贪心学院-高阶自然语言处理NLP 八期
198：Review GCN的代码解读-2.mp4
202：Paper-第十五篇论文讲解-2.mp4
214：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-3 (2).mp4
210：ReviewBayesian Neural Network-1 (2).mp4
218：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-4 (2).mp4
206：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
203：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
201：Paper-第十五篇论文讲解-1.mp4
191：Review 知识图谱在推荐系统中的应用-2.mp4
222：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-8.mp4
204：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
199：知识图谱的应用-1.mp4
215：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-1 (2).mp4
212：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-1 (2).mp4
192：20200718 课外论文分享-Don’t stop pre-training.mp4
211：ReviewBayesian Neural Network-2 (2).mp4
217：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-3 (2).mp4
050 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-01.mp4
051 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-02.mp4
205：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
030 FromWord Embeddings To Document Distances-02.mp4
048 各类文本相似度计算技术Survey-01.mp4
033 生活中的优化问题案例讲解-01.mp4
034 生活中的优化问题案例讲解-02.mp4
195：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
059 SkipGram源代码解读-02.mp4
047 XGBoost-AScalable Tree Boosting System-02.mp4
036 LagrangianDuality KKT条件 Complementary -02.mp4
041 核函数Mercers Theorem-02.mp4
216：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-2 (2).mp4
039 LP以及它的DualQP以及它的Dual-02.mp4
197：Review GCN的代码解读-1.mp4
062 第一次作业讲解-03.mp4
038 LP以及它的DualQP以及它的Dual-01.mp4
042 文本表示-01.mp4
213：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-2 (2).mp4
054 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-05.mp4
045 文本表示-04.mp4
194：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
044 文本表示-03.mp4
043 文本表示-02.mp4
057 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-08.mp4
040 核函数Mercers Theorem-01.mp4
207：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
055 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-06.mp4
220：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-6.mp4
208：Paper第十六篇论文讲解-1 (2).mp4
053 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-04.mp4
049 各类文本相似度计算技术Survey-02.mp4
052 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-03.mp4
035 LagrangianDuality KKT条件 Complementary-01.mp4
058 SkipGram源代码解读-01.mp4
196：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
193：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
061 第一次作业讲解-02.mp4
037 LagrangianDuality KKT条件 Complementary -03.mp4
219：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-5.mp4
046 XGBoost-AScalable Tree Boosting System-01.mp4
056 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-07.mp4
060 第一次作业讲解-01.mp4
224：课程拓展-2.mp4
221：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-7 .mp4
032 机器学习回顾（2）-02.mp4
209：Paper第十六篇论文讲解-2 (2).mp4
188：Review project3 项目讲解-1.mp4
013 哈希表搜索树 堆（优先堆）-01.mp4
024 凸优化（1）-01.mp4
162 ReviewALBERT-1.mp4
027 凸优化（1）-04.mp4
189：Review project3 项目讲解-2.mp4
018 XGBoost-04.mp4
176 Review依存文法分析.mp4
167 Reviewproject2讲解-2.mp4
031 机器学习回顾（2）-01.mp4
173 Lecture信息抽取（.mp4
016 XGBoost-02.mp4
012 Divideand Conquer技术以及应用-02.mp4
014 哈希表搜索树 堆（优先堆）-02.mp4
028 凸优化（1）-05.mp4
023 机器学习回顾（1）-02.mp4
169 Lecture信息抽取.mp4
186：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT.mp4
024 凸优化（1）-01(120253).mp4
163 ReviewALBERT-2 .mp4
010 逻辑回归与正则-05.mp4
177 Review句法分析.mp4
019 Searchingand Mining Trillions of Time Series-01.mp4
190：Review 知识图谱在推荐系统中的应用-1.mp4
183：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-4.mp4
178 Review句法分析.mp4
179 Review句法分析.mp4
164 Review命名实体识别代码实战.mp4
020 Searchingand Mining Trillions of Time Series S-02.mp4
017 XGBoost-03.mp4
026 凸优化（1）-03.mp4
172 Lecture信息抽取（.mp4
115 Lecture-Seq2Seq,Attention, .mp4
181：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-2.mp4
099 PaperRepresentation Learning A Review-2.mp4
126 Review-LSTM的实现（源码讲解）-3.mp4
185：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT.mp4
171 Lecture信息抽取.mp4
120 Review-Introductionto Transfer Learing-2.mp4
168 Lecture信息抽取.mp4
182：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-3.mp4
107 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-3.mp4
096 GlobalVectors for Word Representation-1 .mp4
101 ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-.mp4
103 Review 对话系统技术概览-1.mp4
114 Lecture-Seq2Seq,Attention,.mp4
111 Review-Pytorch讲解-1.mp4
187：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT.mp4
161 Paper第十二篇论文-2.mp4
105 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-1.mp4
125 Review-LSTM的实现（源码讲解）-2.mp4
110 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-2.mp4
109 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-1.mp4
025 凸优化（1）-02.mp4
098 Paper Representation Learning A Review-1.mp4
116 Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
180 Lecture知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-.mp4
108 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-4 .mp4
097 GlobalVectors for Word Representation-2.mp4
174 Paper第十三篇论文讲解.mp4
124 Review-LSTM的实现（源码讲解）-1.mp4
104 Review对话系统技术概览-2.mp4
112 Review-Pytorch讲解-2.mp4
095 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-6.mp4
117 Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
113 Review-Pytorch讲解-3.mp4
119 Review-Introductionto Transfer Learing-1.mp4
015 XGBoost-01.mp4
123 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-3.mp4
122 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-2.mp4
160 Paper第十二篇论文-1.mp4
106 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-2.mp4
121 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-1 .mp4
102 ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-2 .mp4
118 Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
175 Paper第十三篇论文讲解-.mp4
022 机器学习回顾（1）-01.mp4
100 Paper Representation Learning A Review-3.mp4
091 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-2.mp4
071 ReadingWikipedia to Answer .mp4
165 Review命名实体识别代码实战.mp4
005 算法复杂度动态规划 DTW-05.mp4
001 算法复杂度动态规划 DTW-01.mp4
066 EM算法和HMM-02.mp4
078 CRF模型-01.mp4
008 逻辑回归与正则-03.mp4
085 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-01.mp4
072 ReadingWikipedia to Answer.mp4
073 ReadingWikipedia to Answer.mp4
093 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-4.mp4
070 EM算法和HMM-06.mp4
009 逻辑回归与正则-04(120244).mp4
064 Miningand Summarizing Customer Reviews-02.mp4
074 基于HMM的词性分析（POStagger）.mp4
006 逻辑回归与正则-01.mp4
003 算法复杂度动态规划 DTW-03 .mp4
075 基于HMM的词性分析.mp4
092 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-3.mp4
184：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-5.mp4
166 Reviewproject2讲解-1.mp4
067 EM算法和HMM-03.mp4
090 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-1.mp4
076 不同语言模型smoothing技术.mp4
086 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-02.mp4
069 EM算法和HMM-05.mp4
068 EM算法和HMM-04.mp4
088 Project1讲解-01.mp4
009 逻辑回归与正则-04.mp4
011 Divideand Conquer技术以及应用-01.mp4
079 CRF模型-02.mp4
063 Miningand Summarizing Customer Reviews-01.mp4
087 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-03.mp4
007 逻辑回归与正则-02.mp4
084 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-02.mp4
083 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-01.mp4
159 Lecture信息抽取(1) -5.mp4
004 算法复杂度动态规划 DTW-04.mp4
089 Project1讲解-02.mp4
094 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-5.mp4
021 Ensemble模型实战.mp4
080 CRF模型-03.mp4
082 CRF模型-05.mp4
077 不同语言模型smoothing技术.mp4
002 算法复杂度动态规划 DTW-02 .mp4
065 EM算法和HMM-01.mp4
081 CRF模型-04.mp4
170 Lecture信息抽取（.mp4
029 FromWord Embeddings To Document Distances-01.mp4
154 ReviewXLNET源码讲解-3.mp4
157 Lecture信息抽取(1) -3.mp4
150 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-2.mp4
131 LectureTransformer, BERT-5.mp4
133 Paper第十篇论文BERT-2.mp4
156 Lecture信息抽取(1) -2.mp4
147 ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-1.mp4
141 LectureGPT, XLNet-2 .mp4
158 Lecture信息抽取(1) -4.mp4
137 Review-BERT的训练与实战-1.mp4
130 LectureTransformer, BERT-4.mp4
155 Lecture信息抽取(1) -1.mp4
152 ReviewXLNET源码讲解-1.mp4
140 LectureGPT, XLNet-1.mp4
132 Paper第十篇论文BERT-1.mp4
146 LectureGPT, XLNet-7.mp4
151 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-4.mp4
145 LectureGPT, XLNet-6 .mp4
128 LectureTransformer, BERT-2.mp4
143 LectureGPT, XLNet-4.mp4
135 Review基于Transformer的机器翻译-1.mp4
129 LectureTransformer, BERT-3 .mp4
149 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-1.mp4
127 LectureTransformer, BERT-.mp4
142 LectureGPT, XLNet-3.mp4
144 LectureGPT, XLNet-5.mp4
153 ReviewXLNET源码讲解-2.mp4
148 ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-2.mp4
136 Review基于Transformer的机器翻译-2 .mp4
138 Review-BERT的训练与实战-2.mp4
134 Paper第十篇论文BERT-3.mp4
139 Review-BERT的训练与实战-3.mp4
229：review聊天机器人项目讲解-2.mp4
233：review机器翻译项目讲解-2.mp4
226：课程拓展-4.mp4
234：ReviewAI工程师面试准备-1.mp4
223：课程拓展-1.mp4
227：课程拓展-5.mp4
225：课程拓展-3.mp4
231：ReviewEdward库来搭建LDA模型-2.mp4
230：ReviewEdward库来搭建LDA模型-1.mp4
200：知识图谱的应用-2.mp4
228：review聊天机器人项目讲解-1.mp4
232：review机器翻译项目讲解-1.mp4
235：ReviewAI工程师面试准备-2.mp4
我用夸克网盘分享了「贪心学院-高阶自然语言处理NLP八期」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。链接：
