Python视频课程资源介绍
Python教程目录:
┣━Python就业班
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┣━02 多任务
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┣━02-进程
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┣━05-进程、线程的区别
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┣━07-进程池概述.mp4
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┣━08-进程池的创建
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┣━03-使用Process完成多进程
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┣━01-线程知识点复习.mp4
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┣━02-进程、程序的概念
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┣━04-使用Process完成多进程-补充
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┣━09-案例:多任务文件夹copy
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┣━06-通过队列完成进程间通信
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┣━01-线程
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┣━04-通过继承Thread类完成创建线程
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┣━05-通过继承Thread类完成创建线程-补充
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┣━01-多任务介绍、以及Thread的基本使用
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┣━10-死锁、银行家算法
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┣━03-查看正在运行的线程、主线程等待子线程先结束
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┣━11-案例:多线程版udp聊天器
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┣━06-多线程共享全局变量
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┣━09-同步概念、互斥锁解决资源竞争的问题
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┣━08-创建线程是指定传递的参数、多线程共享全局变量的问题
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┣━02-Thread创建线程 完成多任务
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┣━07-多线程共享全局变量-args参数
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┣━03-协程
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┣━01-迭代器
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┣━05-生成器-1
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┣━06-生成器-2-send方式
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┣━07-(重点)生成器-小总结
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┣━03-(重点)迭代器的应用
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┣━08-使用yield完成多任务
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┣━10-案例:图片下载器
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┣━11-(重点)进程、线程、协程对比
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┣━02-完善迭代器
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┣━04-迭代器使用的其他方式
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┣━09-使用greenlet、gevent完成多任务
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┣━08 首页布局案例和移动布局
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┣━02-CSS3动画
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┣━07transiton动画02
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┣━05transiton动画01
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┣━01翻面动画02
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┣━02animation动画
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┣━03loading动画
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┣━06走路动画
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┣━08transform
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┣━09复习-tansform变形-翻面动画01
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┣━04圆角-透明度-rgba
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┣━06-CSS3前缀和H5新增标签
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┣━02h5新增标签-表单控件-属性
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┣━01css3前缀
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┣━03-CSS3选择器和CSS权重
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┣━01css权重
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┣━04-屏幕适配
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┣━03流体布局
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┣━01视口-retina屏幕适配
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┣━02背景图尺寸设置
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┣━04响应式布局
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┣━05-移动端布局实例
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┣━01复习-rem布局原理
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┣━04rem首页布局03
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┣━05rem首页布局
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┣━02cssrem安装-流体布局制作首页
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┣━03rem首页布局02
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┣━06rem首页布局01.mp4
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┣━01-首页布局
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┣━01首页布局03
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┣━03重置样式reset.css
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┣━02首页布局04
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┣━04首页头部制作
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┣━05首页logo-搜索框-购物车
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┣━23 深度学习
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┣━08-卷积神经网络
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┣━02_激活层与池化层
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┣━04卷积神经网络识别手写数字
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┣━01_卷积神经网络介绍以及卷积层结构
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┣━03面试题分析
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┣━06-文件读取分析存储
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┣━05tfrecords文件的读取与存储
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┣━02图片文件读取
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┣━01图像基本知识分析
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┣━03二进制文件读取分析
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┣━04二进制文件读取
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┣━09-验证码识别
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┣━01_第六天复习
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┣━02_验证码识别原理分析
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┣━04_验证码识别的实现
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┣━03_验证码识别程序流程以及图片数据的处理
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┣━02-图和会话
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┣━04_会话的run方法.mp4
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┣━02_图
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┣━01tensorflow图的结构.mp4
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┣━03_会话
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┣━04-变量和模型保存加载
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┣━03_trainable,学习率的调整,梯度爆炸
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┣━05_模型的保存与加载
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┣━06自定义命令行参数
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┣━02_线性回归的原理复习以及实现
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┣━01可视化学习
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┣━04_增加损失值等变量显示
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┣━03-张量和基本运算
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┣━02运算API介绍
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┣━01张量的定义以及数据
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┣━07-简单神经网络
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┣━03_简单的神经网络实现手写数字图片识别
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┣━02_神经网络结构
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┣━01_感知机模型
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┣━04_简单的单层神经网络预测手写数字图片
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┣━01-TensorFlow介绍
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┣━01_tensorflow基本介绍
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┣━05-数据读取
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┣━04_CSV文件读取案例
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┣━01_tensorflow解决读取数据、实现同步模拟
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┣━03_文件读取流程
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┣━02_队列管理器和协程协调器实现异步读取训练
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┣━10-分布式系统和线性回归
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┣━02自实现一个线性回归
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┣━01_分布式的原理,架构,更新参数模式
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┣━24 数据结构和算法
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┣━04-栈与队列
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┣━01-栈的实现
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┣━02队列与双端队列的实现.mp4
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┣━03-栈与队列的概念.mp4
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┣━06-树与树算法
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┣━03-二叉树的概念
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┣━04-二叉树的实现
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┣━05-二叉树的先序、中序、后序遍历
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┣━02-树的概念
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┣━01-二叉树的广度优先遍历
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┣━06-二叉树由遍历确定一棵树
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┣━02-顺序表
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┣━01-内存、类型本质、连续存储
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┣━02-顺序表添加与删除元素_Python列表的实现
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┣━03-基本顺序表与元素外围顺序表
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┣━05-顺序表数据区替换与扩充
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┣━04-顺序表的一体式结构与分离式结构
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┣━05-排序与搜索
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┣━10-二分查找时间复杂度
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┣━13-希尔排序实现
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┣━04-快速排序
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┣━06-排序算法的稳定性
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┣━09-插入排序1
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┣━11-归并排序_代码执行流程
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┣━15-归并排序时间复杂度及排序算法复杂度对比
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┣━16快速排序实现2
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┣━05-冒泡排序及实现
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┣━14-插入排序2
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┣━07-希尔排序
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┣━02-二分查找
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┣━08-选择排序算法及实现
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┣━01-插入算法
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┣━03-归并排序
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┣━12-快速排序实现1
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┣━01-数据结构和算法基础
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┣━04-算法引入
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┣━08-常见时间复杂度与大小关系
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┣━05-Python列表类型不同操作的时间效率
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┣━03-数据结构引入
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┣━07-Python列表与字典操作的时间复杂度
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┣━01-代码执行时间测量模块timeit
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┣━06-最坏时间复杂度与计算规则
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┣━02时间复杂度与大O表示法
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┣━03-链表
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┣━08-单向循环链表删除元素
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┣━02链表的提出
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┣━03双向链表及添加元素
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┣━06-双向链表删除元素
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┣━10-单向循环链表删除元素复习及链表扩展
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┣━11-单链表的判空、长度、遍历与尾部添加结点的代码实现
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┣━12-单链表尾部添加和在指定位置添加
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┣━05单向循环链表添加元素
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┣━07-Python中变量标识的本质
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┣━13-单链表查找和删除元素
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┣━04-单链表的ADT模型
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┣━09-单链表及结点的定义代码
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┣━01-单向循环链表遍历和求长度
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┣━14单链表与顺序表的对比
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┣━25-36章为老师发的线上课程
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┣━33 深度学习必备原理与实战4
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┣━框架:Caffe框架常用工具
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┣━3-对训练结果进行分类任务
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┣━1-生成网络配置文件
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┣━2-对训练的网络模型绘制LOSS曲线
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┣━框架:深度学习框架Caffe网络配置
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┣━3-网络配置文件-计算层
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┣━1-CAFFE简介
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┣━2-网络配置文件-数据层
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┣━4-超参数solver文件
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┣━框架:Caffe框架小技巧
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┣━1-使用命令行训练网络
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┣━3-绘制网络结构图
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┣━2-使用python定义自己的层
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┣━框架:Caffe制作数据源
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┣━2-多label问题之HDF5数据源
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┣━1-制作LMDB数据源
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┣━32 深度学习必备原理与实战3
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