本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (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 Atmel AVR技术的历史 Atmel GPS 跟踪器应用演示 用LaunchPad BoosterPack生态系统快速建立原型（3） [高精度实验室] ADC系列 3&4 : 误差与噪声 MCP6V0X高精度运算放大器的产品介绍 嵌入式系统高级C语言编程（东南大学凌明） 一个外国人自制电子三极管的过程 直播回放: TI 使用低成本 MSPM0 MCU 快速开发 - 生态详解系列之二 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 基于51的无线多点粮仓温湿度监控系统 （初次发贴多多关照） 利用大二暑期制作出来的小东西，“无线多点粮仓温湿度监控系统”，在此和大家分享一下作品的效果图。全景图侧面图初始化系统监控中。。。。。手动查看监测点温度手动查看监测点湿度 故障发生，实时报警 本系统采用以STC12C5A60S2单片机为核心开发，以PI nelsonfung 一个国产的NB DAC刚推出，就被“ADI抄了”？ 发现了一个国产非常NB的DAC，DAC2163双通道,16bit,500MSPSLVDS接口数模转换器。看这个参数我狠是激动了一把。国产芯片真的越来越厉害了。芯动神州的官网上提供了它的数据手册，全中文，非常友好。技术指标也是咣咣的，看了一下功能框图，有点眼熟。和ADI的有点像，于是在ADI官网找了一下16位500MSPS的DAC，找到一堆，先打开AD9783看下。功能框图太像了，除了型号好像是一个人画出来的。用PHOTOSHOP，把这两个图片复 littleshrimp 10路由器，40终端节点的网络，组网一段时间后无法发送向协调器发送数据 协议栈2.5网络结构1协调器，10路由器，40终端节点。组网后协调器向所有路由器和终端节点广播数据，路由和终端节点收到数据后回复。组网10分钟左右，路由器和终端节点可以收到协调器广播数据，但是回复数据协调器无法收到重启协调器，可以收到路由和终端节点的回复。我开启了NV_RESTORE编译选项，所以重启协调器可以加入之前网络。但是这个问题从最开始2.2版本就存在之前也碰到有人遇到同样问题，没有解决所以请教高手谢谢10路由器，40终端节点的网络，组网一段时间后 高兴就好 急，请使用WinCE的大侠们帮忙，参与座谈，礼金400 我们是一家新加坡市场调研公司（www.acornasia.com），现在正在开展一项嵌入式开发项目的市场调研活动，请使用WInCE的大侠们帮我。调研形式为座谈会，讨论嵌入式开发和操作系统相关的问题。会议时间大约1.5小时。礼金400RMB。所有礼金全部为座谈会结束后当场支付。访问形式：座谈会时间：2008年9月21日（周日）下午16点时长：1.5小时地点：北京市朝阳区东大桥路8号SOHO尚都电话：010-59001260-803急，请使用WinCE的大侠们帮忙，参与座谈 zengkunhui 关于MC9S12XS128 单片机之间 SPI通信的一些问题 最近在做一个东西，上面用到了两篇XS128之间的主从机通信一片主机一片从机。下面用A(主机)B（从机）代替单功形式，A通过直接写数据寄存器吧数据发送到B，B生成中断响应接收数据。完全好用在尝试A接收B的数据时。首先B写数据寄存器，进入死循环等待A发送信号。A给了1000ms的延时，之后发送一组数据（用于启动接收）。但是A根本没有进入接收数据中断。是不是时序有什么问题求高手们解答一下关于MC9S12XS128单片机之间SPI通信的一些问题A的中断使能没有？S lzsxtree MSP430Ware使用笔记 初始化XT1 1.平台说明MSP430F54382.为什么使用MSPWare。由于工作原因，学校中多使用STM32，STM32的DriverLib比较方便使用。初学MSP430重新回到了操作寄存器的时代，稍稍有点不适应。后来发现MSP也有DriverLib只是使用的人不多，就这范例文档一点一点摸索，并和寄存器操作相比较。经过了一段时间的努力也就熟悉了。3.嵌入式系统编程趋势个人认为，DriverLib会成为主流，这样可以缩短MCU使用的难度，在Flash和RAM容量不断提高的今天，不必去死 fish001 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)
