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• file:8.2.5.2 主要逻辑服务 7.2werobot服务构建-part1_ev.mp4
• file:8.2.1.2 BiLSTM 6.2BiLSTM介绍-0_ev.mp4
• file:6.1.3.11 Pytorch高阶操作 28-PyTorch使用-梯度计算注意_ev.mp4
• file:6.1.4.2 Pytorch案例实战 31-PyTorch使用-手动构建线性回归-假设函数-损失函数-优化方法_ev.mp4
• file:6.1.5.1 深度学习基础理论 42-神经网络基础-内容概述_ev.mp4
• file:6.1.1.1 Pytorch基础 01-深度学习课程概述_ev.mp4
• file:6.1.7.5 BP神经网络案例 69-神经网络基础-价格分类-模型评估过程_ev.mp4
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• file:6.2.3.3 循环神经网络基础 87-循环神经网络-Embeddings小节_ev.mp4
• file:6.2.2.1 卷积神经网络案例 80-卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集_ev.mp4
• file:9.2.3.2 PGN+Coverage的优化模型 02-1讲解-第6章_6.1coverage优化_1模型类实现_ev.mp4
• file:9.2.1.1 文本摘要评估方法 01-1讲解-第5章_5.1摘要评估方法_0常用方法介绍_ev.mp4
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• file:9.2.2.2 ROUGE评估算法实现 05-1讲解-第5章_5.2ROUGE算法实现_part2_ev.mp4
• file:9.2.4.5 PGN+beam+Search的优化模型 08-1讲解-第6章_6.2Beam-search优化_1方法实现_part4_ev.mp4
• file:9.2.6.1 训练策略优化 20-1讲解-第6章_6.4训练策略优化_1Scheduled-sampling_part1_ev.mp4
• file:9.2.7.3 硬件优化与模型部署 03-1讲解-第7章_7.1硬件优化与模型部署_2CPU优化_ev.mp4
• file:9.1.1.3 项目介绍 03-1讲解-第1章_1小节项目介绍_part3_ev.mp4
• file:9.1.9.8 PGN数据处理 11-1讲解-第4章_4.2数据处理_3工具函数_part2_ev.mp4
• file:9.1.7.8 baseline-1模型的优化 28-1讲解-第3章_3.2词向量优化_2模型优化_part5_ev.mp4
• file:9.1.10.6 PGN实现baseline-2模型 27-1讲解-第4章_4.3模型实现_2模型训练_第1步_ev.mp4
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• file:3.2.5.5 SQL聚合 20-group by子句与having子句的结合使用_ev.mp4
• file:3.2.5.6 SQL聚合 21-with rollup回溯统计_ev.mp4
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