本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Attack ML Models (5)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 led 驱动基础 - LED 驱动器中可编程照明引擎的优势 模拟世界的最重要构成 - 信号链与电源：DC/DC 开关稳压器 电源设计小贴士5：降压控制器的使用 linux内核编程入门 通用运放与比较器芯片的创新 直播回放：Fluke 示波器的基础知识及其校准 操作系统(RISC-V) [高精度实验室] 电机驱动 : 4 无刷直流电机驱动器 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 求MSP430F5529的LCD12864串口显示驱动 本人小白大学生最近TI公司给了几块MSP430F5529LP板，想把以前学这的51中的LCD12864串口显示驱动程序放到这个板里，弄了几天就是LCD12864就是没有反应，求大神指教。#includemsp430f5529.h#include12864.h#defineCS_HP1OUT|=BIT2;#defineCS_LP1OUT&=~BIT2;#defineSID_HP1OUT|=BIT3;#defineSID_LP1OUT&=~BIT3;#d qq450799209 余承东：抄袭华为！小米硬刚：自主研发，勿再抹黑！ 华为的余总最近好活跃呀~~看最近热搜上的，是要升级成余怼怼了么~前不久刚热搜上看了一场华为家跟小鹏汽车家的隔空battle，这不，才隔多少天，又出来新闻：12月9日，在2023花粉年会上，余承东笑谈称：友商抄袭时称不太尊重我们（华为）的知识产权，拿过去随便编个名字就说自己的。双旋水滴铰链直接变成龙骨铰链，龙骨是不存在的。这个指向非常明显，龙骨铰链小米MIXFold3手机的小米龙骨转轴人小米就出来回应啦：小米被老余这么说， okhxyyo MSP432 Launchpad团购（测试版芯片）33元（不包邮），【已卖完】！ 购买链接：https://item.taobao.com/item.htm?_u=jmfai4bfd63&id=526387172468要求：每人限购2块，仅限EEWORLD会员，备注请注明论坛ID。对于需要E金币购买的网友，直接在后面跟帖，说明需要几块，并确认后台个人信息，我们将直接根据后台信息发货，并扣除E金币。（一块MSP432Launchpad扣除43枚E金币，2块扣除76枚E金币）先到先得，数量100块！MSP432 maylove 红外 通过红外让我懂得了中断这么一词；让我更加了解定时器这么一词。。嗨。。实在是初生。自己编写的发射代码。。发射约定和电视遥控一样撒，，，怎么就是控制不了电视呢？嗨。。。嗨，，，伤不起撒。。。求解释不。。我感觉需要把每段高电平和每段低电平的时间都测试出来。。。下面是一个载波函数。。voidx_KHz(ucharaa)//是发射38KHZ的程序{for(aa;aa0;aa--)//这个for语句可以得到26.3波特率{sen liao779015 C67系列的EMIFA传输速度问题 我使用OMAPL137的是EMIFA与FPGA通信，测试发现两次通信间隔很大，用FPGA抓取信号可知两次cs下降沿时间超过了300us。。。使用的是while（1）一直读取一个地址看到的结果。求大神帮忙解决一下呢？C67系列的EMIFA传输速度问题 郁海难填 《深度学习的数学——使用Python语言》4. 缺失数据处理 #缺失值检测缺失数据就是我们没有的数据。如果数据集是由向量表示的特征组成，那么缺失值可能表现为某些样本的一个或多个特征因为某些原因而没有测量的值。通常情况下，缺失值由特殊的编码方式。如果正常值都是正数，那么缺失值可能被标记为-1；如果正常值是字符串，那么缺失值可能是空的字符串；如果正常值是浮点数，那么缺失值可能是NaN。在python中，我们能够通过使用np.isnan来判断数据是否为NaN：```>>>importnumpyasnp>>>a=np.arange(10, waterman 网友正在看 HC-SR04 Ultrasonic Sensor in MicroPython PCB导入及常见导入报错解决办法 执行闭环控制方法 一个外国人自制电子三极管的过程 直播回放: TI SimpleLink Security (5) 第3讲 数字与模拟传输系统 智慧型机器人工业4.0应用 8.2 智慧型机器人在工业4.0角色 频率响应的有关概念
