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。
文件目录：
| 八斗学院-人工智能2021年完结无秘 |
| │ ├─.url 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 |
| │ │ │ │ └─【02】计算机视觉简介.pdf 3.43MB |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【1.1】开学典礼.mp4 200.36MB |
| │ │ │ ├─【1.2】初入人工智能.mp4 375.76MB |
| │ │ │ ├─【1.3】机器学习&深度学习.mp4 318.09MB |
| │ │ │ └─【1.4】计算机视觉.mp4 304.52MB |
| │ │ ├─【2】数学基础&数字图像 |
| │ │ │ ├─PPT |
| │ │ │ │ ├─【03】机器学习涉及的数学基础.pdf 1.63MB |
| │ │ │ │ └─【04】数字图像.pdf 2.73MB |
| │ │ │ ├─代码 |
| │ │ │ │ ├─bilinear interpolation.py 1.77KB |
| │ │ │ │ ├─lenna.png 702.77KB |
| │ │ │ │ ├─nearest interp.py 511B |
| │ │ │ │ └─testimagegray.py 1.55KB |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【2.1】数学基础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 1.38KB |
| │ │ │ │ ├─PCA.py 954B |
| │ │ │ │ ├─PCAnumpy.py 935B |
| │ │ │ │ ├─PCAnumpydetail.py 3.33KB |
| │ │ │ │ └─PCAsklearn.py 486B |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【3.1】直方图均衡化.mp4 331.19MB |
| │ │ │ ├─【3.2】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.pdf 1.43MB |
| │ │ │ ├─代码 |
| │ │ │ │ ├─canny.py 462B |
| │ │ │ │ ├─cannydetail.py 6.84KB |
| │ │ │ │ ├─cannytrack.py 1.35KB |
| │ │ │ │ ├─photo1.jpg 145.07KB |
| │ │ │ │ ├─sobellaplacecanny.py 1.5KB |
| │ │ │ │ ├─warpMatrix.py 1.32KB |
| │ │ │ │ └─透视变换.py 581B |
| │ │ │ └─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 |
| │ │ │ └─【4.4】透视变换.mp4 480.91MB |
| │ │ ├─【5】立体视觉&图像聚类 |
| │ │ │ ├─PPT |
| │ │ │ │ ├─【08】立体视觉.pdf 1.3MB |
| │ │ │ │ ├─【09】点云模型.pdf 1.91MB |
| │ │ │ │ └─【10】图像聚类算法.pdf 1.41MB |
| │ │ │ ├─代码 |
| │ │ │ │ ├─K-Means.py 2.05KB |
| │ │ │ │ ├─K-Meansathlete.py 1.89KB |
| │ │ │ │ ├─K-MeansRGB.py 2.25KB |
| │ │ │ │ ├─密度聚类.py 938B |
| │ │ │ │ └─层次聚类.py 939B |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【5.1】立体视觉-双目系统.mp4 232.39MB |
| │ │ │ ├─【5.2】点云模型.mp4 291.18MB |
| │ │ │ ├─【5.3】Kmeans.mp4 314.53MB |
| │ │ │ └─【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 1.4MB |
| │ │ │ │ └─【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf 2.22MB |
| │ │ │ ├─代码 |
| │ │ │ │ ├─iphone1.png 237.87KB |
| │ │ │ │ ├─iphone2.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 1.16KB |
| │ │ │ │ └─高斯噪声.py 1.29KB |
| │ │ │ └─视频 |
| │ │ │ ├─【6.1】图像噪声.mp4 396.64MB |
| │ │ │ ├─【6.2】图像增强.mp4 279.07MB |
| │ │ │ ├─【6.3】SIFT1.mp4 281.15MB |
| │ │ │ └─【6.4】SIFT2.mp4 444.12MB |
| │ │ └─【7】OpenCV&深度学习 |
| │ │ ├─PPT |
| │ │ │ ├─【13】OpenCV算法解析.pdf 2.09MB |
| │ │ │ └─【14】深度学习与神经网络.pdf 2.35MB |
| │ │ ├─代码 |
| │ │ │ ├─Hash.py 1.86KB |
| │ │ │ ├─lenna.png 702.77KB |
| │ │ │ ├─lennanoise.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 |
| │ │ ├─【7.1】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】主流深度学习框架 |
| │ │ ├─【PPT】随堂课程 |
| │ │ │ ├─从零开始训练网络.pptx 643.41KB |
| │ │ │ ├─卷积神经网络.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 21.57MB |
| │ │ │ └─代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip 59.51KB |
| │ │ └─【视频】深度学习框架 |
| │ │ ├─从零开始训练网络01.mp4 956.83MB |
| │ │ ├─从零开始训练网络02.mp4 78MB |
| │ │ ├─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.mp4 571.13MB |
| │ │ ├─深度学习开源框架.mp4 202.38MB |
| │ │ ├─深度学习开源框架01.mp4 188.62MB |
| │ │ ├─深度学习开源框架02.mp4 493.72MB |
| │ │ └─深度学习开源框架03.mp4 421.59MB |
| │ ├─【实战】入门图像识别 |
| │ │ ├─【PPT】随堂课程 |
| │ │ │ ├─【13】OpenCV算法解析.pptx 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】物体检测.pdf 3.39MB |
| │ │ ├─【代码】配套案例 |
| │ │ │ ├─DCT.py 1.44KB |
| │ │ │ ├─Hash.py 1.86KB |
| │ │ │ ├─Hashall.py 5.81KB |
| │ │ │ ├─Hash素材生成.py 4.01KB |
| │ │ │ ├─lennanoise.png 704.52KB |
| │ │ │ ├─PHash.py 1.58KB |
| │ │ │ ├─ransac.py 7.5KB |
| │ │ │ ├─图像识别-01代码01-1 |
| │ │ │ │ ├─AlexNet-Keras-master.rar 565.9MB |
| │ │ │ │ ├─Cifar |
| │ │ │ │ │ ├─cifar-10.py 5.49KB |
| │ │ │ │ │ ├─Cifar10data.py 6.26KB |
| │ │ │ │ │ └─cifardata |
| │ │ │ │ │ ├─cifar-10-batches-bin |
| │ │ │ │ │ │ ├─batches.meta.txt 61B |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch1.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch2.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch3.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch4.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─databatch5.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ │ ├─readme.html 88B |
| │ │ │ │ │ │ └─testbatch.bin 29.31MB |
| │ │ │ │ │ └─cifar-10-binary.tar.gz 162.17MB |
| │ │ │ │ ├─train.zip 543.16MB |
| │ │ │ │ └─VGG16-tensorflow |
| │ │ │ │ ├─demo.py 773B |
| │ │ │ │ ├─model |
| │ │ │ │ │ └─vgg16.ckpt 527.8MB |
| │ │ │ │ ├─nets |
| │ │ │ │ │ ├─pycache |
| │ │ │ │ │ │ ├─vgg16.cpython-36.pyc 1.14KB |
| │ │ │ │ │ │ └─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 |
| │ │ │ │ ├─testdata |
| │ │ │ │ │ ├─dog.jpg 47.27KB |
| │ │ │ │ │ └─table.jpg 50.12KB |
| │ │ │ │ └─utils.py 1.27KB |
| │ │ │ ├─图像识别0203-代码0203-1 |
| │ │ │ │ ├─inceptionV3tf |
| │ │ │ │ │ ├─elephant.jpg 23.39KB |
| │ │ │ │ │ ├─inceptionV3.py 9.29KB |
| │ │ │ │ │ └─inceptionv3weightstfdimorderingtfkernels.h5 91.66MB |
| │ │ │ │ ├─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 706.16MB |
| │ │ ├─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】最火的行人目标检测 |
| │ │ ├─yolo3-tensorflow-master.rar 365.57MB |
| │ │ ├─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 6.67MB |
| │ │ ├─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 6.41MB |
| │ │ ├─《统计学习方法》第2版课件.zip 55.18MB |
| │ │ ├─动手学深度学习.pdf 14.17MB |
| │ │ ├─南瓜书.pdf 1.62MB |
| │ │ ├─吴恩达资料.txt 49B |
| │ │ ├─推荐系统实践.pdf 14.11MB |
| │ │ ├─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 1.9MB |
| │ │ ├─数学之美第2版.zip 40.48MB |
| │ │ ├─机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf 105.51MB |
| │ │ ├─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 26.54MB |
| │ │ ├─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）堀玄著 ,P406.pdf 85.03MB |
| │ │ ├─程序员的数学3-线性代数.pdf 59.06MB |
| │ │ ├─算法新解-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 |
| │ │ │ ├─readme.txt 201B |
| │ │ │ └─train.zip 543.16MB |
| │ │ ├─公开课-卷积神经网络.pdf 3.06MB |
| │ │ └─最落地的图像识别案例.mp4 855.63MB |
| │ ├─【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、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 |
| │ │ ├─gpt3.pdf 6.97MB |
| │ │ ├─nezha.pdf 510.32KB |
| │ │ ├─roberta.pdf 579.18KB |
| │ │ ├─spanBert.pdf 1.82MB |
| │ │ ├─t5.pdf 1.6MB |
| │ │ ├─transformer-xl.pdf 4.73MB |
| │ │ ├─unilm.pdf 790.41KB |
| │ │ └─xlnet.pdf 1.1MB |
| │ ├─【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强 |
| │ │ ├─文本增强.mp4 1.16GB |
| │ │ └─论文&课程PPT |
| │ │ ├─cbert.pdf 807.09KB |
| │ │ ├─Contextual augment.pdf 1016.45KB |
| │ │ ├─EDA.pdf 736.37KB |
| │ │ ├─LAMBADA.pdf 997.85KB |
| │ │ ├─UDA.pdf 1.36MB |
| │ │ └─文本增强公开课.pptx 2.68MB |
| │ ├─【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).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 1.44MB |
| │ │ ├─1811.00146.pdf 1.11MB |
| │ │ ├─1902.10197.pdf 1.01MB |
| │ │ ├─1904.09223.pdf 697.44KB |
| │ │ ├─1905.07129.pdf 2.04MB |
| │ │ ├─1906.05317.pdf 1.64MB |
| │ │ ├─1907.12412.pdf 778.65KB |
| │ │ ├─1909.01066.pdf 698.78KB |
| │ │ ├─1909.04164.pdf 774.85KB |
| │ │ ├─1909.05311.pdf 819.26KB |
| │ │ ├─1909.05855.pdf 1.57MB |
| │ │ ├─1909.08402.pdf 816.49KB |
| │ │ ├─1911.06136.pdf 2.48MB |
| │ │ ├─1911.07132.pdf 2.96MB |
| │ │ ├─1911.12753.pdf 502.96KB |
| │ │ ├─1912.00147.pdf 3.3MB |
| │ │ ├─1912.07491.pdf 755.03KB |
| │ │ ├─1912.09637.pdf 1.94MB |
| │ │ ├─2001.00461.pdf 1.33MB |
| │ │ ├─2002.00388 .pdf 2.35MB |
| │ │ ├─2002.00388.pdf 2.35MB |
| │ │ ├─2003.02320.pdf 2.91MB |
| │ │ ├─2005.00206.pdf 1.26MB |
| │ │ ├─2009.02252v1.pdf 1.18MB |
| │ │ ├─2107.13349.pdf 2.37MB |
| │ │ ├─2107.13715.pdf 1.14MB |
| │ │ ├─3394486.3403323.pdf 3.34MB |
| │ │ ├─C16-1062.pdf 628.41KB |
| │ │ ├─cikm2020sun.pdf 2.04MB |
| │ │ ├─D16-1245.pdf 1.45MB |
| │ │ ├─D17-1123.pdf 555.95KB |
| │ │ ├─EMNLP-TACL5.pdf 929.13KB |
| │ │ ├─N18-2108.pdf 589.8KB |
| │ │ ├─P19-1226.pdf 2.05MB |
| │ │ ├─query2boxreasoningoverknowl (1).pdf 864.55KB |
| │ │ ├─query2boxreasoningoverknowl.pdf 864.55KB |
| │ │ ├─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 |
| │ │ ├─attention is all you need.pdf 2.44MB |
| │ │ ├─BERT.pdf 1.16MB |
| │ │ ├─bert介绍.pptx 1.93MB |
| │ │ ├─diybert.py 10.5KB |
| │ │ ├─R-bert关系抽取.pdf 598.13KB |
| │ │ ├─sentence bert.pdf 904.18KB |
| │ │ └─彻底搞懂 Google bert 模型.mp4 787.6MB |
| │ └─【讲座】无中生有，fake图像！ |
| │ ├─【PPT】随堂课程 |
| │ │ └─公开课-生成模型.pdf 3.67MB |
| │ ├─【代码】配套案例 |
| │ │ └─「随堂代码」GANminist.py 5.32KB |
| │ └─【视频】生成模型 |
| │ └─无中生有，fake图像.mp4 2.25GB |
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