本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Explainable ML (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 瑞萨电子触摸键解决方案演示 Altera MAX 10 FPGA模拟模块培训 通信电子线路 Digi-Key 与 DFRobot: Boson Kit 环境传感器 + 星际工厂 S12XE 16位微控制器应用 如何使用Vivado HLS加速FPGA算法开发 隔离CAN FD节点的互操作性 据说是世界上第一款可卷曲硬体无线便携键盘 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 用于混合材料，仪器与测量类型的高性价比半导体测试 用于混合材料，仪器与测量类型的高性价比半导体测试用于混合材料，仪器与测量类型的高性价比半导体测试吉时利的设备 安_然 恩智浦在全球智能识别市场稳居领先地位 本帖最后由jameswangsynnex于2015-3-320:02编辑 中国上海，2011年8月5日——恩智浦半导体NXPSemiconductorsN.V.(NASDAQ：NXPI)近日宣布，随着公司连续8个季度在所有智能识别技术应用细分市场实现总销量持续增长，其在全球智能识别市场的领导地位得到进一步巩固。恩智浦致力于提供具有安全性、便利性和连接性的端对端解决方案，并制定了旨在构建完整的智能识 恩智浦半导体 晒WEBENCH设计的过程+运放负12v电源 运放采用正负12v电源1、填入设计要求2、总体设计3、选择一个芯片4、生成原理图5、图表优化！晒WEBENCH设计的过程+运放负12v电源 william228 touchGFX的 一些核心东西 由于新工程的建立是以源码包里面的template工程为基础的，强烈建议下载一份源码包，里面还有touchGFXmanual手册下面开始我们的touchGFX开发之旅啦。将你的下载的压缩包放在无中文路径的目录下，解压得到touchgfx-release-x.x.x-eval，目录结构如下：+--app|+--demo|+--example|\--template|+--doc+--touchgfx|+--board feiting94 电源芯片 板子驱动电流 设计了一块板子，所需要的电压都知道，但电流不知怎样计算，怎样选择一款电源芯片来满足电路的需要，电流选大了会烧坏板子，选小了带不起来，现在好困惑，望大神指点一番。电源芯片板子驱动电流电流大了会烧坏板子？什么情况？还是请楼主说清楚一点:time: 如果该电源芯片的输出电流过大，板子不会烧坏吗？ 输出电流过大，都不会限流吗家里的水龙头一直开的很大，，， 芯片标注的电流值是它的最大输出能力，但是负载是多大就会多大“电流选大了会烧坏板子”没有的事。大马拉小车，大马很轻松，小 zhonghuadianzie 大型建筑健康检测仪 通过无线网络通信的多传感器网络，构建一种大型建筑健康检测仪。通过对建筑各个关键部位，例如承重墙的斜度、湿度，外墙壁的光照强度，空气湿度、温度等检测。定时将这些信息发送至中央控制节点，对建筑的健康进行检测。瑞萨MCU+陀螺仪+光敏二极管+热敏电阻，形成检测节点的检测功能模块。基于无线传感器，构建一个无线传感网络，最终将信息汇总至监控节点。监控节点对所有节点信息进行汇总，分析，最终将建筑健康实时监控信息显示。目前，我国建筑行业发展十分迅速。各种高楼拔地而起，楼盘呈现出高层 hfqs_521 网友正在看 状态过度矩阵 处理器SDK概览 门阵列功能及其版图结构 T-S模糊控制系統(一) 4. 闭回路T-S模糊系統稳定定理 赫夫曼编码 手把手教你学DSP视频教程 25 同步电机的基本知识及结构(1) Photo Editing
