资源目录：
├─【必备】AI电子书籍
│├─《统计学习方法》第2版课件.zip
│├─2019人工智能发展报告.pdf
│├─LDA漫游指南.pdf
│├─LearningFromData_低配版.pdf
│├─OpenCV-contribmodules中文教程抢鲜版.pdf
│├─Python视觉实战项目52讲.pdf
│├─Pytorch常用函数手册.pdf
│├─百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
│├─程序员的数学1.pdf
│├─程序员的数学2-概率统计,平冈和幸，（日）堀玄著,P406.pdf
│├─程序员的数学3-线性代数.pdf
│├─动手学深度学习.pdf
│├─机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf
│├─机器学习[西瓜书].zip
│├─机器学习实战.pdf
│├─科来网络通讯协议图.pdf
│├─南瓜书.pdf
│├─深度学习(花书).pdf
│├─数学之美第2版.zip
│├─算法新解-刘新宇.pdf
│├─统计学习方法（李航）.pdf
│├─统计学习方法.zip
│├─推荐系统实践.pdf
│├─吴恩达资料.txt
│├─西瓜书.pdf
│├─项亮-推荐系统实践.pdf
│└─支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）LaTeX最新版_2015.1.9.pdf
│
├─【讲座】最落地的图像识别实践案例
│├─代码
││├─AlexNet-Keras-master.zip
││├─last1.h5
││├─readme.txt
││└─train.zip
││
│├─公开课-卷积神经网络.pdf
│└─最落地的图像识别案例.mp4
│
├─【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
│├─公开课-论文&代码&课件
││├─albert.pdf
││├─bertfamily.pptx
││├─BERT.pdf
││├─diy_bert.py
││├─elmo.pdf
││├─ernie-baidu.pdf
││├─ernie-qinghua.pdf
││├─gpt.pdf
││├─gpt2.pdf
││├─gpt3.pdf
││├─nezha.pdf
││├─roberta.pdf
││├─spanBert.pdf
││├─t5.pdf
││├─transformer-xl.pdf
││├─unilm.pdf
││└─xlnet.pdf
││
│└─BERT大家族讲解讲座回放.mp4
│
├─【讲座】NLP少样本困境破局之道--文本增强
│├─论文&课程PPT
││├─cbert.pdf
││├─Contextualaugment.pdf
││├─EDA.pdf
││├─LAMBADA.pdf
││├─UDA.pdf
││└─文本增强公开课.pptx
││
│└─文本增强.mp4
│
├─【讲座】彻底搞懂Googlebert模型
│├─attentionisallyouneed.pdf
│├─BERT.pdf
│├─bert介绍.pptx
│├─diy_bert.py
│├─R-bert关系抽取.pdf
│├─sentencebert.pdf
│└─彻底搞懂Googlebert模型.mp4
│
├─【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│├─知识图谱论文资源
││├─0643.pdf
││├─12484-55980-1-PB(1).pdf
││├─12484-55980-1-PB.pdf
││├─1606.04422.pdf
││├─1709.05453.pdf
││├─1711.04071.pdf
││├─1804.08217.pdf
││├─1811.00146.pdf
││├─1902.10197.pdf
││├─1904.09223.pdf
││├─1905.07129.pdf
││├─1906.05317.pdf
││├─1907.12412.pdf
││├─1909.01066.pdf
││├─1909.04164.pdf
││├─1909.05311.pdf
││├─1909.05855.pdf
││├─1909.08402.pdf
││├─1911.06136.pdf
││├─1911.07132.pdf
││├─1911.12753.pdf
││├─1912.00147.pdf
││├─1912.07491.pdf
││├─1912.09637.pdf
││├─2001.00461.pdf
││├─2002.00388.pdf
││├─2002.00388.pdf
││├─2003.02320.pdf
││├─2005.00206.pdf
││├─2009.02252v1.pdf
││├─2107.13349.pdf
││├─2107.13715.pdf
││├─3394486.3403323.pdf
││├─C16-1062.pdf
││├─cikm_2020_sun.pdf
││├─D16-1245.pdf
││├─D17-1123.pdf
││├─EMNLP-TACL5.pdf
││├─N18-2108.pdf
││├─P19-1226.pdf
││├─query2box_reasoning_over_knowl(1).pdf
││├─query2box_reasoning_over_knowl.pdf
││├─scarlini_etal_aaai2020.pdf
││└─知识图谱表示学习综述.pptx
││
│├─kgqa_base_on_sentence_match.rar
│├─从0到1带你构建知识图谱.mp4
│└─知识图谱公开课.pptx
│
├─【讲座】无中生有，fake图像！
│├─【PPT】随堂课程
││└─公开课-生成模型.pdf
││
│├─【代码】配套案例
││└─「随堂代码」GAN_minist.py
││
│└─【视频】生成模型
││
│└─无中生有，fake图像.mp4
│
├─【实战】入门图像识别
│├─【PPT】随堂课程
││├─图像识别-01PPT01-2
│││└─【19】图像识别.pptx
│││
││├─图像识别0203-PPT0203-2
│││├─【19】图像识别.pdf
│││└─【20】物体检测.pdf
│││
││├─【13】OpenCV算法解析.pptx
││└─【14】深度学习与神经网络.pptx
││
│├─【代码】配套案例
││├─图像识别-01代码01-1
│││├─Cifar
││││├─cifar_data
│││││├─cifar-10-batches-bin
││││││├─batches.meta.txt
││││││├─data_batch_1.bin
││││││├─data_batch_2.bin
││││││├─data_batch_3.bin
││││││├─data_batch_4.bin
││││││├─data_batch_5.bin
││││││├─readme.html
││││││└─test_batch.bin
││││││
│││││└─cifar-10-binary.tar.gz
│││││
││││├─cifar-10.py
││││└─Cifar10_data.py
││││
│││├─VGG16-tensorflow
││││├─__pycache__
│││││├─utils.cpython-36.pyc
│││││└─utils.cpython-37.pyc
│││││
││││├─model
│││││└─vgg_16.ckpt
│││││
││││├─nets
│││││├─__pycache__
││││││├─vgg16.cpython-36.pyc
││││││└─vgg16.cpython-37.pyc
││││││
│││││└─vgg16.py
│││││
││││├─test_data
│││││├─dog.jpg
│││││└─table.jpg
│││││
││││├─demo.py
││││├─synset.txt
││││└─utils.py
││││
│││├─AlexNet-Keras-master.rar
│││└─train.zip
│││
││├─图像识别0203-代码0203-1
│││├─inceptionV3_tf
││││├─elephant.jpg
││││├─inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
││││└─inceptionV3.py
││││
│││├─mobilenet
││││├─elephant.jpg
││││├─mobilenet.py
││││└─mobilenet_1_0_224_tf.h5
││││
│││└─resnet50_tf
││││
│││├─bike.jpg
│││├─elephant.jpg
│││├─resnet50.py
│││└─resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│││
││├─最小二乘法
│││├─Leastsquares.py
│││└─train_data.csv
│││
││├─DCT.py
││├─Hash.py
││├─Hash_all.py
││├─Hash_素材生成.py
││├─lenna_noise.png
││├─PHash.py
││└─ransac.py
││
│└─【视频】图像识别
││
│├─CNN图像识别01.mp4
│├─CNN图像识别02.mp4
│├─CNN图像识别03.mp4
│├─OpenCV.mp4
│├─RANSAC.mp4
│├─哈希算法.mp4
│├─深度学习与神经网络.mp4
│└─最小二乘法.mp4
│
├─【实战】主流深度学习框架
│├─【PPT】随堂课程
││├─从零开始训练网络.pptx
││├─卷积神经网络.pptx
││└─深度学习开源框架.pptx
││
│├─【代码】配套案例
││├─代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip
││└─代码(解压密码：badouai)深度学习.zip
││
│└─【视频】深度学习框架
││
│├─从零开始训练网络01.mp4
│├─从零开始训练网络02.mp4
│├─从零开始训练网络03.mp4
│├─从零开始训练网络04.mp4
│├─卷积神经网络04.mp4
│├─深度学习开源框架.mp4
│├─深度学习开源框架01.mp4
│├─深度学习开源框架02.mp4
│├─深度学习开源框架03.mp4
│└─推理和训练.mp4
│
├─【实战】最火的行人目标检测
│├─yolo3-tensorflow-master.rar
│├─公开课-yolo.pdf
│└─最火的车辆行人检测.mp4
│
└─01、最新保姆级计算机视觉学习路线
│
├─【1】初入人工智能
│├─PPT
││├─【01】开学典礼.pdf
││└─【02】计算机视觉简介.pdf
││
│└─视频
││
│├─【1.1】开学典礼.mp4
│├─【1.2】初入人工智能.mp4
│├─【1.3】机器学习&深度学习.mp4
│└─【1.4】计算机视觉.mp4
│
├─【2】数学基础&数字图像
│├─PPT
││├─【03】机器学习涉及的数学基础.pdf
││└─【04】数字图像.pdf
││
│├─代码
││├─bilinearinterpolation.py
││├─lenna.png
││├─nearestinterp.py
││└─test_image_gray.py
││
│└─视频
││
│├─【2.1】数学基础1.mp4
│├─【2.2】数学基础2.mp4
│├─【2.3】数字图像.mp4
│└─【2.4】插值算法.mp4
│
├─【3】数字图像&特征提取
│├─PPT
││└─【05】特征选择与特征提取.pdf
││
│├─代码
││├─HistogramEqualization.py
││├─histogram.py
││├─PCA.py
││├─PCA_numpy.py
││├─PCA_numpy_detail.py
││└─PCA_sklearn.py
││
│└─视频
││
│├─【3.1】直方图均衡化.mp4
│├─【3.2】卷积&滤波.mp4
│├─【3.3】特征选择.mp4
│└─【3.4】PCA.mp4
│
├─【4】边缘检测&相机模型
│├─PPT
││├─【06】边缘提取.pdf
││└─【07】相机模型.pdf
││
│├─代码
││├─canny.py
││├─canny_detail.py
││├─canny_track.py
││├─photo1.jpg
││├─sobel_laplace_canny.py
││├─warpMatrix.py
││└─透视变换.py
││
│└─视频
││
│├─【4.1】边缘检测.mp4
│├─【4.2】canny.mp4
│├─【4.3】相机模型.mp4
│└─【4.4】透视变换.mp4
│
├─【5】立体视觉&图像聚类
│├─PPT
││├─【08】立体视觉.pdf
││├─【09】点云模型.pdf
││└─【10】图像聚类算法.pdf
││
│├─代码
││├─K-Means.py
││├─K-Means_athlete.py
││├─K-Means_RGB.py
││├─层次聚类.py
││└─密度聚类.py
││
│└─视频
││
│├─【5.1】立体视觉-双目系统.mp4
│├─【5.2】点云模型.mp4
│├─【5.3】Kmeans.mp4
│└─【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4
│
├─【6】图像滤波&SIFT
│├─PPT
││├─【11】图像滤波器.pdf
││└─【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf
││
│├─代码
││├─iphone1.png
││├─iphone2.png
││├─SIFT_关键点.py
││├─SIFT_特征匹配.py
││├─高斯噪声.py
││├─椒盐噪声.py
││└─噪声.py
││
│└─视频
││
│├─【6.1】图像噪声.mp4
│├─【6.2】图像增强.mp4
│├─【6.3】SIFT1.mp4
│└─【6.4】SIFT2.mp4
│
└─【7】OpenCV&深度学习
│
├─PPT
│├─【13】OpenCV算法解析.pdf
│└─【14】深度学习与神经网络.pdf
│
├─代码
│├─最小二乘法
││├─Leastsquares.py
││└─train_data.csv
││
│├─Hash.py
│├─lenna.png
│├─lenna_noise.png
│└─ransac.py
│
└─视频
│
├─【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4
├─【7.2】Ransac.mp4
├─【7.3】哈希算法.mp4
└─【7.4】神经网络.mp4
