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DeepLearning.ai课程学习
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DeepLearning.ai课程学习 DeepLearning.ai课程学习
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吴恩达Deeplearning.ai 课程课件
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吴恩达Deeplearning.ai 课程课件. 作为深度学习先驱吴恩达的全新尝试，deeplearning.ai 是一个自下而上教你神经网络原理的课程体系，同时浅显易懂，处于初级-中级难度。
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吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-1) 深度学习概论--作业
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cousera吴恩达deeplearning.ai汇总笔记（非原创）
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这个真的可以有，初学深度学习的人不容错过，吴恩达的这个课程的重要性应该不用多说了吧。
吴恩达老师deeplearning.ai-全部随堂检测
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吴恩达老师DeepLearning.ai.系列课程的全部随堂检测都在这里了。
吴恩达 deepLearning.ai 课程 第五课 序列模型 第二周 课件 pdf
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吴恩达 深度学习课程 DeepLearning.ai 官方下载的课件里面缺失了第五课第二周课件，这是我自己从视频里截图的，非高清。
deeplearning.ai课程笔记、作业等等
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deeplearning.ai课程笔记、作业等等。 最好的 深度学习课程。
吴恩达老师deeplearning.ai-第一课和第二课作业
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吴恩达老师DeepLearning.ai.系列课程的第一课神经网络和深度学习和第二课改善深层神经网络的课后作业在这里了。
吴恩达deeplearning.ai项目前两课程的全部编程作业（含解答）
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吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-2) 神经网络基础--作业（可执行源码）
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吴恩达老师deeplearning.ai-全部课件
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吴恩达deeplearning.ai 中课程全程笔记
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吴恩达老师deeplearning.ai-第五课第一周和第二周作业
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deeplearning.ai_JupyterNotebooks:DeepLearning.ai课程学习Jupyter Notebook作业
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放在gituhb上希望能和大家一起学习~1.DeepLearning课程笔记传送门:第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning)第二章 改善深层神经网络第三章 结构化机器学习项目第四章 卷积神经网络DeepLearning.ai...
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302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码.
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第三门课 结构化机器学习项目 (Structuring Machine Learning Projects)
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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行人跌倒数据集（VOC格式）
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
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这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中
全新的SOTA模型YOLOv9
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