【S0157】咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程

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Java吧 视频教程： 咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程
5 [6 n8 K  N9 Y5 g! K. aJava教程编号：【S0157】-166

' \6 u0 E! d8 W5 D! U! g
& I, s( q) |' \# A/ \& q/ ~
8 C( c# S8 I0 B  C0 b# j8 ~' j  O8 V, T〖课程目录〗：
├─01 直播课回放. ]% P4 H' b3 Q- V
/ N/ `; y& v: k  Y- S$ m│  ├─01 开班典礼: \% l( Z, G6 ]. B9 d6 `
│  ├─02 Pycharm环境配置与Debug演示
: i* S0 @8 `- n3 b4 n│  ├─03 直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
$ f1 g4 A/ d" U8 E7 U2 d│  ├─04 直播2：卷积神经网络
│  ├─05 直播3：Transformer架构! g( m9 Z+ U. _- z% v7 Q( O
# c% m. J  S  I│  ├─06 直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例7 c9 Q1 y/ Z* n4 q
4 x$ K! E  h8 D# s│  ├─07 直播5：YOLO系列（V7）算法解读' b$ S. H8 n. G5 b" F5 y7 o
6 v& b9 J) h9 U, }" e* k) r│  ├─08 直播6：分割模型Maskformer系列, [% y1 j- @0 V: n6 E: ^& S
│  ├─09 补充：Mask2former源码解读
│  ├─10 直播7：半监督物体检测2 Q5 w. I. Z1 p6 |! g
+ n  u. S  I& F5 [- t2 Y: _│  ├─11 直播8：基于图模型的时间序列预测
) F2 f7 c/ [) V, T4 z: j│  ├─12 直播9：图像定位与检索
│  ├─13 直播10：近期内容补充/ U4 p/ l5 c0 }; F+ Q; `* J( |
│  ├─15 直播12：异构图神经网络
│  ├─16 直播13：BEV特征空间8 A1 N4 r0 C$ n5 F" S; F
1 j( l9 t( L6 U3 m8 h│  ├─17 补充：BevFormer源码解读$ N9 S" h) @3 [* M  f" g* X
│  ├─18 直播14：知识蒸馏& U4 Y" e6 r" _
2 r; ~% I- u# f9 c6 b- m6 h1 j│  └─19 直播15：六期总结与论文简历
│
$ M3 b8 {$ j3 _/ a  Q; J* Y$ u7 q├─02 深度学习必备核心算法
│  ├─01 神经网络算法解读! s9 m0 ^  ~4 q: W) u
│  ├─02 卷积神经网络算法解读' {7 a3 }  `3 e9 I$ T
│  └─03 递归神经网络算法解读
│
4 L+ Q* P0 b8 q├─03 深度学习核心框架PyTorch
$ ?9 }& u, y6 m5 c1 H5 [; X# w│  ├─01 PyTorch框架介绍与配置安装$ U5 ^. v7 \4 I2 y0 ^( F- g0 P# {
│  ├─02 使用神经网络进行分类任务
│  ├─03 神经网络回归任务-气温预测- l5 K* s; p8 e
* M! [! p+ B, i( q. n/ Z6 A/ V) L& s│  ├─04 卷积网络参数解读分析% \" [, @! ]( f. G
1 J0 X& F# c; B- `│  ├─05 图像识别模型与训练策略（重点）% Y9 D; `4 W- a
2 j$ R9 `6 {* ]; S; `│  ├─06 DataLoader自定义数据集制作
, u! x; S1 ~5 V/ o/ `. h, _0 p│  ├─07 LSTM文本分类实战
│  └─08 PyTorch框架Flask部署例子5 S/ n- X1 q# b% D" K
6 s' h6 ?. v5 d/ L* f3 g1 }│; X% F  F/ y; x% d. h0 R3 f# `
├─04 MMLAB实战系列6 B5 t6 l) z3 m
* f: S* z# }- R- I8 `& z│  ├─01 MMCV安装方法
│  ├─02 第一模块：分类任务基本操作7 k" r1 ~4 A! z! Z- x- Z
4 }4 {% j; {6 R5 w2 P│  ├─03 第一模块：训练结果测试与验证
/ S# w8 f! ]  R& ~4 G+ _& p# [│  ├─04 第一模块：模型源码DEBUG演示7 n& \7 _, ?; c5 W$ N( r
4 g* w, `, T" T│  ├─05 第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
. W5 U+ b- l: ^7 D: z7 Q$ I│  ├─06 第二模块：基于Unet进行各种策略修改4 p- ~( n7 k3 n# }
- a$ }0 r" W- ?% L: V│  ├─07 第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
$ s) f) U% o" c1 m│  ├─08 第三模块：mmdet训练自己的数据任务
: J! b8 m1 f% M  r) V+ N" M. @│  ├─09 第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
% M  O1 j8 p4 w# j8 [+ R│  ├─11 第三模块：DeformableDetr算法解读6 x' [9 N$ \# v, \* ^
│  ├─12 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构; K; p4 P! V/ G* @$ g' W6 d& v  Y
5 M3 M2 \, o' ^! s0 W4 @9 j│  ├─13 第四模块：DBNET文字检测2 n) w( I# P- u
│  ├─14 第四模块：ANINET文字识别" ?* I: `* i$ ~/ u) o9 v
│  ├─15 第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取; u8 q; s' o8 z1 q& E8 ?* f; z
│  ├─16 第五模块：stylegan2源码解读8 C. G! A6 W( }# [
│  ├─17 第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读" Y% Y9 [4 z- K! Q- f
* t* [: U9 Y4 J$ ^8 F│  ├─18 第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读2 x4 g) H$ N1 }+ L8 L* X5 W
/ k% T5 h1 _# U6 A" S6 i│  ├─19 第八模块：模型蒸馏应用实例4 |& t- Z! z, u5 w* r: s* e0 @# G
" X8 \$ [& ?7 r: r$ A│  ├─20 第八模块：模型剪枝方法概述分析
! Y0 v9 |% v! p2 F& w- W. v│  ├─21 第九模块：mmaction行为识别& s* |/ n& P  ?  P
) s7 [. I& c: f; F* }/ r│  └─22 OCR算法解读" x+ e; D% \4 V8 k
% t  [4 F. {0 a& G+ ~& k7 L# p│
├─05 Opencv图像处理框架实战
│  ├─01 课程简介与环境配置
│  ├─02 图像基本操作: e" b! t) m; E1 A+ z3 V- R
( i# b: E. R7 ]1 h│  ├─03 阈值与平滑处理
│  ├─04 图像形态学操作* D5 H( H1 f/ J  `5 }
1 z, _: J3 b+ ~% F. Y( |/ O│  ├─05 图像梯度计算
3 B" N! j) y1 G│  ├─06 边缘检测
│  ├─07 图像金字塔与轮廓检测: ?+ U5 e) z1 r
│  ├─08 直方图与傅里叶变换
7 y7 m3 c: W6 b5 z6 a│  ├─09 项目实战-信用卡数字识别1 @1 A- q! S1 C
│  ├─10 项目实战-文档扫描OCR识别
│  ├─11 图像特征-harris' C4 k( }- g" S1 q/ v8 N3 g% y6 }
  F+ c' ]3 W& `2 ]3 m│  ├─12 图像特征-sift4 J# r6 i7 z& y& M' n6 m
, ^1 {8 y% A3 X2 K/ y" ^7 H" D1 Y│  ├─13 案例实战-全景图像拼接* l  D9 b. b# L# u: Q( z2 ]
: L+ \. S( r9 z3 U; ~8 ^0 W+ H+ Z│  ├─14 项目实战-停车场车位识别9 @* i4 j6 v* l: P9 P) \
│  ├─15 项目实战-答题卡识别判卷
5 |! r, o1 b. b$ S; C$ t│  ├─16 背景建模
│  ├─17 光流估计' p* e* x1 q( x: s, D- m
│  ├─18 Opencv的DNN模块* o' h4 W  l$ ?4 N, N
│  ├─19 项目实战-目标追踪  v7 Q( D$ \2 ?$ }! B" n* Q
│  ├─20 卷积原理与操作$ r4 F# }$ Q& r* o8 R! c
$ e: O. ]1 K( S8 `' E7 b, l8 e│  └─21 项目实战-疲劳检测
│
├─06 综合项目-物体检测经典算法实战' J1 M/ C7 M: Y8 z+ @
│  ├─01 深度学习经典检测方法概述  L. U. E- Q+ J# |9 `. X' t7 m1 v
│  ├─02 YOLO-V1整体思想与网络架构
; k5 Z5 s! w' \  w* Y  t6 B# ~│  ├─03 YOLO-V2改进细节详解* J% k9 v- ]. T& S9 s
( e- J6 _2 Y7 }7 B# C1 e│  ├─04 YOLO-V3核心网络模型
│  ├─05 项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
% d8 q  |! n; N4 x│  ├─06 基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务（建议直接跑V5版本）
+ ^3 z! f5 L8 s. E│  ├─07 YOLO-V4版本算法解读* }+ ^+ X7 F) {) l- O8 O
6 u% i7 ^* p" o) P│  ├─08 V5版本项目配置: q6 S* f0 W6 t4 h* l* b
- K; ~" }" r$ `" B6 u9 H│  ├─09 V5项目工程源码解读! C  r/ I% _( A4 ~2 X- d$ e+ w& p
│  ├─10 V7源码解读
7 n" |* _" z0 }: G" J1 ~  J# _│  ├─11 EfficientNet网络
% F* c* P0 L9 B$ L│  ├─12 EfficientDet检测算法
│  ├─13 基于Transformer的detr目标检测算法
' k! e) Y1 O% z% _& _│  └─14 detr目标检测源码解读
. s! D! N8 p) P7 C/ X│
! T: w- W$ q6 _6 p$ C: t├─07 图像分割实战) d+ x. Y, t4 y# N% N
│  ├─01 图像分割及其损失函数概述
% y3 m1 Z& C: A! m│  ├─05 U2NET显著性检测实战; A5 K" X4 q9 _4 c
8 G2 p( P9 M0 K│  ├─09 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置1 u% I- g/ L! |
1 j# @1 S9 g) o" P0 ]│  ├─10 MaskRcnn网络框架源码详解
│  └─11 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务2 i7 I" ^/ R) Z& u* x: Y; p# N
8 K/ u/ |* J) [: q8 p7 b- D│- T# c& Z3 I& A2 P- q; N4 ~
├─08 行为识别实战
0 ^, I) e1 X* B  r9 z% U+ X5 ~7 v: a│  ├─01 slowfast算法知识点通俗解读6 j6 l0 P" H7 L, R( W  {1 P
8 [1 d, x! Y) O4 [& a% B│  ├─02 slowfast项目环境配置与配置文件
│  ├─03 slowfast源码详细解读
│  ├─04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
* H6 Y8 o/ \5 {│  ├─05 视频异常检测算法与元学习
│  └─06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1 M6 d8 {) y/ R1 p: O, _, A0 k
) ]4 O' v( }3 f! t# G│( s# o, }  x4 C8 B
├─09 2022论文必备-Transformer实战系列
│  ├─01 课程介绍
" F2 {9 Q& u% `% S│  ├─02 自然语言处理通用框架BERT原理解读! e7 M, r3 [4 s# ~8 Z0 F9 N0 v0 Y" [
│  ├─03 Transformer在视觉中的应用VIT算法
5 o: T4 x, x: n% \4 V│  ├─04 VIT算法模型源码解读( T+ F$ T( m& n/ u
. ^. v7 m% z2 |# \* @, M6 `│  ├─05 swintransformer算法原理解析& X8 c. K- M. L$ }* Q
│  ├─06 swintransformer源码解读
│  ├─07 基于Transformer的detr目标检测算法, \( r6 D+ v1 B
: ~5 x( B: O2 K# i│  ├─08 detr目标检测源码解读$ t* H5 \$ u/ [: Q# C
5 z0 S- L  [" W4 A% ^│  ├─09 MedicalTrasnformer论文解读4 Q1 E( z; `% f' Y4 W1 e
3 m# B  Z) S. S│  ├─10 MedicalTransformer源码解读
│  ├─11 商汤LoFTR算法解读
7 O4 b, i! B2 g  ?│  ├─12 局部特征关键点匹配实战
7 u; v0 C( Y/ i4 c+ }│  ├─13 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
│  └─14 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战
* b, n, l; X5 y$ y0 Z0 V  f- I% N9 M( L│5 Z& \1 D3 B4 C) j; N( C+ n+ j
├─10 图神经网络实战
│  ├─01 图神经网络基础
│  ├─02 图卷积GCN模型1 s) q2 q9 d$ H! }6 z* x+ o
! N0 j1 y) z. {& r│  ├─03 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用! P# C4 T2 F/ N  ]# }4 p9 `5 R
│  ├─04 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
% j. G+ E* O' t6 w- m4 c4 o/ z│  ├─05 图注意力机制与序列图模型/ v8 O4 H& r, k  ^
│  ├─06 图相似度论文解读2 U$ P9 u6 S$ g* @( s
│  ├─07 图相似度计算实战$ x2 |- P: d) c9 c" h4 E" w5 g
│  ├─08 基于图模型的轨迹估计
. F! v8 a7 Y# k( w│  └─09 图模型轨迹估计实战, u! z' s* z) @, Y0 a' G- V  x) U
  W1 |% Z2 f. O) r. C( @4 R│
├─11 3D点云实战
8 t7 `! m! E$ C8 t- S│  ├─01 3D点云实战 3D点云应用领域分析
│  ├─02 3D点云PointNet算法& N+ _. f+ ]( ?. N( I: ^& q
│  ├─03 PointNet++算法解读
1 r$ \$ l5 D" `  l! \. D. y│  ├─04 Pointnet++项目实战, [; M2 j1 @, e% l1 M1 G7 `& D
│  ├─05 点云补全PF-Net论文解读+ c6 y( \3 L" h, A
6 l1 _3 n, E9 A  q0 Q│  ├─06 点云补全实战解读9 O% C8 G% N# b) z
│  ├─07 点云配准及其案例实战
│  └─08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
│
9 E9 X! r! O9 H$ Q# }0 K  ?├─12 目标追踪与姿态估计实战
│  ├─01 课程介绍
, N5 G$ ^& O6 Q/ ]8 `! a1 k" S3 K3 [  }9 Y│  ├─02 姿态估计OpenPose系列算法解读5 W( `) p- ~# f# S( v; l* e5 T
│  ├─03 OpenPose算法源码分析- h* }/ Q: G  A1 s  k% L% |9 E
│  ├─04 deepsort算法知识点解读
  m9 ?$ P2 s; x) a$ W; I/ i│  ├─05 deepsort源码解读
/ L% Q) ^( t. L" e. G' t( F# a│  ├─06 YOLO-V4版本算法解读
│  └─08 V5项目工程源码解读- r  N% ~  U/ t) S8 {# N$ i
│7 f% D# n+ M! y+ N3 g
0 }, j# A4 p* ~9 @& a9 _├─13 面向深度学习的无人驾驶实战5 v1 K* |' [' X) Z2 t
│  ├─01 深度估计算法原理解读
│  ├─02 深度估计项目实战
9 m% ^* V$ g2 ~4 P( R" o│  ├─03 车道线检测算法与论文解读- `% Q' g4 o) P% R: _+ O6 V# V
0 b! l0 i: ~  S" X, E│  ├─04 基于深度学习的车道线检测项目实战# T9 E/ a  j* P, g' c8 }0 n% e
│  ├─06 局部特征关键点匹配实战
2 c& A' k4 a) g5 [│  ├─07 三维重建应用与坐标系基础$ [+ R6 |1 {' M
│  ├─08 NeuralRecon算法解读
│  ├─09 NeuralRecon项目环境配置& t, O% |1 V! q6 O: q) Z5 v
# [5 Z& F5 D4 n+ X0 d% B! G% V│  ├─10 NeuralRecon项目源码解读
│  ├─11 TSDF算法与应用
│  ├─12 TSDF实战案例+ _  J! g' ^9 ]  j* A0 _: _3 t# V
. M7 H4 f" ~$ b+ H│  ├─14 轨迹估计预测实战
│  └─15 特斯拉无人驾驶解读
8 C7 A# ~% o9 u/ ]! `7 m│
├─14 对比学习与多模态任务实战. }7 E" \: T) H8 A5 D
│  ├─01 对比学习算法与实例
│  └─04 多模态文字识别& R# q% {* A1 Z; X* f: q; K) _
│
├─15 缺陷检测实战
│  ├─01 课程介绍
8 G3 w2 A. u) X3 }7 N$ d# m1 j/ v0 [9 {│  ├─02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读+ u8 ~, v0 C( K1 Q9 Y, j/ S
│  ├─04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
│  ├─05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战7 b5 R( D, b% b( _
│  ├─06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
│  ├─07 Opencv图像常用处理方法实例1 v. k$ W) w) v8 `0 W
│  ├─09 Opencv轮廓检测与直方图
│  ├─10 基于Opencv缺陷检测项目实战1 d2 A1 Q0 K; U4 s$ T) N
│  ├─11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目' h0 Y9 @/ X6 K* _4 j" U7 C
│  └─14 Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程( t1 D" Q) z: v. i0 P% @
│( j8 g9 {1 S, M- q" Y
9 O* o# k1 R) }├─16 行人重识别实战$ c# j6 l& Z' d" g0 K6 M- b( D# T
; E# P$ }0 d4 `* L1 I│  ├─01 行人重识别原理及其应用' M! s4 K8 B) M% D5 k6 a! U: v& Z
│  ├─02 基于注意力机制的Reld模型论文解读
( ]) l/ H1 F( C6 ]& j8 R7 x│  ├─03 基于Attention的行人重识别项目实战
│  ├─04 AAAI2020顶会算法精讲
" Z7 Q& C3 t& G  u1 o8 ~+ p  k7 q. d! |│  ├─05 项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战! z8 N1 V& ~; `8 {9 d
│  ├─06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
. L7 d) c+ N/ z- d0 h│  └─07 基于拓扑图的行人重识别项目实战! o+ _; ]1 F% n; m
│' ]$ }" ~) g- G' j) R# y. e
├─17 对抗生成网络实战
- T1 P: M& R; \+ r3 w# g( H- j8 h│  ├─01 课程介绍
8 @. Q+ P+ q- @9 ]0 U1 L$ o* P│  ├─02 对抗生成网络架构原理与实战解析# U: ?( v- _3 @" d6 [7 @0 V  O
% P8 Z) _3 e4 E+ \8 K│  ├─03 基于CycleGan开源项目实战图像合成4 ~6 m2 m# N1 F
4 |0 J% O0 E. c! B0 ]- Z│  ├─04 stargan论文架构解析# N" q- Y& x* c
9 W  a7 b  T+ F, F7 n! E6 N& `│  ├─05 stargan项目实战及其源码解读5 e% Y& N# U- s0 u. e' |
│  ├─06 基于starganvc2的变声器论文原理解读
9 [; g4 T5 H3 U* X; s( y│  ├─07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读, `& ]% K0 T" V3 `+ i; s. |+ j
│  ├─08 图像超分辨率重构实战" _: M3 Y; f; p6 U! ]' r" W
, S# g' Z) b3 X9 S│  └─09 基于GAN的图像补全实战
- I8 W% ?$ E5 h& j│
├─18 强化学习实战系列
$ ~; d. _' S. ~- z│  ├─01 强化学习简介及其应用& |8 ~( u8 R. E& d  F3 l2 y
│  ├─02 PPO算法与公式推导  z: S6 d  z' K+ Z- v2 ?! J: Q8 ]8 E! [
│  ├─03 PPO实战-月球登陆器训练实例
│  ├─04 Q-learning与DQN算法) o5 s! {. A+ [( j" I+ [
( T# U& E* I9 ~( z: q7 H│  ├─06 DQN改进与应用技巧
│  ├─07 Actor-Critic算法分析（A3C）
" I! f2 [4 a# Z- {1 x4 `│  └─08 用A3C玩转超级马里奥0 u5 b; ^- `8 r' z: K( {) ]% [
│
& u. e( g$ b3 c* m, o, u  v, M  C├─19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
. x' ^# |, Z$ W& B4 X2 A0 `& ]- i│  ├─01 GPT系列生成模型9 c" p' v1 R5 j3 J; L
│  ├─02 GPT建模与预测流程+ {) c; b4 n6 w2 @
5 Z3 ?9 j+ t- c│  ├─03 CLIP系列4 b3 e+ I! u& V$ J* F) d
" x8 F! z% X% I) s# O# w; A│  ├─04 Diffusion模型解读$ L1 X- v# a% x% ?3 o" K
1 d: x  }5 _2 Z0 [│  ├─05 Dalle2及其源码解读" E# M7 l. t6 V8 b% i+ m# W% s' ]
- c  @) l# ~/ p/ \* y6 w" L│  └─06 ChatGPT
│6 s' K3 V" x& }1 P+ E
├─20 面向医学领域的深度学习实战; ~+ |% I, J2 V% `
│  ├─01 卷积神经网络原理与参数解读
/ n3 ?& ~  A- Z( N│  ├─02 PyTorch框架基本处理操作
8 {8 u+ Z. G4 A# u$ z# P│  ├─03 PyTorch框架必备核心模块解读  Z- y$ P0 x- D: T# L7 \
│  ├─04 基于Resnet的医学数据集分类实战! V' H( S5 L4 C# T* o2 X* t
│  ├─05 图像分割及其损失函数概述: d" f" r: U) ]: x
│  ├─06 Unet系列算法讲解
; i" j* F( j' a" a8 B│  ├─07 unet医学细胞分割实战
3 y" V9 d8 J% W4 I6 _│  ├─08 deeplab系列算法
2 J8 k+ v. z0 S8 A. q│  ├─09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
│  ├─10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
6 x/ _, o" f$ c( J) O│  ├─11 YOLO系列物体检测算法原理解读
" M9 b  t& p* M4 d, U1 Q│  ├─12 基于YOLO5细胞检测实战
3 o: X# s# P; D9 o9 M1 t- O│  ├─13 知识图谱原理解读4 W* W/ m( ]+ n7 r7 n3 l! E
  X$ I' q* E- N! }' V7 V! J│  ├─14 Neo4j数据库实战
│  ├─15 基于知识图谱的医药问答系统实战, c- y" g' c0 Y& {% l7 {6 ^
1 g* m3 J. s6 ^9 P% d2 \' P│  ├─16 词向量模型与RNN网络架构
│  └─17 医学糖尿病数据命名实体识别& r$ y/ l" m$ s6 v
/ X" {1 [3 i9 o) e/ ?* |- N│
├─21 深度学习模型部署与剪枝优化实战
│  ├─01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano7 {' x) I# s7 Y' G, @6 }: h
8 E( d5 t7 F! Q" j; i│  ├─02 AIoT人工智能物联网之AI 实战
+ k9 {% v  D2 }4 c) q│  ├─03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
% B1 e0 D$ b# K; S  l3 S; I│  ├─04 AIoT人工智能物联网之deepstream. m4 ^% x9 [) v2 V
│  ├─05 tensorRT视频) K- R" v5 R7 v) P3 j6 b2 |7 \
; \9 i2 x/ A2 t# p1 v! k│  ├─06 pyTorch框架部署实践4 S% i; H: X0 }$ y, B7 R  W( q. P/ L
│  ├─07 YOLO-V3物体检测部署实例- B  t! D2 A" `$ |% v2 s
0 b% Z3 V: W- g: c│  ├─08 docker实例演示
1 ]0 B: ], h# s$ @9 I* ^$ y│  ├─09 tensorflow-serving实战
│  ├─10 模型剪枝-Network Slimming算法分析
& |2 N3 T- u1 ~0 U" s+ y│  ├─11 模型剪枝-Network Slimming实战解读( }1 l9 B5 e8 r+ T
: e, [3 w% @4 l" Y8 z# p8 Q, v│  └─12 Mobilenet三代网络模型架构& _- |; y+ v1 b0 f+ ?$ u
│" [* t3 V% y7 n, C$ _
; O8 u& k# I; G- P$ t- _├─22 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战$ a, _& F( b2 T0 i/ w7 C& I# q7 c7 X
# s2 k* o& e# S( v' E" R│  ├─01 Huggingface与NLP介绍解读( G) t; ^5 W: B! f, A
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