่ตๆบๅ็งฐ๏ผAI็ฒพ้ไป่ดน่ตๆๅ ๏ผ37.4GB๏ผ๏ผๅ้๏ผ
็ฝ็็ฑปๅ๏ผๅคธๅ ็ฝ็
ๅไบซ้พๆฅ๏ผhttps://pan.quark.cn/s/813dedc1a8c5
่ตๆบ็ป่ฎก๏ผ265 ไธชๆไปถๅคน๏ผ390 ไธชๆไปถ๏ผ20.44 GB
็ฎๅฝ็ปๆ
โโโ ๐ AI็ฒพ้ไป่ดน่ตๆๅ
๏ผ37.4GB๏ผ๏ผๅ้๏ผ
โโโ ๐ ไธ๏ผไบบๅทฅๆบ่ฝ่ฎบๆๅ้
โ โโโ ๐ CNN_ไธ่ฝ้่ฟ็10็ฏ่ฎบๆ
โ โ โโโ ๐ 1311.2524v5_R_CNN.pdf
โ โ โโโ ๐ 1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf
โ โ โโโ ๐ 1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf
โ โ โโโ ๐ 1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf
โ โ โโโ ๐ 1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf
โ โ โโโ ๐ 1504.08083_Fast R-CNN.pdf
โ โ โโโ ๐ 1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf
โ โ โโโ ๐ 1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf
โ โ โโโ ๐ 1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
โ โ โโโ ๐ 4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
โ โ โโโ ๐ Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf
โ โโโ ๐ cvpr2021
โ โ โโโ ๐ ่งฃๅๅฏ็ ๏ผcvpr2021
โ โโโ ๐ CVPR่กไบบ้่ฏๅซ่ฎบๆ่งฃ่ฏป
โ โ โโโ ๐ 1. 1-ๅ
ณ้ฎ็นไฝ็ฝฎ็นๅพๆๅปบ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2. 2-ๅพๅท็งฏไธๅน้
็ไฝ็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 4. 3-ๅฑ้จ็นๅพ็ญๅบฆๅพ่ฎก็ฎ.mp4
โ โ โโโ ๐ 5. 4-ๅบไบๅพๅท็งฏๆๅปบไบบไฝๆๆๅ
ณ็ณป.mp4
โ โ โโโ ๐ 6. 5-ๅพๅท็งฏๆจกๅๅฎ็ฐๆนๆณ.mp4
โ โโโ ๐ ICCV2021
โ โ โโโ ๐ ่งฃๅๅฏ็ ๏ผ iccv2021
โ โโโ ๐ Resnet่ฎบๆ่งฃ่ฏป
โ โ โโโ ๐ 13-้ขๅค่กฅๅ
-Resnet่ฎบๆ่งฃ่ฏป.mp4
โ โโโ ๐ ๅพ็ฅ็ป็ฝ็ป๏ผGNN๏ผ100็ฏ่ฎบๆ้
โ โ โโโ ๐ Applications
โ โ โ โโโ ๐ combinatorial optimization
โ โ โ โ โโโ ๐ Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Networks and Guided Tree Search(1).pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs.pdf
โ โ โ โโโ ๐ graph generation
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolutional Policy Network for Goal-Directed Molecular Graph Generation.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ MolGAN- An implicit generative model for small molecular graphs(1).pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ NetGAN- Generating Graphs via Random Walks(1).pdf
โ โ โ โโโ ๐ image
โ โ โ โ โโโ ๐ Image classification
โ โ โ โ โโโ ๐ Interaction Detection
โ โ โ โ โโโ ๐ Object Detection
โ โ โ โ โโโ ๐ Region Classification
โ โ โ โ โโโ ๐ Semantic Segmentation
โ โ โ โ โโโ ๐ Visual Question Answering
โ โ โ โโโ ๐ knowledge graph
โ โ โ โ โโโ ๐ Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Convolutional Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Deep Reasoning with Knowledge Graph for Social Relationship Understanding.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Dynamic Graph Generation Network- Generating Relational Knowledge from Diagrams.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities - A Graph Neural Network Approach.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Modeling Semantics with Gated Graph Neural Networks for Knowledge Base Question Answering.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Multi-Label Zero-Shot Learning with Structured Knowledge Graphs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Representation learning for visual-relational knowledge graphs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ The More You Know- Using Knowledge Graphs for Image Classification.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs.pdf
โ โ โ โโโ ๐ science
โ โ โ โ โโโ ๐ A Compositional Object-Based Approach to Learning Physical Dynamics.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Action Schema Networks- Generalised Policies with Deep Learning.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Adversarial Attack on Graph Structured Data.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ A Note on Learning Algorithms for Quadratic Assignment with Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ A simple neural network module for relational reasoning.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Attend, Infer, Repeat- Fast Scene Understanding with Generative Models.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Attention, Learn to Solve Routing Problems!.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Beyond Categories- The Visual Memex Model for Reasoning About Object Relationships.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on Graphs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Constrained Generation of Semantically Valid Graphs via Regularizing Variational Autoencoders.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Constructing Narrative Event Evolutionary Graph for Script Event Prediction.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Conversation Modeling on Reddit using a Graph-Structured LSTM.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Convolutional networks on graphs for learning molecular fingerprints.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Cross-Sentence N-ary Relation Extraction with Graph LSTMs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Deep Graph Infomax.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ DeepInf- Modeling influence locality in large social networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Discovering objects and their relations from entangled scene representations.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Dynamic Edge-Conditioned Filters in Convolutional Neural Networks on Graphs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolutional Matrix Completion.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph networks as learnable physics engines for inference and control.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ GraphRNN- Generating Realistic Graphs with Deep Auto-regressive Models.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Hybrid Approach of Relation Network and Localized Graph Convolutional Filtering for Breast Cancer Subtype Classification.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Hyperbolic Attention Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Inference in Probabilistic Graphical Models by Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Interaction Networks for Learning about Objects, Relations and Physics.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning a SAT Solver from Single-Bit Supervision.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning Deep Generative Models of Graphs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning Graphical State Transitions.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning Human-Object Interactions by Graph Parsing Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning model-based planning from scratch.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning Multiagent Communication with Backpropagation.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Learning to Represent Programs with Graphs.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Metacontrol for Adaptive Imagination-Based Optimization.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Molecular Graph Convolutions- Moving Beyond Fingerprints.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ NerveNet Learning Structured Policy with Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Neural Module Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Neural Relational Inference for Interacting Systems.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Protein Interface Prediction using Graph Convolutional Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Relational Deep Reinforcement Learning.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Relational inductive bias for physical construction in humans and machines.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Relational neural expectation maximization- Unsupervised discovery of objects and their interactions.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Self-Attention with Relative Position Representations.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Semi-supervised User Geolocation via Graph Convolutional Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Situation Recognition with Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks- A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Structured Dialogue Policy with Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Symbolic Graph Reasoning Meets Convolutions.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network- A Deep Learning Framework for Network-Scale Traffic Learning and Forecasting.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Understanding Kin Relationships in a Photo.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ VAIN- Attentional Multi-agent Predictive Modeling.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Visual Interaction Networks- Learning a Physics Simulator from Vide.o.pdf
โ โ โ โโโ ๐ text
โ โ โ โโโ ๐ A Graph-to-Sequence Model for AMR-to-Text Generation.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Encoding Sentences with Graph Convolutional Networks for Semantic Role Labeling.pdf
โ โ โ โโโ ๐ End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Exploiting Semantics in Neural Machine Translation with Graph Convolutional Networks.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Exploring Graph-structured Passage Representation for Multi-hop Reading Comprehension with Graph Neural Networks..pdf
โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolutional Encoders for Syntax-aware Neural Machine Translation.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolutional Networks for Text Classification.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolutional Networks with Argument-Aware Pooling for Event Detection.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Graph Convolution over Pruned Dependency Trees Improves Relation Extraction.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph.pdf
โ โ โ โโโ ๐ N-ary relation extraction using graph state LSTM.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Recurrent Relational Networks.pdf
โ โ โโโ ๐ Models
โ โ โ โโโ ๐ graph_type
โ โ โ โ โโโ ๐ directed graph
โ โ โ โ โโโ ๐ edge-informative graph
โ โ โ โ โโโ ๐ Adaptive Graph Convolutional Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Capsule Convolutional Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Neural Networks for Object Localization.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Neural Networks for Ranking Web Pages.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Graph Partition Neural Networks for Semi-Supervised Classification.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ How Powerful are Graph Neural Networks-.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Mean-field theory of graph neural networks in graph partitioning.pdf
โ โ โ โโโ ๐ others
โ โ โ โ โโโ ๐ A Comparison between Recursive Neural Networks and Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ A new model for learning in graph domains.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ CelebrityNet- A Social Network Constructed from Large-Scale Online Celebrity Images.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Contextual Graph Markov Model- A Deep and Generative Approach to Graph Processing.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Deep Sets.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Deriving Neural Architectures from Sequence and Graph Kernels.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Diffusion-Convolutional Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model cnns.pdf
โ โ โ โโโ ๐ propagation_type
โ โ โ โ โโโ ๐ attention
โ โ โ โ โโโ ๐ convolution
โ โ โ โ โโโ ๐ gate
โ โ โ โ โโโ ๐ skip
โ โ โ โโโ ๐ training methods
โ โ โ โโโ ๐ boosting
โ โ โ โโโ ๐ neighborhood sampling
โ โ โ โโโ ๐ receptive field control
โ โ โ โโโ ๐ Covariant Compositional Networks For Learning Graphs.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Graphical-Based Learning Environments for Pattern Recognition.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Knowledge-Guided Recurrent Neural Network Learning for Task-Oriented Action Prediction.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Learning Steady-States of Iterative Algorithms over Graphs.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Neural networks for relational learning- an experimental comparison.pdf
โ โ โโโ ๐ Survey
โ โ โ โโโ ๐ ไธ่ฌๆจ่
โ โ โ โ โโโ ๐ A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Computational Capabilities of Graph Neural Networks(1).pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Deep Learning on Graphs- A Survey.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Geometric Deep Learning- Going beyond Euclidean data.pdf
โ โ โ โ โโโ ๐ Neural Message Passing for Quantum Chemistry.pdf
โ โ โ โโโ ๐ ๆๅๆจ่
โ โ โ โโโ ๐ Graph Neural Networks๏ผA Review of Methods and Applications.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Non-local Neural Networks.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Relational Inductive Biases, Deep Learning, and Graph Networks.pdf
โ โ โ โโโ ๐ The Graph Neural Network Model.pdf
โ โ โโโ ๐ ่ฎบๆ้็ดขๅผ.jpg
โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ่ฎบๆ็ฒพ่ฎฒ-BERTๆจกๅ
โ โโโ ๐ 1. ่ฏพ็จไป็ป.mp4
โ โโโ ๐ 2. 1-่ฎบๆ่ฎฒ่งฃๆ่ทฏๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โโโ ๐ 3. 2-BERTๆจกๅๆ่ฆๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โโโ ๐ 4. 3-ๆจกๅๅจNLP้ขๅๅบ็จๆๆ.mp4
โ โโโ ๐ 5. 4-้ข่ฎญ็ปๆจกๅ็ไฝ็จ.mp4
โ โโโ ๐ 6. 5-่พๅ
ฅๆฐๆฎ็นๆฎ็ผ็ ๅญ็ฌฆ่งฃๆ.mp4
โ โโโ ๐ 7. 6-ๅ้็นๅพ็ผ็ ๆนๆณ.mp4
โ โโโ ๐ 8. 7-BERTๆจกๅ่ฎญ็ป็ญ็ฅ.mp4
โ โโโ ๐ 9. 8-่ฎบๆๆป็ปๅๆ.mp4
โโโ ๐ ไธ๏ผ่ถ
่ฏฆ็ปไบบๅทฅๆบ่ฝๅญฆไน ๅคง็บฒ
โ โโโ ๐ ไบบๅทฅๆบ่ฝๅคง็บฒๅ็บง็ๆฌ.pdf
โโโ ๐ ไบ๏ผAIๅฟ
่ฏป็ปๅ
ธไนฆ็ฑ
โ โโโ ๐ 01.ไบบๅทฅๆบ่ฝ่กไธๆฅๅ
โ โ โโโ ๐ 53ไปฝไบบๅทฅๆบ่ฝ่กไธๆฅๅ.zip
โ โโโ ๐ 02.AIๅฟ
่ฏป็ปๅ
ธไนฆ็ฑ
โ โโโ ๐ 01.Pythonๅบ็กไนฆ็ฑ
โ โ โโโ ๐ ใPythonๅบ็กๆ็จ๏ผ็ฌฌ3็๏ผใ
โ โ โโโ ๐ Pythonๅบ็กๆ็จ๏ผ็ฌฌ3็๏ผ้ซๆธ
่ฑๆ็.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบไปฃ็ .zip
โ โโโ ๐ 02.ๆบๅจๅญฆไน ็ธๅ
ณไนฆ็ฑ
โ โ โโโ ๐ ใ่ท็่ฟชๅฅๅญฆ Pythonๆฐๆฎๅๆไธๆบๅจๅญฆไน ๅฎๆใ
โ โ โ โโโ ๐ ใ่ท็่ฟชๅฅๅญฆ Pythonๆฐๆฎๅๆไธๆบๅจๅญฆไน ๅฎๆใ.epub
โ โ โ โโโ ๐ ใ่ท็่ฟชๅฅๅญฆ Pythonๆฐๆฎๅๆไธๆบๅจๅญฆไน ๅฎๆใ.mobi
โ โ โ โโโ ๐ ใ่ท็่ฟชๅฅๅญฆ Pythonๆฐๆฎๅๆไธๆบๅจๅญฆไน ๅฎๆใPDF+ๅๅฎ่ฟช.pdf
โ โ โโโ ๐ ๅดๆฉ่พพใMachine Learning Yearningใๅฎๆดไธญๆ็
โ โ โ โโโ ๐ ๅดๆฉ่พพMLY
โ โ โโโ ๐ ๅธไผๅ.pdf
โ โ โโโ ๐ ๅพ่งฃๆบๅจๅญฆไน .pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน _ๅจๅฟๅ.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ใไธญๆ็ใ.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ไธชไบบ็ฌ่ฎฐๅฎๆด็2.5.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ๅจ้ๅๆ่ตไธญ็ๅบ็จ็ ็ฉถ_ๆฑคๅๅฐ่_ๅไบฌ๏ผ็ตๅญๅทฅไธๅบ็็คพ_2014.11_13662591_P157.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ๅฎๆ.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ๅฎ่ทตๆๅ++ๆกไพๅบ็จ่งฃๆ+้บฆๅฅฝ.pdf
โ โ โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ๅฏผ่ฎบ ๅไนฆ ็ฌฌ2็.pdf
โ โโโ ๐ 03.ๆทฑๅบฆๅญฆไน ็ธๅ
ณไนฆ็ฑ
โ โ โโโ ๐ 21ๅนดๆๆฐ-ๆๆฒใๅจๆๅญฆๆทฑๅบฆๅญฆไน ็ฌฌไบ็ใไธญใ่ฑๆ็ๅ
่ดนๅไบซ
โ โ โ โโโ ๐ d2l-en-pytorch.pdf
โ โ โ โโโ ๐ d2l-zh-pytorch.pdf
โ โ โ โโโ ๐ Dive-into-DL-Pytorch.pdf
โ โ โโโ ๐ ใๆทฑๅบฆๅญฆไน ไนPyTorch็ฉไฝๆฃๆตๅฎๆใPDF+ๆบไปฃ็
โ โ โ โโโ ๐ ๆบไปฃ็
โ โ โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ไนPyTorch็ฉไฝๆฃๆตๅฎๆ.epub
โ โ โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ไนPyTorch็ฉไฝๆฃๆตๅฎๆ.mobi
โ โ โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ไนPyTorch็ฉไฝๆฃๆตๅฎๆ.pdf
โ โ โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ไนPyTorch็ฉไฝๆฃๆตๅฎๆ่ฎบๆๅฏผๅผ.docx
โ โ โโโ ๐ Tensorflowๆๆฏ่งฃๆไธๅฎๆ.pdf
โ โ โโโ ๐ ใTensorFlow 2.0ๆทฑๅบฆๅญฆไน ็ฎๆณๅฎๆๆๆใ-ไธญๆ็ๆๆๅไบซ.pdf
โ โ โโโ ๐ ใ็ฅ็ป็ฝ็ปไธๆทฑๅบฆๅญฆไน ใ(้ฑ้ก้น-20191121).pdf
โ โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน (่ฑๅญไนฆ).pdf
โ โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ๆๆฏๅพๅๅค็ๅ
ฅ้จ by ๆจๅนๆ๏ผ่กๅๅผบ (z-lib.org).pdf
โ โโโ ๐ 04.่ฎก็ฎๆบ่ง่ง็ธๅ
ณไนฆ็ฑ
โ โ โโโ ๐ ่ถ
่ฏฆ็ป็่ฎก็ฎๆบ่ง่งไนฆ็ฑ.zip
โ โโโ ๐ OpenCVไนฆ็ฑ.rar
โโโ ๐ ไบ๏ผๆทฑๅบฆๅญฆไน ็ฅ็ป็ฝ็ปๅบ็กๆ็จ
โ โโโ ๐ CNNๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅบ็ก
โ โ โโโ ๐ 1-ๅท็งฏ่ฟ็ฎ่ฏฆ่งฃ-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-ๅท็งฏ่ฟ็ฎ่ฏฆ่งฃ-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ๅท็งฏ่ฟ็ฎ่ฏฆ่งฃ-3.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-ๅท็งฏ่ฟ็ฎ่ฏฆ่งฃ-4.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-ๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅพ่งฃ-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-ๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅพ่งฃ-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 7-ๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅพ่งฃ-3.mp4
โ โ โโโ ๐ 8-ๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅพ่งฃ-4.mp4
โ โ โโโ ๐ 9-ๆฑ ๅไธ้ๆ ทๆไฝ่ฎฒ่งฃ.mp4
โ โ โโโ ๐ 10-CIFAR100ไธVGG13ๅฎๆ-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 11-CIFAR100ไธVGG13ๅฎๆ-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 12-CIFAR100ไธVGG13ๅฎๆ-3.mp4
โ โ โโโ ๐ 13-CIFAR100ไธVGG13ๅฎๆ-4.mp4
โ โ โโโ ๐ 14-็ปๅ
ธๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ป่ฏฆ่งฃ-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 15-็ปๅ
ธๅท็งฏ็ฅ็ป็ฝ็ป่ฏฆ่งฃ-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 17-BatchNorm-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 18-ResNet, DenseNet่ฏฆ่งฃ.mp4
โ โ โโโ ๐ 19-ResNet, DenseNet่ฏฆ่งฃ.mp4
โ โ โโโ ๐ 20-ResNetๅฎๆ-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 21-ResNetๅฎๆ-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 22-ResNetๅฎๆ-3.mp4
โ โ โโโ ๐ 23-ResNetๅฎๆ-4.mp4
โ โโโ ๐ GANๅฏนๆ็ๆ็ฝ็ปๅบ็ก
โ โ โโโ ๐ 1 ๆฐๆฎ็ๅๅธ.flv
โ โ โโโ ๐ 2 ็ปๅฎถ็ๆ้ฟๅ็จ.flv
โ โ โโโ ๐ 3 ็ๆๅฏนๆ็ฝ็ป.flv
โ โ โโโ ๐ 4 ็บณไปๅ่กก-1.flv
โ โ โโโ ๐ 5 ็บณไปๅ่กก-2.flv
โ โ โโโ ๐ 6 GAN่ฎญ็ป้พ้ข.flv
โ โ โโโ ๐ 7 EM่ท็ฆป.flv
โ โ โโโ ๐ 8 WGAN-GPๅ็.flv
โ โ โโโ ๐ 9 GANๅฎๆ-1.flv
โ โ โโโ ๐ 10 GANๅฎๆ-2.flv
โ โ โโโ ๐ 11 WGANๅฎๆ-1.flv
โ โ โโโ ๐ 12 WGANๅฎๆ-2.flv
โ โโโ ๐ RNNๅพช็ฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅบ็ก
โ โ โโโ ๐ 1. ่ฏพๆถ1 ๆถ้ดๅบๅไป็ป.mp4
โ โ โโโ ๐ 2. ่ฏพๆถ2 ๅพช็ฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅบๆฌๅ็-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 3. ่ฏพๆถ3 ๅพช็ฏ็ฅ็ป็ฝ็ปๅบๆฌๅ็-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 4. ่ฏพๆถ4 ๅพช็ฏ็ฅ็ป็ฝ็ปไธญLayerไฝฟ็จ-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 5. ่ฏพๆถ5 ๅพช็ฏ็ฅ็ป็ฝ็ปไธญLayer็ไฝฟ็จ-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 6. ่ฏพๆถ6 ้กน็ฎๅฎๆ-ๆถ้ดๅบๅ้ขๆต้ฎ้ข.mp4
โ โ โโโ ๐ 7. ่ฏพๆถ7 LSTMๅบๆฌๅ็-1.mp4
โ โ โโโ ๐ 8. ่ฏพๆถ8 LSTMๅบๆฌๅ็-2.mp4
โ โ โโโ ๐ 9. ่ฏพๆถ9 LSTMไธญLayer็ไฝฟ็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 10. ่ฏพๆถ10 RNN่ฎญ็ป้พ้ขโๆขฏๅบฆๅผฅๆฃไธๆขฏๅบฆ็็ธ.mp4
โ โ โโโ ๐ 11. ่ฏพๆถ11 ้กน็ฎๅฎๆ-ๆ
ๆๅ็ฑป้ฎ้ข.mp4
โ โโโ ๐ ็ฅ็ป็ฝ็ปๆจกๅๅบ็ก่ฏพไปถ่ตๆ
โ โโโ ๐ CNN+RNN+GAN
โ โ โโโ ๐ ่ฏพ็จๅฎ่ฃ
่ฝฏไปถ-Ubuntu 18.04
โ โ โ โโโ ๐ Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
โ โ โ โโโ ๐ cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
โ โ โโโ ๐ ่ฏพ็จๅฎ่ฃ
่ฝฏไปถ-Win10
โ โ โ โโโ ๐ Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
โ โ โ โโโ ๐ cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
โ โ โ โโโ ๐ cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip
โ โ โ โโโ ๐ pycharm-community-2019.1.1.exe
โ โ โโโ ๐ ๆบไปฃ็ ๅPPTๅจGithubไธ่ฝฝ.txt
โ โโโ ๐ Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip
โโโ ๐ ๅ
ญ๏ผ่ฎก็ฎๆบ่ง่งๅฎๆ้กน็ฎ
โ โโโ ๐ 01.OpenCVๅพๅๅค็ๅฎๆ่ง้ข่ฏพ็จ
โ โ โโโ ๐ ้กน็ฎๅฎๆไธ๏ผไฟก็จๅกๆฐๅญ่ฏๅซ
โ โ โ โโโ ๐ 1-ๆปไฝๆต็จไธๆนๆณ่ฎฒ่งฃ
โ โ โ โ โโโ ๐ ๆปไฝๆต็จไธๆนๆณ่ฎฒ่งฃ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-็ฏๅข้
็ฝฎไธ้ขๅค็
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-็ฏๅข้
็ฝฎไธ้ขๅค็.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-ๆจกๆฟๅค็ๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 3-ๆจกๆฟๅค็ๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-่พๅ
ฅๆฐๆฎๅค็ๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 4-่พๅ
ฅๆฐๆฎๅค็ๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 5-ๆจกๆฟๅน้
ๅพๅบ่ฏๅซ็ปๆ
โ โ โ โโโ ๐ 5-ๆจกๆฟๅน้
ๅพๅบ่ฏๅซ็ปๆ.mp4
โ โ โโโ ๐ ้กน็ฎๅฎๆไธ๏ผๅ
จๆฏๅพๅๆผๆฅ
โ โ โ โโโ ๐ 1-็นๅพๅน้
ๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 1-็นๅพๅน้
ๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-RANSAC็ฎๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-RANSAC็ฎๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-ๅพๅๆผๆฅๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-ๅพๅๆผๆฅๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-ๆต็จ่งฃ่ฏป
โ โ โ โโโ ๐ 4-ๆต็จ่งฃ่ฏป.mp4
โ โ โโโ ๐ ้กน็ฎๅฎๆไบ๏ผๆๆกฃๆซๆOCR่ฏๅซ
โ โ โ โโโ ๐ 1-ๆดไฝๆต็จๆผ็คบ
โ โ โ โ โโโ ๐ 1-ๆดไฝๆต็จๆผ็คบ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-ๆๆกฃ่ฝฎๅปๆๅ
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-ๆๆกฃ่ฝฎๅปๆๅ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅๅงไธๅๆขๅๆ ่ฎก็ฎ
โ โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅๅงไธๅๆขๅๆ ่ฎก็ฎ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-้่งๅๆข็ปๆ
โ โ โ โ โโโ ๐ 4-้่งๅๆข็ปๆ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 5-tesseract-ocrๅฎ่ฃ
้
็ฝฎ
โ โ โ โ โโโ ๐ 5-tesseract-ocrๅฎ่ฃ
้
็ฝฎ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 6-ๆๆกฃๆซๆ่ฏๅซๆๆ
โ โ โ โโโ ๐ 6-ๆๆกฃๆซๆ่ฏๅซๆๆ.mp4
โ โ โโโ ๐ ้กน็ฎๅฎๆไบ๏ผ็ญ้ขๅก่ฏๅซๅคๅท
โ โ โ โโโ ๐ 1-ๆดไฝๆต็จไธๆๆๆฆ่ฟฐ
โ โ โ โ โโโ ๐ 1-ๆดไฝๆต็จไธๆๆๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-้ขๅค็ๆไฝ
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-้ขๅค็ๆไฝ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅกซๆถ่ฝฎๅปๆฃๆต
โ โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅกซๆถ่ฝฎๅปๆฃๆต.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-้้กนๅคๆญ่ฏๅซ
โ โ โ โโโ ๐ 4-้้กนๅคๆญ่ฏๅซ.mp4
โ โ โโโ ๐ ้กน็ฎๅฎๆๅ๏ผๅ่ฝฆๅบ่ฝฆไฝ่ฏๅซ
โ โ โโโ ๐ 1-ไปปๅกๆดไฝๆต็จ
โ โ โ โโโ ๐ 1-ไปปๅกๆดไฝๆต็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-ๆ้ๆฐๆฎไป็ป
โ โ โ โโโ ๐ 2-ๆ้ๆฐๆฎไป็ป.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ๅพๅๆฐๆฎ้ขๅค็
โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅพๅๆฐๆฎ้ขๅค็.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-่ฝฆไฝ็ด็บฟๆฃๆต
โ โ โ โโโ ๐ 4-่ฝฆไฝ็ด็บฟๆฃๆต.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-ๆๅๅๅๅบๅ
โ โ โ โโโ ๐ 5-ๆๅๅๅๅบๅ.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-่ฝฆไฝๅบๅๅๅ
โ โ โ โโโ ๐ 6-่ฝฆไฝๅบๅๅๅ.mp4
โ โ โโโ ๐ 7-่ฏๅซๆจกๅๆๅปบ
โ โ โ โโโ ๐ 7-่ฏๅซๆจกๅๆๅปบ.mp4
โ โ โโโ ๐ 8-ๅบไบ่ง้ข็่ฝฆไฝๆฃๆต
โ โ โโโ ๐ 8-ๅบไบ่ง้ข็่ฝฆไฝๆฃๆต.mp4
โ โโโ ๐ 02.YOLOV5็ฎๆ ๆฃๆต่ง้ข่ฏพ็จ
โ โ โโโ ๐ 1.ไปปๅก้ๆฑไธ้กน็ฎๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-ๆฐๆฎไธๆ ็ญพ้
็ฝฎๆนๆณ.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ๆ ็ญพ่ฝฌๆ ผๅผ่ๆฌๅถไฝ.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-ๅ็ๆฌๆจกๅไป็ป.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-้กน็ฎๅๆฐ้
็ฝฎ.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-็ผบ้ทๆฃๆตๆจกๅๅน่ฎญ.mp4
โ โ โโโ ๐ 7-่พๅบ็ปๆไธ้กน็ฎๆป็ป.mp4
โ โโโ ๐ 03.MASK-RCNN็ฎๆ ๆฃๆตๅฎๆ่ง้ข่ฏพ็จ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผ็ฉไฝๆฃๆตๆกๆถ-MaskRcnn้กน็ฎไป็ปไธ้
็ฝฎ
โ โ โ โโโ ๐ 0-่ฏพ็จ็ฎไป
โ โ โ โ โโโ ๐ 0-่ฏพ็จ็ฎไป.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 1-Mask-Rcnnๅผๆบ้กน็ฎ็ฎไป
โ โ โ โ โโโ ๐ 0-Mask-Rcnnๅผๆบ้กน็ฎ็ฎไป.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-ๅผๆบ้กน็ฎๆฐๆฎ้
โ โ โ โ โโโ ๐ 0-ๅผๆบ้กน็ฎๆฐๆฎ้.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅๆฐ้
็ฝฎ
โ โ โ โ โโโ ๐ 0-ๅๆฐ้
็ฝฎ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผๅฟ
ๅคๅบ็ก-่ฟ็งปๅญฆไน ไธResnet็ฝ็ปๆถๆ
โ โ โ โโโ ๐ 1-่ฟ็งปๅญฆไน ็็ฎๆ
โ โ โ โโโ ๐ 2-่ฟ็งปๅญฆไน ็ญ็ฅ
โ โ โ โโโ ๐ 3-Resnetๅ็
โ โ โ โโโ ๐ 4-Resnet็ฝ็ป็ป่
โ โ โ โโโ ๐ 5-Resnetๅบๆฌๅค็ๆไฝ
โ โ โ โโโ ๐ 6-shortcutๆจกๅ
โ โ โ โโโ ๐ 7-ๅ ่ฝฝ่ฎญ็ปๅฅฝ็ๆ้
โ โ โ โโโ ๐ 8-่ฟ็งปๅญฆไน ๆๆๅฏนๆฏ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผๅบไบMASK-RCNNๆกๆถ่ฎญ็ป่ชๅทฑ็ๆฐๆฎไธไปปๅก
โ โ โ โโโ ๐ 1-Labelmeๅทฅๅ
ทๅฎ่ฃ
โ โ โ โ โโโ ๐ 1-Labelmeๅทฅๅ
ทๅฎ่ฃ
.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-ไฝฟ็จlabelme่ฟ่กๆฐๆฎไธๆ ็ญพๆ ๆณจ
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-ไฝฟ็จlabelme่ฟ่กๆฐๆฎไธๆ ็ญพๆ ๆณจ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅฎๆ่ฎญ็ปๆฐๆฎๅๅคๅทฅไฝ
โ โ โ โ โโโ ๐ 3-ๅฎๆ่ฎญ็ปๆฐๆฎๅๅคๅทฅไฝ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-maskrcnnๆบ็ ไฟฎๆนๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 4-maskrcnnๆบ็ ไฟฎๆนๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 5-ๅบไบๆ ๆณจๆฐๆฎ่ฎญ็ปๆ้ไปปๅก
โ โ โ โ โโโ ๐ 5-ๅบไบๆ ๆณจๆฐๆฎ่ฎญ็ปๆ้ไปปๅก.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 6-ๆต่ฏไธๅฑ็คบๆจกๅ
โ โ โ โโโ ๐ 6-ๆต่ฏไธๅฑ็คบๆจกๅ.mp4
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผMaskRcnn็ฝ็ปๆกๆถๆบ็ ่ฏฆ่งฃ
โ โ โ โโโ ๐ 1-FPNๅฑ็นๅพๆๅๅ็่งฃ่ฏป
โ โ โ โ โโโ ๐ 1-FPNๅฑ็นๅพๆๅๅ็่งฃ่ฏป.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-FPN็ฝ็ปๆถๆๅฎ็ฐ่งฃ่ฏป
โ โ โ โ โโโ ๐ 2-FPN็ฝ็ปๆถๆๅฎ็ฐ่งฃ่ฏป.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-็ๆๆกๆฏไพ่ฎพ็ฝฎ
โ โ โ โ โโโ ๐ 3-็ๆๆกๆฏไพ่ฎพ็ฝฎ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-ๅบไบไธๅๅฐบๅบฆ็นๅพๅพ็ๆๆๆๆก
โ โ โ โ โโโ ๐ 4-ๅบไบไธๅๅฐบๅบฆ็นๅพๅพ็ๆๆๆๆก.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 5-RPNๅฑ็ไฝ็จไธๅฎ็ฐ่งฃ่ฏป
โ โ โ โ โโโ ๐ 5-RPNๅฑ็ไฝ็จไธๅฎ็ฐ่งฃ่ฏป.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 6-ๅ้ๆก่ฟๆปคๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 6-ๅ้ๆก่ฟๆปคๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 7-Proposalๅฑๅฎ็ฐๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ 7-Proposalๅฑๅฎ็ฐๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 8-DetectionTargetๅฑ็ไฝ็จ
โ โ โ โ โโโ ๐ 8-DetectionTargetๅฑ็ไฝ็จ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 9-ๆญฃ่ดๆ ทๆฌ้ๆฉไธๆ ็ญพๅฎไน
โ โ โ โ โโโ ๐ 9-ๆญฃ่ดๆ ทๆฌ้ๆฉไธๆ ็ญพๅฎไน.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 10-RoiPoolingๅฑ็ไฝ็จไธ็ฎ็
โ โ โ โ โโโ ๐ 10-RoiPoolingๅฑ็ไฝ็จไธ็ฎ็.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 11-RorAlignๆไฝ็ๆๆ
โ โ โ โ โโโ ๐ 11-RorAlignๆไฝ็ๆๆ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 12-ๆดไฝๆกๆถๅ้กพ
โ โ โ โโโ ๐ 12-ๆดไฝๆกๆถๅ้กพ.mp4
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ
ญ็ซ ๏ผๅฟ
ๅคๅบ็ก-็ฉไฝๆฃๆตFasterRcnn็ณปๅ
โ โ โ โโโ ๐ 1-ไธไปฃ็ฎๆณ-1-็ฉไฝๆฃๆตๆฆ่ฟฐ
โ โ โ โ โโโ ๐ ไธไปฃ็ฎๆณ-1-็ฉไฝๆฃๆตๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 2-ไธไปฃ็ฎๆณ-2-ๆทฑๅบฆๅญฆไน ็ปๅ
ธๆฃๆตๆนๆณ
โ โ โ โ โโโ ๐ ไธไปฃ็ฎๆณ-2-ๆทฑๅบฆๅญฆไน ็ปๅ
ธๆฃๆตๆนๆณ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 3-ไธไปฃ็ฎๆณ-3-faster-rcnnๆฆ่ฟฐ
โ โ โ โ โโโ ๐ ไธไปฃ็ฎๆณ-3-faster-rcnnๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 4-่ฎบๆ่งฃ่ฏป-1-่ฎบๆๆดไฝๆฆ่ฟฐ
โ โ โ โ โโโ ๐ ่ฎบๆ่งฃ่ฏป-1.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 5-่ฎบๆ่งฃ่ฏป-2-RPN็ฝ็ป็ปๆ
โ โ โ โ โโโ ๐ ่ฎบๆ่งฃ่ฏป-2-RPN็ฝ็ป็ปๆ.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 6-่ฎบๆ่งฃ่ฏป-3-ๆๅคฑๅฝๆฐๅฎไน
โ โ โ โ โโโ ๐ ่ฎบๆ่งฃ่ฏป-3-ๆๅคฑๅฝๆฐๅฎไน.mp4
โ โ โ โโโ ๐ 7-่ฎบๆ่งฃ่ฏป-4-็ฝ็ป็ป่
โ โ โ โโโ ๐ ่ฎบๆ่งฃ่ฏป-4-็ฝ็ป็ป่.mp4
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ็ซ ๏ผ็ปๆๅฐ้กน็ฎ-ไบบไฝๅงฟๆ่ฏๅซdemo
โ โ โโโ ๐ 1-COCOๆฐๆฎ้ไธไบบไฝๅงฟๆ่ฏๅซ็ฎไป
โ โ โ โโโ ๐ 1-COCOๆฐๆฎ้ไธไบบไฝๅงฟๆ่ฏๅซ็ฎไป.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-็ฝ็ปๆถๆๆฆ่ฟฐ
โ โ โ โโโ ๐ 2-็ฝ็ปๆถๆๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ๆต็จไธ็ปๆๆผ็คบ
โ โ โโโ ๐ 3-ๆต็จไธ็ปๆๆผ็คบ.mp4
โ โโโ ๐ 04.Unetๅพๅๅๅฒๅฎๆ่ง้ข่ฏพ็จ
โ โ โโโ ๐ 1.mp4
โ โ โโโ ๐ 2.mp4
โ โ โโโ ๐ 3.mp4
โ โ โโโ ๐ 4.mp4
โ โ โโโ ๐ 5.mp4
โ โโโ ๐ 05.OpenCVๅพๅๅค็่ฏพ็จ่ตๆ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌ2-7็ซ notebook่ฏพไปถ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌ16-17็ซ notebook่ฏพไปถ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไน็ซ ๏ผ้กน็ฎๅฎๆ-ไฟก็จๅกๆฐๅญ่ฏๅซ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบๅไธ็ซ ๏ผ้กน็ฎๅฎๆ-็ฒๅณๆฃๆต.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบๅ็ซ ๏ผไบบ่ธๅ
ณ้ฎ็นๅฎไฝ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ
ซ็ซ notebook่ฏพไปถ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅไธ็ซ ๏ผๆกไพๅฎๆ-ๅ
จๆฏๅพๅๆผๆฅ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅไบ็ซ ๏ผ้กน็ฎๅฎๆ-็ญ้ขๅก่ฏๅซๅคๅท.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅๅ
ซ็ซ ๏ผOpencv็DNNๆจกๅ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅๅ็ซ ๏ผ้กน็ฎๅฎๆ-ๅ่ฝฆๅบ่ฝฆไฝ่ฏๅซ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ็ซ ๏ผ้กน็ฎๅฎๆ-ๆๆกฃๆซๆOCR่ฏๅซ.zip
โ โโโ ๐ 06.YOLOV5็ฎๆ ๆฃๆต่ฏพ็จ่ตๆ
โ โ โโโ ๐ NEU-DET.zip
โ โ โโโ ๐ PyTorch-YOLOv3.zip
โ โ โโโ ๐ YOLO.pdf
โ โโโ ๐ 07.MASK-RCNN่ฏพ็จ่ตๆ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ
ญ็ซ ๏ผ็ฉไฝๆฃๆต-faster-rcnn
โ โ โ โโโ ๐ faster-rcnn.pptx
โ โ โ โโโ ๐ Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf
โ โ โ โโโ ๐ FasterRcnn.zip
โ โ โ โโโ ๐ iccv15_tutorial_training_rbg.pdf
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผMaskRcnn็ฝ็ปๆกๆถๆบ็ ่ฏฆ่งฃ.zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผ่ฟ็งปๅญฆไน .zip
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ็ซ ๏ผ็ปๆๅฐ้กน็ฎ-ไบบไฝๅงฟๆ่ฏๅซdemo.zip
โ โโโ ๐ 08.Unetๅพๅๅๅฒ่ฏพ็จ่ตๆ
โ โโโ ๐ unet++.zip
โ โโโ ๐ ๆทฑๅบฆๅญฆไน ๅๅฒไปปๅก.pdf
โโโ ๐ ๅ๏ผๆบๅจๅญฆไน ๅบ็ก็ฎๆณๆ็จ
โโโ ๐ 01.ๆบๅจๅญฆไน ็ปๅ
ธ็ฎๆณ็ฒพ่ฎฒ่ง้ข่ฏพ็จ
โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผ็บฟๆงๅๅฝๅ็ๆจๅฏผ
โ โ โโโ ๐ 0-่ฏพ็จ็ฎไป.mp4
โ โ โโโ ๐ 1-ๅๅฝ้ฎ้ขๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-่ฏฏๅทฎ้กนๅฎไน.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-็ฌ็ซๅๅๅธ็ๆไน.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-ไผผ็ถๅฝๆฐ็ไฝ็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-ๅๆฐๆฑ่งฃ.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-ๆขฏๅบฆไธ้้ไฟ่งฃ้.mp4
โ โ โโโ ๐ 7ๅๆฐๆดๆฐๆนๆณ.mp4
โ โ โโโ ๐ 8-ไผๅๅๆฐ่ฎพ็ฝฎ.mp4
โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผ้ป่พๅๅฝๅฎ้ชๅๆ
โ โ โโโ ๐ 1-้ป่พๅๅฝๅฎ้ชๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-ๆฆ็็ปๆ้็นๅพๆฐๅผ็ๅๅ.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ๅฏ่งๅๅฑ็คบ.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-ๅๆ ๆฃ็ๅถไฝ.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-ๅ็ฑปๅณ็ญ่พน็ๅฑ็คบๅๆ.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-ๅคๅ็ฑป-softmax.mp4
โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผๆจกๅ่ฏไผฐๆนๆณ
โ โ โโโ ๐ ๅ็ฑปๆจกๅ่ฏไผฐ
โ โ โโโ ๐ 1-Sklearnๅทฅๅ
ทๅ
็ฎไป
โ โ โโโ ๐ 2-ๆฐๆฎ้ๅๅ
โ โ โโโ ๐ 3-ไบคๅ้ช่ฏ็ไฝ็จ
โ โ โโโ ๐ 4-ไบคๅ้ช่ฏๅฎ้ชๅๆ
โ โ โโโ ๐ 5-ๆททๆท็ฉ้ต
โ โ โโโ ๐ 6-่ฏไผฐๆๆ ๅฏนๆฏๅๆ
โ โ โโโ ๐ 7-้ๅผๅฏน็ปๆ็ๅฝฑๅ
โ โ โโโ ๐ 8-ROCๆฒ็บฟ
โ โโโ ๐ ็ฌฌไน็ซ ๏ผKmeansไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผ่็ฑป-Kmeans
โ โ โโโ ๐ 1-Kmeans็ฎๆณๆจกๅๆฆ่ฟฐ
โ โ โโโ ๐ 2-่ฎก็ฎๅพๅฐ็ฐไธญๅฟ็น
โ โ โโโ ๐ 3-ๆ ทๆฌ็นๅฝๅฑๅๅ
โ โ โโโ ๐ 4-็ฎๆณ่ฟญไปฃๆดๆฐ
โ โ โโโ ๐ 5-้ธขๅฐพ่ฑๆฐๆฎ้่็ฑปไปปๅก
โ โ โโโ ๐ 6-่็ฑปๆๆๅฑ็คบ
โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผ็บฟๆงๅๅฝไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไธ็ซ ๏ผ็บฟๆงๅๅฝ
โ โ โโโ ๐ 4-ๆๅคฑไธ้ขๆตๆจกๅ
โ โ โโโ ๐ 5-ๆฐๆฎไธๆ ็ญพๅฎไน
โ โ โโโ ๐ 6-่ฎญ็ป็บฟๆงๅๅฝๆจกๅ
โ โ โโโ ๐ 8-ๆดไฝๆต็จdebug่งฃ่ฏป
โ โ โโโ ๐ 9-ๅค็นๅพๅๅฝๆจกๅ
โ โ โโโ ๐ 10-้็บฟๆงๅๅฝ
โ โ โโโ ๐ 1-็บฟๆงๅๅฝๆดไฝๆจกๅๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-ๅๅงๅๆญฅ้ชค.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ๅฎ็ฐๆขฏๅบฆไธ้ไผๅๆจกๅ.mp4
โ โ โโโ ๐ 7-ๅพๅฐ็บฟๆงๅๅฝๆน็จ.mp4
โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผ้ป่พๅๅฝๅ็ๆจๅฏผ
โ โ โโโ ๐ 1-้ป่พๅๅฝ็ฎๆณๅ็.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-ๅ็ฎไธๆฑ่งฃ.mp4
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ
ซ็ซ ๏ผ่็ฑป็ฎๆณ-Kmeans&Dbscanๅ็
โ โ โโโ ๐ 1-KMEANS็ฎๆณๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-KMEANSๅทฅไฝๆต็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-KMEANS่ฟญไปฃๅฏ่งๅๅฑ็คบ.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-DBSCAN่็ฑป็ฎๆณ.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-DBSCANๅทฅไฝๆต็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-DBSCANๅฏ่งๅๅฑ็คบ.mp4
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ
ญ็ซ ๏ผ้ป่พๅๅฝไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผ้ป่พๅๅฝ
โ โ โโโ ๐ 1-ๅคๅ็ฑป้ป่พๅๅฝๆดไฝๆ่ทฏ
โ โ โโโ ๐ 2-่ฎญ็ปๆจกๅๅ่ฝ
โ โ โโโ ๐ 3-ๅฎๆ้ขๆตๆจกๅ
โ โ โโโ ๐ 4-ไผๅ็ฎๆ ๅฎไน
โ โ โโโ ๐ 5-่ฟญไปฃไผๅๅๆฐ
โ โ โโโ ๐ 6-ๆขฏๅบฆ่ฎก็ฎ
โ โ โโโ ๐ 7-ๅพๅบๆ็ป็ปๆ
โ โ โโโ ๐ 8-้ธขๅฐพ่ฑๆฐๆฎ้ๅคๅ็ฑปไปปๅก
โ โ โโโ ๐ 9-่ฎญ็ปๅคๅ็ฑปๆจกๅ
โ โ โโโ ๐ 10-ๅๅคๆต่ฏๆฐๆฎ
โ โ โโโ ๐ 11-ๅณ็ญ่พน็็ปๅถ
โ โ โโโ ๐ 12-้็บฟๆงๅณ็ญ่พน็
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅไธ็ซ ๏ผๅณ็ญๆ ๅ็
โ โ โโโ ๐ 1-ๅณ็ญๆ ็ฎๆณๆฆ่ฟฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 2-็ต็ไฝ็จ.mp4
โ โ โโโ ๐ 3-ไฟกๆฏๅข็ๅ็.mp4
โ โ โโโ ๐ 4-ๅณ็ญๆ ๆ้ ๅฎไพ.mp4
โ โ โโโ ๐ 5-ไฟกๆฏๅข็็ไธgini็ณปๆฐ.mp4
โ โ โโโ ๐ 6-้ขๅชๆๆนๆณ.mp4
โ โ โโโ ๐ 7-ๅๅชๆๆนๆณ.mp4
โ โ โโโ ๐ 8-ๅๅฝ้ฎ้ข่งฃๅณ.mp4
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅไธ็ซ ๏ผๅณ็ญๆ ๅฎ้ชๅๆ
โ โ โโโ ๐ ๅณ็ญๆ
โ โ โโโ ๐ 1-ๆ ๆจกๅๅฏ่งๅๅฑ็คบ
โ โ โโโ ๐ 2-ๅณ็ญ่พน็ๅฑ็คบๅๆ
โ โ โโโ ๐ 3-ๆ ๆจกๅ้ขๅชๆๅๆฐไฝ็จ
โ โ โโโ ๐ 4-ๅๅฝๆ ๆจกๅ
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅไบ็ซ ๏ผๅณ็ญๆ ไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โ โโโ ๐ ็ฌฌไบ็ซ ๏ผๅณ็ญๆ
โ โ โโโ ๐ 1-ๆดไฝๆจกๅๆฆ่ฟฐ
โ โ โโโ ๐ 2-้ๅฝ็ๆๆ ่็น
โ โ โโโ ๐ 3-ๆดไฝๆกๆถ้ป่พ
โ โ โโโ ๐ 4-็ตๅผ่ฎก็ฎ
โ โ โโโ ๐ 5-ๆฐๆฎ้ๅๅ
โ โ โโโ ๐ 6-ๅฎๆๆ ๆจกๅๆๅปบ
โ โ โโโ ๐ 7-ๆต่ฏ็ฎๆณๆๆ
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ็ซ ๏ผ่็ฑป็ฎๆณๅฎ้ชๅๆ
โ โ โโโ ๐ ่็ฑป
โ โ โโโ ๐ 1-Kmenas็ฎๆณๅธธ็จๆไฝ
โ โ โโโ ๐ 2-่็ฑป็ปๆๅฑ็คบ
โ โ โโโ ๐ 3-ๅปบๆจกๆต็จ่งฃ่ฏป
โ โ โโโ ๐ 4-ไธ็จณๅฎ็ปๆ
โ โ โโโ ๐ 5-่ฏไผฐๆๆ -Inertia
โ โ โโโ ๐ 6-ๅฆไฝๆพๅฐๅ้็Kๅผ
โ โ โโโ ๐ 7-่ฝฎๅป็ณปๆฐ็ไฝ็จ
โ โ โโโ ๐ 8-Kmenas็ฎๆณๅญๅจ็้ฎ้ข
โ โ โโโ ๐ 9-ๅบ็จๅฎไพ-ๅพๅๅๅฒ
โ โ โโโ ๐ 10-ๅ็็ฃๅญฆไน
โ โ โโโ ๐ 11-DBSCAN็ฎๆณ
โ โโโ ๐ ็ฌฌๅ็ซ ๏ผ็บฟๆงๅๅฝๅฎ้ชๅๆ
โ โ โโโ ๐ ็บฟๆงๅๅฝ
โ โ โโโ ๐ 2-ๅๆฐ็ดๆฅๆฑ่งฃๆนๆณ
โ โ โโโ ๐ 3-้ขๅค็ๅฏน็ปๆ็ๅฝฑๅ
โ โ โโโ ๐ 4-ๆขฏๅบฆไธ้ๆจกๅ
โ โ โโโ ๐ 5-ๅญฆไน ็ๅฏน็ปๆ็ๅฝฑๅ
โ โ โโโ ๐ 6-้ๆบๆขฏๅบฆไธ้ๅพๅฐ็ๆๆ
โ โ โโโ ๐ 7-MiniBatchๆนๆณ
โ โ โโโ ๐ 8-ไธๅ็ญ็ฅๆๆๅฏนๆฏ
โ โ โโโ ๐ 9-ๅค้กนๅผๅๅฝ
โ โ โโโ ๐ 10-ๆจกๅๅคๆๅบฆ
โ โ โโโ ๐ 11-ๆ ทๆฌๆฐ้ๅฏน็ปๆ็ๅฝฑๅ
โ โ โโโ ๐ 12-ๆญฃๅๅ็ไฝ็จ
โ โ โโโ ๐ 13-ๅฒญๅๅฝไธlasso
โ โ โโโ ๐ 14-ๅฎ้ชๆป็ป
โ โ โโโ ๐ 1-ๅฎ้ช็ฎๆ ๅๆ.mp4
โ โโโ ๐ ่ฏพ็จ็ฎไป
โ โโโ ๐ ้กน็ฎๆชๅพ
โ โ โโโ ๐ 1.png
โ โ โโโ ๐ QQๆชๅพ20190624141129.png
โ โ โโโ ๐ QQๆชๅพ20190624141231.png
โ โ โโโ ๐ QQๆชๅพ20190624141330.png
โ โ โโโ ๐ QQๆชๅพ20190624141428.png
โ โโโ ๐ Pythonๆบๅจๅญฆไน ๅฎ่ฎญ่ฅ.docx
โโโ ๐ 02.ๆบๅจๅญฆไน ็ฎๆณ่ฏพไปถ่ตๆ
โโโ ๐ ๆบๅจๅญฆไน ็ฎๆณPPT
โ โโโ ๐ 1-AIๅ
ฅๅญฆๆๅ.pdf
โ โโโ ๐ 2-ๅๅฝ็ฎๆณ.pdf
โ โโโ ๐ 3-ๅณ็ญๆ ไธ้ๆ็ฎๆณ.pdf
โ โโโ ๐ 4-่็ฑป็ฎๆณ.pdf
โ โโโ ๐ 5-่ดๅถๆฏ็ฎๆณ.pdf
โ โโโ ๐ 6-ๆฏๆๅ้ๆบ.pdf
โ โโโ ๐ 7-ๆจ่็ณป็ป.pdf
โ โโโ ๐ 8-xgboost.pdf
โ โโโ ๐ 9-LDAไธPCA็ฎๆณ.pdf
โ โโโ ๐ 10-EM็ฎๆณ.pdf
โ โโโ ๐ 11-็ฅ็ป็ฝ็ป.pdf
โ โโโ ๐ 12-word2vec.pdf
โ โโโ ๐ ๆๆฌๅๆ.pdf
โ โโโ ๐ ๆถ้ดๅบๅๅๆ.pdf
โโโ ๐ ้จๅไปฃ็ ่ตๆ
โโโ ๐ 1-็บฟๆงๅๅฝๅ็ๆจๅฏผ
โ โโโ ๐ 2-ๅๅฝ็ฎๆณ.pdf
โโโ ๐ 2-็บฟๆงๅๅฝไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โโโ ๐ ็บฟๆงๅๅฝ-ไปฃ็ ๅฎ็ฐ.zip
โโโ ๐ 3-ๆจกๅ่ฏไผฐๆนๆณ
โ โโโ ๐ img
โ โโโ ๐ ๆจกๅ่ฏไผฐๆนๆณ.ipynb
โโโ ๐ 3-็บฟๆงๅๅฝๅฎ้ชๅๆ
โ โโโ ๐ ็บฟๆงๅๅฝ-ๅฎ้ช.zip
โโโ ๐ 5-้ป่พๅๅฝไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โโโ ๐ ้ป่พๅๅฝ-ไปฃ็ ๅฎ็ฐ.zip
โโโ ๐ 6-้ป่พๅๅฝๅฎ้ชๅๆ
โ โโโ ๐ ้ป่พๅๅฝ-ๅฎ้ช.zip
โโโ ๐ 7-่็ฑป็ฎๆณ-Kmeans&Dbscanๅ็
โ โโโ ๐ 4-่็ฑป็ฎๆณ.pdf
โโโ ๐ 8-Kmeansไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โโโ ๐ Kmeans-ไปฃ็ ๅฎ็ฐ.zip
โโโ ๐ 9-่็ฑป็ฎๆณๅฎ้ชๅๆ
โ โโโ ๐ mldata
โ โโโ ๐ ่็ฑป็ฎๆณ-ๅฎ้ช.zip
โโโ ๐ 10-ๅณ็ญๆ ๅ็
โ โโโ ๐ 3-ๅณ็ญๆ ไธ้ๆ็ฎๆณ.pdf
โโโ ๐ 11-ๅณ็ญๆ ไปฃ็ ๅฎ็ฐ
โ โโโ ๐ ๅณ็ญๆ -ไปฃ็ ๅฎ็ฐ.zip
โโโ ๐ 12-ๅณ็ญๆ ๅฎ้ชๅๆ
โ โโโ ๐ ๅณ็ญๆ ็ฎๆณ-ๅฎ้ช.zip
โโโ ๐ 13-้ๆ็ฎๆณๅ็
โ โโโ ๐ 3-ๅณ็ญๆ ไธ้ๆ็ฎๆณ.pdf
โโโ ๐ 14-้ๆ็ฎๆณๅฎ้ชๅๆ
โ โโโ ๐ mldata
โ โโโ ๐ ้ๆบๆฃฎๆไธ้ๆ็ฎๆณ-ๅฎ้ช.zip
โโโ ๐ 15-ๆฏๆๅ้ๆบๅ็ๆจๅฏผ
โโโ ๐ 6-ๆฏๆๅ้ๆบ.pdf
่ฏ่ฎบ (0)