贪心学院：NLP自然语言处理集训营，从入门到精通（Al、机...
课程文件目录：贪心学院-NLP自然语言处理集训营-入门与实战课程
┣━━1-50
┃ ┣━━任务001： 自然语言处理训练营.mp4
┃ ┣━━任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.mp4
┃ ┣━━任务003： NLP定义以及歧义性.mp4
┃ ┣━━任务004： 案例：机器翻译01.mp4
┃ ┣━━任务005： 案例：机器翻译02.mp4
┃ ┣━━任务006： NLP的应用场景.mp4
┃ ┣━━任务007： NLP的关键技术.mp4
┃ ┣━━任务008： 算法复杂度介绍.mp4
┃ ┣━━任务009： 课后答疑.mp4
┃ ┣━━任务010： 简单的复杂度的回顾.mp4
┃ ┣━━任务011： 归并排序.mp4
┃ ┣━━任务012： Master Theorem.mp4
┃ ┣━━任务013： 斐波那契数的时间复杂度.mp4
┃ ┣━━任务014： 斐波那契数的空间复杂度.mp4
┃ ┣━━任务015：斐波那契数的循环实现.mp4
┃ ┣━━任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4
┃ ┣━━任务017：问答系统介绍.mp4
┃ ┣━━任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4
┃ ┣━━任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4
┃ ┣━━任务020：文本处理的流程.mp4
┃ ┣━━任务021：分词-前向最大匹配.mp4
┃ ┣━━任务022：分词-后向最大匹配.mp4
┃ ┣━━任务023：分词-考虑语言模型.mp4
┃ ┣━━任务024：分词-维特比算法.mp4
┃ ┣━━任务025：拼写错误纠正.mp4
┃ ┣━━任务026： 拼写纠错（2）.mp4
┃ ┣━━任务027：拼写纠错（3）.mp4
┃ ┣━━任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4
┃ ┣━━任务029： 文本的表示.mp4
┃ ┣━━任务030：文本的相似度.mp4
┃ ┣━━任务031：tf-idf 文本表示.mp4
┃ ┣━━任务032：词向量介绍.mp4
┃ ┣━━任务033：学习词向量.mp4
┃ ┣━━任务034：倒排表.mp4
┃ ┣━━任务035：Noisy Channel Model.mp4
┃ ┣━━任务036：语言模型介绍.mp4
┃ ┣━━任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4
┃ ┣━━任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp4
┃ ┣━━任务039：估计语言模型的概率.mp4
┃ ┣━━任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4
┃ ┣━━任务041：Add-one Smoothing.mp4
┃ ┣━━任务042：Add-K Smoothing.mp4
┃ ┣━━任务043：Interpolation.mp4
┃ ┣━━任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.mp4
┃ ┣━━任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4
┃ ┣━━任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp4
┃ ┣━━任务047：Lesson6直播.mp4
┃ ┣━━任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4
┃ ┣━━任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
┃ ┗━━任务050：03利用语言模型生成句子.mp4
┣━━51-100
┃ ┣━━任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4
┃ ┣━━任务052：05专家系统介绍.mp4
┃ ┣━━任务053：06逻辑推理.mp4
┃ ┣━━任务054：07Case Study 风控.mp4
┃ ┣━━任务055：08一些难题.mp4
┃ ┣━━任务056：09机器学习介绍01.mp4
┃ ┣━━任务057：10机器学习介绍02.mp4
┃ ┣━━任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4
┃ ┣━━任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
┃ ┣━━任务060：lambda表达式.mp4
┃ ┣━━任务061：map函数的应用.mp4
┃ ┣━━任务062：filter过滤器.mp4
┃ ┣━━任务063：reduce函数.mp4
┃ ┣━━任务064：python三大推导式.mp4
┃ ┣━━任务065：闭包.mp4
┃ ┣━━任务066：装饰器一.mp4
┃ ┣━━任务067：装饰器二.mp4
┃ ┣━━任务068：初识numpy.mp4
┃ ┣━━任务069：numpy数组的创建.mp4
┃ ┣━━任务070：numpy的矢量化运算.mp4
┃ ┣━━任务071：numpy的花式索引.mp4
┃ ┣━━任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4
┃ ┣━━任务073：条件逻辑转数组.mp4
┃ ┣━━任务074：数学运算与排序.mp4
┃ ┣━━任务075：numpy文件处理.mp4
┃ ┣━━任务076：线性代数函数和随机漫步例子.mp4
┃ ┣━━任务077：词性标注-实战（1）.mp4
┃ ┣━━任务078：词性标注–实战（2）.mp4
┃ ┣━━任务079：词性标注-实战（3）.mp4
┃ ┣━━任务080：词性标注-实战（4）.mp4
┃ ┣━━任务081：词性标注-实战（5）.mp4
┃ ┣━━任务082：初识series类型.mp4
┃ ┣━━任务083：初识dataframe.mp4
┃ ┣━━任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
┃ ┣━━任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4
┃ ┣━━任务086：层次化索引.mp4
┃ ┣━━任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
┃ ┣━━任务088：pandas读写csv文件.mp4
┃ ┣━━任务089：pandas读取excel文件并画图.mp4
┃ ┣━━任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
┃ ┣━━任务091：虚拟环境的搭建.mp4
┃ ┣━━任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
┃ ┣━━任务093：调试运行爬虫程序.mp4
┃ ┣━━任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4
┃ ┣━━任务095：访问首页列表中的url .mp4
┃ ┣━━任务096：获取帖子标题和内容.mp4
┃ ┣━━任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4
┃ ┣━━任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
┃ ┣━━任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4
┃ ┗━━任务100：数据持久化代码开发.mp4
┣━━101-150
┃ ┣━━任务101：数据入库.mp4
┃ ┣━━任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
┃ ┣━━任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4
┃ ┣━━任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
┃ ┣━━任务105：精确率和召回率.mp4
┃ ┣━━任务106： 逻辑回归介绍.mp4
┃ ┣━━任务107： 逻辑回归是线性分类器.mp4
┃ ┣━━任务108： 逻辑回归的目标函数.mp4
┃ ┣━━任务109： 梯度下降法.mp4
┃ ┣━━任务110： 逻辑回归的梯度下降法.mp4
┃ ┣━━任务111： 当线性可分的时候.mp4
┃ ┣━━任务112： 关于面试的话题-01.mp4
┃ ┣━━任务113： 关于面试的话题-02.mp4
┃ ┣━━任务114： 关于面试的话题-03.mp4
┃ ┣━━任务115： 直播-01.mp4
┃ ┣━━任务116： 直播-02.mp4
┃ ┣━━任务117： 直播-03.mp4
┃ ┣━━任务118： 直播-04.mp4
┃ ┣━━任务119： 直播-05.mp4
┃ ┣━━任务120： 直播-06.mp4
┃ ┣━━任务121： 直播-07.mp4
┃ ┣━━任务122： 直播-08.mp4
┃ ┣━━任务123： 直播-09.mp4
┃ ┣━━任务124： 直播-10.mp4
┃ ┣━━任务125： 直播-11.mp4
┃ ┣━━任务126： 当数据线性可分割的时候.mp4
┃ ┣━━任务127： 限制参数变得太大.mp4
┃ ┣━━任务128： 模型复杂度与过拟合.mp4
┃ ┣━━任务129： 怎么避免过拟合.mp4
┃ ┣━━任务130： 正则介绍.mp4
┃ ┣━━任务131： L1 VS L2.mp4
┃ ┣━━任务132： review 数据结构串讲-01.mp4
┃ ┣━━任务133： review 数据结构串讲-02.mp4
┃ ┣━━任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
┃ ┣━━任务135： 交叉验证（1）.mp4
┃ ┣━━任务136： 交叉验证（2）.mp4
┃ ┣━━任务137： 正则的作用.mp4
┃ ┣━━任务138： MLE VS MAP介绍.mp4
┃ ┣━━任务139： 正则的使用.mp4
┃ ┣━━任务140： 交叉验证.mp4
┃ ┣━━任务141： 参数搜索策略.mp4
┃ ┣━━任务142： 高级：正则的灵活应用.mp4
┃ ┣━━任务143： 总结.mp4
┃ ┣━━任务144： MLE与MAP.mp4
┃ ┣━━任务145： Lasso Regression介绍.mp4
┃ ┣━━任务146： 特征选择技术.mp4
┃ ┣━━任务147： LASSO介绍.mp4
┃ ┣━━任务148： Coordinate Descent.mp4
┃ ┣━━任务149： Coordinate Descent for LASSO.mp4
┃ ┗━━任务150： 其他LASSO Solver.mp4
┣━━151-200
┃ ┣━━任务151： 变分推断 指数族家族 lda.mp4
┃ ┣━━任务152： Optimization.mp4
┃ ┣━━任务153： Optimization is Everywhere.mp4
┃ ┣━━任务154： Optimization – Categories.mp4
┃ ┣━━任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
┃ ┣━━任务156： 判断一个函数是凸函数.mp4
┃ ┣━━任务157： 解决一个具体问题1.mp4
┃ ┣━━任务158： 解决一个具体问题2.mp4
┃ ┣━━任务159： 回顾凸函数.mp4
┃ ┣━━任务160： 介绍Set Cover Problem.mp4
┃ ┣━━任务161： Approach1- Exhaustive Search.mp4
┃ ┣━━任务162： Approach2-贪心算法.mp4
┃ ┣━━任务163： Approach3-Optimization.mp4
┃ ┣━━任务164： 总结.mp4
┃ ┣━━任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
┃ ┣━━任务166： 梯度下降法的复杂度.mp4
┃ ┣━━任务167： 梯度下降法的收敛分析.mp4
┃ ┣━━任务168： 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
┃ ┣━━任务169： 收敛性推导.mp4
┃ ┣━━任务170： Linear Classifier.mp4
┃ ┣━━任务171：Margin的计算.mp4
┃ ┣━━任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
┃ ┣━━任务173： SVM的目标函数：Soft constraint.mp4
┃ ┣━━任务174： Hinge Loss.mp4
┃ ┣━━任务175： Primal-Dual介绍.mp4
┃ ┣━━任务176： attention transformer bert-01.mp4
┃ ┣━━任务177： attention transformer bert-02.mp4
┃ ┣━━任务178： Capstone项目介绍.mp4
┃ ┣━━任务179： LinearSVM的缺点.mp4
┃ ┣━━任务180： 数据映射到高维.mp4
┃ ┣━━任务181： 拉格朗日-等号条件处理.mp4
┃ ┣━━任务182： 拉格朗日-不等号条件处理.mp4
┃ ┣━━任务183： KKT条件.mp4
┃ ┣━━任务184： SVM的KKT条件.mp4
┃ ┣━━任务185： Primal-Dual介绍.mp4
┃ ┣━━任务186： SVM的Dual推导.mp4
┃ ┣━━任务187： Kernel Trick.mp4
┃ ┣━━任务188： 信息抽取介绍 直播.mp4
┃ ┣━━任务189： 命名实体识别介绍.mp4
┃ ┣━━任务190： 简历分析场景.mp4
┃ ┣━━任务191： 搭建NER分类器.mp4
┃ ┣━━任务192： 方法介绍.mp4
┃ ┣━━任务193： 基于规则的方法.mp4
┃ ┣━━任务194： 投票决策方法.mp4
┃ ┣━━任务195： 特征工程与特征表示01.mp4
┃ ┣━━任务196： 特征工程与特征表示02.mp4
┃ ┣━━任务197： 问答.mp4
┃ ┣━━任务198： 信息抽取介绍.mp4
┃ ┣━━任务199： Ontological Relation.mp4
┃ ┗━━任务200： 关系抽取方法介绍.mp4
┣━━201-250
┃ ┣━━任务201： 基于规则的方法.mp4
┃ ┣━━任务202： 基于监督学习的方法.mp4
┃ ┣━━任务203： cnn rnn transformer对比-01.mp4
┃ ┣━━任务204： cnn rnn transformer对比-02.mp4
┃ ┣━━任务205： 关系抽取.mp4
┃ ┣━━任务206： bootstrap算法的缺点.mp4
┃ ┣━━任务207： SnowBall算法.mp4
┃ ┣━━任务208： 生成模板.mp4
┃ ┣━━任务209： 生成tuple与模板评估.mp4
┃ ┣━━任务210： 评估记录+过滤.mp4
┃ ┣━━任务211： SnowBall总结.mp4
┃ ┣━━任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
┃ ┣━━任务213：实体消歧算法.mp4
┃ ┣━━任务214：Entity Resolution(实体统一).mp4
┃ ┣━━任务215：实体统一算法.mp4
┃ ┣━━任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
┃ ┣━━任务217： 什么是句法分析.mp4
┃ ┣━━任务218： 句法分析的应用.mp4
┃ ┣━━任务219： 语法.mp4
┃ ┣━━任务220： PCFG.mp4
┃ ┣━━任务221： 评估语法树.mp4
┃ ┣━━任务222： 寻找最好的树.mp4
┃ ┣━━任务223： CNF Form.mp4
┃ ┣━━任务224： CKY算法.mp4
┃ ┣━━任务225： 时序模型.mp4
┃ ┣━━任务226： HMM的介绍.mp4
┃ ┣━━任务227： HMM的应用例子.mp4
┃ ┣━━任务228： HMM的参数.mp4
┃ ┣━━任务229： HMM中的Inference问题.mp4
┃ ┣━━任务230： HMM中的F B算法1.mp4
┃ ┣━━任务231： HMM中的F B算法2.mp4
┃ ┣━━任务232： HMM中的F B算法3.mp4
┃ ┣━━任务233： Data Representation.mp4
┃ ┣━━任务234： Latent Variable Models.mp4
┃ ┣━━任务235： Complete vs Incomplete Case.mp4
┃ ┣━━任务236： MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
┃ ┣━━任务237： EM Derivation.mp4
┃ ┣━━任务238： Remarks on EM.mp4
┃ ┣━━任务239： K-means.mp4
┃ ┣━━任务240： K-means Cost Function.mp4
┃ ┣━━任务241： MLE for GMM.mp4
┃ ┣━━任务242：模拟面试(mp3)-01.mp3
┃ ┣━━任务243：模拟面试(mp3)-02.mp3
┃ ┣━━任务244： HMM中的参数.mp4
┃ ┣━━任务245： Complete vs Incomplete Case.mp4
┃ ┣━━任务246： Complete Case.mp4
┃ ┣━━任务247： Incomplete Case.mp4
┃ ┣━━任务248： EM算法回顾.mp4
┃ ┣━━任务249： F B算法回顾.mp4
┃ ┗━━任务250： 估计PI.mp4
┣━━251-300
┃ ┣━━任务251： 估计B.mp4
┃ ┣━━任务252： 估计A.mp4
┃ ┣━━任务253： 公司实际项目串讲-01.mp4
┃ ┣━━任务254： 公司实际项目串讲-02.mp4
┃ ┣━━任务255： 公司实际项目串讲-03.mp4
┃ ┣━━任务256： 有向图与无向图模型.mp4
┃ ┣━━任务257： 生成模型与判别模型.mp4
┃ ┣━━任务258： Log-Linear Model.mp4
┃ ┣━━任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
┃ ┣━━任务260： CRF介绍.mp4
┃ ┣━━任务261： Inference问题.mp4
┃ ┣━━任务262： 参数估计.mp4
┃ ┣━━任务263： wordvector词向量.mp4
┃ ┣━━任务264： Global Generation of Distributed Representation.mp4
┃ ┣━━任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
┃ ┣━━任务266： Skip-Gram Model.mp4
┃ ┣━━任务267： 语料库.mp4
┃ ┣━━任务268： Word2Vec代码.mp4
┃ ┣━━任务269： 训练SkipGram问题.mp4
┃ ┣━━任务270： SkipGram另一种目标函数构建.mp4
┃ ┣━━任务271： SkipGram的negative sampling.mp4
┃ ┣━━任务272： 评估词向量.mp4
┃ ┣━━任务273： 词向量在推荐系统中的应用.mp4
┃ ┣━━任务274： 梯度提升树.mp4
┃ ┣━━任务275： 答疑.mp4
┃ ┣━━任务276： Word2vec.mp4
┃ ┣━━任务277： Learning with Subword.mp4
┃ ┣━━任务278： When subword is needed.mp4
┃ ┣━━任务279： Learn Embedding from Language Model.mp4
┃ ┣━━任务280： What are potential solutions.mp4
┃ ┣━━任务281： Elmo at Glance.mp4
┃ ┣━━任务282： Category of Word Representation.mp4
┃ ┣━━任务283： 神经网络介绍.mp4
┃ ┣━━任务284： 激活函数.mp4
┃ ┣━━任务285：MLP.mp4
┃ ┣━━任务286：多层神经网络.mp4
┃ ┣━━任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
┃ ┣━━任务288：Biological Inspiration.mp4
┃ ┣━━任务289：回顾神经网络.mp4
┃ ┣━━任务290： 神经网络的损失函数.mp4
┃ ┣━━任务291： BP算法的核心流程.mp4
┃ ┣━━任务292： 对输出层的梯度计算.mp4
┃ ┣━━任务293： 对隐含层的梯度计算.mp4
┃ ┣━━任务294：对参数的梯度计算.mp4
┃ ┣━━任务295： 对BP算法的总结.mp4
┃ ┣━━任务296： gradient checking.mp4
┃ ┣━━任务297： 深度学习与非凸函数.mp4
┃ ┣━━任务298： 深度学习中的Plateau.mp4
┃ ┣━━任务299： SGD的收敛条件.mp4
┃ ┗━━任务300： Early Stopping.mp4
┣━━301-350
┃ ┣━━任务301： 为什么需要递归神经网络？.mp4
┃ ┣━━任务302： 递归神经网络介绍.mp4
┃ ┣━━任务303： 语言模型.mp4
┃ ┣━━任务304： RNN的深度.mp4
┃ ┣━━任务305： 梯度爆炸和梯度消失.mp4
┃ ┣━━任务306： Gradient Clipping.mp4
┃ ┣━━任务307： LSTM的介绍.mp4
┃ ┣━━任务308： LSTM的应用.mp4
┃ ┣━━任务309： Bi-Directional LSTM.mp4
┃ ┣━━任务310： Gated Recurrent Unit.mp4
┃ ┣━━任务311： 问答系统讲解01.mp4
┃ ┣━━任务312： 问答系统讲解02.mp4
┃ ┣━━任务313： Representation Learning.mp4
┃ ┣━━任务314： What makes good representation-01.mp4
┃ ┣━━任务315： What makes good representation-02.mp4
┃ ┣━━任务316： What makes good representation-03.mp4
┃ ┣━━任务317： Why Deep.mp4
┃ ┣━━任务318： Why Deep Learning Hard to Train.mp4
┃ ┣━━任务319： Ways to Solve Training.mp4
┃ ┣━━任务320： Dropout 介绍.mp4
┃ ┣━━任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
┃ ┣━━任务322： 机器翻译.mp4
┃ ┣━━任务323： Multimodal Learning.mp4
┃ ┣━━任务324： Seq2Seq模型.mp4
┃ ┣━━任务325： Seq2Seq训练介绍.mp4
┃ ┣━━任务326： Inference Decoding.mp4
┃ ┣━━任务327： Exhaustic Search.mp4
┃ ┣━━任务328： Beam Search.mp4
┃ ┣━━任务329： 回顾Multimodal Learning.mp4
┃ ┣━━任务330： Attention注意力机制介绍.mp4
┃ ┣━━任务331： 看图说话介绍.mp4
┃ ┣━━任务332： 图像识别的注意力机制.mp4
┃ ┣━━任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
┃ ┣━━任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
┃ ┣━━任务335： 回顾Seq2Seq模型.mp4
┃ ┣━━任务336： Seq2Seq的Attention.mp4
┃ ┣━━任务337： Self-Attention1.mp4
┃ ┣━━任务338： Self-Attention2.mp4
┃ ┣━━任务339： 深度文本匹配-01.mp4
┃ ┣━━任务340： 深度文本匹配-02.mp4
┃ ┣━━任务341： 回顾Attention.mp4
┃ ┣━━任务342： RNN LSTM-based models.mp4
┃ ┣━━任务343： Transformer的结构.mp4
┃ ┣━━任务344： Each Encoder Block.mp4
┃ ┣━━任务345： Self-Attention.mp4
┃ ┣━━任务346： Add Normalize.mp4
┃ ┣━━任务347： BERT概念.mp4
┃ ┣━━任务348： 回顾Language model.mp4
┃ ┣━━任务349： masked Language model.mp4
┃ ┗━━任务350： masked Language model存在的问题.mp4
┗━━351-407
┣━━任务351：LSTM.mp4
┣━━任务352： BERT训练过程.mp4
┣━━任务353：PGM领域.mp4
┣━━任务354： 主题模型.mp4
┣━━任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
┣━━任务356： 预测的过程.mp4
┣━━任务357： GD，SGD，Adagrad算法.mp4
┣━━任务358： 回顾LDA.mp4
┣━━任务359： 举例说明生成的过程.mp4
┣━━任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.mp4
┣━━任务361： α到θi的生成.mp4
┣━━任务362： 举例说明生成文章.mp4
┣━━任务363： gibbs sampler.mp4
┣━━任务364： collapsed gibbs sampling-01.mp4
┣━━任务365： collapsed gibbs sampling-02.mp4
┣━━任务366： collapsed gibbs sampling-03.mp4
┣━━任务367： collapsed gibbs sampling-04.mp4
┣━━任务368： collapsed gibbs sampling-05.mp4
┣━━任务369： 推导过程01.mp4
┣━━任务370： 推导过程02.mp4
┣━━任务371： 推导过程03.mp4
┣━━任务372： Gibbs采样01.mp4
┣━━任务373： Gibbs采样02.mp4
┣━━任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
┣━━任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
┣━━任务376： 核函数.mp4
┣━━任务377： 直播-01.mp4
┣━━任务378： 直播-02.mp4
┣━━任务379： 直播-03.mp4
┣━━任务380： 直播-04.mp4
┣━━任务381： 直播-05.mp4
┣━━任务382： 直播-06.mp4
┣━━任务383： 直播-07.mp4
┣━━任务384： 直播-01.mp4
┣━━任务385：直播-02.mp4
┣━━任务386：直播-03.mp4
┣━━任务387：直播-04.mp4
┣━━任务388：直播-05.mp4
┣━━任务389：直播-06.mp4
┣━━任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4
┣━━任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4
┣━━任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4
┣━━任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
┣━━任务394： GMM-01.mp4
┣━━任务395： GMM-02.mp4
┣━━任务396： GMM-03.mp4
┣━━任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4
┣━━任务398： 改进思路.mp4
┣━━任务399： Bert 的目标函数.mp4
┣━━任务400： permutation.mp4
┣━━任务401：pytorch实现skip-gram.mp4
┣━━任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4
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