京东 11.11 红包
第十五节6：解析xml文件
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第十七节1：模块、包、脚本的概念
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第十八节2：解析mnist数据集
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第十五节1，文件IO，文件读入操作，什么是文本文件什么是二进制文件
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第十七节4：绝对导入和相对导入
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第二十五节，多元线性回归的矩阵表达
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第十五节2：with语句与open协作
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第十六节2：查看作用域符号，符号的查找逻辑
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第十八节1：第三方库cv2、numpy、matplotlib的了解
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第十五节4：使用pickle储存对象到文件
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第二十五节2：多模型线性回归多矩阵表达
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第三节：python基础，变量和基本数据类型
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第二十二节：逻辑回归分类
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第十七节2：Import语句在干嘛？
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第十一节1：面向对象编程，类
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第十六节1：作用域如何划分
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1.3动态范围的常用计算方法-entropy(上)
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第二十八节：权重的理论分析，初始化的逻辑
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试听——第六期大模型基础知识
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第十四节：装饰器
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1.5-videopipe视频结构化：课程大纲和补充说明
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【具身抓取课程-2】深度学习基础
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第二十六节：逻辑回归多分类mnist模型
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1_共享内存
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第十三节：迭代器和可迭代对象
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第十五节3：写出文本和二进制数据
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2.1PTQ-QAT原理介绍
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如何高效使用TensorRT~
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第二十一节2：补充：使用工具可视化点云
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ptuingv2代码详解
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第十八节3：dataset和dataloader
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企业真实案例-基于RAG报告生成与问答项目-16-报告生成策略优化
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3.2-videopipe视频结构化-视频解码
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5.【逐行手敲解析代码】扩散模型训练代码
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第十七节5：绝对导入是如何检索包的
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第十二节：生成器
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2.3手动插入QDQ节点
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第二十节2：线性回归预测房价
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第十五节5：使用json进行文本序列化
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1.3动态范围的常用计算方法-直方图
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1.2.1对称量化及代码讲解下