nmj2008
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决胜AI-深度学习系列实战150讲

https://edu.csdn.net/course/play/8211/168728

第一章：深度学习必备基础知识点

  • 01. 深度学习概述11:27
  • 02. 挑战与常规套路9:40
  • 03. 用K近邻来进行分类10:01
  • 04. 超参数与交叉验证10:30
  • 05. 线性分类9:34
  • 06. 损失函数9:17
  • 07. 正则化惩罚项7:19
  • 08. softmax分类器13:38
  • 09. 最优化形象解读6:46
  • 10. 最优化问题细节11:48
  • 11. 反向传播15:16
  • 12. Alexnet加载训练好的参数11:23

第二章：探索神经网络整体架构

  • 1. 整体架构10:11
  • 2. 实例演示10:38
  • 3. 过拟合解决方案15:53

第三章：卷积与递归神经网络

  • 1. 卷积神经网络的应用14:55
  • 2. 卷积层解释12:53
  • 3. 卷积计算过程12:30
  • 4. pading与stride13:13
  • 5. 卷积参数共享8:09
  • 6. 池化层原理8:24
  • 7. 递归神经网络（RNN）概述8:39
  • 8. RNN网络细节11:54
  • 9. LSTM网络架构12:36

第四章：深度学习框架Tensorflow必备基础

  • 1. Tensorflow安装与简介15:46
  • 2. Tensorflow中的变量8:10
  • 3. 变量常用操作13:38
  • 4. Tensorflow实现线性回归15:14
  • 5. Mnist数据集概述12:53
  • 6. 逻辑回归15:26

第五章：Tensorflow实战卷积神经网络

  • 01. 神经网络结构16:21
  • 02. 卷积神经网络基本定义17:42
  • 03. 卷积神经网络迭代13:53
  • 04. 猫狗识别任务概述13:18
  • 05. 猫狗识别数据读取12:03
  • 06. 猫狗识别网络架构18:05
  • 07. 猫狗迭代训练网络16:44
  • 08. 猫狗测试网络效果8:39
  • 09. Cifar-10图像分类任务16:17
  • 10. Alexnet环境配置15:19
  • 11. Alexnet数据读取与参数设置11:56
  • 12. Alexnet网络结构定义10:14
  • 13. CNN应用于文本分类任务13:28
  • 14. 文本分类任务特征定义15:55
  • 15. 卷积网络定义8:20
  • 16. 完成预测分类任务15:10
  • 17. resnet网络原理13:21
  • 18. resnet网络流程设计11:46
  • 19. 残差网络实现细节16:52

第六章：Tensorflow实战递归神经网络

  • 01. RNN网络基本架构11:58
  • 02. 实现RNN网络架构13:27
  • 03. RNN实现自己的小demo13:54
  • 04. RNN预测时间序列18:49
  • 05. 可视化展示-Tensorboard可视化展示12:15
  • 06. 可视化展示-Tensorboard展示效果13:39
  • 07. 可视化展示-Tensorboard统计可视展示10:16
  • 08. 可视化展示-Tensorboard参数对结果影响展示17:14
  • 09. 构建数据集-tfrecord生成自己的数据集12:39
  • 10. 构建数据集-tfrecord读取数据11:55
  • 11. 构建数据集-tfrecord生成数据源18:13
  • 12. 构建数据集-加载tfrecord进行分类任务24:26

第七章：图像识别项目实战

  • 01. 验证码识别-验证码数据生成10:43
  • 02. 验证码识别-构造网络的输入数据和标签11:57
  • 03. 验证码识别-卷积网络模型定义13:24
  • 04. 验证码识别-迭代及测试网络效果10:56
  • 05. 对抗生成网络-对抗生成网络原理概述10:24
  • 06. 对抗生成网络-GAN网络结构定义10:07
  • 07. 对抗生成网络-Gan迭代生成11:53
  • 08. 对抗生成网络-DCGAN网络特性7:38
  • 09. 对抗生成网络-DCGAN训练11:53
  • 10. 风格转换-style-transfer基本原理7:35
  • 11. 风格转换-风格生成网络结构原理7:06
  • 12. 风格转换-风格生成网络细节11:52
  • 13. 风格转换-风格转换效果展示10:14
  • 14. 风格转换-参数解释与配置9:38
  • 15. 风格转换-数据加载10:51
  • 16. 风格转换-特征提取网络12:40
  • 17. 风格转换-网络训练18:49
  • 18. 风格转换-视频与图像测试模块13:18
  • 19. 图像补全-论文概述10:02
  • 20. 图像补全-网络架构11:03
  • 21. 图像补全-细节设计8:01
  • 22. 图像补全-论文总结9:19
  • 23. 图像补全-数据与项目概述10:07
  • 24. 图像补全-参数基本设计9:15
  • 25. 图像补全-网络结构配置12:21
  • 26. 图像补全-网络迭代训练16:54
  • 27. 图像补全-测试模块5:24
  • 28. 超分辨率重构-论文概述5:17
  • 29. 超分辨率重构-网络架构8:48
  • 30. 超分辨率重构-数据与环境配置7:49
  • 31. 超分辨率重构-数据加载与配置8:34
  • 32. 超分辨率重构-生成模块7:32
  • 33. 超分辨率重构-判别模块6:57
  • 34. 超分辨率重构-VGG特征提取网络6:18
  • 35. 超分辨率重构-损失函数与训练11:47
  • 36. 超分辨率重构-测试模块7:59

第八章：自然语言处理项目实战

  • 01. 行为识别-任务概述6:51
  • 02. 行为识别-数据与网络设计13:17
  • 03. 行为识别-网络迭代训练8:47
  • 04. 情感分析-RNN网络架构12:21
  • 05. 情感分析-LSTM网络架构12:00
  • 06. 情感分析-案例：使用LSTM进行情感分类13:13
  • 07. 情感分析-情感数据集处理13:06
  • 08. 情感分析-基于word2vec的LSTM模型17:14
  • 09. 对话机器人-效果演示8:27
  • 10. 对话机器人-参数配置与数据加载12:55
  • 11. 对话机器人-数据处理8:52
  • 12. 对话机器人-词向量与投影9:18
  • 13. 对话机器人-seq网络8:23
  • 14. 对话机器人-网络训练6:55
  • 15. word2vec-数据与任务流程10:36
  • 16. word2vec-数据清洗6:34
  • 17. word2vec-batch数据制作12:24
  • 18. word2vec-网络训练12:36
  • 19. word2vec-可视化展示6:19

第九章：物体检测-Faster-Rcnn实战

  • 01. 物体检测概述13:27
  • 02. 经典检测方法17:11
  • 03. faster-rcnn概述11:21
  • 04. 论文概述16:07
  • 05. RPN网络结构18:32
  • 06. 损失函数定义20:26
  • 07. 网络细节16:10
  • 08. 环境配置19:16
  • 09. 项目概述13:29
  • 10. 数据处理12:59
  • 11. 数据变换9:35
  • 12. 完成数据读取18:57
  • 13. 特征提取12:27
  • 14. RPN网络层17:45
  • 15. 提取网络细节16:13
  • 16. 网络训练迭代17:44

第一十章：机器学习翻译框架NMT实战

  • 01. 网络架构7:16
  • 02. Seq2Seq网络基本架构9:10
  • 03. Seq2Seq网络应用9:10
  • 04. Attention机制13:02
  • 05. 构建自己的输入法-数据准备17:08
  • 06. 构建自己的输入法-网络结构概述8:53
  • 07. 3-加载数据11:01
  • 08. 4-训练测试模型14:31
  • 09. 1-机器翻译框架概述16:59
  • 10. 机器翻译框架NMT-参数设置14:34
  • 11. 机器翻译框架NMT-数据加载19:09
  • 12. 机器翻译框架NMT-网络结构定义20:26
  • 13. 机器翻译框架NMT-训练模型

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    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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