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课程目录：
├── 【实战】主流深度学习框架
│ ├── 【代码】配套案例
│ │ ├── 代码(解压密码：badouai)深度学习.zip
│ │ ├── 代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip
│ ├── 【视频】深度学习框架
│ │ ├── 深度学习开源框架02.mp4
│ │ ├── 从零开始训练网络02.mp4
│ │ ├── 从零开始训练网络01.mp4
│ │ ├── 推理和训练.mp4
│ │ ├── 深度学习开源框架03.mp4
│ │ ├── 从零开始训练网络03.mp4
│ │ ├── 从零开始训练网络04.mp4
│ │ ├── 深度学习开源框架01.mp4
│ │ ├── 卷积神经网络04.mp4
│ │ ├── 深度学习开源框架.mp4
│ ├── 【PPT】随堂课程
│ │ ├── 从零开始训练网络.pptx
│ │ ├── 卷积神经网络.pptx
│ │ ├── 深度学习开源框架.pptx
├── 【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
│ ├── 代码
│ │ ├── train.zip
│ │ ├── AlexNet-Keras-master.zip
│ │ ├── last1.h5
│ │ ├── readme.txt
│ ├── 公开课-卷积神经网络.pdf
│ ├── 最落地的图像识别案例.mp4
├── 01、最新保姆级计算机视觉学习路线
│ ├── 【5】立体视觉&图像聚类
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── K-Means_RGB【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── K-Means【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── 密度聚类【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── 层次聚类【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── K-Means_athlete【海量 资源：666java.com】.py
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【5.1】立体视觉-双目系统【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【5.2】点云模型【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【5.3】Kmeans【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【5.4】层次聚类&密度聚类【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【08】立体视觉【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【09】点云模型【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【10】图像聚类算法【海量 资源：666java.com】.pdf
│ ├── 【1】初入人工智能
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【1.1】开学典礼【海量 资源：666java.cn】.mp4
│ │ │ ├── 【1.4】计算机视觉【海量 资源：666java.cn】.mp4
│ │ │ ├── 【1.3】机器学习&深度学习【海量 资源：666java.cn】.mp4
│ │ │ ├── 【1.2】初入人工智能【海量 资源：666java.cn】.mp4
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【02】计算机视觉简介【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【01】开学典礼【海量 资源：666java.com】.pdf
│ ├── 【7】OpenCV&深度学习
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【7.3】哈希算法【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【7.1】OpenCV&最小二乘法【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【7.4】神经网络【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【7.2】Ransac【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── 最小二乘法
│ │ │ │ ├── Least squares【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ │ ├── train_data【海量 资源：666java.com】.csv
│ │ │ ├── ransac【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── lenna【海量 资源：666java.com】.png
│ │ │ ├── Hash【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── lenna_noise【海量 资源：666java.com】.png
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【13】OpenCV算法解析【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【14】深度学习与神经网络【海量 资源：666java.com】.pdf
│ ├── 【6】图像滤波&SIFT
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【12】尺度不变特征变换-SIFT【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【11】图像滤波器【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── 椒盐噪声【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── 噪声【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── SIFT_关键点【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── SIFT_特征匹配【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── 高斯噪声【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── iphone1【海量 资源：666java.com】.png
│ │ │ ├── iphone2【海量 资源：666java.com】.png
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【6.3】SIFT1【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【6.2】图像增强【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【6.4】SIFT2【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【6.1】图像噪声【海量 资源：666java.com】.mp4
│ ├── 【2】数学基础&数字图像
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【04】数字图像【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【03】机器学习涉及的数学基础【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【2.2】数学基础2【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【2.4】插值算法【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【2.3】数字图像【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【2.1】数学基础1【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── nearest interp【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── bilinear interpolation【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── lenna【海量 资源：666java.com】.png
│ │ │ ├── test_image_gray【海量 资源：666java.com】.py
│ ├── 【4】边缘检测&相机模型
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── 透视变换【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── canny_detail【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── warpMatrix【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── canny【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── canny_track【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── sobel_laplace_canny【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── photo1【海量 资源：666java.com】.jpg
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【4.1】边缘检测【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【4.3】相机模型【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【4.2】canny【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【4.4】透视变换【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【07】相机模型【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ │ ├── 【06】边缘提取【海量 资源：666java.com】.pdf
│ ├── 【3】数字图像&特征提取
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── Histogram Equalization【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── PCA_sklearn【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── PCA_numpy_detail【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── PCA【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── PCA_numpy【海量 资源：666java.com】.py
│ │ │ ├── histogram【海量 资源：666java.com】.py
│ │ ├── PPT
│ │ │ ├── 【05】特征选择与特征提取【海量 资源：666java.com】.pdf
│ │ ├── 视频
│ │ │ ├── 【3.4】PCA【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【3.2】卷积&滤波【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【3.1】直方图均衡化【海量 资源：666java.com】.mp4
│ │ │ ├── 【3.3】特征选择【海量 资源：666java.com】.mp4
├── 【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│ ├── 知识图谱论文资源
│ │ ├── 2009.02252v1.pdf
│ │ ├── 1804.08217.pdf
│ │ ├── 2107.13349.pdf
│ │ ├── scarlini_etal_aaai2020.pdf
│ │ ├── 1711.04071.pdf
│ │ ├── 2002.00388.pdf
│ │ ├── 1909.01066.pdf
│ │ ├── 2001.00461.pdf
│ │ ├── 1905.07129.pdf
│ │ ├── 2107.13715.pdf
│ │ ├── 1909.04164.pdf
│ │ ├── 2005.00206.pdf
│ │ ├── 3394486.3403323.pdf
│ │ ├── 1904.09223.pdf
│ │ ├── 1709.05453.pdf
│ │ ├── 1912.00147.pdf
│ │ ├── 1909.05855.pdf
│ │ ├── 1911.06136.pdf
│ │ ├── query2box_reasoning_over_knowl.pdf
│ │ ├── cikm_2020_sun.pdf
│ │ ├── 1606.04422.pdf
│ │ ├── 1909.08402.pdf
│ │ ├── C16-1062.pdf
│ │ ├── 1912.07491.pdf
│ │ ├── D16-1245.pdf
│ │ ├── 2002.00388 .pdf
│ │ ├── N18-2108.pdf
│ │ ├── query2box_reasoning_over_knowl (1).pdf
│ │ ├── 1902.10197.pdf
│ │ ├── 1906.05317.pdf
│ │ ├── 1911.12753.pdf
│ │ ├── 知识图谱表示学习综述.pptx
│ │ ├── 1811.00146.pdf
│ │ ├── 1907.12412.pdf
│ │ ├── 1912.09637.pdf
│ │ ├── 12484-55980-1-PB (1).pdf
│ │ ├── 1911.07132.pdf
│ │ ├── 2003.02320.pdf
│ │ ├── 1909.05311.pdf
│ │ ├── 0643.pdf
│ │ ├── D17-1123.pdf
│ │ ├── EMNLP-TACL5.pdf
│ │ ├── 12484-55980-1-PB.pdf
│ │ ├── P19-1226.pdf
│ ├── kgqa_base_on_sentence_match.rar
│ ├── 从0到1带你构建知识图谱.mp4
│ ├── 知识图谱公开课.pptx
├── 【实战】入门图像识别
│ ├── 【视频】图像识别
│ │ ├── 深度学习与神经网络.mp4
│ │ ├── CNN图像识别02.mp4
│ │ ├── 哈希算法.mp4
│ │ ├── OpenCV .mp4
│ │ ├── RANSAC.mp4
│ │ ├── CNN图像识别01.mp4
│ │ ├── 最小二乘法 .mp4
│ │ ├── CNN图像识别03.mp4
│ ├── 【代码】配套案例
│ │ ├── 最小二乘法
│ │ │ ├── train_data.csv
│ │ │ ├── Least squares.py
│ │ ├── 图像识别-01代码01-1
│ │ │ ├── Cifar
│ │ │ │ ├── cifar_data
│ │ │ │ │ ├── cifar-10-batches-bin
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_4.bin
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_1.bin
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_5.bin
│ │ │ │ │ │ ├── readme.html
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_3.bin
│ │ │ │ │ │ ├── test_batch.bin
│ │ │ │ │ │ ├── batches.meta.txt
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_2.bin
│ │ │ │ │ ├── cifar-10-binary.tar.gz
│ │ │ │ ├── Cifar10_data.py
│ │ │ │ ├── cifar-10.py
│ │ │ ├── VGG16-tensorflow
│ │ │ │ ├── nets
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── vgg16.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── vgg16.cpython-37.pyc
│ │ │ │ │ ├── vgg16.py
│ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ ├── vgg_16.ckpt
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── utils.cpython-37.pyc
│ │ │ │ │ ├── utils.cpython-36.pyc
│ │ │ │ ├── test_data
│ │ │ │ │ ├── table.jpg
│ │ │ │ │ ├── dog.jpg
│ │ │ │ ├── utils.py
│ │ │ │ ├── demo.py
│ │ │ │ ├── synset.txt
│ │ │ ├── AlexNet-Keras-master.rar
│ │ │ ├── train.zip
│ │ ├── 图像识别0203-代码0203-1
│ │ │ ├── resnet50_tf
│ │ │ │ ├── bike.jpg
│ │ │ │ ├── resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│ │ │ │ ├── elephant.jpg
│ │ │ │ ├── resnet50.py
│ │ │ ├── inceptionV3_tf
│ │ │ │ ├── inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│ │ │ │ ├── elephant.jpg
│ │ │ │ ├── inceptionV3.py
│ │ │ ├── mobilenet
│ │ │ │ ├── mobilenet.py
│ │ │ │ ├── mobilenet_1_0_224_tf.h5
│ │ │ │ ├── elephant.jpg
│ │ ├── Hash.py
│ │ ├── Hash_素材生成.py
│ │ ├── Hash_all.py
│ │ ├── DCT.py
│ │ ├── ransac.py
│ │ ├── lenna_noise.png
│ │ ├── PHash.py
│ ├── 【PPT】随堂课程
│ │ ├── 图像识别0203-PPT0203-2
│ │ │ ├── 【19】图像识别.pdf
│ │ │ ├── 【20】物体检测.pdf
│ │ ├── 图像识别-01 PPT 01-2
│ │ │ ├── 【19】图像识别.pptx
│ │ ├── 【13】OpenCV算法解析.pptx
│ │ ├── 【14】深度学习与神经网络.pptx
├── 【讲座】无中生有，fake图像！
│ ├── 【PPT】随堂课程
│ │ ├── 公开课-生成模型.pdf
│ ├── 【代码】配套案例
│ │ ├── 「随堂代码」GAN_minist.py
│ ├── 【视频】生成模型
│ │ ├── 无中生有，fake图像.mp4
├── 【实战】最火的行人目标检测
│ ├── 最火的车辆行人检测.mp4
│ ├── yolo3-tensorflow-master.rar
│ ├── 公开课-yolo.pdf
├── 【必备】AI电子书籍
│ ├── 程序员的数学1.pdf
│ ├── 算法新解-刘新宇.pdf
│ ├── 《统计学习方法》第2版课件.zip
│ ├── 数学之美第2版.zip
│ ├── 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
│ ├── LDA漫游指南.pdf
│ ├── 南瓜书.pdf
│ ├── 机器学习实战.pdf
│ ├── 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）LaTeX最新版_2015.1.9.pdf
│ ├── 机器学习[西瓜书].zip
│ ├── 统计学习方法（李航）.pdf
│ ├── 西瓜书.pdf
│ ├── Learning From Data_低配版.pdf
│ ├── 动手学深度学习.pdf
│ ├── 机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf
│ ├── 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf
│ ├── 统计学习方法.zip
│ ├── 项亮-推荐系统实践.pdf
│ ├── 程序员的数学3-线性代数.pdf
│ ├── 深度学习(花书).pdf
│ ├── 吴恩达资料.txt
│ ├── OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf
│ ├── 2019人工智能发展报告.pdf
│ ├── 科来网络通讯协议图.pdf
│ ├── Pytorch常用函数手册.pdf
│ ├── 推荐系统实践.pdf
│ ├── Python视觉实战项目52讲.pdf
├── 【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型
│ ├── attention is all you need.pdf
│ ├── BERT.pdf
│ ├── sentence bert.pdf
│ ├── R-bert关系抽取.pdf
│ ├── bert介绍.pptx
│ ├── 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
│ ├── diy_bert.py
├── 【讲座】NLP少样本困境破局之道--文本增强
│ ├── 论文&课程PPT
│ │ ├── 文本增强公开课.pptx
│ │ ├── EDA.pdf
│ │ ├── LAMBADA.pdf
│ │ ├── Contextual augment.pdf
│ │ ├── UDA.pdf
│ │ ├── cbert.pdf
│ ├── 文本增强.mp4
├── 【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
│ ├── 公开课-论文&代码&课件
│ │ ├── gpt.pdf
│ │ ├── xlnet.pdf
│ │ ├── spanBert.pdf
│ │ ├── nezha.pdf
│ │ ├── t5.pdf
│ │ ├── BERT.pdf
│ │ ├── ernie-baidu.pdf
│ │ ├── elmo.pdf
│ │ ├── gpt3.pdf
│ │ ├── albert.pdf
│ │ ├── gpt2.pdf
│ │ ├── diy_bert.py
│ │ ├── ernie-qinghua.pdf
│ │ ├── bert family.pptx
│ │ ├── transformer-xl.pdf
│ │ ├── roberta.pdf
│ │ ├── unilm.pdf
│ ├── BERT大家族讲解讲座回放.mp4
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