file:9-9 utils编写（2）.mp4 file:9-7 超参和dataset.mp4 file:9-6 在Cifar10上实现MixMatch半监督学习-论文拆解.mp4 file:9-5 几种典型的半监督学习方法（下）.mp4 file:9-3 半监督学习能解决什么问题？.mp4 file:9-18 本章总结.mp4 file:8-8 inference.mp4 file:8-7 工程代码（下）.mp4 file:8-5 基于ResNet迁移学习的姿势识别.mp4 file:8-4 怎么实施迁移学习？.mp4 file:7-8 用Transformer实现G2P（下）.mp4 file:7-5 自注意力机制：self-attention.mp4 file:7-4 几种典型的注意力机制 hard、soft、local attention.mp4 file:7-3 注意力机制的一般性原理.mp4 file:7-21 inference和attention map展示（下）.mp4 file:7-2 什么是注意力机制？.mp4 file:6-9 GAN的一些变体之：text-to-image.mp4 file:6-3 GAN的原理（上）.mp4 file:6-18 怎么检查GAN的训练过程？.mp4 file:6-17 trainer 编写（4）.mp4 file:5-9 典型应用范式：Encoder-Decoder.mp4 file:5-8 利用双向、多层RNN增强模型.mp4 file:5-7 两个重要的变体：LSTMGRU（下）.mp4 file:5-5 用BPTT 训练RNN.mp4 file:5-4 循环神经网络原理.mp4 file:5-3 不同的RNN应用类型：OvM, MvM.mp4 file:5-16 模型评估和选择.mp4 file:5-15 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（5）.mp4

file:9.7 高阶函数和Sorted原理.mp4 file:9.6 树.mp4 file:9.3 函数调用原理和递归.mp4 file:9.2 LEGB和匿名函数.mp4 file:8.8 global、nonlocal和闭包原理.mp4 file:8.7 嵌套作用域和赋值问题.mp4 file:8.5 函数习题精讲.mp4 file:8.4 positional-only.mp4 file:8.3 可变形参和keyword-only参数.mp4 file:8.2 实参传参和形参缺省值.mp4 file:7.5 集合和字典解析式.mp4 file:7.4 列表解析式和生成器表达式.mp4 file:7.1 作业猴子吃桃杨辉三角数字统计详解.mp4 file:6.3 set集合运算.mp4 file:5.9 作业杨辉三角三种方法精讲.mp4 file:5.8 作业求素数详解.mp4 file:5.6 bytes和bytearray及字节序.mp4 file:5.4 字符串的移除判断格式化.mp4 file:5.1 算法之冒泡排序.mp4 file:4.8 Python内存管理和random模块.mp4 file:4.7 打印图形斐波那契质数详解.mp4 file:4.4 深浅拷贝和线性数据结构对比.mp4 file:4.3 列表模型和操作时间复杂度分析.mp4 file:4.10 三数比较三种方法详解.mp4 file:4.1 列表初始化和索引.mp4 file:43.7 Singleton单例模式.mp4 file:43.5 Git分支合并和工作流.mp4 file:43.2 gogs服务安装.mp4 file:43.1 scrapy-redis爬虫实战.mp4