【A0513】[java视频教程]最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频

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Java视频教程名称： 最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程  java自学   Python视频教程   it教程
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集数合计：10章
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4 @* o, Y( F9 j1 T: _( F; o% ?A0513《最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程》最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程
9 E# ]  K, F8 _, Y$ f2 `
Java视频教程目录：

+ M6 d0 _# N+ T3 J0 z- A7 e
│  │      
│  ├─3.浅层神经网络
│  │      01_浅层神经网络表示.mp4
│  │      02_浅层神经网络的前向传播.mp4
│  │      03_激活函数的选择.mp4
│  │      04_浅层神经网络的反向传播.mp4
│  │      05_作业介绍.mp4【Java自学网 www.javazx.com】
│  │      06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4
│  │      07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
% c4 A% @3 \! T' C' T│  │      08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
│  │      09_总结.mp4
│  │      
│  └─4.深层神经网络
│          01_深层神经网络表示.mp4
│          02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
│          03_参数初始化与超参数介绍.mp4
│          javazx.com

│         
├─1-2 深度学习优化进阶
, K; i% ]1 W! X0 h( Z│  ├─1.多分类
│  │      01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
' P  y- n( K+ Y│  │      02_交叉熵损失原理.mp4
, W! A9 k+ ^" R3 Q2 x│  │      03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
│  │      04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
% h( F# P9 I# {) g6 j│  │      05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
│  │      06_案例：添加准确率.mp4
$ c6 t* g; ~' `7 j│  │      07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
│  │      08_案例：添加模型保存、预测.mp4
│  │      09_调整学习率带来的问题.mp4
- W! }$ F+ Z! g8 o1 F* x8 b( x, U9 @, g│  │      
& I5 H- a9 S/ B+ j! ~" Z" B│  ├─2.梯度下降算法优化
- j8 [% e& r9 a/ o│  │      01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
│  │      02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
) |+ {5 F/ \; E$ A3 s9 V+ E& C7 @│  │      03_指数加权平均.mp4
│  │      04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
# v% K6 u* |+ z) n6 C* G  |( ?│  │      05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
│  │      06_标准化输入带来的优化.mp4
- \0 b/ _) u4 H" z# ]9 c│  │      07_作业介绍.mp4
% n, B  a1 q4 C/ \0 d) i. `9 n" \9 a│  │      08_作业讲解1.mp4
│  │      09_作业讲解2.mp4
│  │      
# I" K1 h1 C+ c. H4 M│  ├─3.深度学习正则化
3 C+ k9 V5 e$ {' _/ g. Z│  │      01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4
' [# B( [8 U: n5 c1 c# h: O│  │      02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
│  │      03_Droupout过程与原理理解.mp4
) l! I1 j5 U' p' k│  │      04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
0 {2 b% s! E4 u( U│  │      05_正则化作业介绍.mp4
│  │      06_作业讲解1.mp4
& c8 N- c! x5 o' C5 R│  │      07_作业讲解2.mp4
) y* }  y- l) J( X9 l│  │      
/ }6 b0 B# F& I* F+ H│  └─4.神经网络调参与BN
│          01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
( g' y) E% [% g1 B$ ?│          02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
3 f3 C, x5 ~; Q& k" v: D│         
' u/ y/ [  ?$ v├─1-3 卷积神经网络
+ v  J+ w- s) p: F2 @6 ^│  ├─1.卷积网络原理
│  │      01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
│  │      02_卷积网络结构介绍.mp4
' ?# _* ?5 U3 {9 o) w/ N% u│  │      03_默认卷积的运算过程.mp4
│  │      04_零填充.mp4
│  │      05_过滤器大小与步长.mp4
│  │      06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
│  │      07_卷积总结.mp4
│  │      08_池化层.mp4
│  │      09_全连接层.mp4
│  │      
) E' ^0 ]; y/ r) E; q$ J+ J│  ├─2.经典分类结构
│  │      01_LeNet5的计算过程详解.mp4
│  │      02_常见网络结构介绍.mp4
│  │      03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4
│  │      04_Inception结构以及改进.mp4
0 h3 m9 T4 k# i2 S$ u  \│  │      05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
│  │      
2 S! k* y7 {, A" ?% o$ N* y& Z6 k) p│  └─3.CNN实战
0 @) n7 p0 }% e8 |5 ]3 S0 R│          01_作业介绍.mp4
│          02_作业讲解.mp4
│          03_迁移学习.mp4
  V: Q* I- V& I. R& A│         
- F- j8 o. H' s2 v: a, n( y├─1-4 循环神经网络
│  ├─1.循环神经网络
) ]  _! R8 L0 i8 L! L- m$ K│  │      01_循环神经网络背景介绍.mp4
│  │      02_循环神经网络结构原理.mp4
5 H; ?# h* v* |│  │      03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
│  │      04_交叉熵损失计算.mp4
9 K6 j8 ]% U3 Y! i  O│  │      05_时间反向传播算法.mp4
│  │      06_梯度消失、案例介绍.mp4
2 u( F$ R1 ~: r- Z│  │      07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
│  │      08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
4 r) r. T8 h" s; U) @  {) h│  │      09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
' j3 a- ~; Y% |8 i* _& s* Q9 m│  │      10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4
. Z$ @" k7 V2 Y* R│  │      11_案例总结.mp4
- q& p8 x& Z  |  K  b& |│  │      12_GRU与LSTM介绍.mp4
│  │      
: J/ W6 ~' D' u' [' \│  ├─2.词嵌入
│  │      01_词嵌入介绍.mp4
│  │      02_词嵌入案例.mp4
│  │      
$ R7 E8 c; v% n- p1 Y│  └─3.seq2seq与Attention机制
; S* Q8 ^0 m: G│          01_seq2seq介绍与理解.mp4
. o! y5 B$ [+ v/ R! y: S0 p│          02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
0 ?$ j$ Z" F, U( |5 H: U│          03_Attention原理分析.mp4
│          04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
│          05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
! y+ v4 O! S7 u) _, @( ^│          06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
│          07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4
│          08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4
│          09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
4 v7 e7 B8 U" n│          10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
│          11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
│          12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
│          13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
│          14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
│          15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
/ D1 @. i2 a  Y+ n! o9 t│          16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4
! q& L( T' ^/ G) ~+ @+ c│          17_集束搜索介绍.mp4
6 i$ c9 Y2 D+ y+ ?+ ^│         
! R8 P& k* E& I: P+ s% T- W- O& G├─1-5 高级主题
/ @+ W& q( W  m. V│  ├─1.生产对抗网络
│  │      01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
│  │      02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
│  │      03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4
│  │      04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
│  │      05_生成数字图片案例：训练流程.mp4
│  │      06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
│  │      
│  ├─2.自动编码器
# _1 ?8 `* Y0 j4 c│  │      01_自动编码器介绍.mp4
│  │      02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
│  │      03_案例：训练普通自编码器.mp4
4 e# [% {6 H/ B. {) g7 M. W│  │      04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
│  │      05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
│  │      06_案例：降噪编码器介绍.mp4
) n" o4 ^& D1 H* E% f│  │      07_案例：降噪编码器案例.mp4
# [' ~/ t) G2 C│  │      
│  └─3.CapsuleNet
│          01_CapsuleNet了解.mp4
│          02_深度学习课程总结.mp4
' J6 T0 N9 t) H8 J│         
% z! s  h! h# }: W( j9 E- T  z├─1-6 百度人脸识别
│  ├─1.平台介绍
│  │      0_课程组成和目标.mp4
│  │      1_1_访问入口.mp4
1 Z8 t3 B, O/ u( ?│  │      1_2_机器学习平台_介绍.mp4
│  │      1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
5 S2 U* \" I- I9 u' `  W│  │      1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
│  │      1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
│  │      1_6_人工智能平台_服务开通.mp4
│  │      1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
6 `2 @! ?, ]2 @" a+ R" ^│  │      
) k. @/ Z; o  _, q│  ├─2.图像技术之人脸识别
│  │      2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
- u6 f+ g9 J; L2 b* w. ]7 A│  │      2_1_2人脸识别_API.mp4
│  │      2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
│  │      2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4
│  │      2_1_5_人脸检测_调用API.mp4
% M# y4 m: z# q3 ~* _  Y/ Y9 p│  │      2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4
│  │      2_1_7_人脸检测_边框.mp4
│  │      2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4
│  │      2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4
4 H& D/ r5 t1 |│  │      
│  ├─3.图像技术之图像识别
2 M3 g, Y: u8 z. E│  │      2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4
│  │      2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
! [: r. k0 B. W) o  ~│  │      2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4
│  │      2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
& M' t# X! I4 _; O7 u& E1 [│  │      2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
) D0 f; }  d  |7 g1 U│  │      2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
│  │      2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
│  │      2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
+ q' y9 h; m9 h0 `2 q9 I9 g│  │      2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4
│  │      2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4
1 \; {& I; H. X( O% {│  │      2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4
│  │      2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4
. i! \* ?9 ]. \/ R. Q│  │      
4 k. g6 v0 ^- N$ H' r│  ├─4.图像技术之文字识别
/ J+ P% |4 J* u! u5 M│  │      2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
│  │      2_3_2_通用文字识别_代码.mp4
│  │      2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
│  │      2_3_4_车牌识别.mp4
- z3 J3 F4 i4 g0 Z# |. m! M( b│  │      2_3_5_通用票据识别.mp4
│  │      2_3_6_自定义模板_步骤.mp4
│  │      2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
- z) F5 j. ^7 q- d/ z│  │      2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4
│  │      2_3_9_创建分类器.mp4
) `) B# F: \  s9 B( S. [" X  F│  │      2_3_10_分类器代码.mp4
* ~  ~8 M- ]  @/ I( u: A│  │     
│  ├─5.语音技术
5 ?' m4 v; t6 e+ h5 d4 V# p│  │      3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
+ _% P# j# \7 p2 D2 d) d, |│  │      3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
+ Q2 S- z/ ?) m( r│  │      3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
9 ?/ s- y0 Y  |' f& p│  │      3_2_1语音合成.mp4
2 l" Z: e6 S# f│  │      
5 e7 S) g+ ^$ u' p: ^8 O# B│  ├─6.自然语言处理
9 Z! O2 b8 J+ M0 Y+ `8 z0 |! L8 ?│  │      4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
│  │      
│  └─7.人脸识别打卡案例
│          5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
│          5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
: \+ [" d& m( \( p( l& b$ ~│          5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
│          5_1_3_案例_获取token.mp4
" B$ n- B: ^7 L7 l/ p3 v0 P│          5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4
+ X" `6 l) B- C7 {│          5_1_5_案例_主程序1.mp4
│          5_1_6_案例_主程序2.mp4
│         
├─1-7 自然语言处理
- J4 u* i, |) B/ Z# \9 s# e│  ├─1.自然语言处理基础概念
  |/ `( W: V' X9 ~: k% }8 s! v│  │      0.NLP介紹.mp4
+ `8 `. e0 q, W% R│  │      1.NLP的种类.mp4
. s- z/ @7 ?' s3 D│  │      2.端对端深度学习模型.mp4
8 r8 D# \, Z7 m" g% E; }│  │      3.词袋.mp4
- I. r7 g  W' Q6 a3 Q& o│  │      4.Seq2Seq.mp4
│  │      5.Beam Serch Decoding.mp4
: h% M* b. H. o  V│  │      6.Attention.mp4
│  │      
│  ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
6 g( ?" C3 b( z# o  S& K3 ~  r│  │      1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
/ A9 u% @0 M: x│  │      2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
- E( l4 k& }( U- p3 y$ Z│  │      3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
│  │      4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4
│  │      5.机器学习-NLTK_词根化.mp4
│  │      6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
# w9 i4 J) {! T$ }" a( \│  │      7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
│  │      8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
│  │      9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
│  │      
│  ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
│  │      10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
│  │      11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4
│  │      12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4
│  │      
│  ├─4.自然语言处理核心部分
│  │      1.CNN REIVEW.mp4
│  │      2.CNN CODE.mp4
│  │      3.RNN REVIEW.mp4
│  │      4.RNN CODE.mp4
; T% O" K8 p2 B  @3 w5 z/ G: c│  │      5.LSTM.mp4
│  │      6.LSTM_CODE.mp4
% e. b$ M) Q$ y& C& B6 n4 u+ E. [│  │      7.文本分类.mp4
│  │      8.文本分类的方式.mp4
│  │      9.文本分类CNN&RNN.mp4
│  │      10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
│  │      11. 文本分类 RNN 搭建.mp4
│  │      
│  └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
│          00. chatbot.mp4
│          01. chatbot 搭建计画.mp4
│          02. chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
│          03. chatbot 下载数据集.mp4
9 |$ j) s) P/ p│          04. chatbot 导入依赖包.mp4
- j2 R& Y: ?* A│          05. ChatBot 读取数据.mp4
│          06. chatbot 创建对話字典.mp4
+ E- `4 d6 m6 T5 A+ D│          07. ChatBot 建立对话列表.mp4
& q) B& @; m( |% _/ f& V" c│          08. ChatBot 问答集.mp4
│          09. ChatBot 数据初步清洗.mp4
( Y* w- i9 D) A! T│          10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
2 |4 L' s6 T: x- D│          11. ChatBot 统计字频.mp4
│          12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4
* D# ^: R( }' r  l2 O$ n│          13. ChatBot 最终标记.mp4
│          14. ChatBot 逆向字典.mp4
│          15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4
) Q- t3 ]: P8 y' F│          16. ChatBot 问答数列化.mp4
% h9 i/ L) l6 t. G# Z│          17. ChatBot 长短句.mp4
0 a" ^( }1 |* y6 _. q" Q│          18. ChatBot input&output.mp4
│          19. ChatBot 处理输出.mp4
3 Z( p0 h2 O0 }- i& w│          20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
│          21. ChatBot 解码器训练.mp4
  Z; i7 {, K( w│          22. ChatBot 解码器测试.mp4
│          23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
. I" D# W- H* L1 q# F; H" S│          24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
│          25. ChatBot 設置超参数.mp4
4 n3 @. f) _% W! Z1 v5 A│          26. ChatBot 启动运算.mp4
2 Z1 P5 \6 O3 u8 S- Y1 Y5 H│          27. ChatBot 模型 input.mp4
│          28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
1 q! {) M) R/ M2 K& l' p│          29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4
│          30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
│          31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4
" w8 S0 u5 E2 H8 F0 h9 ?│          32. ChatBot 问答等长处理.mp4
- z8 e' o: O/ b" ]8 o. Q│          33. ChatBot 问答数据批量.mp4
, A; z' p: Z; ?' j+ r$ I│          34. ChatBot 数据分割.mp4
6 H- s4 I6 E, c8 r+ A│          35. ChatBot 训练.mp4
│          36. ChatBot 训练2.mp4
│          37. ChatBot 测试.mp4
7 K* X1 C6 ^. ^" I& T│          38. ChatBot 输入修飾.mp4
& ]) n) [& R5 }2 @5 s5 |! \│          39. ChatBot 开始聊天.mp4
│         
├─1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
│  ├─1.目标检测概述
, H3 s8 k; \2 A3 |( L│  │      01_课程要求以及目标.mp4
│  │      02_项目演示结果.mp4
6 Q' ~4 [( ]; B* P│  │      03_项目结构以及课程安排.mp4
│  │      04_图像识别背景.mp4
│  │      05_目标检测的定义和技术历史.mp4
│  │      06_目标检测应用场景.mp4
! n6 [+ n' p% \7 R% e│  │      07_目标检测算法原理铺垫.mp4
│  │      08_目标检测任务描述.mp4
│  │      
5 ?# r( X& t; \1 `7 l9 X& [│  ├─2.RCNN原理
) E6 P- \+ v- u+ u0 A5 N( f│  │      01_Overfeat模型.mp4
5 l$ g; L$ r! Q) K- ]+ H" C│  │      02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
│  │      03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
│  │      04_RCNN：SVM分类器.mp4
* X. n' u" K! R: k* Y3 I5 z  f* Q. L│  │      05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
│  │      06_RCNN：候选区域修正.mp4
. L* e9 A! ?, {│  │      07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4
│  │      08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4
│  │     
& {5 g/ o; y' C* h: ~│  ├─3.SPPNet原理
  V4 @& Y0 O9 }& H) B+ p) z3 W) f4 d│  │      01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4
│  │      02_SPPNet：映射.mp4
│  │      03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
│  │      04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4
5 U2 R; Z! b2 D+ y- ^. E│  │      
4 T$ g) W% X0 ^/ J9 z' \& s; X│  ├─4.FastRCNN原理
│  │      01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4
│  │      02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
│  │      03_FastRCNN：多任务损失.mp4
│  │      04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4
- i) w3 n% k, n│  │      
' O: m; k  Q) _% b, t  y$ Y% q│  ├─5.FasterRCNN原理
│  │      01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4
! e, k" A$ {/ v│  │      02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4
4 d/ q" J- t" u9 U* C: @# M│  │      03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4
. {! H  g; K0 |' p/ i! G│  │      
│  ├─6.YOLO原理
│  │      01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
│  │      02_YOLO：单元格原理过程.mp4
, E6 P- N( e1 r* w  ?& V8 ?│  │      03_YOLO：训练过程样本标记.mp4
2 k7 J# b9 R' n. [, E3 x│  │      04_YOLO：总结.mp4
. s! @, Y; B4 c; T: w# z│  │      
│  └─7.SSD原理* @" n& B2 @8 ~/ x
+ @  k+ s4 c- |8 V6 ~* D8 \; U│          01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4
& S1 j( G. t$ e│          02_SSD：localization与confidence.mp4
│          03_SSD：训练与测试流程总结.mp4
│          04_TensorflowSSD接口介绍.mp4
2 Q8 B0 D2 b, B2 I$ F│          05_第一阶段算法总结.mp4
│         
: O2 I. ?5 n0 v├─1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
│   ├─1.数据集标记
  {  [& [$ @7 c) f% }│   │      01_目标检测数据集介绍.mp4
% F0 i5 [) H! X% D! W│   │      02_商品数据集标记.mp4
│   │      
  r! k( b, n! h( p. M+ b. U$ q│   ├─2.数据集格式转换
" ]7 v: m6 n; {: }│   │      01_数据集格式转换介绍.mp4
│   │      02_格式转换：代码介绍.mp4
0 ?, m, J0 P" g% U│   │      03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4
│   │      04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4
│   │      05_格式转换：example封装、总结.mp4
│   │      
7 v. k7 L2 I2 C* G8 M│   └─3.TFRecords读取
│           01_slim库介绍.mp4
& B* {0 U* T6 {# n7 h│           02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
│           03_TFRecord读取：provider读取.mp4
│           04_第二阶段总结.mp4
│         
└─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
+ \+ Y& a% g) U   ├─1.项目架构
1 Z8 O8 ^1 s3 C- P# k! @   │      01_项目架构设计.mp4
   │      02_训练与测试整体结构设计.mp4
   │      
   ├─10.TFServing客户端
; D2 Y2 @  C' ]! t. V   │      01_Tensorflow serving client逻辑.mp4
   │      02_Client：用户输入图片处理.mp4
   │      03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
* Z* Q% K) V2 Z  n5 J4 Q0 \% H2 u   │      04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4
   │      05_Client：结果解析.mp4
( B6 c, T7 r3 @. Q  B% I; r   │      06_Client：结果标记返回.mp4
   │      
+ q: S2 u& O( f5 R' _# o1 u   ├─11.服务器部署
   │      01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4
   │      02_项目总结.mp4
; m4 i) Z4 i/ j! U   │      
: ?. s! e/ u6 h! r( x' }0 B4 V6 F   ├─2.数据接口实现
" r1 D4 ], R; I4 x4 X   │      01_数据接口：商品格式转换实现.mp4
1 n% k- \2 U& p   │      02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
- D* N7 r% |! C4 W   │      03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
   │      04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4
   │      05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4
' n: I0 ?, H6 Z$ j: d3 K   │      
; ~& f+ k4 o6 C! {8 s8 Q+ \   ├─3.模型接口实现
4 |) i% Y5 H! d0 y& B. ]   │      01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4
; w  P6 m# @6 x# P* a   │      
( D5 ^% A, u- z  c- {0 U/ b   ├─4.预处理接口实现
2 _' G, ]2 \* M; x   │      01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
   │      02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4
: b+ {7 R- i& H7 i1 V5 Y  _   │      03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4
% E+ u6 b. I' v  n. E3 d   │      04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
4 _) X( H. G! R( L' c   │      
4 d0 B7 q0 @7 I   ├─5.训练过程实现
   │      01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
& t6 E, j5 A' o4 a. z# V: D) d   │      02_训练：model_deploy介绍.mp4
   │      03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4
  \! P; |6 Y3 b8 f8 w8 p# D. h   │      04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
   │      05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
   │      06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4
   │      07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
   │      08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4
& x+ w$ I! t3 v, U3 o3 ?   │      09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
+ a) Z% w! F3 ]' ^9 q' J& p! d$ S   │      10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4
   │      11_训练：2队列设置.mp4
0 Y# k& a' ]7 ~  d5 O; _) S   │      12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器.mp4
2 d* n' _# y( A& p8 |& d1 Q   │      13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4
   │      14_训练：训练流程总结.mp4
   │      
- J- m: U) a. x7 Y3 Q8 I   ├─6.测试过程实现
$ n* t. _" h( t* c   │      01_测试：测试流程介绍、代码.mp4
   │      02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4
   │      
   ├─7.模型部署介绍
  v& `( V7 h6 I% E+ [* `   │      01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
   │      02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
; R, v4 B5 ~- R) H) K   │      
   ├─8.导出模型
   │      01_模型导出：模型输入输出定义.mp4
: M) J# M7 a: b; C9 P' \+ X   │      02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
   │      
0 u/ R$ Q, X8 y: A   └─9.打开模型服务
" U8 w4 r% z* I3 k           01_开启模型服务.mp4

. {* D# o% p7 Q  ~; V, u6 ]
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