??機(jī)器視覺(jué)CV企業(yè)級(jí)超前沿開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)課程，融入了智能駕駛的高級(jí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技術(shù)。從機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，再到機(jī)器智能視覺(jué)，整體課程容的前瞻性和難度是非常具有挑戰(zhàn)的，需要同學(xué)們有非常深厚的技術(shù)功底，和攻堅(jiān)克難的毅力才能完全的掌握精髓。課程在理論分析和實(shí)踐上都很有深度，在課程的體系構(gòu)建上也更有深度，同時(shí)結(jié)合了最新的應(yīng)用級(jí)項(xiàng)目，這樣更能夠快速的滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與難題。
===============課程目錄===============
(1)\course.simulator；目錄中文件數(shù):3個(gè)
├─beta-simulator-linux.zip
├─beta-simulator-mac.zip
├─beta-simulator-windows.zip
(2)\CV計(jì)算機(jī)視覺(jué)集訓(xùn)營(yíng)（視頻）；目錄中文件數(shù):233個(gè)
├─1 任務(wù)1：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介[.mp4
├─10 任務(wù)10：?jiǎn)柎瓠h(huán)節(jié).mp4
├─11 任務(wù)11：環(huán)境安裝.mp4
├─12 任務(wù)12：二元分類(lèi)問(wèn)題[.mp4
├─13 任務(wù)13：邏輯函數(shù)[.mp4
├─14 任務(wù)14：指數(shù)與對(duì)數(shù) 、邏輯回歸[.mp4
├─15 任務(wù)15：示例[.mp4
├─16 任務(wù)16：損失函數(shù)[.mp4
├─17 任務(wù)17：損失函數(shù)推演[.mp4
├─18 任務(wù)18：梯度下降法[.mp4
├─19 任務(wù)19：應(yīng)用[.mp4
├─2 任務(wù)2：深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史[.mp4
├─3 任務(wù)3：現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的典型例子[.mp4
├─4 任務(wù)4：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用[.mp4
├─5 任務(wù)5：深度學(xué)習(xí)的總結(jié)[.mp4
├─6 任務(wù)6：開(kāi)發(fā)環(huán)境的配置, Pythn, Nupy, Kas入門(mén)教程[.mp4
├─7 任務(wù)7：GPU驅(qū)動(dòng)程序安裝.mp4
├─8 任務(wù)8：CUDA的安裝[.mp4
├─9 任務(wù)9：uDNN的安裝, Tnsf, PyTh的GPU測(cè)試[.mp4
├─任務(wù)100：道路行車(chē)道檢測(cè)代碼講解[.mp4
├─任務(wù)101：在圖像和視頻上面演示道路行車(chē)道檢測(cè)[.mp4
├─任務(wù)102：項(xiàng)目介紹[.mp4
├─任務(wù)103：交通指示牌識(shí)別的簡(jiǎn)介[.mp4
├─任務(wù)104：交通指示牌識(shí)別課程的編程任務(wù)[.mp4
├─任務(wù)105：如何分析數(shù)據(jù) (utpy 的詳細(xì)介紹)[.mp4
├─任務(wù)106：如何預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)、建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型 (tanpy 的詳細(xì)介紹)01[.mp4
├─任務(wù)107：如何預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)、建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型 (tanpy 的詳細(xì)介紹)02[.mp4
├─任務(wù)108：色彩空間轉(zhuǎn)換[.mp4
├─任務(wù)109：直方圖均衡[.mp4
├─任務(wù)110：圖像標(biāo)準(zhǔn)化[.mp4
├─任務(wù)111：使用IaDataGnat做圖像增強(qiáng)[.mp4
├─任務(wù)112：作業(yè)上傳的要求[.mp4
├─任務(wù)113：介紹經(jīng)典交通指示牌卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[.mp4
├─任務(wù)114：代碼實(shí)現(xiàn)經(jīng)典交通指示牌識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[.mp4
├─任務(wù)115：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理01[.mp4
├─任務(wù)116：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理02[.mp4
├─任務(wù)117：深度學(xué)習(xí)調(diào)參-直播-01[.mp4
├─任務(wù)118：深度學(xué)習(xí)調(diào)參-直播-02[.mp4
├─任務(wù)119：深度學(xué)習(xí)調(diào)參-直播-03[.mp4
├─任務(wù)120：卷積層的啟發(fā)[.mp4
├─任務(wù)121：卷積層的定量分析[.mp4
├─任務(wù)122：?jiǎn)瓮ǖ垒斎?單通道輸出的卷積層的實(shí)例[.mp4
├─任務(wù)123：多通道輸入 多通道輸出的卷積層的實(shí)例[.mp4
├─任務(wù)124：池化層的原理 定量分析[.mp4
├─任務(wù)125：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較[.mp4
├─任務(wù)126：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圍棋 語(yǔ)言識(shí)別和自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用[.mp4
├─任務(wù)127：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)歷史回顧[.mp4
├─任務(wù)128：AxNt的結(jié)構(gòu)分析[.mp4
├─任務(wù)129：ZFNt的結(jié)構(gòu)分析[.mp4
├─任務(wù)130：VGG的結(jié)構(gòu)分析[.mp4
├─任務(wù)131：GNt Inptn的結(jié)構(gòu)分析[.mp4
├─任務(wù)132：Inptn V3的結(jié)構(gòu)分析.mp4
├─任務(wù)133：RsNt的結(jié)構(gòu)分析[.mp4
├─任務(wù)134：RsNt的代碼實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)135：基于內(nèi)容的圖像搜索理論基礎(chǔ)[.mp4
├─任務(wù)136：基于去噪自動(dòng)編碼器的圖像搜索代碼實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)137：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)義圖像嵌入在目標(biāo)檢測(cè), 自動(dòng)駕駛, 圖像超分辨率重構(gòu), 工業(yè)探傷等等領(lǐng)域的應(yīng)用[.mp4
├─任務(wù)138：項(xiàng)目1-看圖說(shuō)話(huà)（助教）講解和答疑-01[.mp4
├─任務(wù)139：項(xiàng)目1-看圖說(shuō)話(huà)（助教）講解和答疑-02[.mp4
├─任務(wù)140：項(xiàng)目介紹[.mp4
├─任務(wù)141：自動(dòng)駕駛方向盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)方向預(yù)測(cè)的背景知識(shí)[.mp4
├─任務(wù)142：如何收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)[.mp4
├─任務(wù)143：理解分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)[.mp4
├─任務(wù)144：自動(dòng)駕駛方向盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)方向預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練代碼講解[.mp4
├─任務(wù)145：提高網(wǎng)絡(luò)性能的思路 圖像處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[.mp4
├─任務(wù)146：探索數(shù)據(jù)01[.mp4
├─任務(wù)147：探索數(shù)據(jù)02[.mp4
├─任務(wù)148：圖像增強(qiáng)01[.mp4
├─任務(wù)149：圖像增強(qiáng)02[.mp4
├─任務(wù)150：解決數(shù)據(jù)不平衡的問(wèn)題 DataGnat的應(yīng)用[.mp4
├─任務(wù)151：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)例[.mp4
├─任務(wù)152： 圖像增強(qiáng)部分的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)153：DataGnat部分的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)154：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)部分的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)155：方向盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)方向預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的性能評(píng)估方法[.mp4
├─任務(wù)156：使用模擬器定性的判斷網(wǎng)絡(luò)性能的方法以及代碼講解[.mp4
├─任務(wù)157：模擬器自動(dòng)駕駛的展示[.mp4
├─任務(wù)158：通過(guò)損失函數(shù)的變化判斷網(wǎng)絡(luò)性能、識(shí)別和解決過(guò)擬合和欠擬合的問(wèn)題[.mp4
├─任務(wù)159：如何安裝Pythn 連接模擬器的Pythn 庫(kù)[.mp4
├─任務(wù)160：nds 下面使用自動(dòng)駕駛模擬器的教程[.mp4
├─任務(wù)161：a 下面使用自動(dòng)駕駛模擬器的教程[.mp4
├─任務(wù)162：目標(biāo)識(shí)別綜述[.mp4
├─任務(wù)163：基于HOG(梯度直方圖)的目標(biāo)識(shí)別[.mp4
├─任務(wù)164：Nn-Max Suppssn IU 和 Had Natv Mnn[.mp4
├─任務(wù)165：R-CNN的工作原理[.mp4
├─任務(wù)166：R-CNN中的邊界框(Bundn Bx)預(yù)測(cè)原理[.mp4
├─任務(wù)167：R-CNN的不足之處[.mp4
├─任務(wù)168：Fast R-CNN詳解[.mp4
├─任務(wù)169：Fast R-CNN Rn Ppsa Ntk[.mp4
├─任務(wù)170：R-CNN Fast R-CNN Fast R-CNN的總結(jié)[.mp4
├─任務(wù)171：目標(biāo)識(shí)別 R-CNN家族的回顧[.mp4
├─任務(wù)172：SSD的簡(jiǎn)介 SSD與R-CNN的比較[.mp4
├─任務(wù)173：SSD的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(1)[.mp4
├─任務(wù)173：SSD的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[.mp4
├─任務(wù)174：如何使用卷積作為最后的預(yù)測(cè)層[.mp4
├─任務(wù)175：SSD的訓(xùn)練過(guò)程[.mp4
├─任務(wù)176：SSD的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析[.mp4
├─任務(wù)177：VGG16到SSD網(wǎng)絡(luò)的演化 L2Nazatn層的實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)178：SSD各個(gè)技術(shù)對(duì)失敗率的影響 Atus卷積層的原理[.mp4
├─任務(wù)179：使用卷積作為最后的預(yù)測(cè)層詳解[.mp4
├─任務(wù)180：SSD定位損失函數(shù)詳解[.mp4
├─任務(wù)181：SSD中Anh尺寸 寬高比 中心位置的確定[.mp4
├─任務(wù)182：SSD中分類(lèi)損失函數(shù)詳解[.mp4
├─任務(wù)183：Nn-Max Suppssn的原理[.mp4
├─任務(wù)184：SSD和YOLO的比較 SSD的總結(jié)[.mp4
├─任務(wù)185：圖像分割簡(jiǎn)介[.mp4
├─任務(wù)186：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割U-Nt的原理[.mp4
├─任務(wù)187：Tanspsd Cnvutn原理與運(yùn)用[.mp4
├─任務(wù)188：U-Nt的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)189：圖像生成的原理[.mp4
├─任務(wù)190：使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)圖像生成手寫(xiě)數(shù)字的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)191：圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)移的原理[.mp4
├─任務(wù)192：使用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)移的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)193：SSD的原理回顧[.mp4
├─任務(wù)194：編程項(xiàng)目的訓(xùn)練數(shù)據(jù)介紹[.mp4
├─任務(wù)195：對(duì)SSD模型對(duì)產(chǎn)生Anh有影響的參數(shù)講解[.mp4
├─任務(wù)196：對(duì)候選框精選處理有影響的參數(shù)講解[.mp4
├─任務(wù)197：對(duì)輸入模型參數(shù)的合法性檢測(cè)和轉(zhuǎn)換[.mp4
├─任務(wù)198：具有7層的SSD的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)講解[.mp4
├─任務(wù)199：編譯模型, 使用模型做預(yù)測(cè)[.mp4
├─任務(wù)200：SSD解碼的實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)201：幫助函數(shù)IU, 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換, SSD損失函數(shù), Nn-Max-Suppssn的實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)202：二值化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)介[.mp4
├─任務(wù)203：二值化網(wǎng)絡(luò)的前向后向傳播, 梯度計(jì)算原理[.mp4
├─任務(wù)204：二值化網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法[.mp4
├─任務(wù)205：二值化網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[.mp4
├─任務(wù)206：二值化全連接網(wǎng)絡(luò)的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)207：DputNSa層的實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)208：BnayDns層的實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)209：二值化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)20：直播答疑[.mp4
├─任務(wù)210：項(xiàng)目作業(yè)要求[.mp4
├─任務(wù)211：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn), 輕量級(jí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性[.mp4
├─任務(wù)212：MNt, Dpths Spa Cnvutn的原理計(jì)算量分析[.mp4
├─任務(wù)213：ShuffNt, Gup Cnvutn, Chann Shuff的原理[.mp4
├─任務(wù)214：EffNt, Spata Spa Cnvutn的原理計(jì)算量分析和實(shí)驗(yàn)效果[.mp4
├─任務(wù)215：htht-ntk答疑時(shí)間[.mp4
├─任務(wù)216：回顧EffNt的原理[.mp4
├─任務(wù)217：EffNt的代碼講解[.mp4
├─任務(wù)218：On-Sht Lann 的意義和工作原理[.mp4
├─任務(wù)219：用于On-Sht Lann 的Sas 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹[.mp4
├─任務(wù)21：自動(dòng)駕駛方向盤(pán)預(yù)測(cè)論文分析[.mp4
├─任務(wù)220：Sas 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析[.mp4
├─任務(wù)221：Tanspsd Cnvutn 的應(yīng)用, 算法回顧, 以及使用矩陣乘法實(shí)現(xiàn)[.mp4
├─任務(wù)222：Tanspsd Cnvutn 的梯度推導(dǎo)[.mp4
├─任務(wù)223：將卷積核轉(zhuǎn)換為T(mén)ptz Matx用于矩陣乘法實(shí)現(xiàn)Tanspsd[.mp4
├─任務(wù)224：同學(xué)對(duì)課程的效果反饋調(diào)查[.mp4
├─任務(wù)225：使用 Sas 網(wǎng)絡(luò)做門(mén)禁卡系統(tǒng)的入門(mén)介紹, 數(shù)據(jù)集的介紹[.mp4
├─任務(wù)226：PyTh 基礎(chǔ)教程[.mp4
├─任務(wù)227：Sas On-Sht ann 知識(shí)回顧[.mp4
├─任務(wù)228：使用 PyTh thvsn 庫(kù)高效讀取數(shù)據(jù)[.mp4
├─任務(wù)229：使用 PyTh 定義 Sas 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[.mp4
├─任務(wù)22：使用PyCha Kas建立深度網(wǎng)絡(luò)模型[.mp4
├─任務(wù)230：使用 PyTh 寫(xiě)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的代碼[.mp4
├─任務(wù)231：使用 PyTh 寫(xiě)測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的代碼[.mp4
├─任務(wù)23：數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)增強(qiáng)[.mp4
├─任務(wù)24：建立BathGnat高效讀取數(shù)據(jù)[.mp4
├─任務(wù)25：訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 保存訓(xùn)練的中間過(guò)程數(shù)據(jù)[.mp4
├─任務(wù)26：查看網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程 判斷網(wǎng)絡(luò)是否過(guò)擬合 欠擬合[.mp4
├─任務(wù)27：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)問(wèn)題的經(jīng)典數(shù)據(jù)（集鳶尾花數(shù)據(jù)集）介紹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Pythn庫(kù)Kas的介紹[.mp4
├─任務(wù)28：使用Pandas讀取鳶尾花數(shù)據(jù)集， 使用LaEnd對(duì)類(lèi)別標(biāo)簽進(jìn)行編碼[.mp4
├─任務(wù)29：使用Kas創(chuàng)建一個(gè)用于鳶尾花分類(lèi)識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[.mp4
├─任務(wù)30：訓(xùn)練用于鳶尾花分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 解讀訓(xùn)練輸出的日志 了解如何評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能[.mp4
├─任務(wù)31：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（1）： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點(diǎn)，權(quán)值，激活函數(shù)[.mp4
├─任務(wù)32：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（2）： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋（Fd Fad）算法[.mp4
├─任務(wù)33：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（3）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋（Fd Fad）算法續(xù)，Sftax層的數(shù)值問(wèn)題[.mp4
├─任務(wù)34：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（4）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP（誤差反向傳播）算法[.mp4
├─任務(wù)35：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（5）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP（誤差反向傳遞）算法續(xù)[.mp4
├─任務(wù)36：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（6）：手動(dòng)演算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法（誤差向后傳遞）[.mp4
├─任務(wù)37：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理（7）：手動(dòng)演算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法（誤差向后傳遞）續(xù)[.mp4
├─任務(wù)38：NuaNtkLss-直播01[.mp4
├─任務(wù)39：NuaNtkLss-直播02[.mp4
├─任務(wù)40：NuaNtkLss-直播03[.mp4
├─任務(wù)41：梯度消亡[.mp4
├─任務(wù)42：梯度消亡問(wèn)題分析[.mp4
├─任務(wù)43：梯度消亡解決方案[.mp4
├─任務(wù)44：過(guò)擬合[.mp4
├─任務(wù)45：DpOut 訓(xùn)練[.mp4
├─任務(wù)46：正則化[.mp4
├─任務(wù)47：最大范數(shù)約束 神經(jīng)元的初始化[.mp4
├─任務(wù)48：作業(yè)講解與答疑-01[.mp4
├─任務(wù)49：作業(yè)講解與答疑-02[.mp4
├─任務(wù)50：為什么需要遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？[.mp4
├─任務(wù)51：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹[.mp4
├─任務(wù)52：語(yǔ)言模型[.mp4
├─任務(wù)53：RNN的深度[.mp4
├─任務(wù)54：梯度爆炸和梯度消失[.mp4
├─任務(wù)55：Gadnt Cppn[.mp4
├─任務(wù)56：LSTM的介紹[.mp4
├─任務(wù)57：LSTM的應(yīng)用[.mp4
├─任務(wù)58：B-Dtna LSTM[.mp4
├─任務(wù)59：Gatd Runt Unt[.mp4
├─任務(wù)60：機(jī)器翻譯[.mp4
├─任務(wù)61：Mutda Lann[.mp4
├─任務(wù)62：Sq2Sq模型[.mp4
├─任務(wù)63：回顧RNN與LSTM[.mp4
├─任務(wù)64：Attntn f Ia Captnn[.mp4
├─任務(wù)65：Attntn f Mahn Tansatn[.mp4
├─任務(wù)66：Sf-Attntn[.mp4
├─任務(wù)67：Attntn總結(jié)[.mp4
├─任務(wù)68：nua ntk ptz直播-01[.mp4
├─任務(wù)69：nua ntk ptz直播-02[.mp4
├─任務(wù)70：nua ntk ptz直播-03[.mp4
├─任務(wù)71：項(xiàng)目介紹[.mp4
├─任務(wù)72：看圖說(shuō)話(huà)任務(wù)一-01[.mp4
├─任務(wù)73：看圖說(shuō)話(huà)任務(wù)一-02[.mp4
├─任務(wù)74：看圖說(shuō)話(huà)任務(wù)一-03[.mp4
├─任務(wù)75：任務(wù)介紹[.mp4
├─任務(wù)76：如何實(shí)現(xiàn) ad__as_np_aay 這個(gè)函數(shù)[.mp4
├─任務(wù)77：如何實(shí)現(xiàn)“ad_v16_d”函數(shù)[.mp4
├─任務(wù)78：如何實(shí)現(xiàn)“xtat_fatus”函數(shù)[.mp4
├─任務(wù)79：創(chuàng)建Tknz01[.mp4
├─任務(wù)80：創(chuàng)建Tknz02[.mp4
├─任務(wù)81：產(chǎn)生模型需要的輸入數(shù)據(jù)01[.mp4
├─任務(wù)82：產(chǎn)生模型需要的輸入數(shù)據(jù)02[.mp4
├─任務(wù)83：任務(wù)的概述[.mp4
├─任務(wù)84：Input Eddn和Dput層介紹[.mp4
├─任務(wù)85：LSTM Add層的介紹[.mp4
├─任務(wù)86：如何訓(xùn)練模型[.mp4
├─任務(wù)87：如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做預(yù)測(cè) 產(chǎn)生標(biāo)題 完成nat_aptn函數(shù)01[.mp4
├─任務(wù)88：如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做預(yù)測(cè) 產(chǎn)生標(biāo)題 完成nat_aptn函數(shù)02[.mp4
├─任務(wù)89：如何調(diào)用nat_aptn函數(shù)[.m(1)p4
├─任務(wù)89：如何調(diào)用nat_aptn函數(shù)[.mp4
├─任務(wù)90：如何評(píng)價(jià)標(biāo)題生成模型的性能[.mp4
├─任務(wù)91：讀取和顯示數(shù)字圖像[.mp4
├─任務(wù)92：數(shù)字圖像大小縮放[.mp4
├─任務(wù)93：數(shù)字圖像直方圖均衡[.mp4
├─任務(wù)94：圖像去噪聲[.mp4
├─任務(wù)95：圖像邊緣檢測(cè)[.mp4
├─任務(wù)96：圖像關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)[.mp4
├─任務(wù)97：道路行車(chē)道檢測(cè)簡(jiǎn)介[.mp4
├─任務(wù)98：Canny邊緣檢測(cè)[.mp4
├─任務(wù)99：霍夫變換用于直線檢測(cè)[.mp4
