51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测

星***

51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测
　 30、量化交易课程
　 01、python数据分析与机器学习实战
　 10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
　 28、OpenCV计算机视觉图像识别深度学习实战
　 23、深度学习30天系统实训-非加密
　 25、Python Kaggle竞赛案例实战
　 02、深度学习入门视频课程（上篇）
　 21、数据科学人工智能-必备数学基础
　 14、自然语言处理word2vec
　 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
　 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
　 17 机器学习-推荐系统
　 32、OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理
　 29、python3数据分析与挖掘实战
　 05、深度学习框架-Caffe使用案例视频课程
　 03、深度学习入门视频课程（下篇）
　 08、Python数据分析(机器学习)经典案例
　 20、Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn
　 34 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程
　 26、LSTM行为识别
　 33、OpenCV计算机视觉实战(Python版)
　 09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程
　 06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测
　 35 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程
　 04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程
　 15、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
　 07、大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程
　 24、python-机器学习-进阶实战
　 13、深度学习顶级论文算法详解视频课程
　 16、机器学习-对抗生成网络
　 31、数据挖掘课程
　 22、NLP-文本相似度
　 19、Tensorflow-自然语言处理
　 36 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程
　 27、问答机器人
　　 ML_机器学习与量化交易项目班
　　 视频课程
　　 文本分类
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　　 第07讲 图像检索
　　 第02讲 初探计算机视觉
　　 第09讲 3D计算机视觉
　　 第06讲 深度学习在图像识别中的应用
　　 第04讲 机器视觉中的特征提取与描述
　　 第08讲 图像标注与问答
　　 第05讲 坐标变换与视觉测量
　　 第03讲 空域图像处理的洪荒之力
　　 第01讲 图像处理基础
　　 第10讲 机器视觉项目实战
　　 opencv-3.0.0.zip
　　 课件
　　 视频
　　 统计分析
　　 Kaggle第3课：排序与CTR预估问题
　　 Kaggle第5课：能源预测与分配类问题案例
　　 Kaggle第8课：金融风控问题
　　 Kaggle第7课：电商推荐与销量预测相关案例
　　 Kaggle第6课：走起-深度学习
　　 Kaggle第2课：经济金融领域的应用
　　 Kaggle第4课：自然语言处理类问题
　　 Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述
　　 第七章-word2vec实战与对抗生成网络
　　 第五章-CNN实战与验证码识别
　　 第六章-自然语言处理-word2vec
　　 第三次课程代码
　　 第一章
　　 第三章-tensorflow训练mnist数据集
　　 第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
　　 第二章
　　 第四章-卷积神经网络
　　 第1章 深度学习必备基础知识点
　　 第3章 神经网络案例实战
　　 第2章 神经网络模型
　　 nn代码.rar
　　 TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）
　　 唐诗生成资料
　　 递归神经网络原理(四课时)
　　 RNN手写字体识别（三课时）
　　 word2vec
　　 实战word2vec
　　 Gensim构造词向量模型
　　 seq2seq网络架构原理
　　 序列排序生成
　　 文章摘要生成
　　 Seq2Seq网络.rar
　　 高阶API
　　 超分辨率重构
　　 图像缺失补全
　　 Tensorflow-图像处理视频课程01.mp4
　　 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03.mp4
　　 Tensorflow-图像处理视频课程02.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
　　 caffe案例资料-.txt
　　 10绘制网络结构图.mp4
　　 07多label问题之HDF5数据源.mp4
　　 11生成网络配置文件.mp4
　　 08使用命令行训练网络1.mp4
　　 03网络配置-数据层详解.mp4
　　 05solver超参数配置文件.mp4
　　 12对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4
　　 06制作LMDB数据源训练分类网络.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
　　 01深度学习框架caffe简介.mp4
　　 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5章 计算机视觉加强之图像美化
　　 第7章 手写数字识别
　　 第8章 “刷脸”识别
　　 第3章 计算机视觉加强之几何变换
　　 第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
　　 第1章 课程导学
　　 第9章 课程总结
　　 Python3数据分析与挖掘实战
　　 软件包及安装文档
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　　 003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
　　 002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
　　 001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
　　 005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
　　 007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
　　 006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
　　 004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.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
　　 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
　　 011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
　　 010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
　　 014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
　　 012、RNN网络细节.mp4
　　 013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
　　 015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
　　 016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
　　 017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.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
　　 022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
　　 021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
　　 019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程6.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程4.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程2.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程3.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程1.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程5.mp4
　　 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程7.mp4
　　 大数据Python数据分析处理库-pandas实战视频课程.zip
　　 物体检测-faster-rcnn
　　 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
　　 Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读.zip
　　 第一章 三代物体检测算法概述.mp4
　　 第二章 faster-rcnn论文解读.mp4
　　 课时26.使用级联模型进行预测.flv
　　 课时27.数据简介与特征预处理.flv
　　 课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv
　　 课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv
　　 课时39.数据预处理.flv
　　 课时19.数据预处理.flv
　　 课时40.协方差分析.flv
　　 课时18.船员数据分析.flv
　　 课时21.使用随机森林改进模型.flv
　　 课时41.使用PCA进行降维.flv
　　 课时25.二阶段输入特征制作.flv
　　 课时43.基于词频的特征提取.flv
　　 课时08.数据简介及面临的挑战.flv
　　 课时29.数据预处理.flv
　　 课时38.PCA原理简介.flv
　　 课时14.不同特征的分布规则.flv
　　 课时33.神经网络模型概述.flv
　　 课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
　　 课时12.使用数据生成策略.flv
　　 课时13.数据简介与特征课时化展示.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24.数据预处理与热度图.flv
　　 课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv
　　 课时01.课程简介.flv
　　 课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
　　 课时02.课程数据，代码下载.swf
　　 课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
　　 课时05.特征数据可视化展示.flv
　　 课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
　　 课时06.数据预处理.flv
　　 课时16.决策树中参数的选择.flv
　　 课时23.级联模型原理.flv
　　 课时47.盈利方法和模型评估.flv
　　 课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
　　 课时46.数据预处理.flv
　　 课时42.数据简介与故事背景.flv
　　 课时44.改进特征选择方法.flv
　　 课时36.构建完整的神经网络模型.flv
　　 课时37.训练神经网络模型.flv
　　 课时35.卷积神经网络模型.flv
　　 课时48.预测结果.flv
　　 课时22.随机森林特征重要性分析.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32.tensorflow框架的安装.flv
　　 课时45.数据清洗.flv
　　 课时15.决策树模型参数详解.flv
　　 行为识别.zip
　　 资料
　　 唐宇迪课件
　　 17、光流估计.mp4
　　 13、案例实战-全景图像拼接.mp4
　　 11、图像特征-harris.mp4
　　 19、项目实战-目标追踪.mp4
　　 01、课程简介.mp4
　　 18、Opencv的DNN模块.mp4
　　 10、项目实战-文档扫描OCR识别.mp4
　　 21、项目实战-疲劳检测.mp4
　　 20、卷积原理与操作.mp4
　　 06、边缘检测.mp4
　　 04、图像形态学处理.mp4
　　 14、项目实战-停车场车位识别.mp4
　　 08、直方图与傅里叶变换.mp4
　　 02、图像基本操作.mp4
　　 12、图像特征-sift.mp4
　　 05、图像梯度处理.mp4
　　 唐宇迪OpenCV小章节.zip
　　 07、图像金字塔与轮廓检测.mp4
　　 16、背景建模.mp4
　　 09、项目实战-信用卡数字识别.mp4
　　 15、项目实战-答题卡识别判卷.mp4
　　 03、阈值与平滑处理.mp4
　　 唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码
　　 07-制作LMDB数据源.mp4
　　 01-人脸检测项目概述.mp4
　　 16-模型准确率影响因素分析.mp4
　　 14-检测效果及改进.mp4
　　 09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4
　　 05-Caffe数据源准.mp4
　　 03-数据收集.mp4
　　 17-项目总结.mp4
　　 10-检测算法框架原理.mp4
　　 11-实现多尺度人脸检测算法.mp4
　　 02-课程数据，代码下载链接.txt
　　 人脸检测-.docx
　　 04-正负样本裁剪策略.mp4
　　 08-网络模型配置文件.mp4
　　 15-优化策略分析.mp4
　　 06-LMDB脚本文件.mp4
　　 13-完成检测代码.mp4
　　 12-坐标映射变换.mp4
　　 唐宇迪-强化学习课件及代码
　　 2-6.数据预处理.mp4
　　 2-8.实现训练模块.mp4
　　 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
　　 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
　　 1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
　　 2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
　　 2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
　　 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
　　 2-10.完整代码流程分析.mp4
　　 1-6.代码实战求解过程.mp4
　　 1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
　　 1-3.马尔科夫决策过程.mp4
　　 1-5.值迭代求解.mp4
　　 2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
　　 1-1.强化学习简介.mp4
　　 2-7.实现阶段数据存储.mp4
　　 1-10.求解流程详解.mp4
　　 1-4.Bellman方程.mp4
　　 2-9.Debug解读训练代码.mp4
　　 1-7.Q-Learning基本原理.mp4
　　 1-2.强化学习基本概念.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
　　 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
　　 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程4.mp4
　　 numpy代码.zip
　　 唐宇迪-深度学习-人脸关键点
　　 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
　　 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
　　 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
　　 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
　　 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
　　 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
　　 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
　　 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
　　 001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
　　 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
　　 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
　　 唐宇迪-StyleTransfer
　　 006、风格转换效果展示.mp4
　　 004、风格生成网络结构原理.mp4
　　 010、内容与风格特征提取.mp4
　　 015、Style损失计算.mp4
　　 013、参数初始化.mp4
　　 007、风格转换参数配置.mp4
　　 016、完成训练模块.mp4
　　 003、style-transfer基本原理.mp4
　　 017、模型保存与打印结果.mp4
　　 005、风格生成网络细节.mp4
　　 008、数据读取操作.mp4
　　 014、Content损失计算.mp4
　　 012、生成网络计算操作.mp4
　　 001、课程简介.mp4
　　 011、生成网络结构定义.mp4
　　 009、VGG体征提取网络结构.mp4
　　 018、完成测试代码.mp4
　　 002、Tensorflow安装.mp4
　　 唐宇迪-Tensorflow课程
　　 005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.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
　　 012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
　　 014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
　　 007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
　　 004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
　　 021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
　　 017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.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
　　 006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
　　 015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
　　 022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
　　 003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
　　 019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
　　 016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
　　 001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
　　 009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
　　 010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
　　 002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
　　 011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
　　 4-6课.zip
　　 1-3课.zip
　　 7-10课.zip
　　 DeepLearning(期刊论文)
　　 第十二课.mp4
　　 第一课.课程简介.txt
　　 第九课.wmv
　　 第十四.avi
　　 第二课.wmv
　　 第四课.wmv
　　 第七课.wmv
　　 第六课.wmv
　　 第十六课.avi
　　 第十三课.avi
　　 第十一集.wmv
　　 第三课.wmv
　　 第十课.wmv
　　 第十五课.wmv
　　 第八课.wmv
　　 第五课.wmv
　　 对抗生成网络资料
　　 7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4
　　 2.对抗生成网络形象解释.mp4
　　 11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4
　　 13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4
　　 4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4
　　 1.课程简介.mp4
　　 12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4
　　 8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4
　　 人脸数据.zip
　　 6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4
　　 1.补充.mp4
　　 9.DCGAN基本原理.mp4
　　 DCGAN.zip
　　 10.DCGAN的网络模型架构.mp4
　　 3.对抗生成网络工作原理.mp4
　　 5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4
　　 15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4
　　 14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4
　　 唐宇迪-机器学习-进阶实战-资料
　　 15 学习曲线.mp4
　　 17 使用word2vec分类任务.mp4
　　 12 推荐系统.mp4
　　 3 xgboost-gbdt-lightgbm提.mp4
　　 1 数据特征.mp4
　　 14 基于统计分析的电影推荐.mp4
　　 2 GBDT提升算法.mp4
　　 18 和 19　章.mp4
　　 7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4
　　 6 降维算法-线性判别分析.mp4
　　 11 HMM案例实战.mp4
　　 10 HMM隐马尔科夫模型.mp4
　　 5 人口普查数据集项目实战.mp4
　　 4 使用lightgbm进行饭店流.mp4
　　 21 机器学习项目实战-建模与.mp4
　　 16 NLP-文本特征方法对比.mp4
　　 20 机器学习项目实战-数据处.mp4
　　 20181129_155828.mp4
　　 8 贝叶斯优化实战.mp4
　　 13 音乐推荐系统实战.mp4
　　 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程2.mp4
　　 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程3.mp4
　　 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程1.mp4
　　 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程5.mp4
　　 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程4.mp4
　　 Matplotlib绘图.zip
　　 Tensorflow-自然语言处理.rar
　　 文本相似度.zip
　　 QA问答.zip
　　　 第七课.mkv
　　　 代码
　　　 视频
　　　 ppt
　　　 数据-代码.zip
　　　 29Python时间序列分析
　　　 09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
　　　 20聚类算法-DBSCAN
　　　 10项目实战-交易数据异常检测
　　　 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
　　　 07梯度下降策略
　　　 15贝叶斯算法
　　　 32探索性数据分析-足球赛事数据集
　　　 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
　　　 33探索性数据分析-农粮组织数据集
　　　 03python数据分析处理库-Pandas
　　　 24Xgboost集成算法
　　　 18案例：SVM调参实例
　　　 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
　　　 04Python数据可视化库-Matplotlib
　　　 11决策树算法
　　　 05Python可视化库Seaborn
　　　 12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
　　　 06线性回归算法原理推导
　　　 01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）
　　　 13集成算法与随机森林
　　　 27scikit-learn模型建立与评估
　　　 23神经网络
　　　 19聚类算法-Kmeans
　　　 17支持向量机
　　　 26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
　　　 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
　　　 14案例实战：泰坦尼克获救预测
　　　 02Python科学计算库-Numpy
　　　 22降维算法-PCA主成分分析
　　　 28Python库分析科比生涯数据
　　　 08逻辑回归算法
　　　 21案例实战：聚类实践
　　　 第四课上.mkv
　　　 第四课下.mkv
　　　 第二课.mkv
　　　 第六课下.mkv
　　　 第六课上.mkv
　　　 第九课下.mkv
　　　 第九课上.mkv
　　　 第一课.mkv
　　　 第五课.mkv
　　　 第八课.mkv
　　　 第三课上.mkv
　　　 第三课下.mkv
　　　 第十课.mkv
　　　 概率论.pdf
　　　 激活函数.pdf
　　　 特征值与特征向量.pdf
　　　 熵.pdf
　　　 高等数学.pdf
　　　 泰勒公式.pdf
　　　 微积分.pdf
　　　 核函数.pdf
　　　 后验概率估计.pdf
　　　 SVD.pdf
　　　 拉格朗日乘子法.pdf
　　　 似然函数.pdf
　　　 概率分布与概率密度.pdf
　　　 矩阵.pdf
　　　 梯度.pdf
　　　 05-第十章补充.mp4
　　　 03-第八章.mp4
　　　 07-第十三章.mp4
　　　 01-第一章.mp4
　　　 09-第十六章.mp4
　　　 02-第二章至第七章.mp4
　　　 04-第九章至第十章.mp4
　　　 06-第十一章至第十二章.mp4
　　　 08-第十四至第十五.mp4
　　　 第八课.mp4
　　　 第8课：金融风控问题.pdf
　　　 baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg
　　　 New3.mp4
　　　 5-2.mp4
　　　 kaggle第三课.mp4
　　　 7.mp4
　　　 5-2.mp4
　　　 5-1.mp4
　　　 第6课：走起-深度学习.pdf
　　　 6.mp4
　　　 Kaggle4_2.mp4
　　　 Kaggle第四课第一部分.mp4
　　　 第2课 经济金融领域的应用.pdf
　　　 Kaggle 第二次课.mp4
　　　 Kaggle 第一次课2 .mp4
　　　 Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述.pdf
　　　 Kaggle 第一次课 1.mp4
　　　 6-5参数更新.mp4
　　　 6-2语言模型.mp4
　　　 6-6负采样模型.mp4
　　　 6-1自然语言处理与深度学.mp4
　　　 6-3神经网络模型.mp4
　　　 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
　　　 6-4CBOW模型.mp4
　　　 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
　　　 7-7 Gan迭代生成.mp4
　　　 7-4tfidf原理.mp4
　　　 7-3使用gensim构建word2.mp4
　　　 7-2准备word2vec输入数据.mp4
　　　 7-9DCGAN网络细节.mp4
　　　 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
　　　 7-6GAN网络结构定义.mp4
　　　 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
　　　 tensorflow代码.zip
　　　 imagenet-vgg-verydeep-19.mat
　　　 tensorflow.pptx
　　　 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
　　　 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
　　　 5-7验证码识别流程.mp4
　　　 5-6验证码识别概述.mp4
　　　 5-5完成迭代训练.mp4
　　　 5-3卷积与池化操作.mp4
　　　 验证码案例.zip
　　　 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
　　　 1-1课程概述与环境配置.mp4
　　　 1-3机器学习常规套路.mp4
　　　 1-7softmax分类器.mp4
　　　 1-8课后讨论与答疑.mp4
　　　 神经网络（上课）.pdf
　　　 1-6损失函数.mp4
　　　 1-5得分函数.mp4
　　　 1-4K近邻与交叉验证.mp4
　　　 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
　　　 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
　　　 8-4情感数据集处理.mp4
　　　 8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
　　　 8-1 RNN网络架构.mp4
　　　 8-7课后讨论版.mp4
　　　 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
　　　 8-2LSTM网络架构.mp4
　　　 2-8课后讨论.mp4
　　　 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
　　　 2-7drop-out.mp4
　　　 3-1tensorflow安装.mp4
　　　 3-3tensorflow常用操作.mp4
　　　 3-2tensorflow基本套路.mp4
　　　 3-7迭代完成训练.mp4
　　　 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
　　　 3-6参数初始化.mp4
　　　 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
　　　 3-8课后讨论.mp4
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　　　 4-4池化层操作.mp4
　　　 4-3卷积层计算参数.mp4
　　　 4-6经典网络架构.mp4
　　　 4-5卷积网络整体架构.mp4
　　　 4-1卷积体征提取.mp4
　　　 4-2卷积计算流程.mp4
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　　　 RNN与LSTM.pptx
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　　　 高阶API.zip
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　　　 srdata.zip
　　　 srgan超分辨率重构.zip
　　　 12Surprise库使用方法.mp4
　　　 13得出推荐商品结果.mp4
　　　 11Surprise库与数据简介.mp4
　　　 图像补全人脸数据.zip
　　　 glcic图像补全.zip
　　　 16损失函数定义.mp4
　　　 14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
　　　 17训练网络.mp4
　　　 15模型架构.mp4
　　　 04推荐系统要完成的任务.mp4
　　　 05相似度计算.mp4
　　　 08隐语义模型.mp4
　　　 07基于物品的协同过滤.mp4
　　　 09隐语义模型求解.mp4
　　　 06基于用户的协同过滤.mp4
　　　 02推荐系统应用.mp4
　　　 01系列课程概述.mp4
　　　 10模型评估标准.mp4
　　　 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip
　　　 2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4
　　　 2-9 像素操作基础.mp4
　　　 2-17 numpy模块使用.mp4
　　　 2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.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
　　　 2-6 Opencv模块组织结构.mp4
　　　 2-7 案例2：图片写入.mp4
　　　 2-16 矩阵基础3.mp4
　　　 2-1 本章介绍.mp4
　　　 2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4
　　　 2-14 矩阵基础1.mp4
　　　 2-13 常量变量四则运算.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
　　　 2-11 tensorflow常量变量定义.mp4
　　　 2-15 矩阵基础2.mp4
　　　 2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4
　　　 2-12 tensorflow运算原理.mp4
　　　 2-10 案例4：像素读取写入.mp4
　　　 2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4
　　　 2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4
　　　 6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4
　　　 6-5 Haar特征2.mp4
　　　 6-3 图片合成视频.mp4
　　　 6-8 adaboost分类器2.mp4
　　　 6-4 Haar特征1.mp4
　　　 6-23 机器学习小结.mp4
　　　 6-17 Hog小结.mp4
　　　 6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4
　　　 6-13 Hog特征1.mp4
　　　 6-15 Hog特征3.mp4
　　　 6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4
　　　 6-7 adaboost分类器1.mp4
　　　 6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4
　　　 6-16 Hog特征4.mp4
　　　 6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4
　　　 6-12 SVM小结.mp4
　　　 6-11 SVM支持向量机2.mp4
　　　 6-6 Haar特征3.mp4
　　　 6-2 视频分解图片.mp4
　　　 6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4
　　　 6-10 SVM支持向量机1.mp4
　　　 6-14 Hog特征2.mp4
　　　 6-1 机器学习章节介绍.mp4
　　　 7-7 knn数字识别5.mp4
　　　 7-11 knn数字识别9.mp4
　　　 7-10 knn数字识别8.mp4
　　　 7-19 数字识别小结.mp4
　　　 7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4
　　　 7-4 knn数字识别2.mp4
　　　 7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4
　　　 7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4
　　　 7-2 样本介绍.mp4
　　　 7-1 章节介绍.mp4
　　　 7-9 knn数字识别7.mp4
　　　 7-5 knn数字识别3.mp4
　　　 7-12 knn数字识别10.mp4
　　　 7-6 knn数字识别4.mp4
　　　 7-3 knn数字识别1.mp4
　　　 7-8 knn数字识别6.mp4
　　　 7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4
　　　 7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4
　　　 7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4
　　　 5-5 灰度直方图源码.mp4
　　　 5-10 磨皮美白.mp4
　　　 5-13 图像美化章节小结.mp4
　　　 5-6 彩色直方图源码.mp4
　　　 5-9 亮度增强.mp4
　　　 5-1 美化效果章节介绍.mp4
　　　 5-3 直方图均衡化.mp4
　　　 5-4 图片修补.mp4
　　　 5-12 中值滤波.mp4
　　　 5-7 灰度直方图均衡化.mp4
　　　 5-8 彩色直方图均衡化.mp4
　　　 5-11 高斯均值滤波.mp4
　　　 5-2 彩色图片直方图.mp4
　　　 1-1 计算机视觉导学.mp4
　　　 4-12 颜色映射.mp4
　　　 4-7 毛玻璃.mp4
　　　 4-11 浮雕效果.mp4
　　　 4-3 图像灰度处理2.mp4
　　　 4-8 图片融合.mp4
　　　 4-1 图像特效介绍.mp4
　　　 4-15 线段绘制.mp4
　　　 4-17 文字图片绘制.mp4
　　　 4-14 图像特效小结.mp4
　　　 4-13 油画特效.mp4
　　　 4-2 图像灰度处理1.mp4
　　　 4-10 边缘检测2.mp4
　　　 4-4 算法优化.mp4
　　　 4-5 颜色反转.mp4
　　　 4-9 边缘检测1.mp4
　　　 4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4
　　　 4-6 马赛克.mp4
　　　 8-9 本章小结.mp4
　　　 8-5 神经网络训练识别1.mp4
　　　 8-2 最简单的图片爬虫.mp4
　　　 8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4
　　　 8-1 章节介绍.mp4
　　　 8-8 神经网络训练识别4.mp4
　　　 8-6 神经网络训练识别2.mp4
　　　 8-4 OpenCV预处理.mp4
　　　 8-7 神经网络训练识别3.mp4
　　　 3-3 图片缩放2.mp4
　　　 3-1 本章介绍.mp4
　　　 3-2 图片缩放1.mp4
　　　 3-13 图片几何变换小结.mp4
　　　 3-8 图片移位3.mp4
　　　 3-10 图片缩放.mp4
　　　 3-7 图片移位2.mp4
　　　 3-4 图片缩放3.mp4
　　　 3-9 图片镜像.mp4
　　　 3-5 图片剪切.mp4
　　　 3-12 图片旋转.mp4
　　　 3-11 图片仿射变换.mp4
　　　 3-6 图片位移1.mp4
　　　 Python-3.5.x安装教程.pdf
　　　 python-3.5.4-64位.exe
　　　 python-3.5.4-32位.exe
　　　 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
　　　 9-1 课程总结.mp4
　　　 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12章 Python数据清洗、集成与变换
　　　 第9章 补充以及作业讲解
　　　 第2章 Python基础 第二阶段
　　　 第8章 用Scrapy爬取网站的数据
　　　 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13章 数据转换、属性构造、数据规约
　　　 第11章 Python数据可视化分析实现
　　　 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10章 Python数据分析与挖掘技术基础
　　　 第4章 Urllib库实战
　　　 第3章 Python 爬虫初识
　　　 第17章 Python数据建模与分类实现 下
　　　 第15章 文本相似度分析
　　　 第7章 Scrapy爬虫
　　　 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14章 文本挖掘
　　　 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
　　　 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip
　　　 第十八章：Opencv的DNN模块.zip
　　　 第八章notebook课件.zip
　　　 第11-12章notebook课件.zip
　　　 第二十一章：人脸关键点定位.zip
　　　 第16-17章notebook课件.zip
　　　 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
　　　 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
　　　 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip
　　　 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
　　　 face_rect.txt
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　　　 train.txt
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　　　 run_face_detect_batch.py
　　　 train.prototxt
　　　 train.sh
　　　 alexnet_trainval.prototxt
　　　 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
　　　 第八章notebook课件.zip
　　　 第16-17章notebook课件.zip
　　　 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
　　　 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
　　　 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
　　　 第2-7章notebook课件(1).zip
　　　 第十九章：项目实战-目标追踪.zip
　　　 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip
　　　 第11-12章notebook课件.zip
　　　 第十八章：Opencv的DNN模块.zip
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　　　 d9a9027182bae247583555443e5015383b2c29.pdf
　　　　 lecture_code 05
　　　　 lecture_code 04
　　　　 lecture_code 03
　　　　 lecture_code 08
　　　 17-20.exe
　　　 16.NLP-文本特征方法对比.exe
　　　 14-15.exe
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　　　 13.音乐推荐系统实战.exe
　　　 DCGAN.zip
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　　　　 2量化交易系统综述.mkv
　　　　 3搭建自己的量化数据库.mkv
　　　　 1自动化交易综述.mkv
　　　　 10策略优化与课程总结.mkv
　　　　 9 量化策略的实现.mkv
　　　　 5策略建模综述.mkv
　　　　 7模型评估与风险控制.mkv
　　　　 4用python进行金融数据分析.mkv
　　　　 8自动交易系统的搭建.mkv
　　　　 课时51实验对比效果.mp4
　　　　 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
　　　　 课时49完成梯度下降模块.mp4
　　　　 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
　　　　 课时166ARIMA模型.mp4
　　　　 课时163Pandas数据重采样.mp4
　　　　 课时169参数选择.mp4
　　　　 课时167相关函数评估方法.mp4
　　　　 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
　　　　 课时172维基百科词条EDA.mp4
　　　　 课时161章节简介.mp4
　　　　 课时168建立ARIMA模型.mp4
　　　　 课时162Pandas生成时间序列.mp4
　　　　 课时170股票预测案例.mp4
　　　　 课时164Pandas滑动窗口.mp4
　　　　 课时165数据平稳性与差分法.mp4
　　　　 课时107DBSCAN可视化展示.mp4
　　　　 课时106DBSCAN工作流程.mp4
　　　　 课时105DBSCAN聚类算法.mp4
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 09.pptx
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 04.pdf
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 07.pptx
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 03.pdf
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 06.pdf
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 01.pdf
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 10.pptx
　　　　 机器学习和量化交易实战 Lecture 02.pdf
　　　　 课时43梯度下降原理.mp4
　　　　 课时45学习率对结果的影响.mp4
　　　　 课时44梯度下降方法对比.mp4
　　　　 课时86相似度计算.mp4
　　　　 课时88TF-IDF关键词提取.mp4
　　　　 课时89LDA建模.mp4
　　　　 课时85文本分析与关键词提取.mp4
　　　　 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
　　　　 课时87新闻数据与任务简介.mp4
　　　　 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
　　　　 课时53样本不均衡解决方案.mp4
　　　　 课时59混淆矩阵.mp4
　　　　 课时52案例背景和目标.mp4
　　　　 课时58逻辑回归模型.mp4
　　　　 课时54下采样策略.mp4
　　　　 课时55交叉验证.mp4
　　　　 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
　　　　 课时57正则化惩罚.mp4
　　　　 课时56模型评估方法.mp4
　　　　 课时179尝试多种分类器效果.mp4
　　　　 课时177数据背景介绍.mp4
　　　　 课时180结果衡量指标的意义.mp4
　　　　 课时178数据预处理.mp4
　　　　 课时181应用阈值得出结果.mp4
　　　　 课时144梯度上升求解.mp4
　　　　 课时145负采样模型.mp4
　　　　 课时139词向量.mp4
　　　　 课时137语言模型.mp4
　　　　 课时138-N-gram模型.mp4
　　　　 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
　　　　 课时140神经网络模型.mp4
　　　　 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
　　　　 课时143CBOW求解目标.mp4
　　　　 课时187特征可视化展示.mp4
　　　　 课时189报表可视化分析.mp4
　　　　 课时185数据切分模块.mp4
　　　　 课时188多特征之间关系分析.mp4
　　　　 课时183数据背景介绍.mp4
　　　　 课时184数据读取与预处理.mp4
　　　　 课时186缺失值可视化分析.mp4
　　　　 课时182内容简介.mp4
　　　　 课时190红牌和肤色的关系.mp4
　　　　 课时197变量关系可视化展示.mp4
　　　　 课时192数据切片分析.mp4
　　　　 课时194峰度与偏度.mp4
　　　　 课时193单变量分析.mp4
　　　　 课时196数据分析维度.mp4
　　　　 课时195数据对数变换.mp4
　　　　 课时191数据背景简介.mp4
　　　　 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
　　　　 课时81贝叶斯推导实例.mp4
　　　　 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
　　　　 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
　　　　 课时80贝叶斯算法概述.mp4
　　　　 课时99sklearn求解支持向量机.mp4
　　　　 课时100SVM参数选择.mp4
　　　　 课时129集成算法思想.mp4
　　　　 课时133xgboost安装.mp4
　　　　 课时130xgboost基本原理.mp4
　　　　 课时135Adaboost算法概述.mp4
　　　　 课时132xgboost求解实例.mp4
　　　　 课时131xgboost目标函数推导.mp4
　　　　 课时134xgboost实战演示.mp4
　　　　 课时174数据预处理.mp4
　　　　 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
　　　　 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
　　　　 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
　　　　 课时16Pandas索引与计算.mp4
　　　　 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
　　　　 课时19Pandas自定义函数.mp4
　　　　 课时15Pandas数据读取.mp4
　　　　 课时20Series结构.mp4
　　　　 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
　　　　 课时65信息增益率.mp4
　　　　 课时63衡量标准-熵.mp4
　　　　 课时62决策树原理概述.mp4
　　　　 课时64决策树构造实例.mp4
　　　　 课时66决策树剪枝策略.mp4
　　　　 课时67决策树复习.mp4
　　　　 课时70sklearn参数选择.mp4
　　　　 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
　　　　 课时68决策树涉及参数.mp4
　　　　 课时25细节设置.mp4
　　　　 课时23条形图与散点图.mp4
　　　　 课时24柱形图与盒图.mp4
　　　　 课时22子图操作.mp4
　　　　 课时21折线图绘制.mp4
　　　　 课时28风格细节设置.mp4
　　　　 课时29调色板.mp4
　　　　 课时31单变量分析绘图.mp4
　　　　 课时35Facetgrid使用方法.mp4
　　　　 课时26Seaborn简介.mp4
　　　　 课时32回归分析绘图.mp4
　　　　 课时27整体布局风格设置.mp4
　　　　 课时37热度图绘制.mp4
　　　　 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
　　　　 课时33多变量分析绘图.mp4
　　　　 课时34分类属性绘图.mp4
　　　　 课时30调色板颜色设置.mp4
　　　　 课时71集成算法-随机森林.mp4
　　　　 课时72特征重要性衡量.mp4
　　　　 课时74堆叠模型.mp4
　　　　 课时73提升模型.mp4
　　　　 课时42线性回归求解.mp4
　　　　 课时39误差项分析.mp4
　　　　 课时41目标函数推导.mp4
　　　　 课时40似然函数求解.mp4
　　　　 课时38线性回归算法概述.mp4
　　　　 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
　　　　 课时156多类别问题.mp4
　　　　 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
　　　　 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
　　　　 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
　　　　 课时155交叉验证.mp4
　　　　 课时153 模型效果衡量标准.mp4
　　　　 课时6算法推导与案例.mp4
　　　　 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
　　　　 课时2AI时代首选Python.flv
　　　　 课时5机器学习怎么学？.mp4
　　　　 课时3Python我该怎么学.flv
　　　　 课时1课程介绍（主题与大纲.flv
　　　　 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
　　　　 课时102KMEANS工作流程.mp4
　　　　 课时101KMEANS算法概述.mp4
　　　　 课时104使用Kmeans进行图像压缩.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
　　　　 课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
　　　　 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
　　　　 课时98SVM核变换.mp4
　　　　 课时92距离与数据的定义.mp4
　　　　 课时95SVM求解实例.mp4
　　　　 课时93目标函数.mp4
　　　　 课时94目标函数求解.mp4
　　　　 课时96支持向量的作用.mp4
　　　　 课时97软间隔问题.mp4
　　　　 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
　　　　 课时128感受神经网络的强大.mp4
　　　　 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
　　　　 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
　　　　 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
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　　　　 课时9科学计算库Numpy.mp4
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　　　　 040、上节课作业讲解.mp4
　　　　 039、补充内容.mp4
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　　　　 080、决策树.mp4
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　　　　 92-93课时 PhantomJS.rar
　　　　 094、文本分类及答疑.mp4
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　　　　 005、课后答疑.mp4
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　　　　 079、答疑.mp4
　　　　 024、课后答疑.mp4
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