智能驾驶高阶应用-机器视觉企业级超前沿开发实战课程

二溜子

课程简介：
       机器视觉CV企业级超前沿开发实战课程，融入了智能驾驶的高级应用实战技术。从机器学习，深度学习，再到机器智能视觉，整体课程容的前瞻性和难度是非常具有挑战的，需要同学们有非常深厚的技术功底，和攻坚克难的毅力才能完全的掌握精髓。课程在理论分析和实践上都很有深度，在课程的体系构建上也更有深度，同时结合了最新的应用级项目，这样更能够快速的满足实际应用中的挑战与难题。

课程目录：
├──course.simulator  
- b! B, c: f: w/ k- B# X* O|   ├──beta-simulator-linux.zip  113.85M
|   ├──beta-simulator-mac.zip  117.47M
|   └──beta-simulator-windows.zip  102.28M
└──CV计算机视觉集训营（视频）  
& q) g! E" M) O9 s|   ├──1 任务1：机器学习、深度学习简介[.mp4  23.93M
|   ├──10 任务10：问答环节[.mp4  57.00M
|   ├──11 任务11：环境安装[.mp4  106.82M
|   ├──12 任务12：二元分类问题[.mp4  32.50M
|   ├──13 任务13：逻辑函数[.mp4  32.13M
|   ├──14 任务14：指数与对数 、逻辑回归[.mp4  43.68M
# j  @7 d* M( g3 A$ p|   ├──15 任务15：示例[.mp4  84.02M
+ v1 g5 [/ |* h1 h; t: \% U: Z|   ├──16 任务16：损失函数[.mp4  59.35M
7 F9 t" l. q1 A6 `/ J* r9 h|   ├──17 任务17：损失函数推演[.mp4  83.23M
1 S8 R# Y: j. o' e|   ├──18 任务18：梯度下降法[.mp4  104.82M
|   ├──19 任务19：应用[.mp4  110.33M
* P! t3 ~& @: f) i8 B6 V2 I|   ├──2 任务2：深度学习的发展历史[.mp4  23.12M
|   ├──3 任务3：现代深度学习的典型例子[.mp4  18.71M
, w- v% @' G2 L0 h6 j|   ├──4 任务4：深度学习在计算机视觉中的应用[.mp4  24.34M
0 ?; T4 p) J7 s6 l2 `|   ├──5 任务5：深度学习的总结[.mp4  10.51M
|   ├──6 任务6：开发环境的配置, Pythn, Nupy, Kas入门教程[.mp4  46.95M
|   ├──7 任务7：GPU驱动程序安装[.mp4  17.71M
6 h. K# h+ N6 w% Z& E& t5 i|   ├──8 任务8：CUDA的安装[.mp4  21.36M
|   ├──9 任务9：uDNN的安装, Tnsf, PyTh的GPU测试[.mp4  31.35M
, W8 s3 K0 _1 A3 c" S|   ├──任务100：道路行车道检测代码讲解[.mp4  132.51M
|   ├──任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测[.mp4  69.88M
|   ├──任务102：项目介绍[.mp4  25.87M
! x; @& T6 ]1 t! e; H2 _( A& W4 Z|   ├──任务103：交通指示牌识别的简介[.mp4  28.69M
) e* A' j, n- e  {1 j- C1 P& r|   ├──任务104：交通指示牌识别课程的编程任务[.mp4  27.56M
|   ├──任务105：如何分析数据 (utpy 的详细介绍)[.mp4  70.55M
|   ├──任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)01[.mp4  88.95M
* T4 c# v% r( I! ?" f|   ├──任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)02[.mp4  157.16M
|   ├──任务108：色彩空间转换[.mp4  51.87M
9 w  j- D  j. [. j: P; A|   ├──任务109：直方图均衡[.mp4  80.65M
# A0 O; H4 b# @& W6 l# ~3 q, q|   ├──任务110：图像标准化[.mp4  45.77M
|   ├──任务111：使用IaDataGnat做图像增强[.mp4  51.46M
7 s8 C9 h  W' f. `: `- k|   ├──任务112：作业上传的要求[.mp4  16.78M
|   ├──任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型[.mp4  28.89M
|   ├──任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型[.mp4  68.98M
! a9 q* e) d* S3 M) p/ Q|   ├──任务115：卷积神经网络的数学原理01[.mp4  37.79M
|   ├──任务116：卷积神经网络的数学原理02[.mp4  75.41M
|   ├──任务117：深度学习调参-直播-01[.mp4  55.54M
. E, U" ]. j& I|   ├──任务118：深度学习调参-直播-02[.mp4  45.48M
|   ├──任务119：深度学习调参-直播-03[.mp4  55.60M
0 U* d" `, |( o# q|   ├──任务120：卷积层的启发[.mp4  16.54M
|   ├──任务121：卷积层的定量分析[.mp4  17.25M
9 h' {, i* t- b|   ├──任务122：单通道输入 单通道输出的卷积层的实例[.mp4  12.04M
|   ├──任务123：多通道输入 多通道输出的卷积层的实例[.mp4  12.13M
5 ]& G3 D% g  i|   ├──任务124：池化层的原理 定量分析[.mp4  9.49M
|   ├──任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较[.mp4  22.97M
* N) \) [! }, ?& W9 z|   ├──任务126：卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用[.mp4  25.62M
9 t# F2 u8 @; ?5 h|   ├──任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾[.mp4  11.30M
|   ├──任务128：AxNt的结构分析[.mp4  8.75M
|   ├──任务129：ZFNt的结构分析[.mp4  8.17M
. X2 @% D, D3 z8 Y# ~|   ├──任务130：VGG的结构分析[.mp4  8.51M
|   ├──任务131：GNt Inptn的结构分析[.mp4  12.08M
|   ├──任务132：Inptn V3的结构分析[.mp4  43.76M
|   ├──任务133：RsNt的结构分析[.mp4  40.47M
|   ├──任务134：RsNt的代码实现[.mp4  154.16M
|   ├──任务135：基于内容的图像搜索理论基础[.mp4  29.34M
, r* K% I4 T; N1 }; m8 h8 E* @3 w|   ├──任务136：基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现[.mp4  203.80M
|   ├──任务137：使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用[.mp4  18.28M
- V$ K* E) B6 z# e6 r/ n' K|   ├──任务138：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-01[.mp4  164.03M
9 K; Y5 z2 n- T/ V/ N. E|   ├──任务139：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-02[.mp4  202.69M
, Z. p/ U+ D: F) x|   ├──任务140：项目介绍[.mp4  15.10M
|   ├──任务141：自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识[.mp4  33.42M
|   ├──任务142：如何收集训练数据[.mp4  35.73M
- k2 O; f$ z" _8 Z. y|   ├──任务143：理解分析训练数据[.mp4  25.73M
" o; Y. j/ Z  e4 o/ p& q5 t+ V) r|   ├──任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解[.mp4  181.48M
, F. G4 e4 H9 R% b6 ~$ b; g/ u|   ├──任务145：提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化[.mp4  38.69M
  W6 p* `3 m% V( D4 P* V|   ├──任务146：探索数据01[.mp4  39.45M
|   ├──任务147：探索数据02[.mp4  15.18M
3 \) \, Y0 `" b' M2 X2 M7 q|   ├──任务148：图像增强01[.mp4  62.69M
5 F  l) ?8 f# R& A+ `|   ├──任务149：图像增强02[.mp4  11.45M
|   ├──任务150：解决数据不平衡的问题 DataGnat的应用[.mp4  18.01M
|   ├──任务151：网络结构实例[.mp4  8.60M
|   ├──任务152： 图像增强部分的代码讲解[.mp4  99.53M
|   ├──任务153：DataGnat部分的代码讲解[.mp4  64.10M
9 O: f) O, S& }$ \9 ]( ]3 I9 ?|   ├──任务154：网络结构实现部分的代码讲解[.mp4  84.23M
|   ├──任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法[.mp4  9.73M
|   ├──任务156：使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解[.mp4  69.92M
2 x! i0 M* h- [|   ├──任务157：模拟器自动驾驶的展示[.mp4  75.24M
0 E$ R+ Q8 `. |& K; c* [9 t|   ├──任务158：通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题[.mp4  63.97M
3 T3 [! @5 B/ i5 \|   ├──任务159：如何安装Pythn 连接模拟器的Pythn 库[.mp4  22.22M
% s5 [% W% t1 H: p$ D|   ├──任务160：nds 下面使用自动驾驶模拟器的教程[.mp4  46.39M
|   ├──任务161：a 下面使用自动驾驶模拟器的教程[.mp4  33.51M
  C9 L- n) ?3 ^|   ├──任务162：目标识别综述[.mp4  37.65M
8 m( `- {  B9 i4 E% T|   ├──任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别[.mp4  31.28M
8 Z1 E& L- z5 r- r" Z8 u1 N* U. k|   ├──任务164：Nn-Max Suppssn IU 和 Had Natv Mnn[.mp4  82.86M
|   ├──任务165：R-CNN的工作原理[.mp4  129.64M
|   ├──任务166：R-CNN中的边界框(Bundn Bx)预测原理[.mp4  24.09M
9 d* s, ]# e. c8 e|   ├──任务167：R-CNN的不足之处[.mp4  4.32M
|   ├──任务168：Fast R-CNN详解[.mp4  39.99M
5 w1 u9 C3 A$ x7 `0 V|   ├──任务169：Fast R-CNN Rn Ppsa Ntk[.mp4  37.13M
. S: a% _. `* A* s|   ├──任务170：R-CNN Fast R-CNN Fast R-CNN的总结[.mp4  23.02M
5 p5 {, z! \" d, z8 E7 T7 i  k: @|   ├──任务171：目标识别 R-CNN家族的回顾[.mp4  22.38M
|   ├──任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较[.mp4  32.95M
4 U2 z# D9 t5 Y|   ├──任务173：SSD的网络结构(1)[.mp4  130.74M
6 N7 ~' E4 z" [, b5 B5 e9 e; u. H|   ├──任务173：SSD的网络结构[.mp4  130.74M
' N$ a/ ~% w% W3 c- X" p8 n5 _; L|   ├──任务174：如何使用卷积作为最后的预测层[.mp4  13.87M
( c; `7 T1 \8 \$ k) M|   ├──任务175：SSD的训练过程[.mp4  53.42M
|   ├──任务176：SSD的实验结果分析[.mp4  24.09M
2 ^, U' _5 i1 S+ H|   ├──任务177：VGG16到SSD网络的演化 L2Nazatn层的实现[.mp4  131.49M
|   ├──任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atus卷积层的原理[.mp4  13.63M
0 V+ g! X6 H" U  A% h|   ├──任务179：使用卷积作为最后的预测层详解[.mp4  17.41M
|   ├──任务180：SSD定位损失函数详解[.mp4  35.31M
2 u1 l4 j5 [5 U8 X% {: @+ D; l|   ├──任务181：SSD中Anh尺寸 宽高比 中心位置的确定[.mp4  10.25M
8 {% t) k. E3 t1 l' T|   ├──任务182：SSD中分类损失函数详解[.mp4  11.60M
; @8 }# c+ A7 Q2 v; W* w, k( O|   ├──任务183：Nn-Max Suppssn的原理[.mp4  12.90M
|   ├──任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结[.mp4  12.17M
2 b$ _* f7 a2 X: v) e8 [9 ^|   ├──任务185：图像分割简介[.mp4  36.55M
|   ├──任务186：基于深度学习的图像分割U-Nt的原理[.mp4  79.40M
|   ├──任务187：Tanspsd Cnvutn原理与运用[.mp4  122.99M
0 d1 e1 N# f6 i) s6 g0 ~! G; M|   ├──任务188：U-Nt的代码讲解[.mp4  71.10M
|   ├──任务189：图像生成的原理[.mp4  10.27M
- M8 D1 ~% k! B- g7 C|   ├──任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解[.mp4  84.29M
|   ├──任务191：图像风格转移的原理[.mp4  38.25M
|   ├──任务192：使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解[.mp4  52.41M
  ~) ^; c6 o1 n7 Y7 D0 I|   ├──任务193：SSD的原理回顾[.mp4  47.70M
|   ├──任务194：编程项目的训练数据介绍[.mp4  58.73M
|   ├──任务195：对SSD模型对产生Anh有影响的参数讲解[.mp4  134.63M
|   ├──任务196：对候选框精选处理有影响的参数讲解[.mp4  49.65M
|   ├──任务197：对输入模型参数的合法性检测和转换[.mp4  28.30M
|   ├──任务198：具有7层的SSD的网络结构讲解[.mp4  147.82M
|   ├──任务199：编译模型, 使用模型做预测[.mp4  180.42M
+ y1 D  _& o6 U+ B|   ├──任务200：SSD解码的实现[.mp4  111.39M
. |" Y4 u8 T1 Y|   ├──任务201：帮助函数IU, 坐标转换, SSD损失函数, Nn-Max-Suppssn的实现[.mp4  227.60M
4 [- |$ U3 S* Y|   ├──任务202：二值化神经网络的简介[.mp4  37.17M
2 R. y3 h6 @9 f|   ├──任务203：二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理[.mp4  16.29M
|   ├──任务204：二值化网络的训练算法[.mp4  145.29M
2 T4 r; Y, e7 ~7 W$ @# o) X; I1 {|   ├──任务205：二值化网络的实验结果[.mp4  22.56M
; A, ^  y) h4 ]3 j|   ├──任务206：二值化全连接网络的代码讲解[.mp4  46.54M
|   ├──任务207：DputNSa层的实现[.mp4  23.57M
1 \; {. K! r! y4 O0 Y# a|   ├──任务208：BnayDns层的实现[.mp4  61.52M
& r+ n( N' i2 F! C0 n0 W|   ├──任务209：二值化卷积神经网络的代码讲解[.mp4  48.48M
3 s. K/ t4 S" w, Y|   ├──任务20：直播答疑[.mp4  19.46M
|   ├──任务210：项目作业要求[.mp4  22.56M
4 F) D' \3 `* v4 g$ C% X6 q2 x|   ├──任务211：神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性[.mp4  207.58M
|   ├──任务212：MNt, Dpths Spa Cnvutn的原理计算量分析[.mp4  56.94M
|   ├──任务213：ShuffNt, Gup Cnvutn, Chann Shuff的原理[.mp4  53.38M
; U+ I' X8 e( m6 d7 B' V' G% T, Q|   ├──任务214：EffNt, Spata Spa Cnvutn的原理计算量分析和实验效果[.mp4  167.50M
|   ├──任务215：htht-ntk答疑时间[.mp4  20.58M
|   ├──任务216：回顾EffNt的原理[.mp4  31.29M
) b1 H8 A& S5 z5 i|   ├──任务217：EffNt的代码讲解[.mp4  75.69M
+ T" `3 l, U+ l# P  t" l|   ├──任务218：On-Sht Lann 的意义和工作原理[.mp4  23.76M
! C2 p8 Y8 Y7 f: z6 ]$ B|   ├──任务219：用于On-Sht Lann 的Sas 深度神经网络的介绍[.mp4  21.66M
|   ├──任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析[.mp4  65.07M
) `  ^# p( Y% f1 H|   ├──任务220：Sas 深度神经网络的实验和结果分析[.mp4  65.27M
, w5 |, z" d2 u|   ├──任务221：Tanspsd Cnvutn 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现[.mp4  34.19M
|   ├──任务222：Tanspsd Cnvutn 的梯度推导[.mp4  22.09M
* u1 d6 D5 }3 Q# S1 j% s|   ├──任务223：将卷积核转换为Tptz Matx用于矩阵乘法实现Tanspsd[.mp4  37.83M
- k: T' _/ N2 g6 e: ?$ s|   ├──任务224：同学对课程的效果反馈调查[.mp4  322.29M
7 q- o  l4 R  q: q- j3 T' a|   ├──任务225：使用 Sas 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍[.mp4  72.23M
|   ├──任务226：PyTh 基础教程[.mp4  47.81M
|   ├──任务227：Sas On-Sht ann 知识回顾[.mp4  14.32M
% ~2 G8 _) Y7 |0 T: }|   ├──任务228：使用 PyTh thvsn 库高效读取数据[.mp4  70.91M
|   ├──任务229：使用 PyTh 定义 Sas 网络结构[.mp4  49.42M
|   ├──任务22：使用PyCha Kas建立深度网络模型[.mp4  257.79M
|   ├──任务230：使用 PyTh 写训练网络的代码[.mp4  86.85M
6 r1 Y- S, b( V6 I  y8 [% z|   ├──任务231：使用 PyTh 写测试网络的代码[.mp4  82.29M
; L2 ]0 B* \) p6 `|   ├──任务23：数据预处理 数据增强[.mp4  62.67M
8 E" Z0 J8 ~9 G3 Q' T|   ├──任务24：建立BathGnat高效读取数据[.mp4  105.62M
|   ├──任务25：训练网络 保存训练的中间过程数据[.mp4  139.63M
  s' S( c. R! C! T- f|   ├──任务26：查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合[.mp4  46.22M
: g# O! \! T. h7 \' ]|   ├──任务27：神经网络分类问题的经典数据（集鸢尾花数据集）介绍，神经网络Pythn库Kas的介绍[.mp4  81.20M
|   ├──任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集， 使用LaEnd对类别标签进行编码[.mp4  38.26M
. C! J( k# z) r( a6 O7 t! }8 e1 y|   ├──任务29：使用Kas创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络[.mp4  135.24M
( u5 _: G; j) L3 s8 O7 ]6 I# M|   ├──任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能[.mp4  70.11M
- X1 [5 k% j  L; i( P5 R2 }|   ├──任务31：神经网络数学原理（1）： 神经网络的结点，权值，激活函数[.mp4  60.37M
  r' j  L: @2 J( j/ ~: H|   ├──任务32：神经网络数学原理（2）： 神经网络的前馈（Fd Fad）算法[.mp4  48.14M
|   ├──任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Fd Fad）算法续，Sftax层的数值问题[.mp4  45.97M
3 E! g. y' y& {" w; b2 c|   ├──任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法[.mp4  55.20M
|   ├──任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续[.mp4  64.39M
. c6 j# m) `! @|   ├──任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）[.mp4  75.67M
" _5 r8 i1 Y* q( {3 G! I|   ├──任务37：神经网络数学原理（7）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）续[.mp4  68.19M
! @- q4 S, I0 D2 o4 k- f|   ├──任务38：NuaNtkLss-直播01[.mp4  69.63M
|   ├──任务39：NuaNtkLss-直播02[.mp4  60.67M
! X% {5 k# n4 m+ r" t/ t8 Z|   ├──任务40：NuaNtkLss-直播03[.mp4  107.72M
|   ├──任务41：梯度消亡[.mp4  56.25M
|   ├──任务42：梯度消亡问题分析[.mp4  61.27M
/ d: G. y8 V+ z1 g|   ├──任务43：梯度消亡解决方案[.mp4  43.84M
|   ├──任务44：过拟合[.mp4  55.02M
|   ├──任务45：DpOut 训练[.mp4  38.04M
|   ├──任务46：正则化[.mp4  25.16M
! L% O% j0 A5 h|   ├──任务47：最大范数约束 神经元的初始化[.mp4  57.90M
, E% a" y/ P. R, R+ d|   ├──任务48：作业讲解与答疑-01[.mp4  98.23M
$ T, ]8 _7 x3 I|   ├──任务49：作业讲解与答疑-02[.mp4  85.29M
# t6 Y* c: y: Q- G' g) A|   ├──任务50：为什么需要递归神经网络？[.mp4  28.10M
2 ?& E8 h! ~3 u|   ├──任务51：递归神经网络介绍[.mp4  140.55M
  Y# H' M3 o7 p# `, P! [8 [" B|   ├──任务52：语言模型[.mp4  102.77M
|   ├──任务53：RNN的深度[.mp4  19.72M
|   ├──任务54：梯度爆炸和梯度消失[.mp4  141.54M
2 |) S  m/ U$ u|   ├──任务55：Gadnt Cppn[.mp4  38.89M
1 e8 d8 @/ P% x) h- g7 s# Q|   ├──任务56：LSTM的介绍[.mp4  89.60M
: k' D5 c  K- r3 C7 H|   ├──任务57：LSTM的应用[.mp4  56.57M
|   ├──任务58：B-Dtna LSTM[.mp4  48.06M
5 d9 g. a  t, p0 s, X6 |7 g7 K|   ├──任务59：Gatd Runt Unt[.mp4  52.16M
|   ├──任务60：机器翻译[.mp4  40.33M
|   ├──任务61：Mutda Lann[.mp4  66.89M
|   ├──任务62：Sq2Sq模型[.mp4  131.29M
|   ├──任务63：回顾RNN与LSTM[.mp4  20.76M
|   ├──任务64：Attntn f Ia Captnn[.mp4  102.70M
+ G3 h  ?7 [" ^# f# c|   ├──任务65：Attntn f Mahn Tansatn[.mp4  46.01M
|   ├──任务66：Sf-Attntn[.mp4  51.71M
8 L% ~/ d8 p% e8 y& K8 U|   ├──任务67：Attntn总结[.mp4  20.16M
|   ├──任务68：nua ntk ptz直播-01[.mp4  112.62M
: A- E% n9 L$ Q: i$ r, H8 j$ b|   ├──任务69：nua ntk ptz直播-02[.mp4  75.50M
|   ├──任务70：nua ntk ptz直播-03[.mp4  143.79M
|   ├──任务71：项目介绍[.mp4  26.94M
|   ├──任务72：看图说话任务一-01[.mp4  40.11M
# v% v5 t; |, {% q& [% D) ||   ├──任务73：看图说话任务一-02[.mp4  35.51M
|   ├──任务74：看图说话任务一-03[.mp4  57.92M
) B, l; |9 K+ @. v|   ├──任务75：任务介绍[.mp4  36.37M
|   ├──任务76：如何实现 ad__as_np_aay 这个函数[.mp4  16.52M
* a# r* g& E# D0 z9 T|   ├──任务77：如何实现“ad_v16_d”函数[.mp4  27.36M
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|   ├──任务79：创建Tknz01[.mp4  20.89M
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! I( L4 d# d( W$ ||   ├──任务84：Input Eddn和Dput层介绍[.mp4  64.29M
; s7 O+ D, d5 \1 A. b5 I|   ├──任务85：LSTM Add层的介绍[.mp4  29.31M
* N/ z* |- \( d6 B) O% {" ^8 q|   ├──任务86：如何训练模型[.mp4  65.14M
|   ├──任务87：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数01[.mp4  22.74M
|   ├──任务88：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数02[.mp4  114.67M
6 I+ d* Y" t/ p  r|   ├──任务89：如何调用nat_aptn函数[.mp4  32.11M
- Q9 O3 U8 m8 k/ Y$ X|   ├──任务90：如何评价标题生成模型的性能[.mp4  86.93M
) x4 @4 O1 P$ h8 F|   ├──任务91：读取和显示数字图像[.mp4  35.91M
0 @3 ~/ q- N8 I4 S7 K4 m- }|   ├──任务92：数字图像大小缩放[.mp4  37.26M
  N3 R$ v# ]1 P3 c4 f|   ├──任务93：数字图像直方图均衡[.mp4  35.03M
/ N( G, t  _9 V! q# t|   ├──任务94：图像去噪声[.mp4  43.60M
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" v7 R3 ]: _+ i: T+ ~; p|   ├──任务98：Canny边缘检测[.mp4  31.40M
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