本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Network Compression (6)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 【正点原子】FPGA视频教程（ATK-DFPGL22G开发板教程） 真人秀版晶体管是如何工作的 MSP430的外围模块介绍 NI数据采集技术十讲 Altera工程师对工程师：如何操作系列课程 飞思卡尔胎压监测解决方案 eCall和群集系统的音频设计 TDA2x SOC 系列（1）:用于 ADAS 的 TDA2x SOC 系列 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 ST给的Demo中的STM3210E-EVAL如何产生的？ IAR编译器下本来的工程应该是Debug，Release，但是ST给的Demo中的TM3210E-EVAL如何产生的？属于Debug呢还是Release呢？ST给的Demo中的STM3210E-EVAL如何产生的？Debug，Release只是名字，可以随便改的。嗯，可以改的project/editconf.... oemguide 【MM32 eMiniBoard测评】HID深入理解 来点个人理解的HID知识点HID通过端点方式来和PC进行USB交互其中端点0不用配置，可以直接进行收/发数据，通常是来配置USB信息，比如描述符该MCU型号是MM32F0133C7P，共有5个端点（Endpoint）另有端点1-4，这4个端点只能配置为收或发任选一，而不能同时存在，通过端点0配置的描述符固定了他是收还是发，还是不用这些均在usb_conf.h和usb_pwr.c以及usb_desc.c，这3个文件中进行配置上次用了官方示例库MM32F013 fxyc87 IRIG－E标准FM－FM解调器的有关技术 摘要：介绍遥测中的调频技术和IRIG标准，说明了IRIG－E标准FM－FM调频解调器的原理。主要对其中起关键作用的滤波器设计作了比较详细的说明，同时也介绍了有关的一些产品和设计思路。关键词：IRIG标准FM解调有源滤波器长期以来，在无线电遥测系统中，人们习惯采用频分制和时分制两种行之有效的复用方法。目前，国内的遥测设备也都采用这两种复用方法。由于数字技术的高速发展，时分多路复用得到了越来越广泛的应用，提出了各种各样的实用方法。但是，FM－FM频分遥测体制也以它独特的优点而获得 wangwei20060608 封装 有哪位大神可以讲一下微处理器的封装形式？？封装这个可实在太多了，基本上管脚数大于3的集成电路封装形式都可以在MPU的封装中见到，常见的则包括DIP、SOC、SOP、LCC、QFP、BGA等等。感兴趣的话，去找本IC封装的书看看，网上也有大量资料，PCB软件里也有很多相应的封装库。从DIP封到BGA封装,芯片的封装技术种类实在是多种多样，比如DIP，PQFP,TSOP,TSSOP,PGA,BGA,QFP,TQFP,QSOP,SOIC,SOJ,PLCC,WAFERS......这个要根据d Devil637 视频监控需求驱动了网络视频监控的发展 随着平安城市的推进，相关的行业应用市场正在高速发展。除了传统的金融行业应用外，很多行业都在实现网络视频监控应用。我国目前共有2800多家行业大客户、近40万家连锁型企业、130多万家中小企业和6400多万宽带家庭。他们各自对视频监控业务的需求正在与日俱增，同时需求又各不相同，各有侧重。随着视频监控的逐步发展，视频监控不在是企业级行业客户的应用，视频监控应用将逐渐向平民化方向发展，利用视频监控的数据为大众服务，如交通导航、旅游景点人流及景点查看 物联网推动了视频监控的发展 在国家物联网战 xyh_521 【STM32H7S78-DK测评】0.测评计划前瞻 这次测评把家底的一张测评券和全部E金币都拿来用了，不整点漂亮的活有点对不起这个板子测评计划：本次的板卡主要推广ST的屏幕GUI性能，所以主要测评方向为H7S的图像性能和应用，计划使用STM32H7S制作一个实时温度监护器第一周：测评板卡外观，熟悉手册第二周：尝试使用TOUCHGFX驱动屏幕，移植FREERTOS系统第三周：使用RTC定时器，并联合显示屏实现时钟功能第四周：增加数字温度传感器，尝试在TOUCHGFX中使用图表控件的方式展示出来第五周：使用NANOEDGE 电子烂人 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
