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1.1 深度神经网络的数学基础
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1.1.1 感知机————门控线性回归
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1.2 深度神经网络的训练
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1.2.1 损失函数的重要性
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第 2 章 神经网络架构
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4.2.5 深度学习应用程序的处理循环
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5.1.2 片段着色器渲染
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5.2.6 浮点型的特殊性
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5.3 使用纹理和着色器的矩阵计算
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5.3.1 标准的矩阵加法
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5.3.2 标准的矩阵乘法
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5.4 手写数字识别应用
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第 6 章 从浏览器中提取数据
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6.1.1 从图像中提取像素
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6.2 将像素数據渲染到屏幕上
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6.2.2 将像素数据渲染到画布
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6.2.4 在画布上绘制形状
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6.3 访问相机、麦克风和扬声器
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6.3.1 从网络摄像头捕获图像
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6.3.3 加载、解码和播放声音
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6.4 深度学習框架中的实用工具
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第 7 章 高级数据操作的方法
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7.1.3 浮点精度的注意事项
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7.2.1 探索不同的图表类型
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7.2.4 选项和配置概述
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7.4 从麦克风计算频谱图
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7.5 人脸检测与跟蹤
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8.3.6 加载测试数字怎么让图片内存变小
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