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  • 13.Python基础(公共操作).mp4
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  • 21.Pytorch基础(tensor的创建和数据类型).mp4
  • 22.Pytorch基础(tensor的方法1).mp4
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  • 24.Pytorch基础(tensor的切片).mp4
  • 25.Pytorch基础(使用GPU运算).mp4
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  • 27.Pytorch基础(图像预处理).mp4
  • 28.Pytorch基础(全连接层详解).mp4
  • 29.Pytorch基础(onehot编码).mp4
  • 30.Pytorch基础(损失函数的使用).mp4
  • 31.Pytorch基础(交叉熵实现详解).mp4
  • 32.Pytorch基础(softmax实现详解).mp4
  • 33.Pytorch基础(模型训练和保存).mp4
  • 34.Pytorch基础(模型的评估)_转_标准.mp4
  • 35.手写数字识别(FC).mp4
  • 36.卷积网络(相关参数介绍).mp4
  • 37.卷积网络详解.mp4
  • 38.手写数字识别(CNN).mp4
  • 39.LSTM网络详解.mp4
  • 40.手写数字识别(LSTM).mp4
  • 41.经典卷积网络简介.mp4
  • 42.cifar10识别(ResNet)28.16.mp4
  • 43.ResNet18网络细节.mp4
  • 44.不定长文本识别(数据集准备).mp4
  • 45.不定长文本识别(自定义Dataset1).mp4
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  • 47.不定长文本识别(主干特征提取网络的构建).mp4
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  • 49.不定长文本识别(CTCLoss详解).mp4
  • 50.(加餐)不定长验证码识别(单张验证码识别).mp4
  • 50.不定长文本识别(训练版).mp4
  • 51.目标检测网络介绍.mp4
  • 52.VOC数据集介绍.mp4
  • 53.使用CenterNet训练自己的数据集.mp4
  • 54.滑块缺口与图标点击的识别.mp4
  • 55.文字点击的识别(yolov4).mp4
  • 56.CenterNet整体网络结构.mp4
  • 57.CenterNet中的主干特征提取网络.mp4
  • 58.CenterNet上采样过程与centerhead.mp4
  • 59.课程总结.mp4

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