知识图谱实战系列 - 算法+项目（Python版） - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂！

• file:82 卷积神经网络应用领域.mp4
• file:86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
• file:06 数据获取分析.mp4
• file:64 图匹配在行人重识别中的作用.mp4
• file:57 triplet损失计算实例.mp4
• file:93 感受野的作用.mp4
• file:73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4
• file:05 金融与推荐领域的应用.mp4
• file:66 数据集与环境配置概述.mp4
• file:88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
• file:22 项目概述与整体架构分析.mp4
• file:58 Hard-Negative方法应用.mp4
• file:74 图匹配模块计算流程.mp4
• file:44 各项统计特征.mp4
• file:75 整体项目总结.mp4
• file:50 输入样本填充补齐.mp4
• file:34 pyltp安装与流程演示.mp4
• file:77 序列网络模型概述分析.mp4
• file:16 创建与删除操作演示.mp4
• file:32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4
• file:37 句法分析结果整理.mp4
• file:87 边缘填充方法.mp4
• file:03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4
• file:31 完成对话系统构建.mp4
• file:知识图谱.pdf
• file:NEO4J.docx
• file:Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf
• file:seq2seq.pdf
• file:卷积神经网络.pdf
• file:关系抽取.zip
• file:贷款风控特征工程.zip
• file:基于图模型的ReID(旷视).zip
• file:notebook-瑞金.zip
• file:eclipse-命名实体识别.zip
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• folder:资料
• folder:第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
• folder:第三章：Neo4j数据库实战
• folder:第九章：基于图模型的行人重识别架构分析
• folder:第六章：文本关系抽取实践
• folder:第七章：金融平台风控模型实践
• folder:第八章：医学糖尿病数据命名实体识别