首页 磁力链接怎么用

Курсы Аналитик Данных

文件类型 收录时间 最后活跃 资源热度 文件大小 文件数量
视频 2025-9-27 17:20 2025-9-28 19:56 2 26.85 GB 174
磁力链接
magnet:?xt=urn:btih:62b7736fa44fa7fad7d8ccd6c2fd9b6b089720dc
迅雷链接
thunder://QUFtYWduZXQ6P3h0PXVybjpidGloOjYyYjc3MzZmYTQ0ZmE3ZmFkN2Q4Y2NkNmMyZmQ5YjZiMDg5NzIwZGNaWg==
二维码链接
Курсы Аналитик Данных的二维码
种子下载(838888不存储任何种子文件)
种子下载线路1(迅雷)--推荐
种子下载线路2(比特彗星)
种子下载线路3(torcache)
3条线路均为国内外知名下载网站种子链接，内容跟本站无关！
相关链接

Курсы Аналитик Данных

文件列表
  1. Вебинары/1/Занятие 1.mkv781.52MB
  2. Вебинары/1/Консультация.mkv227.26MB
  3. Вебинары/10/Занятие 10.mkv221.93MB
  4. Вебинары/11/Занятие 11.mkv280.51MB
  5. Вебинары/12/Занятие 12.mkv528.04MB
  6. Вебинары/13/Занятие 13.mkv683.22MB
  7. Вебинары/14/Занятие 14.mkv128.57MB
  8. Вебинары/15/Занятие 15.mkv283MB
  9. Вебинары/16/Занятие 16.mkv651.82MB
  10. Вебинары/17/Занятие 17.mkv883.54MB
  11. Вебинары/18/Занятие 18.mkv186.07MB
  12. Вебинары/19/Занятие 19.mkv205.31MB
  13. Вебинары/2/Занятие 2.mkv357.92MB
  14. Вебинары/2/Консультация.mkv104.72MB
  15. Вебинары/20/Занятие 20.mkv537.49MB
  16. Вебинары/21/Занятие 21.mkv233.76MB
  17. Вебинары/22/Занятие 22.mkv808.38MB
  18. Вебинары/23/Занятие 23.mkv178.07MB
  19. Вебинары/24/Занятие 24.mkv806.76MB
  20. Вебинары/25/Занятие 25.mkv339.17MB
  21. Вебинары/4/python/src/inputs.py62B
  22. Вебинары/4/Занятие 4.mkv814.59MB
  23. Вебинары/4/Консультация.mkv333.29MB
  24. Вебинары/5/Занятие 5.mkv652.64MB
  25. Вебинары/8/Занятие 8.mkv755.12MB
  26. Вебинары/9/Занятие 9.mkv911.11MB
  27. Раздел 1/Data Science, 1 часть - 1080.mp4181.76MB
  28. Раздел 1/Data Science, 2 часть - 1080.mp4147.55MB
  29. Раздел 1/Data Science, 3 часть - 1080.mp4118.72MB
  30. Раздел 1/Data Science, 4 часть - 1080.mp478.32MB
  31. Раздел 1/Data Science, 5 часть - 1080.mp4102.13MB
  32. Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 1.mp457.41MB
  33. Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 2.mp487.92MB
  34. Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 3.mp422.29MB
  35. Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 4.mp440.6MB
  36. Раздел 10/10.1/Практика.mp4113.77MB
  37. Раздел 10/10.2/Метод наименьших квадратов. Средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка. Практика - 1080.mp470.64MB
  38. Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Временные ряды. Часть 1.mp453.74MB
  39. Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Модели. Часть 2.mp451.89MB
  40. Раздел 10/10.3/Использование ARIMA на платформе Loginom. Практика.mp486.83MB
  41. Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 1.mp4125.23MB
  42. Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 2.mp493.82MB
  43. Раздел 11/11.1/Активационные функции/Практика/Активационные функции. Практика.mp4292.75MB
  44. Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 1.mp449.18MB
  45. Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 2.mp428.59MB
  46. Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 3.mp443.65MB
  47. Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 1. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp450.09MB
  48. Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 2. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp456.45MB
  49. Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 3. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp456.9MB
  50. Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 4. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp425.19MB
  51. Раздел 11/11.2/Практика/Полносвязные нейронные сети. Dence слои. Практика.mp4278.38MB
  52. Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 1.mp4112.1MB
  53. Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 2.mp490.56MB
  54. Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 3.mp493.44MB
  55. Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Практика.mp4151.02MB
  56. Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 1.mp498.31MB
  57. Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 2.mp4139.27MB
  58. Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.1 - 1080.mp4156.8MB
  59. Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.2 - 1080.mp4175.77MB
  60. Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 1 - 1080.mp4145.86MB
  61. Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 2 - 1080.mp474.67MB
  62. Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе Deductor. Практика - 1080.mp4145.24MB
  63. Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе loginom. Практика - 1080.mp4111.5MB
  64. Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. - 1080.mp4184.87MB
  65. Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. Практика - 1080.mp4183.56MB
  66. Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation - 1080.mp4152.26MB
  67. Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation. Практика - 1080.mp4362.06MB
  68. Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 1 - 1080.mp474.81MB
  69. Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 2 - 1080.mp476.32MB
  70. Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 3 - 1080.mp471.47MB
  71. Раздел 12/12.6/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети - 1080.mp4107.51MB
  72. Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных - 1080.mp4238.78MB
  73. Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных. Практика - 1080.mp4137.63MB
  74. Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов - 1080.mp493.61MB
  75. Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов. Практика - 1080.mp4183.71MB
  76. Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 1 - 1080.mp4157.67MB
  77. Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 2 - 1080.mp484.04MB
  78. Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 2.mp4153.42MB
  79. Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 3.mp4155.53MB
  80. Раздел 12/12.9/Генеративные состязательные сети. Теория. Часть 1.mp4105.77MB
  81. Раздел 13/13.1/Сохранение моделей. Практика.mp451.47MB
  82. Раздел 13/13.1/Сохранение моделей.mp4258.48MB
  83. Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями. Практика.mp4109.21MB
  84. Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями.mp455.96MB
  85. Раздел 13/13.3/Flask приложение. Выведение моделей в production.mp4167.18MB
  86. Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensorflow serving. Практика.mp4389.7MB
  87. Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensotflow serving.mp435.33MB
  88. Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 1.mp4138.99MB
  89. Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 2.mp4100.2MB
  90. Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 1.mp486.59MB
  91. Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 2.mp4100.32MB
  92. Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 1 - 1080.mp452.91MB
  93. Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 2 - 1080.mp467.05MB
  94. Раздел 3/3.1/Типы данных в Python - 1080.mp4135.5MB
  95. Раздел 3/3.2/Базовые конструкции и структуры программирования. Циклы и условия - 1080.mp4166.4MB
  96. Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 1 - 1080.mp488.31MB
  97. Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 2 - 1080.mp493.31MB
  98. Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 1 - 1080.mp4238.34MB
  99. Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 2 - 1080.mp4134.15MB
  100. Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 3 - 1080.mp4215.97MB
  101. Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 1 - 1080.mp4156.6MB
  102. Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 2 - 1080.mp499.79MB
  103. Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 3 - 1080.mp4135.39MB
  104. Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 4 - 1080.mp4209.61MB
  105. Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 5 - 1080.mp492.64MB
  106. Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 6 - 1080.mp4141.01MB
  107. Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 1 - 1080.mp4149.92MB
  108. Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 2 - 1080.mp4172.55MB
  109. Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 3 - 1080.mp467.43MB
  110. Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 1 - 1080.mp4131.47MB
  111. Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 2 - 1080.mp466.8MB
  112. Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 3 - 1080.mp487.23MB
  113. Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 4 - 1080.mp4205.82MB
  114. Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 5 - 1080.mp430.38MB
  115. Раздел 3/3.7/Практика/Практика 1.mp4116.89MB
  116. Раздел 3/3.7/Практика/Практика 2.mp4112.69MB
  117. Раздел 3/3.7/Работа с командной строкой. Linux, Windows. - 1080.mp4171.17MB
  118. Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 1 - 1080.mp4120.86MB
  119. Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 2 - 1080.mp485.44MB
  120. Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN - 1080.mp461.18MB
  121. Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN. Практика - 1080.mp487.7MB
  122. Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления - 1080.mp487.36MB
  123. Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления. Практика - 1080.mp4176.54MB
  124. Раздел 5/5.1/Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность - 1080.mp4111.27MB
  125. Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация - 1080.mp475.2MB
  126. Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация, практика - 1080.mp455.33MB
  127. Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. - 1080.mp475.69MB
  128. Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. Практика. - 1080.mp465.93MB
  129. Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки - 1080.mp471.91MB
  130. Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки, практика - 1080.mp4157.63MB
  131. Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding - 1080.mp483.53MB
  132. Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding. Практика. - 1080.mp450.63MB
  133. Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы - 1080.mp492.88MB
  134. Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы, практика - 1080.mp456.79MB
  135. Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц - 1080.mp473.99MB
  136. Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц. Практика - 1080.mp4197.42MB
  137. Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 1 - 1080.mp4146.41MB
  138. Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 2 - 1080.mp4101.83MB
  139. Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 1 - 1080.mp468.13MB
  140. Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 2 - 1080.mp477.9MB
  141. Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Практика - 1080.mp470.51MB
  142. Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 1 - 1080.mp491.93MB
  143. Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 2 - 1080.mp436.22MB
  144. Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 1 - 1080.mp467.26MB
  145. Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 2 - 1080.mp442.23MB
  146. Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 1 - 1080.mp461.57MB
  147. Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 2 - 1080.mp463.4MB
  148. Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 1 - 1080.mp488.33MB
  149. Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 2 - 1080.mp486.06MB
  150. Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 1 - 1080.mp498.12MB
  151. Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 2 - 1080.mp4112.96MB
  152. Раздел 7/7.1/Полная и условная вероятность, теорема Байеса. Байесовский вероятностный классификатор. Часть 3 - 1080.mp457.17MB
  153. Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 1 - 1080.mp4100.42MB
  154. Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 2 - 1080.mp455.22MB
  155. Раздел 7/7.2/Байесовский вероятностный классификатор. Практика - 1080.mp428.79MB
  156. Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения. Практика.mp442.71MB
  157. Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения.mp411.6MB
  158. Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок (Confusion-matrix). Precision, recall, f1. ROC-AUC.mp498.31MB
  159. Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок. Практика. (Confusion-matrix, Precision, recall, f1.ROC-AUC).mp446.81MB
  160. Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Практика. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp435.75MB
  161. Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Часть 1. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp471.98MB
  162. Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Часть 2. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp479.63MB
  163. Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Практика. Метод опорных векторов (SWM). Линейно разделимы и неразделимые выборки, методы обработки..mp454.11MB
  164. Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 1. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4100.93MB
  165. Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 2. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp480.31MB
  166. Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 3. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp486.27MB
  167. Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Практика - 1080.mp432.44MB
  168. Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 1 - 1080.mp4139.56MB
  169. Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 2 - 1080.mp495.99MB
  170. Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest) - 1080.mp429.68MB
  171. Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest). Практика - 1080.mp432.98MB
  172. Раздел 9/9.2/Практика/Ансамбли алгоритмов. Bagging boosting, stacking. Практика - 1080.mp436.69MB
  173. Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 1 - 1080.mp471.5MB
  174. Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 2 - 1080.mp446.81MB
友情提示
不会用的朋友看这里 把磁力链接复制到离线下载，或者bt下载软件里即可下载文件，或者直接复制迅雷链接到迅雷里下载！ 亲，你造吗？将网页分享给您的基友，下载的人越多速度越快哦！

违规内容投诉邮箱：[email protected]

概述 838888磁力搜索是一个磁力链接搜索引擎，是学术研究的副产品，用于解决资源过度分散的问题 它通过BitTorrent协议加入DHT网络，实时的自动采集数据，仅存储文件的标题、大小、文件列表、文件标识符（磁力链接）等基础信息 838888磁力搜索不下载任何真实资源，无法判断资源的合法性及真实性，使用838888磁力搜索服务的用户需自行鉴别内容的真伪 838888磁力搜索不上传任何资源，不提供Tracker服务，不提供种子文件的下载，这意味着838888磁力搜索 838888磁力搜索是一个完全合法的系统
838888磁力链接 磁力链接bt种子搜索引擎磁力搜索 DMCA