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熊图 来自UC Berkeley的CS 61B的Web地图应用程序项目。
伯克利人工智能导论课cs188作业,训练四层神经网络,包括说明文档,可以作为入门资源学习。没有用到框架,属于纯手写神经网络
吃豆子项目介绍早在2011年,我就参加了由Peter Norving和Sebastian Thrun教授的原始人工智能在线课程。我非常喜欢我们学到的所有人工智能理论,但我迫切需要应用这些理论来解决问题
在本资源中,我们关注的是2012年秋季伯克利大学CS 281A课程中的机器学习算法实现,这是一个专注于机器学习理论与实践的高级计算机科学课程。这个压缩包包含了一些由作者实现的特定机器学习算法,帮助学生
UCBERKELLEY伯克利大学模拟集成电路设计课件,有需要的取吧~里面的课件挺全的,全英,希望能帮助到你!
CS61B:加州大学伯克利分校CS61B的实验室和作业
CS61B 我在UCB CS61B 2018Spring课程中的学习材料。 该仓库的文件结构如下: CS61B │ README.md └───hw │ └───lab │ └───project │
练习和项目编码,以及Brian Harvey的SICP讲座(1999年,伯克利的61A课程)。
CS61B数据结构 @ UCB,2018年Spring// @讲师: @@ 总览 CS 61系列是计算机科学的入门课程,从程序员的角度特别强调软件和机器。 CS 61A涵盖了解决问题的高级方法,为您提
当地时间2月26日到27日,斯坦福大学和 Matroid 公司举办的第五届Scaled ML2020成功举办。来自微软、Google、Facebook、伯克利、斯坦福等众多顶级机器学习系统专家汇聚一堂
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