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DeepLearning-master 2022-09-03 10:13:43
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1.计算机视觉历史回顾与介绍上.mp4
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206.27 MB |
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10.神经网络训练细节part1(上).mp4
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300.84 MB |
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11.神经网络训练细节part1(下).mp4
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301.21 MB |
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12.神经网络训练细节part2(上).mp4
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268.28 MB |
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13.神经网络训练细节part2(下).mp4
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263.18 MB |
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14.卷积神经网络详解(上).mp4
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299.44 MB |
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15.卷积神经网络详解(下).mp4
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300.03 MB |
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16.迁移学习之物体定位于检测(上).mp4
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278.07 MB |
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17.迁移学习之物体定位于检测(下).mp4
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218.63 MB |
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18.卷积神经网络的可视化与进一步理解(上).mp4
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297.65 MB |
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19.卷积神经网络的可视化与进一步理解(下).mp4
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299.59 MB |
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2.计算机视觉历史回顾与介绍中.mp4
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162.32 MB |
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20.循环神经网络(上).mp4
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228.6 MB |
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21.循环神经网络(下).mp4
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298.38 MB |
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22.卷积神经网络工程实践技巧与注意点(上).mp4.mp4
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274.16 MB |
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23.卷积神经网络工程实践技巧与注意点(下).mp4
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293.29 MB |
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24.深度学习开源库使用介绍(上).mp4.mp4
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320.04 MB |
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25.深度学习开源库使用介绍(下).mp4.mp4
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298.87 MB |
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26.图像分割与注意力模型(上).mp4.mp4
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254.15 MB |
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27.图像分割与注意力模型(下).mp4.mp4
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286.64 MB |
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28.视频检测与无监督学习(上).mp4.mp4
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273.94 MB |
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29.视频检测与无监督学习(下).mp4.mp4
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325.21 MB |
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3.计算机视觉历史回顾与介绍下.mp4
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198.28 MB |
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30.来自Jeff Dean的受邀报告(上).mp4.mp4
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276.9 MB |
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31.来自Jeff Dean的受邀报告(下).mp4
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292.7 MB |
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4.数据驱动的图像分类方式:k最邻近与线性分类器(上).mp4
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222.04 MB |
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5.数据驱动的图像分类方式:k最邻近与线性分类器(下).mp4
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217.65 MB |
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6.线性分类器损失函数与最优化(上).mp4
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274 MB |
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7.线性分类器损失函数与最优化(下).mp4
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269 MB |
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8.反向传播与神经网络初步(上).mp4
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307.88 MB |
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9.反向传播与神经网络初步(下).mp4
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306.58 MB |
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