人工智能全栈开发：从入门到精通 Python+机器学习+NLP+CV一站式实战指南

1、零基础Python编程

视频-python从0开始学编程

• 🎬 01-函数二学习目标简介.mp4
• 🎬 02-局部变量.mp4
• 🎬 03-访问全局变量.mp4
• 🎬 04-修改全局变量.mp4
• 🎬 05-多函数执行流程.mp4
• 🎬 06-返回值作为参数传递.mp4
• 🎬 07-函数的返回值.mp4
• 🎬 08-函数参数之位置参数.mp4
• 🎬 09-关键字参数.mp4
• 🎬 10-缺省参数.mp4
• 🎬 11-不定长参数之位置参数.mp4
• 🎬 12-不定长参数之关键字参数.mp4
• 🎬 13-元组拆包.mp4
• 🎬 14-字典拆包.mp4
• 🎬 15-交换变量的值之方法一.mp4
• 🎬 16-交换变量的值之方法二.mp4
• 🎬 17-了解引用之不可变类型.mp4
• 🎬 18-了解引用之可变类型.mp4
• 🎬 19-引用当做实参传入.mp4
• 🎬 20-可变和不可变类型.mp4
• 🎬 21-函数二总结.mp4

• 🎬 01-函数加强简介.mp4
• 🎬 02-学员管理系统需求和步骤分析.mp4
• 🎬 03-学员管理系统框架搭建.mp4
• 🎬 04-代码调优.mp4
• 🎬 05-学员管理系统数据形式的分析.mp4
• 🎬 06-添加学员功能分析.mp4
• 🎬 07-添加学员之用户输入.mp4
• 🎬 08-添加学员之新增数据.mp4
• 🎬 09-添加学员之重名提示.mp4
• 🎬 10-删除学员思路分析.mp4
• 🎬 11-删除学员代码实现.mp4
• 🎬 12-修改学员思路分析.mp4
• 🎬 13-修改学员代码实现.mp4
• 🎬 14-查询学员思路分析.mp4
• 🎬 15-查询学员代码实现.mp4
• 🎬 16-显示所有学员信息.mp4
• 🎬 17-退出系统.mp4

• 🎬 01-了解递归.mp4
• 🎬 02-递归之回顾函数返回值.mp4
• 🎬 03-递归代码实现.mp4
• 🎬 04-递归的执行流程.mp4
• 🎬 05-递归出口问题.mp4
• 🎬 06-了解lambda.mp4
• 🎬 07-体验lambda.mp4
• 🎬 08-lambda实例之计算两个数字累加和.mp4
• 🎬 09-lambda参数之无参数.mp4
• 🎬 10-lambda参数之一个参数.mp4
• 🎬 11-lambda参数之默认参数.mp4
• 🎬 12-lambda参数之args.mp4
• 🎬 13-lambda参数之kwargs.mp4
• 🎬 14-lambda应用之带判断的lambda.mp4
• 🎬 15-列表内字典数据排序.mp4
• 🎬 16-了解高阶函数.mp4
• 🎬 17-abs和round.mp4
• 🎬 18-体验高阶函数的思路分析.mp4
• 🎬 19-体验高阶函数的代码实现.mp4
• 🎬 20-内置高阶函数之map.mp4
• 🎬 21-内置高阶函数之reduce.mp4
• 🎬 22-内置高阶函数之filter.mp4
• 🎬 23-函数加强总结.mp4

• 🎬 01-了解文件操作.mp4
• 🎬 02-体验文件操作步骤.mp4
• 🎬 03-访问模式特点01.mp4
• 🎬 04-读取函数之read.mp4
• 🎬 05-读取函数之readlines.mp4
• 🎬 06-读取函数之readline.mp4
• 🎬 07-访问模式特点02.mp4
• 🎬 08-访问模式特点02之代码测试.mp4
• 🎬 09-seek函数.mp4
• 🎬 10-文件备份的作用.mp4
• 🎬 11-文件备份思路分析.mp4
• 🎬 12-文件备份之接收用户输入.mp4
• 🎬 13-文件备份之规划文件名.mp4
• 🎬 14-文件备份之数据写入.mp4
• 🎬 15-文件备份之限制有效文件名备份.mp4
• 🎬 16-文件操作函数.mp4
• 🎬 17-文件夹操作函数之创建和删除.mp4
• 🎬 18-文件夹操作函数之路径相关函数.mp4
• 🎬 19-文件夹操作函数之rename.mp4
• 🎬 20-批量重命名之添加字符串.mp4
• 🎬 21-批量重命名之添加和删除字符串.mp4
• 🎬 22-文件总结.mp4

• 🎬 01-了解面向对象.mp4
• 🎬 02-了解类和对象的关系.mp4
• 🎬 03-类和对象的语法.mp4
• 🎬 04-体验类和对象.mp4
• 🎬 05-类里面的self.mp4
• 🎬 06-一个类创建多个对象.mp4
• 🎬 07-类外面添加对象属性.mp4
• 🎬 08-类外面获取对象属性.mp4
• 🎬 09-类里面获取对象属性.mp4
• 🎬 10-体验魔法方法init.mp4
• 🎬 11-带参数的init代码书写（替换原11和12）.mp4
• 🎬 12-魔法方法str.mp4
• 🎬 13-魔法方法del.mp4
• 🎬 14-了解烤地瓜案例需求.mp4
• 🎬 15-烤地瓜案例步骤分析.mp4
• 🎬 16-烤地瓜init方法.mp4
• 🎬 17-烤地瓜方法cook.mp4
• 🎬 18-烤地瓜案例魔法方法str.mp4
• 🎬 19-创建对象测试属性和方法.mp4
• 🎬 20-烤地瓜添加调料.mp4
• 🎬 21-搬家具需求和步骤分析.mp4
• 🎬 22-搬家具之家具类.mp4
• 🎬 23- 搬家具之房屋类.mp4
• 🎬 24-搬家具之添加容纳家具思路分析.mp4
• 🎬 25-搬家具之容纳家具函数.mp4
• 🎬 26-面向对象基础部分总结.mp4

• 🎬 01-了解继承.mp4
• 🎬 02-拓展经典类和新式类.mp4
• 🎬 03-体验继承.mp4
• 🎬 04-单继承.mp4
• 🎬 05-多继承.mp4
• 🎬 06-子类重写父类同名属性和方法.mp4
• 🎬 07-拓展_mro顺序.mp4
• 🎬 08-子类调用父类同名方法和属性之思路分析.mp4
• 🎬 09-子类调用父类同名方法和属性之代码实现.mp4
• 🎬 10-多层继承.mp4
• 🎬 11-super()方法作用.mp4
• 🎬 12-super方法写法.mp4
• 🎬 13-定义私有属性和方法.mp4
• 🎬 14-获取和修改私有属性值.mp4
• 🎬 15-继承总结.mp4

• 🎬 01-了解面向对象三大特性.mp4
• 🎬 02-了解多态.mp4
• 🎬 03-体验多态思路分析.mp4
• 🎬 04-代码实现多态.mp4
• 🎬 05-设置和访问类属性.mp4
• 🎬 06-修改类属性.mp4
• 🎬 07-类方法.mp4
• 🎬 08-静态方法.mp4
• 🎬 09-面向对象其他总结.mp4

• 🎬 01-了解异常.mp4
• 🎬 02-体验异常.mp4
• 🎬 03-了解异常类型.mp4
• 🎬 04-捕获指定异常类型.mp4
• 🎬 05-捕获多个指定异常类型.mp4
• 🎬 06-捕获异常描述信息.mp4
• 🎬 07-捕获所有异常.mp4
• 🎬 08-异常的else.mp4
• 🎬 09-异常的finally.mp4
• 🎬 10-拓展命令提示符运行py文件.mp4
• 🎬 11-异常传递的思路分析.mp4
• 🎬 12-异常传递的代码实现.mp4
• 🎬 13-自定义异常的作用.mp4
• 🎬 14-自定义异常思路分析.mp4
• 🎬 15-自定义异常代码实现之异常类.mp4
• 🎬 16-自定义异常代码实现之捕获异常.mp4
• 🎬 17-异常总结.mp4

• 🎬 01-了解模块.mp4
• 🎬 02-导入模块之方法一.mp4
• 🎬 03-导入模块之方法二.mp4
• 🎬 04-导入模块之方法三.mp4
• 🎬 05-定义别名.mp4
• 🎬 06-了解制作模块.mp4
• 🎬 07-制作模块之定义模块.mp4
• 🎬 08-制作模块之测试和调用模块.mp4
• 🎬 09-了解模块定位顺序.mp4
• 🎬 10-模块定位顺序之注意点1.mp4
• 🎬 11-模块定位顺序之注意点2.mp4
• 🎬 12-拓展：名字重复的严重性.mp4
• 🎬 13-all列表.mp4
• 🎬 14-了解包.mp4
• 🎬 15-制作包.mp4
• 🎬 16-导入包之方法一.mp4
• 🎬 17-导入包之方法二.mp4
• 🎬 18-模块和包的总结.mp4

• 🎬 01-章节介绍.mp4
• 🎬 02-介绍系统需求.mp4
• 🎬 03-准备程序文件.mp4
• 🎬 04-定义学员类.mp4
• 🎬 05-了解管理系统的需求.mp4
• 🎬 06-定义管理系统类.mp4
• 🎬 07-管理系统框架需求和步骤.mp4
• 🎬 08-管理系统框架之程序入口函数.mp4
• 🎬 09-管理系统框架之定义系统功能函数.mp4
• 🎬 10-程序入口文件功能实现.mp4
• 🎬 11-添加学员功能.mp4
• 🎬 12-删除学员功能.mp4
• 🎬 13-修改学员信息.mp4
• 🎬 14-查询学员信息.mp4
• 🎬 15-显示所有学员信息.mp4
• 🎬 16-保存学员信息需求和注意事项.mp4
• 🎬 17-拓展dict.mp4
• 🎬 18-保存学员信息.mp4
• 🎬 19-加载学员信息思路.mp4
• 🎬 20-加载学员信息.mp4
• 🎬 21-学员管理系统涵盖知识点总结.mp4

• 🎬 01-计算机组成.mp4
• 🎬 02-Python简介.mp4
• 🎬 03-课程介绍.mp4
• 🎬 04-解释器的作用和分类.mp4
• 🎬 05-Python解释器的下载和安装.mp4
• 🎬 06-PyCharm的作用.mp4
• 🎬 07-下载和安装PyCharm.mp4
• 🎬 08-新建项目.mp4
• 🎬 09-新建书写运行文件.mp4
• 🎬 10-PyCharm界面设置.mp4
• 🎬 11-PyCharm修改解释器.mp4
• 🎬 12-PyCharm项目管理.mp4
• 🎬 13-PyCharm总结.mp4
• 🎬 14-注释.mp4
• 🎬 15-变量的作用.mp4
• 🎬 16-定义变量.mp4
• 🎬 17-使用变量.mp4
• 🎬 18-认识bug.mp4
• 🎬 19-Debug工具.mp4
• 🎬 20-认识数据类型.mp4
• 🎬 21-变量章节总结.mp4

• 🎬 01-输出_认识格式化符号.mp4
• 🎬 02-输出_格式化符号基础使用方法.mp4
• 🎬 03-输出_格式化符号高级使用方法.mp4
• 🎬 04-输出_拓展格式化字符串.mp4
• 🎬 05-输出_f-格式化字符串.mp4
• 🎬 06-输出_转义字符.mp4
• 🎬 07-输出_print结束符.mp4
• 🎬 08-输出总结.mp4
• 🎬 09-了解输入.mp4
• 🎬 10-输入功能实现.mp4
• 🎬 11-体验数据类型转换.mp4
• 🎬 12-数据类型转换函数.mp4
• 🎬 13_总结数据类型的转换.mp4
• 🎬 14-PyCharm交互式开发.mp4
• 🎬 15-运算符的分类.mp4
• 🎬 16-算数运算符.mp4
• 🎬 17-赋值运算符.mp4
• 🎬 18-复合赋值运算符.mp4
• 🎬 19-复合赋值注意点.mp4
• 🎬 20-比较运算符.mp4
• 🎬 21-逻辑运算符.mp4
• 🎬 22-逻辑运算符书写习惯.mp4
• 🎬 23-数字的逻辑运算.mp4
• 🎬 24-运算符总结.mp4

• 🎬 01-if的作用和语法.mp4
• 🎬 02-体验if.mp4
• 🎬 03-网吧上网(简单版).mp4
• 🎬 04-网吧上网(进阶版).mp4
• 🎬 05-if..else.mp4
• 🎬 06-if语句执行流程.mp4
• 🎬 07-多重判断的作用和语法.mp4
• 🎬 08-体验多重判断.mp4
• 🎬 09-elif的执行流程.mp4
• 🎬 10-拓展：条件写法.mp4
• 🎬 11-if嵌套的作用和语法.mp4
• 🎬 12-if嵌套案例：判断能否上车.mp4
• 🎬 13-if嵌套案例：判断是否能坐下.mp4
• 🎬 14-if嵌套执行流程.mp4
• 🎬 15-猜拳游戏的步骤分析.mp4
• 🎬 16-猜拳游戏功能实现.mp4
• 🎬 17-随机数.mp4
• 🎬 18-猜拳游戏：随机数.mp4
• 🎬 19-三目运算符.mp4
• 🎬 20-if章节总结.mp4

• 🎬 01-循环章节课程介绍.mp4
• 🎬 02-了解循环.mp4
• 🎬 03-while的语法和体验.mp4
• 🎬 04-计数器书写习惯.mp4
• 🎬 05-循环的执行流程.mp4
• 🎬 06-循环应用1：1-100累加.mp4
• 🎬 07-循环应用1：1-100偶数累加和方法1.mp4
• 🎬 08-循环应用1：1-100偶数累加和方法2.mp4
• 🎬 09-循环的注意事项.mp4
• 🎬 10-了解break和continue.mp4
• 🎬 11-break.mp4
• 🎬 12-continue.mp4
• 🎬 13-while循环嵌套的作用和语法.mp4
• 🎬 14-while循环嵌套快速体验.mp4
• 🎬 15-循环的执行流程.mp4
• 🎬 16-while循环嵌套应用之打印星号(正方形).mp4
• 🎬 17-while循环嵌套应用之打印星号(三角形).mp4
• 🎬 18-while循环嵌套应用之九九乘法表.mp4
• 🎬 19-for循环语法和体验.mp4
• 🎬 20-break退出for循环.mp4
• 🎬 21-continue退出for循环.mp4
• 🎬 22-循环的else简介.mp4
• 🎬 23-while...else.mp4
• 🎬 24-while..else之break.mp4
• 🎬 25-while..else之continue.mp4
• 🎬 26-for...else.mp4
• 🎬 27-for...else之break和continue.mp4
• 🎬 28-总结.mp4

• 🎬 01-学习字符串的必要性.mp4
• 🎬 02-认识字符串.mp4
• 🎬 03-字符串输出.mp4
• 🎬 04-字符串输入.mp4
• 🎬 05-下标.mp4
• 🎬 06-切片简介.mp4
• 🎬 07-体验切片.mp4
• 🎬 08-字符串常用方法简介.mp4
• 🎬 09-字符串常用操作方法之查找.mp4
• 🎬 10-字符串常用操作方法之修改(常用).mp4
• 🎬 11-字符串常用操作方法之修改之大小写转换.mp4
• 🎬 12-字符串常用操作方法之修改之删除空白字符.mp4
• 🎬 13-字符串常用操作方法之修改之字符串对齐.mp4
• 🎬 14-字符串常用操作方法之判断开头或结尾.mp4
• 🎬 15-字符串常用操作方法之判断.mp4
• 🎬 16-字符串总结.mp4

• 🎬 01-列表简介.mp4
• 🎬 02-下标.mp4
• 🎬 03-查找函数.mp4
• 🎬 04-判断是否存在.mp4
• 🎬 05-体验案例-判断是否存在.mp4
• 🎬 06-列表增加数据之append.mp4
• 🎬 07-列表增加数据之extend.mp4
• 🎬 08-列表增加数据之insert.mp4
• 🎬 09-列表删除数据.mp4
• 🎬 10-列表修改数据.mp4
• 🎬 11-列表复制数据.mp4
• 🎬 12-列表的遍历之while.mp4
• 🎬 13-列表的遍历之for.mp4
• 🎬 14-列表嵌套.mp4
• 🎬 15-随机分配办公室的步骤分析.mp4
• 🎬 16-随机分配办公室的实现代码.mp4
• 🎬 17-列表总结.mp4
• 🎬 18-体验元组.mp4
• 🎬 19-定义元组.mp4
• 🎬 20-元组常见操作之查找.mp4
• 🎬 21-元组数据的修改操作.mp4
• 🎬 22-元组的总结.mp4

• 🎬 01-字典的应用场景.mp4
• 🎬 02-创建字典的语法.mp4
• 🎬 03-字典常用操作之新增.mp4
• 🎬 04-字典常用操作之删除.mp4
• 🎬 05-字典常用操作之修改.mp4
• 🎬 06-字典常用操作之查找.mp4
• 🎬 07-字典的循环遍历之key.mp4
• 🎬 08-字典的循环遍历之value.mp4
• 🎬 09-字典的循环遍历之键值对.mp4
• 🎬 10-字典的循环遍历之键值对(拆包).mp4
• 🎬 11-字典的总结.mp4
• 🎬 12-创建集合.mp4
• 🎬 13-集合常见操作之增加数据.mp4
• 🎬 14-集合常见操作之删除数据.mp4
• 🎬 15-集合常见操作之查找数据.mp4
• 🎬 16-集合总结.mp4

• 🎬 01-公共操作之运算符加号.mp4
• 🎬 02-公共操作之运算符乘号.mp4
• 🎬 03-公共操作之运算符判断数据是否存在.mp4
• 🎬 04-公共方法之len.mp4
• 🎬 05-公共方法之del.mp4
• 🎬 06-公共方法之max和min.mp4
• 🎬 07-公共方法之range.mp4
• 🎬 08-公共方法之enumerate.mp4
• 🎬 09-容器类型转换.mp4
• 🎬 10-了解推导式.mp4
• 🎬 11-while循环创建有规律的列表.mp4
• 🎬 12-for循环创建有规律的列表.mp4
• 🎬 13-体验列表推导式.mp4
• 🎬 14-带if的列表推导式.mp4
• 🎬 15-多for实现列表推导式.mp4
• 🎬 16-体验字典推导式.mp4
• 🎬 17-合并两个列表为字典.mp4
• 🎬 18-提取字典中目标数据.mp4
• 🎬 19-集合.mp4
• 🎬 20-推导式总结.mp4

• 🎬 01-了解函数.mp4
• 🎬 02-函数的使用步骤.mp4
• 🎬 03-快速体验函数.mp4
• 🎬 04-函数的注意事项.mp4
• 🎬 05-函数的参数的作用.mp4
• 🎬 06-体验函数返回值.mp4
• 🎬 07-return的特点.mp4
• 🎬 08-函数返回值的应用.mp4
• 🎬 10-函数嵌套调用.mp4
• 🎬 11-函数嵌套调用应用之打印横线图形01.mp4
• 🎬 12-函数嵌套调用应用之打印横线图形02.mp4
• 🎬 13-函数嵌套调用应用之函数计算01.mp4
• 🎬 14-函数嵌套调用应用之函数计算02.mp4
• 🎬 15-函数的总结.mp4

资料-python从0开始学编程

2、零基础数据科学库

Python数据挖掘基础教程视频

• 🎬 01-环境搭建.mp4
• 🎬 02-JupyterNotebook介绍.mp4
• 🎬 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
• 🎬 04-Matplotlib介绍.mp4
• 🎬 05-快速上手Matplotlib.mp4
• 🎬 06-Matplotlib三层结构.mp4
• 🎬 07-完善折线图（画布层）.mp4
• 🎬 08-修改x、y轴刻度.mp4
• 🎬 09-中文问题解决.mp4
• 🎬 10其他辅助显示层完善折线图.mp4
• 🎬 11-完善折线图（图像层）.mp4
• 🎬 12-创建多个绘图区.mp4
• 🎬 13-折线图应用场景.mp4
• 🎬 14-常见图表及散点图.mp4
• 🎬 15-柱状图.mp4
• 🎬 16-直方图.mp4
• 🎬 17-饼图.mp4
• 🎬 18-总结.mp4

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-今日目标.mp4
• 🎬 03-Numpy优势.mp4
• 🎬 04-ndarray属性.mp4
• 🎬 05-生成数组的方法.mp4
• 🎬 06-均匀分布与正态分布.mp4
• 🎬 07-切片索引与形状修改.mp4
• 🎬 08-类型修改与数组去重.mp4
• 🎬 09-逻辑运算.mp4
• 🎬 10-统计运算.mp4
• 🎬 11-数组间运算.mp4
• 🎬 12-矩阵运算.mp4
• 🎬 13-合并与分割.mp4
• 🎬 14-IO操作与数据处理.mp4
• 🎬 15-总结.mp4
• 🎬 答疑.mp4

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-Pandas介绍.mp4
• 🎬 03-DataFrame属性和方法.mp4
• 🎬 04-DataFrame索引设置.mp4
• 🎬 05-MultiIndex与Panel.mp4
• 🎬 06-Series.mp4
• 🎬 07-索引操作.mp4
• 🎬 08-赋值与排序.mp4
• 🎬 09-算术运算与逻辑运算.mp4
• 🎬 10-统计运算与自定义运算.mp4
• 🎬 11-Pandas画图.mp4
• 🎬 12-csv文件的读取与存储.mp4
• 🎬 13-hdf5文件的读取与存储.mp4
• 🎬 14-json文件的读取与存储.mp4
• 🎬 15-总结.mp4

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-今日安排.mp4
• 🎬 03-处理np.nan类型的缺失值.mp4
• 🎬 04-处理其他标记的缺失值.mp4
• 🎬 05-数据离散化.mp4
• 🎬 06-按方向合并pd.concat().mp4
• 🎬 07-按索引合并pd.merge().mp4
• 🎬 08-交叉表与透视表.mp4
• 🎬 09-分组与聚合.mp4
• 🎬 10-综合案例.mp4
• 🎬 11-总结.mp4

Python数据挖掘基础教程资料

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2、机器学习核心技术

1、零基础快速入门机器学习

Python3天快速入门机器学项目视频

• 🎬 01-人工智能概述.mp4
• 🎬 02-什么是机器学习.mp4
• 🎬 03-机器学习算法分类.mp4
• 🎬 04-机器学习开发流程.mp4
• 🎬 05-学习框架和资料介绍.mp4
• 🎬 06-可用数据集.mp4
• 🎬 07-sklearn数据集使用.mp4
• 🎬 08-字典特征抽取.mp4
• 🎬 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4
• 🎬 10-中文文本特征抽取.mp4
• 🎬 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
• 🎬 12-数据预处理-归一化.mp4
• 🎬 13-数据预处理-标准化.mp4
• 🎬 14-什么是降维.mp4
• 🎬 15-删除低方差特征与相关系数.mp4
• 🎬 16-主成分分析.mp4
• 🎬 17-instacart降维案例.mp4
• 🎬 18-总结.mp4

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-转换器与预估器.mp4
• 🎬 03-KNN算法.mp4
• 🎬 04-模型选择与调优.mp4
• 🎬 05-Facebook案例流程分析.mp4
• 🎬 06-Facebook案例代码实现.mp4
• 🎬 07-朴素贝叶斯算法原理.mp4
• 🎬 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
• 🎬 09-认识决策树.mp4
• 🎬 10-决策树算法对鸢尾花分类.mp4
• 🎬 11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp4
• 🎬 12-泰坦尼克号案例代码实现.mp4
• 🎬 13-随机森林.mp4
• 🎬 14-总结.mp4

• 🎬 01-上节回顾..mp4
• 🎬 02-线性模型.mp4
• 🎬 03-损失函数.mp4
• 🎬 04-优化方法1-正规方程.mp4
• 🎬 05-优化方法2-梯度下降.mp4
• 🎬 06-正规方程与梯度下降对比.mp4
• 🎬 07-梯度下降优化器.mp4
• 🎬 08-过拟合与欠拟合.mp4
• 🎬 09-岭回归.mp4
• 🎬 10-逻辑回归原理.mp4
• 🎬 11-逻辑回归对癌症分类.mp4
• 🎬 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
• 🎬 13-ROC曲线与AUC指标.mp4
• 🎬 14-模型保存与加载.mp4
• 🎬 15-KMeans算法原理.mp4
• 🎬 16-聚类的模型评估.mp4
• 🎬 17-总结.mp4

Python3天快速入门机器学项目资料

• 📦 机器学xiday1资料.zip
• 📦 机器学xiday2资料.zip
• 📦 机器学xiday3资料.zip

3、NLP自然语言处理技术

1、AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门

视频-nlp

• 🎬 1.1认识Pytorch-第1步-什么是Pytorch.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part1.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part2.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第3步-基本运算操作-part2.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part1.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part2.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part3.mp4
• 🎬 1.1认识Pytorch-第5步-小节总结.mp4
• 🎬 1.2Pytorch中的autograd-第1步-关于Tensor的概念.mp4
• 🎬 1.2Pytorch中的autograd-第2步-关于Tensor的操作.mp4
• 🎬 1.2Pytorch中的autograd-第3步-关于梯度的概念和小节总结.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part1.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part2.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part3.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part4.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第2步-损失函数.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第3步-反向传播.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第4步-更新网络参数.mp4
• 🎬 2.1Pytorch构建神经网络-第5步-小节总结.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第0步-数据集介绍.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part1.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part2.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part3.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第2步-定义卷积神经网络-part1.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第3步-定义损失函数-part1.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第4步-训练模型-part1.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第4步-训练模型-part2.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part1.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part2.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part3.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part4.mp4
• 🎬 2.2Pytorch构建分类器-第6步-GPU训练模型和小节总结.mp4

• 🎬 1.1自然语言处理入门.mp4

• 🎬 1.1认识文本预处理.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part1.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part2.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part3.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part4.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part5.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part6.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part1.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part2.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part3.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part4.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part5-step1.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part5-step2.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part5-step3.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part5-step4.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part5-step5.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part6.mp4
• 🎬 1.3文本张量表示方法-part7.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-1标签数量分布-part1.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-1标签数量分布-part2.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-2句子长度分布-part1.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-2句子长度分布-part2.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-2句子长度分布-part3.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-3不同词汇总数统计-part1.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-4训练集词云-part1.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-4训练集词云-part2.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-5验证集词云-part1.mp4
• 🎬 1.4文本数据分析-6小节总结.mp4
• 🎬 1.5文本特征处理-1ngram-part1.mp4
• 🎬 1.5文本特征处理-1ngram-part2.mp4
• 🎬 1.5文本特征处理-2文本长度规范-part1.mp4
• 🎬 1.5文本特征处理-2文本长度规范-part2.mp4
• 🎬 1.6文本数据增强-part1.mp4
• 🎬 1.6文本数据增强-part2.mp4
• 🎬 1.6文本数据增强-part3.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-0任务介绍-part1.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-0任务介绍-part2.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第1步-part1.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第1步-part2.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第2步-part1.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第3步-part1.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第3步-part2.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第4步-part1.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第4步-part2.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第5步和小节总结.mp4

• 🎬 1.1CRF模型简介.mp4
• 🎬 1.1HMM模型介绍.mp4
• 🎬 1.2文本处理的基本方法-part1.mp4
• 🎬 2.1新闻主题分类任务-第4步-part2.mp4

• 🎬 1.1RNN模型小结.mp4
• 🎬 1.1RNN模型简介-part1.mp4
• 🎬 1.1RNN模型简介-part2.mp4
• 🎬 1.2传统RNN模型优缺点及小结.mp4
• 🎬 1.2传统RNN模型构造和代码演示part1.mp4
• 🎬 1.2传统RNN模型构造和代码演示part2.mp4
• 🎬 1.3LSTM模型介绍-part1.mp4
• 🎬 1.3LSTM模型介绍-part2.mp4
• 🎬 1.3LSTM模型介绍-part3.mp4
• 🎬 1.3LSTM模型介绍-part4.mp4
• 🎬 1.3LSTM模型小结.mp4
• 🎬 1.4GRU_1模型介绍.mp4
• 🎬 1.4GRU_2模型代码演示.mp4
• 🎬 1.4GRU_3模型小结.mp4
• 🎬 1.5注意力机制代码分析.mp4
• 🎬 1.5注意力机制代码实现.mp4
• 🎬 1.5注意力机制小结.mp4
• 🎬 1.5注意力概念和计算规则介绍.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第1步.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第2步-part1.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第2步-part2.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第3步-part1.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第3步-part2.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第3步-part3.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第3步-part4.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第3步-part5.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part1.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part2.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part3.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part4.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part5.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part6.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part7.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part8.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part9.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part1_RNN.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part2_LSTM.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part3_GRU.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第5步-构建预测函数-part4.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第5步-构建预测函数-part5.mp4
• 🎬 2.1人名分类器第6步案例小结.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第0步-总体介绍.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第1步-导入包.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part1.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part2.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part3.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part4.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part5.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part6.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第2步-part7.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第3步-part1.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第3步-part2.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第3步-part3.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第3步-part4.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第3步-part5.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第3步-part6.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第4步-part1.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第4步-part2.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第4步-part3.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第4步-part4.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第4步-part5.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第4步-part6.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第5步-part1.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第5步-part2.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第5步-part3.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第5步-part4.mp4
• 🎬 2.2英译法任务_第5步-part5.mp4

• 🎬 1.1Transformer背景介绍.mp4

• 🎬 2.1认识Transformer架构-part1.mp4

• 🎬 2.1认识Transformer架构-part2.mp4

• 🎬 2.2输入部分实现-part1.mp4

• 🎬 2.2输入部分实现-part2.mp4

• 🎬 2.2输入部分实现-part3.mp4

• 🎬 2.2输入部分实现-part4.mp4

• 🎬 2.2输入部分实现-part5.mp4

• 🎬 2.2输入部分实现-part6.mp4

• 🎬 2.3.1掩码张量-part1.mp4

• 🎬 2.3.1掩码张量-part2.mp4

• 🎬 2.3.1掩码张量-part3.mp4

• 🎬 2.3.2注意力机制-part1.mp4

• 🎬 2.3.2注意力机制-part2.mp4

• 🎬 2.3.2注意力机制-part3.mp4

• 🎬 2.3.2注意力机制-part4.mp4

• 🎬 2.3.3多头注意力机制-part1.mp4

• 🎬 2.3.3多头注意力机制-part2.mp4

• 🎬 2.3.3多头注意力机制-part3.mp4

• 🎬 2.3.3多头注意力机制-part4.mp4

• 🎬 2.3.4前馈全连接层-part1.mp4

• 🎬 2.3.4前馈全连接层-part2.mp4

• 🎬 2.3.5规范化层-part1.mp4

• 🎬 2.3.5规范化层-part2.mp4

• 🎬 2.3.6子层连接结构-part1.mp4

• 🎬 2.3.6子层连接结构-part2.mp4

• 🎬 2.3.7编码器层-part1.mp4

• 🎬 2.3.7编码器层-part2.mp4

• 🎬 2.3.8编码器-part1.mp4

• 🎬 2.3.8编码器-part2.mp4

• 🎬 2.4.1解码器层-part1.mp4

• 🎬 2.4.1解码器层-part2.mp4

• 🎬 2.4.2解码器-part1.mp4

• 🎬 2.4.2解码器-part2.mp4

• 🎬 2.5输出部分实现-part1.mp4

• 🎬 2.5输出部分实现-part2.mp4

• 🎬 2.6模型构建-part1.mp4

• 🎬 2.6模型构建-part2.mp4

• 🎬 2.6模型构建-part3.mp4

• 🎬 2.6模型构建-part4.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-小节总结.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-第一步-part1.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-第一步-part2.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-第三步.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-第二步-part1.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-第二步-part2.mp4

• 🎬 2.7模型基本测试运行-第四步.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-0总体介绍.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第1步.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第2步-part1.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第2步-part2.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第3步-part1.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第3步-part2.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part1.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part2.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part3.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第5步-part1.mp4

• 🎬 3.1使用Transformer构建语言模型-第5步-part2.mp4

• 🎬 第0部分补充（第3步基本运算part1）.MP4

资料-nlp

• 📦 NLP基础课所有数据和代码.zip

4、CV计算机视觉技术

1、OpenCV入门

视频-图像处理

• 🎬 01.课程介绍.mp4
• 🎬 02.1.1 图像处理简介.mp4
• 🎬 03.1.2opencv简介及其安装方法.mp4
• 🎬 04.1.3 opencv模块.mp4
• 🎬 05.opencv基本操作内容介绍.mp4
• 🎬 06.2.1图像的IO操作.mp4
• 🎬 07.2.1 在图像上绘制图形.mp4
• 🎬 08.2.1 图像基础操作的其他内容.mp4
• 🎬 09.2.1图像基础处理总结.mp4
• 🎬 10.2.2 图像的加法.mp4
• 🎬 11.2.2 图像的混合.mp4
• 🎬 12. 3.1 图像缩放.mp4
• 🎬 13. 3.1 图像平移.mp4
• 🎬 14. 3.1 图像旋转.mp4
• 🎬 15.3.1 图像的仿射变换.mp4
• 🎬 16.3.1 图像的透射变换.mp4
• 🎬 17.3.1 图像金字塔.mp4
• 🎬 18.3.1 几何变换总结.mp4
• 🎬 19.3.2 连通性.mp4
• 🎬 20.3.2 膨胀与腐蚀.mp4
• 🎬 21 3.2 开闭运算.mp4
• 🎬 21. 3.2 黑帽和礼帽.mp4
• 🎬 22. 3.2 形态学操作总结.mp4
• 🎬 23. 3.3 图像噪声.mp4
• 🎬 24.3.3 均值滤波.mp4
• 🎬 25. 3.3 高斯滤波.mp4
• 🎬 26.3.3 中值滤波.mp4
• 🎬 27. 3.3 图像平滑总结.mp4
• 🎬 28.3.4 直方图的原理与显示.mp4
• 🎬 29. 3.4 掩膜的应用.mp4
• 🎬 30.3.4 直方图均衡化.mp4
• 🎬 31. 3.4 自适应均衡化.mp4
• 🎬 32. 3.4 直方图总结.mp4
• 🎬 33. 3.5 边缘检测原理.mp4
• 🎬 34. 3.5 sobel算子.mp4
• 🎬 35. 3.5 laplacian算子.mp4
• 🎬 36. 3.4 Canny边缘检测.mp4
• 🎬 37.3.5 边缘检测总结.mp4
• 🎬 38. 3.6 模板匹配.mp4
• 🎬 39.3.6 霍夫线变换原理.mp4
• 🎬 40. 3.6 霍夫线检测.mp4
• 🎬 41. 3.6 霍夫圆检测.mp4
• 🎬 42.3.6 模板匹配和霍夫检测总结.mp4
• 🎬 43. 4.1 角点特征.mp4
• 🎬 44. 4.2 Harris检测原理.mp4
• 🎬 45. 4.2 harris检测演示.mp4
• 🎬 46.4.2 shi-tomas检点检测.mp4
• 🎬 47. 4.2 Harris和Shi-tomas总结.mp4
• 🎬 48.4.3 SIFT算法简介.mp4
• 🎬 49. 4.3 SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位.mp4
• 🎬 50. 4.3 SIFT算法-关键点方向及描述符.mp4
• 🎬 51. 4.3 SIFT算法总结及与SURF算法简介.mp4
• 🎬 52. 4.3 SIFT算法实现.mp4
• 🎬 54. 4.4 FAST算法原理.mp4
• 🎬 55. 4.4 FAST算法实现.mp4
• 🎬 56. 4.4 ORB算法原理.mp4
• 🎬 57. 4.4 ORB算法实现.mp4
• 🎬 58. 4.4 FAST和ORB算法总结.mp4
• 🎬 59. 5.1 视频读取与显示.mp4
• 🎬 60. 5.1 视频文件保存.mp4
• 🎬 61. 5.1 视频读写总结.mp4
• 🎬 62. 5.2 meanshift原理.mp4
• 🎬 63. 5.2 meanshift实现.mp4
• 🎬 64. 5.2 camshift算法及总结.mp4
• 🎬 65. 6.人脸检测基础.mp4
• 🎬 66. 6.人脸检测实现.mp4
• 🎬 67. 6.人脸检测总结.mp4

资料-图像处理

• 📦 01.图像处理资料.zip

2、Tensorflow框架

Python深度之神经网络视频

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-课程安排.mp4
• 🎬 03-深度学习与机器学习区别.mp4
• 🎬 04-深度学习框架.mp4
• 🎬 05-TensorFlow结构.mp4
• 🎬 06-图的介绍.mp4
• 🎬 07-Tensorboard的介绍.mp4
• 🎬 08-Operation的介绍.mp4
• 🎬 09-会话的介绍.mp4
• 🎬 10-张量的属性与生成.mp4
• 🎬 11-张量的修改与运算.mp4
• 🎬 12-变量的介绍.mp4
• 🎬 13-基础API和高级API.mp4
• 🎬 14-案例：自实现线性回归.mp4
• 🎬 15-案例代码注意点.mp4
• 🎬 16-增加变量显示.mp4
• 🎬 17-添加命名空间.mp4
• 🎬 18-模型保存与加载.mp4
• 🎬 19-命令行参数设置.mp4
• 🎬 20-总结.mp4

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-今日安排.mp4
• 🎬 03-文件读取通用流程.mp4
• 🎬 04-图片读取&狗图片读取案例.mp4
• 🎬 05-二进制文件读取流程分析.mp4
• 🎬 06-二进制文件读取案例.mp4
• 🎬 07-tfrecords文件存储.mp4
• 🎬 08-tfrecords文件读取.mp4
• 🎬 09-神经网络基础.mp4
• 🎬 10-神经网络原理.mp4
• 🎬 11-案例：用全连接对手写数字识别.mp4
• 🎬 12-准确率计算.mp4
• 🎬 13-总结.mp4

• 🎬 01-上节回顾.mp4
• 🎬 02-今日安排.mp4
• 🎬 03-卷积神经网络介绍.mp4
• 🎬 04-卷积神经网络结构.mp4
• 🎬 05-卷积层.mp4
• 🎬 06-激活函数.mp4
• 🎬 07-不同激活函数演示.mp4
• 🎬 08-池化层.mp4
• 🎬 09-卷积神经网络设计.mp4
• 🎬 10-CNN识别手写数字代码实现.mp4
• 🎬 11-验证码识别案例分析.mp4
• 🎬 12-验证码识别案例流程分析.mp4
• 🎬 13-验证码识别代码01.mp4
• 🎬 14-验证码识别代码02.mp4
• 🎬 15-验证码识别代码03.mp4
• 🎬 16-调节参数.mp4
• 🎬 17-总结.mp4

Python深度之神经网络资料

• 📦 深度day1资料.zip
• 📦 深度day2资料.zip
• 📦 深度day3资料.zip

3、CV计算机视觉项目实战

视频-深度学习与CV入门

• 🎬 01.深度学习.mp4
• 🎬 02.DL发展历史.mp4
• 🎬 03.计算机视觉定义与任务.mp4
• 🎬 04.CV的应用领域.mp4
• 🎬 05.CV的发展历史.mp4

• 🎬 01.tensorflow简介.mp4
• 🎬 02.tensorflow安装方法.mp4
• 🎬 03.张量是什么.mp4
• 🎬 04.张量的基本操作.mp4
• 🎬 05.张量转换成numpy.mp4
• 🎬 06.张量的常用函数.mp4
• 🎬 07.变量variable.mp4
• 🎬 08.tf.keras简介和常用模块.mp4
• 🎬 09.tf.keras的常用方法.mp4
• 🎬 10.tf和keras总结.mp4

• 🎬 01.快速入门模型简介.mp4
• 🎬 02.数据集处理.mp4
• 🎬 03.sklearn实现分类.mp4
• 🎬 04.tf.keras实现-数据处理.mp4
• 🎬 05.tf.keras实现-模型构建.mp4
• 🎬 06.tf.keras实现-模型训练与评估.mp4
• 🎬 07.tf.keras实现总结.mp4

• 🎬 01.深度学习简介.mp4
• 🎬 02.神经网络简介.mp4
• 🎬 03.神经元的工作方式.mp4
• 🎬 04.激活函数sigmoid.mp4
• 🎬 05.激活函数tanh.mp4
• 🎬 06.激活函数relu.mp4
• 🎬 07.激活函数leakyrelu.mp4
• 🎬 08.激活函数softmax.mp4
• 🎬 09.其他激活函数及选择.mp4
• 🎬 10.参数初始化.mp4
• 🎬 11.Xavier初始化.mp4
• 🎬 12.He初始化.mp4
• 🎬 13.神经网络的构建方式.mp4
• 🎬 14.sequential构建方式.mp4
• 🎬 15.functional API构建方式.mp4
• 🎬 16.Model 子类构建方式.mp4
• 🎬 17.神经网络优缺点及历史.mp4
• 🎬 19.损失函数是什么.mp4
• 🎬 20.交叉熵损失函数.mp4
• 🎬 21.二分类的交叉熵损失函数.mp4
• 🎬 22.MAE损失.mp4
• 🎬 23.MSE损失.mp4
• 🎬 24.smooth L1损失.mp4
• 🎬 25.神经网络的优化方法.mp4
• 🎬 26.梯度下降算法.mp4
• 🎬 27.epoch,batch和iteration.mp4
• 🎬 28.前向传播，反向传播和链式法则.mp4
• 🎬 29.BP算法.mp4
• 🎬 30.梯度下降存在的问题及指数加权平均值.mp4
• 🎬 31.动量梯度下降算法.mp4
• 🎬 32.adagrad.mp4
• 🎬 33.RMSprop.mp4
• 🎬 34.Adam.mp4
• 🎬 35.学习率退火.mp4
• 🎬 36.总结.mp4
• 🎬 37.正则化及L1L2正则化的使用.mp4
• 🎬 38.dropout.mp4
• 🎬 39.提前停止.mp4
• 🎬 40.BN层及总结.mp4

• 🎬 01.mnist案例简介与数据加载.mp4
• 🎬 02.mnist案例简数据处理.mp4
• 🎬 03.mnist案例模型构建.mp4
• 🎬 04.mnist案例模型编译与训练.mp4
• 🎬 05.mnist案例tensorboard使用.mp4
• 🎬 06.mnist案例模型评估与保存.mp4
• 🎬 07.全连接网络处理图像存在的问题.mp4
• 🎬 08.CNN网络的组成.mp4
• 🎬 09.卷积层的介绍.mp4
• 🎬 10.池化层和全连接层的介绍.mp4
• 🎬 11.LeNet-5数据加载与处理.mp4
• 🎬 12.LeNet-5的模型构建.mp4
• 🎬 13.LeNet-5的模型编译，训练和评估.mp4
• 🎬 14.CNN网络总结.mp4

• 🎬 01.图像分类简介.mp4
• 🎬 02.Alex简介和网络结构.mp4
• 🎬 03.AlexNet网络构建.mp4
• 🎬 04.AlexNet网络数据读取.mp4
• 🎬 05.AlexNet模型训练与评估.mp4
• 🎬 06.VGG简介与网络架构.mp4
• 🎬 07.VGG网络构建.mp4
• 🎬 08.VGG进行手写数字识别.mp4
• 🎬 09.GoogLeNet简介和Inception简介.mp4
• 🎬 10.Inception模块的构建.mp4
• 🎬 11.GoogLeNet构成和B1模块实现.mp4
• 🎬 12.B2和B3模块实现.mp4
• 🎬 13.B4模块实现.mp4
• 🎬 14.B5模块实现.mp4
• 🎬 15.手写数字识别实现.mp4
• 🎬 16.inceptionV2,V3和总结.mp4
• 🎬 17.ResNet简介和残差块.mp4
• 🎬 18.残差块的实现.mp4
• 🎬 19.resNet简介.mp4
• 🎬 20.resNet中残差模块的构建.mp4
• 🎬 21.resNet模型构建.mp4
• 🎬 22.resNet手写数字识别.mp4
• 🎬 23.常用的图像增强方法.mp4
• 🎬 24.tf.image进行图像增强.mp4
• 🎬 26.模型微调.mp4
• 🎬 27.数据集获取.mp4
• 🎬 28.微调模型训练.mp4

资料-深度学习与CV入门