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• file:35 得到分词与词性标注结果.mp4
• file:04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
• file:63 图卷积模块实现方法.mp4
• file:29 加载所有实体数据.mp4
• file:12 图谱知识融合与总结分析.mp4
• file:79 注意力机制的作用.mp4
• file:25 环境配置与所需工具包安装.mp4
• file:13 Neo4j图数据库介绍.mp4
• file:30 实体关键词字典制作.mp4
• file:11 视觉领域图编码实例.mp4
• file:41 图模型信息提取.mp4
• file:53 行人重识别要解决的问题.mp4
• file:26 提取数据中的关键字段信息.mp4
• file:43 deepwalk构建图顶点特征.mp4
• file:62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
• file:40 竞赛任务目标.mp4
• file:24 任务流程概述.mp4
• file:18 使用Py2neo建立连接.mp4
• file:49 数据-标签-语料库处理.mp4
• file:20 在图中创建实体.mp4
• file:07 数据关系抽取分析.mp4
• file:15 可视化例子演示.mp4
• file:17 数据库更改查询操作演示.mp4
• file:23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
• file:33 LTP工具包概述介绍.mp4
• file:92 残差网络Resnet.mp4
• file:21 根据给定实体创建关系.mp4
• file:81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4
• file:70 初始化图卷积模型.mp4
• file:45 app安装特征.mp4
• file:28 打造医疗知识图谱模型.mp4
• file:39 设计规则完成关系抽取.mp4
• file:02 知识图谱通俗解读.mp4
• file:42 节点权重特征提取(PageRank).mp4
• file:61 局部特征热度图计算.mp4
• file:65 整体算法框架分析.mp4
• file:91 VGG网络架构.mp4
• file:72 邻接矩阵学习与更新.mp4
• file:基于图模型的ReID(旷视).zip
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• folder:资料
• folder:第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战
• folder:第六章：文本关系抽取实践
• folder:第三章：Neo4j数据库实战
• folder:第八章：医学糖尿病数据命名实体识别
• folder:第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
• folder:第七章：金融平台风控模型实践