深度时序公开课05：时间序列卷积的运算流程
1.1万播放
5.6万
36
2022-07-30 11:45:52
865
702
2216
670
课程总结
收起全部章节
关闭课程总结
暂无课程总结
使用Matlab和eeglab进行脑电数据分析与数据提取。
（ps:视频中用到的数据是我师兄的，所以不能共享噢！）
默认收藏夹
18/36
加载中...
2万播放
3784播放
5.6万播放
最新QT从入门到实战完整版|传智教育
341.5万播放
01 课程安排
04:32
02 Qt简介以及优点和成功案例
11:59
03 QtCreator简介
06:24
04 创建第一个Qt程序
26:38
05 命名规范以及快捷键
21:17
06 QPushButton创建
18:10
07 对象树
15:15
08 Qt中的坐标系
01:54
09 信号和槽-点击按钮关闭窗口
15:38
10 自定义的信号和槽
22:11
11 自定义的信号和槽发生重载的解决
12:18
12 信号连接信号
09:54
13 Qt4版本信号槽连接
16:29
14 Lambda表达式
23:18
15 信号槽的总结
04:06
01 课程回顾
13:12
02 QMainWindow_菜单栏和工具栏
30:07
03 QMainWindow_状态栏、铆接部件、核心部件
13:49
04 资源文件添加
16:13
05 模态和非模态对话框创建
16:03
06 消息对话框
14:26
07 其他标准对话框
14:43
08 登陆窗口布局
26:05
09 控件-按钮组
21:16
10 QListWidget控件
09:40
11 QTreeWidget树控件
11:46
12 QTableWidget控件
12:09
13 其他常用控件介绍
26:13
001 课程回顾
18:36
02 自定义控件封装
24:25
03 Qt中的鼠标事件
31:22
04 定时器1
12:32
05 定时器2
07:51
06 event事件分发器
14:20
07 事件过滤器
09:04
08 绘图事件
21:26
09 绘图高级设置
09:11
10 手动调用绘图事件
10:26
11 绘图设备
29:37
12 QFile文件读写操作
21:34
13 QFileInfo文件信息读取
13:04
0001 课程回顾
16:17
02 案例简介
02:55
03 创建项目以及添加资源
05:49
04 项目基本配置
13:29
05 开始按钮创建
29:49
06 选择关卡场景基本配置
21:01
07 上午课程回顾
05:33
08 返回按钮的图片切换
08:45
09 开始场景与选关场景的切换实现
08:52
10 选择关卡按钮创建
19:56
11 翻金币场景的基本配置
20:11
12 显示选择的关卡号
08:22
00001 课程回顾
09:56
02 金币类的封装
14:01
03 每个关卡的默认显示实现
13:49
04 金币翻转特效实现
19:47
05 实现周围金币的翻转
18:46
06 判断游戏是否胜利并且禁用按钮
10:12
07 胜利图片实现
09:22
08 设置音效
15:57
09 项目优化将场景切换的位置保持一致
05:50
10 项目打包以及游戏扩展.
09:09
2023年最新C#/.NET7 零基础到多项目实战大全(C#/SqlServer/MySQL/WPF/Winform/NetCore/HTML/CSS/JS)
25.2万播放
1.C#与 .NET(新)
13:06
2.安装VS2022开发工具
09:17
3.cs文件结构
10:10
4.文件结构及主函数
05:12
5.C#新语法-namespace使用
03:17
6.关键字
13:16
7.注释的技巧
13:13
8.整数变量及类型转换
13:09
9.浮点型
06:23
10.decimal
04:31
11.bool与值类型
08:42
12.字符串类型的使用与拼接转化
12:15
13.神奇的null
07:08
14.表达式
20:44
15.作用域
07:36
16.分支语句-if
18:05
17.分支语句-switch语法及其简化写法
13:35
18.for循环即数据筛选
12:29
19.while循环及使用场景
16:43
20.数组申明及遍历
17:32
21.案例一实操
13:41
22.案例一 思考题
17:37
23.显示转换的方式与坑
13:18
24.案例二
20:07
25.函数与方法
18:06
26.参数修饰符-out
08:07
27.参数修饰符-ref 和 params
11:14
28.封装案例
06:53
29.面向对象的概念
21:12
30.类与对象
08:56
31.类的设计与数据建模
10:31
32.类的创建与使用
27:57
33.访问修饰符
13:23
34.静态对象与扩展方法
11:12
35.类的继承-1
19:43
36.类的继承-2
10:58
37.里氏替换原则原理及使用场景
12:50
38.父类转子类的两种方案
11:47
39.C#接口
16:51
40.接口案例与构造函数
12:49
41.多态
21:10
42.C#11原始字符串 & 部分类
20:37
43.引用类型与值类型1
11:00
44.值类型与引用类型实操
09:53
45.集合-完美无缺
22:06
46.ArrayList-完美？or坑爹？
06:35
47.装箱与拆箱
05:54
48.List集合与泛型
16:44
49.List集合操作复杂数据类型和内置方法的使用
17:37
50.List实战练习-1
10:48
51.List实战案例-2
11:33
52.List实战案例-3
08:46
53.字典的创建与赋值
17:41
54.键值对类型详解及模拟
11:12
55.总结提示与未来展望
07:27
数据库基础-1.数据库的概念和分类
20:58
数据库基础-2.安装SqlServer
06:19
数据库基础-3.数据库的创建与删除
10:15
数据库基础-4.数据库字符串类型解析
13:31
数据库基础-5.主键的使用
12:13
数据库基础-6.C#从数据库中或者数据并展示
15:02
从游戏开发理解面向对象-01.开发前准备工作
11:19
从游戏开发理解面向对象-02.实现祭司行走功能
10:25
从游戏开发理解面向对象-03.实现祭司发动光弹攻击
12:50
从游戏开发理解面向对象-04.给十字军添加刚体
03:11
从游戏开发理解面向对象-05.配置光弹杀伤力与祭司攻击加成
10:06
从游戏开发理解面向对象-06.配置十字军生命值与生命值损耗
09:09
从游戏开发理解面向对象-07.为十字军增加远程防御
04:06
从游戏开发理解面向对象-08.父类的提取与面向对象开发思想的深化
14:02
QT快速入门 | 最简单最简洁的QT入门教程 | 嵌入式UI
137.1万播放
1、QT开发概述
14:33
2、QT的编译
29:17
3、开发工具-QtCreator
21:34
4、信号与槽
17:47
5、Qt实现四则运算计算器
42:29
6、QObject定时器
16:07
7、QTimer定时器
13:09
8、Qt文件操作
28:18
9、事件实现文件保存
13:59
10、TCP客户端
24:07
11、TCP服务器
14:04
12、Qt启动新窗口
18:57
13、多线程
16:38
14、自定义信号
10:30
15、MySQL数据库
20:51
16、QTableView
13:21
17、代码问题修复
38:23
4885.2万播放
HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门.
19.1万播放
1.课程简介
01:25
2.huggingface简介与安装
03:46
3.使用字典和分词工具
09:22
4.数据集的操作
02:25
5.使用评价函数
00:56
6.使用管道函数
01:58
7.实战任务1中文分类
05:08
8.实战任务2中文填空
02:49
9.实战任务3中文句子关系推断
02:51
2431.9万播放
这个动画是属于老鼠的青春
469.4万播放
这个动画是属于老鼠的青春
05:18
部分画画制作过程
01:28
不会还有人没听【2025】最新 李宏毅大佬的深度学习与机器学习吧？？？
61.9万播放
1. 【机器学习2022】开学喽~ 又要周更了~
32:36
2. 第 1 讲：机器学习基本概念简介上
50:00
3. 第 1 讲：深度学习基本概念简介下
58:35
4. ML 2022 PyTorch Tutorial 1
31:01
5. ML 2022 PyTorch Tutorial 2
15:52
6. ML 2022 PyTorch Tutorial Colab
12:35
7. 第 1 讲（选修）：深度学习介绍
46:31
8. 第 1 讲（选修）：反向传播
31:26
9. 第 1 讲（选修）：预测神奇宝贝CP
01:18:36
10. 第 1 讲（选修）：神奇宝贝分类
01:09:41
11. 第 1 讲（选修）：逻辑回归
01:07:14
12. 第 2 讲：机器学习任务攻略
51:24
13. 第 2 讲：类神经网络训练不起来怎么办（一）局部最小值 (local minima)与鞍点(saddle point)
33:45
14. 第 2 讲：类神经网络训练不起来怎么办（二）批次 (batch) 与动量(momentum)
30:59
15. 第 2 讲：类神经网络训练不起来怎么办 (三)：自动调整学习速率 (Learning Rate)
37:43
16. 第 2 讲：类神经网络训练不起来怎么办(四)：损失函数(Loss) 也可能有影响
19:28
17. 【机器学习 2022】重温神奇宝贝和数码宝贝分类器——谈谈机器学习的原理
01:14:01
18. 第 2 讲（选修）：Gradient Descent（AOE 演示）
02:36
19. 第 2 讲（选修）： Gradient Descent（Minecraft 演示）：超越 Adam
01:41
20. 第 2 讲（选修）： Optimization for Deep Learning (1_2)
54:36
21. 第 2 讲（选修）： Optimization for Deep Learning (2_2)
54:32
22. 第 3 讲：卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)
55:40
23. 【机器学习2022】为什么用了验证集结果还是过拟合了呢？
08:56
24. 【机器学习 2022】鱼与熊掌可以兼得的深度学习
41:35
25. 第 3 讲（选修）：Spatial Transformer Layer
32:56
26. 第 4 讲：自注意力机制 (Self-attention) (上)
28:18
27. 第 4 讲：自注意力机制 (Self-attention) (下)
45:58
28. 第 4 讲（选修）：RNN（Part I）
49:01
29. 第 4 讲（选修）：RNN (Part II)
01:30:51
30. 第 4 讲（选修）：GNN (1_2)
39:03
31. 第 4 讲（选修）：GNN (2_2)
01:11:37
32. 第 5 讲：Transformer (上)
32:48
33. 第 5 讲：Transformer (下)
01:00:34
34. 【机器学习 2022】各种各样神奇的自注意力机制 (Self-attention) 变型
01:11:16
35. 第 5 讲（选修）：Non-Autoregressive Sequence Generation
01:01:53
36. 第 5 讲（选修）：Pointer Network
13:35
37. 第6讲：生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) (上) – 基本概念介绍
39:09
38. 第6讲：生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) (中) – 理论介绍与WGAN
46:41
39. 第6讲：生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) (三) – 生成器效率评估与条件生成
49:47
40. 第6讲：生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) (四) – Cycle GAN
23:41
41. 第 6 讲（选修）：GAN 理论（第 1 部分）
01:20:19
42. 第 6 讲（选修）：GAN 理论（第 2 部分）
25:05
43. 第 6 讲（选修）：GAN 理论（第 3 部分）
50:08
44. 第 6 讲（选修）：VAE
01:03:32
45. 第 6 讲（选修）：Flow-based Generative Model
01:07:52
46. 第 7 讲：自监督学习 (Self-supervised Learning) (一)
07:10
47. 第 7 讲：自监督学习 (Self-supervised Learning) (二) – BERT简介
50:41
48. 第 7 讲：自监督学习(Self-supervised Learning) (三) – BERT的奇闻异事
24:14
49. 第 7 讲：自监督学习(Self-supervised Learning) (四) – GPT的野望
17:04
50. 第 7 讲（选修）：BERT（第 1 部分）
50:09
51. 第 7 讲（选修）：BERT（第 2 部分）
01:11:48
52. 第 7 讲（选修）：GPT-3
29:58
53. 第 8 讲：自编码器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念
19:01
54. 第 8 讲：自编码器(Auto-encoder) (下) – 更多应用
30:35
55. 第 8 讲（选修）：PCA
01:40:21
56. 第 8 讲（选修）：t-SNE
30:59
57. 第 9 讲：机器学习的可解释性 (Explainable ML) (上)
49:09
58. 第 9 讲：机器学习的可解释性 (Explainable ML) (下)
22:46
59. 第10讲：来自人类的恶意攻击(Adversarial Attack) (一) – 基本概念
29:50
60. 第10讲：来自人类的恶意攻击(Adversarial Attack)下) – 类神经网络能否躲过人类的恶意？
46:34
61. 第11讲：概述领域自适应 (Domain Adaptation)
34:33
62. 第 12 讲：概述增强式学习(Reinforcement Learning, RL) (一)
45:02
63. 第 12 讲：概述增强式学习(Reinforcement Learning, RL) (二)
41:15
64. 第 12 讲：概述增强式学习(Reinforcement Learning, RL)(三) - Actor-Critic
34:41
65. 第 12 讲：概述增强式学习(Reinforcement Learning, RL)(四)
17:35
66. 第 12 讲：概述增强式学习(Reinforcement Learning, RL) (五)
27:08
67. 第 13 讲：神经网络压缩 (Network Compression) (一)
29:32
68. 第 13 讲：神经网络压缩 (Network Compression) (二)
56:46
69. 第 13 讲（选修）：Proximal Policy Optimization (PPO)
41:34
70. 第 13 讲（选修）： Q-learning (Basic Idea)
49:44
71. 第 13 讲（选修）：Q-learning (Advanced Tips)
38:31
73. 第 14 讲：机器终身学习 (Life Long Learning, LL)(二)
36:39
74. 第 15 讲：元学习Meta Learning (一)
46:21
75. 第 15 讲：元学习Meta Learning (二)
31:37
76. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (1_9)
07:41
77. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (2_9)
07:52
78. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (3_9)
10:22
79. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (4_9)
05:15
80. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (5_9)
13:22
81. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (6_9)
06:33
82. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (7_9)
08:54
83. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (8_9)
05:11
84. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – MAML (9_9)
06:53
85. 第 15 讲（选修）：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (1_3)
11:40
86. 第 15 讲（选修）：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (2_3)
10:06
87. 第 15 讲（选修）：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM (3_3)
10:39
88. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – Metric-based (1_3)
10:30
89. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – Metric-based (2_3)
05:15
90. 第 15 讲（选修）：Meta Learning – Metric-based (3_3)
11:30
91. 第 15 讲（选修）：Meta Learning - Train+Test as RNN
07:48
学到就是赚到！B站2023最新【李宏毅机器学习】全套教程（国语版）！2023年继续卷起来！（AI/人工智能/机器学习/深度学习/强化学习）
3274播放
1.(正课)【生成式AI】ChatGPT原理剖析(1_3)-对 ChatGPT (Av737568079,P1)
19:59
2.(正课)【生成式AI】ChatGPT原理剖析(2_3)-预训练 (Pre-t(Av737568079,P2)
26:24
3.(正课)【生成式AI】ChatGPT原理剖析(3_3)-ChatGPT 所带(Av737568079,P3)
13:22
4.(正课)【生成式AI】用 ChatGPT 和Midjourney来玩文字冒险(Av737568079,P4)
20:16
5.(延申)ChatGPT(可能)是怎么炼成的-GPT社会化的过程(Av737568079,P5)
17:55
6.(选修)Brief Introduction of Deep Learnin(Av737568079,P6)
46:31
7.(选修)Backpropagation(Av737568079,P7)
31:27
8.(选修)Regression - Case Study(Av737568079,P8)
01:18:36
9.(选修)Classification(Av737568079,P9)
01:09:41
10.(选修)Logistic Regression(Av737568079,P10)
01:07:14
11.(作业)Colab Tutorial (introduction + de(Av737568079,P11)
28:41
12.(作业)PyTorch Tutorial (introduction + (Av737568079,P12)
40:48
13.(作业)Homework 1 (introduction + sample(Av737568079,P13)
34:34
14.(作业选修)预测本频道观看人数 (上) - 机器学习基本概念简介(Av737568079,P14)
50:00
15.(作业选修)预测本频道观看人数 (下) - 深度学习基本概念简介(Av737568079,P15)
58:35
PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】
848.2万播放
P1. PyTorch环境的配置及安装（Configuration and Installation of PyTorch)【PyTorch教程】
14:26
P2. Python编辑器的选择、安装及配置（PyCharm、Jupyter安装）【PyTorch教程】
12:42
【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False
05:53
P3. Python学习中的两大法宝函数（当然也可以用在PyTorch）
09:12
P4. PyCharm及Jupyter使用及对比
16:39
P5. PyTorch加载数据初认识
11:11
P6. Dataset类代码实战
25:17
P7. TensorBoard的使用（一）
16:31
P8. TensorBoard的使用（二）
11:16
P9. Transforms的使用（一）
18:28
P9. Transforms的使用（二）
08:03
常见的Transforms（一）
18:20
常见的Transforms（二）
21:24
torchvision中的数据集使用
22:51
DataLoader的使用
22:16
神经网络的基本骨架-nn.Module的使用
15:57
土堆说卷积操作（可选看）
26:37
神经网络-卷积层
28:46
神经网络-最大池化的使用
24:26
神经网络-非线性激活
13:23
神经网络-线性层及其他层介绍
23:22
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用
26:00
损失函数与反向传播
31:58
优化器（一）
17:38
现有网络模型的使用及修改
23:29
网络模型的保存与读取
16:49
完整的模型训练套路（一）
27:34
完整的模型训练套路（二）
22:22
完整的模型训练套路（三）
05:22
利用GPU训练（一）
15:21
利用GPU训练（二）
08:11
完整的模型验证套路
18:41
【完结】看看开源项目
10:13
手把手带你做毕设：基于知识图谱构建医疗问答系统，从环境搭建到项目实战，看完就能跑通！
9440播放
1.01知识图谱项目整体介绍
01:06:39
2.02软件安装
03:35
3.03-1CQL实现增删改查
07:36
4.03-2Py2neo实现增删改查
17:18
5.04建立一个基本的数据库
20:37
6.05-1课程内容引入介绍
19:31
7.05-2如何建立医疗知识图谱
37:20
8.05-3如何设置问答机器人
28:20
9.05-4问答机器人debug过程
15:21
10.05-5问答机器人debug补充
00:33
1-项目概述与整体架构分析.mp4
07:32
2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
07:26
3-任务流程概述.mp4
05:49
4-环境配置与所需工具包安装.mp4
06:36
5-提取数据中的关键字段信息.mp4
11:36
6-创建关系边.mp4
08:18
7-打造医疗知识图谱模型.mp4
10:55
8-加载所有实体数据.mp4
06:53
9-实体关键词字典制作.mp4
08:37
10-完成对话系统构建.mp4
09:03
加载中...
加载中...
展开