【推荐】最适合新手的5个深度学习实战项目

简介: 【推荐】最适合新手的5个深度学习实战项目

前言:我自己学C++,填了一个坑又一个坑,深知新手学习C/C++的重要性和疑难问题,因此特地给C/C++开发的同学精心准备了一份优惠优质学习卡——零声白金卡(https://xxetb.xet.tech/s/3wrN44购买地址),6个项目分别是:基础架构-KV存储项目、spdk文件系统实现项目、Linux内核内存管理实战案例分析、golang云原生、FFmpeg+SDL播放器开发实站QtMP3音乐播放器搜索引擎实战,提供项目源码下载,同时这份资料也包括 C/C++学习路线、简历指导和求职技巧等。


640.jpg

注意事项:

1、学习周期为1个月
2、视频不能下载,只能在小鹅通上面在线观看,可以用小程序
3、代码是GitHub上面的,报名开通权限之后可以看。可以通过可以git clone下来
4、过了1个月的周期就看不了,整个白金卡的内容,老师计划的学习周期的20天。
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
135 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
深度学习实战:基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统
深度学习实战:基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统
165 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
【Python深度学习】Tensorflow对半环形数据分类、手写数字识别、猫狗识别实战(附源码)
【Python深度学习】Tensorflow对半环形数据分类、手写数字识别、猫狗识别实战(附源码)
59 0
|
12天前
|
机器学习/深度学习 监控 安全
深度学习驱动下的智能监控革新:图像识别技术的实战应用
【4月更文挑战第16天】 随着人工智能的迅猛发展,深度学习技术在图像处理和分析领域取得了突破性的进展。尤其是在智能监控系统中,基于深度学习的图像识别技术已经成为提高安全水平、实现自动化监控的关键工具。本文聚焦于深度学习在智能监控中的应用,探讨了卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等先进结构在实时视频流分析和异常行为检测方面的具体实践。通过深入分析多个案例,我们展示了深度学习如何提升监控系统的准确性、效率及智能化程度,同时对面临的挑战和未来发展趋势进行了展望。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
TensorFlow 深度学习实战指南:1~5 全(4)
TensorFlow 深度学习实战指南:1~5 全
47 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
TensorFlow 深度学习实战指南:1~5 全(1)
TensorFlow 深度学习实战指南:1~5 全(1)
68 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示(附源码)
【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示(附源码)
76 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战(附源码和数据集)
【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战(附源码和数据集)
149 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 Python
【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战(附源码)
【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战(附源码)
69 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战(图文解释 附源码)
【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战(图文解释 附源码)
46 0