51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测

编辑点评

课程内容丰富，涵盖深度学习基础与计算机视觉应用，实战性强，适合希望提升AI技能的开发者。

⭐ 编辑推荐

本课程深入浅出地讲解深度学习原理，并通过实际项目实战，帮助学员掌握人脸检测、行为识别等计算机视觉技术。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 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  [31.0 MB]
    014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4  [11.8 MB]
    003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4  [19.7 MB]
    006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4  [11.3 MB]
    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  [27.1 MB]
    011、深度学习入门课程11 RNN网络结构【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [9.4 MB]
    004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4  [20.0 MB]
    016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4  [45.5 MB]
    015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4  [42.5 MB]
    013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [104.8 MB]
    002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4  [13.7 MB]
    022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4  [42.9 MB]
    012、RNN网络细节.mp4  [10.0 MB]
    020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4  [43.3 MB]
    010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4  [51.3 MB]
    018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4  [16.5 MB]
    017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4  [28.3 MB]
    019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4  [13.7 MB]
    005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4  [11.5 MB]
    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  [44.1 MB]
    007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4  [21.0 MB]
    021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4  [173.0 MB]
📁 26、LSTM行为识别
    行为识别.zip  [59.8 MB]
📁 16、机器学习-对抗生成网络
📁     📁 对抗生成网络资料
        GAN.pptx  [2.1 MB]
        DCGAN.zip  [284.6 MB]
        人脸数据.zip  [647.3 MB]
    1.课程简介【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [57.2 MB]
    8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4  [62.7 MB]
    4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4  [49.5 MB]
    2.对抗生成网络形象解释.mp4  [44.3 MB]
    14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4  [47.4 MB]
    15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4  [45.5 MB]
    12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4  [78.4 MB]
    7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4  [44.1 MB]
    10.DCGAN的网络模型架构.mp4  [85.4 MB]
    11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [85.6 MB]
    13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4  [87.3 MB]
    DCGAN.zip  [284.6 MB]
    3.对抗生成网络工作原理.mp4  [43.3 MB]
    6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4  [52.7 MB]
    人脸数据.zip  [647.3 MB]
    9.DCGAN基本原理.mp4  [62.0 MB]
    5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4  [59.8 MB]
    1.补充【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [432.1 KB]
📁 33、OpenCV计算机视觉实战(Python版)
📁     📁 资料
        第八章notebook课件.zip  [1.3 MB]
        第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip  [111.3 MB]
        第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip  [74.1 MB]
        第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip  [3.1 MB]
        第十八章：Opencv的DNN模块.zip  [49.6 MB]
        第16-17章notebook课件【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.zip  [9.4 MB]
        第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip  [44.9 MB]
        第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip  [548.1 KB]
        第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip  [829.5 KB]
        第二十一章：人脸关键点定位【公重号：CunWorkNotes】.zip  [69.8 MB]
📁     📁 唐宇迪课件
        第八章notebook课件【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .zip  [209.0 B]
        第16-17章notebook课件.zip  [215.0 B]
        第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip  [235.0 B]
        第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip  [235.0 B]
        第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip  [239.0 B]
        第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip  [268.0 B]
        第十九章：项目实战-目标追踪.zip  [227.0 B]
        第十八章：Opencv的DNN模块【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.zip  [223.0 B]
        第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip  [239.0 B]
        第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip  [237.0 B]
        第2-7章notebook课件(1).zip  [7.3 MB]
        第11-12章notebook课件.zip  [215.0 B]
    02、图像基本操作.mp4  [64.2 MB]
    07、图像金字塔与轮廓检测.mp4  [937.1 MB]
    06、边缘检测.mp4  [335.0 MB]
    17、光流估计.mp4  [559.7 MB]
    20、卷积原理与操作.mp4  [1.1 GB]
    12、图像特征-sift.mp4  [891.6 MB]
    08、直方图与傅里叶变换.mp4  [792.6 MB]
    10、项目实战-文档扫描OCR识别.mp4  [721.2 MB]
    04、图像形态学处理.mp4  [35.4 MB]
    21、项目实战-疲劳检测.mp4  [696.4 MB]
    18、Opencv的DNN模块.mp4  [317.1 MB]
    16、背景建模.mp4  [508.6 MB]
    05、图像梯度处理.mp4  [400.3 MB]
    09、项目实战-信用卡数字识别.mp4  [675.9 MB]
    14、项目实战-停车场车位识别.mp4  [1.3 GB]
    13、案例实战-全景图像拼接.mp4  [576.7 MB]
    03、阈值与平滑处理【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [34.1 MB]
    唐宇迪OpenCV小章节.zip  [10.6 GB]
    01、课程简介.mp4  [112.5 MB]
    15、项目实战-答题卡识别判卷.mp4  [546.7 MB]
    11、图像特征-harris.mp4  [708.8 MB]
    19、项目实战-目标追踪.mp4  [1019.0 MB]
📁 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  [133.8 MB]
    大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程6.mp4  [111.4 MB]
    大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程3.mp4  [112.2 MB]
    大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程4【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [121.2 MB]
    大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程2.mp4  [104.6 MB]
    大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程7【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [80.1 MB]
    大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程5.mp4  [109.2 MB]
📁 13、深度学习顶级论文算法详解视频课程
📁     📁 DeepLearning(期刊论文)
        83f2b0137888ff19f7d3236cfac42ffbee5685.pdf  [4.6 MB]
        4166643538787b5802a551e0f477a5ee0a76aa.pdf  [5.1 MB]
        61991ea3586e3039a1f35302945da0e62ed276.pdf  [800.2 KB]
        d9a9027182bae247583555443e5015383b2c29.pdf  [6.5 MB]
        c2da8f6984015ae113e2401190107a348be42c.pdf  [2.9 MB]
    第二课.wmv  [205.6 MB]
    第十课.wmv  [33.1 MB]
    第九课.wmv  [26.7 MB]
    第十一集.wmv  [62.8 MB]
    第十三课.avi  [235.0 MB]
    第七课.wmv  [48.4 MB]
    第五课.wmv  [50.4 MB]
    第六课.wmv  [82.9 MB]
    第十五课.wmv  [173.9 MB]
    第八课.wmv  [22.5 MB]
    第三课.wmv  [130.4 MB]
    第十四.avi  [221.7 MB]
    第四课.wmv  [64.3 MB]
    第一课.课程简介.txt  [74.0 B]
    第十二课.mp4  [45.3 MB]
    第十六课.avi  [222.8 MB]
📁 01、python数据分析与机器学习实战
📁     📁 视频课程
📁         📁 28Python库分析科比生涯数据
            课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4  [53.1 MB]
            课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [39.6 MB]
            课时159数据预处理.mp4  [57.6 MB]
            课时158特征数据可视化展示.mp4  [64.2 MB]
📁         📁 33探索性数据分析-农粮组织数据集
            课时192数据切片分析.mp4  [121.5 MB]
            课时194峰度与偏度【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [54.8 MB]
            课时195数据对数变换.mp4  [46.3 MB]
            课时193单变量分析.mp4  [118.8 MB]
            课时191数据背景简介.mp4  [75.5 MB]
            课时196数据分析维度.mp4  [49.3 MB]
            课时197变量关系可视化展示.mp4  [105.2 MB]
📁         📁 19聚类算法-Kmeans
            课时101KMEANS算法概述.mp4  [32.3 MB]
            课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4  [54.5 MB]
            课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4  [33.5 MB]
            课时102KMEANS工作流程【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [25.3 MB]
📁         📁 31机器学习项目实战-用户流失预警
            课时179尝试多种分类器效果.mp4  [33.3 MB]
            课时178数据预处理.mp4  [45.3 MB]
            课时180结果衡量指标的意义.mp4  [60.6 MB]
            课时177数据背景介绍.mp4  [39.3 MB]
            课时181应用阈值得出结果.mp4  [34.4 MB]
📁         📁 22降维算法-PCA主成分分析
            课时110PCA降维概述.mp4  [21.9 MB]
            课时113PCA实例.mp4  [49.2 MB]
            课时111PCA要优化的目标.mp4  [37.4 MB]
            课时112PCA求解.mp4  [32.0 MB]
📁         📁 08逻辑回归算法
            课时47逻辑回归求解.mp4  [44.5 MB]
            课时46逻辑回归算法原理推导.mp4  [31.3 MB]
📁         📁 02Python科学计算库-Numpy
            课时13矩阵常用操作.mp4  [37.0 MB]
            课时10Numpy基础结构.mp4  [38.5 MB]
            课时12Numpy常用函数【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [49.6 MB]
            课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv  [102.9 MB]
            课时11Numpy矩阵基础.mp4  [24.0 MB]
            课时9科学计算库Numpy.mp4  [48.7 MB]
            课时14不同复制操作对比.mp4  [38.2 MB]
📁         📁 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
            课时143CBOW求解目标.mp4  [15.6 MB]
            课时139词向量【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [22.6 MB]
            课时136自然语言处理与深度学习.mp4  [32.6 MB]
            课时140神经网络模型.mp4  [27.5 MB]
            课时137语言模型.mp4  [14.3 MB]
            课时138-N-gram模型【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [23.5 MB]
            课时145负采样模型.mp4  [17.5 MB]
            课时144梯度上升求解.mp4  [27.9 MB]
            课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4  [59.2 MB]
📁         📁 17支持向量机
            课时97软间隔问题.mp4  [17.9 MB]
            课时94目标函数求解.mp4  [29.9 MB]
            课时92距离与数据的定义【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [28.2 MB]
            课时91支持向量机要解决的问题【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [27.2 MB]
            课时95SVM求解实例.mp4  [38.1 MB]
            课时98SVM核变换.mp4  [62.9 MB]
            课时93目标函数.mp4  [27.0 MB]
            课时96支持向量的作用【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [32.9 MB]
📁         📁 04Python数据可视化库-Matplotlib
            课时22子图操作.mp4  [69.7 MB]
            课时25细节设置.mp4  [50.0 MB]
            课时23条形图与散点图.mp4  [59.7 MB]
            课时24柱形图与盒图.mp4  [49.2 MB]
            课时21折线图绘制.mp4  [43.4 MB]
📁         📁 06线性回归算法原理推导
            课时40似然函数求解.mp4  [24.9 MB]
            课时42线性回归求解.mp4  [30.3 MB]
            课时39误差项分析.mp4  [34.4 MB]
            课时38线性回归算法概述.mp4  [39.7 MB]
            课时41目标函数推导.mp4  [25.8 MB]
📁         📁 10项目实战-交易数据异常检测
            课时57正则化惩罚.mp4  [26.9 MB]
            课时58逻辑回归模型.mp4  [39.6 MB]
            课时52案例背景和目标.mp4  [38.8 MB]
            课时55交叉验证.mp4  [44.5 MB]
            课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4  [46.4 MB]
            课时54下采样策略.mp4  [31.2 MB]
            课时56模型评估方法.mp4  [41.9 MB]
            课时61SMOTE样本生成策略.mp4  [104.0 MB]
            课时53样本不均衡解决方案.mp4  [47.3 MB]
            课时59混淆矩阵.mp4  [52.0 MB]
📁         📁 11决策树算法
            课时65信息增益率.mp4  [16.6 MB]
            课时62决策树原理概述.mp4  [34.9 MB]
            课时66决策树剪枝策略.mp4  [49.1 MB]
            课时64决策树构造实例.mp4  [30.5 MB]
            课时63衡量标准-熵.mp4  [35.2 MB]
📁         📁 21案例实战：聚类实践
            课时109聚类案例实战.mp4  [134.0 MB]
            课时108多种聚类算法概述.mp4  [11.9 MB]
📁         📁 32探索性数据分析-足球赛事数据集
            课时186缺失值可视化分析.mp4  [115.0 MB]
            课时182内容简介.mp4  [9.6 MB]
            课时189报表可视化分析.mp4  [69.2 MB]
            课时185数据切分模块.mp4  [85.5 MB]
            课时184数据读取与预处理.mp4  [92.4 MB]
            课时188多特征之间关系分析.mp4  [68.4 MB]
            课时187特征可视化展示【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [73.1 MB]
            课时183数据背景介绍.mp4  [61.6 MB]
            课时190红牌和肤色的关系【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [150.8 MB]
📁         📁 20聚类算法-DBSCAN
            课时105DBSCAN聚类算法.mp4  [34.6 MB]
            课时106DBSCAN工作流程.mp4  [51.3 MB]
            课时107DBSCAN可视化展示.mp4  [54.3 MB]
📁         📁 16Python文本数据分析：新闻分类任务
            课时89LDA建模.mp4  [69.6 MB]
            课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4  [124.0 MB]
            课时86相似度计算.mp4  [34.5 MB]
            课时87新闻数据与任务简介.mp4  [78.7 MB]
            课时88TF-IDF关键词提取【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [117.6 MB]
            课时85文本分析与关键词提取.mp4  [33.0 MB]
📁         📁 18案例：SVM调参实例
            课时99sklearn求解支持向量机.mp4  [62.8 MB]
            课时100SVM参数选择.mp4  [86.7 MB]
📁         📁 13集成算法与随机森林
            课时71集成算法-随机森林.mp4  [35.3 MB]
            课时74堆叠模型.mp4  [19.6 MB]
            课时72特征重要性衡量.mp4  [34.6 MB]
            课时73提升模型.mp4  [33.5 MB]
📁         📁 26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
            课时147维基百科中文数据处理.mp4  [86.9 MB]
            课时146使用Gensim库构造词向量.mp4  [37.8 MB]
            课时148Gensim构造word2vec模型.mp4  [43.6 MB]
            课时149测试模型相似度结果.mp4  [41.1 MB]
📁         📁 01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）
            课时2AI时代首选Python.flv  [20.0 MB]
            课时5机器学习怎么学？.mp4  [26.6 MB]
            课时6算法推导与案例.mp4  [27.4 MB]
            课时4人工智能的核心-机器学习.flv  [21.8 MB]
            课时3Python我该怎么学.flv  [10.5 MB]
            课时1课程介绍（主题与大纲【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.flv  [75.2 MB]
📁         📁 24Xgboost集成算法
            课时129集成算法思想.mp4  [14.3 MB]
            课时132xgboost求解实例.mp4  [36.6 MB]
            课时135Adaboost算法概述.mp4  [39.2 MB]
            课时131xgboost目标函数推导【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [33.0 MB]
            课时133xgboost安装.mp4  [16.7 MB]
            课时130xgboost基本原理.mp4  [27.7 MB]
            课时134xgboost实战演示.mp4  [78.0 MB]
📁         📁 15贝叶斯算法
            课时83垃圾邮件过滤实例.mp4  [38.9 MB]
            课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4  [84.1 MB]
            课时80贝叶斯算法概述.mp4  [19.2 MB]
            课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4  [30.9 MB]
            课时81贝叶斯推导实例.mp4  [20.7 MB]
📁         📁 07梯度下降策略
            课时45学习率对结果的影响.mp4  [17.4 MB]
            课时44梯度下降方法对比.mp4  [22.3 MB]
            课时43梯度下降原理.mp4  [37.0 MB]
📁         📁 05Python可视化库Seaborn
            课时30调色板颜色设置.mp4  [37.5 MB]
            课时27整体布局风格设置.mp4  [47.8 MB]
            课时32回归分析绘图.mp4  [51.2 MB]
            课时33多变量分析绘图.mp4  [46.5 MB]
            课时36Facetgrid绘制多变量.mp4  [54.6 MB]
            课时28风格细节设置.mp4  [50.7 MB]
            课时29调色板.mp4  [39.0 MB]
            课时37热度图绘制.mp4  [76.2 MB]
            课时31单变量分析绘图.mp4  [47.8 MB]
            课时35Facetgrid使用方法.mp4  [35.2 MB]
            课时34分类属性绘图.mp4  [51.0 MB]
            课时26Seaborn简介.mp4  [9.7 MB]
📁         📁 09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
            课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4  [33.2 MB]
            课时51实验对比效果.mp4  [66.6 MB]
            课时50停止策略与梯度下降案例.mp4  [51.8 MB]
            课时49完成梯度下降模块【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [56.3 MB]
📁         📁 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
            课时174数据预处理.mp4  [85.5 MB]
            课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4  [67.9 MB]
            课时173数据清洗过滤无用特征.mp4  [93.1 MB]
            课时175获得最大利润的条件与做法.mp4  [50.3 MB]
📁         📁 14案例实战：泰坦尼克获救预测
            课时79随机森林特征重要性分析【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [71.4 MB]
            课时77使用回归算法进行预测.mp4  [54.2 MB]
            课时78使用随机森林改进模型.mp4  [62.9 MB]
            课时75船员数据分析【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [48.1 MB]
            课时76数据预处理.mp4  [52.5 MB]
📁         📁 23神经网络
            课时124神经网络-反向传播【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [40.7 MB]
            课时114初识神经网络.mp4  [43.8 MB]
            课时116K近邻尝试图像分类.mp4  [29.1 MB]
            课时119神经网络-损失函数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [25.8 MB]
            课时121神经网络-softmax分类器.mp4  [34.6 MB]
            课时127神经网络过拟合解决方案.mp4  [43.0 MB]
            课时122神经网络-最优化形象解读.mp4  [20.2 MB]
            课时128感受神经网络的强大.mp4  [48.4 MB]
            课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4  [31.0 MB]
            课时125神经网络架构.mp4  [26.6 MB]
            课时126神经网络实例演示.mp4  [109.1 MB]
            课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4  [30.5 MB]
            课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4  [18.9 MB]
            课时118线性分类原理.mp4  [23.1 MB]
            课时117超参数的作用.mp4  [30.1 MB]
📁         📁 27scikit-learn模型建立与评估
            课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4  [50.1 MB]
            课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4  [60.3 MB]
            课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4  [48.3 MB]
            课时155交叉验证.mp4  [69.9 MB]
            课时153 模型效果衡量标准.mp4  [74.2 MB]
            课时156多类别问题.mp4  [64.2 MB]
            课时154ROC指标与测试集的价值.mp4  [70.1 MB]
📁         📁 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
            课时198建立特征工程【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [75.2 MB]
            课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4  [70.5 MB]
            课时199特征数据预处理.mp4  [59.3 MB]
📁         📁 12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
            课时70sklearn参数选择.mp4  [59.2 MB]
            课时67决策树复习.mp4  [27.2 MB]
            课时69树可视化与sklearn库简介.mp4  [164.3 MB]
            课时68决策树涉及参数.mp4  [80.1 MB]
📁         📁 03python数据分析处理库-Pandas
            课时16Pandas索引与计算.mp4  [56.5 MB]
            课时17Pandas数据预处理实例.mp4  [58.0 MB]
            课时20Series结构.mp4  [84.3 MB]
            课时18Pandas常用预处理方法.mp4  [43.9 MB]
            课时19Pandas自定义函数.mp4  [41.1 MB]
            课时15Pandas数据读取.mp4  [72.8 MB]
📁         📁 29Python时间序列分析
            课时169参数选择.mp4  [72.5 MB]
            课时163Pandas数据重采样.mp4  [42.4 MB]
            课时167相关函数评估方法.mp4  [45.7 MB]
            课时161章节简介.mp4  [5.2 MB]
            课时168建立ARIMA模型.mp4  [41.4 MB]
            课时162Pandas生成时间序列.mp4  [62.5 MB]
            课时165数据平稳性与差分法.mp4  [40.3 MB]
            课时166ARIMA模型【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [27.5 MB]
            课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4  [120.6 MB]
            课时172维基百科词条EDA.mp4  [111.4 MB]
            课时164Pandas滑动窗口.mp4  [29.8 MB]
            课时170股票预测案例.mp4  [62.0 MB]
📁 29、python3数据分析与挖掘实战
📁     📁 Python3数据分析与挖掘实战
📁         📁 第7章 Scrapy爬虫
            034、课后答疑.mp4  [61.4 MB]
            033、Scrapy自动爬虫实战.mp4  [101.6 MB]
            031、Scrapy框架常见命令实战.mp4  [111.7 MB]
            032、第一个Scrapy爬虫.mp4  [70.2 MB]
📁         📁 第17章 Python数据建模与分类实现 下
            075、贝叶斯课程 （补录）.mp4  [21.0 MB]
            076、贝叶斯算法 下.mp4  [19.4 MB]
            077、回归算法.mp4  [102.7 MB]
            074、贝叶斯算法 上.mp4  [79.2 MB]
            079、答疑.mp4  [10.0 MB]
            078、决策树.mp4  [57.1 MB]
📁         📁 第16章 Python数据分析与挖掘实战 上
            070、knn算法（补录）.mp4  [91.6 MB]
            073、答疑.mp4  [36.9 MB]
            067、Python数据建模概述.mp4  [7.7 MB]
            072、手写体数字识别.mp4  [131.2 MB]
            071、KNN算法与贝克斯方法.mp4  [41.4 MB]
            069、常见分类算法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [2.2 MB]
            068、Python数据分类实现过程.mp4  [11.6 MB]
📁         📁 第18章 Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
            080、决策树.mp4  [75.7 MB]
            081、聚类.mp4  [98.5 MB]
            082、答疑【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [33.8 MB]
📁         📁 第15章 文本相似度分析
            065、文本相似度分析三.mp4  [135.1 MB]
            063、文本相似度分析一.mp4  [67.9 MB]
            064、文本相似度分析二.mp4  [50.8 MB]
            066、答疑.mp4  [33.4 MB]
📁         📁 第10章 Python数据分析与挖掘技术基础
            046、答疑.mp4  [37.7 MB]
            044、相关模块的使用.mp4  [69.8 MB]
            042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4  [38.7 MB]
            043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4  [64.4 MB]
            045、Python数据导入实战.mp4  [91.9 MB]
📁         📁 第13章 数据转换、属性构造、数据规约
            059、答疑.mp4  [11.1 MB]
            058、数据规约.mp4  [71.2 MB]
            057、属性构造.mp4  [38.3 MB]
            056、数据转换.mp4  [110.5 MB]
📁         📁 第19章 Python数据分析与挖掘实战
            086、答疑【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [35.7 MB]
            084、人工神经网络理论基础.mp4  [45.9 MB]
            085、人工神经网络实现实战.mp4  [139.3 MB]
            083、贝叶斯应用.mp4  [105.9 MB]
📁         📁 第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
            024、课后答疑.mp4  [105.1 MB]
            023、图片爬虫实战.mp4  [163.7 MB]
            022、爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [77.5 MB]
📁         📁 第20章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
            088、社交网络项目实战.mp4  [137.6 MB]
            089、答疑.mp4  [111.6 MB]
            087、Apriori算法与项目实战.mp4  [98.9 MB]
📁         📁 第11章 Python数据可视化分析实现
            049、读取和讯博客的数据并可视化分析.mp4  [40.8 MB]
            048、直方图.mp4  [74.4 MB]
            047、matplotlib基础 折线图-散点图.mp4  [93.0 MB]
            050、答疑.mp4  [26.2 MB]
📁         📁 第12章 Python数据清洗、集成与变换
            054、数据集成实战.mp4  [18.8 MB]
            055、答疑.mp4  [19.0 MB]
            053、数据分布探索实战【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [80.9 MB]
            052、数据探索与数据与清洗概述（二）.mp4  [35.5 MB]
            051、数据探索与数据与清洗概述（一）.mp4  [85.0 MB]
📁         📁 第2章 Python基础 第二阶段
            009、python异常值处理.mp4  [17.9 MB]
            006、python函数详解.mp4  [49.7 MB]
            008、python文件操作.mp4  [49.3 MB]
            007、python模块.mp4  [55.2 MB]
            010、课后答疑.mp4  [64.8 MB]
📁         📁 第4章 Urllib库实战
            018、爬虫的异常处理.mp4  [18.8 MB]
            019、爬虫的浏览器伪装技术.mp4  [21.9 MB]
            015、Urllib库实战.mp4  [82.7 MB]
            017、Urllib库实战（三）.mp4  [46.7 MB]
            021、课后答疑.mp4  [43.9 MB]
            020、python新闻爬虫实战.mp4  [40.4 MB]
            016、Urllib库实战（二）.mp4  [36.6 MB]
📁         📁 第1章 Python基础 第一阶段
            002、初识python.mp4  [31.8 MB]
            001、课程介绍.mp4  [25.3 MB]
            004、python控制流.mp4  [49.4 MB]
            003、python语法基础.mp4  [70.8 MB]
            005、课后答疑.mp4  [59.1 MB]
📁         📁 第8章 用Scrapy爬取网站的数据
            038、课后答疑.mp4  [57.4 MB]
            037、当当商城爬虫实战.mp4  [87.8 MB]
            035、天善智能课程自动爬虫实战.mp4  [88.4 MB]
            036、自动模拟登陆爬虫实战.mp4  [119.6 MB]
📁         📁 第9章 补充以及作业讲解
            041、答疑.mp4  [129.9 MB]
            039、补充内容.mp4  [74.5 MB]
            040、上节课作业讲解.mp4  [108.2 MB]
📁         📁 第14章 文本挖掘
            061、文本挖掘 二.mp4  [111.9 MB]
            060、文本挖掘 一.mp4  [81.7 MB]
            062、答疑.mp4  [33.8 MB]
📁         📁 第6章 爬虫实战及Scrapy框架的安装
            025、抓包分析实战1.mp4  [158.7 MB]
            028、多线程爬虫实战.mp4  [62.5 MB]
            027、微信爬虫实战【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [34.9 MB]
            030、课后答疑.mp4  [46.4 MB]
            029、Scrapy框架的安装.mp4  [19.2 MB]
            026、抓包分析实战2.mp4  [111.6 MB]
📁         📁 第3章 Python 爬虫初识
            014、课后答疑.mp4  [29.0 MB]
            011、作业讲解及爬虫初识.mp4  [112.7 MB]
            012、网络爬虫原理.mp4  [8.2 MB]
            013、正则表达式实战.mp4  [104.1 MB]
📁         📁 第21章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下
            091、微博接口开发下.mp4  [42.1 MB]
            090、微博接口开发上【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [36.4 MB]
            094、文本分类及答疑.mp4  [120.5 MB]
            92-93课时 PhantomJS.rar  [77.6 MB]
📁     📁 软件包及安装文档
        python-3.5.4-32位.exe  [27.6 MB]
        python-3.5.4-64位.exe  [28.5 MB]
        Python-3.5.x安装教程.pdf  [331.1 KB]
    源码.rar  [329.6 MB]
📁 24、python-机器学习-进阶实战
📁     📁 唐宇迪-机器学习-进阶实战-资料
        14-15.exe  [13.0 MB]
        1-12.exe  [149.8 MB]
        17-20.exe  [132.5 MB]
        16.NLP-文本特征方法对比【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.exe  [1.4 GB]
        13.音乐推荐系统实战.exe  [507.4 MB]
    14 基于统计分析的电影推荐.mp4  [233.2 MB]
    4 使用lightgbm进行饭店流.mp4  [105.0 MB]
    20 机器学习项目实战-数据处.mp4  [195.6 MB]
    12 推荐系统.mp4  [71.6 MB]
    10 HMM隐马尔科夫模型.mp4  [117.2 MB]
    17 使用word2vec分类任务.mp4  [156.2 MB]
    5 人口普查数据集项目实战.mp4  [221.1 MB]
    8 贝叶斯优化实战【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [93.8 MB]
    6 降维算法-线性判别分析.mp4  [82.5 MB]
    1 数据特征.mp4  [236.1 MB]
    13 音乐推荐系统实战.mp4  [208.4 MB]
    2 GBDT提升算法.mp4  [62.1 MB]
    20181129_155828.mp4  [105.7 MB]
    3 xgboost-gbdt-lightgbm提【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [72.6 MB]
    11 HMM案例实战.mp4  [66.6 MB]
    15 学习曲线.mp4  [74.2 MB]
    16 NLP-文本特征方法对比.mp4  [140.9 MB]
    18 和 19  章.mp4  [180.6 MB]
    21 机器学习项目实战-建模与【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [154.6 MB]
    7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4  [125.9 MB]
📁 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  [125.7 MB]
        ValueIteration.py  [2.4 KB]
        强化学习.pdf  [2.2 MB]
    1-4.Bellman方程.mp4  [58.5 MB]
    1-5.值迭代求解.mp4  [58.6 MB]
    1-6.代码实战求解过程.mp4  [78.8 MB]
    2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4  [74.8 MB]
    2-7.实现阶段数据存储.mp4  [59.5 MB]
    2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4  [81.5 MB]
    2-8.实现训练模块.mp4  [76.0 MB]
    2-6.数据预处理.mp4  [84.5 MB]
    2-1.Deep-Q-Network原理.mp4  [34.9 MB]
    1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4  [43.7 MB]
    1-1.强化学习简介.mp4  [72.1 MB]
    1-3.马尔科夫决策过程.mp4  [38.4 MB]
    1-2.强化学习基本概念.mp4  [48.3 MB]
    2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4  [53.8 MB]
    2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4  [45.1 MB]
    1-9.Q-Learning迭代效果.mp4  [41.7 MB]
    1-7.Q-Learning基本原理.mp4  [38.2 MB]
    2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4  [55.6 MB]
    2-10.完整代码流程分析.mp4  [123.2 MB]
    2-9.Debug解读训练代码.mp4  [53.4 MB]
    1-10.求解流程详解.mp4  [101.2 MB]
📁 20、Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn
📁     📁 物体检测-faster-rcnn
📁         📁 物体检测-faster-rcnn
            FasterRcnn【公重号：CunWorkNotes】.zip  [2.7 GB]
            faster-rcnn.pptx  [3.2 MB]
            Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf  [6.5 MB]
            iccv15_tutorial_training_rbg.pdf  [17.4 MB]
        FasterRcnn.zip  [2.7 GB]
        iccv15_tutorial_training_rbg【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.pdf  [17.4 MB]
        Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf  [6.5 MB]
        faster-rcnn.pptx  [3.2 MB]
    第一章 三代物体检测算法概述.mp4  [146.6 MB]
    第三章 tensorflow版本实现解读.rar  [631.1 MB]
    Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读.zip  [216.0 B]
    第一章 三代物体检测算法概述.rar  [89.5 MB]
    第二章 faster-rcnn论文解读.mp4  [745.2 MB]
📁 31、数据挖掘课程
    4-6课.zip  [2.6 GB]
    7-10课.zip  [4.0 GB]
    1-3课.zip  [2.8 GB]
📁 22、NLP-文本相似度
    文本相似度.zip  [115.8 MB]
📁 30、量化交易课程
📁     📁 ML_机器学习与量化交易项目班
📁         📁 代码
📁             📁 lecture_code 05
                evm.py  [1.2 KB]
                BB.py  [844.0 B]
                CCI.py  [1.2 KB]
                FI.py  [623.0 B]
                grid_search.py  [1.5 KB]
                MA.py  [1.3 KB]
                forecast.py  [4.0 KB]
                ROC.py  [1.1 KB]
📁             📁 lecture_code 08
                portfolio.py  [8.7 KB]
                backtest.py  [4.3 KB]
                mac.py  [3.4 KB]
                event.py  [4.8 KB]
📁             📁 lecture_code 04
                code for lecture 4.ipynb  [534.3 KB]
📁             📁 lecture_code 03
                retrieving_data.py  [868.0 B]
                quandl_data.py  [2.5 KB]
                cadf.py  [2.4 KB]
                price_retrieval.py  [3.7 KB]
                insert_symbols.py  [2.3 KB]
                securities_master.sql  [1.7 KB]
                quantitative.sql  [1.9 KB]
📁         📁 ppt
            机器学习和量化交易实战 Lecture 01.pdf  [1.8 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 02.pdf  [2.6 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 07.pptx  [7.4 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 04.pdf  [3.2 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 03.pdf  [1.6 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 06.pdf  [6.5 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 09.pptx  [7.6 MB]
            机器学习和量化交易实战 Lecture 10.pptx  [6.8 MB]
📁         📁 视频
            1自动化交易综述.mkv  [785.6 MB]
            10策略优化与课程总结.mkv  [697.7 MB]
            9 量化策略的实现.mkv  [758.9 MB]
            2量化交易系统综述.mkv  [707.0 MB]
            4用python进行金融数据分析.mkv  [689.7 MB]
            7模型评估与风险控制.mkv  [710.1 MB]
            8自动交易系统的搭建.mkv  [610.4 MB]
            3搭建自己的量化数据库.mkv  [628.2 MB]
            5策略建模综述.mkv  [664.3 MB]
📁 23、深度学习30天系统实训-非加密
📁     📁 第三章-tensorflow训练mnist数据集
        3-5tensorflow实现手写字体.mp4  [65.6 MB]
        3-1tensorflow安装.mp4  [41.1 MB]
        3-6参数初始化.mp4  [47.7 MB]
        3-3tensorflow常用操作.mp4  [40.7 MB]
        3-2tensorflow基本套路.mp4  [55.0 MB]
        3-4tensorflow实现线性回归.mp4  [97.7 MB]
        mnist.zip  [11.1 MB]
        3-7迭代完成训练【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [72.6 MB]
        3-8课后讨论.mp4  [155.8 MB]
📁     📁 第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
        8-1 RNN网络架构.mp4  [41.6 MB]
        8-2LSTM网络架构.mp4  [33.6 MB]
        8-4情感数据集处理.mp4  [92.0 MB]
        8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4  [143.3 MB]
        8-6趣味网络串讲（数据代.mp4  [55.3 MB]
        8-7课后讨论版.mp4  [27.4 MB]
        8-3案例：使用LSTM进行情.mp4  [78.7 MB]
📁     📁 第六章-自然语言处理-word2vec
        6-7案例：影评情感分类(数据.mp4  [124.3 MB]
        6-4CBOW模型【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [39.4 MB]
        6-6负采样模型.mp4  [20.0 MB]
        6-3神经网络模型.mp4  [30.4 MB]
        6-1自然语言处理与深度学.mp4  [36.5 MB]
        6-5参数更新.mp4  [45.2 MB]
        6-2语言模型.mp4  [39.1 MB]
📁     📁 第七章-word2vec实战与对抗生成网络
        7-3使用gensim构建word2【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [121.1 MB]
        7-7 Gan迭代生成.mp4  [107.1 MB]
        7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [43.2 MB]
        7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4  [45.1 MB]
        7-2准备word2vec输入数据.mp4  [64.7 MB]
        7-1基于词袋模型训练分类器.mp4  [78.7 MB]
        7-6GAN网络结构定义.mp4  [53.7 MB]
        7-9DCGAN网络细节.mp4  [80.4 MB]
        7-4tfidf原理.mp4  [136.7 MB]
📁     📁 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【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [320.7 MB]
        2-8课后讨论.mp4  [59.2 MB]
        2-7drop-out.mp4  [39.1 MB]
📁     📁 第五章-CNN实战与验证码识别
        5-5完成迭代训练.mp4  [84.6 MB]
        5-2使用CNN训练mnist数.mp4  [59.9 MB]
        5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4  [28.1 MB]
        5-3卷积与池化操作.mp4  [38.0 MB]
        5-7验证码识别流程.mp4  [122.9 MB]
        5-6验证码识别概述.mp4  [50.7 MB]
        5-4定义卷积网络计算流程.mp4  [68.2 MB]
        验证码案例.zip  [76.1 MB]
📁     📁 第四章-卷积神经网络
        4-2卷积计算流程.mp4  [44.0 MB]
        4-4池化层操作.mp4  [53.5 MB]
        4-3卷积层计算参数.mp4  [74.7 MB]
        4-6经典网络架构.mp4  [65.4 MB]
        4-1卷积体征提取.mp4  [43.2 MB]
        4-5卷积网络整体架构.mp4  [36.7 MB]
📁     📁 第一章
        神经网络（上课）【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.pdf  [11.7 MB]
        1-4K近邻与交叉验证.mp4  [41.3 MB]
        1-3机器学习常规套路.mp4  [50.0 MB]
        1-2深度学习与人工智能概述.mp4  [72.7 MB]
        1-8课后讨论与答疑.mp4  [189.9 MB]
        1-5得分函数.mp4  [35.3 MB]
        1-6损失函数.mp4  [27.0 MB]
        1-7softmax分类器.mp4  [25.3 MB]
        1-1课程概述与环境配置.mp4  [80.8 MB]
📁     📁 第三次课程代码
        imagenet-vgg-verydeep-19.mat  [549.4 MB]
        tensorflow.pptx  [792.8 KB]
        tensorflow代码【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.zip  [2.1 MB]
📁 14、自然语言处理word2vec
📁     📁 Gensim构造词向量模型
        2-.wmv  [72.2 MB]
        1-.wmv  [35.2 MB]
        3-.wmv  [40.2 MB]
        4-.wmv  [37.3 MB]
📁     📁 实战word2vec
        2-.wmv  [45.9 MB]
        1-.wmv  [15.1 MB]
        7-.wmv  [42.8 MB]
        4-.wmv  [33.5 MB]
        5-.wmv  [44.1 MB]
        3-.wmv  [38.5 MB]
        6-.wmv  [44.8 MB]
📁     📁 word2vec
        7-.wmv  [20.4 MB]
        3-.wmv  [10.9 MB]
        6-.wmv  [24.1 MB]
        8-.wmv  [28.5 MB]
        10-.wmv  [22.3 MB]
        9-.wmv  [13.2 MB]
        1-.wmv  [14.6 MB]
        2-.wmv  [26.6 MB]
        4-.wmv  [20.5 MB]
        5-.wmv  [16.4 MB]
        11-.wmv  [14.0 MB]
📁 17､ 机器学习-推荐系统
📁     📁 章节1-推荐系统工作原理
        05相似度计算.mp4  [27.8 MB]
        06基于用户的协同过滤.mp4  [24.0 MB]
        01系列课程概述.mp4  [7.9 MB]
        02推荐系统应用.mp4  [32.7 MB]
        08隐语义模型.mp4  [19.9 MB]
        09隐语义模型求解.mp4  [26.8 MB]
        10模型评估标准.mp4  [17.5 MB]
        04推荐系统要完成的任务.mp4  [17.4 MB]
        03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip  [182.0 B]
        07基于物品的协同过滤.mp4  [36.4 MB]
📁     📁 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  [46.6 MB]
        17训练网络.mp4  [74.7 MB]
        16损失函数定义.mp4  [51.8 MB]
        15模型架构.mp4  [51.3 MB]
📁     📁 章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
        12Surprise库使用方法.mp4  [43.3 MB]
        11Surprise库与数据简介.mp4  [34.2 MB]
        13得出推荐商品结果.mp4  [63.3 MB]
📁 05、深度学习框架-Caffe使用案例视频课程
    03网络配置-数据层详解.mp4  [60.2 MB]
    caffe案例资料-.txt  [92.0 B]
    13对训练结果进行分类任务.mp4  [88.3 MB]
    09使用python定义自己的层.mp4  [86.7 MB]
    08使用命令行训练网络1.mp4  [65.2 MB]
    12对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4  [47.5 MB]
    06制作LMDB数据源训练分类网络.mp4  [130.1 MB]
    04网络配置-各计算层详解.mp4  [82.2 MB]
    07多label问题之HDF5数据源.mp4  [88.9 MB]
    10绘制网络结构图.mp4  [46.3 MB]
    11生成网络配置文件.mp4  [48.2 MB]
    01深度学习框架caffe简介.mp4  [27.8 MB]
    05solver超参数配置文件.mp4  [71.1 MB]
📁 21、数据科学人工智能-必备数学基础
📁     📁 课件
        激活函数【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.pdf  [264.4 KB]
        熵【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.pdf  [267.7 KB]
        高等数学.pdf  [1.1 MB]
        微积分.pdf  [960.9 KB]
        SVD.pdf  [396.6 KB]
        泰勒公式.pdf  [777.5 KB]
        特征值与特征向量.pdf  [386.9 KB]
        拉格朗日乘子法【公重号：CunWorkNotes】.pdf  [599.3 KB]
        概率分布与概率密度【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.pdf  [640.2 KB]
        矩阵.pdf  [1.3 MB]
        后验概率估计.pdf  [230.8 KB]
        概率论.pdf  [2.3 MB]
        梯度.pdf  [702.1 KB]
        似然函数.pdf  [384.4 KB]
        核函数【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.pdf  [477.7 KB]
📁     📁 统计分析
📁     📁 视频
        06-第十一章至第十二章.mp4  [1.2 GB]
        05-第十章补充.mp4  [31.4 MB]
        08-第十四至第十五.mp4  [429.4 MB]
        02-第二章至第七章.mp4  [893.4 MB]
        04-第九章至第十章.mp4  [231.1 MB]
        09-第十六章【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [453.0 MB]
        07-第十三章.mp4  [411.2 MB]
        03-第八章.mp4  [367.2 MB]
        01-第一章.mp4  [125.8 MB]
📁 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
📁     📁 递归神经网络原理(四课时)
        1.wmv  [3.5 MB]
        4.wmv  [18.4 MB]
        2.wmv  [22.8 MB]
        3.wmv  [18.9 MB]
📁     📁 TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）
        2.wmv  [41.9 MB]
        3.wmv  [64.4 MB]
        6.wmv  [55.7 MB]
        5.wmv  [26.4 MB]
        7.wmv  [17.2 MB]
        1.wmv  [34.9 MB]
        4.wmv  [53.3 MB]
        8.wmv  [40.2 MB]
📁     📁 唐诗生成资料
        RNN与LSTM.pptx  [1.1 MB]
        poem.zip  [97.0 MB]
        tensorflow-RNN.pptx  [792.8 KB]
📁     📁 RNN手写字体识别（三课时）
        2.wmv  [50.0 MB]
        3.wmv  [62.0 MB]
        1.wmv  [40.1 MB]
📁 27、问答机器人
    QA问答【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.zip  [880.5 MB]
📁 35 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程
    大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程4.mp4  [107.0 MB]
    大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程1.mp4  [96.8 MB]
    大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程2.mp4  [96.4 MB]
    numpy代码.zip  [16.8 KB]
    大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程5.mp4  [77.9 MB]
    大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程3【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [97.2 MB]
📁 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
        face_rect.txt  [1.1 MB]
        train.prototxt  [5.7 KB]
        faceTrain.zip  [3.1 GB]
        result.jpg  [329.4 KB]
        tmp9055.jpg  [185.5 KB]
        train.txt  [1022.7 KB]
        solver.prototxt  [493.0 B]
        deploy_full_conv.prototxt  [4.6 KB]
        train.zip  [647.2 MB]
        testTrain.zip  [796.6 MB]
        deploy.prototxt 暂时无用  [4.7 KB]
        face-lmdb.sh  [1.6 KB]
        alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel  [217.0 MB]
        face_detect.ipynb  [205.5 KB]
        run_face_detect_batch.py  [7.8 KB]
        train.sh  [218.0 B]
        alexnet_trainval.prototxt  [5.4 KB]
    08-网络模型配置文件.mp4  [46.2 MB]
    04-正负样本裁剪策略.mp4  [47.4 MB]
    16-模型准确率影响因素分析.mp4  [27.1 MB]
    05-Caffe数据源准.mp4  [50.7 MB]
    14-检测效果及改进.mp4  [44.9 MB]
    人脸检测-.docx  [491.3 KB]
    15-优化策略分析.mp4  [56.2 MB]
    01-人脸检测项目概述.mp4  [6.2 MB]
    10-检测算法框架原理.mp4  [53.1 MB]
    06-LMDB脚本文件.mp4  [30.2 MB]
    02-课程数据，代码下载链接【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.txt  [31.0 B]
    03-数据收集.mp4  [50.4 MB]
    12-坐标映射变换.mp4  [57.6 MB]
    07-制作LMDB数据源.mp4  [42.9 MB]
    13-完成检测代码.mp4  [38.7 MB]
    17-项目总结.mp4  [59.0 MB]
    09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4  [53.8 MB]
    11-实现多尺度人脸检测算法.mp4  [69.2 MB]
📁 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
            code.zip  [21.4 KB]
        deep_landmark.zip  [586.0 MB]
    001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4  [18.8 MB]
    009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4  [53.8 MB]
    006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4  [120.6 MB]
    005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4  [40.2 MB]
    012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4  [35.7 MB]
    011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4  [30.3 MB]
    007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4  [46.8 MB]
    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  [105.4 MB]
    010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4  [46.8 MB]
    008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4  [48.8 MB]
    004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4  [68.8 MB]
    003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4  [37.2 MB]
📁 18、TensorFlow-图像处理
📁     📁 高阶API
        高阶API.zip  [35.1 MB]
📁     📁 图像缺失补全
        glcic图像补全.zip  [178.8 MB]
        图像补全人脸数据.zip  [1.3 GB]
📁     📁 超分辨率重构
        srgan超分辨率重构.zip  [532.6 MB]
        srdata.zip  [4.0 GB]
    Tensorflow-图像处理视频课程03.mp4  [184.7 MB]
    Tensorflow-图像处理视频课程01.mp4  [244.8 MB]
    Tensorflow-图像处理视频课程05.mp4  [98.9 MB]
    Tensorflow-图像处理视频课程04.mp4  [159.7 MB]
    Tensorflow-图像处理视频课程02.mp4  [143.8 MB]
📁 04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程
📁     📁 唐宇迪-Tensorflow课程
        tensorflow代码.zip  [2.1 MB]
        验证码识别.zip  [156.9 MB]
        tensorflow.pptx  [792.8 KB]
    015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4  [67.7 MB]
    006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4  [35.5 MB]
    007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4  [26.3 MB]
    021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4  [60.0 MB]
    019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4  [34.1 MB]
    010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4  [46.1 MB]
    011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4  [23.8 MB]
    012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4  [91.3 MB]
    003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4  [17.8 MB]
    017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4  [44.0 MB]
    008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4  [64.1 MB]
    002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [20.6 MB]
    004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [38.1 MB]
    014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4  [29.6 MB]
    001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4  [1.0 MB]
    018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [92.0 MB]
    020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4  [30.1 MB]
    022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4  [48.8 MB]
    005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4  [38.9 MB]
    009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4  [14.6 MB]
    013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4  [93.0 MB]
    016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4  [15.5 MB]
📁 32、OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理
📁     📁 第5章 计算机视觉加强之图像美化
        5-5 灰度直方图源码.mp4  [25.9 MB]
        5-6 彩色直方图源码.mp4  [33.7 MB]
        5-13 图像美化章节小结.mp4  [48.9 MB]
        5-7 灰度直方图均衡化【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [76.7 MB]
        5-9 亮度增强.mp4  [22.5 MB]
        5-1 美化效果章节介绍.mp4  [59.9 MB]
        5-4 图片修补.mp4  [45.1 MB]
        5-8 彩色直方图均衡化【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [50.3 MB]
        5-2 彩色图片直方图【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [57.4 MB]
        5-10 磨皮美白.mp4  [25.9 MB]
        5-3 直方图均衡化.mp4  [54.3 MB]
        5-12 中值滤波.mp4  [38.9 MB]
        5-11 高斯均值滤波.mp4  [52.5 MB]
📁     📁 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【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [93.7 MB]
        4-12 颜色映射.mp4  [21.0 MB]
        4-9 边缘检测1.mp4  [54.6 MB]
        4-10 边缘检测2.mp4  [53.1 MB]
        4-8 图片融合.mp4  [36.7 MB]
        4-15 线段绘制.mp4  [38.9 MB]
        4-13 油画特效【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [56.4 MB]
        4-6 马赛克【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [36.6 MB]
        4-16 矩形圆形任意多边形绘制【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [47.0 MB]
        4-2 图像灰度处理1【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [20.3 MB]
        4-11 浮雕效果.mp4  [19.4 MB]
        4-3 图像灰度处理2【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [29.9 MB]
        4-4 算法优化.mp4  [33.9 MB]
        4-17 文字图片绘制.mp4  [28.6 MB]
        4-5 颜色反转.mp4  [32.2 MB]
        4-7 毛玻璃.mp4  [38.5 MB]
        4-14 图像特效小结.mp4  [24.7 MB]
📁     📁 第3章 计算机视觉加强之几何变换
        3-6 图片位移1【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [20.3 MB]
        3-5 图片剪切.mp4  [16.6 MB]
        3-13 图片几何变换小结.mp4  [20.8 MB]
        3-9 图片镜像.mp4  [46.1 MB]
        3-11 图片仿射变换【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [42.0 MB]
        3-3 图片缩放2.mp4  [44.0 MB]
        3-4 图片缩放3.mp4  [36.1 MB]
        3-12 图片旋转.mp4  [21.8 MB]
        3-2 图片缩放1.mp4  [21.8 MB]
        3-1 本章介绍.mp4  [36.7 MB]
        3-8 图片移位3【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [13.0 MB]
        3-7 图片移位2.mp4  [30.6 MB]
        3-10 图片缩放.mp4  [21.6 MB]
📁     📁 第2章 计算机视觉入门
        2-18 matplotlib模块的使用.mp4  [28.8 MB]
        2-13 常量变量四则运算.mp4  [63.7 MB]
        2-4 测试案例helloWorld.mp4  [18.8 MB]
        2-16 矩阵基础3.mp4  [29.0 MB]
        2-12 tensorflow运算原理.mp4  [32.9 MB]
        2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [48.7 MB]
        2-6 Opencv模块组织结构.mp4  [37.9 MB]
        2-1 本章介绍.mp4  [31.4 MB]
        2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4  [91.9 MB]
        2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4  [34.8 MB]
        2-5 案例1：图片的读取和展示【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [22.7 MB]
        2-15 矩阵基础2.mp4  [35.6 MB]
        2-10 案例4：像素读取写入.mp4  [12.4 MB]
        2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [53.4 MB]
        2-14 矩阵基础1.mp4  [63.1 MB]
        2-7 案例2：图片写入.mp4  [20.9 MB]
        2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [27.2 MB]
        2-11 tensorflow常量变量定义.mp4  [28.8 MB]
        2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4  [30.5 MB]
        2-17 numpy模块使用.mp4  [38.5 MB]
        2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [21.4 MB]
        2-9 像素操作基础.mp4  [24.9 MB]
📁     📁 第1章 课程导学
        1-1 计算机视觉导学.mp4  [48.2 MB]
📁     📁 第6章 计算机视觉加强之机器学习
        6-14 Hog特征2.mp4  [105.5 MB]
        6-16 Hog特征4.mp4  [57.8 MB]
        6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4  [123.6 MB]
        6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4  [129.7 MB]
        6-4 Haar特征1.mp4  [24.6 MB]
        6-6 Haar特征3.mp4  [17.2 MB]
        6-5 Haar特征2.mp4  [33.7 MB]
        6-19 Hog_SVM小狮子识别2【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [88.9 MB]
        6-12 SVM小结.mp4  [37.0 MB]
        6-13 Hog特征1.mp4  [59.3 MB]
        6-11 SVM支持向量机2.mp4  [71.6 MB]
        6-10 SVM支持向量机1.mp4  [41.5 MB]
        6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4  [117.7 MB]
        6-7 adaboost分类器1.mp4  [128.3 MB]
        6-23 机器学习小结.mp4  [166.3 MB]
        6-15 Hog特征3.mp4  [54.8 MB]
        6-17 Hog小结.mp4  [64.5 MB]
        6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4  [93.3 MB]
        6-2 视频分解图片.mp4  [43.9 MB]
        6-1 机器学习章节介绍.mp4  [32.6 MB]
        6-3 图片合成视频.mp4  [17.9 MB]
        6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4  [105.1 MB]
        6-8 adaboost分类器2.mp4  [76.4 MB]
📁     📁 第9章 课程总结
        9-1 课程总结.mp4  [27.5 MB]
📁     📁 第7章 手写数字识别
        7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4  [115.1 MB]
        7-9 knn数字识别7【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [102.1 MB]
        7-12 knn数字识别10.mp4  [116.4 MB]
        7-2 样本介绍.mp4  [18.3 MB]
        7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4  [91.1 MB]
        7-6 knn数字识别4.mp4  [87.2 MB]
        7-3 knn数字识别1.mp4  [23.9 MB]
        7-8 knn数字识别6.mp4  [83.2 MB]
        7-5 knn数字识别3.mp4  [110.8 MB]
        7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4  [89.5 MB]
        7-1 章节介绍.mp4  [6.0 MB]
        7-4 knn数字识别2.mp4  [57.6 MB]
        7-11 knn数字识别9.mp4  [59.3 MB]
        7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4  [53.1 MB]
        7-7 knn数字识别5.mp4  [124.2 MB]
        7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4  [112.7 MB]
        7-19 数字识别小结.mp4  [131.9 MB]
        7-10 knn数字识别8.mp4  [88.6 MB]
        7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4  [107.4 MB]
📁     📁 第8章 “刷脸”识别
        8-7 神经网络训练识别3.mp4  [63.9 MB]
        8-2 最简单的图片爬虫.mp4  [122.0 MB]
        8-4 OpenCV预处理.mp4  [49.3 MB]
        8-5 神经网络训练识别1.mp4  [21.8 MB]
        8-8 神经网络训练识别4.mp4  [65.5 MB]
        8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4  [90.4 MB]
        8-1 章节介绍.mp4  [22.1 MB]
        8-9 本章小结.mp4  [46.6 MB]
        8-6 神经网络训练识别2.mp4  [56.0 MB]
📁 08、Python数据分析(机器学习)经典案例
    课时32.tensorflow框架的安装.flv  [18.4 MB]
    课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv  [32.2 MB]
    课时38.PCA原理简介.flv  [9.4 MB]
    课时25.二阶段输入特征制作.flv  [16.3 MB]
    课时42.数据简介与故事背景.flv  [27.9 MB]
    课时14.不同特征的分布规则【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.flv  [26.8 MB]
    课时20.使用回归算法进行预测.flv  [66.5 MB]
    课时23.级联模型原理【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .flv  [13.5 MB]
    课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv  [47.9 MB]
    课时09.数据不平衡问题解决方案.flv  [47.8 MB]
    课时39.数据预处理.flv  [31.2 MB]
    课时19.数据预处理.flv  [50.0 MB]
    课时24.数据预处理与热度图.flv  [51.5 MB]
    课时30.构建预测模型.flv  [34.0 MB]
    课时44.改进特征选择方法.flv  [64.6 MB]
    课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv  [34.9 MB]
    课时21.使用随机森林改进模型.flv  [61.3 MB]
    课时12.使用数据生成策略.flv  [82.6 MB]
    课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv  [54.8 MB]
    课时35.卷积神经网络模型.flv  [29.0 MB]
    课时01.课程简介【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .flv  [26.9 MB]
    课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv  [90.8 MB]
    课时13.数据简介与特征课时化展示.flv  [62.3 MB]
    课时06.数据预处理.flv  [52.2 MB]
    课时02.课程数据，代码下载.swf  [111.3 KB]
    课时15.决策树模型参数详解.flv  [43.2 MB]
    课时18.船员数据分析.flv  [19.7 MB]
    课时26.使用级联模型进行预测.flv  [100.1 MB]
    课时46.数据预处理.flv  [69.8 MB]
    课时16.决策树中参数的选择.flv  [46.7 MB]
    课时31.基于聚类模型的分析.flv  [29.9 MB]
    课时05.特征数据可视化展示.flv  [66.5 MB]
    课时37.训练神经网络模型.flv  [81.2 MB]
    课时36.构建完整的神经网络模型.flv  [51.1 MB]
    课时27.数据简介与特征预处理.flv  [63.1 MB]
    课时45.数据清洗.flv  [60.8 MB]
    课时08.数据简介及面临的挑战.flv  [48.3 MB]
    课时47.盈利方法和模型评估【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.flv  [42.5 MB]
    课时41.使用PCA进行降维.flv  [32.6 MB]
    课时29.数据预处理.flv  [45.6 MB]
    课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv  [67.9 MB]
    课时33.神经网络模型概述.flv  [28.5 MB]
    课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv  [67.8 MB]
    课时22.随机森林特征重要性分析.flv  [53.3 MB]
    课时43.基于词频的特征提取【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.flv  [52.7 MB]
    课时48.预测结果.flv  [60.1 MB]
    课时40.协方差分析【公重号：CunWorkNotes】.flv  [38.8 MB]
    课时10.逻辑回归进行分类预测.flv  [71.5 MB]
📁 15、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
📁     📁 唐宇迪-StyleTransfer
        文件放哪.png  [12.8 KB]
        style-transfer代码.zip  [84.0 MB]
        数据下载地址.txt  [229.0 B]
    012、生成网络计算操作【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [44.2 MB]
    004、风格生成网络结构原理.mp4  [13.9 MB]
    017、模型保存与打印结果.mp4  [32.5 MB]
    011、生成网络结构定义.mp4  [9.6 MB]
    007、风格转换参数配置.mp4  [56.9 MB]
    010、内容与风格特征提取.mp4  [37.9 MB]
    008、数据读取操作.mp4  [37.4 MB]
    005、风格生成网络细节.mp4  [21.5 MB]
    009、VGG体征提取网络结构.mp4  [42.3 MB]
    018、完成测试代码.mp4  [56.8 MB]
    013、参数初始化.mp4  [37.1 MB]
    015、Style损失计算.mp4  [32.2 MB]
    006、风格转换效果展示.mp4  [27.8 MB]
    001、课程简介.mp4  [21.1 MB]
    003、style-transfer基本原理.mp4  [24.0 MB]
    016、完成训练模块【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [38.4 MB]
    002、Tensorflow安装.mp4  [10.6 MB]
    014、Content损失计算【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [17.5 MB]
📁 02、深度学习入门视频课程（上篇）
📁     📁 第3章 神经网络案例实战
        4.wmv  [42.9 MB]
        1.wmv  [55.8 MB]
        7.wmv  [61.8 MB]
        6.wmv  [57.4 MB]
        3.wmv  [85.4 MB]
        5.wmv  [60.9 MB]
        2.wmv  [24.4 MB]
📁     📁 第2章 神经网络模型
        2.wmv  [74.7 MB]
        3.wmv  [31.0 MB]
        1.wmv  [19.3 MB]
📁     📁 第1章 深度学习必备基础知识点
        1.wmv  [137.6 MB]
        10.wmv  [20.7 MB]
        6.wmv  [21.0 MB]
        3.wmv  [26.3 MB]
        4.wmv  [27.1 MB]
        7.wmv  [14.0 MB]
        2.wmv  [26.0 MB]
        11.wmv  [28.7 MB]
        5.wmv  [16.1 MB]
        9.wmv  [13.2 MB]
        8.wmv  [28.8 MB]
    nn代码【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .rar  [661.4 KB]
📁 10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
📁     📁 文本分类
        数据-代码.zip  [174.0 B]
    11.wmv  [58.9 MB]
    2.wmv  [9.6 MB]
    9.wmv  [52.9 MB]
    14.wmv  [35.9 MB]
    3.wmv  [16.3 MB]
    6.wmv  [52.6 MB]
    15.wmv  [50.7 MB]
    12.wmv  [67.0 MB]
    10.wmv  [66.0 MB]
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📁 25、Python Kaggle竞赛案例实战
📁     📁 Kaggle第8课：金融风控问题
        baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg  [4.0 B]
        第8课：金融风控问题.pdf  [1.6 MB]
        第八课.mp4  [252.6 MB]
📁     📁 Kaggle第5课：能源预测与分配类问题案例
        5-2.mp4  [310.5 MB]
        5-1.mp4  [177.0 MB]
📁     📁 Kaggle第2课：经济金融领域的应用
        Kaggle 第二次课.mp4  [210.6 MB]
        第2课 经济金融领域的应用.pdf  [5.7 MB]
📁     📁 Kaggle第3课：排序与CTR预估问题
        5-2.mp4  [310.5 MB]
        kaggle第三课.mp4  [357.9 MB]
        New3.mp4  [411.9 MB]
📁     📁 Kaggle第7课：电商推荐与销量预测相关案例
        7.mp4  [337.1 MB]
📁     📁 Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述
        Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.pdf  [5.9 MB]
        Kaggle 第一次课 1.mp4  [40.8 MB]
        Kaggle 第一次课2 .mp4  [278.1 MB]
📁     📁 Kaggle第4课：自然语言处理类问题
        Kaggle4_2.mp4  [260.8 MB]
        Kaggle第四课第一部分.mp4  [88.6 MB]
📁     📁 Kaggle第6课：走起-深度学习
        6.mp4  [899.4 MB]
        第6课：走起-深度学习.pdf  [4.5 MB]
📁 28、OpenCV计算机视觉图像识别深度学习实战
📁     📁 第10讲 机器视觉项目实战
        第十课.mkv  [633.8 MB]
📁     📁 第01讲 图像处理基础
        第一课【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mkv  [831.8 MB]
📁     📁 第03讲 空域图像处理的洪荒之力
        第三课下.mkv  [223.7 MB]
        第三课上.mkv  [594.5 MB]
📁     📁 第06讲 深度学习在图像识别中的应用
        第六课上.mkv  [646.4 MB]
        第六课下.mkv  [155.6 MB]
📁     📁 第08讲 图像标注与问答
        第八课.mkv  [749.1 MB]
📁     📁 第04讲 机器视觉中的特征提取与描述
        第四课下.mkv  [15.5 MB]
        第四课上.mkv  [848.8 MB]
📁     📁 第02讲 初探计算机视觉
        第二课.mkv  [746.6 MB]
📁     📁 第07讲 图像检索
        第七课.mkv  [561.0 MB]
📁     📁 第09讲 3D计算机视觉
        第九课上【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mkv  [645.8 MB]
        第九课下.mkv  [117.8 MB]
📁     📁 第05讲 坐标变换与视觉测量
        第五课.mkv  [605.9 MB]
    opencv-3.0.0.zip  [96.3 MB]
📁 19、Tensorflow-自然语言处理
    Tensorflow-自然语言处理.rar  [777.0 MB]
📁 36 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程
    大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程4.mp4  [118.1 MB]
    大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程1.mp4  [107.2 MB]
    大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程5.mp4  [125.0 MB]
    大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程3.mp4  [112.3 MB]
    Matplotlib绘图【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.zip  [3.7 MB]
    大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程2.mp4  [104.1 MB]
📁 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
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📁     📁 序列排序生成
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📁     📁 文章摘要生成
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        2.wmv  [48.3 MB]
        1.wmv  [50.1 MB]
    Seq2Seq网络【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.rar  [658.1 KB]

适合人群

• AI开发者
• 计算机视觉爱好者
• 深度学习初学者

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• 掌握深度学习基础
• 学会人脸检测技术
• 提升计算机视觉应用能力

🎉 祝您学习愉快！