人工智能ai
资源详情
- 文件数量
- 875
- 文件大小
- 48.39 GiB
- 收录时间
- 2026-09-17 05:46:46
- 最近发现
- 2026-09-17 05:45:36
- 资源类型
- 影视
- 扩展名
- docx,downloading,jpg,mp4,pdf,png,rar,txt,url,wmv,zip
- 种子哈希
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上).mp4174.56 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下).mp4143.65 MiB
▧ _____padding_file_351_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____361.34 KiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法.mp4175.89 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试.mp4121.17 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-4 图和会话.mp415.73 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-5 Python常用库Numpy的使用.mp4118.54 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-6 什么是Tensor（上）.mp4120.77 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-7 什么是Tensor（下）.mp480.44 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-8 图和会话原理及案例（上）.mp4124.20 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/4-9 图和会话原理及案例（下）.mp4126.99 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-1 背景和知识点简介.mp4105.93 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-10 编写训练神经网络的方法（一）.mp4128.61 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-11 编写训练神经网络的方法（二）.mp4168.70 MiB
▧ _____padding_file_362_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____7.30 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-12 编写训练神经网络的方法（三）.mp4204.88 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）.mp4179.20 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）.mp4235.17 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-15 纯TensorFlow版的预告.mp47.93 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-2 音乐和数学的联系.mp448.62 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-3 什么是MIDI文件.mp481.57 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-4 配置开发环境.mp450.33 MiB
▧ _____padding_file_369_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____5.67 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-5 编写转换MIDI到MP3的方法.mp445.43 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法.mp495.80 MiB
▧ _____padding_file_371_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____200.49 KiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-7 编写整个神经网络模型.mp4264.23 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-8 编写从训练文件获取音符的方法.mp4139.16 MiB
▧ _____padding_file_373_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____4.84 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法.mp4128.29 MiB
▧ _____padding_file_374_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____7.71 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-1 背景和知识点简介.mp465.80 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-10 编写神经网络生成图片的方法.mp4115.24 MiB
▧ _____padding_file_376_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____4.76 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-11 代码完成和测试模型.mp472.37 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-11 代码完成和测试模型.mp4.baiduyun.p.downloading72.37 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-12 纯TensorFlow版的预告.mp44.68 MiB
▧ _____padding_file_379_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____3.32 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-2 配置开发环境.mp479.07 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-3 什么是GAN(生成对抗网络).mp420.75 MiB
▧ _____padding_file_381_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____3.25 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-4 什么是DCGAN.mp430.21 MiB
▧ _____padding_file_382_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____1.79 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）.mp481.11 MiB
▧ _____padding_file_383_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____6.89 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）.mp4160.87 MiB
▧ _____padding_file_384_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____7.13 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-7 编写DCGAN中的生成器模型.mp4128.74 MiB
▧ _____padding_file_385_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____7.26 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-8 编写训练神经网络的方法（上）.mp4107.20 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-9 编写训练神经网络的方法（下）.mp4118.30 MiB
▧ _____padding_file_387_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____1.70 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-1 背景和知识点简介.mp4108.69 MiB
▧ _____padding_file_388_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____3.31 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序.mp4102.60 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）.mp4127.43 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）.mp4202.75 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）.mp4226.08 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序.mp4159.19 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏.mp4201.15 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示.mp4125.95 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境.mp4188.11 MiB
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▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序.mp4259.60 MiB
▧ _____padding_file_397_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____4.40 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-2 强化学习的经典实验环境.mp4228.46 MiB
▧ _____padding_file_398_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____3.54 MiB
▧ 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-3 配置开发环境（1）.mp4277.21 MiB
▧ _____padding_file_399_如果您看到此文件，请升级到BitComet(比特彗星)0.85或以上版本____2.79 MiB
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