现在的证书都很吃香，自从会计从业资格证取消后，初级资格考试的人更多了，这个证书的含金量也是很吃香的！其实看近3年初级会计考试的通过率就会发现，初级会计考试通过率仅在16%-21%之间，对于零基础的考生难度较大。为什么？零基础考生备考一般有几大特点：①基础薄弱，无从下手；②知识点较多，容易放弃；③缺少规划等。初级会计职称考试难度因人而异吧，对于基础好的来说可能就相对简单些，但对于基础差的可能就觉得有点棘手，这里高顿君总结了一些经验，分享给各位小伙伴们。一、千万别相信说初级会计考试不难的，说不难的都是过了的。二、每天坚持5+小时学习，一定要坚持，坚持才是胜利，当然也要是在认真的学习。三、有基础小伙伴们，可以自己制定一个学习计划，一步一步慢慢来。基础的小伙伴们，一定买课程看网课，跟着老师思路来，学习真的很清晰，很有效率。高顿君也推荐一个学习计划，供大家参考四、在问这问题时，就说明你肯定还没行动起来。所以还是赶紧学习吧！以上是高顿君简单的介绍，也没有具体介绍什么学习方法，个人感觉学习还是要靠自己，自己不努力，看在多的学习方法也没用！多学多考还是很有必要的，毕竟学无止境，而且现在的人找工作，到哪里都问你要证书，没个证书简历都不好意思拿出去！百度网盘截图文件目录/k41.et共享/1602969740794396674/01.专题精讲-李忠奎（C位班）（60小时）完结|├──讲义||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0101.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0201.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0301.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0401.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0501.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0601.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0701.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0801.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0901.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1001.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1101.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1201.df388KB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1301.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1401.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1501.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1601.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1701.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1801.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1901.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2001.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2101.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2201.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2301.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2401.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2501.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2601.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2701.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2801.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2901.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3001.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3101.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3201.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3301.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3401.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3501.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3601.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3701.df1.0MB||├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3801.df1.0MB|├──0101.第一章法和法律、法律关系、法律事实、我国法的主要形式.m4488.0MB|├──0201.第一章法律效力等级及其适用规则、法的分类、经济纠纷的概念与解决途径、仲裁.m4514.0MB|├──0301.第一章民事诉讼的适用范围、审判制度、民事诉讼管辖（.m4497.0MB|├──0401.第一章诉讼时效、民事诉讼的判决和执行、行政复议范围、申请和受理.m4487.0MB|├──0501.第一章行政复议参加人和行政复议机关、行政复议决定、行政诉讼、法律责任.m4493.0MB|├──0601.第二章会计法律制度概述、会计核算.m4494.0MB|├──0701.第二章会计档案管理、会计监督.m4490.0MB|├──0801.第二章会计机构和会计人员、会计职业道德、违反会计法律制度的法律责任、第三章支付结算概述.m4487.0MB|├──0901.第三章票据的概念与特征、票据权利的概念和分类、票据权利的取得、行使与保全.m4497.0MB|├──1001.第三章票据权利丧失补救、票据权利时效、票据责任、出票.m4495.0MB|├──1101.第三章背书、承兑、保证、票据追索、银行汇票的概念和适用范围.m4489.0MB|├──1201.经济法基础月考（12月）.m4472.0MB|├──1301.第三章银行汇票的出票、填写实际结算金额、背书、提示付款、退款和丧失；商业汇票.m4473.0MB|├──1401.第三章银行本票、支票.m4471.0MB|├──1501.第三章银行结算账户、银行卡、网上支付、结算方式和其他支付工具.m4485.0MB|├──1601.第四章税收法律制度概述、增值税纳税人和扣缴义务人.m4506.0MB|├──1701..第四章增值税征税范围.m4483.0MB|├──1801.第四章视同销售、混合销售.m4512.0MB|├──1901.第四章兼营、增值税税率.m4481.0MB|├──2001.第四章增值税征收率.m4493.0MB|├──2101.第四章增值税销售额的确定、增值税特殊方式下的销售额的确定、包装物押金.m4527.0MB|├──2201.第四章增值税进项税额的确定、税收优惠、征收管理、增值税专用发票使用规定.m4493.0MB|├──2301.第四章消费税纳税人、征税范围、税目、税率.m4479.0MB|├──2401.第四章消费税销售额的确定及应纳税额的计算.m4487.0MB|├──2501.第四章消费税征收管理、第五章企业所得税纳税人、征税对象、收入总额.m4546.0MB|├──2601.第五章企业所得税不征税收入、税前扣除项目、工资薪金、三项经费等扣除标准.m4488.0MB|├──2701.第五章企业所得税业务招待费、广告费等扣除标准、税前不得扣除项目及亏损弥补.m4482.0MB|├──2801.第五章资产的税务处理、企业所得税应纳税额计算、税收优惠、征收管理.m4479.0MB|├──2901.第五章个人所得税纳税人和所得来源的确定、应税所得项目、税率.m4482.0MB|├──3001.第五章综合所得应纳税额的计算.m4474.0MB|├──3101.第五章经营所得、利息股息红利等应纳税额的计算、税收优惠、纳税申报、期限.m4629.0MB|├──3201.第六章契税、房产税纳税人、征税范围与税率.m4668.0MB|├──3301.第六章房产税应纳税额计算、征收管理、城镇土地使用税、土地增值税纳税人、征税范围、税率.m4510.0MB|├──3401.第六章土地增值税计税依据、税收优惠和征收管理、车船税纳税人和征税范围.m4484.0MB|├──3501.第六章车船税税目、应纳税额的计算、税收优惠、印花税法律制度、资源税纳税人和征税范围.m4486.0MB|├──3601.第六章资源税税目、税率、计税依据、应纳税额、征收管理、其他相关税收法律制度.m4495.0MB|├──3701.第七章税收征收管理法概述、税务管理、税款征收与税务检查、税务行政复议.m4492.0MB|├──3801.第八章劳动合同的订立、主要内容及劳动者单方解除劳动合同的情形.m4497.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0101.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0201.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0301.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0401.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0501.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0601.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0701.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0801.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy0901.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1001.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1101.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1201.df388KB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1301.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1401.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1501.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1601.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1701.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1801.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy1901.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2001.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2101.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2201.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2301.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2401.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2501.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2601.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2701.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2801.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy2901.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3001.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3101.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3201.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3301.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3401.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3501.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3601.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3701.df1.0MB|├──jjfjc_zzjj_lzk_jy3801.df1.0MB...

2023-01-09

每个人手里都想有很多证书，强化进阶-李忠奎会计初级资格证经济法私教班30小时，祝你考证一臂之力加油哦~那零基础考生如何备考呢？跟会计专业的考生相比，零基础考生没有专业优势，但我们可以提前备考，更充分地备考。大家可以制定好每日的学习计划，然后将计划打印出来，每完成一天的学习任务，就打钩，既能提高自身学习积极性，又能保证学习时间有效化。1.教材看不懂：缺乏财务基础，常被一些专业名词搞晕，教材内容理解不准确。2.备考无重点：对初级会计考试情况了解不足，无法分清难点和重点，有时精力分配不合理。3.需要更多学习时间：和有基础考生相比，0基础考生知识点理解慢，做题时思路不活跃，需要更多的学习时间。零基础考生备考时有哪些优势可利用？1.备考态度更端正：了解自己的不足，所以更努力，愿意下苦功。2.不受教材变化影响：从头学起，对考点没有错误印象，不会混淆记忆。3.备考针对性更强：针对考试安排学习内容，对知识点掌握的程度与初级会计考试更匹配。看问题的角度不同，劣势也能变成优势！备考时扬长避短，充分利用学习资源，脚踏实地，相信大家一定能轻松过关！有些人是学会计的必须要考，有些人是只想拿个证，但是不管怎么说，考试是要复习的，裸考能考上的机率可太小了！...

2022-12-14

考试了，会计初级知识点精讲夏至-王子源完结考点整理复习大纲，学习都需要重点，所以复习资料也要有重点哦~学会计要先了解以下几点：1、首先要知道会计工作与单位性质密切相关。政府机关、事业单位、企业都不一样的，各个行业之间也有很大差别，所以你首先要定下来准备从事哪个行业的会计工作；2、会计核算就是如实反映单位经济活动的真实内容，这样，那就可以从了解该行业、单位的工作性质入手，了解单位所有的经济活动的来龙去脉；3、把你学到的理论知识，和单位的经济活动实际情况，加之相关的法律、法规和财务会计制度紧密结合起来；4、虚心向有实践经验的老会计学习，不懂就问。当然问那些你发现工作实际与理论不尽相同的地方、自己弄不明白的地方。提问题要一个一个地提，千万不能急于求成；5、会计业务方面，将会计原理联系工作实际，明白会计账户、会计科目和借贷关系等基础知识；学习《会计法》、《税收征收管理法》等相关的法律法规的规定，以及一般核算方法；根据你单位的实际情况，学习好相关会计制度和财务准则；学会计先从哪里入手？必然是会计基础，财经法规和会计电算化。复习资料一定要好好选择，毕竟初级会计的考试也不像从业资格那么简单了，就因为从业太简单，所以被废除了~...

2022-12-14 财务会计吧 会计的小说

初级会计的票据问题搞懂了吗？社会保障法律制度票据等习题密训武子赫的课程快来看看！内容超级详细，是你需要的！2019年初级会计职称考试题型和评分标准还未经考试管理机构统一公布，结合历年考试情况，预计基本维持不变，依然保持两个科目全部为客观题、无主观题。每类试题分值及得分规则均在试卷试题前说明，考生现阶段可以先参考2018年考试评分政策预习备考。1.单项选择题有1个正确答案，选择正确得分，多选、错选、不选不得分。2.多项选择题有2-4个正确答案，全部选对得分，多选、少选、错选、不选均不得分。3.判断题判断错误倒扣0.5分，本类题目最低得分不低于0分。4.不定项选择题1-4个正确答案，全部选对得满分、少选得相应比例分值，多选错选、不选的题目不得分。四、如何备考才能轻松过关?好的备考资料可以帮助考生事半功倍，其中必备资料首选初级会计职称考试辅导教材。每年初级会计考试试题都围绕当年度考试教材以及大纲展开，因此零基础考生现阶段可以先用2018年教材预习，等到新教材发布后再进一步学习。对于零基础考生来说，一本高质量的初级会计辅导书也必不可少，深化考点理解和运用，少走弯路。难点的内容都要单独拎出来讲，这样把你讲明白了，你考试才没有头疼的地方！武子赫老师的习题密训，快点学啊！...

2022-12-14 错选 初级会计怎么办 错选 初级会计有影响吗

本课件是注会押题资料，里面包含很多知识点讲解和押题，需要的同学可以根据讲解多多练习，不懂的地方多学习几遍一定可以有所收获！一、双务合同履行中的抗辩权1.同时履行抗辩权当事人互负债务，没有先后履行顺序的，应当同时履行。一方在对方履行之前有权拒绝其履行请求。一方在对方履行债务不符合约定时，有权拒绝其相应的履行请求。（2016年案例分析题）2.先履行抗辩权当事人互负债务，有先后履行顺序，应当先履行债务一方未履行的，后履行一方有权拒绝其履行请求。先履行一方履行债务不符合约定的，后履行一方有权拒绝其相应的履行请求。（2011年案例分析题）3.不安抗辩权（2017年案例分析题）（1）中止履行应当先履行债务的当事人，有确切证据证明对方有下列情形之一的，可以中止履行：①经营状况严重恶化；②转移财产、抽逃资金，以逃避债务；③丧失商业信誉；④有丧失或者可能丧失履行债务能力的其他情形。【解释】当事人没有确切证据中止履行的，应当承担违约责任。（2）解除合同当事人中止履行的，应当及时通知对方。对方提供适当担保的，应当恢复履行。中止履行后，对方在合理期限内未恢复履行能力且未提供适当担保的，视为以自己的行为表明不履行主要债务，中止履行的一方可以解除合同并可以请求对方承担违约责任。感兴趣的同学快来下载学习吧，如果自己没有好的复习计划不妨看一看整理的资料，找到一个适合自己的复习方法，一定可以在以后的考试中更加出色！...

2022-12-14 互负到期债务 互负到期债务是什么意思

首先，刚进入这门学科，首先要了解会计是什么，会计术语“贷款”是什么意思；资产、负债、所有者权益是什么意思，代表什么主体？先考取会计从业资格证。本课件来自张志峰最新会计基础课合集。张志峰讲师能用“简单”的例子和“经典”的总结，把“复杂”的问题讲清楚、解释清楚。...

2022-12-12 中级会计张志凤 会计张志凤老师

化妆底妆课程，本课程共8.47GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“唯美矫正妆终极提升班：底妆处理”。课程目录├──1底－不同脸型的底妆矫正.m41.81G├──2底妆产品的选择使用.m4862.26M├──3底－基础底妆手法及特点.m41.29G├──4底－面部立体底妆修饰.m41.65G├──5底－红痘肌打底技巧1.m4386.47M├──6底－偏红肌肤.m4405.62M├──7底－油田肌痘坑肌.m4519.19M├──8底－暗黄肤色的调整方法.m41.04G└──9底－黑眼圈的修饰.m4584.40M...

2022-12-10

11【20220228直播】”交易“战争和重寻成长.m4...

2022-12-08

0000–1.H股上市概述0000–2.H股上市法律规定0000–3.H股上市流程0000–4.H股上市审核要点0001–1.基本概念介绍0002–2.香港IPO上市决策行业分类（第1节）0003–3.香港IPO上市决策行业分类（第2节）0004–4._香港IPO上市...

2022-12-08 股票0000 000100市值

课程介绍01、课程观看方式am流程.m402、零基础会计入门-第一节课：会计概述（上）.m403、零基础会计入门-第二节课：会计概述（下）.m404、零基础会计入门-第三节课：资金筹集业务、生产准备业务.m405、零基础会计入门-第四节课：材料采购业务、车间生产业务.m406、初级会计实务-第一章会计概述（上）.m407、初级会计实务第一章会计概述(下).m408、初级会计实务-第二章资产（1）.m409...

2022-12-07

内容[00001]01建筑工程企业组织结构初步认识-01建筑工程行业与传统行业的区别2022-03-24132500.m4[00002]01建筑工程企业组织结构初步认识建筑工程企业组织结构-02建筑工程企业包括哪些类型的公司？2022-03-24132502.m4[00003]01建筑工程企业组织结构初探-03建筑业施工资质种类及要求2022-03-24132503.m4[00004]01建筑工程公司初识...

2022-12-07 建筑工程企业组织结构图 建筑工程 企业组织结构有哪些

课程简介课程由马思瑞Chri老师主讲的商务邮件课。马思瑞Chri老师在中国生活10年，一口流利的京腔汉语.从事外语教学12年，教学经验丰富.深谙中国人发音问题,精通中英西意德五国语言，爱钻研语言学、语音学、外语习得,有自己独到的外语学习方法。200+邮件必备高频句式，足以应对各类邮件场景，更贴近邮件语言的例句,潜移默化积累语料，丰富的补充资料让你写邮件时信手拈来，对于日常写作也有很大的借鉴作用，抽取报名学员真实写作邮件作为讲解素材零距离指导。你是不是也有这样的情况?-在发英文邮件时感到不知所措-不知道自己写的邮件是否恰当-不确定使用什么格式-不知道正式邮件和非正式邮件的区别-觉得邮件写得越长就越好?-不知道如何清楚地表达自己想说的话课程收获-写出结构清晰、有礼貌、容易理解的电子邮件。-用准确的语气轻松处理常见的邮件场景。-在交流中直奔主题。事半功倍。-可以充分利用各种工具。-在邮件中留下好印象。-学习除了邮件写作也可以用在日常的写作技巧。适合人群：上班族职场交流更有森率为职场能力加uff学生党与老师同学沟通更轻稻,为学术提升铺路留学出国旅游办理手续淡定外生活更有序英语爱好者一步丰富络交流，使利拓展视野马思瑞Chri商务邮件课，教你轻松处理各类场景邮件场景视频截图课程目录商务邮件课├Leo1【北京时间5月16日12点更新】│├Leo1.m4├Leo10【北京时间5月27日0点更新】│├Leo10.m4├Leo11【北京时间5月30日0点更新】│├Leo11.m4├Leo12【北京时间5月31日0点更新】│├Leo12.m4├Leo13【北京时间6月1日0点更新】│├Leo13.m4├Leo14【北京时间6月2日0点更新】│├Leo14.m4├Leo15【北京时间6月3日0点更新】│├Leo15.m4├Leo16【北京时间6月6日0点更新】│├Leo16.m4├Leo17【北京时间6月7日0点更新】│├Leo17.m4├Leo18【北京时间6月8日0点更新】│├Leo18.m4├Leo19【北京时间6月9日0点更新】│├Leo19.m4├Leo2【北京时间5月17日0点更新】│├Leo2.m4├Leo20【北京时间6月10日0点更新】│├Leo20.m4├Leo21【北京时间6月13日0点更新】│├Leo21.m4├Leo22【北京时间6月14日0点更新】│├Leo22.m4├Leo23【北京时间6月15日0点更新】│├Leo23.m4├Leo24【北京时间6月16日0点更新】│├Leo24.m4├Leo25【北京时间6月17日0点更新】│├Leo25.m4├Leo3【北京时间5月18日0点更新】│├Leo3.m4├Leo4【北京时间5月19日0点更新】│├Leo4.m4├Leo5【北京时间5月20日0点更新】│├Leo5.m4├Leo6【北京时间5月23日0点更新】│├Leo6.m4├Leo7【北京时间5月24日0点更新】│├Leo7.m4├Leo8【北京时间5月25日0点更新】│├Leo8.m4├Leo9【北京时间5月26日0点更新】...

2022-11-22

课程介绍课程来自于2022年古泡人工智能P5第5期课程-深度学习+计算机视觉+自然语言处理内容全面覆盖深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。网盘截图一、什么是人工智能技术：人工智能（AritificialItelligece），英文缩写AI，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是类人行为、类人思考、理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段。人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。二、人工智能技术的四大分支：1、模拟识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的逻辑关系的等）信息进行处理分析，以及对食物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。2、机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。3、数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。4、智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。三、人工智能的三种形态：1、弱人工智能：弱人工智能是擅长单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。2、强人工智能：人类级别的人工智能，是指在各方面都能和人类比肩的人工智能、人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比弱人工智能要难的多。3、超人工智能：牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBotrom把超级智能定义为ldquo在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能rdquo。文件目录文件目录1_直播课回放1_直播1：开班典礼1人工智能CVNLP高薪实战班.m42_Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看)Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看).m43_直播2：深度学习必备基础-神经网络与卷积网络1.深度学习必备基础-神经网络与卷积网络.m44_直播3：Traformer原理及其各领域应用分析Traformer原理及其各领域应用分析.m45_额外补充：时间序列预测额外补充：时间序列预测.m46_直播4：Iformer时间序列预测源码解读Iformer时间序列预测源码解读.m42_深度学习必备核心算法1_神经网络算法解读1-神经网络算法解读.m42_卷积神经网络算法解读2-卷积神经网络算法解读.m43_递归神经网络算法解读3-递归神经网络算法解读.m43_深度学习核心框架PyTorch1_PyTorch框架介绍与配置安装1-PyTorch框架与其他框架区别分析1.m4.m42-CPU与GPU版本安装方法解读1.m4.m42_使用神经网络进行分类任务1-数据集与任务概述2.m4.m42-基本模块应用测试2.m4.m43-网络结构定义方法2.m4.m44-数据源定义简介2.m4.m45-损失与训练模块分析2.m4.m46-训练一个基本的分类模型2.m4.m47-参数对结果的影响2.m4.m43_神经网络回归任务-气温预测神经网络回归任务-气温预测1.m4.m44_卷积网络参数解读分析1-输入特征通道分析2.m4.m42-卷积网络参数解读2.m4.m43-卷积网络模型训练2.m4.m45_图像识别模型与训练策略（重点）1-任务分析与图像数据基本处理2.m4.m42-数据增强模块2.m4.m43-数据集与模型选择1.m4.m44-迁移学习方法解读1.m4.m45-输出层与梯度设置1.m4.m46-输出类别个数修改1.m4.m47-优化器与学习率衰减1.m4.m48-模型训练方法1.m4.m49-重新训练全部模型1.m4.m410-测试结果演示分析1.m4.m46_DataLoader自定义数据集制作1-Dataloader要完成的任务分析1.m4.m42-图像数据与标签路径处理1.m4.m43-Dataloader中需要实现的方法分析1.m4.m44-实用Dataloader加载数据并训练模型1.m4.m47_LSTM文本分类实战1-数据集与任务目标分析1.m4.m42-文本数据处理基本流程分析1.m4.m43-命令行参数与DEBUG1.m4.m44-训练模型所需基本配置参数分析1.m4.m45-预料表与字符切分1.m4.m46-字符预处理转换ID1.m4.m47-LSTM网络结构基本定义1.m4.m48-网络模型预测结果输出1.m4.m49-模型训练任务与总结1.m4.m48_PyTorch框架Flak部署例子1-基本结构与训练好的模型加载.m4.m42-服务端处理与预测函数.m4.m43-基于Flak测试模型预测结果.m4.m44_MMLAB实战系列1_MMCV安装方法MMCV安装方法.m42_第一模块：分类任务基本操作1-准备MMCLS项目.m4MMCLS问题修正1.m42-基本参数配置解读.m43-各模块配置文件组成.m44-生成完整配置文件.m45-根据文件夹定义数据集.m46-构建自己的数据集.m47-训练自己的任务.m43_第一模块：训练结果测试与验证1-测试DEMO效果.m42-测试评估模型效果.m43-MMCLS中增加一个新的模块.m44-修改配置文件中的参数.m45-数据增强流程可视化展示.m46-Grad-Cam可视化方法.m47-可视化细节与效果分析.m48-MMCLS可视化模块应用.m49-模型分析脚本使用.m44_第一模块：模型源码DEBUG演示1-VIT任务概述.m42-数据增强模块概述分析.m43-PatchEmeddig层.m44-前向传播基本模块.m45-CLS与输出模块.m45_第二模块：使用分割模块训练自己的数据集1-项目配置基本介绍.m42-数据集标注与制作方法.m43-跟别预测类别数修改配置文件.m44-加载预训练模型开始训练.m45-预测DEMO演示.m46_第二模块：基于Uet进行各种策略修改1-配置文件解读.m42-编码层模块.m43-上采样与输出层.m44-辅助层的作用.m45-给Uet添加一个eck层.m46-如何修改参数适配网络结构.m47-将Uet特征提取模块替换成traformer.m48-VIT模块源码分析.m47_第二模块：分割任务CVPR最新Backoe设计及其应用1-注册自己的Backoe模块.m4.m42-配置文件指定.m4.m43-DEBUG解读Backoe设计.m4.m44-PatchEmeddig的作用与实现.m4.m45-卷积位置编码计算方法.m4.m46-近似Attetio模块实现.m4.m47-完成特征提取与融合模块.m4.m48-分割任务输出模块.m4.m49-全局特征的作用与实现.m4.m410-汇总多层级特征进行输出.m4.m48_第三模块：mmdet训练自己的数据任务1-数据集标注与标签获取.m4.m42-COCO数据标注格式.m4.m43-通过脚本生成COCO数据格式.m4.m44-配置文件数据增强策略分析.m4.m45-训练所需配置说明.m4.m46-模型训练与DEMO演示.m4.m47-模型测试与可视化分析模块.m4.m48-补充：评估指标.m4.m49_第三模块：DeformaleDetr物体检测源码分析1-特征提取与位置编码.m42-序列特征展开并叠加.m43-得到相对位置点编码.m44-准备Ecoder编码层所需全部输入.m45-编码层中的序列分析.m46-偏移量offet计算.m47-偏移量对齐操作.m48-Ecoder层完成特征对齐.m49-Decoder要完成的操作.m410-分类与回归输出模块.m411-预测输出结果与标签匹配模块.m410_第四模块：DBNET文字检测1-文字检测数据概述与配置文件.m4.m42-配置文件参数设置.m4.m43-Neck层特征组合.m4.m44-损失函数模块概述.m4.m45-损失计算方法.m4.m411_第四模块：ANINET文字识别1-数据集与环境概述.m4.m42-配置文件修改方法.m4.m43-Bakoe模块得到特征.m4.m44-视觉Traformer模块的作用.m4.m45-视觉模型中的编码与解码的效果.m4.m46-文本模型中的结构分析.m4.m47-迭代修正模块.m4.m48-输出层与损失计算.m4.m412_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取1-配置文件以及要完成的任务解读.m4.m42-KIE数据集格式调整方法.m4.m43-配置文件与标签要进行处理操作.m4.m44-边框要计算的特征分析.m4.m45-标签数据处理与关系特征提取.m4.m46-特征合并处理.m4.m47-准备拼接边与点特征.m4.m48-整合得到图模型输入特征.m4.m412_第五模块：tylega2源码解读1-要完成的任务与基本思想概述.m4.m42-得到tyle特征编码.m4.m43-特征编码风格拼接.m4.m44-基础风格特征卷积模块.m4.m45-上采样得到输出结果.m4.m46-损失函数概述.m4.m413_第六模块：BaicVSR++视频超分辨重构源码解读1-要完成的任务分析与配置文件.m4.m42-特征基础提取模块.m43-光流估计网络模块.m44-基于光流完成对齐操作.m45-偏移量计算方法1.m4.m46-双向计算特征对齐.m47-提特征传递流程分析.m48-序列传播计算.m49-准备变形卷积模块的输入.m4.m410-传播流程整体完成一圈.m411-完成输出结果.m4.m414_第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读1-环境配置与数据集概述.m42-数据与标注文件介绍.m43-基本流程梳理并进入deug模式.m44-数据与图像特征提取模块.m45-体素索引位置获取.m4.m46-体素特征提取方法解读.m47-体素特征计算方法分析.m48-全局体素特征提取.m49-多模态特征融合.m410-3D卷积特征融合.m411-输出层预测结果.m415_第八模块：模型蒸馏应用实例1-任务概述与工具使用.m42-Teacher与Studet网络结构定义.m43-训练T与S得到蒸馏模型.m44-开始模型训练过程与问题修正.m45-日志输出与模型分离.m46-分别得到Teacher与Studet模型.m47-实际测试效果演示.m416_第八模块：模型剪枝方法概述分析1-SuerNet网络结构分析与剪枝概述.m42-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.m417_第九模块：mmactio行为识别创建自己的行为识别标注数据集.m418_额外补充在源码中加入各种注意力机制方法.m45_Oecv图像处理框架实战1_课程简介与环境配置0-课程简介2.m4.m42-Noteook与IDE环境.m4.m42-Pytho与Oecv配置安装.m4.m42_图像基本操作1-计算机眼中的图像.m4.m42-视频的读取与处理.m4.m43-ROI区域.m4.m44-边界填充.m4.m45-数值计算.m4.m43_阈值与平滑处理1-图像平滑处理.m4.m42-高斯与中值滤波.m4.m4图像阈值.m4.m44_图像形态学操作1-腐蚀操作.m4.m42-膨胀操作.m4.m43-开运算与闭运算.m4.m44-梯度计算.m4.m45-礼帽与黑帽.m4.m45_图像梯度计算1-Soel算子.m4.m42-梯度计算方法.m4.m43-charr与lakacia算子.m4.m46_边缘检测1-Cay边缘检测流程.m4.m42-非极大值抑制.m4.m43-边缘检测效果.m4.m47_图像金字塔与轮廓检测1-模板匹配方法.m4.m41-轮廓检测方法.m4.m41-图像金字塔定义.m4.m42-匹配效果展示.m4.m42-轮廓检测结果.m4.m42-金字塔制作方法.m4.m43-轮廓特征与近似.m4.m48_直方图与傅里叶变换1-直方图定义.m4.m41-傅里叶概述.m4.m42-频域变换结果.m4.m42-均衡化原理.m4.m43-均衡化效果.m4.m43-低通与高通滤波.m4.m49_项目实战-信用卡数字识别2-环境配置与预处理.m4.m43-模板处理方法.m4.m4总体流程与方法讲解.m4.m44-输入数据处理方法.m4.m45-模板匹配得出识别结果.m4.m410_项目实战-文档扫描OCR识别1-整体流程演示.m4.m42-文档轮廓提取.m4.m43-原始与变换坐标计算.m4.m44-透视变换结果.m4.m45-teeract-ocr安装配置.m4.m46-文档扫描识别效果.m4.m411_图像特征-harri1-角点检测基本原理.m4.m42-基本数学原理.m4.m43-求解化简.m4.m44-特征归属划分.m4.m45-oecv角点检测效果.m4.m412_图像特征-ift1-尺度空间定义.m4.m42-高斯差分金字塔.m4.m43-特征关键点定位.m4.m44-生成特征描述.m4.m45-特征向量生成.m4.m46-oecv中ift函数使用.m4.m413_案例实战-全景图像拼接1-特征匹配方法.m4.m42-图像拼接方法.m4.m42-RANSAC算法.m4.m44-流程解读.m4.m414_项目实战-停车场车位识别1-任务整体流程.m4.m42-所需数据介绍.m4.m43-图像数据预处理.m4.m44-车位直线检测.m4.m45-按列划分区域.m4.m46-车位区域划分.m4.m47-识别模型构建.m4.m48-基于视频的车位检测.m4.m415_项目实战-答题卡识别判卷1-整体流程与效果概述.m4.m42-预处理操作.m4.m43-填涂轮廓检测.m4.m44-选项判断识别.m4.m416_背景建模1-背景消除-帧差法.m4.m42-混合高斯模型.m4.m43-学习步骤.m4.m44-背景建模实战.m4.m417_光流估计1-基本概念.m4.m42-Luca-Kaade算法.m4.m43-推导求解.m4.m44-光流估计实战.m4.m418_Oecv的DNN模块1-d模块.m4.m42-模型加载结果输出.m4.m419_项目实战-目标追踪1-目标追踪概述.m4.m42-多目标追踪实战.m4.m43-深度学习检测框架加载.m4.m44-基于dli与d的追踪.m4.m45-多进程目标追踪.m4.m46-多进程效率提升对比.m4.m420_卷积原理与操作1-卷积效果演示.m4.m41-卷积神经网络的应用.m4.m42-卷积层解释.m4.m42-卷积操作流程.m4.m43-卷积计算过程.m4.m44-adig与tride.m4.m45-卷积参数共享.m4.m46-池化层原理.m4.m421_项目实战-疲劳检测1-关键点定位概述.m4.m42-获取人脸关键点.m4.m43-定位效果演示.m4.m44-闭眼检测.m4.m45-检测效果.m4.m46_综合项目-物体检测经典算法实战1_深度学习经典检测方法概述1-检测任务中阶段的意义.m4.m42-不同阶段算法优缺点分析.m4.m43-IOU指标计算.m4.m44-评估所需参数计算.m4.m45-ma指标计算.m4.m42_YOLO-V1整体思想与网络架构2-检测算法要得到的结果.m4.m43-整体网络架构解读.m4.m44-位置损失计算.m4.m4YOLO算法整体思路解读.m4.m45-置信度误差与优缺点分析.m4.m43_YOLO-V2改进细节详解V2版本细节升级概述.m4.m42-网络结构特点.m4.m43-架构细节解读.m4.m44-基于聚类来选择先验框尺寸.m4.m45-偏移量计算方法.m4.m46-坐标映射与还原.m4.m47-感受野的作用.m4.m48-特征融合改进.m4.m44_YOLO-V3核心网络模型1-V3版本改进概述.m4.m42-多cale方法改进与特征融合.m4.m43-经典变换方法对比分析.m4.m44-残差连接方法解读.m4.m45-整体网络模型架构分析.m4.m46-先验框设计改进.m4.m47-otfmax层改进.m4.m45_项目实战-基于V3版本进行源码解读1-数据与环境配置.m4.m42-训练参数设置.m4.m43-数据与标签读取.m4.m44-标签文件读取与处理.m4.m45-deug模式介绍.m4.m46-基于配置文件构建网络模型.m4.m47-路由层与hortcut层的作用.m4.m48-YOLO层定义解析.m4.m49-预测结果计算.m4.m410-网格偏移计算.m4.m411-模型要计算的损失概述.m4.m412-标签值格式修改.m4.m413-坐标相对位置计算.m4.m414-完成所有损失函数所需计算指标.m4.m415-模型训练与总结.m4.m416-预测效果展示.m4.m46_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-数据信息标注.m4.m43-完成标签制作.m4.m44-生成模型所需配置文件.m4.m45-jo格式转换成yolo-v3所需输入.m4.m46-完成输入数据准备工作.m4.m47-训练代码与参数配置更改.m4.m48-训练模型并测试效果.m4.m47_YOLO-V4版本算法解读1-V4版本整体概述.m4.m42-V4版本贡献解读.m4.m43-数据增强策略分析.m4.m44-DroBlock与标签平滑方法.m4.m45-损失函数遇到的问题.m4.m46-CIOU损失函数定义.m4.m47-NMS细节改进.m4.m48-SPP与CSP网络结构.m4.m49-SAM注意力机制模块.m4.m410-PAN模块解读.m4.m411-激活函数与整体架构总结.m4.m48_V5版本项目配置1-整体项目概述.m4.m42-训练自己的数据集方法.m4.m43-训练数据参数配置.m4.m44-测试DEMO演示.m4.m49_V5项目工程源码解读1-数据源DEBUG流程解读.m4.m42-图像数据源配置.m4.m43-加载标签数据.m4.m44-Moaic数据增强方法.m4.m45-数据四合一方法与流程演示.m4.m46-getItem构建atch.m4.m47-网络架构图可视化工具安装.m4.m48-V5网络配置文件解读.m4.m49-Focu模块流程分析.m4.m410-完成配置文件解析任务.m4.m411-前向传播计算.m4.m412-BottleeckCSP层计算方法.m4.m413-Head层流程解读.m4.m413-1SPP层计算细节分析.m4.m414-上采样与拼接操作.m4.m415-输出结果分析.m4.m416-超参数解读.m4.m417-命令行参数介绍.m4.m418-训练流程解读.m4.m419-各种训练策略概述.m4.m420-模型迭代过程.m4.m410_EfficietNet网络第八课：EfficietNet网络模型.m4.m411_EfficietDet检测算法第十一章：EfficietDet检测算法.m4.m412_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读.m4.m42-整体网络架构分析.m4.m43-位置信息初始化query向量.m4.m44-注意力机制的作用方法.m4.m45-训练过程的策略.m4.m413_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读.m4.m42-数据处理与dataloader.m4.m43-位置编码作用分析.m4.m44-ackoe特征提取模块.m4.m45-mak与编码模块.m4.m46-编码层作用方法.m4.m47-Decoder层操作与计算.m4.m48-输出预测结果.m4.m49-损失函数与预测输出.m4.m47_图像分割实战1_图像分割及其损失函数概述1-语义分割与实例分割概述.m4.m42-分割任务中的目标函数定义.m4.m43-MIOU评估标准.m4.m42_卷积神经网络原理与参数解读1-卷积神经网络应用领域.m4.m42-卷积的作用.m4.m43-卷积特征值计算方法.m4.m44-得到特征图表示.m4.m45-步长与卷积核大小对结果的影响.m4.m46-边缘填充方法.m4.m47-特征图尺寸计算与参数共享.m4.m48-池化层的作用.m4.m49-1整体网络架构.m4.m410-VGG网络架构.m4.m411-残差网络Reet.m4.m412-感受野的作用.m4.m43_Uet系列算法讲解1-Uet网络编码与解码过程.m4.m42-网络计算流程.m4.m43-Uet升级版本改进.m4.m44-后续升级版本介绍.m4.m44_uet医学细胞分割实战1-医学细胞数据集介绍与参数配置.m4.m42-数据增强工具.m4.m43-Deug模式演示网络计算流程.m4.m44-特征融合方法演示.m4.m45-迭代完成整个模型计算任务.m4.m46-模型效果验证.m4.m45_U2NET显着性检测实战1-任务目标与网络整体介绍.m4.m42-显着性检测任务与目标概述.m4.m43-编码器模块解读.m4.m44-解码器输出结果.m4.m45-损失函数与应用效果.m4.m46_deela系列算法1-deela分割算法概述.m4.m42-空洞卷积的作用.m4.m43-感受野的意义.m4.m44-SPP层的作用.m4.m45-ASPP特征融合策略.m4.m46-deelaV3Plu版本网络架构.m4.m47_基于deelaV3+版本进行VOC分割实战1-PacalVoc数据集介绍.m4.m42-项目参数与数据集读取.m4.m43-网络前向传播流程.m4.m44-ASPP层特征融合.m4.m45-分割模型训练.m4.m48_医学心脏视频数据集分割建模实战1-数据集与任务概述.m4.m42-项目基本配置参数.m4.m43-任务流程解读.m4.m44-文献报告分析.m4.m45-补充：视频数据源特征处理方法概述.m4.m46-补充：R(2lu1)D处理方法分析.m4.m49_物体检测框架-MakRc项目介绍与配置0-开源项目数据集.m4.m40-Mak-Rc开源项目简介.m4.m40-参数配置.m4.m410_MakRc网络框架源码详解1-FPN层特征提取原理解读.m4.m42-FPN网络架构实现解读.m4.m43-生成框比例设置.m4.m44-基于不同尺度特征图生成所有框.m4.m45-RPN层的作用与实现解读.m4.m46-候选框过滤方法.m4.m47-Prooal层实现方法.m4.m48-DetectioTarget层的作用.m4.m49-正负样本选择与标签定义.m4.m410-RoiPoolig层的作用与目的.m4.m411-RorAlig操作的效果.m4.m412-整体框架回顾.m4.m411_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-使用laelme进行数据与标签标注.m4.m43-完成训练数据准备工作.m4.m44-makrc源码修改方法.m4.m45-基于标注数据训练所需任务.m4.m46-测试与展示模块.m4.m48_行为识别实战1_lowfat算法知识点通俗解读1-lowfat核心思想解读.m4.m42-核心网络结构模块分析.m4.m43-数据采样曾的作用.m4.m44-模型网络结构设计.m4.m45-特征融合模块与总结分析.m4.m42_lowfat项目环境配置与配置文件1-环境基本配置解读.m4.m42-目录各文件分析.m4.m43-配置文件作用解读.m4.m44-测试DEMO演示1.m4.m45-训练所需标签文件说明.m4.m46-训练所需视频数据准备.m4.m47-视频数据集切分操作.m4.m48-完成视频分帧操作.m4.m43_lowfat源码详细解读1-模型所需配置文件参数读取1.m4.m42-数据处理概述1.m4.m43-dataloader数据遍历方法1.m4.m44-数据与标签读取实例1.m4.m45-图像数据所需预处理方法1.m4.m46-low与fat分别执行采样操作1.m4.m47-分别计算特征图输出结果1.m4.m48-low与fat特征图拼接操作1.m4.m49-reetBolock操作1.m4.m410-RoiAlig与输出层1.m4.m44_基于3D卷积的视频分析与动作识别1-3D卷积原理解读.m4.m42-UCF101动作识别数据集简介.m4.m43-测试效果与项目配置.m4.m44-视频数据预处理方法.m4.m45-数据Batch制作方法.m4.m46-3D卷积网络所涉及模块.m4.m47-训练网络模型.m4.m45_视频异常检测算法与元学习1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.m4.m42-基本思想与流程分析.m4.m43-预测与常见问题.m4.m44-Meta-Lear要解决的问题.m4.m45-学习能力与参数定义.m4.m46-如何找到合适的初始化参数.m4.m47-MAML算法流程解读.m4.m46_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1-论文概述与环境配置.m4.m42-数据集配置与读取.m4.m43-模型编码与解码结构.m4.m44-注意力机制模块打造.m4.m45-损失函数的目的.m4.m46-特征图生成.m4.m47-MetaLear与输出.m4.m47_基础补充-Reet模型及其应用实例1-医学疾病数据集介绍.m4.m42-Reet网络架构原理分析.m4.m43-dataloader加载数据集.m4.m44-Reet网络前向传播.m4.m45-残差网络的hortcut操作.m4.m46-特征图升维与降采样操作.m4.m47-网络整体流程与训练演示.m4.m49_2022论文必备-Traformer实战系列1_课程介绍课程介绍1.m4.m42_自然语言处理通用框架BERT原理解读1-BERT任务目标概述.m4.m42-传统解决方案遇到的问题1.m4.m43-注意力机制的作用1.m4.m44-elf-attetio计算方法1.m4.m45-特征分配与oftmax机制1.m4.m46-Multi-head的作用1.m4.m47-位置编码与多层堆叠1.m4.m48-traformer整体架构梳理.m4.m49-BERT模型训练方法.m4.m410-训练实例.m4.m43_Traformer在视觉中的应用VIT算法1-traformer发家史介绍1.m4.m42-对图像数据构建atch序列1.m4.m43-VIT整体架构解读1.m4.m44-CNN遇到的问题与窘境1.m4.m45-计算公式解读1.m4.m46-位置编码与TNT模型1.m4.m47-TNT模型细节分析1.m4.m44_VIT算法模型源码解读1-项目配置说明1.m4.m42-输入序列构建方法解读1.m4.m43-注意力机制计算1.m4.m44-输出层计算结果1.m4.m45_witraformer算法原理解析1-witraformer整体概述1.m4.m42-要解决的问题及其优势分析1.m4.m43-一个lock要完成的任务1.m4.m44-获取各窗口输入特征1.m4.m45-基于窗口的注意力机制解读1.m4.m46-窗口偏移操作的实现1.m4.m47-偏移细节分析及其计算量概述1.m4.m48-整体网络架构整合1.m4.m49-下采样操作实现方法1.m4.m410-分层计算方法1.m4.m46_witraformer源码解读1-数据与环境配置解读1.m4.m42-图像数据atch编码1.m4.m43-数据按widow进行划分计算1.m4.m44-基础attetio计算模块1.m4.m45-窗口位移模块细节分析1.m4.m46-atchmerge下采样操作1.m4.m47-各lock计算方法解读1.m4.m48-输出层概述1.m4.m47_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读1.m4.m42-整体网络架构分析1.m4.m43-位置信息初始化query向量1.m4.m44-注意力机制的作用方法1.m4.m45-训练过程的策略1.m4.m48_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读2.m4.m42-数据处理与dataloader2.m4.m43-位置编码作用分析2.m4.m44-ackoe特征提取模块1.m4.m45-mak与编码模块1.m4.m46-编码层作用方法1.m4.m47-Decoder层操作与计算1.m4.m48-输出预测结果1.m4.m49-损失函数与预测输出1.m4.m49_MedicalTraformer论文解读1-论文整体分析.m4.m42-核心思想分析.m4.m43-网络结构计算流程概述.m4.m44-论文公式计算分析.m4.m45-位置编码的作用与效果.m4.m46-拓展应用分析.m4.m410_MedicalTraformer源码解读1-项目环境配置1.m4.m42-医学数据介绍与分析1.m4.m43-基本处理操作1.m4.m44-AxialAttetio实现过程1.m4.m45-位置编码向量解读1.m4.m46-注意力计算过程与方法1.m4.m47-局部特征提取与计算1.m4.m411_商汤LoFTR算法解读1-特征匹配的应用场景.m4.m42-特征匹配的基本流程分析.m4.m43-整体流程梳理分析.m4.m44-CroAttetio的作用与效果.m4.m45-traformer构建匹配特征.m4.m46-粗粒度匹配过程与作用.m4.m47-特征图拆解操作.m4.m48-细粒度匹配的作用与方法.m4.m49-基于期望预测最终位置.m4.m410-总结分析.m4.m412_局部特征关键点匹配实战1-项目与参数配置解读1.m4.m42-DEMO效果演示1.m4.m43-ackoe特征提取模块1.m4.m44-注意力机制的作用与效果分析1.m4.m45-特征融合模块实现方法1.m4.m46-cro关系计算方法实例1.m4.m47-粗粒度匹配过程1.m4.m48-完成基础匹配模块1.m4.m49-精细化调整方法与实例1.m4.m410-得到精细化输出结果1.m4.m411-通过期望计算最终输出1.m4.m413_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例tfrecord制作1.m4.m41-BERT开源项目简介1.m4.m42-项目参数配置1.m4.m43-数据读取模块1.m4.m44-数据预处理模块1.m4.m46-Emeddig层的作用1.m4.m47-加入额外编码特征1.m4.m48-加入位置编码特征1.m4.m49-mak机制1.m4.m410-构建QKV矩阵1.m4.m411-完成Traformer模块构建1.m4.m412-训练BERT模型1.m4.m414_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战1-中文分类数据与任务概述1.m4.m42-读取处理自己的数据集1.m4.m43-训练BERT中文分类模型1.m4.m410_图神经网络实战1_图神经网络基础1-图神经网络应用领域分析.m4.m42-图基本模块定义.m4.m43-邻接矩阵的定义.m4.m44-GNN中常见任务.m4.m45-消息传递计算方法.m4.m46-多层GCN的作用.m4.m42_图卷积GCN模型1-GCN基本模型概述.m4.m42-图卷积的基本计算方法.m4.m43-邻接的矩阵的变换.m4.m44-GCN变换原理解读.m4.m43_图模型必备神器PyTorchGeometric安装与使用1-PyTorchGeometric工具包安装与配置方法.m4.m42-数据集与邻接矩阵格式.m4.m43-模型定义与训练方法.m4.m44-文献引用数据集分类案例实战.m4.m44_使用PyTorchGeometric构建自己的图数据集1-构建数据集基本方法.m4.m42-数据集与任务背景概述.m4.m43-数据集基本预处理.m4.m44-用户行为图结构创建.m4.m45-数据集创建函数介绍.m4.m46-网络结构定义模块.m4.m47-TokPoolig进行下采样任务.m4.m48-获取全局特征.m4.m49-模型训练与总结.m4.m45_图注意力机制与序列图模型1-图注意力机制的作用与方法.m4.m42-邻接矩阵计算图Attetio.m4.m43-序列图神经网络TGCN应用.m4.m44-序列图神经网络细节.m4.m46_图相似度论文解读1-要完成的任务分析.m4.m42-基本方法概述解读.m4.m43-图模型提取全局与局部特征.m4.m44-NTN模块的作用与效果.m4.m45-点之间的对应关系计算.m4.m46-结果输出与总结.m4.m47_图相似度计算实战1-数据集与任务概述3.m4.m42-图卷积特征提取模块3.m4.m43-分别计算不同Batch点的分布3.m4.m44-获得直方图特征结果.m4.m45-图的全局特征构建.m4.m46-NTN图相似特征提取.m4.m47-预测得到相似度结果.m4.m48_基于图模型的轨迹估计1-数据集与标注信息解读.m4.m42-整体三大模块分析.m4.m43-特征工程的作用与效果.m4.m44-传统方法与现在向量空间对比.m4.m45-输入细节分析.m4.m46-子图模块构建方法.m4.m47-特征融合模块分析.m4.m48-VectorNet输出层分析.m4.m49_图模型轨迹估计实战1-数据与环境配置4.m4.m42-训练数据准备4.m4.m43-Aget特征提取方法4.m4.m44-DataLoader构建图结构4.m4.m45-SuGrah与Attetio模型流程4.m4.m4...

2022-11-25 模块配置文件 模块 配置文件是什么

课程介绍课程来自【马兵】分布式流处理服务——AacheKafka视频教程马冰冰教育成立于2016年，致力于JAVA、架构师、Pytho、人工智能、AIOT、网络安全、算法与数据结构等IT技术培训，倡导“复杂问题简单化”！马冰冰老师，1994-1999年就读于清华大学，历任程序员、TeamLeader、项目经理、CTO等职位，有十几个大型项目的开发经验。推动Java在中国落地生根，推动大数据在中国落地生根，推动AI在中国落地生根，视频课程下载量累计过亿次。目前，我们正致力于打造与面授教学一样的优质在线课程平台。标题="【马兵】分布式流处理服务—AacheKafka视频教程图解"alt="【马兵】分布式流处理服务—AacheKafka视频教程图解"gtKafka是由Aache软件基金会开发的开源流处理平台，使用Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一的、高吞吐量、低延迟的平台。它的持久层本质上是一个“基于分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使得它作为处理流数据的企业级基础设施非常有价值。此外，Kafka可以通过KafkaCoect连接到外部系统（用于数据输入/输出），并提供KafkaStream——一个Java流处理库。文件目录Kafka第一章-(分区am日志)03.m4KafkaChater1-(ProduceramCoumerGrou)04.m4KafkaChater1-(KafkaOverview,Itroductio)01.m4KafkaChater1-(SequetialWriteamZeroCoy)05.m4Kafka第1章-（架构与概念）02.m4Kafka第2章-(Kafka单机配置)02.m4Kafka第2章-(Kafka主题管理)04.m4Kafka第2章-(Kafka主题管理)04(1).m4Kafka第2章-(Kafka集群配置)03.m4kafka第3章-(主题管理API)01.m4Kafka第三章-(自定义分区)03.m4Kafka第三章-(序列化am拦截器)04.m4Kafka第三章-(生产者am消费者)02.m4kafka第4章-(AckeamRetire)02.m4kafka第4章-(生产者am消费者)05.m4kafkachater4-(幂等写法)03.m4kafka第4章-(生产者交易)04.m4kafkachater4-(offet自动控制)01.m4卡夫卡第5章-（高水位）01.m4Kafka第五章-(SrigBoot集成)04.m4第五章-（KafkaFlume集成）03.m4Kafka第5章-（kafkaEagle安装）02.m4...

2022-11-16 apache kafka实战 org.apache.kafka

各会计师事务所：根据培训安排，2022年11月29-30日，中国注册会计师协会将与北京市针灸师协会合作举办“审计重点难点培训班”。现将有关事项通知如下：1、训练方法和时间1、培训方式：在线直播（类似于面授）。2、培训时间：11月29-30日，9:00am-12:00am，1:30m-4:30m。3、试听课时间：11月28日下午13:00-17:00。开始培训前，学员可登录讲座页面进行电脑和手机环境测试。2、训练对象注册会计师，名额上限为15,000，名额满为止。3、培训内容1、解读党的二十大精神；2、上市公司商誉审计及风险应对；3、无形资产和研发费用的审计问题；4、编制合并财务报表并解释实际案例。四个。教师来自党校和会计师事务所的专家。V.注册时间11月11日至11月25日。6、注册方式单位会员（事务所）登录“中国注册会计师行业管理信息系统”（htt://cmi.cica.org.c/)注册。“协会主办人员”可联系省针灸协会代为报名。7、讲课过程在电脑和手机上查看网址：htt://v.icaedu.com/。注册成功的学员打开页面点击“登录”按钮，根据提示输入“执业证书号”和“姓名”，即可进入讲座。提示：请在正式直播开始前15分钟进入直播系统。报名成功的同学可以在12月9日前观看直播回放。8、课时管理参与直播或观看完整回放的人将总共录制16个小时。学分将在回放截止后上传至行业管理信息系统。（未完整观看的课程不计入）9、学习学科1、请严格遵守国家网络管理法律法规，自觉维护课堂学习纪律。2、直播内容仅用于个人和企业学习培训，禁止私下传播和泄露。3、对于违反上述规定的，相关系统记录应相应记入会员诚信档案。情节严重的，按照中国注册会计师协会章程及有关规定处理。X。联系人和联系信息中注协继续教育部联系人：刘旭，电话：(010)88250164邮箱：liuxu@cica.org.c。北京APA考试培训部联系人：田丹，电话：(010)88221069，邮箱：k@ica.org.c。省票据协会：0551-68150366讲座技术支持：(010)62973366-8112、注册技术支持：(010)88250337(0338)。附件：培训课程注册流程图.df安徽省注册会计师协会2022年11月11日...

2022-11-14 "审计局"