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2019

第一章 数学基础 2019-07-06(六)

2019

第十章 强化学习 2019-07-06(六)

2019

第十一章 迁移学习 2019-07-06(六)

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第十二章 网络搭建及训练 2019-07-06(六)

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第一十三章 优化算法 2019-07-06(六)

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第十四章 超参数调整 2019-07-06(六)

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第十五章 异构计算， GPU和框架选型指南 2019-07-06(六)

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第十六章 NLP 2019-07-06(六)

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第十七章 模型压缩及移动端部署 2019-07-06(六)

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第十八章 后端架构选型及应用场景 2019-07-06(六)

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第十八章_后端架构选型、离线及实时计算 2019-07-06(六)

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第二章 机器学习基础 2019-07-06(六)

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第三章 深度学习基础 2019-07-06(六)

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第四章 经典网络解读 2019-07-06(六)

2019

第五章 卷积神经网络（CNN） 2019-07-06(六)

2019

第六章 循环神经网络(RNN) 2019-07-06(六)

2019

第七章 生成对抗网络 2019-07-06(六)

2019

第八章 目标检测 2019-07-06(六)

2019

第九章 图像分割 2019-07-06(六)

2018

The difference of SVM and LR model 2018-01-06(六)

2017

HMM模型初探 2017-12-08(五)