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1、日月光华tensorflow2.0
1、日月光华tensorflow2.0 2.4GB
{9}--自定义训练综合实例与图片增强 329.7MB
[9.9]--猫狗数据实例-图片增强【 52download】.mp4 23.8MB
[9.8]--模型的训练与优化【 52download】.mp4 36.0MB
[9.7]--在自定义训练中添加验证数据【 52download】.mp4 32.8MB
[9.6]--使用kaggle训练模型【 52download】.mp4 41.3MB
[9.5]--猫狗数据实例-定义单批次训练函数【 52download】.mp4 31.5MB
[9.4]--猫狗数据实例-损失函数与优化器【 52download】.mp4 28.5MB
[9.3]--猫狗数据实例-创建模型【 52download】.mp4 34.3MB
[9.2]--猫狗数据实例-创建dataset【 52download】.mp4 29.7MB
[9.1]--猫狗数据实例-数据读取【 52download】.mp4 38.6MB
[9.10]--模型的进一步优化与VGG网络【 52download】.mp4 33.3MB
{8}--Tensorboard可视化 157.8MB
[8.4]--自定义训练中的tensorboard可视化【 52download】.mp4 71.9MB
[8.3]--自定义变量的tensorboard可视化【 52download】.mp4 31.1MB
[8.2]--Tensorboard启动和界面含义介绍【 52download】.mp4 28.4MB
[8.1]--利用回调函数使用Tensorboard【 52download】.mp4 26.4MB
{7}--Eager模式与自定义训练 290.5MB
[7.9]--tf.keras.metrics汇总计算应用实例（一）【 52download】.mp4 22.7MB
[7.8]--tf.keras.metrics汇总计算模块【 52download】.mp4 66.1MB
[7.7]--Tensorflow自定义训练（四）【 52download】.mp4 34.9MB
[7.6]--Tensorflow自定义训练（三）【 52download】.mp4 29.9MB
[7.5]--Tensorflow自定义训练（二）【 52download】.mp4 23.8MB
[7.4]--自动微分与自定义训练（一）【 52download】.mp4 30.1MB
[7.3]--变量与自动微分运算【 52download】.mp4 22.5MB
[7.2]--Eager模式代码演示与张量【 52download】.mp4 22.9MB
[7.1]--Eager模式简介【 52download】.mp4 16.3MB
[7.10]--tf.keras.metrics汇总计算应用实例（二）【 52download】.mp4 21.3MB
{6}--tf.keras高阶API实例 202.3MB
[6.5]--tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（二）【 52download】.mp4 24.7MB
[6.4]--tf.keras图像识别-猫狗数据集实例（一）【 52download】.mp4 32.4MB
[6.3]--tf.keras训练过程可视化及解决过拟合问题【 52download】.mp4 46.9MB
[6.2]--tf.keras序列问题-电影评数据分类（二）【 52download】.mp4 29.9MB
[6.1]--tf.keras序列问题-电影评数据分类（一）【 52download】.mp4 68.4MB
{5}--卫星图像识别tf.data、卷积综合实例 232.2MB
[5.7]--批标准化的使用【 52download】.mp4 25.8MB
[5.6]--批标准化【 52download】.mp4 17.1MB
[5.5]--卫星图像识别卷积综合实例分类模型训练【 52download】.mp4 18.3MB
[5.4]--卫星图像识别卷积综合实例tf.data构建图片输入管道【 52download】.mp4 59.9MB
[5.3]--卫星图像识别卷积综合实例：tf.data构造输入【 52download】.mp4 52.2MB
[5.2]--卫星图像识别卷积综合实例：读取和解码图片【 52download】.mp4 27.8MB
[5.1]--卫星图像识别卷积综合实例：图片数据读取【 52download】.mp4 30.9MB
{4}--计算机视觉-卷积神经网络 162.9MB
[4.6]--卷积神经网络的优化【 52download】.mp4 21.9MB
[4.5]--搭建卷积神经网络【 52download】.mp4 39.6MB
[4.4]--卷积神经网络识别Fashionmnist数据集【 52download】.mp4 26.5MB
[4.3]--卷积神经网络整体架构【 52download】.mp4 13.1MB
[4.2]--认识卷积神经网络-卷积层和池化层【 52download】.mp4 35.6MB
[4.1]--认识卷积神经网络（一）【 52download】.mp4 26.1MB
{3}--tf.data输入模块 116.5MB
[3.4]--tf.data输入实例（二）【 52download】.mp4 29.2MB
[3.3]--tf.data输入实例（一）【 52download】.mp4 22.0MB
[3.2]--tf.data模块用法示例【 52download】.mp4 23.0MB
[3.1]--tf.data模块简介【 52download】.mp4 42.3MB
{32}--附：Anaconda与Jputernotebook安装使用技巧 323.7MB
[32.5]--Jupyternotebook技巧（二）【 52download】.mp4 90.2MB
[32.4]--Jupyternotebook使用技巧（一）【 52download】.mp4 51.6MB
[32.3]--Notebook页面介绍【 52download】.mp4 65.8MB
[32.2]--conda的使用【 52download】.mp4 41.3MB
[32.1]--Anaconda的安装 【 52download】.mp4 74.7MB
{31}--练习作业-搜狗实验室搜狐新闻数据分类 106.8MB
[31.1]--练习作业-搜狗实验室搜狐新闻中文数据分类【 52download】.mp4 106.8MB
{30}--RNN循环神经网络 443.8MB
[30.4]--美国航空公司Twitter评数据集-RNN实现【 52download】.mp4 164.0MB
[30.3]--美国航空公司Twitter评数据集-数据预处理【 52download】.mp4 75.4MB
[30.2]--RNN识别Mnist手写数字数据集【 52download】.mp4 159.9MB
[30.1]--RNN循环神经网络简介【 52download】.mp4 44.5MB
{2}--深度学习基础和tf.keras 99.5MB
[2.9]--softmax多分类代码实现-fashionmnist数据分类实【 52download】.mp4 45.7MB
[2.8]--softmax多分类（一）【 52download】.mp4 18.5MB
[2.7]--逻辑回归实现【 52download】.mp4 24.5MB
[2.6]--逻辑回归与交叉熵【 52download】.mp4 10.8MB
