NVIDIA推出的NVIDIA Transfer Learning工具包（TLT）主打“无需AI框架方面的专业知识，即可为智能视频分析和计算机视觉创建准确而高效的AI模型。像零编码的专业人士一样发展。”...
如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？
在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样，我们更应该关注如何利用机器学习思想，更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、...
课程2：十行代码高效完成深度学习POC，主讲人为百度深度学习技术平台部：陈泽裕老师。
1.离线迁移需要借助对象存储（COS）的支持，请先确保您所在地域在 COS 支持范围内，详见如下文档：
NN——回归预测 CNN（convolution NN）卷积神经网络——图片 RNN (Recurrent Neural Network）递归神经网络——声音、语言处理 LSTM长短期记忆网络——
今天分享一篇发表在MICCAI 2020上的论文：Revisiting Rubik’s Cube: Self-supervised Learning with Volume-wise Transformation for 3D Medical Image Segmentation (原文链接：[1])。
[1]多元高斯分布的KL散度: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/106797330
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
