本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Meta Learning – MAML (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 学习并行总线波形捕获与分析 传感器原理及应用（同济大学） Atmel：物联网的部署 2016 TI 杭州研讨会（上） 2015 TI 音频创新日 (5) TI 提供的闭环低物料清单 (BOM) 放大器解决方案(TPA3140 和 TAS5720) 水煮三星S7和iPhone 6S，这俩货谁先阵亡？ “盗用”人类大脑的机器人-获得平衡技能 直播回放: Microchip 安全系列28: 如何防止黑客入侵我的系统？ 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 工作三年，换工作，何去何从。。。 说一下背景：本人09年小二本毕业，毕业后在上海工作一年，后来深圳，算起来总共工作时间为三年，三年说长不长，说短也不短，由于这两三年一直工作在小公司，主要工作就是单片机的底层开发，还有就是arm7,cortex_m0/3的开发，操作系统只对ucos-ii比较熟，linux只会玩玩，没有做过产品，硬件方面读懂电路图，会用PADS9.0绘制PCB，会用ORCAD绘制原理图，可以设计部分产品线路图，自己认为通过这两三的工作，调试电路问题也积累了一些经验。。。话说，12年全球经济不 懒猫爱飞 TI3354设计原理图 本帖最后由dontium于2015-1-2311:48编辑基于TI3354设计的开发板的原理图TI3354设计原理图资料很好，帮楼主传上来：版主好人啊 forlinx2013 如何在ccs2.2里面实时打出一些程序运行的信息？或将信息保存？ 如何在ccs2.2里面实时打出一些程序运行的信息？比如某个变量的值。或者如何将一个变量的一系列值保存到文件中阅读？谢谢！如何在ccs2.2里面实时打出一些程序运行的信息？或将信息保存？加SPI你的意思是将数据从SPI口送到PC机？再用一个PC程序接受？没有其它直接一点的办法吗？可以不用SPI，在CCS里弄就可以；我自己不会，但是我同学会，他在CCS窗口里可以弄到一系列数据，甚至可以把这些数据在CCS里显示出一个波形。好象要配置CMD，还有搞数据段什么的，当然CCS也要研究的。 znstchhh 有没有用过激光测距仪模块的啊，求推荐一下 类似于某宝里面这种样子的要求：测量距离30M；精度1mm，分辨率0.1mm；有没有用过类似模块的大侠啊，一个项目里面要用，某宝里面种类太多，也有很多雷同的，不知道哪家好，或者有没有什么国内或国外厂家推荐也行。有没有用过激光测距仪模块的啊，求推荐一下这个要求激光测距一般都能做到，如果是大批量的话，直接找相关厂家，少量用到某宝就行 谢谢回复啊，但是手上没有做这种模块的厂家，某宝上面又基本都是皮包公司在卖，找不到源头厂家如果用在室外的环境，这个精度没几家公司能做到稳定可靠什么 zjlzhsaybye AT&T主持以SimpleLink™ Wi-Fi和MSP432 MCU为特色的物联网开发实验室 用TI来开始你的设计近期是不是打算创造什么“大器件”？听我的，仔细看一看TI的创客和DIY社区就够了！用TI的低成本、在社区内提供技术支持的开发平台来开始你的设计。用我们基于微控制器的LaunchPad套件、由Sitara™供电的BeagleBoard和SimpleLink™无线连通性SensorTag，在数分钟内开始快速原型设计。AT&T主持以SimpleLink™Wi-Fi和MSP432MCU为特色的物联网开发实验室(IoT maylove 画PCB的你有强迫症吗? 拆了手头在用的二手横河功率计(全新的话要两万),看一下基准源,结果大跌眼镜...要是我画这个板子,一定搞的很漂亮...画PCB的你有强迫症吗?没有强迫症，怎么出来混这板子，布板水平也太差了吧！至少说那个布板者就没有操心，好多绕圈圈的走线。自动布线也不会这么差吧。 :)说好的激光邮到哪里去了？信仰崩塌:surrender:没有强迫症，但是考虑一下SI，走这么多直角是什么鬼。拆了自己再画一个，再焊过去，这线走的……我都不能接受，日本人可能没有好的布板软件，然而这家公司老 PowerAnts 网友正在看 LM317可调稳压器 三菱FX系列PLC教程 25 —— FX系列的步进指令概述 快速傅里叶变换（一） revisit the rrr manipulator 1 第三讲：Xilinx可编程SoC设计流程及开发工具概述 VI的创建 物联网创新应用(智能洒水器) RECEPTACLE OUTLETS IN BATHROOMS - 210.52(D)
