Deeplearning深度学习笔记v5.6.pdf
本书主要配合吴恩达深度学习课程使用，这里贴上课程链接：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 在课程中有不懂或需要大量记笔记的地方，可以直接翻看此文档即可。
文件下载
评论信息
其他资源
- 最优阵列处理技术 全文、课后习题及配套程序 仅一个压缩包
- 阿里巴巴的知识图谱
- FashionMNIST数据集（pytorch）免费下载
- RTSP 推流demo
- Kalman滤波S-Function程序
- zigbee实现BH1750
- windows10下已经编译好了的LightGBM安装包
- FANUC机器人Socket Message通讯设置及使用手册
- 如鹏网《Net微服务》课件第二版.pdf
- Vue.js devtools_3.1.2_0.zip
- 脱锌碳酸酐酶与丹磺酰胺的组合用于锌的生物传感
- android系统exfat文件系统移植（1.0.0）
- 等保2.0新标准.rar
- DZ论坛版块图标大合集png.zip
- web--文档管理系统
- 光伏发电mppt法仿真模型
- 基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序
- android使用popupwindow仿照qq和微信
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明