本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Flow-based Generative Model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 电机与拖动（电机部分）哈尔滨工业大学 基于Vxwoks OS的嵌入式系统开发 如何利用现代示波器实现准确测量（二） CES 2015焦点: maXTouch T Series手势解锁功能演示 Intersil的Summer of Love限量版五瓣花 历届电子竞赛真题讲解赛前培训 TI PLC开发套件介绍 PI电源芯片: 单相无刷直流电机驱动的应用 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APT32F1023单片机HX711_HX720称重传感器原理图和源代码分享 APT32F1023H8S6（SSOP-24封装）MCU是由爱普特微电子推出的基于平头哥半导体RISC-V内核开发的32位高性能、低成本单片机，现特将基于APT32F1023H8S6单片机的HX711_H720称重传感器原理图和源代码（3位数码管显示）分享给大家，方便大家学习、使用！基于APT32F1023单片机HX711_HX720称重传感器原理图和源代码分享HX711_H720称重传感器原理图和源代码是楼主自己写的么 是的谢谢分享 henangongda-123 RT-Thread MicroPython 开发环境 1.0.0 版本正式发布啦，我来分享一下。 最近发现RT-ThreadMicroPython开发环境经过多次迭代，发布了1.0.0版本，在此分享给大家，有兴趣的小伙伴可以试用。VSCode最好用的MicroPython插件介绍VSCode最好用的MicroPython插件，为MicroPython开发提供了强大的开发环境，主要特性如下： 便捷的开发板连接方式（串口、网络、USB） 支持基于MicroPython的代码智能补全与语法检查 支持MicroPythonREP zy459994202 电子大赛本科组题目公布 本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:34编辑这是本次大赛本科组的题目，大家来看看吧，讨论讨论电子大赛本科组题目公布本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:34编辑附件能下吗？？？？回复：电子大赛本科组题目公布本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:34编辑:\'(:\'(不能下载回复：电子大赛本科组题目公布本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:34编辑 护花使者 部份电磁炉用 IGBT 管主要参数 IGBT管是功率场场效应管与双极性(NPN或PNP)管复合后的一种新型三极管,即绝缘栅双极晶体管,简称IGBT管.它综合了场效应管开关速度快,控制电压低和双极型晶体管电流大,反压高,导通时压降小等优点.目前IGBT管最高工作频率已超过150KHZ.最高反压1700V,电流已达到1000A,最大功率达3000W,导通时间≤50NS,由于这些优点,IGBT管被广泛应用于微波炉,电磁炉等.它们的符号如下图.代有*号的 eeleader 创新技术为声纹鉴定提供实用系统 “声纹鉴定与自动识别技术研究”项目是由公安部物证鉴定中心等单位完成，其主要研究成果是将声纹自动识别功能植入VS99语音工作站，该系统能对说话人特征进行自动分析、判断和语图显示及测量，并可结合专家鉴定以确定说话人身份，适合于法庭科学实际应用。本项目研制出当前声纹鉴定工作中非常实用的集声谱仪和说话人自动识别系统为一体的语音工作站，大大提高了结论的准确率，为声纹鉴定提供了一个实用系统。◆创新技术：1．抗噪声处理噪声对检验结果的影响是一个不可忽视的问题。在本系统中对 xyh_521 智能温控器使居家采暖更舒适 时值装修旺季，许多家庭在经历去年雪灾严寒之后开始将采暖设备优先采购，而目前一项精确采暖和高效节能相结合的高科技产品——碳晶平面发热材料正式登陆南京，作为拥有三项国家发明专利的新产品，碳晶地暖已经在上海成功实践，并被南极科考队采纳使用。温控器智能温控居家采暖服务更人性化炭晶地暖采用了智能化温控器控制采暖温度，特别是其中的可编程式液晶温控器，不仅可以实现采暖的分区域控制，而且完全实现了遥控感应调节室温的功能。在此基础上，用户只要根据温控器使用指南合理操作，就可以达到节能、增效的目的， anoiup 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
