分享课程——基于深度学习的以图搜图实战，完整版视频课程下载。 课程从实战的角度出发，方案来源于工业界实际业务应用（例如：京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等）。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取，结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，完成图片特征索引构建和在线图片检索。 从0到1完成以图搜图的功能实现，针对课程业务分析、数据处理，图片特征索引构建和优化，在线图片检索功能全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。

深度学习与Tensorflow2实战视频教程，2020最新版本，Tensorflow2版本更简单实用，课程纯实战驱动，通俗讲解2版本核心模块与实例应用。全程代码实战，通俗易懂，用最接地气的方式讲解各大核心模块，基于真实数据集展开项目实战，丰富案例支持，快速入门！ 课程大纲： 章节1 Tensorflow安装与简介 章节2 神经网络原理解读与整体架构 章节3 搭建神经网络进行分类与回归任务 章节4 卷积神经网络原理与参数解读 章节5 猫狗识别实战 章节6 图像数据增强实例 章节7 训练策略-迁移学习实战 章节8 递归神经网络与词向量原理解读 章节9 基于TensorFlow实现word2vec 章节10 基于RNN模型进行文本分类任务 章节11 tfrecord制作数据源 章节12 将CNN网络应用于文本分类实战 章节13 时间序列预测 章节14 自然语言处理通用框架BERT原理解读 章节15 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 章节16 对抗生成网络实战 章节17 基于CycleGan开源项目实战图像合成 章节18 经典网络架构Resnet实战 章节19 Tensorflow基础

深度学习-TensorRT模型部署实战，2022年4月新课，完整版视频教程下载，附代码、课件。 本课程划分为四部分： 第一部分精简CUDA-驱动API：学习CUDA驱动API的使用，错误处理方法，上下文管理方法，了解驱动API所处位置，CUDA的开发习惯。 第二部分精简CUDA-运行时API：学习CUDA运行时API的使用，力求精简，力求够用，学会编写核函数加速模型预处理（仿射变换），学习yolov5的后处理加速方法，共享内存的使用。 第三部分tensorRT基础：学习tensorRT的模型编译、推理流程，onnx解析器的使用，学习onnx的结构和编辑修改方法，学习int8量化，插件开发流程，简化的插件开发方法，学习动态shape的应用。 第四部分tensorRT高级：以项目驱动，学习大量具体的项目案例（分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino），学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术。

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