八斗学院-人工智能|2021年|完结无秘

八斗学院-人工智能|2021年|完结无秘课程介绍(A000879):

这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习,深化前z e _3阶段技术能力,初入机器学习领域。通过对机器学习核心算法的强化练习,你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。

八斗学院-人工智能|2021年|完结无秘

八斗学院-人工智能|2021年|完结无秘 3– ^ & d , B M

文件目录:

八斗学院-人工智能2021年完结无秘
│ ├─.uG C , Q rrl 138B
│ ├─01、最新保姆级计算机视觉学习路线
│ │ ├─【1】初入人工智能
│ │ │ ├─PPT
│ │ │ │ ├─【01】开学典礼.pdf 534.49KB
│ │ │ │ └─【O 2 g W L _ S02】计算机视觉简介.pdf 3.43MB
│ │ │ └─视频
│ │ │ ├─【1.1】开学典礼.mp4 200.| { P : ! $ , i `36MB
│ │ │ ├─【1.2】初入人工智能.mp4 375.76MB
│ │ │ ├─【1.3】机器学习&深度学习.mp4 3Z : ) B18.09MB
│ │ │ └─【1.4】计算机视觉.mp4 304.52MB7 v x
│ │ ├─【2】数学基础&数K L z | $ \ c n r字图像
│ │ │ ├─PPT
│ │ │ │ ├─【03】机器学习涉及的y Y = 4数学基础.pdf 1.63MB
│ │ │ │ └─【04】数字图像.pdf 2.73MB
│ │ │ ├W k = K y * U─代码
│ │ │ │ ├─bilinear interpolation.py 1.77KB
│ │ │ │ ├─lenna.png 702, : ; w p.77KB
│ │ │ │ ├─nearest interp.py 511B
│ │ │ │ └─testima~ S , Ogegray.p` g S G I 0 t = Gy 1.55KB
│ │ │ └─视频
│ │ │ ├─【2.1】数学基T p S础1.mp4 233.58MB
│ │ │ ├─【2.2】数学基础2.mp4 261.3MB
│ │ │ ├─【2.3】数字图像.mp4 352.27MB
│ │ │ └─【2.4】插值算法.mp4 646.02MB
│ │ ├─【3】数字图像&特征提取
│ │ │ ├─PPT
│ │ │ │ └─【05】特征选择与特征提取.pdf 1.87MB
│ │ │ ├─代码
│ │ │ │ ├─Histogram Equalization.py 974B
│ │ │ │ ├─histogram.py 1.38Km 7 5 = @ [B
│ │ │ │ ├─PCA.py 954B
│ │ │ │ ├─PCAnumpy.py 935B
│ │ │ │ ├─PCAnumpydetail.py 3.33KB
│ │ │ │ └─PCAskl4 n p $earn.py 486B
│ │ │ └─视频
│ │ │ ├─【3.1】直方图均衡化.mp4 33% G f 2 W T1.E l A19MB
│ │ │ ├─【3.2】v m 9 I 9卷积&滤波.mp4 478.14MB
│ │ │ ├─【3.3】特征选择.mp4 235.93MB
│ │ │ └─【3.4】PCA.mp4 496.83MB
│ │ ├─【4】边缘检测&相机模型
│ │ │ ├─PPT
│ │ │ │ ├─【06】边缘提取.pdf 1.58MB
│ │ │ │ └─【07】相机模型E – J Z ?.pdf 1.43MB
│ │ │ ├─代码
│ │ │ │ ├─canny.py 462B
│ │ │ │ ├─cannydetail.py 6.8B 8 x y [4KB
│ │ │ │ ├─cannytrack.py 1.35KB
│ │ │ │m * 8 n E m p k 7 ├─photo. X S ` 3 N @ V S1.jpg 145.\ K ? k n $ W07KB
│ │ │ │ ├─sobellaplacecanny.py 1.5KB
│ │ │% y } │ ├─4 0 6 N – zwarpMatrix.py 1.32KB
│ │ │ │ └─透视变换.py 58~ – p1B
│ │ │ └─视频
│ │ │ ├─【4.1】边缘检测(1).mp4 224.05MB
│ │ │ ├─【4.1】边缘检测.mp4 224.05MB
│ │ │ ├─【4.2】canny.mp4 565.13MB
│ │ │ ├─【4.3】相机模型.mp4 244.78MB
│ │ │z z ) y % 6 _ 4 S └─【4.4】透视变换.mp4 480.91MB
│ │ ├─【5P U a K U 4 L j T】立体视觉&图像聚类
│ │ │ ├─4 N / ` t dPPT
│ │ │ │ ├─【08】立体视觉.pdf 1.3MB
│ │ │ │ ├─【09】点云模型.pdf 1.91MB
│ │ │V s p = │ └─【10】图像聚类算法.pdf 1.41MB
V q r * . @ │ │ ├─代码
│ │ │ │ ├─K-Means.py 2.05KB
│ │ │ │ ├─K-Me; $ S aanJ % ) vsathlete.py 1.89\ O O V c J NKB
│ │ │ │ ├─K-MeansRGB.py 2.25KB
│ │ │ │ ├─密度聚类.py 938BG E d ?
│ │ │ │ └─层次聚类.py 939B
│ │ │ └─视频
│ │ │ ├─【5.1】立体视觉-双目系统4 n ~ 0 R K N.mp4 232.39MB
│ │ │ ├─【5.2】点云模型.mp4 291.18MB
│ │ │ ├─【X ~ | x5.3】K\ \ j K ! B . u +means.mp4 31P ` ; V4.53MB
│ │ │ └─【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4 275.88MB
│ │ ├─【6】图像滤波&SIFT
│ │ │ ├─PPT
│ │ │ │ ├─【11】图像滤波器.pdf 1.@ & d , _ q T @ ^4MB
│ │ │ │ └─【12】尺度不变特征5 D I变换-SIFT.pdf 2.22MB
│ │ │ ├─代码
│ │ │ │ ├─iphone1.png 237.87KB
│ │ │ │ ├─iphonv D ? ; u Te2.png 202KB
│ │ │ │ ├─SIFT关键点.py 656B
│ │ │ │ ├─SIFT特征匹配.py 1.26KB
│ │ │ │ ├─噪声.py 1.88KB
│ │ │ │ ├─椒盐噪声.py 1.? p \ d t163 p 7 . B : . cKB
│ │ │ │ └─高z q Z斯噪声.py 1.29KB
│ │ │ └─视频
│ │ │ ├─【6.1D w F `】图像噪声.mp4 396.64MB+ . 4 f i O ] $ `
│ │ │ ├─【6.2】图像增强.mp4 279.07MB
│ │ │ ├V l .─【6.3】SIFT1.mp4 281.15MB
│ │ │ └─【6.4】SIFT2.mp4 444.12MB
│ │ └─【7】OpeE – b j F ynCV&深度学习
│ │ ├─PPT
│ │ │ ├h A = y 1 ^ Y─【1J T X | C H h P g3】OpenCV算法解析.pdf 2A u 9 * G A.09MB
│ │ │ └─【14】深度学习与神经网络.pdf 2.35b _ F k % Q QMB
│ │ ├─代码
│ │ │ ├─Hash.py 1.86KB
│ │ │ ├─lenna.png 702.77KB
│ │ │ ├─lennanoi: s B S : {se.png 704.52KB
│ │ │ ├─ransac.py 7.66KB
│ │ │ └─最小二乘法
│ │ │ ├─Least squares.py 620B
│ │ │ └─traindata.csv 26B
│ │ └─视频
│ │ ├─【7.1】OpenCV&最小二乘法(1).mp4 224.25MB
│ │ ├─【7.U ? * M :1】OpenCV&最小二乘法.mp4 224.25MB
│ │ ├─【7.2】Ransac(1).mp4 478.06MB
│ │ ├─【7.2】Ransac.mp4 478.06MB
│ │ ├─【7.3】哈希算法.mp4 198.03MB
│ │ └─【7.4】神经网络.mp4 369.68MB
│ ├─【实战】主流深度C Z a 4 G i # O o学习框架
│ │ ├─【PPT】随堂课程
│ │ │ ├─从零开始训练网络.p~ / \ 9 Qptx 643.41KB
│ │ │ ├─卷w * % 1 @积神经网络.pptx 3.09MB
│ │ │ └─深度学习开源框架.pptx 1.59MB
│ │ ├─【代码】配套案例
│ │ │ ├─代码(解压密码:badouai)深度学习.zip 21.$ ) 9 = B I57MB
│ │V S C # │ └─代码(解压密码:badouai)(卷积神经网络).zip 59] V N N.51KB
│ │ └─【视频】深度学习框架
│ │ ├─从零开! . } B w . 3 6始训练网络01.mp4 956.83MB
│ │ ├─从u r A V K零开始训练网络02.mp4 78MB
│ │ ├& 0 j 2 / 0 W 6 ,─从零开始训练网络03.mp4 434.25MB
│ │ ├─从零开始训练网络04.mp4 185.06MB
│ │ ├─卷积神经网络04.mp4 339.55MB
│ │ ├─推理和训练.mZ ^ 9 5 mp4 57` + 9 M Y1.13MB
│ │ ├─深度7 G a D g D f k学习开源框架T L U ].mp4 202.38MB
│ │ ├─深度学习开源框架01.mp4 188.62MB
│ │ ├─深度学X a s B : , 3习开源框架02.mp4 493.72MB
│ │ └─深度学习开源框架03.mp4 421.59MB
│ ├─【实战】J ? d ? ~ & K 7入门图像识别
+ @ ; y w │ ├─【PPT】随堂课程
│ │ │ ├─【13】OpenCV算法解析.N 4 O jpptx 4.67MB
│ │ │ ├─【14】深度学习与神经网络.pptx 2.04MB
│ │ │ ├─图像识别-01 PPT 01-2
│ │ │ │ └─【19】图像识别.pptx 3.37MB
│ │ │ └─图像识别0203-PPT0203-2
│ │ │ ├─【19】图像识别.pdf 2.85MB
│ │ │ └─【20】物体检c 5 . 5 ) – O \ {测.po V . _ | r 9df 3.39MB
│ │ ├─【代码】配套案例S | 1 n
│ │ │ ├─DCT.py 1.44KB
│ │ │ ├─Hash.py 1.86KB
│ │ │ ├─Hashall.py 5.81KB
│ │ │ ├─Hash素材生成.py 4.01KB
│ │ │Q c a ├─lennanoiseT 0 y y & ` v ^.png 704.g % } W !52KB
│ │ │ ├─PHash.py 1.58KB
│ │ │ ├─ransac.py 7.5KB
│ │ │ ├─图像识别-01代码01-1
│ │ │ │ ├─s y p gAlexN? * W Fet-Keras-master.rar 565.9MB
│ │ │ │ ├─Cifar
│ │ │ │ │ ├─cifar-10.py 5.49KB
│ │ │ │ │ ├─Cifar10data.pN 6 Xy 6.26u R u \ Q Z G P cKB\ 8 d z : S w
│ │ │ │ │ └─cifardata
│ │ │ │ │ ├─cifar-1% 1 9 S E [ r \ `0-batches-bif w R [ L 6n
│ │ │ │ │ │A \ . * d ) } ├─batches.meta.txt 61B
│ │ │ │ │ │ ├─databaN s 1 6 % Atch1.bin 29.31MB
│ │ │ │ │ │ ├─databatch2.bin 29.31M/ 0 Y O V \B
│ │ │ │ │ │ ├─databatch3.bin 29.31MB
│ │ │ │ │ │ ├( 4 W h R } ?─databatch4.bin 29.31MB
│ │ │ │ │ │ ├─databatch5.bin 29.31MB
│ │ │ │ │ │ ├─reD + E 7adme.html 88B
│ │ │ │ │ │ └─testbatch.bin 29.31MB
│ │ │ │ │ └─cifar-10-binary.tar.gz 162.17b y R | I 8MB
│ │ │ │ ├─train.zip 543.16MB
3 [ J 1 │ │ │ └─VGG16-tensorflow
│ │ │ │ ├─dew h } – K \mo.py 773B
│ │ │ │ ├─model
│ │ │ │ │ └─vgg16.ckpt 527.8MB
│ │ │ │ ├─nets
│ │ │ │ │ ├q V c ^─pycache
│ │ │ │ │ │ ├─vgg16.cpyt( \ b / r / # T 9hoL N A G 5 J Zn-36.pyc 1.14KB& l X ) = E u R
│ │ │ │ │ │ └─vgg16.cpython-37.pyc 1.18KB
│ │ │ │ │ └─vgg16.py 2.88KB
│ │ │ │ ├─pycache
│ │ │ │ │ ├─utils.cpython-36.pyc 1.48KB
│ │ │ │ │ └─utils.cpython-37.pyc 1.52KB
│ │ │ │ ├─synset.txt 31.91KB
│ │ │ │ ├─testdar 1 _ . q 7ta
│ │ │ │ │ ├─dog.jpg 47.27KB
│ │ │ │ │ └─table.jpg 50.12K! O , E H DB
│ │ │ │ └─utils.py 1.27KB
│ │ │ ├─图像识别0203-代码0203-1
│ │ │ │ ├─inceptionV3tf
O [ 4 g L w ! │ │ │ │ ├─elephant.jpg 23.39KB
│ │ │ │ │ ├─inceptionV3.py 9.29KB
│ │? . Q Y f W A H │ │ │ └─inceptionv3weightstfdimorderingts R { Qfkernels.h5 91.66MB
~ 1 [ y T A G │ │ │ ├─mobilenet
│ │ │ │ │ ├─elephant.jpg 23.39KB
│ │ │ │ │ ├─mobilenet.py 4.35KB
│ │ │ │ │ └─mobilenet10224tf.h5 16.43MB
│ │ │ │ └─resnet50tf
│ │ │ │ ├─bike.jpg 67.36KB
│ │ │ │ ├─elephant.jpg 23.39KB
│ │ │ │ ├─resnet50.py 4.56KB
│ │ │ │ └─resnet50weightstfdimorderingtfkernels.h5 98.09MB
│ │ │ └─最小二乘法
│ │ │ ├─Least squares.py 610B
│ │ │ └─traindata.csv 26B
│ │ └─【视频】图像识别
│ │ ├─CNN图像识别01.mp4 706.c 5 x16MB
│ │ ├─CNN图像识别02.mp4 432.23MB
│ │ ├─CNN图像识别03.mp4 462.78MB
│ │ ├─OpenCV .mp4 252.73MB
│ │ ├─RANSAC.mp4 258.47MB
│ │ ├─哈希算法.mp4 261.61MB
│ │ ├─最q U j + g小二乘法 .mp4 64.75MB
│ │ └─深度学习与神经网络.mp4 235.11MB
│ ├─【实战】最火的行人目标M \ \ \ {检测
│ │ ├─yolo3-tenl – : Psorflow-master.rar 365.57p M , * P y qMB
│ │ ├─公开课-yolo.pdf 3.06MB
│ │ └─最火的车辆行人检测.mp4 868.26MB
│ ├─【必备】AI电子书籍
│ │ ├─2019人工智能发展报告.pdf 21.72MB
│ │ ├─LDA漫游指南.pdf 6.67Ma V \ /B
│ │ ├─Learning From Data低配版.pdf 27.37MB
│ │ ├─OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf 4.57MB
│ │ ├─Python视觉实战项目52讲.pdf 116.57MB
│ │ ├─Pytorch常用函数手册.pdf 6.U : q J _41MB
│ │ ├─《统计学习方法》第2版课件.z: 9 I l oip 55.18MB
│ │ ├─动手学深度学习.pdf 14.17MB
│ │ ├─南瓜书.pdf 1.62MB
│ │ ├─吴恩达资料.txt 493 u R 3 % [B
│ │ ├─推荐系统实践.pdf 14.11MB
│ │ ├─支持向量机9 @ 9通俗导论(理解SVM的三层境界)LaTeX最新版2015.1.9.pdf 1.9MB
│ │ ├─数学之美第2版.zip 40.48MB
│ │ ├─机器人建模和控制@www.java1234.M E [ F ,com.pdf 105.51MB
│ │ ├─D P v ?机器学习[西瓜书].zip 74.9MB
│ │ ├─机器学习实战.pdf 14.15MB
│ │ ├─深度学习(花书).pdf 33.16MB
│ │ ├─百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf 26.54M} T JB
z w \ │ ├─科来网络通讯协议图.pdf 4.1MB
│ │ ├─程序员的数学1.pdf 12.8MB
│ │ ├─程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸,(日)堀玄f B J : } A著 ,P406.pdf 85.03MB
│ │ ├% A x T v ` M 8─程序员的数学3-线性代数.pdf 59.06MB
│ │ ├─算法新解-( H ] E F刘新宇.pdf 7.59MB
│ │ ├─统计学习方法.zip 17.04MB
│ │ ├─统计学习方法(李航).pdf 18.59MB
│ │ ├─西瓜书.pdf 39.01MB
│ │ └─项亮-推荐系% n & 9 ! g # : J统实践.pdf 14.11MB
│ ├─【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
│ │ ├─代码
│ │ │ ├─AlexNet-Keras-master.zip 183.87KB
│ │ │ ├─last1.h5 20.17MB
│ │ │ ├( P q v *─readme.txt 2017 O * r Q / C 4 ;B
│ │ │ └─trai{ y j 8 An.N N i M 3 yzip 543.1) N \ | E I % n6MB
│ │ ├─公开课-卷积神经网络.pdf 3.06MB
│ │ └─最落地的图像识别案例.mp4 855# ^ e V D.63MB
│ ├─【讲座】BERT大家族讲解(论文、代_ F Z W V +码、PPT)
│ │ ├─BERT大家族讲解讲座回放.mp4 912.31MB
│ │ └─公开课-论文&代码&课件
│ │ ├─albert.pdf 664.94KB
│ │ ├─bert family.pptx 4.02MB
│ │ ├─BERT.pdf 1.1MB
│ │ ├─diybert.py 10.61KB
│ │ ├─elmo.pdf 796.26KB
│ │ ├─ernie-baidu.pdf 698.71KB
│ │ ├─ernie-qinghua.pdf 2.05MB
│ │ ├─gpt.pdf 948.01KB
│ │ ├─gpt2.pdf 1.02MB
│ │ ├─gp# { At3.pdf 6.97MB
│ │ ├─nez/ Q s [ ( 5ha.pdf 510.32K{ V H 5 m iB
│ │# J R ; { ) ] k ├─roberta.pdf 579.18KB
│ │ ├─spanBert.pdf 1.82MB
│ │ ├─t5.pdf 1.6MB
│ │ ├─transformer-xl.pdf 4.73MB
│ │ ├─unilm.pdf 790.41KB
│ │ └─xlnet.pdf 1.12 & b C . A OMB
│ ├─【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强
] # : + X 8 _ B 4 │ ├─文本增强.mp4 1.16GB
│ │ └─论文&ampS 4 P q 6;课程PPT
│ │ ├─cbert.pdf 807.09KB
│ │ ├─} T . G QContextual augment.pdf 1016.O [ Q $45KB
│ │ ├─EDA.pdf 736.37KB
│ │ ├─LAMBADA.pdf 997.85KB
│ │ ├─UDA.pdf 1.36MB
│ │ └─文本增强公开课.pptx 2.i H P ? # ; L 5 768MB
│ ├─【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│ │ ├─kgqabaseonsentencematch.rar 33.87KB
│ │ ├─从0到1带你构建知识图谱.mp4 1.05GB
│ │ ├─知识图谱公开课.pptx 2.69MB
│ │ └─知识图谱论文资源
│ │ ├─0643.pdf 589.44KB
│ │ ├─12484-55980-1-PB (1).8 Q l Z &pdf 1.02MB
│ │ ├─12484-55980-1-PB.pdf 1.02MB
│ │ ├─1606.04422.pdf 523.86KB
│ │ ├─1709.05453.pdf 1006.76KB
│ │ ├─1711.04071.pdf 1.16MB
│ │ ├─1804.08217.pdf 1.44MBG n P
│ │ ├─1811.00146.pdf 1.11MB
│ │ ├─1902.10197.pdf 1.01MB
│ │ ├─1904.09223.pdf 697.44KB
│ │ ├─1905.07129.pdf 2.04MB
│ │ ├─1906.05317.pc . ? 8df 1.64MB
│ │ ├─1907.12412.pd0 E d % !f 778.65KB
│ │ ├─1909.01066.pdS : E $ ` # If 698.78K} E Y Y 1B
│ │ ├─1909.04164.pdf 774.85KB
│ │ ├─1909.0531f o ]1.pdf 819.26KB
│ │ ├─1909.05855.pi y ( 6 Ydf 1.57MB
│ │ ├─1909.084P E p k % g _ Y #02.pdf 816.49KB
│ │ ├─1911.06136.pdf 2.48MB
│ │ ├─1911.07132.pdf 2.96MB
│ │ ├─1911.12753.pdf 502.96KB
│ │ ├─1p S v a v ? S912.00147.pdf 3.3MB
│ │ ├─1912.07491.p– _ ndf 755.03KB
│ │ ├─1912.0963? @ N \ o s n7.pdf 1.94MB
│ │ ├─2001.00461.pdf 1.33MB
│ │ ├─2002.00388 .pdf 2.35MB
│ │ ├─2002.00388.pdf 2.35MB
│ │ ├─2003.02320.pdf 2.91MB
│ │ ├* h j 0 | ?─2005.00206.pdf 1.26MB
│ │ ├─2009.02252v1.pdf 1.1~ ! q O8MB
│ │ ├─2107.13349.pdf 2.37MB
│ │ ├─2107c S \ !.13715.pdf 1.14MB
│ │ ├─3394486.3403323.pdf 3! n F k x K / ^ $.34MB
│ │ ├─C16-1062.pdf 628F $ W l.41KB
│ │ ├─j g x d } – dcikm2020sun.pdf 2.04MB
│ │ ├─D16-1245.pdf 1.45MB
│ │ ├─D17-1123.pdf 555.95KB
│ │ ├─EMNLP-TACL5.pdf 929.13KB
│ │ ├h j F c Z W _ 7─N18-2108.pdf 5n y 7 s r { ; n89.8KB
│ │ ├─P19-1226.pdf 2.& O 205MB
│ │ ├─query2boxrek 8 / : o U d o 4asoningoverknowl (1).pdf 864.55KB
│ │ ├─query2boxreasoningoverknowl.pdf 864M 9 ; ( 5 $ h.55KB
│ │ ├─scarlinietalaaai2020.pdf 919.25KB
│ │ └─知识图谱表示学习综述.pptx 1.7MB
│ ├─【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型
│ │ ├─atl s )tention is a2 w r m 5 qll you need.pdf 2.44MB
│ │ ├─BERT.pdf 1.16MB
│ │ ├─bert介绍.+ b 1 M 5 % f Pp\ & [ % / b s N Mptx 1.93MB
│ │ ├─diybert.py 10.5KB
│ │ ├─R-bert关系抽取.pdf 598.13KB
│ │ ├─sentence bert– y \ G Y.pdf 904.18KB
│ │ └─彻底搞懂 Google bert 模型.mp4 787.6MB
│ └─【讲M . G V座】无中生有,fake图像!
│ ├─【PPT】随堂课程
│ │ └─公开课-生成模型.pdf 3.67MB
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