DatetimeIndex(['2018-08-20', '2018-08-28', '2018-09-08'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 10 创建时间序列 在Pandas中，最基本的时间序列类型就是以 时间戳为索引的Series对象。 date_ser = pd.Series([11, 22, 33], index=date_index) 2018-08-20 11 2018-08-28 22 2018-09-08 33 11 创建时间序列 还可以将包含多个datetime对象的列表传给 index参数，同样能创建具有时间戳索引的 Series对象。 date_list = [datetime(2018, 1, 1), datetime(2018, 1, 15] time_se = pd.Series(np.arange(6), index=date_list) pd.date_range('2018/08/10', '2018/08/20') 22 创建固定频率的时间序列 如果只是传入了开始日期或结束日期，则还 需要用periods参数指定产生多少个时间戳。 pd.date_range(start='2018/08/10', periods=5) pd.date_range(end='2018/08/10', periods=5) 23 创建固定频率的时间序列

] RNN与LSTM RNN LSTM Ref: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ LSTM原理 Ref: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 1，单元状态丢弃 2，新信息选择 3，单元状态更新 4，确定输出 使用深度学习解决NLP问题

convolution-operation/ Convolution Convolution CNN on feature maps https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ 下一课时 卷积神经网络 Thank You.

com/generative-adversarial-networks-explained- 34472718707a How to train? https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/08/20/from-GAN-to-WGAN.html Done! https://medium.com/syncedreview/biggan-a-new-state-of-the-art-in-image-synthesis-

tv/monitor • VOC 2007：9,963张标注过的图片， 由train/val/test三部分组成， 共标注出 24,640个物体。 • VOC 2012：trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11,540张 图片共27,450个物体。 COCO 数据集 12个大类： [‘appliance’, ‘food’, ‘indoor’, ‘accessory’

https://github.com/pytorch/pytorch • Good Blogs: (with examples and code) • https://lelon.io/blog/2018/02/08/pytorch-with-baby-steps • https://www.tutorialspoint.com/pytorch/index.htm • https://github.com/hu

8855e-02, 6.8346e-03, 1.4165e-03, 2.6096e-04, 4.3267e-05, 6.5217e-06, 9.0110e-07, 1.1493e-07, 1.3611e-08, 1.5045e-09, 1.5590e-10, 1.5206e-11, 1.4006e-12, 1.2223e-13], [ 1.0000e+00, -1.6392e+00, 1.3435e+00 6944e-02, -6.3094e-03, 1.2928e-03, -2.3546e-04, 3.8597e-05, -5.7516e-06, 7.8567e-07, -9.9066e-08, 1.1599e-08, -1.2676e-09, 1.2986e-10, -1.2522e-11, 1.1403e-12, -9.8378e-14]]), tensor([ 6.6262, -5.4505]))