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