- 源代码下载
- 2.1 Python是什么 02:58
- 2.2 安装Python解释器 06:44
- 2.3 Pycharm使用 04:24
- 2.4 Pycharm安装 03:22
- 2.5 Pycharm安装 (2) 01:04
- 2.6 注释 05:06
- 2.7 python算数运算 02:34
- 2.8 input与变量 03:15
- 2.9 程序的运行过程 01:47
- 2.10 变量 03:56
- 2.11 变量练习 03:18
- 2.12 数据类型 04:31
- 2.13 函数（1） 14:06
- 2.14 函数（2） 04:38
- 2.15 条件判断的嵌套 02:43
- 2.16 条件判断（1） 04:24
- 2.17 条件判断（2） 06:54
- 2.18 While循环 05:08
- 2.19 While循环练习 02:28
- 2.20 运算符 01:08
- 2.21 运算符的结果 02:20
- 2.22 列表 04:19
- 2.23 列表练习 02:34
- 2.24 列表遍历 02:06
- 2.25 列表遍历（2） 05:23
- 2.26 列表遍历（3） 02:20
- 2.27 Tuple元组 02:53
- 2.28 字符串常用方法 07:32
- 2.29 模块 04:20
- 4.1 概述 什么是神经网络 01:49
- 4.2 概述 神经网络三部曲 05:40
- 4.3 预备知识 矩阵乘法 (1) 03:27
- 4.4 预备知识 矩阵乘法 (2) 01:28
- 4.5 预备知识 矩阵乘法 (3) 04:56
- 4.6 预备知识 梯度下降法 (1) 03:07
- 4.7 预备知识 梯度下降法 (2) 04:03
- 4.8 预备知识 梯度下降法 (3) 04:01
- 4.9 预备知识 梯度下降法 (4) 04:01
- 4.10 预备知识 激活函数（1） 01:22
- 4.11 预备知识 激活函数（2） 00:50
- 4.12 预备知识 反向传播 06:38
- 4.13 安装Pytorch 03:06
- 4.14 张量 03:34
- 4.15 魔术方法和可调用对象 03:45
- 4.16 Pytorch提供的可调用对象 02:09
- 4.17 Pytorch可调用对象源码解读 01:35
- 4.18 线性回归（1） 07:34
- 4.19 线性回归（2） 03:35
- 4.20 torch.nn.Linear源码解析 04:02
- 4.21 全连接神经网络 (1) 05:10
- 4.22 全连接神经网络 (2) 01:06
- 4.23 全连接神经网络 (3) 04:17
- 4.24 全连接神经网络 (4) 04:47
- 5.1 卷积 03:34
- 5.2 图像检测(1) 06:26
- 5.3 图像检测(2) 03:50
- 5.4 YOLOV1 07:15
- 5.5 迁移学习 11:12
- 5.6 迁移学习 02:16
- 5.7 FasterRCNN 03:07
- 6.1 LSTM 06:35
- 6.2 在Pytorch中使用LSTM 10:18
- 6.3 使用LSTM进行图片分类 10:34
- 6.4 效果 01:07
- 6.5 RNN训练的一些细节 00:49
- 6.6 WordEmbedding 10:40
- 6.7 Self-Attention 18:08
- 6.8 Transformer 20:17
- 6.9 Bert 09:44
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