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【2026最全版】全网最全GitHub入门指南!从注册安装到复现项目,手把手带你从零跑通第一个代码(学生党&转行党闭眼跟)

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2026-05-18 20:45:01
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视频选集
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GITHUB开源项目使用方法
32:02
【2026人工智能各学科必备路线图.】
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1.【轨迹估计预测实战】数据与环境配置mp4
07:10
2.【轨迹估计预测实战】2-训练数据准备mp4
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3.【轨迹估计预测实战】3-Agent特征提取方法mp4
11:17
4.【轨迹估计预测实战】4-DataLoader构建图结构mp4
08:08
5.【轨迹估计预测实战】5-SubGraph与Attention模型流程mp
09:29
6.【YOLOv5细胞检测】任务与细胞数据集介绍mp4
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7.【YOLOv5细胞检测】2-模型与算法配置参数解读mp4
09:41
8.【YOLOv5细胞检测】3-网络训练流程演示mp4
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9.【YOLOv5细胞检测】4-效果评估与展示mp4
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10.【YOLOv5细胞检测】5-细胞检测效果演示mp4
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11.【车道线检测】1-车道数据与标签解读
10:57
12.【车道线检测】2-项目环境配置演示
06:07
13.【车道线检测】3-制作数据集dataloader
07:39
14.【车道线检测】4-车道线标签数据处理
08:13
15.【车道线检测】5-四条车道线标签位置矩阵
06:20
16.【车道线检测】6-grid设置方法
07:18
17.【车道线检测】7-完成数据与标签制作
07:46
18.【车道线检测】8-算法网络结构解)
10:58
19.【车道线检测】9-损失函数计算模块分析
10:18
20.【车道线检测】10-车道线规则损失函数限制
09:55
21.【车道线检测】11-DEMO制作与配置
05:03
22.【车道线检测】12车道线检测论文解读
01:12:59
23.【花卉图像识别】1-任务分析与图像数据基本处理
11:31
24.【花卉图像识别】2-数据增强模块
11:52
25.【花卉图像识别】3-数据集与模型选择
09:30
26.【花卉图像识别】4-迁移学习方法解读
12:30
27.【花卉图像识别】5-输出层与梯度设置
11:49
28.【花卉图像识别】6-输出类别个数修改
10:22
29.【花卉图像识别】7-优化器与学习率衰减
10:56
30.【花卉图像识别】8-模型训练方法
11:14
31.【花卉图像识别】9-重新训练全部模型
11:07
32.【花卉图像识别】010-测试结果演示分析
18:24
33.【酒店推荐系统】1-酒店数据与任务介绍mp4
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34.【酒店推荐系统】2-文本词频统计mp4
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35.【酒店推荐系统】3-ngram结果可视化展示mp4
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36.【酒店推荐系统】4-文本清洗mp4
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37.【酒店推荐系统】5-相似度计算mp4
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38.【酒店推荐系统】6-得出推荐结果mp4
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39.【医学细胞分割】医学细胞数据集介绍与参数配置mp4
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40.【医学细胞分割】2-数据增强工具mp4
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41.【医学细胞分割】3-Debug模式演示网络计算流程mp4
06:46
42.【医学细胞分割】4-特征融合方法演示mp4
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43.【医学细胞分割】5-迭代完成整个模型计算任务mp4
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44.【医学细胞分割】6-模型效果验证mp4
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45.【音乐推荐】音乐推荐任务概述mp4
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46.【音乐推荐】-数据集整合mp4
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47.【音乐推荐】3-基于物品的协同过滤mp4
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48.【音乐推荐】4-物品相似度计算与推荐mp4
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49.【音乐推荐】5-SVD矩阵分解mp4
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50.【音乐推荐】6-基于矩阵分解的音乐推荐mp4
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51.【LAS模型语音识别】1-数据源与环境配置.mp4
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52.【LAS模型语音识别】2-语料表制作方法.mp4
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53.【LAS模型语音识别】3-制作json标注数据.mp4
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54.【LAS模型语音识别】4-声音数据处理模块解读.mp4
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55.【LAS模型语音识别】5-Pack与Pad操作解析.mp4
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56.【LAS模型语音识别】6-编码器模块整体流程.mp4
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57.【LAS模型语音识别】7-加入注意力机制.mp4
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58.【LAS模型语音识别】8-计算得到每个输出的attention得分.mp4
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59.【LAS模型语音识别】9-解码器与训练过程演示.mp4
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60.【商品信息可视化与文本分析】1-任务概述.mp4
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61.【商品信息可视化与文本分析】2-商品类别划分.mp4
10:11
62.【商品信息可视化与文本分析】3-商品类别可视化展示.mp4
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63.【商品信息可视化与文本分析】4-描述长度对价格的影响.mp4
08:21
64.【商品信息可视化与文本分析】5-词云展示.mp4
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65.【商品信息可视化与文本分析】6-tf-idf结果.mp4
09:49
66.【商品信息可视化与文本分析】7-降维可视化展示.mp)
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67.【商品信息可视化与文本分析】8-聚类与主题模型.mp4
08:31
68.【新闻分类】1-文本分析与关键词提取.mp4
12:12
69.【新闻分类】2-相似度计算.mp4
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70.【新闻分类】3-新闻数据与任务简介.mp4
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71.【新闻分类】4-TF-IDF关键词提取.mp4
13:29
72.【新闻分类】5-LDA建模.mp4
09:10
73.【新闻分类】6-基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
14:54
74.1-任务目标与网络整体介绍.mp4
09:53
75.2-显著性检测任务与目标概述.mp4
06:37
76.3-编码器模块解读.mp4
09:22
77.4-解码器输出结果.mp4
06:52
78.5-损失函数与应用效果.mp4
06:17
79.【文本抽取实战】1-关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4
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80.【文本抽取实战】3-pyltp安装与流程演示.mp4
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81.【文本抽取实战】4-得到分词与词性标注结果.mp4
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82.【文本抽取实战】5-依存句法概述.mp4
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83.【文本抽取实战】6-句法分析结果整理.mp4
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84.【文本抽取实战】7-语义角色构建与分析.mp4
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85.【文本抽取实战】8-设计规则完成关系抽取.mp4
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86.【LSM文本分类】1-数据集与任务目标分析1.mp4
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87.【LSM文本分类】2-文本数据处理基本流程分析1.mp4
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88.【LSM文本分类】3-命令行参数与DEBUG1.mp4
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89.【LSM文本分类】4-训练模型所需基本配置参数分析1.mp4
13:12
90.【LSM文本分类】5-预料表与字符切分1.mp4
10:01
91.【LSM文本分类】6-字符预处理转换ID1.mp4
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92.【LSM文本分类】7-LSTM网络结构基本定义1.mp4
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93.【LSM文本分类】8-网络模型预测结果输出1.mp4
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94.【LSM文本分类】9-模型训练任务与总结1.mp4
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95.【机器人写唐诗】1.1.1-任务概述与环境配置.mp4
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96.【机器人写唐诗】2-参数配置.mp4
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97.【机器人写唐诗】3-数据预处理模块.mp4
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98.【机器人写唐诗】4-batch数据制作.mp4
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