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内容详情：12-感受野的作用.mp4.mp4 10-VGG网络架构.mp4.mp4 3-卷积特征值计算方法.mp4.mp4 8-池化层的作用.mp4.mp4 9-整体网络架构.mp4.mp4 7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4.mp4 5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4.mp4 1-卷积神经网络应用领域.mp4.mp4 11-残差网络Resnet.mp4.mp4 4-得到特征图表示.mp4.mp4 6-边缘填充方法.mp4.mp4 2-卷积的作用.mp4.mp4 2-1深度学习应用领域.mp4.mp4 3-1计算机视觉任务.mp4.mp4 6-损失函数的作用.mp4.mp4 5-得分函数.mp4.mp4 7-前向传播整体流程.mp4.mp4 4-视觉任务中遇到的问题.mp4.mp4 1-1深度学习要解决的问题.mp4.mp4 5-正则化与激活函数.mp4.mp4 3-神经网络架构细节.mp4.mp4 6-神经网络过拟合解决方法.mp4.mp4 1-返向传播计算方法.mp4.mp4 4-神经元个数对结果的影响.mp4.mp4 2-神经网络整体架构.mp4.mp4 3-模型整体框架.mp4.mp4 2-词向量模型通俗解释.mp4.mp4 4-训练数据构建.mp4.mp4 5-CBOW与Skip-gram模型.mp4.mp4 6-负采样方案.mp4.mp4 1-RNN网络架构解读.mp4.mp4 百度翻译逆向.mp4.mp4 点触验证补录.mp4.mp4 加密解密.mp4.mp4 js渗透二.mp4.mp4 滑动验证.mp4.mp4 字体反扒.mp4.mp4 字符验证码.mp4.mp4 mitm下.mp4.mp4 selenium.mp4.mp4 js三.mp4.mp4 appium+mitm.mp4.mp4 mitm上.mp4.mp4 appium.mp4.mp4 网页解析.mp...等。
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