资源简介
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PS:你将获得–图片及题目仅供参考!!
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机器学习与深度学习理论和实践
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线性回归/逻辑回归/多层神经网络
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ResNet/loss的设计/CNN,
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MTCNN/ YOLO/深度学习
资源目录
——/计算机教程QTDLG/09-其他/471-深兰交大算法培训班(4期)/ ├──资料 | ├──100_d | ├──2020 | ├──20210104 | ├──20210105 | ├──20210106 | ├──20210107 | ├──20210108 | ├──20210109 | ├──20210111 | ├──20210112 | ├──20210113 | ├──20210114 | ├──20210115 | ├──20210116 | ├──20210118 | ├──20210119 | ├──20210120 | ├──20210121 | ├──20210122 | ├──20210123 | ├──20210125 | ├──20210126 | ├──20210127 | ├──20210128 | ├──20210129 | ├──20210202 | ├──20210205 | ├──20210207 | ├──20210215 | ├──20210219 | ├──20210222 | ├──20210223 | ├──20210224 | ├──20210225 | ├──20210226 | ├──20210227 | ├──20210301 | ├──20210302 | ├──20210303 | ├──20210307 | ├──20210308 | ├──20210311 | ├──20210312 | ├──20210313 | ├──20210315 | ├──20210316 | ├──20210317 | ├──20210318 | ├──20210319 | ├──20210320 | ├──20210322 | ├──20210323 | ├──20210325 | ├──20210326 | ├──20210327 | ├──20210328 | └──20210329 ├──2020.11.16 python基础1.1.mp4 131.89M ├──2020.11.16 python基础1.2.mp4 118.16M ├──2020.11.17 Python基础2.1.mp4 166.00M ├──2020.11.17 Python基础2.2.mp4 134.80M ├──2020.11.18 Python基础3.mp4 129.43M ├──2020.11.18 补充 栈的函数调用时讨论.mp4 22.72M ├──2020.11.19 python基础4.mp4 173.30M ├──2020.11.20 Python基础_生成器_迭代器_类.mp4 194.81M ├──2020.11.20下午类property.mp4 218.01M ├──2020.11.23 IOU作业检查,线性回归、逻辑回归、求解仿射矩阵.mp4 446.29M ├──2020.11.24 梯度下降、牛顿法、二分法求平方根,求透视变换矩阵,矩阵求导.mp4 510.83M ├──2020.11.25 逻辑回归作业讲解,四项评估指标,AUGMENTPARSER.mp4 249.57M ├──2020.11.26 NUMPY基础,MNIST解析,COSINE学习率,ONEHOT,DATASET,DATALOADER.mp4 977.67M ├──2020.11.27.1 ONEHOT,DATASET打乱,COSINE学习率.mp4 393.13M ├──2020.11.27.2 MNIST解析,二进制,逻辑回归完整训练,ARGUMENTPARSER.mp4 588.22M ├──2020.11.30-1 RECALL、ACCURACY等四种指标,训练流程定义名称.mp4 424.05M ├──2020.11.30-2 C++ DOCKER VSCODE配置,VIM使用,LINUX指令使用.mp4 282.12M ├──2020.12.01-1 G++和MAKEFILE.mp4 19.62M ├──2020.12.01-2 G++和MAKEFILE.mp4 611.87M ├──2020.12.02-1 MAKEFILE.mp4 188.12M ├──2020.12.02-2 ADAM优化器、SGD优化器,RELU,封装抽象LAYER、MODEL、PARAMETER、OPTIMIZER.mp4 929.24M ├──2020.12.03 再次讲解封装LAYER、MODEL、PARAMETER,LABELSMOOTHING.mp4 810.85M ├──2020.12.04 SIGMOID、SOFTMAX、CROSSENTROPY溢出问题,BP讲解.mp4 304.10M ├──2020.12.07-1 BP复习总结,经验分享。权重初始化.mp4 699.08M ├──2020.12.07-2 卷积原理,CNN原理.mp4 630.56M ├──2020.12.08 CNN实现.GEMM和WINOGRAD.mp4 560.56M ├──2020.12.10-1 OpenCV基础,图像编解码、绘图.mp4 558.37M ├──2020.12.10-2 OpenCV视频操作,仿射,透视.mp4 441.40M ├──2020.12.11-1 OpenCV窗口鼠标操作.mp4 473.98M ├──2020.12.11-2 Makefile工程配置,VSCode调试配置.mp4 584.72M ├──2020.12.13 拓展讲课.BP的复习.mp4 664.53M ├──2020.12.14 MTCNN细节,PNet.mp4 1.09G ├──2020.12.15-1 opencv源代码编译.mp4 417.93M ├──2020.12.15-2 拓展讲课.MTCNN讲解.mp4 381.15M ├──2020.12.16-1 C++基础.mp4 168.00M ├──2020.12.16-2 C++介绍,内存原理,IEEEfloat、整数内存布局.mp4 484.84M ├──2020.12.16-3 c++基础2.mp4 116.86M ├──2020.12.17-1 c++基础,struct,构造析构,namespace-1.mp4 320.71M ├──2020.12.17-2 c++基础,struct,构造析构,namespace-2.mp4 33.97M ├──2020.12.17-3 c++基础,struct,构造析构,namespace.MTCNN讲解.mp4 893.92M ├──2020.12.18-1 c++复习课程(张鹏).mp4 173.89M ├──2020.12.18-2 MTCNN封装编写讲解.mp4 736.43M ├──2020.12.20 拓展讲课.Crop的讲解.mp4 556.22M ├──2020.12.21-1 MTCNN讨论.mp4 588.49M ├──2020.12.21-2 Pytorch初探.mp4 195.25M ├──2020.12.21-3 Pytorch初探.mp4 218.77M ├──2020.12.22 c++编程作业和数组的讲解.mp4 96.68M ├──2020.12.23 MTCNN使用Pytorch训练橙子讲解.mp4 771.16M ├──2020.12.24-1 平安果,BP复习.mp4 260.91M ├──2020.12.24-2 BN学习.mp4 278.59M ├──2020.12.26 MTCNN复习课程.mp4 80.00M ├──2020.12.28-1 MTCNN复习.python多进程.mp4 218.86M ├──2020.12.28-2 Pytorch基础1.mp4 689.95M ├──2020.12.29-1 python多进程.进程锁.mp4 124.56M ├──2020.12.29-2 Pytorch基础2.torch模块方法.mp4 844.23M ├──2020.12.30 python多进程.进程通信.mp4 138.23M ├──2020.12.31-1 pytorch基础知识点.mp4 169.93M ├──2020.12.31-2 c++基础_向量(vector).mp4 156.68M ├──2020.12.31-3 Pytorch基础3,torch.nn模块改.mp4 173.08M ├──2021.01.04-1 python多进程_多生产者多消费者问题_进程池.mp4 311.53M ├──2021.01.04-2 Pytorch基础之torch.nn.mp4 843.67M ├──2021.01.05-1 python多线程.mp4 102.09M ├──2021.01.05-2 torch中交叉熵和Loss.mp4 681.34M ├──2021.01.06-1 使用c++实现学生信息管理系统.mp4 165.87M ├──2021.01.06-2 torchvision.transforms增广、PILImage、Albumentations.mp4 936.05M ├──2021.01.07-1 nn.init初始化.mp4 545.46M ├──2021.01.07-2 写个分类器.mp4 369.57M ├──2021.01.08-1 c++、Class、Vector、装饰器复习.mp4 626.65M ├──2021.01.08-2 装饰器、CIFAR10数据集.mp4 133.16M ├──2021.01.08-3 训练CIFAR10,2种增广和自己写数据集。ONNX简介.mp4 381.59M ├──2021.01.09 SSH、SCP、SCREEN指令使用.mp4 299.85M ├──2021.01.11-1 ResNet讲解.mp4 842.44M ├──2021.01.11-2 总结ResNet.mp4 161.00M ├──2021.01.12-1 ResNet18.50实现和训练.mp4 752.48M ├──2021.01.12-2 python_logging的使用.mp4 165.88M ├──2021.01.13 logger_argparse.mp4 137.15M ├──2021.01.14 c++的list用法.mp4 261.90M ├──2021.01.15-1 ResNeXt讲解.mp4 737.89M ├──2021.01.15-2 ResNeXt训练和高斯核绘制.mp4 683.86M ├──2021.01.18-1 哈希表的搭建流程.mp4 145.50M ├──2021.01.18-2 检测器初探FocalLoss.mp4 1.03G ├──2021.01.19-1 visdom.mp4 192.22M ├──2021.01.19-2 hashMap复习.cosine距离.mp4 105.89M ├──2021.01.20-1 AmSoftmax基本理论讲解.mp4 78.40M ├──2021.01.20-2 CAM.mp4 147.71M ├──2021.01.21-1 AmSoftmax代码实现.mp4 148.55M ├──2021.01.21-2 检测器细节,head初始化.mp4 845.36M ├──2021.01.22-1 检测器.偏移.宽高.mp4 1.10G ├──2021.01.22-2 GradCAM.mp4 239.73M ├──2021.01.25-1 余弦距离.角度距离.arcsoftmax.mp4 232.39M ├──2021.01.25-2 检测器、GIoU.mp4 996.18M ├──2021.01.26-1 降维.及数学铺垫.mp4 93.92M ├──2021.01.26-2 CenterLoss.mp4 132.50M ├──2021.01.26-3 检测器.alb增广.mp4 928.09M ├──2021.01.28-1 降维之PCA数学推导.mp4 115.29M ├──2021.01.28-2 tripletloss的原理及其实现.mp4 204.14M ├──2021.01.28-3 检测器代码讲解1.mp4 177.23M ├──2021.01.28-4 检测器代码讲解2.mp4 364.01M ├──2021.01.29-1 pca.numpy实现及sklearn使用.mp4 110.48M ├──2021.01.29-2 circleLoss.mp4 398.96M ├──2021.02.02-1 (拓展知识)GAN系列.mp4 86.62M ├──2021.02.02-2 c++编译链接过程,写so,调用OpenCV.mp4 392.68M ├──2021.02.05-1 mobileNet.mp4 219.74M ├──2021.02.05-2 anchor基本概念.mp4 667.79M ├──2021.02.22-1 mAP指标计算1.mp4 612.37M ├──2021.02.22-2 mobileNetV3代码复现.mp4 417.85M ├──2021.02.22-3 mAP指标计算2.mp4 823.81M ├──2021.02.23-1 mobileNetV3代码复现.ROC.mp4 392.48M ├──2021.02.23-2 YoloV5使用和背景介绍DDP等.mp4 856.95M ├──2021.02.24-1 ROC曲线绘制.mp4 317.78M ├──2021.02.24-2 KMeans和anchor的自动学习.mp4 603.45M ├──2021.02.25-1 ROC曲线意义.circleLoss公式推导.mp4 169.85M ├──2021.02.25-2 Anchor的自动学习实现,图像预处理增广.mp4 551.76M ├──2021.02.26 warpAffine仿射变换,双线性插值,总结.mp4 773.84M ├──2021.03.01-1 Yolov5Dataset部分1.mp4 812.55M ├──2021.03.01-2 余弦与欧式_人脸验证与识别_人脸识别推理的流程.mp4 346.25M ├──2021.03.01-3 Yolov5Dataset部分2.mp4 638.67M ├──2021.03.02 Dataset完善,Model基本模块实现.mp4 1.20G ├──2021.03.03-1 Yolov5模型部分复现.mp4 643.10M ├──2021.03.03-2 mobilenetv3代码调试.mobilenet手写数字识别.mp4 83.30M ├──2021.03.04 head部分计算loss复现.mp4 631.40M ├──2021.03.05-1 YoloV5复现之loss计算部分2.mp4 617.24M ├──2021.03.05-2 人脸识别具体流程.mp4 152.95M ├──2021.03.08-1 DDP讲解使用.mp4 813.14M ├──2021.03.08-2 Makefile和CUDA以及GridDImBlockDim.mp4 636.38M ├──2021.03.09-1 RingAllReduct和CUDA.mp4 445.43M ├──2021.03.09-2 CUDA和WarpAffine.mp4 531.05M ├──2021.03.10-1 cudaStream和event的使用.mp4 572.38M ├──2021.03.10-2 TensorRT的简单CNN搭建.mp4 807.50M ├──2021.03.11-1 TensorRT的Image分类之ONNX解析器.mp4 64.50M ├──2021.03.11-2 Onnx解析器以及配置.mp4 485.48M ├──2021.03.11-3 TensorRT的ImageNet分类的具体推理实现.mp4 781.39M ├──2021.03.12-1 TensorRT框架使用.mp4 546.59M ├──2021.03.12-2 TensorRT_INT8和总结.mp4 286.05M ├──2021.03.15-1 tensorRT插件.mp4 294.91M ├──2021.03.16-.3 C++推理2,宏的学习.mp4 938.89M ├──2021.03.16-1 yolov5复现python上推理.mp4 577.64M ├──2021.03.16-2 C++推理1.mp4 300.32M ├──2021.03.17-1 yolov5_cuda推理1.mp4 422.15M ├──2021.03.17-2 flask技术应用.mp4 113.09M ├──2021.03.17-3 YoloV5.CUDA推理2.mp4 583.97M ├──2021.03.18-1 YoloV5后处理部分实现.mp4 514.52M ├──2021.03.18-2 pybind11和c++多线程、线程池.mp4 1.63G ├──2021.03.19-1 C++HTTP服务器,PYTHON线程池加速处理,总结.mp4 738.62M ├──2021.03.19-2 总结CUDA、TENSORRT等.mp4 651.23M ├──2021.03.22-1 动态图、FASTERRCNN.mp4 768.20M ├──2021.03.22-2 FASTERRCNN.mp4 616.76M ├──2021.03.23 CUBLAS的矩阵乘法.mp4 1.12G ├──2021.03.24-1 综合讨论了解,目标跟踪、实例分割.mp4 608.26M ├──2021.03.24-2 综合讨论.mp4 1.00G ├──2021.03.29-1 DEEPSORT和卡尔曼滤波介绍.mp4 499.64M ├──2021.03.29-2 DEEPSORT和卡尔曼滤波实现.mp4 1.94G ├──2021.06.19-1 Cuda驱动和运行.mp4 414.75M ├──2021.06.19-2 Makefile和C++复习.mp4 1001.05M ├──2021.06.27-1 CUDA核函数以及LAYOUT设计.mp4 274.37M ├──2021.06.27-2 stream和warpaffine.mp4 1004.68M ├──2021.06.27-3 warpaffine和yolodecode.mp4 387.17M ├──2021.07.07 CUDA线程束和内存模型.mp4 179.13M ├──2021.07.18-1 离散傅里叶变换的应用原理,1D2D-DFT,离散余弦变换压缩原理,哈夫曼编码,JPEG压缩流程,H264文件构成、IPB帧、封装与编码、NALU、RTP、RTSP.mp4 267.38M ├──2021.07.18-2 代码方面,CUVID流程讲解、查找NALU、FFMPEG的使用.mp4 176.90M ├──2021.08.25 CUDA Python training Recording.mp4 162.01M └──ROC曲线绘制BUG解决.mp4 33.00M
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