响木课堂-响木众筹-01 待整理（合集）/待整理3/基于Pytorch深度学习的高光谱图像分类与语义分割

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01_第八次直播课：论文可视化、写作指导（直播2023_11_25）.mp4
02_第七次直播课：论文复现实操（直播2023_11_25）.mp4
03_第六次直播课：ResNet知识蒸馏的分类、语义分割（直播2023_11_24）.mp4
04_第五次直播课：多特征提取、深度学习-机器学习联合分类、ViT模型分类（直播2023_11_22）.mp4
05_第四次直播课：机器学习与深度学习案例演示（直播2023_11_21）.mp4
06_第三次直播课：Python读取高光谱数据、Pytorch深度学习模型建立、数据降维（直播2023_11_20）.mp4
07_第二次直播课：深度学习、数据预处理（直播2023_11_19）.mp4
08_第一次直播课：环境配置、高光谱概述和开源数据下载、机器学习（直播2023_11_19）.mp4
09_0-导学课.mp4
10_1-章节一：基于python的深度学习环境配置.mp4
11_2-章节二：机器学习和深度学习讲解、数据介绍、预处理-1.mp4
12_3-章节二：机器学习和深度学习讲解、数据介绍、预处理-2.mp4
13_4-第三章：基于Python的Pytorch深度学习模型建立方法-1.mp4
14_5-第三章：基于Python的Pytorch深度学习模型建立方法-2.mp4
15_6-章节四：数据降维及波段选择.mp4
16_7-章节五：基于机器学习与深度学习的基础案例演示-1.mp4
17_8-章节五：基于机器学习与深度学习的基础案例演示-2.mp4
18_9-章节五：基于机器学习与深度学习的基础案例演示-3.mp4
19_10-章节六：联合机器学习与深度学习的高阶案例演示-1.mp4
20_11-章节六：联合机器学习与深度学习的高阶案例演示-2.mp4
21_12-章节六：联合机器学习与深度学习的高阶案例演示-3.mp4
22_13-章节六：联合机器学习与深度学习的高阶案例演示-4.mp4
23_14-章节六：联合机器学习与深度学习的高阶案例演示-5.mp4
24_15-章节七：经典论文复现-1.mp4
25_16-章节七：经典论文复现-2.mp4
26_17-章节七：经典论文复现-3.mp4
27_18-章节八：实验结果处理及论文写作指导.mp4

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