验证码识别入门教程(11.49G)
验证码识别入门教程(11.49G)〖课程介绍〗:
验证码识别入门教程(11.49G)
〖课程目录〗:
验证码识别入门班
环境
├──PyCharm
| └──jetbrains-agent-latest.zip2.25M
├──Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe631.32M
├──cuda_10.0.130_411.31_win10.exe2.04G
├──cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5.zip208.93M
├──torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl715.45M
├──torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl976.56kb
└──vs_community__1967431526.1612432349.exe1.34M
课件
├──02课件.zip0.28kb
├──04课件.zip0.45kb
├──05课件.zip0.49kb
├──06课件.zip0.38kb
├──07课件.zip0.50kb
├──08课件.zip0.43kb
├──09课件.zip0.60kb
├──10课件.zip0.77kb
├──11课件.zip0.46kb
├──12课件.zip0.77kb
├──13课件.zip0.53kb
├──14课件.zip0.53kb
├──15课件.zip0.71kb
├──16课件.zip0.43kb
├──17课件.zip0.65kb
├──18课件.zip1.05kb
├──19课件.zip1.21kb
├──20课件.zip2.08kb
├──21-25课件.zip18.32kb
├──26-27课件.zip1.71kb
├──28课件.zip82.49kb
├──29课件.zip0.38kb
├──30-32课件.zip30.34kb
├──33课件.zip0.95kb
├──34课件.zip0.97kb
├──35课件.zip32.34M
├──36-37课件.zip1.64M
├──38课件.zip0.72kb
├──39课件.zip282.85kb
├──40课件.zip284.02kb
├──41课件.zip0.31kb
├──42-43课件.zip321.53M
├──44-48课件.zip19.63M
├──49课件.zip0.21kb
├──50课件(加餐).zip0.77kb
├──51-54课件.zip360.25M
└──55课件.zip744.99M
视频
├──01.课程介绍.mp489.00M
├──02.PytorchGPU环境配置.mp4205.21M
├──03.PyCharm安装与配置.mp489.65M
├──04.Python基础(变量与数据类型).mp453.33M
├──05.Python基础(输出与输入).mp473.11M
├──06.Python基础(运算符).mp442.84M
├──07.Python基础(条件语句).mp435.58M
├──08.Python基础(循环).mp455.35M
├──09.Python基础(字符串).mp467.84M
├──10.Python基础(列表).mp4101.67M
├──11.Python基础(元组).mp429.51M
├──12.Python基础(字典与集合).mp4104.46M
├──13.Python基础(公共操作).mp459.76M
├──14.Python基础(推导式).mp432.60M
├──15.Python基础(函数).mp491.45M
├──16.Python基础(lambda).mp433.03M
├──17.Python基础(文件操作).mp453.45M
├──18.Python基础(面向对象1).mp475.66M
├──19.Python基础(面向对象2).mp4130.91M
├──20.Python基础(模块和包).mp432.89M
├──21.Pytorch基础(tensor的创建和数据类型).mp484.52M
├──22.Pytorch基础(tensor的方法1).mp475.59M
├──23.Pytorch基础(tensor的方法2).mp472.21M
├──24.Pytorch基础(tensor的切片).mp420.24M
├──25.Pytorch基础(使用GPU运算).mp429.59M
├──26.Pytorch基础(数据加载).mp4120.06M
├──27.Pytorch基础(图像预处理).mp488.20M
├──28.Pytorch基础(全连接层详解).mp4379.48M
├──29.Pytorch基础(onehot编码).mp480.09M
├──30.Pytorch基础(损失函数的使用).mp487.70M
├──31.Pytorch基础(交叉熵实现详解).mp4419.14M
├──32.Pytorch基础(softmax实现详解).mp480.64M
├──33.Pytorch基础(模型训练和保存).mp4150.76M
├──34.Pytorch基础(模型的评估)_转_标准.mp490.13M
├──35.手写数字识别(FC).mp481.02M
├──36.卷积网络(相关参数介绍).mp4112.63M
├──37.卷积网络详解.mp4201.98M
├──38.手写数字识别(CNN).mp4110.90M
├──39.LSTM网络详解.mp4178.69M
├──40.手写数字识别(LSTM).mp466.57M
├──41.经典卷积网络简介.mp489.39M
├──42.cifar10识别(ResNet)28.16.mp4214.17M
├──43.ResNet18网络细节.mp4317.20M
├──44.不定长文本识别(数据集准备).mp4104.36M
├──45.不定长文本识别(自定义Dataset1).mp4133.27M
├──46.不定长文本识别(自定义Dataset2).mp4137.08M
├──47.不定长文本识别(主干特征提取网络的构建).mp4182.07M
├──48.不定长文本识别(LSTM的构建).mp4164.61M
├──49.不定长文本识别(CTCLoss详解).mp4518.69M
├──50.(加餐)不定长验证码识别(单张验证码识别).mp472.70M
├──50.不定长文本识别(训练版).mp465.75M
├──51.目标检测网络介绍.mp455.40M
├──52.VOC数据集介绍.mp4793.58kb
├──53.使用CenterNet训练自己的数据集.mp4240.48M
├──54.滑块缺口与图标点击的识别.mp453.38M
├──55.文字点击的识别(yolov4).mp473.90M
├──56.CenterNet整体网络结构.mp437.58M
├──57.CenterNet中的主干特征提取网络.mp456.55M
├──58.CenterNet上采样过程与centerhead.mp456.17M
└──59.课程总结.mp466.98M
〖视频截图〗:
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