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[机器学习/深度学习] 深兰交大算法培训班第四期 融汇理论与实践 演绎深度学习之巅+探寻算法之源

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深兰交大算法培训班第四期 融汇理论与实践 演绎深度学习之巅+探寻算法之源



===============课程介绍===============

理论与实践融汇: 我们将理论与实践相结合,通过丰富的案例和实际应用,帮助学员更好地理解和掌握算法的核心原理,实现知识的深度融汇。

深度学术探索: 课程将深入探讨深度学习领域的前沿研究和最新进展,为学员提供深度学术的视角,引领他们走向深度学习技术的巅峰。

全方位算法覆盖: 我们将覆盖各类算法,包括但不限于机器学习、神经网络、自然语言处理等,确保学员对不同领域的算法有全面的认知与实践经验。

实际项目演绎: 通过实际项目演绎,学员将有机会将所学理论知识应用到实际场景中,锻炼解决问题的能力,培养实际应用的深度思维。

导师团队力量: 我们的导师团队由深度学术背景和实际应用经验的专业人士组成,将为学员提供全方位的指导和支持,确保学员在学习过程中获得深度的启发。

===============课程目录===============

(1)\第四期视频;目录中文件数:162个
├─11.16 python基础1.1.mp4
├─11.16 python基础1.2.mp4
├─11.17 Python基础2.1.mp4
├─11.17 Python基础2.2.mp4
├─11.18 Python基础3.mp4
├─11.18 补充 栈的函数调用时讨论.mp4
├─11.19 python基础4.mp4
├─11.20 Python基础_生成器_迭代器_类.mp4
├─11.20下午类property.mp4
├─11.23 IOU作业检查,线性回归、逻辑回归、求解仿射矩阵.mp4
├─11.24 梯度下降、牛顿法、二分法求平方根,求透视变换矩阵,矩阵求导.mp4
├─11.25 逻辑回归作业讲解,四项评估指标,AUGMENTPARSER.mp4
├─11.26 NUMPY基础,MNIST解析,COSINE学习率,ONEHOT,DATASET,DATALOADER.mp4
├─11.27.1 ONEHOT,DATASET打乱,COSINE学习率.mp4
├─11.27.2 MNIST解析,二进制,逻辑回归完整训练,ARGUMENTPARSER.mp4
├─11.30-1 RECALL、ACCURACY等四种指标,训练流程定义名称.mp4
├─11.30-2 C++ DOCKER VSCODE配置,VIM使用,LINUX指令使用.mp4
├─12.01-1 G++和MAKEFILE.mp4
├─12.01-2 G++和MAKEFILE.mp4
├─12.02-1 MAKEFILE.mp4
├─12.02-2 ADAM优化器、SGD优化器,RELU,封装抽象LAYER、MODEL、PARAMETER、OPTIMIZER.mp4
├─12.03 再次讲解封装LAYER、MODEL、PARAMETER,LABELSMOOTHING.mp4
├─12.04 SIGMOID、SOFTMAX、CROSSENTROPY溢出问题,BP讲解.mp4
├─12.07-1 BP复习总结,经验分享。权重初始化.mp4
├─12.07-2 卷积原理,CNN原理.mp4
├─12.08 CNN实现.GEMM和WINOGRAD.mp4
├─12.10-1 OpenCV基础,图像编解码、绘图.mp4
├─12.10-2 OpenCV视频操作,仿射,透视.mp4
├─12.11-1 OpenCV窗口鼠标操作.mp4
├─12.11-2 Makefile工程配置,VSCode调试配置.mp4
├─12.13 拓展讲课.BP的复习.mp4
├─12.14 MTCNN细节,PNet.mp4
├─12.15-1 opencv源代码编译.mp4
├─12.15-2 拓展讲课.MTCNN讲解.mp4
├─12.16-1 C++基础.mp4
├─12.16-2 C++介绍,内存原理,IEEEfloat、整数内存布局.mp4
├─12.16-3 c++基础2.mp4
├─12.17-1 c++基础,struct,构造析构,namespace-1.mp4
├─12.17-2 c++基础,struct,构造析构,namespace-2.mp4
├─12.17-3 c++基础,struct,构造析构,namespace.MTCNN讲解.mp4
├─12.18-1 c++复习课程(张鹏).mp4
├─12.18-2 MTCNN封装编写讲解.mp4
├─12.20 拓展讲课.Crop的讲解.mp4
├─12.21-1 MTCNN讨论.mp4
├─12.21-2 Pytorch初探.mp4
├─12.21-3 Pytorch初探.mp4
├─12.22 c++编程作业和数组的讲解.mp4
├─12.23 MTCNN使用Pytorch训练橙子讲解.mp4
├─12.24-1 平安果,BP复习.mp4
├─12.24-2 BN学习.mp4
├─12.26 MTCNN复习课程.mp4
├─12.28-1 MTCNN复习.python多进程.mp4
├─12.28-2 Pytorch基础1.mp4
├─12.29-1 python多进程.进程锁.mp4
├─12.29-2 Pytorch基础2.torch模块方法.mp4
├─12.30 python多进程.进程通信.mp4
├─12.31-1 pytorch基础知识点.mp4
├─12.31-2 c++基础_向量(vector).mp4
├─12.31-3 Pytorch基础3,torch.nn模块改.mp4
├─01.04-1 python多进程_多生产者多消费者问题_进程池.mp4
├─01.04-2 Pytorch基础之torch.nn.mp4
├─01.05-1 python多线程.mp4
├─01.05-2 torch中交叉熵和Loss.mp4
├─01.06-1 使用c++实现学生信息管理系统.mp4
├─01.06-2 torchvision.transforms增广、PILImage、Albumentations.mp4
├─01.07-1 nn.init初始化.mp4
├─01.07-2 写个分类器.mp4
├─01.08-1 c++、Class、Vector、装饰器复习.mp4
├─01.08-2 装饰器、CIFAR10数据集.mp4
├─01.08-3 训练CIFAR10,2种增广和自己写数据集。ONNX简介.mp4
├─01.09 SSH、SCP、SCREEN指令使用.mp4
├─01.11-1 ResNet讲解.mp4
├─01.11-2 总结ResNet.mp4
├─01.12-1 ResNet18.50实现和训练.mp4
├─01.12-2 python_logging的使用.mp4
├─01.13 logger_argparse.mp4
├─01.14 c++的list用法.mp4
├─01.15-1 ResNeXt讲解.mp4
├─01.15-2 ResNeXt训练和高斯核绘制.mp4
├─01.18-1 哈希表的搭建流程.mp4
├─01.18-2 检测器初探FocalLoss.mp4
├─01.19-1 visdom.mp4
├─01.19-2 hashMap复习.cosine距离.mp4
├─01.20-1 AmSoftmax基本理论讲解.mp4
├─01.20-2 CAM.mp4
├─01.21-1 AmSoftmax代码实现.mp4
├─01.21-2 检测器细节,head初始化.mp4
├─01.22-1 检测器.偏移.宽高.mp4
├─01.22-2 GradCAM.mp4
├─01.25-1 余弦距离.角度距离.arcsoftmax.mp4
├─01.25-2 检测器、GIoU.mp4
├─01.26-1 降维.及数学铺垫.mp4
├─01.26-2 CenterLoss.mp4
├─01.26-3 检测器.alb增广.mp4
├─01.28-1 降维之PCA数学推导.mp4
├─01.28-2 tripletloss的原理及其实现.mp4
├─01.28-3 检测器代码讲解1.mp4
├─01.28-4 检测器代码讲解2.mp4
├─01.29-1 pca.numpy实现及sklearn使用.mp4
├─01.29-2 circleLoss.mp4
├─02.02-1 (拓展知识)GAN系列.mp4
├─02.02-2 c++编译链接过程,写so,调用OpenCV.mp4
├─02.05-1 mobileNet.mp4
├─02.05-2 anchor基本概念.mp4
├─02.22-1 mAP指标计算1.mp4
├─02.22-2 mobileNetV3代码复现.mp4
├─02.22-3 mAP指标计算2.mp4
├─02.23-1 mobileNetV3代码复现.ROC.mp4
├─02.23-2 YoloV5使用和背景介绍DDP等.mp4
├─02.24-1 ROC曲线绘制.mp4
├─02.24-2 KMeans和anchor的自动学习.mp4
├─02.25-1 ROC曲线意义.circleLoss公式推导.mp4
├─02.25-2 Anchor的自动学习实现,图像预处理增广.mp4
├─02.26 warpAffine仿射变换,双线性插值,总结.mp4
├─03.01-1 Yolov5Dataset部分1.mp4
├─03.01-2 余弦与欧式_人脸验证与识别_人脸识别推理的流程.mp4
├─03.01-3 Yolov5Dataset部分2.mp4
├─03.02 Dataset完善,Model基本模块实现.mp4
├─03.03-1 Yolov5模型部分复现.mp4
├─03.03-2 mobilenetv3代码调试.mobilenet手写数字识别.mp4
├─03.04 head部分计算loss复现.mp4
├─03.05-1 YoloV5复现之loss计算部分2.mp4
├─03.05-2 人脸识别具体流程.mp4
├─03.08-1 DDP讲解使用.mp4
├─03.08-2 Makefile和CUDA以及GridDImBlockDim.mp4
├─03.09-1 RingAllReduct和CUDA.mp4
├─03.09-2 CUDA和WarpAffine.mp4
├─03.10-1 cudaStream和event的使用.mp4
├─03.10-2 TensorRT的简单CNN搭建.mp4
├─03.11-1 TensorRT的Image分类之ONNX解析器.mp4
├─03.11-2 Onnx解析器以及配置.mp4
├─03.11-3 TensorRT的ImageNet分类的具体推理实现.mp4
├─03.12-1 TensorRT框架使用.mp4
├─03.12-2 TensorRT_INT8和总结.mp4
├─03.15-1 tensorRT插件.mp4
├─03.16-.3 C++推理2,宏的学习.mp4
├─03.16-1 yolov5复现python上推理.mp4
├─03.16-2 C++推理1.mp4
├─03.17-1 yolov5_cuda推理1.mp4
├─03.17-2 flask技术应用.mp4
├─03.17-3 YoloV5.CUDA推理2.mp4
├─03.18-1 YoloV5后处理部分实现.mp4
├─03.18-2 pybind11和c++多线程、线程池.mp4
├─03.19-1 C++HTTP服务器,PYTHON线程池加速处理,总结.mp4
├─03.19-2 总结CUDA、TENSORRT等.mp4
├─03.22-1 动态图、FASTERRCNN.mp4
├─03.22-2 FASTERRCNN.mp4
├─03.23 CUBLAS的矩阵乘法.mp4
├─03.24-1 综合讨论了解,目标跟踪、实例分割.mp4
├─03.24-2 综合讨论.mp4
├─03.29-1 DEEPSORT和卡尔曼滤波介绍.mp4
├─03.29-2 DEEPSORT和卡尔曼滤波实现.mp4
├─06.19-1 Cuda驱动和运行.mp4
├─06.19-2 Makefile和C++复习.mp4
├─06.27-1 CUDA核函数以及LAYOUT设计.mp4
├─06.27-2 stream和warpaffine.mp4
├─06.27-3 warpaffine和yolodecode.mp4
├─07.07 CUDA线程束和内存模型.mp4
├─07.18-1 离散傅里叶变换的应用原理,1D2D-DFT,离散余弦变换压缩原理,哈夫曼编码,JPEG压缩流程,H264文件构成、IPB帧、封装与编码、NALU、RTP、RTSP.mp4
├─07.18-2 代码方面,CUVID流程讲解、查找NALU、FFMPEG的使用.mp4
├─08.25 CUDA Python training Recording.mp4
├─ROC曲线绘制BUG解决.mp4

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让我前排来看一下,感谢这么棒的it资源!
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