本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Attack ML Models (3)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 嵌入式C语言 嵌入式Linux图形界面开发 OMAPL138的软件开发（除了Linux） 直播回放 : Azure Sphere 助力稳定，安全和灵活的物联网解决方案 直播回放: DLP® 技术如何推动AR HUD和汽车大灯的发展 嵌入式系统及应用 基于灵动MM32W0系列MCU的指夹血氧仪控制及OTA升级应用方案分享 EDA技术 杭电 郭裕顺 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 做块AB类汽车功放，有什么芯片介绍推荐的吗？ 想自己动手做块汽车上用的AB类功放，不知有什么芯片推荐，要求音质最好。提供相关典型线路图，及PCBLayout要求。可以看看TPA321不过现在比较常用的倒是D类功放了.做块AB类汽车功放，有什么芯片介绍推荐的吗？汽车AB功放，有很多规格；适配1～8欧的喇叭。呵呵；毕竟高品质喇叭大多是4、8欧的。而由于电压问题；车原配喇叭多是1欧。所以；不同用途；设计规范也不一样。这里；给你些产品提示；仅供参考：1）符合汽车级别的：OPA564-Q11.5A驱动能 qwqwqw2088 关于单片机配置FPGA 最近一直想用单片机配置Xilinx的FPGA,datasheet上说用从串模式，大概方法是看懂了，就是利用单片机模拟同步串口，将配置数据传送给FPGA。就是想搞清楚，如果用片外Flash的话，是不是每次下载的话，只是将配置数据写到Flash的指定地址，而单片机里的程序只是将Flash里的配置数据读取出来，然后根据配置时序写出来的串口发送配置数据？具体的单片机的写Flash和读Flash还有串口发送的程序是怎么结合起来的？还有Xilins的配置文件格式是什么的？如何将 jinghong21 半导体制冷技术在大功率LED照明中的应用构想 作者周敏捷绿色环保时代的来临对能源的高效率利用提出了更高的要求，照明技术作为最早推动电网建设的民用技术，同样也正在进入一个由传统的热光源照明转向以LED等高效节能技术为主导的冷光源照明时代。大功率LED工艺及其驱动技术无以将是这场变革中的核心技术。对于大功率LED的驱动及LED本身的工艺，业界已经有了许多探讨，相关产品及方案也正如雨后春笋般出现在市场上。然而困扰着所有LED从业人员的依然有两大关键问题尚未能完美解决，其一为LED生产及 敏捷 串口通信实例 串口通信实例串口通信实例回复：串口通信实例很好的东东哦,好多人在找这个的毕业设计呢~~~回复：串口通信实例好先DOWN了回复：串口通信实例回复：串口通信实例谢谢了!太好了！找了好久！下了再看！谢谢咯！这位大哥，我找这东西已经很多天了，现在终于找到了！！1开心死了Re:串口通信实例谢谢咯！这位大哥，我找这东西已经很多天了，现在终于找到了！！1开心死了顶起自己还没有看先记着 chenguang_happy BMI088 spi读取数据一直为0xFFFF 我用的是STM32F407VE板子。SPI初始化代码如下：voidvSPIInit(void){GPIO_InitTypeDefGPIO_InitStructure;SPI_InitTypeDefSPI_InitStructure;DMA_InitTypeDefDMA_InitStructure;NVIC_InitTypeDefNVIC_InitStructure;RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_A gvalin 电感瞬间充电会产生高压吗 以下图中电感瞬间充电会产生高压吗？下面的电感瞬间将开关L闭合，A点会产生正向的高压吗？电感瞬间充电会产生高压吗你这个电路，并没有规定电压的零点，所以电路各点的电压是多少并不清楚。如果规定电容下端为零点，亦即电池负端为零点，那么A点电压不会超过电池正端电压。一般地说，电感在开关从导通变为关断瞬间容易产生很高的电压。电容上有可能出现比电源电压高的电压二阶电路的阶跃响应 不错，楼主电路中开关闭合之后A点电压可能是衰减振荡式的。 小太阳yy 网友正在看 OPA差动放大器分析范例OPA_Differential_amplifier_example 信号与系统37 遗传算法 通过FPD-Link实现J6与车载显示器之间稳健接口的设计考虑[第3部分] STM32L072 Key Peripherals 时序分析实验 高性能TI处理器概述 零基础理论篇1 Arduino基础知识
