本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Anomaly Detection (1)继续观看 课时1：The Next Step for Machine Learning 课时2：Anomaly Detection (1) 课时3：Anomaly Detection (2) 课时4：Anomaly Detection (3) 课时5：Anomaly Detection (4) 课时6：Anomaly Detection (5) 课时7：Anomaly Detection (6) 课时8：Anomaly Detection (7) 课时9：Attack ML Models (1) 课时10：Attack ML Models (2) 课时11：Attack ML Models (3) 课时12：Attack ML Models (4) 课时13：Attack ML Models (5) 课时14：Attack ML Models (6) 课时15：Attack ML Models (7) 课时16：Attack ML Models (8) 课时17：Explainable ML (1) 课时18：Explainable ML (2) 课时19：Explainable ML (3) 课时20：Explainable ML (4) 课时21：Explainable ML (5) 课时22：Explainable ML (6) 课时23：Explainable ML (7) 课时24：Explainable ML (8) 课时25：Life Long Learning (1) 课时26：Life Long Learning (2) 课时27：Life Long Learning (3) 课时28：Life Long Learning (4) 课时29：Life Long Learning (5) 课时30：Life Long Learning (6) 课时31：Life Long Learning (7) 课时32：Meta Learning – MAML (1) 课时33：Meta Learning – MAML (2) 课时34：Meta Learning – MAML (3) 课时35：Meta Learning – MAML (4) 课时36：Meta Learning – MAML (5) 课时37：Meta Learning – MAML (6) 课时38：Meta Learning – MAML (7) 课时39：Meta Learning – MAML (8) 课时40：Meta Learning – MAML (9) 课时41：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (1) 课时42：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (2) 课时43：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (3) 课时44：Meta Learning – Metric-based (1) 课时45：Meta Learning – Metric-based (2) 课时46：Meta Learning – Metric-based (3) 课时47：Meta Learning - Train+Test as RNN 课时48：More about Auto-encoder (1) 课时49：More about Auto-encoder (2) 课时50：More about Auto-encoder (3) 课时51：More about Auto-encoder (4) 课时52：Network Compression (1) 课时53：Network Compression (2) 课时54：Network Compression (3) 课时55：Network Compression (4) 课时56：Network Compression (5) 课时57：Network Compression (6) 课时58：GAN (Quick Review) 课时59：Flow-based Generative Model 课时60：Transformer 课时61：ELMO, BERT, GPT 课程介绍共计61课时，12小时45分47秒 李宏毅：机器学习的下一步 李宏毅老师2019年最新机器学习视频教程 上传者：老白菜 猜你喜欢 11秒拆解一部iPhone，Liam机器人成苹果发布会最大惊喜 直播回放: FollowMe 3 与得捷一起解锁开发板的超能力 波士顿机器人反抗人类？原来是CG恶搞 如何采用48V POL半桥GAN 控制器进行设计 STM32 F7英雄联盟设计大赛 利用STM32F4和Android控制六足机器人 与专家一起读懂计量校准报告 Engineer It：如何克服在发动机缸体中的温度差异 热门下载 水木清华DSP技术精华 dsp学习不可或缺的资料 基于STC89C52单片机智能小车设计_陈飞鹏 MAX15458 关联分类算法采用贪心算法发现高质量分类规则 AVR单片机的天然气发动机电控系统设计 时序约束整理 这种数学模型的使用能使旅游学更具学科性 通信电子电路基础 IBM笔记本机型与所用屏幕品牌、型号对照表 振荡电路的设计与应用-稻叶-293页-20.3M.pdf 热门帖子 关于电池电量检测方面，各位大侠有没有先知，然后指教一下 来自：电子工程师技术交流(12425841)我想采用开路电压法设计电路通过电压来粗略判断电量是设计电路利用单片机AD功能完成电压采集各位大侠有没有相关电路，参考一下关于电池电量检测方面，各位大侠有没有先知，然后指教一下你意思看点量显示？是啊电池一般有个规律比如3.7锂电池4.2V的时候跟3.4V的时候都可以大概知道电量。这个还必须通过实验来得出相对精确的数据。相关数据可以通过查找生产厂家的资料和测量获得，现在想找到一个电路作为参考 千里之外 大浪淘沙！智能手表风潮退去的幸存者 在过去几年，智能穿戴的热潮已经褪去大半，经过市场的反复洗礼，一些红极一时的可穿戴设备厂商都以破产或者被收购的命运告终，但也有不少品牌用实力在智能手表的市场中站稳了脚跟。智能手表更加科技化、功能化，一般都具有健康监测、运动检测、日常助手这三个主要功能。如果你喜好运动、对自己的健康数据比较关心、本身就有戴表的习惯并且喜欢科技化的便捷生活，那么可以用智能手表来代替传统手表，因为它不仅具备普通手表的功能，更是针对用户的需求来使我们的生活更便捷化。下面就依据高端全能型、硬核玩家型以及时尚潮人型来介绍时 EEWORLD社区 MSP430 G2 学习资料、开发环境 想用MSP430做点东西了可惜现在手上一点资料都没有哪位大虾可以提供点文档、参考例子、开发环境的感激不尽啊！！MSP430G2学习资料、开发环境我看到红五星就很烦吆，都混乱到什么程度了什么我没看懂额回复沙发wangfuchong的帖子沙发是说你头像呢回复板凳海绵seny丶的帖子 海绵seny丶 【LPC8N04测评】之Tag读写评测 接上，现在出差在外地，待着板子出来的，有空了就继续测试。NXP是一家大公司，软硬件实力超强的。今天的测试完全是借着其强大的软件实力才能进行的。首先，可以去谷歌市场下载一款NXP开发的APP，TagWriter，传上来-然后，安装MCUXpressoIDE（当然，使用MDK编译器也行,之所以提到NXP官方的编译器，是因为它自带的LinkServer可以下载bin文件），导入最新的例程app_demo，编译，下载，很简单，只要P7和P8跳线帽对了，很容易成功。这里说一下，该app_ wgsxsm stm32f103定时器1启动AD采样 stm32f103今天照着例子整了个定时器启动AD采样，可怎么也采不到数据。希望高手指点一下！！部分代码如下：/*Systemclocksconfiguration------------------------------------*/RCC_Configuration();/*NVICconfiguration------------------------------------------*/NVIC_Configuration();/*GPI jiyu29009 朋友们，你可曾遭遇下载资源的尴尬？ “网上的下载资源太垃圾了，费时费力，该有个人出来管管了！”这句话喊出来，心里轻松不少。首先声明，在此绝不是发泄我个人小小的愤怒，而是来表白相当规模的朋友们的共愤。这次在找个视频编辑软件的时候，真是饱尝了网络下载资源之烂，深受其苦！一个小小的编辑软件premiere,,竟然花了我整整一晚的时间还搞不定，这网络的嚣张程度著着实令我汗颜！不管你信不信，也许你有比我还惨的经历，它的的确确费了我太大心思，事情原委，由我细细说来。我在百度上打入视频编辑软件，这一步是完全没有 tiankai001 网友正在看 函数调用 NIO OS Android系统权限控制流程 Mush, Spot, Mush! 触控USB鼠标实验(M3) 高速Transimpedence放大器设计流程 逻辑关系 比例积分控制规律和无静差调速系统 LIGHTING OUTLETS IN HABITABLE ROOMS - 210.70(A)(1)
