课程介绍：
知识图谱实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握知识图谱领域核心技术，基于Python各大开源技术实现知识图谱核心应用。通俗讲解核心技术点及其应用领域，全程实战演示如何构建知识图谱生态中各项核心技术。
课程目录：
——/计算机教程LTDLG/10-网易云课堂/083-唐宇迪 知识图谱实战系列(Python版)/
├──资料
| ├──第八章：医学糖尿病数据命名实体识别
| ├──第九章：基于图模型的行人重识别架构分析
| ├──第六章：文本关系抽取实践
| ├──第七章：金融平台风控模型实践
| ├──第三章：Neo4j数据库实战
| ├──第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战
| ├──第四章：使用python操作neo4j实例
| ├──第五章：基于知识图谱的医药问答系统实战
| ├──第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
| └──额外补充
├──1 课程介绍.mkv 47.25M
├──10 graph-embedding的作用与效果.mkv 37.10M
├──11 金融领域图编码实例.mkv 27.34M
├──12 视觉领域图编码实例.mkv 28.13M
├──13 图谱知识融合与总结分析.mkv 38.91M
├──14 Neo4j图数据库介绍.mkv 37.06M
├──15 Neo4j数据库安装流程演示.mkv 20.39M
├──16 可视化例子演示.mkv 31.49M
├──17 创建与删除操作演示.mkv 21.97M
├──18 数据库更改查询操作演示.mkv 21.28M
├──19 使用Py2neo建立连接.mkv 30.09M
├──2 知识图谱通俗解读.mkv 38.23M
├──20 提取所需的指标信息.mkv 50.06M
├──20 在图中创建实体.mkv 38.21M
├──21 根据给定实体创建关系.mkv 42.67M
├──22 项目概述与整体架构分析.mkv 33.27M
├──23 医疗数据介绍及其各字段含义.mkv 109.61M
├──24 任务流程概述.mkv 30.69M
├──25 环境配置与所需工具包安装.mkv 36.03M
├──26 提取数据中的关键字段信息.mkv 52.11M
├──27 创建关系边.mkv 33.27M
├──28 打造医疗知识图谱模型.mkv 52.38M
├──29 加载所有实体数据.mkv 31.24M
├──3 知识图谱在搜索引擎中的应用.mkv 31.80M
├──30 实体关键词字典制作.mkv 27.82M
├──31 完成对话系统构建.mkv 34.47M
├──32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mkv 24.24M
├──33 LTP工具包概述介绍.mkv 47.57M
├──34 pyltp安装与流程演示.mkv 40.22M
├──35 得到分词与词性标注结果.mkv 40.52M
├──36 依存句法概述.mkv 25.83M
├──37 句法分析结果整理.mkv 33.04M
├──38 语义角色构建与分析.mkv 46.84M
├──39 设计规则完成关系抽取.mkv 55.96M
├──4 知识图谱在医疗领域应用实例.mkv 82.23M
├──40 竞赛任务目标.mkv 22.52M
├──41 图模型信息提取.mkv 30.72M
├──42 节点权重特征提取(PageRank).mkv 36.86M
├──43 deepwalk构建图顶点特征.mkv 53.56M
├──44 各项统计特征.mkv 47.92M
├──45 app安装特征.mkv 43.72M
├──46 图中联系人特征.mkv 58.81M
├──47 数据与任务介绍.mkv 23.03M
├──48 整体模型架构.mkv 17.04M
├──49 数据-标签-语料库处理.mkv 32.66M
├──5 金融与推荐领域的应用.mkv 31.02M
├──50 输入样本填充补齐.mkv 30.24M
├──51 训练网络模型.mkv 46.34M
├──52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mkv 86.24M
├──53 行人重识别要解决的问题.mkv 21.74M
├──54 挑战与困难分析.mkv 37.49M
├──55 评估标准rank1指标.mkv 18.63M
├──56 map值计算方法.mkv 19.58M
├──57 triplet损失计算实例.mkv 39.12M
├──58 Hard-Negative方法应用.mkv 38.09M
├──59 关键点位置特征构建.mkv 23.71M
├──6 数据获取分析.mkv 48.44M
├──60 图卷积与匹配的作用.mkv 24.14M
├──61 局部特征热度图计算.mkv 31.28M
├──62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mkv 39.18M
├──63 图卷积模块实现方法.mkv 47.77M
├──64 图匹配在行人重识别中的作用.mkv 31.14M
├──65 整体算法框架分析.mkv 28.10M
├──66 数据集与环境配置概述.mkv 44.91M
├──67 局部特征准备方法.mkv 52.09M
├──68 得到一阶段热度图结果.mkv 39.02M
├──69 阶段监督训练.mkv 72.86M
├──70 初始化图卷积模型.mkv 38.52M
├──71 mask矩阵的作用.mkv 47.79M
├──72 邻接矩阵学习与更新.mkv 44.30M
├──73 基于拓扑结构组合关键点特征.mkv 61.38M
├──74 图匹配模块计算流程.mkv 73.88M
├──75 整体项目总结.mkv 63.98M
├──76 RNN网络模型解读.mkv 27.49M
├──77 序列网络模型概述分析.mkv 25.00M
├──78 工作原理概述.mkv 10.49M
├──79 注意力机制的作用.mkv 21.74M
├──8 数据关系抽取分析.mkv 37.47M
├──80 加入attention的序列模型整体架构.mkv 25.14M
├──81 TeacherForcing的作用与训练策略.mkv 19.97M
├──82 卷积神经网络应用领域.mkv 27.01M
├──83 卷积的作用.mkv 22.79M
├──84 卷积特征值计算方法.mkv 23.02M
├──85 得到特征图表示.mkv 20.81M
├──86 步长与卷积核大小对结果的影响.mkv 26.83M
├──87 边缘填充方法.mkv 18.66M
├──88 特征图尺寸计算与参数共享.mkv 44.80M
├──89 池化层的作用.mkv 13.19M
├──9 常用NLP技术点分析.mkv 38.71M
├──90 整体网络架构.mkv 26.20M
├──91 VGG网络架构.mkv 20.39M
├──92 残差网络Resnet.mkv 22.25M
├──93 感受野的作用.mkv 37.45M
└──知识图谱实战系列(Python版) – 目录.pdf 1.15M
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