【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件 - 影盘社-网盘资源搜索神器
- file:19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4
- file:09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4
- file:02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4
- file:03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4
- file:10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4
- file:15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4
- file:09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4
- file:20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4
- file:26-虚拟机的使用.mp4
- file:04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4
- file:24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4
- file:02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4
- folder:【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件
- folder:【主学习路线】04、阶段四计算机视觉与图像处理
- folder:【主学习路线】06、阶段六人工智能项目实战
- folder:【课外拓展】05、阶段五阶段一python基础(更新)
- folder:【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目
- folder:【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目(更新)
- folder:【课件】
- folder:5--第五章目标检测_v2.0
- folder:2--第二章tensorflow入门_v2.0
- folder:9--第九章OpenCV图像处理_v2.0
- folder:10--第十章图像特征提取与描述_v2.0
- folder:2--第二章 在线医生
- folder:4--第四章 实时人脸识别检测项目
- folder:3--第三章 智能文本分类系统
- folder:10--第十章公共方法
- folder:17--第十七章学生管理系统(面向对象版)
- folder:2--第二章python基础语法
- folder:1--第一章计算机组成原理
- folder:6--第六章seabornV2.1
- folder:17--第十七章集成学习进阶V2.1
- folder:3--第三章matplotlibV2.1
- folder:第一章1-文本摘要项目
- folder:8--第八章数据结构与算法
- folder:10--第十章MySqL数据库高级使用
- folder:5--第五章HTTP协议和静态服务器
- folder:2--第二章Linux高级命令
- folder:4--第四章 RNN架构解析-v2.0
- folder:13--第十三章 HMM模型-v2.0
- folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
- folder:1--第一章 Pytorch工具_v2.0
- folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0
- folder:11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
- folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
- folder:2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0
- folder:第五章 5-03 - 人脸支付
- folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础
- folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战
- folder:第一章1-机器学习基础算法
- folder:第三章3-Python编程进阶
- folder:第二章2-SQL基础
- folder:第三章 3-面试篇
- folder:4--第四章算法进阶迁移学习
- folder:无课程相关内容
- folder:4--yolo系列算法
- folder:1--目标检测概述
- folder:2--R-CNN网络基础
- folder:6--SSD模型介绍
- folder:3--Faster-RCNN原理与实现
- folder:2--AlexNet
- folder:3--VGG
- folder:2--快速入门模型
- folder:1--tensorflow和keras简介
- folder:6--模版匹配和霍夫变换
- folder:2--语义分割:FCN与Unet
- folder:4--实例分割:MaskRCNN
- folder:3--Unet-案例
- folder:5--LBP和HOG特征算子
- folder:2--Harris和Shi-Tomas算法
- folder:4--Fast和ORB算法
- folder:3--OpenCV的模块
- folder:2--计算机视觉(CV)
- folder:1--图像的基础操作
- folder:6--卷积神经网络CNN
- folder:3--深度学习的优化方法
- folder:2--常见的损失函数
- folder:26--主要逻辑服务
- folder:3--在线医生的总体架构
- folder:6--neo4j图数据库的安装
- folder:8--在Python中使用neo4j
- folder:4--总体架构中的工具介绍
- folder:30--进行模型训练1
- folder:32--系统联调与测试
- folder:9--离线部分简要分析
- folder:20--CRF介绍
- folder:11--非结构化数据流水线
- folder:25--werobot服务构建
- folder:2--Unit对话API使用
- folder:27--任务介绍与模型选用及训练数据集
- folder:18--命名实体识别介绍
- folder:14--BERT中文预训练模型
- folder:21--BiLSTM+CRF模型
- folder:7--Cypher介绍与使用
- folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
- folder:21--网络模型搭建(选学)
- folder:14--透视变换
- folder:17--在视频中进行车道线检测
- folder:12--相机校正和图像去畸变
- folder:5--卡尔曼滤波
- folder:18--SIamese网络系列(选学)
- folder:15--车道线定位与拟合
- folder:3--特征工程和fasttext模型训练
- folder:2--构建标签词汇图谱
- folder:8--子类重写父类属性和方法
- folder:6--案例搬家具
- folder:4--break和continue
- folder:2--while循环
- folder:4--自定义异常
- folder:8--数据类型转换
- folder:3--if...elif...else格式
- folder:4--文件及文件夹的相关操作
- folder:9--函数返回值二
- folder:2--课后练习(学员管理系统)
- folder:0-25可变类型及非可变类型
- folder:0-21函数作用域
- folder:0-17集合定义及使用
- folder:0-16案例-学生管理系统(一)
- folder:0-30文件操作案例
- folder:0-28lambda表达式
- folder:0-5Python运算符
- folder:0-18公共方法与推导式
- folder:0-34案例-飞机大战
- folder:0-24基础加强练习
- folder:0-10循环else
- folder:0-12字符串查找,替换,合并
- folder:0-20函数基本使用替代视频(04,05,06)
- folder:0-22不定长参数与组包拆包
- folder:0-5面向对象多态
- folder:4--北京租房数据统计分析
- folder:3--lightGBM算法
- folder:7--案例Facebook位置预测
- folder:6--交叉验证,网格搜索
- folder:1--numpy使用
- folder:2--pandas基础使用
- folder:0-3TextRank算法理论基础
- folder:0-21BLEU算法理论
- folder:0-24coverage机制原理
- folder:0-29TF-IDF算法原理和实现
- folder:0-19PGN模型预测
- folder:0-27Beam-search原理介绍
- folder:0-37CPU优化原理和实现
- folder:0-6seq3seq架构
- folder:0-31单词替换法的训练和评估
- folder:0-1文本摘要项项目背景介绍
- folder:0-8模型类的搭建
- folder:0-2项目中的数据集初探
- folder:0-38Flask实现模型部署
- folder:0-11词向量的单独训练
- folder:0-23ROUGE算法实现
- folder:0-20评估方法介绍
- folder:0-16迭代器和类的实现
- folder:15--二叉树的遍历
- folder:3--TCP开发流程
- folder:8--PyMySQL的使用
- folder:5--进程和线程的对比
- folder:3--property语法
- folder:2--静态web服务器搭建
- folder:1--linux简介
- folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列
- folder:5--文本的特征处理
- folder:1--认识pytorch
- folder:4--使用Pytorch构建一个分类器
- folder:2-- Pytorch中的autograd
- folder:13--输出部分实现
- folder:1--认识Transformer架构
- folder:5--多头注意力机制
- folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用
- folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则
- folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
- folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因
- folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本
- folder:4--Transformer中的self-attention
- folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因
- folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入
- folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点
- folder:3--NLP中的常用预训练模型
- folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务
- folder:0-2 人脸检测子任务
- folder:0-6 项目集成
- folder:0-7 yolo v5案例
- folder:0-1 opencv简介
- folder:0-5 深度学习基础理论
- folder:0-3 Pytorch高阶操作
- folder:0-15 车道线曲率计算
- folder:0-4 循环神经网络案例
- folder:0-4逻辑回归
- folder:0-1人工智能原理基础
- folder:0-3SVM算法
- folder:0-6机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)
- folder:0-13With上下文管理器
- folder:0-9FastAPI
- folder:0-6Socket网络编程
- folder:0-6SQL高阶特性
- folder:0-3Linux常用命令(1)
- folder:2--Q-learning算法
- folder:3--DeepQ-Network
- folder:1--贝叶斯方法实现及粒子滤波
- folder:1--自动编码器历史与应用介绍
- folder:SURF算法
- folder:DeepSort
分享时间 | 2024-10-22 |
---|---|
入库时间 | 2024-10-26 |
状态检测 | 有效 |
资源类型 | QUARK |
分享用户 | 热情*金丝猴 |
资源有问题?点此举报