文件清单 90 项

• 点此获取更多知识.txt
• 开班典礼1.mp4
• review1.mp4
• review3.mp4
• 声码器Wave序列生成算法实战2.mp4
• 声码器Wave序列生成算法实战3.mp4
• 声码器Wave序列生成算法实战4.mp4
• Tacotron2合成模型实现1.mp4
• PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4

展开全部 90 项

• tensorrt实战2.mp4
• tensorrt实战3.mp4
• 推荐系统概览1.mp4
• 推荐系统概览2.mp4
• 作业讲解1.mp4
• 作业讲解2.mp4
• 分布式参数服务器3.mp4
• 分布式参数服务器4.mp4
• HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4
• Difacto中SGD算法的实现1.mp4
• 分布式推荐系统实战2.mp4
• 分布式推荐系统实战3.mp4
• 分布式推荐系统实战5.mp4
• 深度学习框架技术-3.mp4
• 深度学习框架技术-4.mp4
• Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4
• TNN高效存储管理机制-1.mp4
• 训练及预测加速高级技术-2.mp4
• 训练及预测加速高级技术-4.mp4
• 训练加速高级技术1-1.mp4
• 训练加速高级技术1-2.mp4
• 训练加速高级技术1-3.mp4
• 训练加速高级技术1-4.mp4
• 最后一课-1.mp4
• 并行及分布式框架概述2.mp4
• 并行及分布式框架概述3.mp4
• 并行及分布式框架概述5.mp4
• 代码实战课程1.mp4
• 代码实战课程2.mp4
• 代码实战课程3.mp4
• 如何阅读Paper1.mp4
• 如何阅读Paper2.mp4
• 环境安装与gitlab的使用2.mp4
• SpeakerAwareTalkingHeadAnimation1.mp4
• 卷积结构及其计算1.mp4
• 前后向算法2.mp4
• 目标检测算法1.mp4
• 目标检测算法4.mp4
• ID:12518_分布式深度学习实战|PyTorch+TensorFlow(企业级部署)/
• 第01周 开班典礼/
• 第02周 基础理论及课程介绍/
• 第03周 并行及分布式框架概述/
• 第04周 环境安装与gitlab的使用/
• 第05周 卷积结构及其计算/
• 第06周 目标检测算法/
• 第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发/
• 第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作/
• 第10周 计算图表示及优化/
• 第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture/
• 第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture/
• 第13周 tensorrt实战/
• 第14周 推荐系统概览/
• 第15周 分布式参数服务器/
• 第16周 分布式推荐系统实战/
• 第17周 训练加速高级技术1/
• 第18周 训练及预测加速高级技术/
• 第19周 最后一课/
• 01.框架概述/
• 02.代码实战/
• 03.阅读paper/
• 01.环境安装与gitlab的使用/
• 02.经典并行模式/
• 03.Speaker-Aware Talking-Head Animation/
• 01.卷积结构及其计算/
• 02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC/
• 03.前后向算法/
• 01.目标检测算法/
• 02.Distilling the Knowledge in a Neural Network/
• Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发/
• PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork/
• DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs/
• LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作/
• TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体/
• Improving Neural Network Quantization without Retraining using/
• TensorRT SSD 推理/
• 计算图表示及优化/
• WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks/
• 1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2/
• 2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建/
• 3-Workshop Rethinking the Smaller/
• 4-Workshop 代码练习/