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3.6.GRU
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AI 编程工具 Cursor 带来哪些机遇与挑战(20240908直播回放)
3_1_6k-means聚类分析2
3.6.DenseNet
0_1_4jupyternotebook
0_2_8-dataframe的创建方法
4_1_7用散点图展示聚类结果
3.7.MobileNet
2.6.HMM隐马尔可夫模型的训练
5.6.范数
2_2_2导入数据集
4.6.二项分布
2.2.LeNet
6.2.Transformer,编码器
6.1.引出Transform
1.1.Sobel算子
2.4.隐马尔科夫HMM
7.4.Embeddings_from_Language_Models
6.5.Normalization正规化详解
3_1_1SelectKBest
4_1_3用散点图展示聚类结果
3.4.RNN循环神经网络
0_2_9操作dataframe
1.3.信息检索技术
2.4.TensorFlow+LeNet实现Mnist
TensorFlow实现Mnist
2.7.HMM训练Baum-Welch算法
课程总纲介绍
4.6自变量、因变量、参变量、常量
3_2_3基于图方法的评价
4.3.使用Bi-LSTM
4.4.均匀分布
3_2_10csv和json模块
8.6.表征学习
6.5.最大后验估计
7.6.工作中NLP的知识点
7.5.BERT_and_GPT
20221111_递归与二叉树
2.3.语言模型
3_1_1套索回归(Lasso回归)
3_1_3决策树-2