八斗学院-人工智能|2021年|完结无秘百度网盘下载点击快速获取相关资源
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] 5 q f t k类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算{ 4 p法-SVM、神经网络+深度学习，深化前z e _3阶段技术能力，初入p o N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。
文件目录：
| 八斗学院-人工智能2021年完结无秘 |
| │ ├─.uG C , Q rrl 138B |
| │ ├e ? 4 ]─01、最新保姆级计算机视觉学习路线 |
| │ │ ├─【1】初入人工智能 |
| │ │ │ ├─PB _ v Y u O jPT |
| │ │ │ │ ├─【01】开学典礼.pdf 534.49KB |
| │ │ │ │ └─【O8 3 ] + e # 4 ] 2 g W L _ S02】计算机视觉简介.pdf 3.43MB |
| │k P x * p │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【1.1】开学典礼.mp4 200.| { P : ! $ , i `36MB |
| │ │ │ ├─【1.2】t z ; W / J i j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\ 7 @ P D (机视觉.mp4 304.52MB7 v x |
| │ │ ├─【2】数学基础&数K L zi b # Y t g a | $ \ c n r字图像 |
| │ │ │ ├─PPT |
| │ │ │ │ ├─【03】机器学习F D V v Q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─_ K i X .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, O # ^ = 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&amZ | W up;特征提取 |
| │ │ │/ _ s ├─PPT |
| │ │ │ │ └─【05】特征选择与特征提取.pdf 1.87MB |
| │ │ │ ├─W v s . x G G代码 |
| │ │ │ │ ├─Histogram Equalization` \ $ [ |.py 974B |
| │ │ │ │ ├─histogram.py 1.38Km 7 5 = @ [B |
| │ │ │ │ ├─PCA.py 954B |
| │ │ │ │ ├─PCAnumpy.py 935B |
| │ │ │ │ ├! / P─PCAnumpydetag = #il.py 3.33KB |
| │ │ │ │ └─PCAskl4 n p $eI ~ J d } , ! Z qaI n @ T Vrn.py 486B |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【3.1】直方图均衡& } 6 ; K R 1化.mp4 33% G f 2 W T1.E l A19MB |
| │ │ │ ├─【3.2】v m 9 I 9卷积&滤l C T A i @ V P波.mp4 478.14MB |
| │ │ │ ├─【3.3】特征选择.mp4 235.93MB |
| │ │ │ └─【3.4】PCA.mp4 496.83MB |
| │ │ ├─【4】边缘检测&y b jamp;相机模型 |
| │{ U ~ \ │ │ ├─PPT |
| │ │ │ │ ├─【06】边缘提取.pdf 1.58MB |
| │ │ │ │ └─【07】相机模型EU ] ! – 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 |
| │ │ │# % @ 3 D │ ├─sobellaplacecanny.pS ; ( / ? c l =y 1.5KB |
| │ │ │\ H o y l ?% 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 Z 3 * = O(1).mp4 224.05MB |
| │ │ │ ├─【4.1】边缘检测.mp4 224.05MB |
| │ │ │ ├─【4.2C P 8 D f】canny.m% J u , L 8 –p4 565.13MB |
| │Y , # | o Q V z o │ │ ├─【4M ^ 8 k.3】相机模型.mp4 244.78g \ OMB |
| │ │ │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 |
| │ │ │ ├X b / L T I 6 b─4 N / ` t dPPT |
| │ │ │b – \ x ! n w ] O │ ├─【08】立体视觉.pdf 1.3MB |
| │ │ │ │ ├─【09】点云模型.pdf 1.91MB |
| │ │ │V s p =] l { b s Q – ! # │ └─【10】图像聚类算法.pdf 1.41MB |
| │V q r * . @ │ │ ├─V ~ D c ` \代码 |
| │ │ │ │ ├─K-Means.py 2.05KB |
| │ │ │ │ ├─K-Me; $ S aanJ % ) vsathlete.py 1.89\ O OH 7 % V c J NKB |
| │ │ │ │ ├─K-MeansRGM + R U ] ( n JB.py 2.25KB |
| │ │ │ │ ├─密度聚类.py 938BG E d ? |
| │! s 4 y { + 5 6 │ │ │ └─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 2A } q E } E c \91.18MB |
| │ │ │ ├─【X ~ | x5.3】K\ \ j K ! B . u +means.mp4 31P ` ; V4.53MB |
| │ │ │ └─【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4 27: : ^ D 2 c v5.88MB |
| │ │ ├─【6】图像滤波&SP m ! K Y T VIFT |
| │ │ │ ├─PPT |
| │ │ │ │ ├─【11】图像滤波器.pdf 1.@ & d , _ q T @ ^4MB |
| │ │ │ │ └S k G s I─【12】尺度不变特征5 D I变换-Sf F ! y IIFT.pdf 2.22MB |
| │ │ │ ├─代码 |
| │ │ │ │ ├─iphone1.png 237.87KB |
| │ │ │ │ ├w W 2 8─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[ D 4 q _ : p 7 . B : . cKB |
| │ │ │ │ └─高z q Z斯噪声.py 1.29KB |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【6.1D w F `】图C o 9 w f u f像噪声.mp4 396.64MB+B k O Y – 8 . 4 f i O ] $ ` |
| │ │ │ ├─【6.2】图像增强.mp4 279.07MB |
| │= Z 6 │$ A * ; │ ├V l .─【6.3】SIy 2 g _ O dFT1.mp4 281.15MB |
| │ │ │ └─【6.4】SIFT2.mp4 444.* 9 g 9 ) O # : 712MB |
| │ │ └─【7】OpeE – b j F ynCV&深度学习 |
| │ │ ├─PPT |
| │ │ │ ├h A = y 1 ^ Y─【1J T X | C H h P g3】1 = {OpE _ U \ renCV9 x U o ! g算法解析.pdf 2A u| Y F 4 E 1 Y 9 * G A.09MB |
| │ │x O 2 │ └─【14】深度学习与神Q B D经网络.pdf 2.35b _ F k % Q QMB^ d 9 1 $ N # 3 % |
| │ │ ├─代码 |
| │ │ │ ├─Hash.py 1f ~ @ U r o.86KBX y u P |
| │ │ │ ├─lenna.png 702.77KB |
| │ │ │ ├─lennanoi= N + : 1 i s /: s B S : {S s D q c K J j ;se.png 704.5k c r / & * C y X2KB |
| │ │ │ ├─ransac.py 7.66KB |
| │ │ │ └─最小二乘法 |
| │ │ │ ├─Least squares.py 620B |
| │ │ │ └─traindataq N Y O.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.B D A cmp4 224.25MB |
| │ │ ├─【7.2】Ransac@ _ } w @(1).mp4 478.06MB |
| │ │ ├─【7.2】Rans) ] D ! \ Taco V X ; 0 o s ( H.mp4 478.06MB |
| │ │ ├─【7.1 1 & O ~3】哈希算法.mp4 198.03MB |
| │# / ) N H / [ 5 H │ └─【7.4】神_ p 5 % # k P : \经网络.ms E + + L \p4 369.68MB |
| │ ├─【L S w实战】主流深_ b F度C Z a 4 G i # O o学x F p @ f t @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2 } ] s习开源框架.pptx 1.59M0 % ) q R / E aB |
| │ │ ├─【代码】配套o U R # & / h案例 |
| │ │ │ ├─代码(解压密码：badouai)深度学习.ze 5 t I Z S Gip 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c C i V ] . . 0 N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 |
| │ │W 3 $ 8 – = 0 ├─从零开始训练网络04.mp4 185.06MB |
| │ │ ├─卷积神经网络04.mp4 339.@ ) n ~ , P Z * X55MB |
| │ │ ├─推理和训练.mZ ^0 g / X % 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( j 2 d 4 d ~ k &架01.mp4 18x p k 8 {8.62MB |
| │ │ ├\ c P L _ p – a─深度学X a s B : , 3习开源框架02.mp4 493.72a Q $ & dMB |
| │ │ └─深度学习开源框架03.mp4 421.59MB |
| │ ├─【实战】J ? d ? ~ & K 7入门图= / r q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 |
| │ │ │ │ └─【1v \ , _ 5 N b9】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 |
| │ │ │ ├( n 3 W A c 2─Hash素X y W e 7 y L材生成.py 4.01KB |
| │ │ │Q c a ├─& X x n ; QlennanoiseT 0 y y & ` v ^.png 704.g % } W !52KB |
| │ │ │ ├─PHash.py 1.58KB |
| │ │ │ ├G 7 i = + w P \ F─ransac.py 7.5KB |
| │ │ │ ├─图像识别-01代码01-1 |
| │ │ │ │ ├─s y p gAlex^ d . uN? * W Fet-Keras-master.rar 565.9MB |
| │ │ │ │ ├─Cifar |
| │ │ │ │ │ ├─cifar-10.py 5.49KB |
| │ │ │ │ │ ├─Cifar10data.pN 6 Xy 6.26u R u \ Q Z G P9 @ t X g q F 6 \ cK$ X B u { ?B\ 8 d z : S2 d 9 M o w |
| │ │ │ │x O K Z : │ └─cifardata |
| │ │ │ │ │ ├─cifar-1% 1 9 S E [ r \ `0-bar = s Y S s Ktches-bif w R [ L 6n |
| │ │ │ │ │ │A \ . * d ) } ├─batches.4 X W U N S Gmeta.txt 61B |
| │ │ │ │ │ │ ├─databaN s 1 6 % AtchZ M d V ~ k ~ M1.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databae v 1 & E L Utch2.bin 29.31M/ 0 Y O V \B |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch3.bin 2v – q j p U M i9.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├( 4 W h R } ?M s L A─databatch4.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatchK $ O H5.} d rbin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─reD + E 7adme.html 88B |
| │ │ │ │ │ │ └─testbatce = / . @h.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ └─cifar-10-binary.tar.gz 162.17b y R | I 8MB |
| │ │ │ │ ├─train.zip 543.16MB |
| │3 [ J 1 │ │p c v X b $ │ └─VGG16-tensorflow |
| │ │ │ │ ├─dew h } – K \mo.py 773B |
| │ │ │ │ ├─model |
| │ │ │ │ │ └─vgg16.ckpt 527.8MB |
| │ │ │ │ ├─nets |
| │ │ │ │ │ ├q V c ^─pycacheM B V h B |
| │ │ │ │ │ │ ├\ M b h 4 e j e I─vgg. ; t Y / Z u16.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.cpytQ 7 b B U l Ehon-37.pyc 1.52KB |
| │ │ │ │ ├─syx 4 f u # O V U Ynset.txt/ v k S 5 O 31.91KB |
| │ │ │ │ ├─testdar 1 _ . q 7ta |
| │ │ │ │ │ ├─dog.jpg 47.27KB |
| │ │ │ │ │ └─table.1 1 S p ^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 │ │ │ └─iX k $ W 2 ] I v Enceptionv3weightstfdimorderingts R { Qfkernels.h5 91.66MB |
| │~ 1 [ y T A G │ │ │ ├─mobilenet |
| │ │ │ │ │ ├─elephant.jpg 23.39KB |
| │ │ │ │ │ ├─mobilenet.py 4.35: # y . 4KB |
| │ │ │ │ │ └─: i amobilenet10224tf.h5 16.4Y \ 9 K3MB |
| │ │ │ │ └─resnet50tf |
| │ │ │ │ ├─bike.jpg 67.36KB |
| │ │ │ │ ├─elephant.jpg 23.39KB |
| │ │ │ │ ├─resnet50.py 4.56KB |
| │ │ │ │ └─resnet50w\ ! & S 9 v @ ~eightstfdimorderingI t 0tfkern^ ; L D l + : gels.h5 98.U d c W d 6 Y09MB |
| │ │ │ └─最小二乘法 |
| │ │ │ ├─Least squares.py 610Bv 4 M ~ J U W |
| │ │ │ └v f k 9 ( X | F─traindata.csv 26B |
| │ │ └* & ` m m─【视频】图像识别 |
| │9 O s │ ├─CNN图像识别01.mp4 7S X g K G u W f +06.c 5 x16MBq f P |
| │ │ ├─CNN图像识别02.mp4 432.23MB |
| │ │ ├─CNN图s W M像识别03.mp4 462.78MB |
| │ │ ├─OpenCV .mp4 252.73MB |
| │ │ ├─RANSAC.mp4 258.g m + # 3 = ?4v U { C x w7MB |
| │ │ ├─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 235.11M| | rB |
| │ ├─【实战】最火的行人目标M \ \ \ {检测 |
| │ │N : { ├─yolo3-tenl – : Psorflow-master.r` Y m ; U t } T )ar 365.57p M , * P y qMB |
| │ │* _ B – ( ` 7 6 ├─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 |
| │ │ ├6 T B 4─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 @$ ~ \ y w A u 9通俗导论（理解SVM的三层境界）LaTeX最新版2015.V # 8 . : =1.9.pdc # $ n 6 Gf 1.9MB |
| │ │ ├─数学e f p s 4 8 N =之美第2版.zip 40.48MB |
| │ │ ├─机器人建模和控制@www.java1= z / f ;234.M Ed _ ` Q P / [ F ,com.pdf 105.51MB |
| │ │ ├─D P v ?机R z s I – = r x –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.\ 0 ) 9 x \ 9 \1b e [MB |
| │ │ ├─程序V 0 \ 5 5 c r = /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）h G M c \.pdf 18.59MB |
| │ │ ├─k 4 _西瓜书.pdf 39.01MB |
| │ │ └─项亮-推荐系% n &7 ] L = o @ [ % lamp; 9 ! g # : J统实践.pdf 14.11{ q R # & Y n ?MB |
| │ ├─【讲座 】 最落地的图像识别实践案例 |
| │ │ ├─代码 |
| │ │ │ ├─AlG L A P w R &e/ M U i D c = \ :xNet-Keras-mf k p J l y H 4 Paster.zip 183.87KB |
| │ │ │ ├─last1.h5 20.17MB |
| │ │ │ ├( P q v *─readme.tx~ ~ { +t 2017 O * r Q / C 4 ;B |
| │ │ │ └─trai{ y j 8 AnA ? o.N N i M 3 yzip 543.1) N \ | E I % n6MB |
| │ │ ├─公开课-卷积{ ` p Z – = x 9神经网络.pdf 3.06MB |
| │ │ └─e 7 m 2 ] t s c J最落地的图像识别案例.mg = zp4 855# ^ e V D.V ( c e R g63MB |
| │ ├─【讲座】BERT大家族讲解（论文、代_ F Z W V +码、PPT）d \ _ r W s ] z c |
| │ │ ├─BERT大家族讲解讲座回放.mp4 912.31MB |
| │ │ └e P 2 b n i * | d─公开课-论文&代码&课件 |
| │ │ ├─albert.pdf 664.94KB |
| │ │ ├─bert family.pptx 4.02MB |
| │ │& C h ├─BERT.pdM / v \ G N Ef 1.1MB |
| │ │ ├─diybert.py 10.61KB |
| │ │ ├─elmo.pdf 796.26KB |
| │ │ ├─ernie-baidu.pdf 698.71KB |
| │ │ ├─erni: r K _ A ^ / = Ce-qinghua.pdf 2.05MB |
| │, | @ │ ├K 9 f J H Z─gpt.pdf 948.01KB |
| │ │ ├─gpt2.pdf 1.02MB |
| │ │ ├─gp# { At3.pdf 6.97MB |
| │ │ ├─nef _ S ~ V 6 a Jz/Y V 0 Q s [ ( 5ha.pdf 51g E C 6 – U 80.32K{ 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4 A | _ C增强 |
| │] # : + X 8 _ B 4 │ ├─8 k 1 $文本增强.mp4 1.16GB |
| │ │ └─论文&S 4 P q 6;课* [ O Z Q ~ % =程PPT |
| │ │ ├─cbert.pdf 807.09KB |
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