文件清单 53 项

• 1-开班典礼.mp4
• 1-密集场景计数统计实战.mp4
• 1-Agent应用实战.mp4
• 1-卷积神经网络.mp4
• 1-YOLO V9.mp4
• 1-Transformer.mp4
• 1-视觉Transformer Vit Debug解读.mp4
• 1-CVPR2024:YOLO- World.mp4
• 1-智能体.mp4

展开全部 53 项

• 1-神经网络.mp4
• 第二,三章:神经网络实战分类与回归任务.zip
• 第八章:对抗生成网络架构原理与实战解析.zip
• 第五章:图像识别模型与训练策略(重点).zip
• 第四章:卷积网络参数解读.zip
• 第七章:LSTM文本分类实战.zip
• 第六章:DataLoader自定义数据集制作.zip
• flask预测.zip
• 第4节:DQN算法.pdf
• 第3节:策略梯度实战-月球登陆器训练实例.zip
• 第2节:PPO算法与公式推导.pdf
• 第8节:A3C算法玩转超级马里奥.zip
• 第1节:强化学习简介及其应用.pdf
• 第5节:DQN算法实例演示.zip
• 第7节:Actor-Critic算法分析(A3C).pdf
• PyTorch框架基本处理操作.zip
• 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip
• f112c9fda85536ee3eba662c9043e683.bat
• MaskRcnn网络框架源码详解.zip
• mask-rcnn.pdf
• R(2+1)D网络.pdf
• 第5节:U-2-Net.zip
• 图像识别核心模块实战解读.zip
• 语音合成tacotron2实战.zip
• 变声器pytorch-StarGAN-VC2.zip
• 语音识别LAS模型.zip
• 语音分离Conv-TasNet.zip
• 第5节:基于知识图谱的电影推荐实战.zip
• 第7节:DeepFM算法实战.zip
• 第2节:协同过滤与矩阵分解.pdf
• 第9节:基于文本数据的推荐实例.zip
• 第11节:补充-基于相似度的酒店推荐系统.zip
• 第8节:推荐系统常用工具包演示.zip
• 第6节:FM与DeepFM算法.pdf
• 第1节:推荐系统介绍.pdf
• 16-词向量模型与RNN网络架构.zip
• 3-PyTorch框架必备核心模块解读.zip
• 2-PyTorch框架基本处理操作.zip
• 第四章:Deepsort源码解读.zip
• 第二章:OpenPose算法源码分析.zip
• 第一章:姿态估计OpenPose系列算法解读.pdf
• 基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip
• 第三章:Deepsort算法知识点解读.pdf
• 基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip