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      黑馬人工智能AI零基礎到精通教程

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      發表于 2023-2-4 22:20:01 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
      黑馬人工智能AI零基礎到精通教程


      人工智能趨勢
        人工智能是當前乃至未來時代熱門的技術之一,已在全球范圍內掀起了研究與學習熱潮。人工智能連續四年成為大學最熱門專業。! 課程知識體系完備,從簡明的python語言開始,到機器學習,再到AI的兩大應用方向:計算機視覺(CV)和自然語言處理(NLP),幾乎包含了當下AI就業市場的全部需求。同時,課程學習曲線設計平滑,根據學習者對知識的消化吸收情況,循序漸進增強自身的AI技能。

      [attach]8239[/attach]

      學完收獲:

      實戰項目:實時人臉識別檢測項目:
      本項目可通過攝像頭實時采集視頻人臉數據,也可批量圖片輸入自動化識別人臉;本項目對視頻可實現人臉的跟蹤,并標注姓名、性別、情緒(開心、生氣、自然)等信息并能對進入視頻的陌生人報警,通過對人眼狀態的監測對疲勞駕駛發出警報,并能通過對深度神經網絡的訓練,進行活體檢測。



      [attach]8241[/attach]





      智能文本分類系統
      智能文本分類系統是一款toB類型的應用, 解決泛娛樂領域公司內部對文本分類的需求, 用以支持推薦系統, 精準營銷系統等, 它能夠將各類非結構化文本進行精確分類,打上一個或多個適合的標簽.從系統本身角度: 系統內包含很多NLP基礎任務的處理,比如分詞任務,命名實體識別任務等,又是機器翻譯,文本生成工作的基礎。因此,智能文本分類任務是學習NLP的必經之路。




      [attach]8242[/attach]




      項目亮點
           1.搭建多模型訓練服務,保證在訓練過程中,進行資源監控和分配,得以高效率在有限資源內進行模型訓練。
      2.搭建多線程并行預測服務,為了滿足性能要求,這里我們將利用多線程的方式,并對每一個獲得結果做最         后綜合處理。
      3.圖譜權重更新,隨著模型的預測完成,將使用預測概率更新在該路徑權重,最后根據權重計算規則,
      獲得最后結果。
      4.使用n-gram特征工程,來捕捉詞序對結果的影響。
      5.使用fasttext模型,適應在語料變化大,模型數量規模大,模型上下線頻繁的場景。
      智慧交通


      汽車的日益普及在給人們帶來極大便利的同時,也導致了擁堵的交通路況,以及更為頻發的交通事故。智能交通技術已成為推動現代技術交通技術發展的重要力量,智能交通不僅能夠提供實時的交通路況信息,幫助交通管理者規劃管理策略,而且還能優化出行者的出行策略。還可以減輕交通道路的堵塞情況,降低交通事故的發生概率,提高道路運行的安全系數。智慧交通項目利用深度學習技術,跟蹤路面實時車輛通行狀況,并逐幀記錄不同行車道車流量數目。車輛自動計數系統由計數系統、圖像抓拍系統、實時監控錄像系統組成,可在視頻看出每個車輛的連續幀路徑。該項目可拓展性強,可根據企業業務,外接計費結算系統、LED顯示系統、語音播報系統、供電防雷系統等


      項目展示:智慧交通技術架構圖
      [attach]8243[/attach]
      在線醫生
      在線醫生是一款toC類型的應用, 以微信公眾號為依托, 用戶通過微信掃碼與在線AI醫生進行交流,通過循序漸進描述自己的癥狀, 在線醫生將逐步確定病情,同時也支持部分的閑聊功能,提升用戶
      項目展示:
      [attach]8244[/attach]


      項目亮點:
      1. 基于醫療知識圖譜的實體檢索技術。
      2. 基于bert遷移學習的命名實體審核技術
      3. 基于BiLSTM+CRF的命名實體識別技術
      4. 基于微信公眾號和flask的模型部署服務


      計算機視覺案例實戰
      市場價值:
      綜合運用計算機視覺及圖像處理相關技術,并將其用于企業業務場景及工業檢測如場景識別,手勢姿態識別,畫風遷移及生成,人體姿態估計等多方應用案例,通過案例實踐,能夠熟悉深度學習主要及前沿網絡模型的架構原理及在實際業務場景中的應用,結合實踐掌握深度學習在計算機視覺中的應用。
      學習內容:
      1.視頻中場景識別案例
      通過卷積神經網絡實現場景識別,與傳統的人工特征SIFT, HOG形成鮮明對比,通過訓練模型,提取圖片中的特征,組合出更的特征,最終實現場景識別,是前沿的場景識別方法,通過本案例,可牢固掌握Deep Learning的網絡結構、數據集增強方法,掌握CNN提取圖像特征和組合特征的特點并學習卷積神經網絡提高模型容量和降低模型過擬合的方法。





      [attach]8245[/attach]
      2.垃圾圖片分類案例
      紙巾再濕也是干垃圾?瓜子皮再干也是濕垃圾?你是否傻傻分不清?通過這個案例,你不僅能無障礙分類垃圾,
      更能學會一系列深度學習技能,例如:
      1,掌握EfficientNet等最新的深度神經網絡模型;
      2,掌握圖片分類問題高分優化技巧;
      3,學會使用分布式任務隊列Celery構建企業級應用等。














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      3.Flappy Bird的深度強化學習
      本案例將完成如下游戲場景:障礙物以一定速度往左前行,小鳥拍打翅膀向上或向下飛翔來避開障礙物,如果碰到障礙物,游戲就GAME OVER!而我們通過強化學習能夠使小鳥能夠自動識別障礙物,做出正確的動作(向上或向下飛翔)。
      通過這個案例,你將學會:
      1,深度強化學習模型訓練及馬爾科夫決策原理
      2,強化學習原理及貝爾曼優化
      3,將一個游戲決策問題轉換成對瞬時多維圖像的分類識別問題并運用卷積神經網絡來進行策略優化
      [attach]8247[/attach]
      4.畫風融合和遷移
      通過深度學習網絡實現畫風Style與內容Content融合,最小化損失函數根據迭代最終生成手繪風格圖像,其他案例如建筑物變化為梵高風格,狗狗變成梵高風格圖片等,都是基于深度神經網絡自動生成。
      通過這個案例,你將學會:
      1,基于深度神經網絡完成圖像融合重構及畫風遷移
      2、通過雙損失函數調節實現風格內容的比例制衡
      3,神經網絡自適應匹配不同風格畫作與寫實畫風融合,真正實現AI的藝術創作




      [attach]8248[/attach]
      5.畫風融合及生成
      通過生成對抗網絡網絡DCGAN等實現二次元圖片的自動生成,通過這個案例,你將學會:
      1,掌握非監督圖像的生成技術及風格遷移
      2、了解深度卷積生成對抗網絡原理及其變體
      3,掌握CycleGAN及特征解耦圖像生成技術



      [attach]8249[/attach]
      6.姿態估計及處理
      手勢識別,人體姿態是人機交互領域一個重要的研究方向,本案例通過預測手勢或姿態進行人機交互的技術其商用前景廣泛,通過這個案例,你將學會:
      1,自底向上的方法:檢測圖像中的所有部件(即所有人的肢體關節),然后將屬于不同人的部件進行關聯/分組。
      2,自頂向下的方法:加入一個人體檢測器,然后分別估計各個部件,最后再計算每個人的姿態。
      3,OpenPose,DeepCut,動作捕捉和增強現實等相關原理及方法







      [attach]8250[/attach]
      自然語言處理(NLP)案例實戰
      1.MSCOCO圖像說明生成
      案例介紹
      輸入為一張圖片,輸出該圖片的說明描述文本。使用MSCOCO圖像數據集,基于seq2seq的模型架構,編碼器使用InceptionV3的遷移預訓練模型,在此基礎上進行微調,提取圖像的表征。解碼器使用帶有attention機制的GRU模型,結合圖片表征循環生成文本,其中包含多個工程技巧。


      [attach]8251[/attach]
      2.IMDB影評情感分析
      案例介紹
      輸入為一段影評文本,輸出為該段文本情感傾向。在這個案例中我們將使用多個不同隱層的RNN進行效果對比,以獲得在IMDB標注數據集上的最有表現,同時調節不同超參數,印證它們帶來的不同模型效果。


      [attach]8252[/attach]

      3.莎士比亞風格的文本生成
      案例介紹
      輸入為任意文本,循環輸出指定長度的莎士比亞風格的文本。以莎士比亞的劇作為訓練樣本,使用GRU模型直接生成概率分布,通過random categorical進行結果選擇,找到最有可能的生成方案。




      [attach]8253[/attach]
      4.西班牙語到英語的機器翻譯
      案例介紹
      輸入為一段西班牙語,輸出為對應同義的英文。以典型的西班牙語到英語的翻譯文本為語料,使用帶有attention機制的RNN模型,對Attention的效果進行可視化分析,并不斷探尋這種機制的原理與改進方案。


      [attach]8254[/attach]
      5.模型并行與分布式的實踐
      案例介紹
      如何加快模型的訓練和預測速度,使得在象牙塔中的理想模型能夠應用于實際,促進商業化發展,一直是困擾公司技術團隊的關鍵問題。該案例將從模型并行與分布式基本理論開始,闡述這種技術方案如何改善以上問題,并通過一系列實驗對比結果論證方法的可行性。


      [attach]8255[/attach]

      6.應用于bert模型的動態量化技術
      案例介紹
      隨著大型模型的出現,各項任務的指標都有了突飛猛進,但是如何將其部署在計算性能有限的場景下,如移動設備,個人終端等,成為阻礙模型應用的瓶頸,因此,模型壓縮技術開始在工業界普及,尤其以能夠快速操作的動,靜態量化技術為主,該案例將詳細介紹在大型模型bert上的動態量化技術,對比量化后模型的性能情況。



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      目錄:
      • ——/0000黑馬【年度鉆石會員】人工智能AI進階2022年/
        ├──0000黑馬【年度鉆石會員】人工智能AI進階
        ├──【 主學習路線】01、階段一 人工智能Python基礎
        | ├──1–第一章 計算機組成原理
        | | └──1–計算機原理
        | ├──10–第十章 公共方法
        | | ├──1–公共方法
        | | └──2–推導式
        | ├──11–第十一章 函數
        | | ├──1–函數介紹
        | | ├──10–函數參數二
        | | ├──11–拆包, 交換變量
        | | ├──12–引用
        | | ├──2–函數參數一
        | | ├──3–函數返回值一
        | | ├──4–函數文檔說明
        | | ├──5–函數嵌套
        | | ├──6–局部變量
        | | ├──7–全局變量
        | | ├──8–函數執行流程
        | | └──9–函數返回值二
        | ├──12–第十二章 函數強化
        | | ├──1–函數應用學員管理系統
        | | ├──2–課后練習(學員管理系統)
        | | ├──3–遞歸函數
        | | ├──4–匿名函數
        | | └──5–高階函數
        | ├──13–第十三章 文件操作
        | | ├──1–文件操作介紹
        | | ├──2–文件讀寫操作
        | | ├──3–案例文件備份
        | | └──4–文件及文件夾的相關操作
        | ├──14–第十四章 面向對象
        | | ├──1–面向對象介紹
        | | ├──10–私有屬性和方法
        | | ├──11–多態
        | | ├──12–類屬性及相關方法
        | | ├──2–類和對象
        | | ├──3–對象屬性操作
        | | ├──4–魔法方法
        | | ├──5–案例烤地瓜
        | | ├──6–案例 搬家具
        | | ├──7–繼承
        | | ├──8–子類重寫父類屬性和方法
        | | └──9–super方法使用
        | ├──15–第十五章 異常
        | | ├──1–異常介紹
        | | ├──2–捕獲異常
        | | ├──3–異常傳遞
        | | └──4–自定義異常
        | ├──16–第十六章 模塊
        | | ├──1–模塊介紹
        | | ├──2–模塊制作
        | | └──3–python中的包
        | ├──17–第十七章 學生管理系統(面向對象版)
        | | └──1–學生管理系統(面向對象)
        | ├──2–第二章 python基礎語法
        | | ├──1–課程介紹
        | | ├──2–注釋
        | | ├──3–變量
        | | ├──4–bug認識
        | | ├──5–數據類型
        | | ├──6–輸出
        | | ├──7–輸入
        | | ├──8–數據類型轉換
        | | └──9–運算符
        | ├──3–第三章 判斷語句
        | | ├──1–判斷語句介紹
        | | ├──2–if基本格式
        | | ├──3–if…elif…else格式
        | | ├──4–if嵌套
        | | └──5–案例猜拳游戲
        | ├──4–第四章 循環語句
        | | ├──1–循環語句介紹
        | | ├──2–while循環
        | | ├──3–循環應用
        | | ├──4–break和continue
        | | ├──5–while循環嵌套及應用
        | | ├──6–for循環
        | | └──7–循環else應用
        | ├──5–第五章 字符串
        | | ├──1–字符串介紹
        | | ├──2–輸入輸出
        | | ├──3–切片
        | | └──4–字符串操作方法
        | ├──6–第六章 列表
        | | ├──1–列表相關操作
        | | ├──2–列表循環遍歷
        | | └──3–列表嵌套
        | ├──7–第七章 元組
        | | └──1–元組相關操作
        | ├──8–第八章 字典
        | | ├──1–字典介紹
        | | ├──2–字典的常見操作
        | | └──3–字典遍歷
        | └──9–第九章 集合
        | | └──1–集合的相關操作
        ├──【 主學習路線】02、階段二 人工智能Python高級
        | ├──1–第一章 Linux基礎命令
        | | ├──1–linux簡介
        | | └──2–linux相關命令
        | ├──10–第十章 MySqL數據庫高級使用
        | | ├──1–條件查詢
        | | ├──2–實戰操作
        | | ├──3–外鍵使用
        | | ├──4–視圖
        | | ├──5–事務
        | | ├──6–索引
        | | ├──7–設計范式
        | | └──8–PyMySQL的使用
        | ├──2–第二章 Linux高級命令
        | | ├──1–linux高級操作
        | | ├──2–遠程控制
        | | └──3–vim介紹
        | ├──3–第三章 多任務編程
        | | ├──1–多任務介紹
        | | ├──2–多進程介紹
        | | ├──3–多線程介紹
        | | ├──4–鎖的介紹
        | | └──5–進程和線程的對比
        | ├──4–第四章 網絡編程
        | | ├──1–ip和端口介紹
        | | ├──2–TCP介紹
        | | ├──3–TCP開發流程
        | | └──4–多任務案例
        | ├──5–第五章 HTTP協議和靜態服務器
        | | ├──1–HTTP協議
        | | └──2–靜態web服務器搭建
        | ├──6–第六章 閉包,裝飾器及python高級語法
        | | ├──1–閉包
        | | ├──2–裝飾器
        | | ├──3–property語法
        | | ├──4–with語法
        | | └──5–python高級語法
        | ├──7–第七章 正則表達式
        | | └──1–正則表達式
        | ├──8–第八章 數據結構與算法
        | | ├──1–算法概念
        | | ├──10–選擇排序
        | | ├──11–插入排序
        | | ├──12–快速排序
        | | ├──13–二分查找
        | | ├──14–二叉樹
        | | ├──15–二叉樹的遍歷
        | | ├──2–時間復雜度
        | | ├──3–空間復雜度
        | | ├──4–數據結構
        | | ├──5–順序表
        | | ├──6–鏈表
        | | ├──7–棧
        | | ├──8–隊列
        | | └──9–冒泡排序
        | └──9–第九章 MySql數據庫基本使用
        | | ├──1–數據庫介紹
        | | ├──2–數據表的基本操作
        | | ├──3–where條件查詢
        | | └──4–排序
        ├──【 主學習路線】03、階段三 人工智能機器學習
        | ├──1–第一章 機器學習概述V2.1
        | | └──1–機器學習介紹
        | ├──10–第十章 決策樹V2.1
        | | ├──1–信息增益
        | | ├──2–特征提取
        | | ├──3–案例泰坦生存預測
        | | └──4–回歸決策樹
        | ├──11–第十一章 集成學習V2.1
        | | ├──1–集成介紹
        | | ├──2–隨機森林案例
        | | └──3–集成學習
        | ├──12–第十二章 聚類算法V2.1
        | | └──1–聚類算法
        | ├──13–第十三章 樸素貝葉斯V2.1
        | | └──1–樸素貝葉斯
        | ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
        | | └──1–SVM算法
        | ├──15–第十五章 EM算法V2.1
        | | └──1–EM算法
        | ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
        | | └──1–HMM算法
        | ├──17–第十七章 集成學習進階V2.1
        | | ├──1–XGBoost算法
        | | ├──2–otto案例
        | | ├──3–lightGBM算法
        | | └──4–絕地求生案例
        | ├──2–第二章 環境安裝和使用V2.1
        | | └──1–環境安裝及使用
        | ├──3–第三章 matplotlibV2.1
        | | └──1–matplotlib使用
        | ├──4–第四章 numpyV2.1
        | | └──1–numpy使用
        | ├──5–第五章 pandasV2.1
        | | ├──1–pandas數據結構
        | | ├──2–pandas基礎使用
        | | ├──3–pandas高級使用
        | | └──4–電影案例分析
        | ├──6–第六章 seabornV2.1
        | | ├──1–繪制統計圖
        | | ├──2–分類數據繪圖
        | | ├──3–NBA案例
        | | └──4–北京租房數據統計分析
        | ├──7–第七章 K近鄰算法V2.1
        | | ├──1–k近鄰算法介紹
        | | ├──2–kd樹
        | | ├──3–數據集處理
        | | ├──4–特征工程
        | | ├──5–KNN總結
        | | ├──6–交叉驗證, 網格搜索
        | | └──7–案例 Facebook位置預測
        | ├──8–第八章 線性回歸V2.1
        | | ├──1–回歸介紹
        | | ├──2–損失優化
        | | └──3–回歸相關知識
        | └──9–第九章 邏輯回歸V2.1
        | | └──1–邏輯回歸
        ├──【 主學習路線】04、階段四 計算機視覺與圖像處理
        | ├──1–第一章 課程簡介_v2.0
        | | ├──1–深度學習
        | | └──2–計算機視覺(CV)
        | ├──10–第十章 圖像特征提取與描述_v2.0
        | | ├──1–角點特征
        | | ├──2–Harris和Shi-Tomas算法
        | | ├──3–SIFT
        | | ├──4–Fast和ORB算法
        | | └──5–LBP和HOG特征算子
        | ├──11–第十一章 視頻操作_v2.0
        | | ├──1–視頻讀寫
        | | └──2–視頻追蹤
        | ├──12–第十二章 案例人臉案例_v2.0
        | | └──1–案例人臉案例
        | ├──2–第二章 tensorflow入門_v2.0
        | | ├──1–tensorflow和keras簡介
        | | └──2–快速入門模型
        | ├──3–第三章 深度神經網絡_v2.0
        | | ├──1–神經網絡簡介
        | | ├──2–常見的損失函數
        | | ├──3–深度學習的優化方法
        | | ├──4–深度學習的正則化
        | | ├──5–神經網絡案例
        | | └──6–卷積神經網絡CNN
        | ├──4–第四章 圖像分類_v2.0
        | | ├──1–圖像分類簡介
        | | ├──2–AlexNet
        | | ├──3–VGG
        | | ├──4–GoogleNet
        | | ├──5–ResNet
        | | ├──6–圖像增強方法
        | | └──7–模型微調
        | ├──5–第五章 目標檢測_v2.0
        | | ├──1–目標檢測概述
        | | ├──2–R-CNN網絡基礎
        | | ├──3–Faster-RCNN原理與實現
        | | ├──4–yolo系列算法
        | | ├──5–yoloV3案例
        | | └──6–SSD模型介紹
        | ├──6–第六章 圖像分割_v2.0
        | | ├──1–目標分割介紹
        | | ├──2–語義分割:FCN與Unet
        | | ├──3–Unet-案例
        | | └──4–實例分割:MaskRCNN
        | ├──7–第七章 OpenCV簡介_v2.0
        | | ├──1–圖像處理簡介
        | | ├──2–OpenCV簡介及安裝方法
        | | └──3–OpenCV的模塊
        | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
        | | ├──1–圖像的基礎操作
        | | └──2–算數操作
        | └──9–第九章 OpenCV圖像處理_v2.0
        | | ├──1–幾何變換
        | | ├──2–形態學操作
        | | ├──3–圖像平滑
        | | ├──4–直方圖
        | | ├──5–邊緣檢測
        | | ├──6–模版匹配和霍夫變換
        | | └──7–輪廓檢測
        ├──【 主學習路線】05、階段五 NLP自然語言處理
        | ├──1–第一章 Pytorch工具_v2.0
        | | ├──1–認識pytorch
        | | ├──2– Pytorch中的autograd
        | | ├──3–使用Pytorch構建一個神經網絡
        | | └──4–使用Pytorch構建一個分類器
        | ├──10–第十章 遷移學習-v2.0
        | | ├──1–遷移學習理論
        | | ├──2–NLP中的標準數據集
        | | ├──3–NLP中的常用預訓練模型
        | | ├──4–加載和使用預訓練模型
        | | └──5–遷移學習實踐
        | ├──11–第十一章 BERT,Transformer的模型架構與詳解-v2.0
        | | ├──1–認識BERT
        | | ├──10–BERT模型的優點和缺點
        | | ├──11–BERT的MLM任務為什么采用80% 10% 10%的策略
        | | ├──12–長文本預測任務使用BERT如何構造訓練樣本
        | | ├──2–Transformer的結構是什么樣的 各個子模塊各有什么作用
        | | ├──3–Transformer結構中的Decoder端具體輸入
        | | ├──4–Transformer中的self-attention
        | | ├──5–采用Multi-head Attention的原因和計算規則
        | | ├──6–Transformer相比于RNN的優勢和原因
        | | ├──7–Transformer可以代替seq2seq的原因
        | | ├──8–self-attention公式中添加scaled的原因
        | | └──9–Transformer架構的并行化是如何進行的
        | ├──12–第十二章 ELMo, GPT等經典模型的介紹與對比-v2.0
        | | ├──1–認識ELMo
        | | ├──2–認識GPT
        | | ├──3–認識GPT2
        | | └──4–請詳述BERT, GPT, ELMo模型的對比和各自的優缺點
        | ├──13–第十三章 HMM模型-v2.0
        | | ├──1–馬爾科夫鏈
        | | ├──2–HMM簡介
        | | ├──3–HMM模型基礎
        | | └──4–維特比算法解碼隱藏狀態序列
        | ├──14–第十四章 經典的序列模型-v2.0
        | | └──1–認識HMM與CRF模型
        | ├──2–第二章 自然語言處理NLP介紹-v2.0
        | | └──1–NLP簡介
        | ├──3–第三章 文本預處理-v2.0
        | | ├──1–認識文本預處理
        | | ├──2–文本處理的基本方法
        | | ├──3–文本張量表示方法
        | | ├──4–文本的數據分析
        | | ├──5–文本的特征處理
        | | └──6–文本數據增強
        | ├──4–第四章 RNN架構解析-v2.0
        | | ├──1–認識RNN模型
        | | ├──2–傳統RNN模型
        | | ├──3–LSTM模型
        | | ├──4–GRU模型
        | | └──5–注意力機制
        | ├──5–第五章 RNN經典案例-v2.0
        | | ├──1–使用RNN模型構建人名分類器
        | | └──2–使用seq2seq模型架構實現英譯法任務
        | ├──6–第六章 莎士比亞風格的文本生成任務-v2.0
        | | └──1–莎士比亞風格的文本生成任務
        | ├──7–第七章 Transformer背景介紹-v2.0
        | | └──1–Transformer背景介紹
        | ├──8–第八章 Transformer架構解析-v2.0
        | | ├──1–認識Transformer架構
        | | ├──10–編碼器
        | | ├──11–解碼器層
        | | ├──12–解碼器
        | | ├──13–輸出部分實現
        | | ├──14–模型構建
        | | ├──2–輸入部分實現
        | | ├──3–掩碼張量
        | | ├──4–注意力機制
        | | ├──5–多頭注意力機制
        | | ├──6–前饋全連接層
        | | ├──7–規范化層
        | | ├──8–子層連接結構
        | | └──9–編碼器層
        | └──9–第九章 fasttext工具的使用-v2.0
        | | ├──1–認識fasttext工具
        | | ├──2–進行文本分類
        | | ├──3–訓練詞向量
        | | └──4–詞向量遷移
        ├──【 主學習路線】06、階段六 人工智能項目實戰
        | ├──1–第一章 智慧交通
        | | ├──1–項目簡介
        | | ├──10–車流量統計
        | | ├──11–相機校正
        | | ├──12–相機校正和圖像去畸變
        | | ├──13–車道線提取
        | | ├──14–透視變換
        | | ├──15–車道線定位與擬合
        | | ├──16–車道曲率與車輛偏離中心線距離
        | | ├──17–在視頻中進行車道線檢測
        | | ├──18–SIamese網絡系列(選學)
        | | ├──19–跟蹤效果(選學)
        | | ├──2–算法原理
        | | ├──20–數據集處理(選學)
        | | ├──21–網絡模型搭建(選學)
        | | ├──22–網絡模型訓練(選學)
        | | ├──23–網絡模型測試(選學)
        | | ├──24–網絡模型應用(選學)
        | | ├──3–多目標跟蹤
        | | ├──4–輔助功能
        | | ├──5–卡爾曼濾波
        | | ├──6–匈牙利算法
        | | ├──7–數據關聯
        | | ├──8–SORT
        | | └──9–目標檢測
        | ├──2–第二章 在線醫生
        | | ├──1–背景介紹
        | | ├──10–結構化數據流水線
        | | ├──11–非結構化數據流水線
        | | ├──12–任務介紹與模型選用
        | | ├──13–訓練數據集
        | | ├──14–BERT中文預訓練模型
        | | ├──15–構建RNN模型
        | | ├──16–進行模型訓練
        | | ├──17–NE模型使用
        | | ├──18–命名實體識別介紹
        | | ├──19–BiLSTM介紹
        | | ├──2–Unit對話API使用
        | | ├──20–CRF介紹
        | | ├──21–BiLSTM+CRF模型
        | | ├──22–模型訓練
        | | ├──23–模型使用
        | | ├──24–在線部分簡要分析
        | | ├──25–werobot服務構建
        | | ├──26–主要邏輯服務
        | | ├──27–任務介紹與模型選用及訓練數據集
        | | ├──28–BERT中文預訓練模型1
        | | ├──29–微調模型
        | | ├──3–在線醫生的總體架構
        | | ├──30–進行模型訓練1
        | | ├──31–模型部署
        | | ├──32–系統聯調與測試
        | | ├──4–總體架構中的工具介紹
        | | ├──5–neo4j簡介
        | | ├──6–neo4j圖數據庫的安裝
        | | ├──7–Cypher介紹與使用
        | | ├──8–在Python中使用neo4j
        | | └──9–離線部分簡要分析
        | ├──3–第三章 智能文本分類系統
        | | ├──1–整體系統搭建
        | | ├──2–構建標簽詞匯圖譜
        | | ├──3–特征工程和fasttext模型訓練
        | | ├──4–多模型訓練和預測
        | | ├──5–系統聯調和測試
        | | ├──6–泛娛樂推薦介紹
        | | ├──7–召回模塊
        | | └──8–排序模塊
        | └──4–第四章 實時人臉識別檢測項目
        | | ├──1–人臉識別
        | | ├──2–口罩檢測
        | | ├──3–Dlib模型訓練
        | | ├──4–活體檢測
        | | └──5–屬性識別
        ├──【 主學習路線】07、階段七 人工智能面試強化(贈送)
        | ├──1–第一章 自動編碼器
        | | ├──1–自動編碼器歷史與應用介紹
        | | ├──2–構建自動編碼器
        | | ├──3–自動編碼器改進技巧
        | | └──4–變分自動編碼器
        | ├──10–第十章 貝葉斯方法實現及粒子濾波
        | | └──1–貝葉斯方法實現及粒子濾波
        | ├──11–第十一章 深度強化學習
        | | ├──1–強化學習
        | | ├──2–Q-learning算法
        | | └──3–Deep Q-Network
        | ├──2–第二章 圖像分割應用
        | | └──1–圖像分割應用介紹
        | ├──3–第三章 生成對抗學習
        | | └──1–生成對抗學習
        | ├──4–第四章 算法進階遷移學習
        | | └──1–遷移學習介紹
        | ├──5–第五章 模型可解釋
        | | └──1–模型可解釋
        | ├──6–第六章 模型壓縮
        | | └──1–模型壓縮
        | ├──7–第七章 終生學習
        | | └──1–終生學習
        | ├──8–第八章 算法進階進化學習
        | | └──1–進化學習
        | └──9–第九章 貝葉斯方法
        | | └──1–貝葉斯方法
        ├──【課外拓展】01、階段一 HR面試技巧
        | ├──第二章 2-求職篇
        | | └──0-1 求職篇
        | ├──第三章 3-面試篇
        | | └──0-1 面試篇
        | ├──第四章 4-試用期篇
        | | └──0-1 試用期
        | └──第一章 1-HR面試技巧
        | | ├──1-眾里尋他千百度,你的簡歷在何處.mp4 170.16M
        | | ├──10-應聘企業早知道.mp4 40.64M
        | | ├──11-談錢怎么不傷感情.mp4 55.63M
        | | ├──12-工作中的困難,你是如何處理的?.mp4 53.16M
        | | ├──13-描述你的個性.mp4 53.88M
        | | ├──14-你的應聘優勢是什么.mp4 48.98M
        | | ├──15-應聘企業早知道.mp4 43.40M
        | | ├──16-生活中的那些愛好,挑一個盤他.mp4 50.93M
        | | ├──17-選擇機會重因素,個人心中要有數.mp4 69.24M
        | | ├──18-加班,你怎么看?.mp4 64.57M
        | | ├──19-處于下風?不存在的,幾招教你定乾坤!.mp4 77.22M
        | | ├──2-面試前的那些“坑”.mp4 140.79M
        | | ├──20-提問的含金量,你知道嗎?.mp4 83.59M
        | | ├──3-了解應聘流程,做個有條不紊的人.mp4 80.36M
        | | ├──4-自我介紹,你行嗎?.mp4 129.29M
        | | ├──5-你的規劃你做主!.mp4 145.04M
        | | ├──6-如何正視你的小缺點.mp4 85.29M
        | | ├──7-談談跳槽那些事.mp4 53.47M
        | | ├──8-與領導意見分歧,你是怎么做的?.mp4 54.19M
        | | └──9-世界那么大,趨勢知多少?.mp4 37.09M
        ├──【課外拓展】02、階段二 贈送-人臉支付
        | └──第一章 1-人臉支付
        | | ├──0-1 項目背景介紹
        | | ├──0-2 人臉檢測子任務
        | | ├──0-3 人臉姿態估計
        | | ├──0-4 人臉多任務
        | | ├──0-5 人臉識別
        | | └──0-6 項目集成
        ├──【課外拓展】03、階段三 贈送-文本摘要項目
        | └──第一章 1-文本摘要項目
        | | ├──0-1 文本摘要項項目背景介紹
        | | ├──0-10 模型的預測
        | | ├──0-11 詞向量的單獨訓練
        | | ├──0-12 模型的優化
        | | ├──0-13 PGN架構
        | | ├──0-14 數據預處理
        | | ├──0-15 PGN數據特殊性分析
        | | ├──0-16 迭代器和類的實現
        | | ├──0-17 PGN模型的搭建
        | | ├──0-18 PGN模型訓練
        | | ├──0-19 PGN模型預測
        | | ├──0-2 項目中的數據集初探
        | | ├──0-20 評估方法介紹
        | | ├──0-21 BLEU算法理論
        | | ├──0-22 ROUGE算法理論
        | | ├──0-23 ROUGE算法實現
        | | ├──0-24 coverage機制原理
        | | ├──0-25 coverage模型類實現
        | | ├──0-26 coverage訓練和預測
        | | ├──0-27 Beam-search原理介紹
        | | ├──0-28 Beam-search模型類實現
        | | ├──0-29 TF-IDF算法原理和實現
        | | ├──0-3 TextRank算法理論基礎
        | | ├──0-30 單詞替換法的類實現
        | | ├──0-31 單詞替換法的訓練和評估
        | | ├──0-32 回譯數據法實現和評估
        | | ├──0-33 半監督學習法原理和實現
        | | ├──0-34 訓練策略原理和實現
        | | ├──0-35 模型轉移實現
        | | ├──0-36 GPU優化原理和實現
        | | ├──0-37 CPU優化原理和實現
        | | ├──0-38 Flask實現模型部署
        | | ├──0-4 TextRank算法實現模型
        | | ├──0-5 seq2seq架構
        | | ├──0-6 seq3seq架構
        | | ├──0-7 工具函數的實現
        | | ├──0-8 模型類的搭建
        | | └──0-9 模型的訓練
        ├──【課外拓展】04、階段四 入學第一課
        | └──無課程相關內容
        ├──【課外拓展】05、階段五 階段一 python基礎(更新)
        | ├──第二章 2-python面向對象
        | | ├──0-1 類定義及類屬性使用
        | | ├──0-2 魔法方法
        | | ├──0-3 案例-面向對象
        | | ├──0-4 面向對象封裝與繼承
        | | ├──0-5 面向對象多態
        | | └──0-6 類屬性方法
        | └──第一章 1-python基礎編程
        | | ├──0-1 python開發環境搭建
        | | ├──0-10 循環else
        | | ├──0-11 字符串定義切片
        | | ├──0-12 字符串查找,替換,合并
        | | ├──0-13 列表定義及使用
        | | ├──0-14 元祖定義及使用
        | | ├──0-15 字典定義及使用
        | | ├──0-16 案例-學生管理系統(一)
        | | ├──0-17 集合定義及使用
        | | ├──0-18 公共方法與推導式
        | | ├──0-19 函數基本使用
        | | ├──0-2 Python注釋與變量
        | | ├──0-20 函數基本使用替代視頻(04,05,06)
        | | ├──0-21 函數作用域
        | | ├──0-22 不定長參數與組包拆包
        | | ├──0-23 案例-學生管理系統(二)
        | | ├──0-24 基礎加強練習
        | | ├──0-25 可變類型及非可變類型
        | | ├──0-26 遞推
        | | ├──0-27 遞歸
        | | ├──0-28 lambda表達式
        | | ├──0-29 文件基本操作
        | | ├──0-3 Python數據類型
        | | ├──0-30 文件操作案例
        | | ├──0-31 案例-學生管理系統(三)
        | | ├──0-32 python異常處理
        | | ├──0-33 python模塊與包
        | | ├──0-34 案例-飛機大戰
        | | ├──0-4 Python格式化輸出
        | | ├──0-5 Python運算符
        | | ├──0-6 Python分支語句
        | | ├──0-7 while循環
        | | ├──0-8 while循環案例
        | | └──0-9 for循環及案例
        ├──【課外拓展】06、階段六 階段二 Python高級(更新)
        | ├──第二章 2-SQL基礎
        | | ├──0-1 數據庫基礎
        | | ├──0-2 SQL語言基礎
        | | ├──0-3 SQL約束
        | | ├──0-4 SQL聚合
        | | ├──0-5 SQL多表查詢
        | | └──0-6 SQL高階特性
        | ├──第三章 3-Python編程進階
        | | ├──0-1 函數的閉包
        | | ├──0-10 進程
        | | ├──0-11 線程
        | | ├──0-12 進程線程對比
        | | ├──0-13 With上下文管理器
        | | ├──0-14 Python生成器
        | | ├──0-15 Python中深淺拷貝
        | | ├──0-16 Python中正則表達式
        | | ├──0-17 正則表達式擴展
        | | ├──0-18 FastAPI搭建Web服務器
        | | ├──0-19 Python爬蟲
        | | ├──0-2 裝飾器
        | | ├──0-3 PyMySQL
        | | ├──0-4 HTML基礎
        | | ├──0-5 CSS基礎
        | | ├──0-6 Socket網絡編程
        | | ├──0-7 TCP服務器開發
        | | ├──0-8 靜態Weeb服務器
        | | └──0-9 FastAPI
        | └──第一章 1-Linux基礎
        | | ├──0-1 Linux基礎
        | | ├──0-2 Linux終端基本使用
        | | ├──0-3 Linux常用命令(1)
        | | └──0-4 Linux常用命令(2)
        ├──【課外拓展】07、階段七 階段三 機器學習(更新)
        | ├──第二章 2-機器學習算法進階
        | | ├──0-1 決策樹算法
        | | ├──0-2 樸素貝葉斯算法
        | | ├──0-3 SVM算法
        | | ├──0-4 聚類算法
        | | ├──0-5 集成學習算法
        | | └──0-6 機器學習算法回顧總結(有需要的同學可以看看)
        | └──第一章 1-機器學習基礎算法
        | | ├──0-1 人工智能原理基礎
        | | ├──0-2 KNN算法
        | | ├──0-3 線性回歸
        | | └──0-4 邏輯回歸
        ├──【課外拓展】08、階段八 階段四—深度學習基礎補充視頻
        | ├──01-深度學習基礎-TensorFlow和keras入門-張量計算增補-軸axis的意義.mp4 100.88M
        | ├──02-深度學習基礎-TensorFlow和keras入門-張量計算增補-軸axis的應用(1).mp4 134.81M
        | ├──02-深度學習基礎-TensorFlow和keras入門-張量計算增補-軸axis的應用.mp4 134.81M
        | ├──03-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡介紹-網絡是如何工作的-參數初始化增補-初始化方式的對比.mp4 132.24M
        | ├──04-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-數據傳輸過程(1).mp4 43.91M
        | ├──04-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-數據傳輸過程.mp4 43.91M
        | ├──05-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-前向傳播過程(輸入層到隱藏層)(1).mp4 38.46M
        | ├──05-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-前向傳播過程(輸入層到隱藏層).mp4 38.46M
        | ├──06-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-前向傳輸過程(隱藏層到輸出層)(1).mp4 19.99M
        | ├──06-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-前向傳輸過程(隱藏層到輸出層).mp4 19.99M
        | ├──07-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-損失函數的計算.mp4 49.95M
        | ├──08-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-輸出層權值的更新.mp4 65.37M
        | ├──09-深度學習基礎-深度神經網絡-神經網絡的優化方法-反向傳播算法增補-隱藏層權值的更新.mp4 63.39M
        | ├──10-深度學習基礎-深度神經網絡-卷積神經網絡CNN增補-網絡參數量的計算.mp4 155.78M
        | ├──11-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(1)-任務介紹.mp4 51.45M
        | ├──12-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(2)-數據接獲取與可視化.mp4 149.87M
        | ├──13-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(3)-圖像增強.mp4 27.15M
        | ├──14-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(4)-Xception模型介紹.mp4 107.98M
        | ├──15-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(5)-項目網絡介紹.mp4 131.99M
        | ├──16-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(6)-網絡構建(輸入流).mp4 28.44M
        | ├──17-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(7)-網絡構建(中間流).mp4 29.77M
        | ├──18-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(8)-網絡構建(輸出流).mp4 41.05M
        | ├──19-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(9)-模型訓練.mp4 121.96M
        | ├──20-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(10)-模型訓練的實現.mp4 22.20M
        | └──21-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(11)-模型預測.mp4 143.40M
        ├──【課外拓展】09、階段九 階段五—NLP基礎補充視頻
        | ├──第一章 1-階段五—NLP基礎補充視頻
        | | ├──0-1 文本預處理階段補充
        | | ├──0-2 RNN及其變體階段補充
        | | ├──0-3 Transformer階段補充
        | | ├──0-4 遷移學習階段補充
        | | └──0-5 虛擬機的使用
        | ├──01-文本預處理-文本預處理-文本數據增強講解.mp4 14.12M
        | ├──02-文本預處理-文本預處理-文本數據增強代碼實現.mp4 14.17M
        | ├──03-文本預處理- 新聞主題分類任務-數據加載方式的增補代碼解讀.mp4 9.12M
        | ├──04-文本預處理-新聞主題分類任務-數據加載方式的增補文件補齊.mp4 5.40M
        | ├──05-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補內容概念.mp4 9.78M
        | ├──06-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補流程梳理.mp4 20.46M
        | ├──07-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention機制模型.mp4 34.58M
        | ├──08-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention公式講解.mp4 21.86M
        | ├──09-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention應用場景.mp4 14.74M
        | ├──10-Transformer—新增案例機器翻譯模型-1模型的介紹.mp4 57.15M
        | ├──11-Transformer—新增案例機器翻譯模型-數據的下載和vocab構建.mp4 24.13M
        | ├──12-Transformer—新增案例機器翻譯模型-3模型構建.mp4 31.48M
        | ├──13-Transformer—新增案例機器翻譯模型-4掩碼的構建.mp4 15.05M
        | ├──14-Transformer—新增案例機器翻譯模型-5數據批處理.mp4 13.79M
        | ├──15-Transformer—新增案例機器翻譯模型-6構建訓練函數和評估函數.mp4 32.81M
        | ├──16-Transformer—新增案例機器翻譯模型-7訓練模型和定義解碼函數.mp4 22.58M
        | ├──17-Transformer—新增案例機器翻譯模型-8翻譯函數的定義和9模型保存.mp4 13.30M
        | ├──18-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-1tokenizer加載.mp4 22.91M
        | ├──19-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-2加載帶頭和不帶頭的預訓練模型.mp4 39.74M
        | ├──20-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-3加載不帶頭的模型輸出結果.mp4 27.98M
        | ├──21-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-4加載語言模型頭結果輸出.mp4 25.83M
        | ├──22-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-5加載分類模型頭結果輸出.mp4 21.14M
        | ├──23-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-6加載問答模型頭結果輸出.mp4 45.77M
        | ├──24-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內容-模型上傳.mp4 52.62M
        | ├──25-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內容-模型上傳后加載使用.mp4 29.35M
        | └──26-虛擬機的使用.mp4 14.09M
        ├──【課外拓展】10、階段十 CV基礎+項目(更新)
        | ├──第二章 2-深度學習核心模型與實戰
        | | ├──0-1 卷積神經網絡基礎
        | | ├──0-2 卷積神經網絡案例
        | | ├──0-3 循環神經網絡基礎
        | | └──0-4 循環神經網絡案例
        | ├──第六章 6-04 – 智慧交通
        | | ├──0-1 項目簡介
        | | ├──0-10 相機標定
        | | ├──0-11 圖像去畸變
        | | ├──0-12 車道線提取
        | | ├──0-13 透視變換
        | | ├──0-14 車道線定位與擬合
        | | ├──0-15 車道線曲率計算
        | | ├──0-2 算法原理
        | | ├──0-3 多目標跟蹤
        | | ├──0-4 卡爾曼濾波
        | | ├──0-5 匈牙利算法
        | | ├──0-6 sort
        | | ├──0-7 yolo目標檢測
        | | ├──0-8 車流量統計
        | | └──0-9 車道線檢測
        | ├──第三章 3-01 – 目標檢測
        | | ├──0-1 目標檢測概述
        | | ├──0-2 FasterRCNN原理與實現
        | | ├──0-3 FasterRCNN案例
        | | ├──0-4 yolo v1-v3算法介紹
        | | ├──0-5 yolo v4算法介紹
        | | ├──0-6 yolo v5算法介紹
        | | └──0-7 yolo v5案例
        | ├──第四章 4-02 – OpenCV
        | | ├──0-1 opencv簡介
        | | ├──0-2 幾何變換
        | | ├──0-3 形態學操作
        | | ├──0-4 圖形平滑
        | | ├──0-5 直方圖
        | | ├──0-6 邊緣檢測
        | | ├──0-7 視頻讀寫
        | | └──0-8 視頻追蹤
        | ├──第五章 5-03 – 人臉支付
        | | ├──0-1 項目背景介紹
        | | ├──0-2 人臉檢測子任務
        | | ├──0-3 人臉姿態任務
        | | ├──0-4 人臉多任務
        | | ├──0-5 人臉識別
        | | └──0-6 項目集成
        | └──第一章 1-Pytorch與深度學習基礎
        | | ├──0-1 Pytorch基礎
        | | ├──0-2 Pytorch張量操作
        | | ├──0-3 Pytorch高階操作
        | | ├──0-4 Pytorch案例實戰
        | | ├──0-5 深度學習基礎理論
        | | ├──0-6 深度學習優化理論
        | | └──0-7 BP神經網絡案例
        ├──人工智能課件
        | ├──01-階段1-3(python基礎 、python高級、機器學習)
        | | ├──02-虛擬機環境
        | | ├──01-Python+機器學習課程環境使用說明(1).pdf 3.78M
        | | ├──01-階段1-3(python基礎 、python高級、機器學習).zip 2.22G
        | | ├──AI虛擬機使用常見問題匯總(1).pdf 646.33kb
        | | └──Azure機器學習模型搭建實驗(1).doc 1.70M
        | ├──02-階段4 (計算機視覺CV) 階段6 (CV項目)
        | | ├──02-虛擬機環境
        | | └──02-階段4 (計算機視覺CV) 階段6 (CV項目).zip 439.07M
        | ├──03-階段5(自然語言處理NLP)、階段6(NLP項目)
        | | ├──02-NLP虛擬機環境
        | | └──03-階段5(自然語言處理NLP)、階段6(NLP項目).zip 10.50G
        | ├──階段測試題
        | | ├──階段1—測試
        | | ├──階段2—測試
        | | ├──階段3—測試
        | | ├──階段4—測試
        | | ├──階段5—測試
        | | └──.DS_Store 6.00kb
        | ├──Iris數據集
        | | ├──iris.csv 4.86kb
        | | └──iris.txt 4.85kb
        | ├──01-計算機視覺CV課程環境使用說明文檔.pdf 3.59M
        | └──機器學習梳理總結xmind.zip 8.61M


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      發表于 2023-2-5 01:41:48 | 只看該作者
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      發表于 2023-2-5 10:59:19 | 只看該作者
      太強了太強了
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      發表于 2023-2-5 16:04:40 | 只看該作者
      我看不錯噢 謝謝樓主!
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      發表于 2023-2-5 17:37:04 | 只看該作者
      大佬
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      ggg
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