唐宇迪视频36门课程Python数据分析与机器学习实战人脸检测决胜

【资源目录】:

├──01、python数据分析与机器学习实战

| └──视频课程

| | ├──01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）

| | ├──02Python科学计算库-Numpy

| | ├──03python数据分析处理库-Pandas

| | ├──04Python数据可视化库-Matplotlib

| | ├──05Python可视化库Seaborn

| | ├──06线性回归算法原理推导

| | ├──07梯度下降策略

| | ├──08逻辑回归算法

| | ├──09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略

| | ├──10项目实战-交易数据异常检测

| | ├──11决策树算法

| | ├──12案例实战：使用sklearn构造决策树模型

| | ├──13集成算法与随机森林

| | ├──14案例实战：泰坦尼克获救预测

| | ├──15贝叶斯算法

| | ├──16Python文本数据分析：新闻分类任务

| | ├──17支持向量机

| | ├──18案例：SVM调参实例

| | ├──19聚类算法-Kmeans

| | ├──20聚类算法-DBSCAN

| | ├──21案例实战：聚类实践

| | ├──22降维算法-PCA主成分分析

| | ├──23神经网络

| | ├──24Xgboost集成算法

| | ├──25自然语言处理词向量模型-Word2Vec

| | ├──26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型

| | ├──27scikit-learn模型建立与评估

| | ├──28Python库分析科比生涯数据

| | ├──29Python时间序列分析

| | ├──30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润

| | ├──31机器学习项目实战-用户流失预警

| | ├──32探索性数据分析-足球赛事数据集

| | ├──33探索性数据分析-农粮组织数据集

| | └──34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析

├──02、深度学习入门视频课程（上篇）

| ├──第1章 深度学习必备基础知识点

| | ├──1.wmv 137.58M

| | ├──10.wmv 20.67M

| | ├──11.wmv 28.71M

| | ├──2.wmv 25.98M

| | ├──3.wmv 26.34M

| | ├──4.wmv 27.06M

| | ├──5.wmv 16.11M

| | ├──6.wmv 21.03M

| | ├──7.wmv 13.96M

| | ├──8.wmv 28.77M

| | └──9.wmv 13.20M

| ├──第2章 神经网络模型

| | ├──1.wmv 19.25M

| | ├──2.wmv 74.74M

| | └──3.wmv 31.02M

| ├──第3章 神经网络案例实战

| | ├──1.wmv 55.83M

| | ├──2.wmv 24.43M

| | ├──3.wmv 85.41M

| | ├──4.wmv 42.95M

| | ├──5.wmv 60.91M

| | ├──6.wmv 57.41M

| | └──7.wmv 61.85M

| └──nn代码.rar 661.41kb

├──03、深度学习入门视频课程（下篇）

| ├──001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4 31.02M

| ├──002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4 13.70M

| ├──003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4 19.70M

| ├──004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4 20.04M

| ├──005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4 11.46M

| ├──006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4 11.28M

| ├──007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4 21.05M

| ├──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 27.09M

| ├──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 44.06M

| ├──010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4 51.26M

| ├──011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4 9.42M

| ├──012、RNN网络细节.mp4 9.98M

| ├──013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4 104.84M

| ├──014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4 11.80M

| ├──015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4 42.53M

| ├──016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4 45.53M

| ├──017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4 28.31M

| ├──018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4 16.48M

| ├──019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4 13.70M

| ├──020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4 43.33M

| ├──021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4 172.98M

| └──022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4 42.85M

├──04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

| ├──唐宇迪-Tensorflow课程

| | ├──tensorflow.pptx 792.83kb

| | ├──tensorflow代码.zip 2.09M

| | └──验证码识别.zip 156.92M

| ├──001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4 1.04M

| ├──002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4 20.65M

| ├──003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4 17.79M

| ├──004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4 38.10M

| ├──005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4 38.87M

| ├──006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4 35.47M

| ├──007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4 26.27M

| ├──008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4 64.14M

| ├──009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4 14.64M

| ├──010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4 46.08M

| ├──011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4 23.85M

| ├──012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4 91.28M

| ├──013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4 93.05M

| ├──014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4 29.57M

| ├──015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4 67.69M

| ├──016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4 15.52M

| ├──017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4 43.96M

| ├──018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4 91.96M

| ├──019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4 34.07M

| ├──020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4 30.14M

| ├──021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4 60.05M

| └──022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4 48.76M

├──05、深度学习框架-Caffe使用案例视频课程

| ├──01深度学习框架caffe简介.mp4 27.85M

| ├──03网络配置-数据层详解.mp4 60.25M

| ├──04网络配置-各计算层详解.mp4 82.20M

| ├──05solver超参数配置文件.mp4 71.12M

| ├──06制作LMDB数据源训练分类网络.mp4 130.05M

| ├──07多label问题之HDF5数据源.mp4 88.90M

| ├──08使用命令行训练网络1.mp4 65.22M

| ├──09使用python定义自己的层.mp4 86.70M

| ├──10绘制网络结构图.mp4 46.29M

| ├──11生成网络配置文件.mp4 48.16M

| ├──12对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4 47.53M

| ├──13对训练结果进行分类任务.mp4 88.30M

| ├──caffe案例资料-.txt 0.09kb

| └──唐宇迪-深度学习-caffe案例.zip 432.78M

├──06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测

| ├──唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码

| | ├──alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel 216.97M

| | ├──alexnet_trainval.prototxt 5.37kb

| | ├──deploy.prototxt 暂时无用 4.74kb

| | ├──deploy_full_conv.prototxt 4.63kb

| | ├──face-lmdb.sh 1.56kb

| | ├──faceTrain.zip 3.09G

| | ├──face_detect.ipynb 205.49kb

| | ├──face_rect.txt 1.05M

| | ├──result.jpg 329.45kb

| | ├──run_face_detect_batch.py 7.80kb

| | ├──solver.prototxt 0.48kb

| | ├──testTrain.zip 796.56M

| | ├──tmp9055.jpg 185.54kb

| | ├──train.prototxt 5.74kb

| | ├──train.sh 0.21kb

| | ├──train.txt 1022.74kb

| | └──train.zip 647.19M

| ├──01-人脸检测项目概述.mp4 6.24M

| ├──02-课程数据，代码下载链接.txt 0.03kb

| ├──03-数据收集.mp4 50.41M

| ├──04-正负样本裁剪策略.mp4 47.40M

| ├──05-Caffe数据源准.mp4 50.71M

| ├──06-LMDB脚本文件.mp4 30.15M

| ├──07-制作LMDB数据源.mp4 42.88M

| ├──08-网络模型配置文件.mp4 46.21M

| ├──09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4 53.83M

| ├──10-检测算法框架原理.mp4 53.05M

| ├──11-实现多尺度人脸检测算法.mp4 69.21M

| ├──12-坐标映射变换.mp4 57.62M

| ├──13-完成检测代码.mp4 38.74M

| ├──14-检测效果及改进.mp4 44.94M

| ├──15-优化策略分析.mp4 56.20M

| ├──16-模型准确率影响因素分析.mp4 27.15M

| ├──17-项目总结.mp4 59.01M

| └──人脸检测-.docx 491.26kb

├──07、大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程

| ├──唐宇迪-深度学习-人脸关键点

| | ├──课上代码

| | └──deep_landmark.zip 586.03M

| ├──001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4 18.79M

| ├──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 105.36M

| ├──003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4 37.15M

| ├──004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4 68.85M

| ├──005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4 40.15M

| ├──006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4 120.61M

| ├──007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4 46.76M

| ├──008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4 48.80M

| ├──009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4 53.81M

| ├──010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4 46.82M

| ├──011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4 30.32M

| └──012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4 35.68M

├──08、Python数据分析(机器学习)经典案例

| ├──课时01.课程简介.flv 26.86M

| ├──课时02.课程数据，代码下载.swf 111.26kb

| ├──课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv 67.95M

| ├──课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv 32.20M

| ├──课时05.特征数据可视化展示.flv 66.46M

| ├──课时06.数据预处理.flv 52.21M

| ├──课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv 47.91M

| ├──课时08.数据简介及面临的挑战.flv 48.33M

| ├──课时09.数据不平衡问题解决方案.flv 47.80M

| ├──课时10.逻辑回归进行分类预测.flv 71.55M

| ├──课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv 90.82M

| ├──课时12.使用数据生成策略.flv 82.62M

| ├──课时13.数据简介与特征课时化展示.flv 62.30M

| ├──课时14.不同特征的分布规则.flv 26.80M

| ├──课时15.决策树模型参数详解.flv 43.23M

| ├──课时16.决策树中参数的选择.flv 46.69M

| ├──课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv 54.79M

| ├──课时18.船员数据分析.flv 19.71M

| ├──课时19.数据预处理.flv 50.04M

| ├──课时20.使用回归算法进行预测.flv 66.51M

| ├──课时21.使用随机森林改进模型.flv 61.34M

| ├──课时22.随机森林特征重要性分析.flv 53.33M

| ├──课时23.级联模型原理.flv 13.49M

| ├──课时24.数据预处理与热度图.flv 51.49M

| ├──课时25.二阶段输入特征制作.flv 16.32M

| ├──课时26.使用级联模型进行预测.flv 100.08M

| ├──课时27.数据简介与特征预处理.flv 63.14M

| ├──课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv 67.80M

| ├──课时29.数据预处理.flv 45.57M

| ├──课时30.构建预测模型.flv 33.99M

| ├──课时31.基于聚类模型的分析.flv 29.93M

| ├──课时32.tensorflow框架的安装.flv 18.43M

| ├──课时33.神经网络模型概述.flv 28.49M

| ├──课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv 34.88M

| ├──课时35.卷积神经网络模型.flv 29.04M

| ├──课时36.构建完整的神经网络模型.flv 51.09M

| ├──课时37.训练神经网络模型.flv 81.23M

| ├──课时38.PCA原理简介.flv 9.37M

| ├──课时39.数据预处理.flv 31.18M

| ├──课时40.协方差分析.flv 38.82M

| ├──课时41.使用PCA进行降维.flv 32.64M

| ├──课时42.数据简介与故事背景.flv 27.89M

| ├──课时43.基于词频的特征提取.flv 52.70M

| ├──课时44.改进特征选择方法.flv 64.62M

| ├──课时45.数据清洗.flv 60.83M

| ├──课时46.数据预处理.flv 69.77M

| ├──课时47.盈利方法和模型评估.flv 42.48M

| └──课时48.预测结果.flv 60.14M

├──09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程

| ├──唐宇迪-强化学习课件及代码

| | ├──bird.zip 125.74M

| | ├──ValueIteration.py 2.42kb

| | └──强化学习.pdf 2.17M

| ├──1-1.强化学习简介.mp4 72.15M

| ├──1-10.求解流程详解.mp4 101.21M

| ├──1-2.强化学习基本概念.mp4 48.35M

| ├──1-3.马尔科夫决策过程.mp4 38.43M

| ├──1-4.Bellman方程.mp4 58.54M

| ├──1-5.值迭代求解.mp4 58.57M

| ├──1-6.代码实战求解过程.mp4 78.80M

| ├──1-7.Q-Learning基本原理.mp4 38.21M

| ├──1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4 43.73M

| ├──1-9.Q-Learning迭代效果.mp4 41.65M

| ├──2-1.Deep-Q-Network原理.mp4 34.93M

| ├──2-10.完整代码流程分析.mp4 123.15M

| ├──2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4 45.06M

| ├──2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4 53.81M

| ├──2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4 55.55M

| ├──2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4 81.46M

| ├──2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4 74.78M

| ├──2-6.数据预处理.mp4 84.46M

| ├──2-7.实现阶段数据存储.mp4 59.47M

| ├──2-8.实现训练模块.mp4 76.00M

| └──2-9.Debug解读训练代码.mp4 53.37M

├──10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类

| ├──文本分类

| | └──数据-代码.zip 0.17kb

| ├──1.wmv 6.36M

| ├──10.wmv 66.02M

| ├──11.wmv 58.92M

| ├──12.wmv 66.96M

| ├──13.wmv 64.49M

| ├──14.wmv 35.89M

| ├──15.wmv 50.71M

| ├──2.wmv 9.55M

| ├──3.wmv 16.27M

| ├──4.wmv 28.63M

| ├──5.wmv 61.24M

| ├──6.wmv 52.58M

| ├──7.wmv 56.41M

| ├──8.wmv 52.22M

| └──9.wmv 52.92M

├──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

| ├──RNN手写字体识别（三课时）

| | ├──1.wmv 40.13M

| | ├──2.wmv 49.95M

| | └──3.wmv 62.05M

| ├──TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）

| | ├──1.wmv 34.92M

| | ├──2.wmv 41.94M

| | ├──3.wmv 64.44M

| | ├──4.wmv 53.31M

| | ├──5.wmv 26.40M

| | ├──6.wmv 55.72M

| | ├──7.wmv 17.16M

| | └──8.wmv 40.19M

| ├──递归神经网络原理(四课时)

| | ├──1.wmv 3.45M

| | ├──2.wmv 22.78M

| | ├──3.wmv 18.94M

| | └──4.wmv 18.40M

| └──唐诗生成资料

| | ├──poem.zip 96.97M

| | ├──RNN与LSTM.pptx 1.09M

| | └──tensorflow-RNN.pptx 792.83kb

├──12、深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型

| ├──seq2seq网络架构原理

| | ├──1.wmv 7.36M

| | ├──2.wmv 14.41M

| | ├──3.wmv 14.01M

| | ├──4.wmv 24.74M

| | └──5.wmv 26.50M

| ├──文章摘要生成

| | ├──1.wmv 50.10M

| | ├──2.wmv 48.30M

| | ├──3.wmv 50.95M

| | └──4.wmv 76.73M

| ├──序列排序生成

| | ├──1.wmv 27.84M

| | ├──2.wmv 39.25M

| | ├──3.wmv 47.96M

| | ├──4.wmv 51.69M

| | └──5.wmv 48.24M

| └──Seq2Seq网络.rar 658.07kb

├──13、深度学习顶级论文算法详解视频课程

| ├──DeepLearning(期刊论文)

| | ├──4166643538787b5802a551e0f477a5ee0a76aa.pdf 5.10M

| | ├──61991ea3586e3039a1f35302945da0e62ed276.pdf 800.18kb

| | ├──83f2b0137888ff19f7d3236cfac42ffbee5685.pdf 4.64M

| | ├──c2da8f6984015ae113e2401190107a348be42c.pdf 2.90M

| | └──d9a9027182bae247583555443e5015383b2c29.pdf 6.49M

| ├──第八课.wmv 22.54M

| ├──第二课.wmv 205.63M

| ├──第九课.wmv 26.67M

| ├──第六课.wmv 82.95M

| ├──第七课.wmv 48.38M

| ├──第三课.wmv 130.41M

| ├──第十二课.mp4 45.26M

| ├──第十课.wmv 33.07M

| ├──第十六课.avi 222.78M

| ├──第十三课.avi 235.04M

| ├──第十四.avi 221.70M

| ├──第十五课.wmv 173.88M

| ├──第十一集.wmv 62.85M

| ├──第四课.wmv 64.27M

| ├──第五课.wmv 50.40M

| └──第一课.课程简介.txt 0.07kb

├──14、自然语言处理word2vec

| ├──Gensim构造词向量模型

| | ├──1-.wmv 35.16M

| | ├──2-.wmv 72.20M

| | ├──3-.wmv 40.24M

| | └──4-.wmv 37.33M

| ├──word2vec

| | ├──1-.wmv 14.63M

| | ├──10-.wmv 22.27M

| | ├──11-.wmv 13.97M

| | ├──2-.wmv 26.60M

| | ├──3-.wmv 10.91M

| | ├──4-.wmv 20.49M

| | ├──5-.wmv 16.37M

| | ├──6-.wmv 24.12M

| | ├──7-.wmv 20.39M

| | ├──8-.wmv 28.46M

| | └──9-.wmv 13.17M

| └──实战word2vec

| | ├──1-.wmv 15.13M

| | ├──2-.wmv 45.95M

| | ├──3-.wmv 38.54M

| | ├──4-.wmv 33.46M

| | ├──5-.wmv 44.05M

| | ├──6-.wmv 44.83M

| | └──7-.wmv 42.82M

├──15、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)

| ├──唐宇迪-StyleTransfer

| | ├──style-transfer代码.zip 84.03M

| | ├──数据下载地址.txt 0.22kb

| | └──文件放哪.png 12.82kb

| ├──001、课程简介.mp4 21.06M

| ├──002、Tensorflow安装.mp4 10.64M

| ├──003、style-transfer基本原理.mp4 24.00M

| ├──004、风格生成网络结构原理.mp4 13.91M

| ├──005、风格生成网络细节.mp4 21.55M

| ├──006、风格转换效果展示.mp4 27.84M

| ├──007、风格转换参数配置.mp4 56.89M

| ├──008、数据读取操作.mp4 37.44M

| ├──009、VGG体征提取网络结构.mp4 42.28M

| ├──010、内容与风格特征提取.mp4 37.95M

| ├──011、生成网络结构定义.mp4 9.62M

| ├──012、生成网络计算操作.mp4 44.17M

| ├──013、参数初始化.mp4 37.05M

| ├──014、Content损失计算.mp4 17.47M

| ├──015、Style损失计算.mp4 32.20M

| ├──016、完成训练模块.mp4 38.38M

| ├──017、模型保存与打印结果.mp4 32.48M

| └──018、完成测试代码.mp4 56.79M

├──16、机器学习-对抗生成网络

| ├──对抗生成网络资料

| | ├──DCGAN.zip 284.63M

| | ├──GAN.pptx 2.13M

| | └──人脸数据.zip 647.33M

| ├──1.补充.mp4 432.13kb

| ├──1.课程简介.mp4 57.22M

| ├──10.DCGAN的网络模型架构.mp4 85.36M

| ├──11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4 85.58M

| ├──12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4 78.43M

| ├──13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4 87.34M

| ├──14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4 47.40M

| ├──15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4 45.50M

| ├──2.对抗生成网络形象解释.mp4 44.33M

| ├──3.对抗生成网络工作原理.mp4 43.29M

| ├──4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4 49.50M

| ├──5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4 59.75M

| ├──6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4 52.73M

| ├──7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4 44.07M

| ├──8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4 62.69M

| ├──9.DCGAN基本原理.mp4 61.99M

| ├──DCGAN.zip 284.63M

| └──人脸数据.zip 647.33M

├──17､ 机器学习-推荐系统

| ├──章节1-推荐系统工作原理

| | ├──01系列课程概述.mp4 7.90M

| | ├──02推荐系统应用.mp4 32.65M

| | ├──03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip 0.18kb

| | ├──04推荐系统要完成的任务.mp4 17.39M

| | ├──05相似度计算.mp4 27.84M

| | ├──06基于用户的协同过滤.mp4 24.03M

| | ├──07基于物品的协同过滤.mp4 36.44M

| | ├──08隐语义模型.mp4 19.86M

| | ├──09隐语义模型求解.mp4 26.84M

| | └──10模型评估标准.mp4 17.48M

| ├──章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型

| | ├──11Surprise库与数据简介.mp4 34.18M

| | ├──12Surprise库使用方法.mp4 43.31M

| | └──13得出推荐商品结果.mp4 63.28M

| └──章节3-使用Surprise库建立推荐系统

| | ├──14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 46.65M

| | ├──15模型架构.mp4 51.27M

| | ├──16损失函数定义.mp4 51.75M

| | └──17训练网络.mp4 74.73M

├──18、TensorFlow-图像处理

| ├──超分辨率重构

| | ├──srdata.zip 3.97G

| | └──srgan超分辨率重构.zip 532.56M

| ├──高阶API

| | └──高阶API.zip 35.09M

| ├──图像缺失补全

| | ├──glcic图像补全.zip 178.82M

| | └──图像补全人脸数据.zip 1.31G

| ├──Tensorflow-图像处理视频课程01.mp4 244.82M

| ├──Tensorflow-图像处理视频课程02.mp4 143.81M

| ├──Tensorflow-图像处理视频课程03.mp4 184.72M

| ├──Tensorflow-图像处理视频课程04.mp4 159.74M

| └──Tensorflow-图像处理视频课程05.mp4 98.94M

├──19、Tensorflow-自然语言处理

| └──Tensorflow-自然语言处理.rar 776.99M

├──20、Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn

| ├──物体检测-faster-rcnn

| | ├──物体检测-faster-rcnn

| | ├──Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf 6.49M

| | ├──faster-rcnn.pptx 3.23M

| | ├──FasterRcnn.zip 2.74G

| | └──iccv15_tutorial_training_rbg.pdf 17.36M

| ├──Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读.zip 0.21kb

| ├──第二章 faster-rcnn论文解读.mp4 745.22M

| ├──第三章 tensorflow版本实现解读.rar 631.08M

| ├──第一章 三代物体检测算法概述.mp4 146.62M

| └──第一章 三代物体检测算法概述.rar 89.51M

├──21、数据科学人工智能-必备数学基础

| ├──课件

| | ├──SVD.pdf 396.61kb

| | ├──概率分布与概率密度.pdf 640.21kb

| | ├──概率论.pdf 2.33M

| | ├──高等数学.pdf 1.12M

| | ├──核函数.pdf 477.72kb

| | ├──后验概率估计.pdf 230.81kb

| | ├──激活函数.pdf 264.40kb

| | ├──矩阵.pdf 1.32M

| | ├──拉格朗日乘子法.pdf 599.32kb

| | ├──熵.pdf 267.74kb

| | ├──似然函数.pdf 384.36kb

| | ├──泰勒公式.pdf 777.52kb

| | ├──特征值与特征向量.pdf 386.91kb

| | ├──梯度.pdf 702.08kb

| | └──微积分.pdf 960.85kb

| ├──视频

| | ├──01-第一章.mp4 125.85M

| | ├──02-第二章至第七章.mp4 893.42M

| | ├──03-第八章.mp4 367.23M

| | ├──04-第九章至第十章.mp4 231.08M

| | ├──05-第十章补充.mp4 31.45M

| | ├──06-第十一章至第十二章.mp4 1.17G

| | ├──07-第十三章.mp4 411.18M

| | ├──08-第十四至第十五.mp4 429.35M

| | └──09-第十六章.mp4 453.04M

| └──统计分析

| | └──统计分析-数据代码.zip 66.35M

├──22、NLP-文本相似度

| └──文本相似度.zip 115.77M

├──23、深度学习30天系统实训-非加密

| ├──第八章-LSTM情感分析与黑科技概述

| | ├──8-1 RNN网络架构.mp4 41.61M

| | ├──8-2LSTM网络架构.mp4 33.59M

| | ├──8-3案例：使用LSTM进行情.mp4 78.74M

| | ├──8-4情感数据集处理.mp4 91.95M

| | ├──8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4 143.34M

| | ├──8-6趣味网络串讲（数据代.mp4 55.34M

| | └──8-7课后讨论版.mp4 27.42M

| ├──第二章

| | ├──2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp4 320.73M

| | ├──2-7drop-out.mp4 39.05M

| | └──2-8课后讨论.mp4 59.21M

| ├──第六章-自然语言处理-word2vec

| | ├──6-1自然语言处理与深度学.mp4 36.52M

| | ├──6-2语言模型.mp4 39.07M

| | ├──6-3神经网络模型.mp4 30.43M

| | ├──6-4CBOW模型.mp4 39.41M

| | ├──6-5参数更新.mp4 45.15M

| | ├──6-6负采样模型.mp4 20.02M

| | └──6-7案例：影评情感分类(数据.mp4 124.33M

| ├──第七章-word2vec实战与对抗生成网络

| | ├──7-1基于词袋模型训练分类器.mp4 78.72M

| | ├──7-2准备word2vec输入数据.mp4 64.70M

| | ├──7-3使用gensim构建word2.mp4 121.14M

| | ├──7-4tfidf原理.mp4 136.70M

| | ├──7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载—).mp4 45.07M

| | ├──7-6GAN网络结构定义.mp4 53.74M

| | ├──7-7 Gan迭代生成.mp4 107.14M

| | ├──7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载—）.mp4 43.23M

| | └──7-9DCGAN网络细节.mp4 80.44M

| ├──第三次课程代码

| | ├──imagenet-vgg-verydeep-19.mat 549.36M

| | ├──tensorflow.pptx 792.83kb

| | └──tensorflow代码.zip 2.09M

| ├──第三章-tensorflow训练mnist数据集

| | ├──3-1tensorflow安装.mp4 41.07M

| | ├──3-2tensorflow基本套路.mp4 55.01M

| | ├──3-3tensorflow常用操作.mp4 40.72M

| | ├──3-4tensorflow实现线性回归.mp4 97.75M

| | ├──3-5tensorflow实现手写字体.mp4 65.61M

| | ├──3-6参数初始化.mp4 47.73M

| | ├──3-7迭代完成训练.mp4 72.59M

| | ├──3-8课后讨论.mp4 155.83M

| | └──mnist.zip 11.06M

| ├──第四章-卷积神经网络

| | ├──4-1卷积体征提取.mp4 43.21M

| | ├──4-2卷积计算流程.mp4 44.05M

| | ├──4-3卷积层计算参数.mp4 74.67M

| | ├──4-4池化层操作.mp4 53.52M

| | ├──4-5卷积网络整体架构.mp4 36.69M

| | └──4-6经典网络架构.mp4 65.41M

| ├──第五章-CNN实战与验证码识别

| | ├──5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载–）.mp4 28.10M

| | ├──5-2使用CNN训练mnist数.mp4 59.93M

| | ├──5-3卷积与池化操作.mp4 38.01M

| | ├──5-4定义卷积网络计算流程.mp4 68.19M

| | ├──5-5完成迭代训练.mp4 84.62M

| | ├──5-6验证码识别概述.mp4 50.72M

| | ├──5-7验证码识别流程.mp4 122.88M

| | └──验证码案例.zip 76.05M

| └──第一章

| | ├──1-1课程概述与环境配置.mp4 80.82M

| | ├──1-2深度学习与人工智能概述.mp4 72.66M

| | ├──1-3机器学习常规套路.mp4 49.99M

| | ├──1-4K近邻与交叉验证.mp4 41.28M

| | ├──1-5得分函数.mp4 35.35M

| | ├──1-6损失函数.mp4 26.97M

| | ├──1-7softmax分类器.mp4 25.26M

| | ├──1-8课后讨论与答疑.mp4 189.88M

| | └──神经网络（上课）.pdf 11.70M

├──24、python-机器学习-进阶实战

| ├──唐宇迪-机器学习-进阶实战-资料

| | ├──1.数据特征

| | ├──10.HMM隐马尔科夫模型

| | ├──11.HMM案例实战

| | ├──12.推荐系统

| | ├──13.音乐推荐系统实战

| | ├──14.基于统计分析的电影推荐

| | ├──15.学习曲线

| | ├──16.NLP-文本特征方法对比

| | ├──17.使用word2vec分类任务

| | ├──18.Tensorflow自己打造word2vec

| | ├──19.制作自己常用工具包

| | ├──2.GBDT提升算法

| | ├──20.数据处理与特征工程

| | ├──3.xgboost-gbdt-lightgbm

| | ├──4.使用lightgbm进行饭店流量预测

| | ├──5.人口普查数据集项目实战-收入预测

| | ├──6.降维算法-线性判别分析

| | ├──7.贝叶斯优化及其工具包使用

| | ├──8.贝叶斯优化实战

| | └──9.EM算法

| ├──1 数据特征.mp4 236.06M

| ├──10 HMM隐马尔科夫模型.mp4 117.20M

| ├──11 HMM案例实战.mp4 66.60M

| ├──12 推荐系统.mp4 71.60M

| ├──13 音乐推荐系统实战.mp4 208.37M

| ├──14 基于统计分析的电影推荐.mp4 233.17M

| ├──15 学习曲线.mp4 74.22M

| ├──16 NLP-文本特征方法对比.mp4 140.91M

| ├──17 使用word2vec分类任务.mp4 156.21M

| ├──18 和 19 章.mp4 180.62M

| ├──2 GBDT提升算法.mp4 62.15M

| ├──20 机器学习项目实战-数据处.mp4 195.64M

| ├──20181129_155828.mp4 105.70M

| ├──21 机器学习项目实战-建模与.mp4 154.56M

| ├──3 xgboost-gbdt-lightgbm提.mp4 72.56M

| ├──4 使用lightgbm进行饭店流.mp4 104.96M

| ├──5 人口普查数据集项目实战.mp4 221.09M

| ├──6 降维算法-线性判别分析.mp4 82.51M

| ├──7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4 125.89M

| └──8 贝叶斯优化实战.mp4 93.82M

├──25、Python Kaggle竞赛案例实战

| ├──Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述

| | ├──Kaggle 第一次课 1.mp4 40.78M

| | ├──Kaggle 第一次课2 .mp4 278.13M

| | └──Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述.pdf 5.94M

| ├──Kaggle第2课：经济金融领域的应用

| | ├──Kaggle 第二次课.mp4 210.60M

| | └──第2课 经济金融领域的应用.pdf 5.66M

| ├──Kaggle第3课：排序与CTR预估问题

| | ├──5-2.mp4 310.46M

| | ├──kaggle第三课.mp4 357.86M

| | └──New3.mp4 411.91M

| ├──Kaggle第4课：自然语言处理类问题

| | ├──Kaggle4_2.mp4 260.82M

| | └──Kaggle第四课第一部分.mp4 88.64M

| ├──Kaggle第5课：能源预测与分配类问题案例

| | ├──5-1.mp4 176.97M

| | └──5-2.mp4 310.46M

| ├──Kaggle第6课：走起-深度学习

| | ├──6.mp4 899.41M

| | └──第6课：走起-深度学习.pdf 4.51M

| ├──Kaggle第7课：电商推荐与销量预测相关案例

| | └──7.mp4 337.07M

| ├──Kaggle第8课：金融风控问题

| | ├──baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg 0.00kb

| | ├──第8课：金融风控问题.pdf 1.56M

| | └──第八课.mp4 252.63M

| └──（解压密码000000）课堂同步.zip 217.17M

├──26、LSTM行为识别

| └──行为识别.zip 59.79M

├──27、问答机器人

| └──QA问答.zip 880.47M

├──28、OpenCV计算机视觉图像识别深度学习实战

| ├──第01讲 图像处理基础

| | └──第一课.mkv 831.76M

| ├──第02讲 初探计算机视觉

| | ├──（解压密码000000）第二讲同步资料.zip 12.97M

| | └──第二课.mkv 746.57M

| ├──第03讲 空域图像处理的洪荒之力

| | ├──（解压密码000000）第三讲同步资料.zip 4.50M

| | ├──第三课上.mkv 594.48M

| | └──第三课下.mkv 223.66M

| ├──第04讲 机器视觉中的特征提取与描述

| | ├──第四课上.mkv 848.83M

| | └──第四课下.mkv 15.46M

| ├──第05讲 坐标变换与视觉测量

| | └──第五课.mkv 605.90M

| ├──第06讲 深度学习在图像识别中的应用

| | ├──（解压密码000000）第六讲同步资料.zip 26.55M

| | ├──第六课上.mkv 646.35M

| | └──第六课下.mkv 155.60M

| ├──第07讲 图像检索

| | ├──（解压密码000000）第七讲同步资料.zip 26.13M

| | └──第七课.mkv 560.99M

| ├──第08讲 图像标注与问答

| | ├──（解压密码000000）第八讲同步资料.zip 57.14M

| | └──第八课.mkv 749.14M

| ├──第09讲 3D计算机视觉

| | ├──（解压密码000000）第九讲同步资料.zip 21.10M

| | ├──第九课上.mkv 645.85M

| | └──第九课下.mkv 117.84M

| ├──第10讲 机器视觉项目实战

| | ├──（解压密码000000）第十讲同步资料.zip 1.16M

| | └──第十课.mkv 633.77M

| ├──opencv-3.0.0.zip 96.30M

| └──（解压密码000000）图像处理与计算机视觉基础总结.zip 62.69kb

├──29、python3数据分析与挖掘实战

| ├──Python3数据分析与挖掘实战

| | ├──第10章 Python数据分析与挖掘技术基础

| | ├──第11章 Python数据可视化分析实现

| | ├──第12章 Python数据清洗、集成与变换

| | ├──第13章 数据转换、属性构造、数据规约

| | ├──第14章 文本挖掘

| | ├──第15章 文本相似度分析

| | ├──第16章 Python数据分析与挖掘实战 上

| | ├──第17章 Python数据建模与分类实现 下

| | ├──第18章 Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析

| | ├──第19章 Python数据分析与挖掘实战

| | ├──第1章 Python基础 第一阶段

| | ├──第20章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上

| | ├──第21章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下

| | ├──第2章 Python基础 第二阶段

| | ├──第3章 Python 爬虫初识

| | ├──第4章 Urllib库实战

| | ├──第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战

| | ├──第6章 爬虫实战及Scrapy框架的安装

| | ├──第7章 Scrapy爬虫

| | ├──第8章 用Scrapy爬取网站的数据

| | └──第9章 补充以及作业讲解

| ├──软件包及安装文档

| | ├──python-3.5.4-32位.exe 27.59M

| | ├──python-3.5.4-64位.exe 28.47M

| | └──Python-3.5.x安装教程.pdf 331.09kb

| └──源码.rar 329.59M

├──30、量化交易课程

| └──ML_机器学习与量化交易项目班

| | ├──ppt

| | ├──代码

| | └──视频

├──31、数据挖掘课程

| ├──1-3课.zip 2.77G

| ├──4-6课.zip 2.56G

| └──7-10课.zip 3.96G

├──32、OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理

| ├──第1章 课程导学

| | └──1-1 计算机视觉导学.mp4 48.23M

| ├──第2章 计算机视觉入门

| | ├──2-1 本章介绍.mp4 31.36M

| | ├──2-10 案例4：像素读取写入.mp4 12.37M

| | ├──2-11 tensorflow常量变量定义.mp4 28.84M

| | ├──2-12 tensorflow运算原理.mp4 32.93M

| | ├──2-13 常量变量四则运算.mp4 63.70M

| | ├──2-14 矩阵基础1.mp4 63.05M

| | ├──2-15 矩阵基础2.mp4 35.61M

| | ├──2-16 矩阵基础3.mp4 29.04M

| | ├──2-17 numpy模块使用.mp4 38.49M

| | ├──2-18 matplotlib模块的使用.mp4 28.76M

| | ├──2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mp4 48.73M

| | ├──2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 34.84M

| | ├──2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.mp4 27.17M

| | ├──2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4 53.44M

| | ├──2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4 91.91M

| | ├──2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 21.40M

| | ├──2-4 测试案例helloWorld.mp4 18.77M

| | ├──2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4 22.73M

| | ├──2-6 Opencv模块组织结构.mp4 37.95M

| | ├──2-7 案例2：图片写入.mp4 20.85M

| | ├──2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4 30.54M

| | └──2-9 像素操作基础.mp4 24.95M

| ├──第3章 计算机视觉加强之几何变换

| | ├──3-1 本章介绍.mp4 36.69M

| | ├──3-10 图片缩放.mp4 21.62M

| | ├──3-11 图片仿射变换.mp4 42.00M

| | ├──3-12 图片旋转.mp4 21.82M

| | ├──3-13 图片几何变换小结.mp4 20.80M

| | ├──3-2 图片缩放1.mp4 21.84M

| | ├──3-3 图片缩放2.mp4 44.01M

| | ├──3-4 图片缩放3.mp4 36.15M

| | ├──3-5 图片剪切.mp4 16.64M

| | ├──3-6 图片位移1.mp4 20.33M

| | ├──3-7 图片移位2.mp4 30.60M

| | ├──3-8 图片移位3.mp4 12.97M

| | └──3-9 图片镜像.mp4 46.10M

| ├──第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制

| | ├──4-1 图像特效介绍.mp4 93.68M

| | ├──4-10 边缘检测2.mp4 53.09M

| | ├──4-11 浮雕效果.mp4 19.36M

| | ├──4-12 颜色映射.mp4 20.99M

| | ├──4-13 油画特效.mp4 56.38M

| | ├──4-14 图像特效小结.mp4 24.67M

| | ├──4-15 线段绘制.mp4 38.86M

| | ├──4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4 46.99M

| | ├──4-17 文字图片绘制.mp4 28.64M

| | ├──4-2 图像灰度处理1.mp4 20.30M

| | ├──4-3 图像灰度处理2.mp4 29.87M

| | ├──4-4 算法优化.mp4 33.85M

| | ├──4-5 颜色反转.mp4 32.15M

| | ├──4-6 马赛克.mp4 36.64M

| | ├──4-7 毛玻璃.mp4 38.53M

| | ├──4-8 图片融合.mp4 36.68M

| | └──4-9 边缘检测1.mp4 54.64M

| ├──第5章 计算机视觉加强之图像美化

| | ├──5-1 美化效果章节介绍.mp4 59.90M

| | ├──5-10 磨皮美白.mp4 25.93M

| | ├──5-11 高斯均值滤波.mp4 52.50M

| | ├──5-12 中值滤波.mp4 38.93M

| | ├──5-13 图像美化章节小结.mp4 48.92M

| | ├──5-2 彩色图片直方图.mp4 57.45M

| | ├──5-3 直方图均衡化.mp4 54.30M

| | ├──5-4 图片修补.mp4 45.12M

| | ├──5-5 灰度直方图源码.mp4 25.91M

| | ├──5-6 彩色直方图源码.mp4 33.72M

| | ├──5-7 灰度直方图均衡化.mp4 76.69M

| | ├──5-8 彩色直方图均衡化.mp4 50.32M

| | └──5-9 亮度增强.mp4 22.45M

| ├──第6章 计算机视觉加强之机器学习

| | ├──6-1 机器学习章节介绍.mp4 32.57M

| | ├──6-10 SVM支持向量机1.mp4 41.51M

| | ├──6-11 SVM支持向量机2.mp4 71.63M

| | ├──6-12 SVM小结.mp4 36.98M

| | ├──6-13 Hog特征1.mp4 59.28M

| | ├──6-14 Hog特征2.mp4 105.48M

| | ├──6-15 Hog特征3.mp4 54.85M

| | ├──6-16 Hog特征4.mp4 57.85M

| | ├──6-17 Hog小结.mp4 64.47M

| | ├──6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4 117.66M

| | ├──6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4 88.94M

| | ├──6-2 视频分解图片.mp4 43.90M

| | ├──6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4 93.30M

| | ├──6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4 105.09M

| | ├──6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4 129.69M

| | ├──6-23 机器学习小结.mp4 166.30M

| | ├──6-3 图片合成视频.mp4 17.87M

| | ├──6-4 Haar特征1.mp4 24.65M

| | ├──6-5 Haar特征2.mp4 33.69M

| | ├──6-6 Haar特征3.mp4 17.16M

| | ├──6-7 adaboost分类器1.mp4 128.29M

| | ├──6-8 adaboost分类器2.mp4 76.39M

| | └──6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4 123.56M

| ├──第7章 手写数字识别

| | ├──7-1 章节介绍.mp4 5.95M

| | ├──7-10 knn数字识别8.mp4 88.63M

| | ├──7-11 knn数字识别9.mp4 59.27M

| | ├──7-12 knn数字识别10.mp4 116.44M

| | ├──7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4 53.11M

| | ├──7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4 107.44M

| | ├──7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4 89.51M

| | ├──7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4 112.73M

| | ├──7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4 91.10M

| | ├──7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4 115.13M

| | ├──7-19 数字识别小结.mp4 131.91M

| | ├──7-2 样本介绍.mp4 18.25M

| | ├──7-3 knn数字识别1.mp4 23.90M

| | ├──7-4 knn数字识别2.mp4 57.62M

| | ├──7-5 knn数字识别3.mp4 110.76M

| | ├──7-6 knn数字识别4.mp4 87.22M

| | ├──7-7 knn数字识别5.mp4 124.22M

| | ├──7-8 knn数字识别6.mp4 83.19M

| | └──7-9 knn数字识别7.mp4 102.10M

| ├──第8章 “刷脸”识别

| | ├──8-1 章节介绍.mp4 22.14M

| | ├──8-2 最简单的图片爬虫.mp4 122.03M

| | ├──8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4 90.39M

| | ├──8-4 OpenCV预处理.mp4 49.34M

| | ├──8-5 神经网络训练识别1.mp4 21.77M

| | ├──8-6 神经网络训练识别2.mp4 55.95M

| | ├──8-7 神经网络训练识别3.mp4 63.90M

| | ├──8-8 神经网络训练识别4.mp4 65.51M

| | └──8-9 本章小结.mp4 46.58M

| ├──第9章 课程总结

| | └──9-1 课程总结.mp4 27.45M

| └──源码.zip 39.32M

├──33、OpenCV计算机视觉实战(Python版)

| ├──唐宇迪课件

| | ├──第11-12章notebook课件.zip 0.21kb

| | ├──第16-17章notebook课件.zip 0.21kb

| | ├──第2-7章notebook课件(1).zip 7.28M

| | ├──第八章notebook课件.zip 0.20kb

| | ├──第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip 0.26kb

| | ├──第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip 0.23kb

| | ├──第十八章：Opencv的DNN模块.zip 0.22kb

| | ├──第十九章：项目实战-目标追踪.zip 0.22kb

| | ├──第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip 0.23kb

| | ├──第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip 0.23kb

| | ├──第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip 0.23kb

| | └──第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 0.23kb

| ├──资料

| | ├──第11-12章notebook课件.zip 52.05M

| | ├──第16-17章notebook课件.zip 9.37M

| | ├──第八章notebook课件.zip 1.29M

| | ├──第二十一章：人脸关键点定位.zip 69.75M

| | ├──第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip 74.15M

| | ├──第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip 548.10kb

| | ├──第十八章：Opencv的DNN模块.zip 49.62M

| | ├──第十九章：项目实战-目标追踪.zip 125.33M

| | ├──第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip 829.49kb

| | ├──第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip 111.34M

| | ├──第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip 3.07M

| | └──第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 44.94M

| ├──01、课程简介.mp4 112.48M

| ├──02、图像基本操作.mp4 64.19M

| ├──03、阈值与平滑处理.mp4 34.13M

| ├──04、图像形态学处理.mp4 35.41M

| ├──05、图像梯度处理.mp4 400.31M

| ├──06、边缘检测.mp4 334.98M

| ├──07、图像金字塔与轮廓检测.mp4 937.07M

| ├──08、直方图与傅里叶变换.mp4 792.56M

| ├──09、项目实战-信用卡数字识别.mp4 675.92M

| ├──10、项目实战-文档扫描OCR识别.mp4 721.24M

| ├──11、图像特征-harris.mp4 708.81M

| ├──12、图像特征-sift.mp4 891.64M

| ├──13、案例实战-全景图像拼接.mp4 576.70M

| ├──14、项目实战-停车场车位识别.mp4 1.33G

| ├──15、项目实战-答题卡识别判卷.mp4 546.75M

| ├──16、背景建模.mp4 508.63M

| ├──17、光流估计.mp4 559.70M

| ├──18、Opencv的DNN模块.mp4 317.11M

| ├──19、项目实战-目标追踪.mp4 1019.05M

| ├──20、卷积原理与操作.mp4 1.14G

| ├──21、项目实战-疲劳检测.mp4 696.42M

| └──唐宇迪OpenCV小章节.zip 10.57G

├──34 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程1.mp4 133.78M

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程2.mp4 104.57M

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程3.mp4 112.18M

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程4.mp4 121.17M

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程5.mp4 109.17M

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程6.mp4 111.36M

| ├──大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程7.mp4 80.12M

| └──大数据Python数据分析处理库-pandas实战视频课程.zip 24.45M

├──35 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程

| ├──numpy代码.zip 16.79kb

| ├──大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程1.mp4 96.84M

| ├──大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程2.mp4 96.42M

| ├──大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程3.mp4 97.21M

| ├──大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程4.mp4 106.98M

| └──大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程5.mp4 77.92M

└──36 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程

| ├──Matplotlib绘图.zip 3.69M

| ├──大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程1.mp4 107.18M

| ├──大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程2.mp4 104.07M

| ├──大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程3.mp4 112.29M

| ├──大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程4.mp4 118.09M

| └──大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程5.mp4 125.03M