掌握深度学习模型是学习和研究计算机视觉领域必不可少的技能。本视频课程全面介绍了卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）以及其他相关的深度学习结构和技术。
课程内容
基础理论：
数学背景：线性代数、概率论和统计
基础知识的深度学习：激活函数、损失函数、反向传播等
实践操作
使用Python编程语言进行模型训练和预测
利用Tensorflow框架实现CNS和RNS
特色工程数据预处理与特色工程
核心算法：
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）
本课程通过理论教学与实践操作相结合，帮助学生深入了解计算机视觉领域的核心技术，并将其应用于实际项目。
1 微服务概念.mp4
2 nginx负载平衡.mp4
3 微服务的主要场景.mp4
4 服务注册中心安装启动.mp4
5 服务注册.mp4
6 发现并调用服务.mp4
7 优化调用服务权重.mp4
8 服务健康检测.mp4
9 网关作用.mp4
10 网关直接连接服务.mp4
11 网关连接服务注册中心.mp4
12 ocelot自带缓存.mp4
13 ocelot自定义缓存.mp4
14 故障场景及处理方案.mp4
15 ocelot限流.mp4
16 ocelot+polly网关熔断.mp4
17 polly服务降级.mp4
18 认证授权概念及应用场景.mp4
19 授权服务器配置并进行个人测试.mp4
20 jwt的组成.mp4
21 授权配置网关.mp4
22 客户端带token请求网关.mp4
23 授权角色(完成).mp4
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