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课程介绍:

对于软件教程虚拟资源变现,你提到了一个算法培训班的虚拟资源。确定目标受众是非常重要的,你需要明确你的目标受众是谁,比如是大学生、职场人士还是专业人士等。这样可以帮助你更好地定位市场和推广资源。

另外,创建高质量的虚拟资源也是关键。确保视频和资料内容准确、详细,并且易于理解和学习。你可以考虑将视频和资料结合起来,以便学习者可以同时观看视频和参考资料。

建立一个专业的网站或在线商店也可以帮助你将虚拟资源更好地推广和销售。你可以在网站上展示资源的概述、特点和优势,并提供购买和下载的链接。

社交媒体是一个非常有效的推广渠道。你可以通过创建专业的社交媒体账号(如微博、微信公众号、YouTube等),定期发布有关资源的信息、教程和案例分析等内容,吸引潜在的学习者。

定期的市场调研也非常重要。了解行业趋势、竞争对手和用户需求,可以帮助你优化虚拟资源的内容和推广策略,以及提供更好的学习体验。

希望这些建议对你有帮助!如果你有任何其他问题,我会很乐意帮助你。

课程目录:

2020.11.16 python基础1.1.mp4

2020.11.16 python基础1.2.mp4

2020.11.17 Python基础2.1.mp4

2020.11.17 Python基础2.2.mp4

2020.11.18 Python基础3.mp4

2020.11.18 补充 栈的函数调用时讨论.mp4

2020.11.19 python基础4.mp4

2020.11.20 Python基础_生成器_迭代器_类.mp4

2020.11.20下午类property.mp4

2020.11.23 IOU作业检查,线性回归、逻辑回归、求解仿射矩阵.mp4

2020.11.24 梯度下降、牛顿法、二分法求平方根,求透视变换矩阵,矩阵求导.mp4

2020.11.25 逻辑回归作业讲解,四项评估指标,AUGMENTPARSER.mp4

2020.11.26 NUMPY基础,MNIST解析,COSINE学习率,ONEHOT,DATASET,DATALOADER.mp4

2020.11.27.1 ONEHOT,DATASET打乱,COSINE学习率.mp4

2020.11.27.2 MNIST解析,二进制,逻辑回归完整训练,ARGUMENTPARSER.mp4

2020.11.30-1 RECALL、ACCURACY等四种指标,训练流程定义名称.mp4

2020.11.30-2 C++ DOCKER VSCODE配置,VIM使用,LINUX指令使用.mp4

2020.12.01-1 G++和MAKEFILE.mp4

2020.12.01-2 G++和MAKEFILE.mp4

2020.12.02-1 MAKEFILE.mp4

2020.12.02-2 ADAM优化器、SGD优化器,RELU,封装抽象LAYER、MODEL、PARAMETER、OPTIMIZER.mp4

2020.12.03 再次讲解封装LAYER、MODEL、PARAMETER,LABELSMOOTHING.mp4

2020.12.04 SIGMOID、SOFTMAX、CROSSENTROPY溢出问题,BP讲解.mp4

2020.12.07-1 BP复习总结,经验分享。权重初始化.mp4

2020.12.07-2 卷积原理,CNN原理.mp4

2020.12.08 CNN实现.GEMM和WINOGRAD.mp4

2020.12.10-1 OpenCV基础,图像编解码、绘图.mp4

2020.12.10-2 OpenCV视频操作,仿射,透视.mp4

2020.12.11-1 OpenCV窗口鼠标操作.mp4

2020.12.11-2 Makefile工程配置,VSCode调试配置.mp4

2020.12.13 拓展讲课.BP的复习.mp4

2020.12.14 MTCNN细节,PNet.mp4

2020.12.15-1 opencv源代码编译.mp4

2020.12.15-2 拓展讲课.MTCNN讲解.mp4

2020.12.16-1 C++基础.mp4

2020.12.16-2 C++介绍,内存原理,IEEEfloat、整数内存布局.mp4

2020.12.16-3 c++基础2.mp4

2020.12.17-1 c++基础,struct,构造析构,namespace-1.mp4

2020.12.17-2 c++基础,struct,构造析构,namespace-2.mp4

2020.12.17-3 c++基础,struct,构造析构,namespace.MTCNN讲解.mp4

2020.12.18-1 c++复习课程(张鹏).mp4

2020.12.18-2 MTCNN封装编写讲解.mp4

2020.12.20 拓展讲课.Crop的讲解.mp4

2020.12.21-1 MTCNN讨论.mp4

2020.12.21-2 Pytorch初探.mp4

2020.12.21-3 Pytorch初探.mp4

2020.12.22 c++编程作业和数组的讲解.mp4

2020.12.23 MTCNN使用Pytorch训练橙子讲解.mp4

2020.12.24-1 平安果,BP复习.mp4

2020.12.24-2 BN学习.mp4

2020.12.26 MTCNN复习课程.mp4

2020.12.28-1 MTCNN复习.python多进程.mp4

2020.12.28-2 Pytorch基础1.mp4

2020.12.29-1 python多进程.进程锁.mp4

2020.12.29-2 Pytorch基础2.torch模块方法.mp4

2020.12.30 python多进程.进程通信.mp4

2020.12.31-1 pytorch基础知识点.mp4

2020.12.31-2 c++基础_向量(vector).mp4

2020.12.31-3 Pytorch基础3,torch.nn模块改.mp4

2021.01.04-1 python多进程_多生产者多消费者问题_进程池.mp4

2021.01.04-2 Pytorch基础之torch.nn.mp4

2021.01.05-1 python多线程.mp4

2021.01.05-2 torch中交叉熵和Loss.mp4

2021.01.06-1 使用c++实现学生信息管理系统.mp4

2021.01.06-2 torchvision.transforms增广、PILImage、Albumentations.mp4

2021.01.07-1 nn.init初始化.mp4

2021.01.07-2 写个分类器.mp4

2021.01.08-1 c++、Class、Vector、装饰器复习.mp4

2021.01.08-2 装饰器、CIFAR10数据集.mp4

2021.01.08-3 训练CIFAR10,2种增广和自己写数据集。ONNX简介.mp4

2021.01.09 SSH、SCP、SCREEN指令使用.mp4

2021.01.11-1 ResNet讲解.mp4

2021.01.11-2 总结ResNet.mp4

2021.01.12-1 ResNet18.50实现和训练.mp4

2021.01.12-2 python_logging的使用.mp4

2021.01.13 logger_argparse.mp4

2021.01.14 c++的list用法.mp4

2021.01.15-1 ResNeXt讲解.mp4

2021.01.15-2 ResNeXt训练和高斯核绘制.mp4

2021.01.18-1 哈希表的搭建流程.mp4

2021.01.18-2 检测器初探FocalLoss.mp4

2021.01.19-1 visdom.mp4

2021.01.19-2 hashMap复习.cosine距离.mp4

2021.01.20-1 AmSoftmax基本理论讲解.mp4

2021.01.20-2 CAM.mp4

2021.01.21-1 AmSoftmax代码实现.mp4

2021.01.21-2 检测器细节,head初始化.mp4

2021.01.22-1 检测器.偏移.宽高.mp4

2021.01.22-2 GradCAM.mp4

2021.01.25-1 余弦距离.角度距离.arcsoftmax.mp4

2021.01.25-2 检测器、GIoU.mp4

2021.01.26-1 降维.及数学铺垫.mp4

2021.01.26-2 CenterLoss.mp4

2021.01.26-3 检测器.alb增广.mp4

2021.01.28-1 降维之PCA数学推导.mp4

2021.01.28-2 tripletloss的原理及其实现.mp4

2021.01.28-3 检测器代码讲解1.mp4

2021.01.28-4 检测器代码讲解2.mp4

2021.01.29-1 pca.numpy实现及sklearn使用.mp4

2021.01.29-2 circleLoss.mp4

2021.02.02-1 (拓展知识)GAN系列.mp4

2021.02.02-2 c++编译链接过程,写so,调用OpenCV.mp4

2021.02.05-1 mobileNet.mp4

2021.02.05-2 anchor基本概念.mp4

2021.02.22-1 mAP指标计算1.mp4

2021.02.22-2 mobileNetV3代码复现.mp4

2021.02.22-3 mAP指标计算2.mp4

2021.02.23-1 mobileNetV3代码复现.ROC.mp4

2021.02.23-2 YoloV5使用和背景介绍DDP等.mp4

2021.02.24-1 ROC曲线绘制.mp4

2021.02.24-2 KMeans和anchor的自动学习.mp4

2021.02.25-1 ROC曲线意义.circleLoss公式推导.mp4

2021.02.25-2 Anchor的自动学习实现,图像预处理增广.mp4

2021.02.26 warpAffine仿射变换,双线性插值,总结.mp4

2021.03.01-1 Yolov5Dataset部分1.mp4

2021.03.01-2 余弦与欧式_人脸验证与识别_人脸识别推理的流程.mp4

2021.03.01-3 Yolov5Dataset部分2.mp4

2021.03.02 Dataset完善,Model基本模块实现.mp4

2021.03.03-1 Yolov5模型部分复现.mp4

2021.03.03-2 mobilenetv3代码调试.mobilenet手写数字识别.mp4

2021.03.04 head部分计算loss复现.mp4

2021.03.05-1 YoloV5复现之loss计算部分2.mp4

2021.03.05-2 人脸识别具体流程.mp4

2021.03.08-1 DDP讲解使用.mp4

2021.03.08-2 Makefile和CUDA以及GridDImBlockDim.mp4

2021.03.09-1 RingAllReduc
t和CUDA.mp4

2021.03.09-2 CUDA和WarpAffine.mp4

2021.03.10-1 cudaStream和event的使用.mp4

2021.03.10-2 TensorRT的简单CNN搭建.mp4

2021.03.11-1 TensorRT的Image分类之ONNX解析器.mp4

2021.03.11-2 Onnx解析器以及配置.mp4

2021.03.11-3 TensorRT的ImageNet分类的具体推理实现.mp4

2021.03.12-1 TensorRT框架使用.mp4

2021.03.12-2 TensorRT_INT8和总结.mp4

2021.03.15-1 tensorRT插件.mp4

2021.03.16-.3 C++推理2,宏的学习.mp4

2021.03.16-1 yolov5复现python上推理.mp4

2021.03.16-2 C++推理1.mp4

2021.03.17-1 yolov5_cuda推理1.mp4

2021.03.17-2 flask技术应用.mp4

2021.03.17-3 YoloV5.CUDA推理2.mp4

2021.03.18-1 YoloV5后处理部分实现.mp4

2021.03.18-2 pybind11和c++多线程、线程池.mp4

2021.03.19-1 C++HTTP服务器,PYTHON线程池加速处理,总结.mp4

2021.03.19-2 总结CUDA、TENSORRT等.mp4

2021.03.22-1 动态图、FASTERRCNN.mp4

2021.03.22-2 FASTERRCNN.mp4

2021.03.23 CUBLAS的矩阵乘法.mp4

2021.03.24-1 综合讨论了解,目标跟踪、实例分割.mp4

2021.03.24-2 综合讨论.mp4

2021.03.29-1 DEEPSORT和卡尔曼滤波介绍.mp4

2021.03.29-2 DEEPSORT和卡尔曼滤波实现.mp4

2021.06.19-1 Cuda驱动和运行.mp4

2021.06.19-2 Makefile和C++复习.mp4

2021.06.27-1 CUDA核函数以及LAYOUT设计.mp4

2021.06.27-2 stream和warpaffine.mp4

2021.06.27-3 warpaffine和yolodecode.mp4

2021.07.07 CUDA线程束和内存模型.mp4

2021.07.18-1 离散傅里叶变换的应用原理,1D2D-DFT,离散余弦变换压缩原理,哈夫曼编码,JPEG压缩流程,H264文件构成、IPB帧、封装与编码、NALU、RTP、RTSP.mp4

2021.07.18-2 代码方面,CUVID流程讲解、查找NALU、FFMPEG的使用.mp4

2021.08.25 CUDA Python training Recording.mp4

ROC曲线绘制BUG解决.mp4

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