本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Explainable ML (2)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 基于VHDL的FPGA与NIOS II实例精炼 比尔·盖茨在微软的最后一天——盖茨携好莱坞巨星出演搞笑片 ARM裸机视频教程(基于S3C6410) 二极管工作原理 模拟电子技术 USB Type - C型电源简介 Gain and Phase measurements of a flyback converter 采用低成本、低功耗CPLD开发套件制作音乐，实现更多功能 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 datasheet的框图 看了几天手把手教2812的视频请问datasheet上的各种框图前辈们是怎么理解的datasheet的框图具体问题具体分析？别人不一定看过手把手教2812的视频啊。还是把框图发上来。大家才更清楚你要表达什么。 cxw111 单片机要自动完成计算，它应该具有哪些最重要的部分呢？ 我们以打算盘为例计算一道算术题。例：36＋163×156－166÷34。现在要进行运算，首先需要一把算盘，其次是纸和笔。我们把要计算的问题记录下来，然后第一步先算163×156，把它与36相加的结果记在纸上，然后计算166÷34，再把它从上一次结果中减去，就得到最后的结果。 现在，我们用单片机来完成上述过程，显然，它首先要有代替算盘进行运算的部件，这就是“运算器”；其次，要有能起到纸和笔作用的器件，即能记忆原始题目、原始数据和中间结果， songbo Prepreg和Core的区别 Prepreg是PCB的薄片绝缘材料。Prepreg在被层压前未半固化片，又称为预浸材料，主要用于多层印制板的内层导电图形的粘合材料及绝缘材料。在Prepreg被层压后，半固化的环氧树脂被挤压开来，开始流动并凝固，将多层电路板粘合在一起，并形成一层可靠的绝缘体。Core则是制作印制板的基础材料。Core又称之为芯板，具有一定的硬度及厚度，并且双面包铜。所以，多层板其实就是Core与Prepreg压合而成的。两者的区别：1、Prepreg在PCB中属于一种材料，前者材质半固态，类似于纸板， JLCS PPP协议，为什么我建立连接后不能通讯？？？？ 我做gprs时，遇到这样的问题，在建立lcp,pap,ipcp时都没问题，得到了移动的内部IP地址，可我发UDP包时怎么服务器都收不到数据为什么？1.lcp发送数据hex:7EFF03C02101010016010405DC020600000000070208020304C02326B47E接收数据hex:7EFF03C02102010016010405DC020600000000070 kobeyuan 电源串联工作 尽管某些用户对电源的串联工作存在担心，这在行业的使用中是一种普遍现象。其优点在于，成品电源采用串联方式可获得超过60V的电压。可以将多台电源进行串联，但请事先仔细阅读以下说明：·如下图所示，在电源输出端子之间连接反向偏置二极管。图字：Output输出PowerSupply1电源1PowerSupply2电源2Load负载外加保护二极管的额定电流不得小于电源的额定输出电流。当两台电源不是同时启动或者负 wstt 减速步进电机是什么类型的电机？ 一、减速步进电机的定义减速步进电机是指减速机和电机（步进电机）为一体的整体，也可称为减速电机或齿轮电机。通常由减速机制造商集成、组装和成套提供。二、工作原理其工作原理是将电机（步进电机）的动力通过齿轮（或蜗轮）减速机，使转速大大降低，从而增加减速电机的输出扭矩，以满足机械设备的需要。减速机由各种齿轮副组成，通过各种齿轮（或蜗轮）来达到减速的目的。三、分类常用的减速步进电机类型有：同轴斜齿轮减速电机平行轴-斜齿轮减速电机锥齿轮- 朱氏蚂蚁-小刘 网友正在看 交互式仿真，虚拟仪器的使用 小波提升格式04 为什么学习操作系统，如何学习操作系统 模拟系统典型结构-稳态分析-动态分析 Atmel Edge 调试 102 使用高性能前端的成像雷达 链式存储 内存模块的使用
