唐宇迪视频37门课程合集
24、python-机器学习-进阶实战
29、python3数据分析与挖掘实战
07、大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程
01、python数据分析与机器学习实战
37、2024 抖音唐宇迪AI Agent合并版
09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程
04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程
28、OpenCV计算机视觉图像识别深度学习实战
14、自然语言处理word2vec
13、深度学习顶级论文算法详解视频课程
17､ 机器学习-推荐系统
30、量化交易课程
11、深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
23、深度学习30天系统实训-非加密
18、TensorFlow-图像处理
12、深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
25、Python Kaggle竞赛案例实战
20、Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn
32、OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理
21、数据科学人工智能-必备数学基础
02、深度学习入门视频课程（上篇）
34 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程
36 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程
37.2024Ai必会Agent(应用解读+项目实战)
10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
08、Python数据分析(机器学习)经典案例
05、深度学习框架-Caffe使用案例视频课程
22、NLP-文本相似度
31、数据挖掘课程
27、问答机器人
19、Tensorflow-自然语言处理
26、LSTM行为识别
15、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
35 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程
06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测
03、深度学习入门视频课程（下篇）
16、机器学习-对抗生成网络
33、OpenCV计算机视觉实战(Python版)
Python3数据分析与挖掘实战
软件包及安装文档
源码.rar
视频课程
唐宇迪-深度学习-人脸关键点
009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4
003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
唐宇迪-机器学习-进阶实战-资料
18 和 19 章.mp4
20 机器学习项目实战-数据处.mp4
14 基于统计分析的电影推荐.mp4
20181129_155828.mp4
12 推荐系统.mp4
15 学习曲线.mp4
21 机器学习项目实战-建模与.mp4
17 使用word2vec分类任务.mp4
13 音乐推荐系统实战.mp4
16 NLP-文本特征方法对比.mp4
5 人口普查数据集项目实战.mp4
7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4
2 GBDT提升算法.mp4
8 贝叶斯优化实战.mp4
11 HMM案例实战.mp4
3 xgboost-gbdt-lightgbm提.mp4
6 降维算法-线性判别分析.mp4
10 HMM隐马尔科夫模型.mp4
1 数据特征.mp4
4 使用lightgbm进行饭店流.mp4
唐宇迪-Tensorflow课程
012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
唐宇迪-强化学习课件及代码
2-10.完整代码流程分析.mp4
2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
2-7.实现阶段数据存储.mp4
2-8.实现训练模块.mp4
2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
2-6.数据预处理.mp4
2-9.Debug解读训练代码.mp4
1-2.强化学习基本概念.mp4
2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
1-6.代码实战求解过程.mp4
1-4.Bellman方程.mp4
2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
1-3.马尔科夫决策过程.mp4
1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
1-5.值迭代求解.mp4
1-1.强化学习简介.mp4
1-7.Q-Learning基本原理.mp4
1-10.求解流程详解.mp4
第06讲 深度学习在图像识别中的应用
第01讲 图像处理基础
第03讲 空域图像处理的洪荒之力
第04讲 机器视觉中的特征提取与描述
第07讲 图像检索
第08讲 图像标注与问答
第05讲 坐标变换与视觉测量
第02讲 初探计算机视觉
第09讲 3D计算机视觉
第10讲 机器视觉项目实战
opencv-3.0.0.zip
课件
先看这个，必看
t02.mp4
t10.mp4
t12.mp4
全网最全的GPT指令合集.pdf
t06.mp4
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t04.mp4
t08.mp4
t05.mp4
t07.mp4
t11.mp4
t01.mp4
t09.mp4
章节1-推荐系统工作原理
章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
章节3-使用Surprise库建立推荐系统
Gensim构造词向量模型
实战word2vec
word2vec
ML_机器学习与量化交易项目班
DeepLearning(期刊论文)
第七课.wmv
第十四.avi
第十一集.wmv
第十五课.wmv
第九课.wmv
第三课.wmv
第一课.课程简介.txt
第十课.wmv
第十二课.mp4
第六课.wmv
第四课.wmv
第八课.wmv
第十六课.avi
第五课.wmv
第二课.wmv
第十三课.avi
RNN手写字体识别（三课时）
唐诗生成资料
递归神经网络原理(四课时)
TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）
序列排序生成
文章摘要生成
seq2seq网络架构原理
Seq2Seq网络.rar
第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
第三次课程代码
第六章-自然语言处理-word2vec
第四章-卷积神经网络
第五章-CNN实战与验证码识别
第一章
第七章-word2vec实战与对抗生成网络
第三章-tensorflow训练mnist数据集
第二章
超分辨率重构
图像缺失补全
高阶API
Tensorflow-图像处理视频课程04.mp4
Tensorflow-图像处理视频课程05.mp4
Tensorflow-图像处理视频课程02.mp4
Tensorflow-图像处理视频课程01.mp4
Tensorflow-图像处理视频课程03.mp4
Kaggle第8课：金融风控问题
Kaggle第5课：能源预测与分配类问题案例
Kaggle第6课：走起-深度学习
Kaggle第3课：排序与CTR预估问题
Kaggle第7课：电商推荐与销量预测相关案例
Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述
Kaggle第4课：自然语言处理类问题
Kaggle第2课：经济金融领域的应用
视频
统计分析
课件
第8章 “刷脸”识别
第6章 计算机视觉加强之机器学习
第2章 计算机视觉入门
第1章 课程导学
第3章 计算机视觉加强之几何变换
第5章 计算机视觉加强之图像美化
第9章 课程总结
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
第7章 手写数字识别
物体检测-faster-rcnn
第二章 faster-rcnn论文解读.mp4
第一章 三代物体检测算法概述.mp4
Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读.zip
第三章 tensorflow版本实现解读.rar
第一章 三代物体检测算法概述.rar
第3章 神经网络案例实战
第2章 神经网络模型
第1章 深度学习必备基础知识点
nn代码.rar
Matplotlib绘图.zip
010-1-GPTS任务流程概述分析.mp4
009-8-经典任务分析.mp4
012-3-API相关配置完成.mp4
014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
011-2-调用API的控制方式.mp4
017-4-接入外部API的方法与流程.mp4
016-3-前端助手API与流程图配置.mp4
003-2-Agent需要具备的基本能力.mp4
015-2-后端GPT项目部署启动.mp4
008-7-GPTS分析一波.mp4
007-6-整体总结分析.mp4
004-3-与大模型的关系分析.mp4
006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4
005-4-多智能体定义分析.mp4
013-4-完成指令与脚本并生成.mp4
018-5-GPT中加入外部API调用方法.mp4
001-课程介绍.mp4
002-1-Agent要解决的问题分析.mp4
043-3-论文基本框架分析.mp4
040-6-外接本地数据库工具.mp4
041-1-整体故事解读.mp4
044-4-Agent的记忆信息.mp4
049-9-思考模块解读.mp4
033-4-子问题生成总结结果.mp4
050-10-项目环境配置方法解读.mp4
046-6-计划模块实现细节.mp4
037-3-召回优化策略分析.mp4
042-2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
045-5-感知与反思模块构建流程.mp4
047-7-整体流程框架图.mp4
038-4-召回改进方案解读.mp4
048-8-感知模块解读.mp4
039-5-评估工具RAGAS.mp4
024-5-基础解读-角色定义.mp4
028-9-定时器任务流程解读分析.mp4
035-1-RAG要完成的任务解读.mp4
023-4-基础解读-动作定义方式.mp4
031-2-问题拆解与执行流程.mp4
034-5-总结与结果输出.mp4
032-3-检索得到重要的URL.mp4
025-6-单动作智能体实现方法.mp4
026-7-多动作配置方法.mp4
027-8-定时器任务环境配置.mp4
029-0-基本Agent的组成.mp4
036-2-RAG整体流程解读.mp4
030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
019-6-指令提示构建.mp4
022-3-项目环境配置.mp4
021-2-整体框架逻辑介绍.mp4
020-1-论文概述分析.mp4
065-2-项目数据解读.mp4
068-5-效果演示与总结分析.mp4
069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
055-5-数据切块方法.mp4
064-1-提示工程的作用.mp4
054-4-样本索引与向量构建.mp4
061-3-LLAMA与LORA介绍.mp4
066-3-源码调用DEBUG解读.mp4
070-2-RAG实践策略.mp4
060-2-LLM落地微调分析.mp4
053-3-数据文档切分操作.mp4
067-4-训练流程演示.mp4
058-3-效果分析与总结.mp4
059-1-大模型如何做下游任务.mp4
052-2-基本API调用方法.mp4
071-3-微调要解决的问题.mp4
057-2-MOE模块实现方法解读.mp4
063-5-LORA模型实现细节.mp4
051-1-langchain框架解读.mp4
056-1-MOE概述分析.mp4
062-4-LORA微调的核心思想.mp4
文本相似度.zip
文本分类
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12对训练的网络模型绘制LOSS曲线[].mp4
caffe案例资料-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】[].txt
03网络配置-数据层详解[].mp4
01深度学习框架caffe简介[].mp4
07多label问题之HDF5数据源[].mp4
11生成网络配置文件[].mp4
05solver超参数配置文件[].mp4
04网络配置-各计算层详解[].mp4
09使用python定义自己的层[].mp4
13对训练结果进行分类任务[].mp4
08使用命令行训练网络1[].mp4
10绘制网络结构图[].mp4
06制作LMDB数据源训练分类网络[].mp4
课时40.协方差分析.flv
课时44.改进特征选择方法.flv
课时41.使用PCA进行降维.flv
课时39.数据预处理.flv
课时48.预测结果.flv
课时36.构建完整的神经网络模型.flv
课时46.数据预处理.flv
课时43.基于词频的特征提取.flv
课时26.使用级联模型进行预测.flv
课时38.PCA原理简介.flv
课时42.数据简介与故事背景.flv
课时37.训练神经网络模型.flv
课时47.盈利方法和模型评估.flv
课时45.数据清洗.flv
课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv
课时35.卷积神经网络模型.flv
课时32.tensorflow框架的安装.flv
课时15.决策树模型参数详解.flv
课时31.基于聚类模型的分析.flv
课时30.构建预测模型.flv
课时33.神经网络模型概述.flv
课时29.数据预处理.flv
课时25.二阶段输入特征制作.flv
课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
课时27.数据简介与特征预处理.flv
课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv
课时22.随机森林特征重要性分析.flv
课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
课时13.数据简介与特征课时化展示.flv
课时18.船员数据分析.flv
课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
课时06.数据预处理.flv
课时21.使用随机森林改进模型.flv
课时23.级联模型原理.flv
课时09.数据不平衡问题解决方案.flv
课时20.使用回归算法进行预测.flv
课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
课时19.数据预处理.flv
课时14.不同特征的分布规则.flv
课时16.决策树中参数的选择.flv
课时08.数据简介及面临的挑战.flv
课时05.特征数据可视化展示.flv
课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv
课时24.数据预处理与热度图.flv
课时12.使用数据生成策略.flv
课时02.课程数据，代码下载.swf
课时01.课程简介.flv
QA问答.zip
Tensorflow-自然语言处理.rar
1-3课.zip
4-6课.zip
7-10课.zip
行为识别.zip
003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
012、RNN网络细节.mp4
010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
唐宇迪-StyleTransfer
010、内容与风格特征提取[].mp4
014、Content损失计算[].mp4
012、生成网络计算操作[].mp4
004、风格生成网络结构原理[].mp4
001、课程简介[].mp4
016、完成训练模块[].mp4
005、风格生成网络细节[].mp4
013、参数初始化[].mp4
009、VGG体征提取网络结构[].mp4
015、Style损失计算[].mp4
011、生成网络结构定义[].mp4
002、Tensorflow安装[].mp4
007、风格转换参数配置[].mp4
003、style-transfer基本原理[].mp4
008、数据读取操作[].mp4
018、完成测试代码[].mp4
017、模型保存与打印结果[].mp4
006、风格转换效果展示[].mp4
大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程4.mp4
大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程3.mp4
大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程2.mp4
numpy代码.zip
大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程1.mp4
大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程5.mp4
唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码
02-课程数据，代码下载链接.txt
05-Caffe数据源准.mp4
11-实现多尺度人脸检测算法.mp4
13-完成检测代码.mp4
06-LMDB脚本文件.mp4
07-制作LMDB数据源.mp4
03-数据收集.mp4
09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4
10-检测算法框架原理.mp4
01-人脸检测项目概述.mp4
04-正负样本裁剪策略.mp4
08-网络模型配置文件.mp4
14-检测效果及改进.mp4
16-模型准确率影响因素分析.mp4
人脸检测-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.docx
12-坐标映射变换.mp4
15-优化策略分析.mp4
17-项目总结.mp4
python-3.5.4-32位.exe
Python-3.5.x安装教程.pdf
python-3.5.4-64位.exe
第11章 Python数据可视化分析实现
第17章 Python数据建模与分类实现 下
第10章 Python数据分析与挖掘技术基础
第2章 Python基础 第二阶段
第19章 Python数据分析与挖掘实战
第16章 Python数据分析与挖掘实战 上
第20章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
第7章 Scrapy爬虫
第12章 Python数据清洗、集成与变换
第3章 Python 爬虫初识
第13章 数据转换、属性构造、数据规约
第6章 爬虫实战及Scrapy框架的安装
第4章 Urllib库实战
第14章 文本挖掘
第8章 用Scrapy爬取网站的数据
第18章 Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
第21章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下
第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
第1章 Python基础 第一阶段
第15章 文本相似度分析
第9章 补充以及作业讲解
唐宇迪课件
资料
14、项目实战-停车场车位识别.mp4
01、课程简介.mp4
15、项目实战-答题卡识别判卷.mp4
21、项目实战-疲劳检测.mp4
09、项目实战-信用卡数字识别.mp4
04、图像形态学处理.mp4
12、图像特征-sift.mp4
07、图像金字塔与轮廓检测.mp4
11、图像特征-harris.mp4
05、图像梯度处理.mp4
20、卷积原理与操作.mp4
16、背景建模.mp4
17、光流估计.mp4
18、Opencv的DNN模块.mp4
02、图像基本操作.mp4
08、直方图与傅里叶变换.mp4
19、项目实战-目标追踪.mp4
10、项目实战-文档扫描OCR识别.mp4
13、案例实战-全景图像拼接.mp4
06、边缘检测.mp4
03、阈值与平滑处理.mp4
唐宇迪OpenCV小章节.zip
对抗生成网络资料
11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4
DCGAN.zip
10.DCGAN的网络模型架构.mp4
14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4
人脸数据.zip
12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4
13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4
15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4
4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4
5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4
7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4
1.课程简介.mp4
9.DCGAN基本原理.mp4
6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4
8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4
2.对抗生成网络形象解释.mp4
3.对抗生成网络工作原理.mp4
课上代码
deep_landmark.zip
验证码识别.zip
tensorflow代码.zip
tensorflow.pptx
20.数据处理与特征工程
11.HMM案例实战
18.Tensorflow自己打造word2vec
19.制作自己常用工具包
15.学习曲线
1.数据特征
13.音乐推荐系统实战
5.人口普查数据集项目实战-收入预测
8.贝叶斯优化实战
12.推荐系统
10.HMM隐马尔科夫模型
9.EM算法
6.降维算法-线性判别分析
3.xgboost-gbdt-lightgbm
2.GBDT提升算法
4.使用lightgbm进行饭店流量预测
16.NLP-文本特征方法对比
14.基于统计分析的电影推荐
17.使用word2vec分类任务
7.贝叶斯优化及其工具包使用
15贝叶斯算法
28Python库分析科比生涯数据
26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
20聚类算法-DBSCAN
01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）
10项目实战-交易数据异常检测
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
24Xgboost集成算法
02Python科学计算库-Numpy
19聚类算法-Kmeans
09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
13集成算法与随机森林
27scikit-learn模型建立与评估
08逻辑回归算法
11决策树算法
30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
04Python数据可视化库-Matplotlib
03python数据分析处理库-Pandas
31机器学习项目实战-用户流失预警
16Python文本数据分析：新闻分类任务
14案例实战：泰坦尼克获救预测
23神经网络
33探索性数据分析-农粮组织数据集
29Python时间序列分析
17支持向量机
21案例实战：聚类实践
18案例：SVM调参实例
22降维算法-PCA主成分分析
07梯度下降策略
06线性回归算法原理推导
32探索性数据分析-足球赛事数据集
05Python可视化库Seaborn
34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
06-第十一章至第十二章.mp4
09-第十六章.mp4
08-第十四至第十五.mp4
07-第十三章.mp4
02-第二章至第七章.mp4
05-第十章补充.mp4
04-第九章至第十章.mp4
03-第八章.mp4
01-第一章.mp4
8-5 神经网络训练识别1.mp4
8-8 神经网络训练识别4.mp4
8-9 本章小结.mp4
8-4 OpenCV预处理.mp4
8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4
8-6 神经网络训练识别2.mp4
8-7 神经网络训练识别3.mp4
8-1 章节介绍.mp4
8-2 最简单的图片爬虫.mp4
概率分布与概率密度.pdf
SVD.pdf
特征值与特征向量.pdf
微积分.pdf
后验概率估计.pdf
概率论.pdf
核函数.pdf
泰勒公式.pdf
激活函数.pdf
熵.pdf
高等数学.pdf
拉格朗日乘子法.pdf
矩阵.pdf
梯度.pdf
似然函数.pdf
1-1 计算机视觉导学.mp4
3-2 图片缩放1.mp4
3-12 图片旋转.mp4
3-10 图片缩放.mp4
3-13 图片几何变换小结.mp4
3-7 图片移位2.mp4
3-8 图片移位3.mp4
3-11 图片仿射变换.mp4
3-1 本章介绍.mp4
3-3 图片缩放2.mp4
3-6 图片位移1.mp4
3-4 图片缩放3.mp4
3-5 图片剪切.mp4
3-9 图片镜像.mp4
2-11 tensorflow常量变量定义.mp4
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.mp4
2-4 测试案例helloWorld.mp4
2-17 numpy模块使用.mp4
2-1 本章介绍.mp4
2-13 常量变量四则运算.mp4
2-6 Opencv模块组织结构.mp4
2-7 案例2：图片写入.mp4
2-15 矩阵基础2.mp4
2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4
2-14 矩阵基础1.mp4
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4
2-18 matplotlib模块的使用.mp4
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mp4
2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4
2-12 tensorflow运算原理.mp4
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4
2-9 像素操作基础.mp4
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4
2-10 案例4：像素读取写入.mp4
2-16 矩阵基础3.mp4
6-1 机器学习章节介绍.mp4
6-2 视频分解图片.mp4
6-23 机器学习小结.mp4
6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4
6-17 Hog小结.mp4
6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4
6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4
6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4
6-13 Hog特征1.mp4
6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4
6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4
6-7 adaboost分类器1.mp4
6-12 SVM小结.mp4
6-3 图片合成视频.mp4
6-15 Hog特征3.mp4
6-4 Haar特征1.mp4
6-14 Hog特征2.mp4
6-10 SVM支持向量机1.mp4
6-16 Hog特征4.mp4
6-5 Haar特征2.mp4
6-6 Haar特征3.mp4
6-8 adaboost分类器2.mp4
6-11 SVM支持向量机2.mp4
9-1 课程总结.mp4
4-7 毛玻璃.mp4
4-3 图像灰度处理2.mp4
4-9 边缘检测1.mp4
4-13 油画特效.mp4
4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4
4-1 图像特效介绍.mp4
4-5 颜色反转.mp4
4-6 马赛克.mp4
4-8 图片融合.mp4
4-10 边缘检测2.mp4
4-2 图像灰度处理1.mp4
4-12 颜色映射.mp4
4-17 文字图片绘制.mp4
4-11 浮雕效果.mp4
4-14 图像特效小结.mp4
4-15 线段绘制.mp4
4-4 算法优化.mp4
7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4
7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4
7-5 knn数字识别3.mp4
7-2 样本介绍.mp4
7-7 knn数字识别5.mp4
7-10 knn数字识别8.mp4
7-3 knn数字识别1.mp4
7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4
7-4 knn数字识别2.mp4
7-8 knn数字识别6.mp4
7-1 章节介绍.mp4
7-19 数字识别小结.mp4
7-9 knn数字识别7.mp4
7-6 knn数字识别4.mp4
7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4
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7-11 knn数字识别9.mp4
7-12 knn数字识别10.mp4
5-5 灰度直方图源码.mp4
5-7 灰度直方图均衡化.mp4
5-4 图片修补.mp4
5-3 直方图均衡化.mp4
5-2 彩色图片直方图.mp4
5-8 彩色直方图均衡化.mp4
5-11 高斯均值滤波.mp4
5-9 亮度增强.mp4
5-1 美化效果章节介绍.mp4
5-13 图像美化章节小结.mp4
5-6 彩色直方图源码.mp4
5-10 磨皮美白.mp4
5-12 中值滤波.mp4
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物体检测-faster-rcnn
faster-rcnn.pptx
FasterRcnn.zip
iccv15_tutorial_training_rbg.pdf
Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf
style-transfer代码[].zip
数据下载地址[].txt
文件放哪[].png
049、读取和讯博客的数据并可视化分析.mp4
048、直方图.mp4
050、答疑.mp4
047、matplotlib基础 折线图-散点图.mp4
数据-代码.zip
train.zip
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deploy.prototxt 暂时无用
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face_detect.ipynb
007、python模块.mp4
010、课后答疑.mp4
009、python异常值处理.mp4
008、python文件操作.mp4
006、python函数详解.mp4
044、相关模块的使用.mp4
043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4
045、Python数据导入实战.mp4
046、答疑.mp4
042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4
077、回归算法.mp4
078、决策树.mp4
076、贝叶斯算法 下.mp4
079、答疑.mp4
075、贝叶斯课程 （补录）.mp4
074、贝叶斯算法 上.mp4
085、人工神经网络实现实战.mp4
083、贝叶斯应用.mp4
084、人工神经网络理论基础.mp4
086、答疑.mp4
089、答疑.mp4
088、社交网络项目实战.mp4
087、Apriori算法与项目实战.mp4
031、Scrapy框架常见命令实战.mp4
034、课后答疑.mp4
033、Scrapy自动爬虫实战.mp4
032、第一个Scrapy爬虫.mp4
073、答疑.mp4
070、knn算法（补录）.mp4
069、常见分类算法.mp4
067、Python数据建模概述.mp4
071、KNN算法与贝克斯方法.mp4
068、Python数据分类实现过程.mp4
072、手写体数字识别.mp4
053、数据分布探索实战.mp4
052、数据探索与数据与清洗概述（二）.mp4
055、答疑.mp4
054、数据集成实战.mp4
051、数据探索与数据与清洗概述（一）.mp4
056、数据转换.mp4
057、属性构造.mp4
058、数据规约.mp4
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013、正则表达式实战.mp4
011、作业讲解及爬虫初识.mp4
014、课后答疑.mp4
012、网络爬虫原理.mp4
020、python新闻爬虫实战.mp4
015、Urllib库实战.mp4
021、课后答疑.mp4
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019、爬虫的浏览器伪装技术.mp4
018、爬虫的异常处理.mp4
026、抓包分析实战2.mp4
027、微信爬虫实战.mp4
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030、课后答疑.mp4
025、抓包分析实战1.mp4
028、多线程爬虫实战.mp4
061、文本挖掘 二.mp4
060、文本挖掘 一.mp4
062、答疑.mp4
082、答疑.mp4
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091、微博接口开发下.mp4
92-93课时 PhantomJS.rar
090、微博接口开发上.mp4
094、文本分类及答疑.mp4
036、自动模拟登陆爬虫实战.mp4
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063、文本相似度分析一.mp4
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002、初识python.mp4
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001、课程介绍.mp4
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004、python控制流.mp4
DCGAN.zip
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第十八章：Opencv的DNN模块.zip
第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
第16-17章notebook课件.zip
第11-12章notebook课件.zip
第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
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第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip
第十九章：项目实战-目标追踪.zip
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第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
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第十八章：Opencv的DNN模块.zip
第16-17章notebook课件.zip
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第二十一章：人脸关键点定位.zip
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word2vec
特征筛选
机器学习项目实战流程
HMM
hmm实践.ipynb
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时间序列.ipynb
Python实现音乐推荐系统
机器学习数据分析模板.ipynb
3.png
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数值特征
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推荐系统.pdf
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降维算法.zip
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自然语言处理方法对比.ipynb
socialmedia_relevant_cols_clean2.csv
clean_data.csv
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课时106DBSCAN工作流程.mp4
课时105DBSCAN聚类算法.mp4
课时107DBSCAN可视化展示.mp4
课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
课时149测试模型相似度结果.mp4
课时147维基百科中文数据处理.mp4
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课时59混淆矩阵.mp
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