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3-26 Pytorch与傅里叶变换
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3-21 Pytorch与张量的索引与数据筛选
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3-25 Pytorch与张量填充
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3-24 Pytorch与张量变形
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3-23 Pytorch与张量切片
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3-22 Pytorch与张量组合与拼接
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3-19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA
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3-17 Pytorch与线性代数运算
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3-16 Pytorch与随机抽样
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3-14 Pytorch与统计学方法
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3-15 Pytorch与分布函数
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3-13 其他数学函数
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3-12 三角函数
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3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验
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3-10 取整-余
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3-8 Tensor的算术运算编程实例
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3-9 in-place的概念和广播机制
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3-7 Tensor的算术运算
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3-6 Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践
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3-5 Tensor的属性
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3-4 Tensor创建编程实例
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3-3 Tensor与机器学习的关系
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3-2 Tensor的基本定义
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3-1 机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素
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2-3 环境配置（2）
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2-2 环境配置（1）
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2-1 初识Pytorch基本框架
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1-1 课程导学
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