路飞Python人工智能AI工程师网盘资源免费观看百度云网盘链接提取码分享下载
- file:3.6 边缘填充方法【耗时整理‖cunlove.cn】.mp4
- file:3.2 卷积的作用【公众号：CunWorkNotes】.mp4
- file:4.2 词向量模型通俗解释.mp4
- file:2.4 神经元个数对结果的影响.mp4
- file:3.3 卷积特征值计算方法.mp4
- file:4.6 负采样方案.mp4
- file:4.1 RNN网络架构解读.mp4
- file:4.5 CBOW与Skipgram模型.mp4
- file:1.3 计算机视觉任务.mp4
- file:2.2 神经网络整体架构.mp4
- file:3.11 残差网络Resnet.mp4
- file:3.7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
- file:1.2 深度学习应用领域.mp4
- file:1.6 损失函数的作用.mp4
- file:1.208 基于矩阵分解的音乐推荐~1.mp4
- file:1.210 线性判别分析要优化的目标.mp4
- file:1.48 迭代优化参数.mp4
- file:1.102 回归树模型.mp4
- file:1.29 参数直接求解方法.mp4
- file:1.216 PCA结果推导.mp4
- file:1.17 整体流程debug解读.mp4
- file:1.110 集成效果展示分析.mp4
- file:1.57 概率结果随特征数值的变化【耗时整理‖免费分享：cunlove.cn】.mp4
- file:1.101 树模型预剪枝参数作用.mp4
- file:1.164 垃圾邮件过滤实例.mp4
- file:1.24 混淆矩阵.mp4
- file:1.153 准备反向传播迭代.mp4
- file:1.86 信息增益原理.mp4
- file:1.61 多分类.softmax.mp4
- file:1.56 逻辑回归实验概述.mp4
- file:1.199 基于物品的协同过滤.mp4
- file:1.62 KMEANS算法概述.mp4
- file:1.81 Kmenas算法存在的问题.mp4
- folder:路飞Python人工智能AI工程师
- folder:第08模块：深度学习入门视频课程（新）
- folder:第04模块：机器学习算法精讲及其案例应用（新）
- folder:第01模块：Python快速入门（新）
- folder:第06模块：深度学习框架-Tensorflow2版本实战（旧）
- folder:第14模块：自然语言处理实战案例（新）
- folder:第12模块：姿态估计与目标追踪实战系列（新）
- folder:第11模块：计算机视觉核心大项目实战（新）
- folder:第09模块：深度学习必备框架实战（PyTorch+Tensorflow）（新）
- folder:第10模块：opencv计算机视觉实战（新）
- folder:课件资料
- folder:6-数据分析处理库-Pandas
- folder:8-可视化库-Seaborn
- folder:1-numpy（新）
- folder:3-matplotlib绘图 (新)
- folder:7-可视化库-Matplotlib
- folder:4-seaborn可视化（新）
- folder:5-科学计算库-Numpy
- folder:9-基础补充-PyTorch框架基本处理操作
- folder:8-基础补充-Resnet模型及其应用实例
- folder:7-V5项目工程源码解读
- folder:2-OpenPose算法源码分析
- folder:5-YOLO-V4版本算法解读
- folder:4-deepsort源码解读
- folder:6-V5版本项目配置
- folder:1-姿态估计OpenPose系列算法解读
- folder:第9模块：TF与Torch
- folder:第7模块：数据挖掘竞赛-优胜解决方案
- folder:第13模块：行人重识别
- folder:第12模块：深度学习-对抗生成网络-实战系列
- folder:PyTorch框架实战
- folder:MASK-RCNN
- folder:第七章：图像超分辨率重构实战
扫码获取资源