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：编码与演化 计算机视觉中的深度学习10: 神经网络的训练1 golang中的io.Reader/Writer 异步调用future/promise模式（C++版本） 计算机视觉中的深度学习6: 反向传播 ：编码与演化 ：分区 ：编码与演化 ：复制 计算机视觉中的深度学习8: 卷积神经网络的结构 计算机视觉中的深度学习11: 神经网络的训练2 计算机视觉中的深度学习3: 线性分类 计算机视觉中的深度学习7: 卷积神经网络 ：可靠性，可伸缩性，可维护性 ：数据模型与查询语言 ：复制 ACM竞赛中的逆向思维 二分的姿势的选取 未定义行为与求值顺序 Leetcode 851. Loud and Rich 以及一些面试的想法 计算机视觉中的深度学习11: 神经网络的训练2 ：数据模型与查询语言 ：分区 单纯形法 -- 求解线性规划 计算机视觉中的深度学习4: 优化 计算机视觉中的深度学习5: 神经网络 ：存储与检索 龙格-库塔(Runge-Kutta)方法数学原理及实现 神经网络学习 之 BP神经网络 ：复制 ：存储与检索 Goroutine的调度 计算机视觉中的深度学习2: 图片分类 ：分区 设计数据密集型应用 第六章：分区 ：可靠性，可伸缩性，可维护性 可编程串行通信接口芯片8251A MATLAB 封装发布exe 计算机视觉中的深度学习10: 神经网络的训练1 神经网络学习 之 M-P模型 Deep Learning学习 之 CNN代码解析（MATLAB）
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计算机视觉中的深度学习10: 神经网络的训练1
golang中的io.Reader/Writer
异步调用future/promise模式（C++版本）
计算机视觉中的深度学习6: 反向传播
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计算机视觉中的深度学习7: 卷积神经网络
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设计数据密集型应用 第六章：分区
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