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' Q4 ?3 e4 J" E& `' b资源目录5 {$ z- U& s* U d7 \: J- }
├──001.多模态训练营9:面试题讲解.mp4 122.00M5 W# E; ^. [+ `- P* N7 p
├──002.多模态训练营:8.stableDiffusion.mp4 103.77M
! o& {; _+ z# O6 @; G├──003.多模态训练营:7.SAM大模型.mp4 112.06M, z, O3 [! C' H5 }. d
├──004.多模态训练营:6.Unet模型和目标分割.mp4 69.12M M2 z% d: U% v7 g/ _
├──005.多模态训练营:5.Blip2模型详解和CogVLM模型.mp4 61.39M
- N/ d# h ~8 h! n. V! W6 [; z+ \% c' I├──006.多模态训练营:4.多模态的模型架构和blip模型详解.mp4 109.50M
$ p5 a- W/ `3 P) N) \├──007.多模态训练营:3.clip模型讲解和源码解析.mp4 132.93M. r6 K3 S5 H8 C( e
├──008.多模态训练营2:常见非CNN分类模型和目标检测模型Detr和yolos.mp4 127.03M( S# }) d/ g3 r5 l- U
├──009.多模态训练营:1.Vit模型详解和代码实战.mp4 121.87M
' Y/ t( w: ?) b" v: B* U) y├──010.预测资料:GPU的原理.mp4 107.02M/ s5 y4 e; ^, U
├──011.预习资料:AIGC和扩散学习.mp4 139.93M
% I5 \$ v/ D7 c5 o2 F├──012.预习资料:卷积神经网络CNN.mp4 145.83M2 P5 c# |3 j4 W8 k1 g
├──013.预习资料:深入理解卷积神经网络CNN(上).mp4 150.61M8 f! c3 H8 C- M4 o' }4 E! q
├──014.预习资料:深入理解卷积神经网络CNN(下).mp4 172.91M
. L" Y/ A) X2 F) B% p└──015.预习资料:Transformer和bert.mp4 155.25M
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