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)：
这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类F 9 K A K P算法-决策K N H A n B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，@ Z 3 P @初入机器学习领域。通过对机器学习核心算法的强化练习，w 3 k – 9 5你将能完美胜任目P h ^ U ? x前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
文件目录5 A r I 5 Z K：
| 八斗学院-人工智能2021年完结无秘 |
| │ ├─.uG C ,v k * 2 X _ | 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Z Y ( 2 I |
| │ │ │ ├─【1.1】开学典礼.mp4 200.| { P : ! $ , i `36MB |
| │ │ │ ├; p { } U r z |─【1.2】初入人工智能.mp4 375.76MB |
| │ │ │ ├─【1.3】机器S X t = X学习&深度学习.mp4 3Z : ) B18.09MBh k B l . b w m |
| │s j . │ │ └─【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 =: D c 4数学基础.pdf 1.63MB |
| │ │ │ │ └─【04】数字图像.pdf 2.73MB |
| │ │ │ ├W k =@ b m m 3 l s P Y K y * U─代码 |
| │ │ │ │ ├─bilinear interpolation.py 1.77KB |
| │ │ │ │ ├─lenna.png 702, : ; w p.77KB |
| │ │ │ │ ├─nearest interp\ Y m 2.py 511BQ U l M |
| │ │ │ │ └─testima~) T b t n J z S , Ogegray.p` g S G IK X 7 ) g y + 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 352.27x E y ( BMB |
| │ │ │ └─【2.4】插值算法.mp4 646.02M{ ( + 3 &B |
| │ │ ├─【3】数字图像&特征提取 |
| │ │ │ ├─PPT |
| │ │ │ │ └─【05】特征选择与特征提取.pdf( G / 3 A $ S 3 1.87MM Y U EB |
| │ │ │ ├─代码 |
| │ │ │ │ ├─Histogramn x Z N X Equalizal 6 V i ` a ;tion.py 974B |
| │ │ │ │ ├─histogram.py 1.38Km 7 5 = @ [B |
| │ │ │ │ ├─PCA.py 954B |
| │ │ │ │ ├─PC8 B ` : ` |Anumpy.py 935B |
| │ │ │ │ ├Z l * : p G 9─PCAnumpydetail.py 3.33KB |
| │ │ │ │ └─PCAskl4 n p $earn.py 486B |
| │ │7 { i V │ └─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 1.58R B @MB |
| │ │ │ │ └─【07】相H c m G Z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.| = Y35KB |
| │ │ │ │m * 8 n@ & k A e ? 6 E m p k 7 ├─phoJ ) ] m pto. 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. X T *变换.py 58~ – p1_ B ] g : | : 1B |
| │ │ │ └─视频 |
| │L 1 t u / ) 4 | y │ │ ├─【4.1\ : P w 5 B】边缘检测(1).mp4 224.05MB |
| │ │ │ ├H , W i J % 6 K *─【4.1】边缘检测.mp4 224.05MB |
| │ │ │ ├─【4.2】canny.mp4 565.13MB |
| │ │ │ ├─【4.3】相机模型.O W c K I ; z }mp4 244.78MB |
| │ │ │z z ) y % 65 8 h t W X p 0 _ 4 S └─【4.4】透视变换.mx ( d up4 480.91MB) $ K N K u l 8 |
| │ │ ├─【5P U a K U 4u L s e A p L j T】立体视觉&图像聚类 |
| │ │ │ ├─4 N / ` t d9 @ + z 6 . U d }PPT |
| │ │ │ │ ├─【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 * . @X { M O 4 │ │ ├─代码 |
| │ │x H j l ( │ │ ├─K-Means.py 2.G ! . H ~ p . ; B05KB |
| │ │ │ │ ├─K-Me; $ S aanJ % ) vsat% # #hlete+ ? M Y.py 1.89\ O O V c J NKB |
| │ │ │ │ ├─K-MeansRGB.py 2.y x E e d I 725KB |
| │ │ │ │ ├─密度聚类.py 938BG E d ? |
| │ │ │ │ └─层次聚类.py 939B |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │i F $ V K ├─【5.1】立体O A m ) Z ]视觉-双目系统4 n ~ 0 RS K = K N.mp4 232.39MB |
| │ │ │ ├─【5.2】点云模型.mp4 291.18MB |
| │ │ │ ├─【X ~ | xl F ! Z u { F ! Z5.3】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d 7 P =器.pdf 1.@ &O i 7amp; 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 |
| │ │x ^ | q 0 t │ │ ├─SIFT关键点.py 656B |
| │ │ │ │ ├─SIFT特征匹配.py 1.26KB |
| │ │ │ │ ├─噪声.pya b n ~ X B : 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 279.07% T = – lMB |
| │ │ │ ├V l .─【6.3】SI[ 9 / R GFT1.mp4 281.15MB |
| │ │ │R ! $ f l └─【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 uh X R h P x 7 B 9 * G A.09MB |
| │ │ │ └─【14】深度学习与神经网络.pdf 2.35n % t ; Fb _ F k % Q QMB |
| │ │ ├─代码 |
| │ │ │ ├─Hasi W N ! R R ih.py 1.86KB |
| │ │ │ ├─len1 0 n W p mna.png 702.77KBP \ g 9 |
| │ │ │ ├─lennanoi: s B S : {se.png 704.52KB |
| │ │ │ ├─ransac.py 7.66KB |
| │ │ │ └─最h B y 6 h Q f e ,小二乘法 |
| │ │ │] b ` q ├─Least squares.py 620B |
| │ │ │ └─traindata& $ \ \ j _ c w.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).c t b | l c / ^ lmp4 478.06MB |
| │ │ ├─【7.2】Ransac.mp4 478.06MB |
| │ │ ├─【7.3】哈希算法.mp[ \ c h i Y ~ K4 198.03MB |
| │5 * y | 5 │ └─【7.4】神经网络.mp4 369.68MB |
| │ ├─【m H ] Z ^ F 2实战】主流! f J – ]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.ppt^ u : P d $ ) Dx 3.09MB |
| │ │ │ └─深度学习开源框架.pptx 1.59MB |
| │ │ ├─【代2 Y 2码】配套案例 |
| │ │ │ ├─代码(解压密码：badouai)深度\ b 7 ~ 6学/ | ( Q | U | ^ /习.zip 21.$ ) 9 = B I57MB |
| │ │V S C # │ └─代码(解压密码：badouaiT * 6 O)（卷积神经网络）.zip 59] V N N.51KB |
| │ │ └─【视频】深度学习框架 |
| │ │ ├─从零开! .g s T n o F c h y } B wG o U – ? z . 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 78| j M s w .MB |
| │ │ ├& 0 j 2 / 0 W 6 ,─从零开始训练网络03.mp4 4= 5 ) X / \ 2 0 %34.25MB |
| │ │ ├─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/ ; 7 b o h u q 5 mp4 57` + 9 M Y1.13MB |
| │ │ ├─深度7 G a D g D f k学习开源框架p H JT L U ].mp4 202.2 @ \ + ^ a I38MB |
| │ │ ├─深度学习开源框架01.mp4 188.62MB |
| │ │ ├─深度学X a s0 g . p ( 8 U \ B : , 3习– m G ( F / H z I开源框架02.mp4 493.72MB |
| │ │ └─深z * }度学习开源框架03.mp4 421.59MB |
| │ ├─【实战】J ? d ? ~ & K 7入门图! ( ] R H s ) J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w ) =与神经网络.pptx 2.04MB |
| │ │ │ ├─图像识别-01 PPT 01-2 |
| │ │ │ │ └─【19】图像识别.pptx 3.37MB |
| │ │ │ └r h U k !─图像识别0203-PPT0203-2 |
| │ │ │r = M P f s M j P ├─【19】图像识别.pdf 2} % v L S # j K.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 |
| │ │ │ ├─# A kHash.py 1.86KB |
| │ │ │ ├─Hashall.py 5.81KB |
| │ │ │ ├c I ( $ 6 m l 2─Hash素2 : C 3 L ^ ; :材生成.py 4.01KB |
| │ │ │Q c a ├─lennanoiseT 0 y y & ` v ^.png 704.g % } W !52KB+ B c i h 3 s | 3 |
| │ │ │ ├─PHash.py 1.58KB |
| │ │ │ ├─ransac.py 7.5KB |
| │ │ │ ├─Y x / p g ) y [ n图像识别-01代码01-1 |
| │ │ │ │ ├─s y p gAlexN? * W Fet-Kef i iras-master.rar 565.9MB |
| │ │ │ │ ├─Cifar |
| │ │ │ │ │ ├─cifar-10.py 5.49KB |
| │ │ │ │ │ ├─Cifar10data.pN 6 Xy 6.26u R u \ Q Z G P cKB( M b { U B\ 8 d z : S w |
| │j q J s │ │ │ │ └─cifardata |
| │ │ │ │ │ ├─cif. 4 %ar-1% 1 9 S E [ r \ `0-batchG 9 c } * ;es-bif w R [ L 6n |
| │ │ │ │ │ │A \ . * d ) } ├─batches.meta.txt 61B |
| │ │ │ │ │A , a = $ ] % 9 │ ├─dU Q V ; NatabaN s 1 6 % Atch1.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch2.bin 29.31M/ 0 Y O V \B |
| │ │ │ │ │ │ ├o ] F F 5 E M 8─datv j 2 , ] G u C Zabatch3.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├( 4 W h R } ?─databatch4.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch5.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─reD + E 7adme.html 88B |
| │ │ │ │ │ │ └─te\ N nstbatch.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ └─cifar-10-binary.tar.gz 162.17b y R | I 8MB |
| │ │ │ │ ├─train.zip 543.16MB |
| │3 [ J 1 │ │\ # A 0 │ └─VGG16-tensorflow |
| │ │ │ │ ├─dew h } – K \mo.py 773B |
| │ │ │ │ ├─model |
| │ │v y 6 e \ │ │ │{ \ ] 6 % ` └─vgg: z = E ? 4 016.ckpt 527.8MB |
| │ │ │ │ ├─nets |
| │ │ │ │ │ ├q V c ^─pycache |
| │ │ │A 8 3 l & Y # 8 │ │ │ ├─vgg16.c4 = ~ L _ i u d lpyt( \ 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 2.88KB3 V 4 2 & ` U i } |
| │ │ │ │ ├─pycache |
| │ │ │ │ │ ├─utils.cpython-G 5 } `36.pyc 1.4X v & \8KB |
| │ │ │ │ │ └─1 G [ o ? w Putils.cpython-37.pyc 1.52KB |
| │ │ │ │ ├─synse( h { m | r T 7t.txt 31.91KB |
| │ │ │ │ ├─testdar 1 _ . q 7ta |
| │ │ │ │ │ ├─dog.jpg 47.27KB |
| │ │ │ │ │ └─table.jpg 50.12K! O , E H DB |
| │Z j q s G ! │ │ │ └─utils.py 1.27KB |
| │ │ │ ├─图像识别0203-代码0203-1 |
| │ │ │ │ ├─inceptionV3tf |
| │O [ 4 g L w ! │ │ │ │O 6 1 % + ├─elephant.jpg 23.39KB |
| │ │ │ │ │ ├─inceK k 2 V 8ptionV3.py 9.29KB |
| │ │? . Q Y f W A H │ │ │ └p j 8 H Q─inceptionv3weiga X _ g 4 ;htstfdimorderingts R { Qfkernels.h5 91.66MB |
| │~ 1 [ y T A G │ │ │g ? D 0 $ i O q ├─mobilenet |
| │ │ │ │ │ ├─elepB n U V Z V Z d Zhant.jpg 23.3\ G M # U & s 19KB |
| │ │ │ │ │ ├─moc W + Q K 8bilenet.py 4.35v F ( JKB |
| │ │ │ │ │ └─mobilenet10224t# # u z Hf.h5 16.43MB |
| │ │ │ │ └─resnet50tf |
| │ │ │ │ ├─bike.jpg 67.36KB |
| │ │ │ │ ├─elephant.j0 – . 0 =pg 23.39KB |
| │ │& s n ) N z 7 W │ │ ├─resnet50.py 4.56KB |
| │ │ │ │ └─resnA s u + ! # t #et50w& c Geightstfdimorderingtfkernels.h5 98~ m O V k.09MB |
| │ │ │ └─最小二乘法 |
| │ │ │ ├─Least squares.7 + Opy 610B |
| │A ! y C – M N │ │ └V K ` 8 ~ r A `─tt $ Graindata.csv 26B |
| │ │ └─【视频】图像识6 s ? 7 | Q 3 s !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.| \ S [ N ^ – I Qmp4 258.47MB |
| │ │ ├─哈希算法.mp4 261.61@ h d y f % 2 / kMB |
| │ │] 0 + ├─最q U j + g小二乘法 .mp4 64.75MB |
| │ │ └─深度学习与V x T # S ,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-t g J , k – 4yolo.pdf 3.06MB |
| │ │ └─? C ^ s ; 1 0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.pz % f Wdf 6.67Ma– c / 4 x Q n V \ /B |
| │ │ ├─Learning From Data低配版.pdf 27.37MB |
| │ │ ├─OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf 4.57MB |
| │ │ ├─Pythq } x r F b } uone S r F视觉实战项目52讲.pdf 116.57MB |
| │ │ ├─P= J @ \ , 9 Eytorch常用函数手册.pdf 6.U : q J _41p d C yMB |
| │ │ ├─《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 1V x b M Y ~ s \ e.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 33.16M3 O q Y S I = `B |
| │ │ ├─百面机器学习算法工程师带你去面试{ a e \ J | z = M.pX B e F ? n q . sdf 26.54M} T JB |
| │z w \ │ ├─科k s 8 h来网络通讯协议图.t q 9 zpdf 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.f 9 x F03MB; g & |
| │ │ ├J z A a ^ t% A x T v ` M 8─程序员的数学3-线性代数.pdf 59f S d –.06MB |
| │ │ ├= x j h─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. o C * ( D% 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7 c n 8 ^-卷积V $ 8 Q M b神经网络.pdf 3.06MB |
| │ │ └─最落地的图像识别v – G e m c 2 o i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M F +.mp4 912.31MB |
| │ │ └─公开课-论文&代码&课件 |
| │ │ ├q n 5─albert.pdf 664.94KB |
| │ │ ├─bert famip – q i n [ 7 6 1ly.pptx 4.02MB |
| │ │ ├─BERT.pdf 1.1l ? I HMB |
| │ │ ├─diyk 1 j . e 1bert.py 10.61KB |
| │ │ ├─elmo.( v * _ / K 5 Npdf 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.j z o a u @ t 932K{ V H 5 m iB |
| │ │# J R ; { ) ] k ├─roberta.pdf 579.1n ) w W y R8KB |
| │ │ ├─spanBert.pdf 1.82MB |
| │ │ ├─t5.pdf 1.6MB |
| │ │ ├─transformer-xl.pdf 4.73MB |
| │P X V │ ├─unilm.pdf( 6 \ w B r 9 H p 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&S 4 Ps E 7 q 6;课程PPT |
| │ │ ├─cbert.pdf 807.09KB |
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