深度学习算法示例
使用numpy从零开始的带有池层的简单卷积神经网络
技术：
Python 3；
Jupyter笔记本。
执照
该项目根据MIT许可条款获得许可。
2022-04-26 01:00:50
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开篇词掌握深度学习，畅游AI时代 网盘文件永久链接
01从神经元说起：数学篇.mp4
02从神经元说起：结构篇.mp4
03AI术语：让你变得更加专业.mp4
04函数与优化方法：模型的自我学习（上）。mp4
05前馈网络与反向传播：模型的自我学习（下）。mp4
06线性回归模型：在问题中回顾与了解基础概念。mp4
07卷积神经网络：给你的模型一双可以看到世界的眼睛。mp4
08RNN与LSTM模型也可以持续不断地思考。mp4
09自编码器：让模型拥有属于自己的表达和语言。mp4
10生成式对抗网络艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏。mp4
11集成、共享、敏捷lupyter Notebook的使用.mp4
12数据预处理让模型学得更好。mp4
13张量、数据流图与概念初步了解TenorFlow.mp4
14工作机制与流程：通过手写识别深入了解TenorFlow.mp4
15 TenorBoard:实验统计分析助手mp4
16图像分类：技术背景与常用模型解析。mp4
17图像分类：实现你的第一个图像分类实战顶目。mp4
18语义分割：技术背景与算法剖
2022-04-25 20:07:23
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目录
第一章关于运营的一些实话实说
第二章运营是个筐
第三章捷凯内容运营的面纱的一角
第四章做一个有趣的活动
第五章用户运营三件事
第六章关于数据的一二三
第七章运营遇到产品
2022-04-25 20:04:09
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使用小波和质量评估工具箱。 函数 spspiht.m 所需的 SPIHT 二进制文件可以从 SPIHT 图像压缩主页下载，见下文。
职能： dead_zone_q - 中心死区在零附近的量化ezw - EZW（嵌入式零树小波）图像压缩pdf_opt - 量化小波系数重构值的优化 (pdf) spiht_stream_dec - 对 spiht_wpackets.m 产生的比特流进行解码spiht_wpackets - 使用小波包 (WP) 分解的 SPIHT 图像压缩spspiht - 用于批量执行 DOS SPIHT 二进制文件的脚本
函数 spspiht.m 所需的 DOS SPIHT 二进制文件可以在 SPIHT 图像压缩主页上找到。
源代码和一些说明也在 Github 上（在 /ZerotreeCoding 下）： https://github.com/nsprljan/Im
2022-04-25 10:14:17
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第1章初识SQL Server2012.ppt 网盘文件永久链接
第2章数据库的操作ppt
第3章数据表的操作.ppt
第4章Transact-SQL语言基础.ppt
第5章轻松掌握Transact-SQL语句.ppt
第6章认识函数.ppt
第7章Transact-SQL查询.ppt
第8章数据的更新.ppt
第9章规则、默认和完整性约束ppt
第10章创建和使用索引l.ppt
第11章事务和锁.ppt
第12章游标ppt
第13章存储过程和自定义函数。ppt
第14章视图操作.ppt
第15章触发器ppt
第16章SQL Server2012的安全机制.ppt
第17章
数据库的备份与恢复，Ppt
2022-04-25 10:03:27
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