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本教程为详解介绍了高效处理数据的pandas,nympy,dataframe在数据分析方面的应用。
3天带你玩转深度学习

01上节回顾
02课程安排
03深度学习与机器学习区别
04深度学习框架
05TensorFlow结构
06图的介绍
07Tensorboard的介绍
08Operation的介绍
09会话的介绍
10张量的属性与生成-超清
11张量的修改与运算
10张量的属性与生成
11张量的修改与运算
12变量的介绍
13基础API和高级API
14案例:自实现线性回归
15案例代码注意点
16增加变量显示
17添加命名空间
18模型保存
19命令行参数设置
20学习计划
21上节回顾
22今日安排
23文件读取通用流程
24图片读取狗图片读取案例
25二进制文件读取流程分析
26二进制文件读取案例
27tfrecords文件存储
28tfrecords文件读取
29神经网络基础
30神经网络原理
31案例用全连接对手写数字识别
32准确率计算
33总结
34上节回顾
35今日安排
36卷积神经网络介绍
37卷积神经网络结构
38卷积层设计
39激活函数
40不同激活函数演示
41池化层
42卷积神经网络设计
43CNN识别手写数字代码实现
44验证码识别案例分析
45验证码识别案例流程分析
46验证码识别代码01
47验证码识别代码02
48验证码识别代码03
49调节参数
50总结
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