About | 马上学123

马上学123

全部文章
tensorflow2官方教程
笔记
线性代数

友情链接

马上学教程

Tags:

tensorflow2.0教程

深度学习

线性代数

opencv

tensorflow

python

目标检测

opencv教程

机器学习

opencv项目

opencv项目实战

python爬虫

tensorflow2.0

CNN

tensorflow项目

tensorflow2官方教程目录导航高效的TensorFlow 2.0 将 TF1.x 代码迁移到 TensorFlow 2.0 初学者入门 TensorFlow 2.0 专家入门TensorFlow 2.0 训练您的第一个神经网络：基本分类Fashion MNIST 结构化数据分类实战：心脏病预测回归项目实战：预测燃油效率探索过拟合和欠拟合 tensorflow2保存和加载模型使用Keras和TensorFlow Hub对电影评论进行文本分类使用TF2.0实现卷积神经网络CNN对MNIST数字分类基于Keras使用TensorFlow Hub实现迁移学习使用预训练的卷积神经网络进行迁移学习 NLP词嵌入Word embedding实战项目文本分类项目实战：电影评论使用RNN对文本进行分类实践：电影评论使用 Estimator 构建线性模型 tensorflow2.0张量及其操作、numpy兼容、GPU加速使用Keras自定义层 TF梯度下降法的核心自动微分和梯度带构建tensorflow2.0模型自定义训练的基础步骤使用Keras演示TensorFlow2.0自定义训练实战 tf.function和AutoGraph 使用RNN生成文本实战：莎士比亚风格诗句采用注意力机制的神经机器翻译使用注意力机制给图片取标题用于语言理解的变换器模型不用Sequential模型,TensorFlow中的Keras函数式API 使用 TensorFlow Keras 进行训练和评估 Keras概述：构建模型，输入数据，训练，评估，回调 Eager Execution 概述线性代数导论(1)-方程组的几何解释(最新讲义) 线性代数导论(2)-矩阵消元(最新讲义) 线性代数导论(3)-乘法和逆矩阵(最新讲义) 线性代数导论(4)-矩阵A的LU分解(最新讲义) 线性代数导论(5)-转换、置换、向量空间R(最新讲义) 线性代数导论(6)-列空间和零空间(最新讲义) 线性代数导论(7)-求解Ax=0 主变量，特解(最新讲义) 线性代数导论(8)-求解Ax=b 可解性和解的结构(最新讲义) 线性代数导论(9)-线性相关性、基、维数(最新讲义) 线性代数导论(10)-四个基本子空间(最新讲义) 线性代数导论(11)-矩阵空间、秩1矩阵和小世界图(最新讲义) 线性代数导论(12)-图和网络(最新讲义) 线性代数导论(13)-复习一(最新讲义) 线性代数导论(14)-正交向量与子空间(最新讲义) 线性代数导论(15)-子空间投影(最新讲义) 线性代数导论(16)-投影矩阵和最小二乘(最新讲义) 线性代数导论(17)-正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法(最新讲义) 线性代数导论(18)-行列式及其性质(最新讲义) 线性代数导论(19)-行列式公式和代数余子式(最新讲义) 线性代数导论(20)-克拉默法则、逆矩阵、体积(最新讲义) 线性代数导论(21)-特征值和特征向量(最新讲义) 线性代数导论(22)-对角化和A的幂(最新讲义) 线性代数导论(23)-微分方程和exp(At)(最新讲义) 线性代数导论(24)-马尔科夫矩阵、傅里叶级数(最新讲义) 线性代数导论(25)-复习二(最新讲义) 线性代数导论(26)-对称矩阵及正定性(最新讲义) 线性代数导论(27)-复数矩阵和快速傅里叶变换(最新讲义) 线性代数导论(28)-正定矩阵和最小值(最新讲义) 线性代数导论(29)-相似矩阵和若尔当形(最新讲义) 线性代数导论(30)-奇异值分解(最新讲义) 线性代数导论(31)-线性变换及对应矩阵(最新讲义) 线性代数导论(32)-基变换和图像压缩(最新讲义) 线性代数导论(33)-单元检测3复习(最新讲义) 线性代数导论(34)-左右逆和伪逆(最新讲义) 线性代数导论(35)-期末复习(最新讲义) 线性代数学习资料目标检测中各种模型评估方法 TP、TN、FP、FN举例说明 IOU(Intersection Over Union)交并比 ROC曲线和AUC计算分类模型的评估方法-F分数(F-Score) mAP计算 Kaggle项目Titanic挑战最高分，特征工程 TensorFlow 数据读取实战：数据挖掘的技巧 Kaggle平台Titanic项目完整实战机器学习常用Python库分类和回归的区别神经网络剪枝修改 object detection API 源码,支持只有一个通道的BMP图片格式深度神经网络模型压缩和加速修改 object detection API 源码,支持任意数量的输入通道 TensorFlow处理图像 tf.truncated_normal的用法 tensorflow slim(TF-Slim) 高级api介绍 tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别 slim.learning.train实例，训练VGG网络高级接口slim.learning.train 和 slim.learning.train 使用TensorFlow Object Detection API 进行目标检测 TensorFlow安装教程(Ubuntu系统) TensorFlow Object Detection API 安装步骤风格迁移神经网络文档检测-基于TensorFlow实现手机端运行卷积神经网络自拍全景算法相关汇总基于SVM 和神经网络的车牌识别 BP神经网络的实现 main调试带输入参数的程序支持向量机(SVM)概念介绍 OpenCV HOG+SVM行人检测 OpenCV人脸识别 OpenCV 第一个程序Hello World OpenCV 几个简单示例 opencv 学习资源如何在Python和C ++中输出OpenCV版本号 OpenCV 基本架构分析 opencv VS2015环境变量配置深度学习开源项目集合线性代数各种矩阵名词介绍 python模拟登陆 CNN 项目：使用Stanford Dogs数据集训练识别狗卷积函数tf.nn.conv2d ILSVRC 图像识别的难题卷积神经网络CNN CNN 常见层 CNN 如何 “看懂”世界图像滤波效果 TensorFlow实现算法的一般流程

<

>

阅读:

评论:

技术交流学习，请加QQ微信：631531977

马上学123教程

首页粤ICP备 17099725号-1

目录