解
1.大数据的产生和发展
9.图像预处理之高斯滤波、拉普拉斯滤波
2.自然语言处理的应用场景
2.典型知识库项目简介
1.SLAM的提出与发展
2.声音与数字信号的转换
4.学习建议与面试经验
《信用评分卡模型构建》项目-金融信用评分卡模型案例
4.SLAM的知识架构
3.Spark核心概念
1.量化投资的基本含义
1.语音识别技术概述
2.量化投资的研究对象
2.彼得林奇修正量化策略框架
2.数据分析到底如何体现价值
2.量化策略的发展
《风控流程与策略》反欺诈正负样本定义
1.量化必要的基础知识
1.大数据理论介绍
1.什么是大数据开发?
1.自然语言处理现状
1.彼得林奇量化策略框架
8.图像预处理之均值滤波、中值滤波
5.环境搭建及使用