本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Meta Learning – Metric-based (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 RX631的人体感应传感器系统演示 基于 TI DLP® 技术的工业创新应用 LabVIEW 程序调试之谜 2014英飞凌汽车电子开发者大会实况 电子测量与智能仪器(浙江大学) 村田顽童——一年级学生篇 Wally Rhines - 2015 Phil Kaufman Award Winner PCB设计视频-1天学会PADS PCB设计 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 怎么用zigbee给邻居节点发送信息啊 zigbee好像哪里有邻居节点信息，怎么和所有邻居节点通信，取得他们的信息呢怎么用zigbee给邻居节点发送信息啊就是定位时用邻节点来计算，但是怎么确定他的邻节点 cidplp 使用TM4C123G写一个32位计数器 求教如何使用TM4C123Gluanchpad写一个32位的微秒计数器，从0开始增加到0xffffffff，然后继续从0增加，可以随时调用函数得到当前计数的值。使用TM4C123G写一个32位计数器 星空暖暖的 降压转换器－从分立电路到完全集成的模块 超规格过度指定AC/DC或DC/DC转换器来应付瞬态峰值负载，就好像它们是一个连续状态，不但会降低效率同时还可能导致电源供应量超出必要范围。通过了解应用的平均、最坏情况和峰值负载等条件，才能选择最适当的解决方案来确保以较低的成本提供可靠的电源电压。我们的技术支持工程师或技术销售团队可以为您的应用提供最好的建议。降压转换器已存在了一个世纪，是当今电子电路中不可或缺的一部分。本文将讲述一个原始分立式器件如何演变成可以处理数百瓦功率的微型高集成器件。降压转换器是将输 qwqwqw2088 STM32F10使用USART的应用中编程 STM32F10使用USART的应用中编程芯币不多了我要多顶点帖子了谢谢分享！芯币不多了我要多顶点帖子了谢谢分享！貌似这些东西我都有了，芯币不多了我要多顶点帖子了谢谢分享！谢谢你共享资料..这个下来学学lkjkljlkjljljkl谢谢你共享资料..芯币不多了我要多顶点帖子了谢谢分享！谢谢分享好资料看看先，项目中要用到谢谢谢谢分享谢谢分享哦芯币不多了我要多顶点帖子了谢谢分享！谢谢分享！各位过客，为何无法下载呀谢谢分享實在很高興! zjw50001 【电机套件 P-NUCLEO-IHM测评】-2.2、软件分析--图形化参数配置（慎入，多图杀猫） 上一篇帖子说了电机参数的获得。图片太多，所以把帖子拆分。这一篇说说ST电机套件中电机控制代码中相关参数的图形化配置软件MotorControlWorkbench5.1.1。2、MotorControlWorkbench5.1.1MotorControlWorkbench5.1.1可简化电机控制固件库的自定义设置，帮助用户设置不同的电机，通过图形化的参数设置来配置后续自动生成的软件代码的参数。打开该软件，出现如下图所示的初上 yang_alex 【 AI挑战营（进阶）】4.踩坑记录3 rknn转换 【AI挑战营（进阶）】在RV1106部署InsightFace算法的多人实时人脸识别实战4踩坑记录3模型格式转换之转换到rknn`rknn`是`rockchip`公司推出的一个神经网络推理框架，它可以在`rockchip`的`rk3399`等芯片上运行`onnx`模型。我们可以使用`rknn-toolkit`工具将`onnx`模型转换为`rknn`模型，然后在`rk3399`等芯片上运行`rknn`模型。目前`rknn-toolkit2`已经更新到了`2.3.0`版本，我们可以在(ht iexplore123 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
