贪心学院-CV计算机视觉集训营

课程目标：

有机器学习基础，有较强的编程能力，对数据结构与算法比较熟悉

之后想从事CV、深度学习相关研究工作，想申请国外名校读相关专业的硕士/博士

对计算机视觉和深度学习领域最新知识体系深入学习

想转型到一线做AI工程师、深度学习工程师、视觉工程师的学员

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──6、贪心CV计算机视觉
• | | ├──第二章
• | | | ├──任务100：道路行车道检测代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 132.51M
• | | | ├──任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测【www.ko996.com 】.mp4 69.88M
• | | | ├──任务102：项目介绍【www.ko996.com 】.mp4 25.87M
• | | | ├──任务103：交通指示牌识别的简介【www.ko996.com 】.mp4 28.69M
• | | | ├──任务104：交通指示牌识别课程的编程任务【www.ko996.com 】.mp4 27.56M
• | | | ├──任务105：如何分析数据 (util.py 的详细介绍)【www.ko996.com 】.mp4 70.55M
• | | | ├──任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01【www.ko996.com 】.mp4 88.95M
• | | | ├──任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)02【www.ko996.com 】.mp4 157.16M
• | | | ├──任务108：色彩空间转换【www.ko996.com 】.mp4 51.87M
• | | | ├──任务109：直方图均衡【www.ko996.com 】.mp4 80.65M
• | | | ├──任务10：问答环节【www.ko996.com 】.mp4 57.00M
• | | | ├──任务110：图像标准化【www.ko996.com 】.mp4 45.77M
• | | | ├──任务111：使用ImageDataGenerator做图像增强【www.ko996.com 】.mp4 51.46M
• | | | ├──任务112：作业上传的要求【www.ko996.com 】.mp4 16.78M
• | | | ├──任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型【www.ko996.com 】.mp4 28.89M
• | | | ├──任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型【www.ko996.com 】.mp4 68.98M
• | | | ├──任务115：卷积神经网络的数学原理01【www.ko996.com 】.mp4 37.79M
• | | | ├──任务116：卷积神经网络的数学原理02【www.ko996.com 】.mp4 75.41M
• | | | ├──任务11：环境安装【www.ko996.com 】.mp4 106.82M
• | | | ├──任务12：二元分类问题【www.ko996.com 】.mp4 32.50M
• | | | ├──任务13：逻辑函数【www.ko996.com 】.mp4 32.13M
• | | | ├──任务14：指数与对数 、逻辑回归【www.ko996.com 】.mp4 43.68M
• | | | ├──任务15：示例【www.ko996.com 】.mp4 84.02M
• | | | ├──任务16：损失函数【www.ko996.com 】.mp4 59.35M
• | | | ├──任务17：损失函数推演【www.ko996.com 】.mp4 83.23M
• | | | ├──任务18：梯度下降法【www.ko996.com 】.mp4 104.82M
• | | | ├──任务19：应用【www.ko996.com 】.mp4 110.33M
• | | | ├──任务20：直播答疑【www.ko996.com 】.mp4 19.46M
• | | | ├──任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析【www.ko996.com 】.mp4 65.07M
• | | | ├──任务22：使用PyCharm Keras建立深度网络模型【www.ko996.com 】.mp4 257.79M
• | | | ├──任务23：数据预处理 数据增强【www.ko996.com 】.mp4 62.67M
• | | | ├──任务24：建立BatchGenerator高效读取数据【www.ko996.com 】.mp4 105.62M
• | | | ├──任务25：训练网络 保存训练的中间过程数据【www.ko996.com 】.mp4 139.63M
• | | | ├──任务26：查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合【www.ko996.com 】.mp4 46.22M
• | | | ├──任务27：神经网络分类问题的经典数据（集鸢尾花数据集）介绍，神经网络Python库Keras的介绍【www.ko996.com 】.mp4 81.20M
• | | | ├──任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集， 使用LabelEncoder对类别标签进行编码【www.ko996.com 】.mp4 38.26M
• | | | ├──任务29：使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络【www.ko996.com 】.mp4 135.24M
• | | | ├──任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能【www.ko996.com 】.mp4 70.11M
• | | | ├──任务31：神经网络数学原理（1）： 神经网络的结点，权值，激活函数【www.ko996.com 】.mp4 60.37M
• | | | ├──任务32：神经网络数学原理（2）： 神经网络的前馈（Feed Forward）算法【www.ko996.com 】.mp4 48.14M
• | | | ├──任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Feed Forward）算法续，Softmax层的数值问题【www.ko996.com 】.mp4 45.97M
• | | | ├──任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法【www.ko996.com 】.mp4 55.20M
• | | | ├──任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续【www.ko996.com 】.mp4 64.39M
• | | | ├──任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）【www.ko996.com 】.mp4 75.67M
• | | | ├──任务37：神经网络数学原理（7）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）续【www.ko996.com 】.mp4 68.19M
• | | | ├──任务38：Neural.Network.Loss-直播01【www.ko996.com 】.mp4 69.63M
• | | | ├──任务39：Neural.Network.Loss-直播02【www.ko996.com 】.mp4 60.67M
• | | | ├──任务40：Neural.Network.Loss-直播03【www.ko996.com 】.mp4 107.72M
• | | | ├──任务41：梯度消亡【www.ko996.com 】.mp4 56.25M
• | | | ├──任务42：梯度消亡问题分析【www.ko996.com 】.mp4 61.27M
• | | | ├──任务43：梯度消亡解决方案【www.ko996.com 】.mp4 43.84M
• | | | ├──任务44：过拟合【www.ko996.com 】.mp4 55.02M
• | | | ├──任务45：DropOut 训练【www.ko996.com 】.mp4 38.04M
• | | | ├──任务46：正则化【www.ko996.com 】.mp4 25.16M
• | | | ├──任务47：最大范数约束 神经元的初始化【www.ko996.com 】.mp4 57.90M
• | | | ├──任务48：作业讲解与答疑-01【www.ko996.com 】.mp4 98.23M
• | | | ├──任务49：作业讲解与答疑-02【www.ko996.com 】.mp4 85.29M
• | | | ├──任务50：为什么需要递归神经网络？【www.ko996.com 】.mp4 28.10M
• | | | ├──任务51：递归神经网络介绍【www.ko996.com 】.mp4 140.55M
• | | | ├──任务52：语言模型【www.ko996.com 】.mp4 102.77M
• | | | ├──任务53：RNN的深度【www.ko996.com 】.mp4 19.72M
• | | | ├──任务54：梯度爆炸和梯度消失【www.ko996.com 】.mp4 141.54M
• | | | ├──任务55：Gradient Clipping【www.ko996.com 】.mp4 38.89M
• | | | ├──任务56：LSTM的介绍【www.ko996.com 】.mp4 89.60M
• | | | ├──任务57：LSTM的应用【www.ko996.com 】.mp4 56.57M
• | | | ├──任务58：Bi-Directional LSTM【www.ko996.com 】.mp4 48.06M
• | | | ├──任务59：Gated Recurrent Unit【www.ko996.com 】.mp4 52.16M
• | | | ├──任务60：机器翻译【www.ko996.com 】.mp4 40.33M
• | | | ├──任务61：Multimodal Learning【www.ko996.com 】.mp4 66.89M
• | | | ├──任务62：Seq2Seq模型【www.ko996.com 】.mp4 131.29M
• | | | ├──任务63：回顾RNN与LSTM【www.ko996.com 】.mp4 20.76M
• | | | ├──任务64：Attention for Image Captioning【www.ko996.com 】.mp4 102.70M
• | | | ├──任务65：Attention for Machine Translation【www.ko996.com 】.mp4 46.01M
• | | | ├──任务66：Self-Attention【www.ko996.com 】.mp4 51.71M
• | | | ├──任务67：Attention总结【www.ko996.com 】.mp4 20.16M
• | | | ├──任务68：neural network optimizer直播-01【www.ko996.com 】.mp4 112.62M
• | | | ├──任务69：neural network optimizer直播-02【www.ko996.com 】.mp4 75.50M
• | | | ├──任务70：neural network optimizer直播-03【www.ko996.com 】.mp4 143.79M
• | | | ├──任务71：项目介绍【www.ko996.com 】.mp4 26.94M
• | | | ├──任务72：看图说话任务一-01【www.ko996.com 】.mp4 40.11M
• | | | ├──任务73：看图说话任务一-02【www.ko996.com 】.mp4 35.51M
• | | | ├──任务74：看图说话任务一-03【www.ko996.com 】.mp4 57.92M
• | | | ├──任务75：任务介绍【www.ko996.com 】.mp4 36.37M
• | | | ├──任务76：如何实现 load_img_as_np_array 这个函数【www.ko996.com 】.mp4 16.52M
• | | | ├──任务77：如何实现“load_vgg16_model”函数【www.ko996.com 】.mp4 27.36M
• | | | ├──任务78：如何实现“extract_features”函数【www.ko996.com 】.mp4 34.80M
• | | | ├──任务79：创建Tokenizer01【www.ko996.com 】.mp4 20.89M
• | | | ├──任务80：创建Tokenizer02【www.ko996.com 】.mp4 62.38M
• | | | ├──任务81：产生模型需要的输入数据01【www.ko996.com 】.mp4 77.24M
• | | | ├──任务82：产生模型需要的输入数据02【www.ko996.com 】.mp4 56.68M
• | | | ├──任务83：任务的概述【www.ko996.com 】.mp4 16.62M
• | | | ├──任务84：Input Embedding和Dropout层介绍【www.ko996.com 】.mp4 64.29M
• | | | ├──任务85：LSTM Add层的介绍【www.ko996.com 】.mp4 29.31M
• | | | ├──任务86：如何训练模型【www.ko996.com 】.mp4 65.14M
• | | | ├──任务87：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数01【www.ko996.com 】.mp4 22.74M
• | | | ├──任务88：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数02【www.ko996.com 】.mp4 114.67M
• | | | ├──任务89：如何调用generate_caption函数【www.ko996.com 】.mp4 32.11M
• | | | ├──任务90：如何评价标题生成模型的性能【www.ko996.com 】.mp4 86.93M
• | | | ├──任务91：读取和显示数字图像【www.ko996.com 】.mp4 35.91M
• | | | ├──任务92：数字图像大小缩放【www.ko996.com 】.mp4 37.26M
• | | | ├──任务93：数字图像直方图均衡【www.ko996.com 】.mp4 35.03M
• | | | ├──任务94：图像去噪声【www.ko996.com 】.mp4 43.60M
• | | | ├──任务95：图像边缘检测【www.ko996.com 】.mp4 47.38M
• | | | ├──任务96：图像关键点检测【www.ko996.com 】.mp4 11.74M
• | | | ├──任务97：道路行车道检测简介【www.ko996.com 】.mp4 17.72M
• | | | ├──任务98：Canny边缘检测【www.ko996.com 】.mp4 31.40M
• | | | └──任务99：霍夫变换用于直线检测【www.ko996.com 】.mp4 55.64M
• | | ├──第三章
• | | | ├──任务117：深度学习调参-直播-01【www.ko996.com 】.mp4 55.54M
• | | | ├──任务118：深度学习调参-直播-02【www.ko996.com 】.mp4 45.48M
• | | | ├──任务119：深度学习调参-直播-03【www.ko996.com 】.mp4 55.60M
• | | | ├──任务120：卷积层的启发【www.ko996.com 】.mp4 16.54M
• | | | ├──任务121：卷积层的定量分析【www.ko996.com 】.mp4 17.25M
• | | | ├──任务122：单通道输入 单通道输出的卷积层的实例【www.ko996.com 】.mp4 12.04M
• | | | ├──任务123：多通道输入 多通道输出的卷积层的实例【www.ko996.com 】.mp4 12.13M
• | | | ├──任务124：池化层的原理 定量分析【www.ko996.com 】.mp4 9.49M
• | | | ├──任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较【www.ko996.com 】.mp4 22.97M
• | | | ├──任务126：卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用【www.ko996.com 】.mp4 25.62M
• | | | ├──任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾【www.ko996.com 】.mp4 11.30M
• | | | ├──任务128：AlexNet的结构分析【www.ko996.com 】.mp4 8.75M
• | | | ├──任务129：ZFNet的结构分析【www.ko996.com 】.mp4 8.17M
• | | | ├──任务130：VGG的结构分析【www.ko996.com 】.mp4 8.51M
• | | | ├──任务131：GoogleNet Inception的结构分析【www.ko996.com 】.mp4 12.08M
• | | | ├──任务132：Inception V3的结构分析【www.ko996.com 】.mp4 43.76M
• | | | ├──任务133：ResNet的结构分析【www.ko996.com 】.mp4 40.47M
• | | | ├──任务134：ResNet的代码实现【www.ko996.com 】.mp4 154.16M
• | | | ├──任务135：基于内容的图像搜索理论基础【www.ko996.com 】.mp4 29.34M
• | | | ├──任务136：基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现【www.ko996.com 】.mp4 203.80M
• | | | ├──任务137：使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用【www.ko996.com 】.mp4 18.28M
• | | | ├──任务138：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-01【www.ko996.com 】.mp4 164.03M
• | | | ├──任务139：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-02【www.ko996.com 】.mp4 202.69M
• | | | ├──任务140：项目介绍【www.ko996.com 】.mp4 15.10M
• | | | ├──任务141：自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识【www.ko996.com 】.mp4 33.42M
• | | | ├──任务142：如何收集训练数据【www.ko996.com 】.mp4 35.73M
• | | | ├──任务143：理解分析训练数据【www.ko996.com 】.mp4 25.73M
• | | | ├──任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 181.48M
• | | | ├──任务145：提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化【www.ko996.com 】.mp4 38.69M
• | | | ├──任务146：探索数据01【www.ko996.com 】.mp4 39.45M
• | | | ├──任务147：探索数据02【www.ko996.com 】.mp4 15.18M
• | | | ├──任务148：图像增强01【www.ko996.com 】.mp4 62.69M
• | | | ├──任务149：图像增强02【www.ko996.com 】.mp4 11.45M
• | | | ├──任务150：解决数据不平衡的问题 DataGenerator的应用【www.ko996.com 】.mp4 18.01M
• | | | ├──任务151：网络结构实例【www.ko996.com 】.mp4 8.60M
• | | | ├──任务152： 图像增强部分的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 99.53M
• | | | ├──任务153：DataGenerator部分的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 64.10M
• | | | ├──任务154：网络结构实现部分的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 84.23M
• | | | ├──任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法【www.ko996.com 】.mp4 9.73M
• | | | ├──任务156：使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 69.92M
• | | | ├──任务157：模拟器自动驾驶的展示【www.ko996.com 】.mp4 75.24M
• | | | ├──任务158：通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题【www.ko996.com 】.mp4 63.97M
• | | | ├──任务159：如何安装Python 连接模拟器的Python 库【www.ko996.com 】.mp4 22.22M
• | | | ├──任务160：windows 下面使用自动驾驶模拟器的教程【www.ko996.com 】.mp4 46.39M
• | | | ├──任务161：mac 下面使用自动驾驶模拟器的教程【www.ko996.com 】.mp4 33.51M
• | | | ├──任务162：目标识别综述【www.ko996.com 】.mp4 37.65M
• | | | ├──任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别【www.ko996.com 】.mp4 31.28M
• | | | ├──任务164：Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining【www.ko996.com 】.mp4 82.86M
• | | | ├──任务165：R-CNN的工作原理【www.ko996.com 】.mp4 129.64M
• | | | ├──任务166：R-CNN中的边界框(Bounding Box)预测原理【www.ko996.com 】.mp4 24.09M
• | | | ├──任务167：R-CNN的不足之处【www.ko996.com 】.mp4 4.32M
• | | | ├──任务168：Fast R-CNN详解【www.ko996.com 】.mp4 39.99M
• | | | ├──任务169：Faster R-CNN Region Proposal Network【www.ko996.com 】.mp4 37.13M
• | | | ├──任务170：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的总结【www.ko996.com 】.mp4 23.02M
• | | | ├──任务171：目标识别 R-CNN家族的回顾【www.ko996.com 】.mp4 22.38M
• | | | ├──任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较【www.ko996.com 】.mp4 32.95M
• | | | ├──任务173：SSD的网络结构【www.ko996.com 】.mp4 130.74M
• | | | ├──任务174：如何使用卷积作为最后的预测层【www.ko996.com 】.mp4 13.87M
• | | | ├──任务175：SSD的训练过程【www.ko996.com 】.mp4 53.42M
• | | | ├──任务176：SSD的实验结果分析【www.ko996.com 】.mp4 24.09M
• | | | ├──任务177：VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现【www.ko996.com 】.mp4 131.49M
• | | | ├──任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理【www.ko996.com 】.mp4 13.63M
• | | | ├──任务179：使用卷积作为最后的预测层详解【www.ko996.com 】.mp4 17.41M
• | | | ├──任务180：SSD定位损失函数详解【www.ko996.com 】.mp4 35.31M
• | | | ├──任务181：SSD中Anchor尺寸 宽高比 中心位置的确定【www.ko996.com 】.mp4 10.25M
• | | | ├──任务182：SSD中分类损失函数详解【www.ko996.com 】.mp4 11.60M
• | | | ├──任务183：Non-Max Suppression的原理【www.ko996.com 】.mp4 12.90M
• | | | ├──任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结【www.ko996.com 】.mp4 12.17M
• | | | ├──任务185：图像分割简介【www.ko996.com 】.mp4 36.55M
• | | | ├──任务186：基于深度学习的图像分割U-Net的原理【www.ko996.com 】.mp4 79.40M
• | | | ├──任务187：Transposed Convolution原理与运用【www.ko996.com 】.mp4 122.99M
• | | | ├──任务188：U-Net的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 71.10M
• | | | ├──任务189：图像生成的原理【www.ko996.com 】.mp4 10.27M
• | | | ├──任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 84.29M
• | | | ├──任务191：图像风格转移的原理【www.ko996.com 】.mp4 38.25M
• | | | ├──任务192：使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 52.41M
• | | | ├──任务193：SSD的原理回顾【www.ko996.com 】.mp4 47.70M
• | | | ├──任务194：编程项目的训练数据介绍【www.ko996.com 】.mp4 58.73M
• | | | ├──任务195：对SSD模型对产生Anchor有影响的参数讲解【www.ko996.com 】.mp4 134.63M
• | | | ├──任务196：对候选框精选处理有影响的参数讲解【www.ko996.com 】.mp4 49.65M
• | | | ├──任务197：对输入模型参数的合法性检测和转换【www.ko996.com 】.mp4 28.30M
• | | | ├──任务198：具有7层的SSD的网络结构讲解【www.ko996.com 】.mp4 147.82M
• | | | ├──任务199：编译模型, 使用模型做预测【www.ko996.com 】.mp4 180.42M
• | | | ├──任务200：SSD解码的实现【www.ko996.com 】.mp4 111.39M
• | | | └──任务201：帮助函数IoU, 坐标转换, SSD损失函数, Non-Max-Suppression的实现【www.ko996.com 】.mp4 227.60M
• | | ├──第四章
• | | | ├──任务202：二值化神经网络的简介【www.ko996.com 】.mp4 37.17M
• | | | ├──任务203：二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理【www.ko996.com 】.mp4 16.29M
• | | | ├──任务204：二值化网络的训练算法【www.ko996.com 】.mp4 145.29M
• | | | ├──任务205：二值化网络的实验结果【www.ko996.com 】.mp4 22.56M
• | | | ├──任务206：二值化全连接网络的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 46.54M
• | | | ├──任务207：DropoutNoScale层的实现【www.ko996.com 】.mp4 23.57M
• | | | ├──任务208：BinaryDense层的实现【www.ko996.com 】.mp4 61.52M
• | | | ├──任务209：二值化卷积神经网络的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 48.48M
• | | | ├──任务210：项目作业要求【www.ko996.com 】.mp4 22.56M
• | | | ├──任务211：神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性【www.ko996.com 】.mp4 207.58M
• | | | ├──任务212：MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理计算量分析【www.ko996.com 】.mp4 56.94M
• | | | ├──任务213：ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理【www.ko996.com 】.mp4 53.38M
• | | | ├──任务214：EffNet, Spatial Seperable Convolution的原理计算量分析和实验效果【www.ko996.com 】.mp4 167.50M
• | | | ├──任务215：lightweight-network答疑时间【www.ko996.com 】.mp4 20.58M
• | | | ├──任务216：回顾EffNet的原理【www.ko996.com 】.mp4 31.29M
• | | | ├──任务217：EffNet的代码讲解【www.ko996.com 】.mp4 75.69M
• | | | ├──任务218：One-Shot Learning 的意义和工作原理【www.ko996.com 】.mp4 23.76M
• | | | ├──任务219：用于One-Shot Learning 的Siamese 深度神经网络的介绍【www.ko996.com 】.mp4 21.66M
• | | | ├──任务220：Siamese 深度神经网络的实验和结果分析【www.ko996.com 】.mp4 65.27M
• | | | ├──任务221：Transposed Convolution 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现【www.ko996.com 】.mp4 34.19M
• | | | ├──任务222：Transposed Convolution 的梯度推导【www.ko996.com 】.mp4 22.09M
• | | | ├──任务223：将卷积核转换为Toeplitz Matrix用于矩阵乘法实现Transposed【www.ko996.com 】.mp4 37.83M
• | | | ├──任务224：同学对课程的效果反馈调查【www.ko996.com 】.mp4 322.29M
• | | | ├──任务225：使用 Siamese 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍【www.ko996.com 】.mp4 72.23M
• | | | ├──任务226：PyTorch 基础教程【www.ko996.com 】.mp4 47.81M
• | | | ├──任务227：Siamese One-Shot learning 知识回顾【www.ko996.com 】.mp4 14.32M
• | | | ├──任务228：使用 PyTorch torchvision 库高效读取数据【www.ko996.com 】.mp4 70.91M
• | | | ├──任务229：使用 PyTorch 定义 Siamese 网络结构【www.ko996.com 】.mp4 49.42M
• | | | ├──任务230：使用 PyTorch 写训练网络的代码【www.ko996.com 】.mp4 86.85M
• | | | └──任务231：使用 PyTorch 写测试网络的代码【www.ko996.com 】.mp4 82.29M
• | | ├──第一章
• | | | ├──任务1：机器学习、深度学习简介【www.ko996.com 】.mp4 23.93M
• | | | ├──任务2：深度学习的发展历史【www.ko996.com 】.mp4 23.12M
• | | | ├──任务3：现代深度学习的典型例子【www.ko996.com 】.mp4 18.71M
• | | | ├──任务4：深度学习在计算机视觉中的应用【www.ko996.com 】.mp4 24.34M
• | | | ├──任务5：深度学习的总结【www.ko996.com 】.mp4 10.51M
• | | | ├──任务6：开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程【www.ko996.com 】.mp4 46.95M
• | | | ├──任务7：GPU驱动程序安装【www.ko996.com 】.mp4 17.71M
• | | | ├──任务8：CUDA的安装【www.ko996.com 】.mp4 21.36M
• | | | └──任务9：cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试【www.ko996.com 】.mp4 31.35M
• | | └──资料
• | | | └──CVSource【www.ko996.com 】.zip 841.59M

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