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项目前置知识学习
第34任务： 2.6 实现卷积操作
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任务列表
第1任务： 1.1.1常见网上冲浪过程
第2任务： 1.1.2爬虫的概念
第3任务： 1.1.3爬虫合法性
第4任务： 1.2认识反爬虫
第5任务： 1.3配置Python爬虫环境
第6任务： 2.1.1网络传输模型
第7任务： 2.1.2网络信息传输过程
第8任务： 2.2.1认识HTTP
第9任务： 2.2.2熟悉Cookie
第10任务： 3.1认识静态网页
第11任务： 3.2.1创建工程
第12任务： 3.2.3完善HTTP请求
第13任务： 3.2.2生成HTTP请求
第14任务： 3.3.1为什么要解析网页
第15任务： 3.3.2初识Xpath
第16任务： 3.3.3Xpath相对路径及属性查找
第17任务： 3.3.4使用BeautifulSoup解析网页
第18任务： 3.3.5网页解析小结
第19任务： 3.4.1认识chrome开发者工具
第20任务： 3.4.2任务演练：爬取并存储某网站首页数据
第21任务： 4.1认识动态网页
第22任务： 4.2.1通过网页源码追踪目标数据文件地址
第23任务： 4.2.2通过开发者工具追踪目标数据文件地址
第24任务： 4.2.3爬取数据并进行保存
第25任务： 4.3.1搭建selenium环境
第26任务： 4.3.2利用selenium获取网页数据
第27任务： 4.3.3利用selenium控制点击操作
第28任务： 1 引言
第29任务： 2.1 浅层神经网络的局限
第30任务： 2.2 卷积操作
第31任务： 2.3 卷积操作的优势
第32任务： 2.4 池化及全连接
第33任务： 2.5 高维输入及多filter卷积
第34任务： 2.6 实现卷积操作
第35任务： 2.7 将卷积结果可视化
第36任务： 2.8 实现池化操作
第37任务： 3.1 循环神经网络简介
第38任务： 3.2 循环神经网络的常见结构
第39任务： 4.1 LSTM的三个门
第40任务： 4.2 LSTM三个门的计算示例
第41任务： 4.3 实现LSTM操作
第42任务： 4.4 LSTM返回值解读
第43任务： 5.1 加载数据
第44任务： 5.2 数据加工
第45任务： 5.3 搭建循环神经网络
第46任务： 5.4 模型配置
第47任务： 5.5 模型训练
第48任务： 5.6 模型性能验证
第49任务： 项目前置知识学习配套资料.zip
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