2021八斗学院AI教程
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├─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
│ │ │ [02]计算机视觉简介.pdf
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│ │ └─视频
│ │ [1.1]开学典礼.mp4
│ │ [1.2]初入人工智能.mp4
│ │ [1.3]机器学习&深度学习.mp4
│ │ [1.4]计算机视觉.mp4
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│ ├─[2]数学基础&数字图像
│ │ ├─PPT
│ │ │ [03]机器学习涉及的数学基础.pdf
│ │ │ [04]数字图像.pdf
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│ │ ├─代码
│ │ │ bilinear interpolation.py
│ │ │ lenna.png
│ │ │ nearest interp.py
│ │ │ test_image_gray.py
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│ │ └─视频
│ │ [2.1]数学基础1.mp4
│ │ [2.2]数学基础2.mp4
│ │ [2.3]数字图像.mp4
│ │ [2.4]插值算法.mp4
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│ ├─[3]数字图像&特征提取
│ │ ├─PPT
│ │ │ [05]特征选择与特征提取.pdf
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│ │ ├─代码
│ │ │ Histogram Equalization.py
│ │ │ histogram.py
│ │ │ PCA.py
│ │ │ PCA_numpy.py
│ │ │ PCA_numpy_detail.py
│ │ │ PCA_sklearn.py
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│ │ └─视频
│ │ [3.1]直方图均衡化.mp4
│ │ [3.2]卷积&滤波.mp4
│ │ [3.3]特征选择.mp4
│ │ [3.4]PCA.mp4
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│ ├─[4]边缘检测&相机模型
│ │ ├─PPT
│ │ │ [06]边缘提取.pdf
│ │ │ [07]相机模型.pdf
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│ │ ├─代码
│ │ │ canny.py
│ │ │ canny_detail.py
│ │ │ canny_track.py
│ │ │ photo1.jpg
│ │ │ sobel_laplace_canny.py
│ │ │ warpMatrix.py
│ │ │ 透视变换.py
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│ │ └─视频
│ │ [4.1]边缘检测.mp4
│ │ [4.2]canny.mp4
│ │ [4.3]相机模型.mp4
│ │ [4.4]透视变换.downloading
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│ ├─[5]立体视觉&图像聚类
│ │ ├─PPT
│ │ │ [08]立体视觉.pdf
│ │ │ [09]点云模型.pdf
│ │ │ [10]图像聚类算法.pdf
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│ │ ├─代码
│ │ │ K-Means.py
│ │ │ K-Means_athlete.py
│ │ │ K-Means_RGB.py
│ │ │ 密度聚类.py
│ │ │ 层次聚类.py
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│ │ └─视频
│ │ [5.1]立体视觉-双目系统.mp4
│ │ [5.2]点云模型.mp4
│ │ [5.3]Kmeans.mp4
│ │ [5.4]层次聚类&密度聚类.mp4
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│ ├─[6]图像滤波&SIFT
│ │ ├─PPT
│ │ │ [11]图像滤波器.pdf
│ │ │ [12]尺度不变特征变换-SIFT.pdf
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│ │ ├─代码
│ │ │ iphone1.png
│ │ │ iphone2.png
│ │ │ SIFT_关键点.py
│ │ │ SIFT_特征匹配.py
│ │ │ 噪声.py
│ │ │ 椒盐噪声.py
│ │ │ 高斯噪声.py
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│ │ └─视频
│ │ [6.1]图像噪声.mp4
│ │ [6.2]图像增强.mp4
│ │ [6.3]SIFT1.mp4
│ │ [6.4]SIFT2.mp4
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│ └─[7]OpenCV&深度学习
│ ├─PPT
│ │ [13]OpenCV算法解析.pdf
│ │ [14]深度学习与神经网络.pdf
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│ ├─代码
│ │ │ Hash.py
│ │ │ lenna.png
│ │ │ lenna_noise.png
│ │ │ ransac.py
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│ │ └─最小二乘法
│ │ Least squares.py
│ │ train_data.csv
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│ └─视频
│ [7.1]OpenCV&最小二乘法.mp4
│ [7.2]Ransac.mp4
│ [7.3]哈希算法.mp4
│ [7.4]神经网络.mp4
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├─[实战]主流深度学习框架
│ ├─[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
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│ ├─[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
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│ └─[视频]深度学习框架
│ 从零开始训练网络01.mp4
│ 从零开始训练网络02.mp4
│ 从零开始训练网络03.mp4
│ 从零开始训练网络04.mp4
│ 卷积神经网络04.mp4
│ 推理和训练.mp4
│ 深度学习开源框架.mp4
│ 深度学习开源框架01.mp4
│ 深度学习开源框架02.mp4
│ 深度学习开源框架03.mp4
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├─[实战]入门图像识别
│ ├─[PPT]随堂课程
│ │ │ [13]OpenCV算法解析.pptx
│ │ │ [14]深度学习与神经网络.pptx
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│ │ ├─图像识别-01 PPT 01-2
│ │ │ [19]图像识别.pptx
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│ │ └─图像识别0203-PPT0203-2
│ │ [19]图像识别.pdf
│ │ [20]物体检测.pdf
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│ ├─[代码]配套案例
│ │ │ DCT.py
│ │ │ Hash.py
│ │ │ Hash_all.py
│ │ │ Hash_素材生成.py
│ │ │ lenna_noise.png
│ │ │ PHash.py
│ │ │ ransac.py
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│ │ ├─图像识别-01代码01-1
│ │ │ │ AlexNet-Keras-master.rar
│ │ │ │ train.zip
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│ │ │ ├─Cifar
│ │ │ │ cifar-10.py
│ │ │ │ Cifar10_data.py
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│ │ │ └─VGG16-tensorflow
│ │ │ demo.py
│ │ │ synset.txt
│ │ │ utils.py
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│ │ ├─图像识别0203-代码0203-1
│ │ │ ├─inceptionV3_tf
│ │ │ │ elephant.jpg
│ │ │ │ inceptionV3.py
│ │ │ │ inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
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│ │ │ ├─mobilenet
│ │ │ │ elephant.jpg
│ │ │ │ mobilenet.py
│ │ │ │ mobilenet_1_0_224_tf.h5
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│ │ │ └─resnet50_tf
│ │ │ bike.jpg
│ │ │ elephant.jpg
│ │ │ resnet50.py
│ │ │ resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│ │ │
│ │ └─最小二乘法
│ │ Least squares.py
│ │ train_data.csv
│ │
│ └─[视频]图像识别
│ CNN图像识别01.mp4
│ CNN图像识别02.mp4
│ CNN图像识别03.mp4
│ OpenCV .mp4
│ RANSAC.mp4
│ 哈希算法.mp4
│ 最小二乘法 .mp4
│ 深度学习与神经网络.mp4
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├─[实战]最火的行人目标检测
│ yolo3-tensorflow-master.rar
│ 公开课-yolo.pdf
│ 最火的车辆行人检测.mp4
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├─[必备]AI电子书籍
│ 2019人工智能发展报告.pdf
│ LDA漫游指南.pdf
│ Learning From Data_低配版.pdf
│ OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf
│ Python视觉实战项目52讲.pdf
│ Pytorch常用函数手册.pdf
│ 《统计学习方法》第2版课件.zip
│ 动手学深度学习.pdf
│ 南瓜书.pdf
│ 吴恩达资料.txt
│ 推荐系统实践.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
│ 数学之美第2版.zip
│ 机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf
│ 机器学习[西瓜书].zip
│ 机器学习实战.pdf
│ 深度学习(花书).pdf
│ 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
│ 科来网络通讯协议图.pdf
│ 程序员的数学1.pdf
│ 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf
│ 程序员的数学3-线性代数.pdf
│ 算法新解-刘新宇.pdf
│ 统计学习方法.zip
│ 统计学习方法（李航）.pdf
│ 西瓜书.pdf
│ 项亮-推荐系统实践.pdf
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├─[讲座 ] 最落地的图像识别实践案例
│ │ 公开课-卷积神经网络.pdf
│ │ 最落地的图像识别案例.mp4
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│ └─代码
│ AlexNet-Keras-master.zip
│ last1.h5
│ readme.txt
│ train.zip
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├─[讲座]BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
│ │ BERT大家族讲解讲座回放.mp4
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│ └─公开课-论文&代码&课件
│ albert.pdf
│ bert family.pptx
│ BERT.pdf
│ diy_bert.py
│ elmo.pdf
│ ernie-baidu.pdf
│ ernie-qinghua.pdf
│ gpt.pdf
│ gpt2.pdf
│ gpt3.pdf
│ nezha.pdf
│ roberta.pdf
│ spanBert.pdf
│ t5.pdf
│ transformer-xl.pdf
│ unilm.pdf
│ xlnet.pdf
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├─[讲座]NLP少样本困境破局之道–文本增强
│ │ 文本增强.mp4
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│ └─论文&课程PPT
│ cbert.pdf
│ Contextual augment.pdf
│ EDA.pdf
│ LAMBADA.pdf
│ UDA.pdf
│ 文本增强公开课.pptx
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├─[讲座]从0到1带你构建知识图谱
│ │ 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
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│ └─知识图谱论文资源
│ 0643.pdf
│ 12484-55980-1-PB (1).pdf
│ 12484-55980-1-PB.pdf
│ 1606.04422.pdf
│ 1709.05453.pdf
│ 1711.04071.pdf
│ 1804.08217.pdf
│ 1811.00146.pdf
│ 1902.10197.pdf
│ 1904.09223.pdf
│ 1905.07129.pdf
│ 1906.05317.pdf
│ 1907.12412.pdf
│ 1909.01066.pdf
│ 1909.04164.pdf
│ 1909.05311.pdf
│ 1909.05855.pdf
│ 1909.08402.pdf
│ 1911.06136.pdf
│ 1911.07132.pdf
│ 1911.12753.pdf
│ 1912.00147.pdf
│ 1912.07491.pdf
│ 1912.09637.pdf
│ 2001.00461.pdf
│ 2002.00388 .pdf
│ 2002.00388.pdf
│ 2003.02320.pdf
│ 2005.00206.pdf
│ 2009.02252v1.pdf
│ 2107.13349.pdf
│ 2107.13715.pdf
│ 3394486.3403323.pdf
│ C16-1062.pdf
│ cikm_2020_sun.pdf
│ D16-1245.pdf
│ D17-1123.pdf
│ EMNLP-TACL5.pdf
│ N18-2108.pdf
│ P19-1226.pdf
│ query2box_reasoning_over_knowl (1).pdf
│ query2box_reasoning_over_knowl.pdf
│ scarlini_etal_aaai2020.pdf
│ 知识图谱表示学习综述.pptx
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├─[讲座]彻底搞懂 Google bert 模型
│ attention is all you need.pdf
│ BERT.pdf
│ bert介绍.pptx
│ diy_bert.py
│ R-bert关系抽取.pdf
│ sentence bert.pdf
│ 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
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└─[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
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└─[视频]生成模型
无中生有，fake图像.mp4
