咕泡-人工智能深度学习系统班（第八期）夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

file:1-配置文件解读.mp4
file:8-VIT模块源码分析.mp4
file:4-辅助层的作用.mp4
file:7-将Unet特征提取模块替换成transformer.mp4
file:6-如何修改参数适配网络结构.mp4
file:3-上采样与输出层.mp4
file:5-给Unet添加一个neck层.mp4
file:3-Bakbone模块得到特征.mp4
file:6-文本模型中的结构分析.mp4
file:5-视觉模型中的编码与解码的效果.mp4
file:7-迭代修正模块.mp4
file:4-视觉Transformer模块的作用.mp4
file:1-数据集与环境概述.mp4
file:8-输出层与损失计算.mp4
file:6-Grad-Cam可视化方法.mp4
file:7-可视化细节与效果分析.mp4
file:5-数据增强流程可视化展示.mp4
file:1-测试DEMO效果.mp4
file:3-MMCLS中增加一个新的模块.mp4
file:8-MMCLS可视化模块应用.mp4
file:9-模型分析脚本使用.mp4
file:3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4
file:6-特征合并处理.mp4
file:2-KIE数据集格式调整方法.mp4
file:5-标签数据处理与关系特征提取.mp4
file:7-准备拼接边与点特征.mp4
file:8-整合得到图模型输入特征.mp4
file:11-预测输出结果与标签匹配模块.mp4
file:1-特征提取与位置编码.mp4
file:9-Decoder要完成的操作.mp4
file:4-准备Encoder编码层所需全部输入.mp4
file:6-偏移量offset计算.mp4
file:10-分类与回归输出模块.mp4
file:6-分别得到Teacher与Student模型.mp4
file:5-日志输出与模型分离.mp4
file:4-开始模型训练过程与问题修正.mp4
file:3-训练T与S得到蒸馏模型.mp4
file:1-任务概述与工具使用.mp4
file:13-汇总所有损失完成迭代.mp4
file:5-Encoder特征构建方法实例.mp4
file:7-Decoder中的AttentionMask方法.mp4
file:3-多层级输入特征序列创建方法.mp4
file:11-标签分类匹配结果分析.mp4
file:2-多层级采样点初始化构建.mp4
file:4-偏移量与权重计算并转换.mp4
file:6-query要预测的任务解读.mp4
file:12-最终损失计算流程.mp4
file:6-双向计算特征对齐.mp4
file:1-要完成的任务分析与配置文件.mp4
file:9-准备变形卷积模块的输入.mp4
file:4-基于光流完成对齐操作.mp4
file:10-传播流程整体完成一圈.mp4
file:3-基本流程梳理并进入debug模式.mp4
file:10-3D卷积特征融合.mp4
file:5-体素索引位置获取.mp4
file:2-数据与标注文件介绍.mp4
file:1-KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构.mp4
file:1-DeformableDetr算法解读.mp4
file:5-卷积位置编码计算方法.mp4
file:3-DEBUG解读Backbone设计.mp4
file:6-近似Attention模块实现.mp4
file:4-PatchEmbedding的作用与实现.mp4
file:2-得到style特征编码.mp4
file:4-基础风格特征卷积模块.mp4
file:6-根据文件夹定义数据集.mp4
file:2-准备MMCLS项目.mp4
file:3-Neck层特征组合.mp4
file:3-根据预测类别数修改配置文件.mp4
file:4-加载预训练模型开始训练.mp4
file:3-通过脚本生成COCO数据格式.mp4
file:7-模型测试与可视化分析模块.mp4
file:8-补充：评估指标.mp4
file:2-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.mp4
file:1-SuperNet网络结构分析与剪枝概述.mp4
file:1-在源码中加入各种注意力机制方法.mp4
file:1-创建自己的行为识别标注数据集.mp4
file:1-MMCV安装方法.mp4
file:1-Informer时间序列源码解读.mp4
file:1-分割模型Maskformer系列.mp4
file:1-Huggingface与NLP（讲故事）.mp4
file:1-DETR目标检测基本思想解读.mp4
file:3-位置信息初始化query向量.mp4
file:3-数据按window进行划分计算.mp4
file:6-patchmerge下采样操作.mp4
file:2-图像数据patch编码.mp4
file:2-要解决的问题及其优势分析.mp4
file:9-下采样操作实现方法.mp4
file:8-整体网络架构整合.mp4
file:6-窗口偏移操作的实现.mp4
file:5-基于窗口的注意力机制解读.mp4
file:7-偏移细节分析及其计算量概述.mp4
file:3-一个block要完成的任务.mp4
file:9-基于期望预测最终位置.mp4
file:6-粗粒度匹配过程与作用.mp4
file:2-特征匹配的基本流程分析.mp4
file:12-损失函数与预测可视化.mp4
file:5-Reference初始点构建.mp4
file:10-获取当前BEV特征.mp4
file:3-特征提取以及BEV空间初始化.mp4
file:6-BEV空间与图像空间位置对应.mp4
file:8-BEV空间特征构建.mp4
file:4-论文公式计算分析.mp4
file:2-医学数据介绍与分析.mp4
file:6-cross关系计算方法实例.mp4
file:9-精细化调整方法与实例.mp4
file:5-mask与编码模块.mp4
file:2-数据处理与dataloader.mp4
file:3-网络训练流程演示.mp4
file:7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4
file:11-残差网络Resnet.mp4
file:5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
file:1-卷积神经网络应用领域.mp4
file:1-词向量模型通俗解释.mp4
file:4-CBOW与Skip-gram模型.mp4
file:6-额外补充-RNN网络模型解读.mp4
file:6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4
file:3-数据-标签-语料库处理.mp4
file:4-输入样本填充补齐.mp4
file:5-迭代完成整个模型计算任务.mp4
file:3-Debug模式演示网络计算流程.mp4
file:6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4
file:1-deeplab分割算法概述.mp4
file:3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
file:10-视觉领域图编码实例.mp4
file:2-分割任务中的目标函数定义.mp4
file:5-提取数据中的关键字段信息.mp4
file:7-打造医疗知识图谱模型.mp4
file:9-实体关键词字典制作.mp4
file:8-加载所有实体数据.mp4
file:10-完成对话系统构建.mp4
file:4-环境配置与所需工具包安装.mp4
file:6-线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
file:5-自动求导机制.mp4
file:2-PyTorch框架发展趋势简介.mp4
file:8-补充：常见tensor格式.mp4
file:3-框架安装方法（CPU与GPU版本）.mp4
file:1-PascalVoc数据集介绍.mp4
file:2-项目参数与数据集读取.mp4
file:4-Resnet网络前向传播.mp4
file:5-残差网络的shortcut操作.mp4
file:6-特征图升维与降采样操作.mp4
file:3-dataloader加载数据集.mp4
file:14-加载模型对测试数据进行预测.mp4
file:11-优化器模块配置.mp4
file:6-数据预处理与数据增强模块.mp4
file:7-Batch数据制作.mp4
file:10-加载训练好的网络模型.mp4
file:9-迁移学习策略.mp4
file:4-分类任务数据集定义与配置.mp4
file:1-Unet网络编码与解码过程.mp4
file:4-后续升级版本介绍.mp4
file:4-创建与删除操作演示.mp4
file:1-Neo4j图数据库介绍.mp4
file:6-补充：R(2plus1)D处理方法分析.mp4
file:5-补充：视频数据源特征处理方法概述.mp4
file:27-V4版本贡献解读.mp4
file:31-CIOU损失函数定义.mp4
file:36-激活函数与整体架构总结.mp4
file:32-NMS细节改进.mp4
file:33-SPP与CSP网络结构.mp4
file:2-不同阶段算法优缺点分析.mp4
file:21-经典变换方法对比分析.mp4
file:11-V2版本细节升级概述.mp4
file:7-检测算法要得到的结果.mp4
file:29-DropBlock与标签平滑方法.mp4
file:1-多模态与交叉注意力应用.mp4
file:1-对比学习与多模态任务.mp4
file:1-Transformer Decoder在视觉任务的应用.mp4
file:1-知识图谱与LORA.mp4
file:1-时间序列timesnet与地理分类任务.mp4
file:1-论文写作与就业简历.mp4
file:1-GPT与Hugging face.mp4
file:1-DoubleDqn要解决的问题.mp4
file:2-DuelingDqn改进方法.mp4
file:4-MultiSetp策略.mp4
file:1-Diffusion模型解读.mp4
file:1-AC算法回顾与知识点总结.mp4
file:5-部署与网页预测展示.mp4
file:1-生成模型可以完成的任务概述.mp4
file:4-初始化局部模型并加载参数.mp4
file:5-与环境交互得到训练数据.mp4
file:3-要计算的指标回顾.mp4
file:3-强化学习AI游戏DEMO.mp4
file:1-一张图通俗解释强化学习.mp4
file:6-计算机眼中的状态与行为.mp4
file:1-Critic的作用与效果.mp4
file:8-PPO算法整体思路解析.mp4
file:6-OnPolicy与OffPolicy策略.mp4
file:7-importance sampling的作用.mp4
file:3-计算target值.mp4
file:7-Qlearning算法实例解读.mp4
file:2-探索与action获取.mp4
file:4-标签文件读取与处理.mp4
file:15-模型训练与总结.mp4
file:12-标签值格式修改.mp4
file:14-完成所有损失函数所需计算指标.mp4
file:13-坐标相对位置计算.mp4
file:4-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4
folder:咕泡-人工智能深度学习系统班（第八期）
folder:9-走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
folder:11-2022论⽂必备-Transformer实战系列
folder:20-面向医学领域的深度学习实战
folder:1-直播回放
folder:19-强化学习与AI黑科技实例
folder:7-综合项目-物体检测经典算法实战
folder:16-缺陷检测实战
folder:26-自然语言处理通用框架-BERT实战
folder:4-深度学习框架PyTorch
folder:21-CV与NLP经典大模型解读
folder:14-面向深度学习的无人驾驶实战
folder:28-语音识别实战系列
folder:25-时间序列预测
folder:6-Opencv图像处理框架实战
folder:24-自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
folder:10-经典视觉项目实战：行为识别、姿态估计、目标追踪
folder:30-论文创新点常用方法及其应用实例
folder:3-深度学习必备核⼼算法
folder:5-深度学习框架Tensorflflow
folder:22-深度学习模型部署与剪枝优化实战
folder:第八期资料
folder:6-第二模块：基于Unet进行各种策略修改
folder:14-第四模块：ANINET文字识别
folder:3-第一模块：训练结果测试与验证
folder:15-第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取
folder:9-第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
folder:19-第八模块：模型蒸馏应用实例
folder:11-补充：Mask2former源码解读
folder:17-第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
folder:18-第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读
folder:7-第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
folder:16-第五模块：stylegan2源码解读
folder:2-第一模块：分类任务基本操作
folder:5-第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
folder:4-第一模块：模型源码DEBUG演示
folder:20-第八模块：模型剪枝方法概述分析
folder:23-额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
folder:22-OCR算法解读
folder:21-第九模块：mmaction行为识别
folder:6-基于Transformer的detr目标检测算法
folder:2-视觉Transformer及其源码分析
folder:10-MedicalTrasnformer论文解读
folder:13-局部特征关键点匹配实战
folder:16-BEV特征空间
folder:7-detr目标检测源码解读
folder:3-VIT算法模型源码解读
folder:12-基于YOLO5细胞检测实战
folder:1-卷积神经网络原理与参数解读
folder:16-词向量模型与RNN网络架构
folder:17-医学糖尿病数据命名实体识别
folder:7-unet医学细胞分割实战
folder:8-deeplab系列算法
folder:13-知识图谱原理解读
folder:5-图像分割及其损失函数概述
folder:15-基于知识图谱的医药问答系统实战
folder:2-PyTorch框架基本处理操作
folder:9-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
folder:4-基于Resnet的医学数据集分类实战
folder:6-Unet系列算法讲解
folder:14-Neo4j数据库实战
folder:10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
folder:11-YOLO系列物体检测算法原理解读
folder:10-直播9：自监督任务
folder:6-直播5：图神经网络
folder:13-直播12：多模态与交叉注意力应用
folder:8-直播7：对比学习与多模态任务
folder:16-直播15：知识图谱与LORA
folder:15-直播14：论文写作与就业简历
folder:9-直播8：GPT与Hugging face
folder:10-CLIP系列
folder:5-DQN改进与应用技巧
folder:6-Actor-Critic算法分析（A3C）
folder:9-GPT建模与预测流程
folder:12-Dalle2及其源码解读
folder:8-GPT系列生成模型
folder:7-用A3C玩转超级马里奥
folder:13-ChatGPT
folder:1-强化学习简介及其应用
folder:3-PPO实战-月球登陆器训练实例
folder:2-PPO算法与公式推导
folder:4-Q-learning与DQN算法
folder:6-项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
folder:4-YOLO-V2改进细节详解
folder:17-EfficientNet网络
folder:9-V5版本项目配置
folder:16-半监督物体检测
folder:1-物体检测评估指标
folder:3-YOLO-V1整体思想与网络架构
folder:7-基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务（建议直接跑V5版本）
folder:10-V5项目工程源码解读
folder:3-物体检测框架YOLOV5版本项目配置
folder:8-Opencv梯度计算与边缘检测实例
folder:11-基于视频流⽔线的Opencv缺陷检测项⽬
folder:14-Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程
folder:6-Semi-supervised布料缺陷检测实战
folder:3-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
folder:2-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
folder:6-必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
folder:7-必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
folder:5-必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
folder:5-图像识别模型与训练策略（重点）
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folder:12-自监督任务-对比学习思想
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folder:18-补充-视觉大模型基础-deformableAttention
folder:15-视觉自监督任务BEITV2源码解读
folder:4-chatgpt算法解读分析
folder:5-商汤LoFTR算法解读
folder:7-三维重建应用与坐标系基础
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folder:15-特斯拉无人驾驶解读
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folder:9-基于word2vec的分类任务
folder:10-NLP-文本特征方法对比
folder:8-使用Gemsim构建词向量
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folder:6-ConvTasnet语音分离实战
folder:1-seq2seq序列网络模型
folder:3-starganvc2变声器论文原理解读
folder:5-语音分离ConvTasnet模型
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folder:3-Timesnet时序预测
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folder:6-文本关系抽取实践
folder:4-使用python操作neo4j实例
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folder:5-文本标注工具与NER实例
folder:11-补充Huggingface数据集制作方法实例
folder:9-文本摘要建模
folder:2-Transformer工具包基本操作实例解读
folder:9-姿态估计OpenPose系列算法解读
folder:5-视频异常检测算法与元学习
folder:11-deepsort算法知识点解读
folder:10-OpenPose算法源码分析
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folder:7-医学⼼脏视频数据集分割建模实战
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folder:11-MaskRcnn网络框架源码详解
folder:4-U2NET显著性检测实战
folder:10-物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
folder:4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
folder:9-图模型轨迹估计实战
folder:6-图相似度论文解读
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folder:8-推荐系统常用工具包演示
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folder:7-DeepFM算法实战
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folder:8-图像超分辨率重构实战
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folder:3-基于CycleGan开源项目实战图像合成
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folder:1-tensorflflow安装与简介
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folder:6-旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
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folder:2-基于注意力机制的Reld模型论文解读
folder:5-项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
folder:2-AIoT人工智能物联网之AI 实战
folder:1-AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano
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folder:7-YOLO-V3物体检测部署实例
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folder:第8章图像分割实战
folder:第2章 AI课程所需安装软件教程
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