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盘点哪些我拥有的课程（一）【文末分享

1.深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战

深度学习算法工程师必学，深入理解深度学习核心算法CNN RNN GAN

2.手把手开发一个完整即时通讯App

客户端+服务端+MVP架构+封装思想+主流框架

3.Typescript + React 高仿 Antd 从零到一打造自己的组件库

设计，开发，测试，发布再到 CI/CD，从0到1造轮子

4.玩转热门框架 用企业级思维 开发通用够硬的大数据平台

一次大厂开发流程，通揽大数据平台全貌；一次大牛细致讲解，培养企业级开发大局观

5.Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力

人工智能基础全方位讲解，构建完整人工智能知识体系，带你入门AI

6.2020 重学C++ 重构你的C++知识体系

一部大片，一段历史，构建C++知识框架的同时重塑你的编程思维

7.全流程开发 TP6.0实战高并发电商服务系统

一课就能掌握TP6.0基础及运用，打造完整高并发的电商后端项目

8.前端框架及项目面试 聚焦Vue3/React/Webpack

面向1-3年前端的框架及项目面试“刚需内容”

你可能感兴趣的:(深度学习,数据挖掘,自然语言处理,tensorflow,node.js)

  • 语聊房软件开发流程与基础功能 ALLSectorSorft javahtml5javascript
    开发一款语聊房软件需要系统的规划和多领域技术整合。以下是关键流程、基础功能及示例代码：---一、开发流程1.需求分析-明确目标用户（社交/游戏/教育）-竞品分析（Clubhouse/Discord/狼人杀）-核心功能优先级排序2.技术选型-实时语音：声网Agora（推荐）/腾讯云TRTC/WebRTC-即时通讯：Socket.io/Sendbird/Firebase-后端框架：Node.js/Sp
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    Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
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    文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
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    第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
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    图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
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