智能驾驶高阶应用-机器视觉企业级超前沿开发实战课程

二溜子

课程简介：
1 B( y. j, k" k9 d( W% F       机器视觉CV企业级超前沿开发实战课程，融入了智能驾驶的高级应用实战技术。从机器学习，深度学习，再到机器智能视觉，整体课程容的前瞻性和难度是非常具有挑战的，需要同学们有非常深厚的技术功底，和攻坚克难的毅力才能完全的掌握精髓。课程在理论分析和实践上都很有深度，在课程的体系构建上也更有深度，同时结合了最新的应用级项目，这样更能够快速的满足实际应用中的挑战与难题。
, b: u# D% z9 t8 W* U5 z" c1 K
课程目录：
├──course.simulator  
( G, n7 h; \% Q; @7 C|   ├──beta-simulator-linux.zip  113.85M
|   ├──beta-simulator-mac.zip  117.47M
: N8 I9 i' o) T3 G7 O|   └──beta-simulator-windows.zip  102.28M
└──CV计算机视觉集训营（视频）  
+ Y$ x( }  o7 a|   ├──1 任务1：机器学习、深度学习简介[.mp4  23.93M
|   ├──10 任务10：问答环节[.mp4  57.00M
|   ├──11 任务11：环境安装[.mp4  106.82M
|   ├──12 任务12：二元分类问题[.mp4  32.50M
" s- x$ v, c1 l$ ~) g|   ├──13 任务13：逻辑函数[.mp4  32.13M
3 {& P' O* o3 b. u% U6 O5 Y' _2 \|   ├──14 任务14：指数与对数 、逻辑回归[.mp4  43.68M
|   ├──15 任务15：示例[.mp4  84.02M
|   ├──16 任务16：损失函数[.mp4  59.35M
|   ├──17 任务17：损失函数推演[.mp4  83.23M
|   ├──18 任务18：梯度下降法[.mp4  104.82M
|   ├──19 任务19：应用[.mp4  110.33M
|   ├──2 任务2：深度学习的发展历史[.mp4  23.12M
2 H  x8 [: w; O/ F/ C. f( F/ ^|   ├──3 任务3：现代深度学习的典型例子[.mp4  18.71M
6 W' ~5 L* o. z: B# X. z! f|   ├──4 任务4：深度学习在计算机视觉中的应用[.mp4  24.34M
|   ├──5 任务5：深度学习的总结[.mp4  10.51M
|   ├──6 任务6：开发环境的配置, Pythn, Nupy, Kas入门教程[.mp4  46.95M
" V6 D$ ], {1 P|   ├──7 任务7：GPU驱动程序安装[.mp4  17.71M
( v& ]# F% W& h7 h|   ├──8 任务8：CUDA的安装[.mp4  21.36M
|   ├──9 任务9：uDNN的安装, Tnsf, PyTh的GPU测试[.mp4  31.35M
6 ~" {0 l" B2 C# e; p|   ├──任务100：道路行车道检测代码讲解[.mp4  132.51M
* G6 l* ^% S: w; R! d|   ├──任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测[.mp4  69.88M
2 ]* b1 y4 x& O7 k|   ├──任务102：项目介绍[.mp4  25.87M
- V1 V/ e; W2 M; F|   ├──任务103：交通指示牌识别的简介[.mp4  28.69M
|   ├──任务104：交通指示牌识别课程的编程任务[.mp4  27.56M
|   ├──任务105：如何分析数据 (utpy 的详细介绍)[.mp4  70.55M
|   ├──任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)01[.mp4  88.95M
|   ├──任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)02[.mp4  157.16M
7 \* [/ {9 b4 ^  z" [, E|   ├──任务108：色彩空间转换[.mp4  51.87M
  q$ b) z+ J3 r" q; _1 N|   ├──任务109：直方图均衡[.mp4  80.65M
9 k5 }1 X  ]4 n|   ├──任务110：图像标准化[.mp4  45.77M
* F. f$ e0 g: Q4 m|   ├──任务111：使用IaDataGnat做图像增强[.mp4  51.46M
|   ├──任务112：作业上传的要求[.mp4  16.78M
|   ├──任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型[.mp4  28.89M
* Z9 a6 y* Y" M5 S* q' K, {+ O|   ├──任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型[.mp4  68.98M
|   ├──任务115：卷积神经网络的数学原理01[.mp4  37.79M
|   ├──任务116：卷积神经网络的数学原理02[.mp4  75.41M
8 A: B- u& d% B2 ~/ U- v. Q2 N|   ├──任务117：深度学习调参-直播-01[.mp4  55.54M
|   ├──任务118：深度学习调参-直播-02[.mp4  45.48M
3 {8 k+ m" y0 J- V2 N|   ├──任务119：深度学习调参-直播-03[.mp4  55.60M
! N2 c9 `0 a: u! F) y; [0 c|   ├──任务120：卷积层的启发[.mp4  16.54M
9 H6 z$ G( |# T|   ├──任务121：卷积层的定量分析[.mp4  17.25M
|   ├──任务122：单通道输入 单通道输出的卷积层的实例[.mp4  12.04M
8 w+ N( n- m1 J5 d' f" }; d|   ├──任务123：多通道输入 多通道输出的卷积层的实例[.mp4  12.13M
' p+ h- F) @( v4 P/ d9 T# I' \: O5 n|   ├──任务124：池化层的原理 定量分析[.mp4  9.49M
|   ├──任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较[.mp4  22.97M
% }& c+ Y& q5 p  b3 v0 t1 I9 V|   ├──任务126：卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用[.mp4  25.62M
# w  k* r( R+ A4 {3 E9 @: i) `: @  C|   ├──任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾[.mp4  11.30M
|   ├──任务128：AxNt的结构分析[.mp4  8.75M
+ _) C; U. V7 Y$ t( W  [/ D1 h|   ├──任务129：ZFNt的结构分析[.mp4  8.17M
$ V8 F8 W3 ^& t8 c' Z  n* ]' T& A' t|   ├──任务130：VGG的结构分析[.mp4  8.51M
|   ├──任务131：GNt Inptn的结构分析[.mp4  12.08M
, V. A: u0 d, H2 n|   ├──任务132：Inptn V3的结构分析[.mp4  43.76M
|   ├──任务133：RsNt的结构分析[.mp4  40.47M
5 {  B- @5 f- m% q/ a: {& f3 b6 F|   ├──任务134：RsNt的代码实现[.mp4  154.16M
& ]# y' Q( m6 M% V* Z! B: `|   ├──任务135：基于内容的图像搜索理论基础[.mp4  29.34M
4 `+ L- Q; I- z4 Z) \1 t, W9 a  R|   ├──任务136：基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现[.mp4  203.80M
|   ├──任务137：使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用[.mp4  18.28M
|   ├──任务138：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-01[.mp4  164.03M
- I/ \7 A! r' n5 W|   ├──任务139：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-02[.mp4  202.69M
|   ├──任务140：项目介绍[.mp4  15.10M
|   ├──任务141：自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识[.mp4  33.42M
7 P" a7 h' V) U% k) J|   ├──任务142：如何收集训练数据[.mp4  35.73M
1 `; Q' g4 k) X; L|   ├──任务143：理解分析训练数据[.mp4  25.73M
# B2 D/ F: j- h/ x|   ├──任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解[.mp4  181.48M
|   ├──任务145：提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化[.mp4  38.69M
|   ├──任务146：探索数据01[.mp4  39.45M
|   ├──任务147：探索数据02[.mp4  15.18M
% ~7 M1 e( @1 `) P# E|   ├──任务148：图像增强01[.mp4  62.69M
|   ├──任务149：图像增强02[.mp4  11.45M
|   ├──任务150：解决数据不平衡的问题 DataGnat的应用[.mp4  18.01M
|   ├──任务151：网络结构实例[.mp4  8.60M
|   ├──任务152： 图像增强部分的代码讲解[.mp4  99.53M
$ m0 T5 T9 U6 D( V|   ├──任务153：DataGnat部分的代码讲解[.mp4  64.10M
|   ├──任务154：网络结构实现部分的代码讲解[.mp4  84.23M
|   ├──任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法[.mp4  9.73M
% I. o7 ]+ F- A& q  X. i* S4 f) Q|   ├──任务156：使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解[.mp4  69.92M
|   ├──任务157：模拟器自动驾驶的展示[.mp4  75.24M
  r3 j! `( j4 S9 T$ f  e|   ├──任务158：通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题[.mp4  63.97M
|   ├──任务159：如何安装Pythn 连接模拟器的Pythn 库[.mp4  22.22M
|   ├──任务160：nds 下面使用自动驾驶模拟器的教程[.mp4  46.39M
|   ├──任务161：a 下面使用自动驾驶模拟器的教程[.mp4  33.51M
|   ├──任务162：目标识别综述[.mp4  37.65M
5 A9 n8 x- O. k8 j% C|   ├──任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别[.mp4  31.28M
. T+ ^# @/ c1 B* c2 F1 @# x|   ├──任务164：Nn-Max Suppssn IU 和 Had Natv Mnn[.mp4  82.86M
" w0 c5 ?3 L( ^$ r( Q8 H|   ├──任务165：R-CNN的工作原理[.mp4  129.64M
|   ├──任务166：R-CNN中的边界框(Bundn Bx)预测原理[.mp4  24.09M
/ b  ~; k, C/ j! w; W|   ├──任务167：R-CNN的不足之处[.mp4  4.32M
|   ├──任务168：Fast R-CNN详解[.mp4  39.99M
% P( d6 h4 o% m( ~8 o% t/ V4 a|   ├──任务169：Fast R-CNN Rn Ppsa Ntk[.mp4  37.13M
|   ├──任务170：R-CNN Fast R-CNN Fast R-CNN的总结[.mp4  23.02M
8 N0 |* v1 X! ?% B|   ├──任务171：目标识别 R-CNN家族的回顾[.mp4  22.38M
|   ├──任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较[.mp4  32.95M
6 l8 T( k9 z  [; a|   ├──任务173：SSD的网络结构(1)[.mp4  130.74M
2 y# `, N5 ~4 }+ b|   ├──任务173：SSD的网络结构[.mp4  130.74M
+ C2 V2 B, @4 h9 i! Z|   ├──任务174：如何使用卷积作为最后的预测层[.mp4  13.87M
|   ├──任务175：SSD的训练过程[.mp4  53.42M
! A  d! l! j# p|   ├──任务176：SSD的实验结果分析[.mp4  24.09M
6 R; f6 C0 h2 M9 w|   ├──任务177：VGG16到SSD网络的演化 L2Nazatn层的实现[.mp4  131.49M
. q  N( c- g' e* _. R|   ├──任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atus卷积层的原理[.mp4  13.63M
|   ├──任务179：使用卷积作为最后的预测层详解[.mp4  17.41M
% R5 E8 a. |4 z8 ~* q9 ]3 h|   ├──任务180：SSD定位损失函数详解[.mp4  35.31M
4 U/ G% O/ J; _( J|   ├──任务181：SSD中Anh尺寸 宽高比 中心位置的确定[.mp4  10.25M
/ f6 }  W: L0 G9 {) q) H1 [2 Q|   ├──任务182：SSD中分类损失函数详解[.mp4  11.60M
# X5 ~4 W/ k3 B) t, i; X|   ├──任务183：Nn-Max Suppssn的原理[.mp4  12.90M
4 b3 K0 N. A/ F1 r; p|   ├──任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结[.mp4  12.17M
|   ├──任务185：图像分割简介[.mp4  36.55M
( P# j* w) k  y( s* e|   ├──任务186：基于深度学习的图像分割U-Nt的原理[.mp4  79.40M
|   ├──任务187：Tanspsd Cnvutn原理与运用[.mp4  122.99M
|   ├──任务188：U-Nt的代码讲解[.mp4  71.10M
$ f: `( p/ |6 p( l. m* d|   ├──任务189：图像生成的原理[.mp4  10.27M
0 h! [" e5 L- X5 c" H) \$ D- E* U|   ├──任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解[.mp4  84.29M
. ~& _$ }: `; s% f0 x! o3 g|   ├──任务191：图像风格转移的原理[.mp4  38.25M
3 [" \! `3 q  q" e# T1 r5 G|   ├──任务192：使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解[.mp4  52.41M
9 n) j0 t8 V6 n|   ├──任务193：SSD的原理回顾[.mp4  47.70M
|   ├──任务194：编程项目的训练数据介绍[.mp4  58.73M
|   ├──任务195：对SSD模型对产生Anh有影响的参数讲解[.mp4  134.63M
|   ├──任务196：对候选框精选处理有影响的参数讲解[.mp4  49.65M
0 `& L  n" Z% o9 T* A|   ├──任务197：对输入模型参数的合法性检测和转换[.mp4  28.30M
+ {& l- x; Y- k/ Q|   ├──任务198：具有7层的SSD的网络结构讲解[.mp4  147.82M
6 Q% F4 A8 h: l2 p+ i1 L( U|   ├──任务199：编译模型, 使用模型做预测[.mp4  180.42M
|   ├──任务200：SSD解码的实现[.mp4  111.39M
+ d5 \5 j- K/ s) y4 p+ U|   ├──任务201：帮助函数IU, 坐标转换, SSD损失函数, Nn-Max-Suppssn的实现[.mp4  227.60M
|   ├──任务202：二值化神经网络的简介[.mp4  37.17M
/ ?: w: K* N* K0 B0 l0 s|   ├──任务203：二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理[.mp4  16.29M
|   ├──任务204：二值化网络的训练算法[.mp4  145.29M
# H3 Z8 z; q6 V& r|   ├──任务205：二值化网络的实验结果[.mp4  22.56M
' n2 i0 z  P9 R8 O* i2 U|   ├──任务206：二值化全连接网络的代码讲解[.mp4  46.54M
2 I, j1 Q; }! f" o$ Y  E|   ├──任务207：DputNSa层的实现[.mp4  23.57M
|   ├──任务208：BnayDns层的实现[.mp4  61.52M
|   ├──任务209：二值化卷积神经网络的代码讲解[.mp4  48.48M
|   ├──任务20：直播答疑[.mp4  19.46M
) b) h+ A% U- P|   ├──任务210：项目作业要求[.mp4  22.56M
|   ├──任务211：神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性[.mp4  207.58M
|   ├──任务212：MNt, Dpths Spa Cnvutn的原理计算量分析[.mp4  56.94M
8 q2 y, C3 S4 H3 I) j|   ├──任务213：ShuffNt, Gup Cnvutn, Chann Shuff的原理[.mp4  53.38M
2 l4 W3 D/ J0 |7 y. ]|   ├──任务214：EffNt, Spata Spa Cnvutn的原理计算量分析和实验效果[.mp4  167.50M
) \$ D' p9 s' z9 l* L: G  R|   ├──任务215：htht-ntk答疑时间[.mp4  20.58M
|   ├──任务216：回顾EffNt的原理[.mp4  31.29M
|   ├──任务217：EffNt的代码讲解[.mp4  75.69M
|   ├──任务218：On-Sht Lann 的意义和工作原理[.mp4  23.76M
7 `; T3 m/ u; [|   ├──任务219：用于On-Sht Lann 的Sas 深度神经网络的介绍[.mp4  21.66M
) d' o* i+ w6 S+ H7 K|   ├──任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析[.mp4  65.07M
|   ├──任务220：Sas 深度神经网络的实验和结果分析[.mp4  65.27M
|   ├──任务221：Tanspsd Cnvutn 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现[.mp4  34.19M
% n' ?  y$ B1 T|   ├──任务222：Tanspsd Cnvutn 的梯度推导[.mp4  22.09M
- ?) j/ a7 J7 k& S0 {( v4 v. G1 b|   ├──任务223：将卷积核转换为Tptz Matx用于矩阵乘法实现Tanspsd[.mp4  37.83M
|   ├──任务224：同学对课程的效果反馈调查[.mp4  322.29M
  {. ~0 f! [' k  x  H|   ├──任务225：使用 Sas 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍[.mp4  72.23M
- D: T+ k6 W6 U|   ├──任务226：PyTh 基础教程[.mp4  47.81M
" @+ B) i; Y) ?|   ├──任务227：Sas On-Sht ann 知识回顾[.mp4  14.32M
|   ├──任务228：使用 PyTh thvsn 库高效读取数据[.mp4  70.91M
6 Z# b) l% `2 m# o6 S: H|   ├──任务229：使用 PyTh 定义 Sas 网络结构[.mp4  49.42M
" \# E, z/ I" Q- T  G8 d: n|   ├──任务22：使用PyCha Kas建立深度网络模型[.mp4  257.79M
& u" r+ b/ m1 }|   ├──任务230：使用 PyTh 写训练网络的代码[.mp4  86.85M
( [+ w- r* \6 {/ K& ?; N* b+ r- X|   ├──任务231：使用 PyTh 写测试网络的代码[.mp4  82.29M
|   ├──任务23：数据预处理 数据增强[.mp4  62.67M
8 A9 N( O; Q" q% K) F9 j9 b|   ├──任务24：建立BathGnat高效读取数据[.mp4  105.62M
|   ├──任务25：训练网络 保存训练的中间过程数据[.mp4  139.63M
|   ├──任务26：查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合[.mp4  46.22M
|   ├──任务27：神经网络分类问题的经典数据（集鸢尾花数据集）介绍，神经网络Pythn库Kas的介绍[.mp4  81.20M
|   ├──任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集， 使用LaEnd对类别标签进行编码[.mp4  38.26M
|   ├──任务29：使用Kas创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络[.mp4  135.24M
|   ├──任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能[.mp4  70.11M
7 |0 n/ f$ A- d" L4 A, _|   ├──任务31：神经网络数学原理（1）： 神经网络的结点，权值，激活函数[.mp4  60.37M
& W+ S5 o$ j$ a|   ├──任务32：神经网络数学原理（2）： 神经网络的前馈（Fd Fad）算法[.mp4  48.14M
|   ├──任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Fd Fad）算法续，Sftax层的数值问题[.mp4  45.97M
, B7 v+ T( h: j5 r|   ├──任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法[.mp4  55.20M
|   ├──任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续[.mp4  64.39M
4 H3 }: x) K  ]3 K( r" P* [" z2 C|   ├──任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）[.mp4  75.67M
; _' }; z4 @6 k- t3 J7 O|   ├──任务37：神经网络数学原理（7）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）续[.mp4  68.19M
8 p: T7 {4 h* \" f|   ├──任务38：NuaNtkLss-直播01[.mp4  69.63M
|   ├──任务39：NuaNtkLss-直播02[.mp4  60.67M
* y) l& z4 h: i( d' E. w8 f) p|   ├──任务40：NuaNtkLss-直播03[.mp4  107.72M
7 h6 ?) g6 N: n- k5 s|   ├──任务41：梯度消亡[.mp4  56.25M
& w9 W: ?' Z  w) W3 w|   ├──任务42：梯度消亡问题分析[.mp4  61.27M
|   ├──任务43：梯度消亡解决方案[.mp4  43.84M
|   ├──任务44：过拟合[.mp4  55.02M
* n8 W1 X, S$ H) G|   ├──任务45：DpOut 训练[.mp4  38.04M
|   ├──任务46：正则化[.mp4  25.16M
0 ?5 V* b( z4 s5 U|   ├──任务47：最大范数约束 神经元的初始化[.mp4  57.90M
|   ├──任务48：作业讲解与答疑-01[.mp4  98.23M
|   ├──任务49：作业讲解与答疑-02[.mp4  85.29M
|   ├──任务50：为什么需要递归神经网络？[.mp4  28.10M
# e1 F5 o$ C( O7 E) v% q+ p|   ├──任务51：递归神经网络介绍[.mp4  140.55M
! v) b9 [0 A1 ^|   ├──任务52：语言模型[.mp4  102.77M
+ W5 B0 ^; n3 o( n|   ├──任务53：RNN的深度[.mp4  19.72M
|   ├──任务54：梯度爆炸和梯度消失[.mp4  141.54M
|   ├──任务55：Gadnt Cppn[.mp4  38.89M
|   ├──任务56：LSTM的介绍[.mp4  89.60M
" K$ n" f" E  M|   ├──任务57：LSTM的应用[.mp4  56.57M
( [3 k3 V3 I: y# g3 y|   ├──任务58：B-Dtna LSTM[.mp4  48.06M
6 H  ~% k- L4 i! Y& P|   ├──任务59：Gatd Runt Unt[.mp4  52.16M
|   ├──任务60：机器翻译[.mp4  40.33M
% a1 I1 N! ?1 R0 Y5 I3 F) C|   ├──任务61：Mutda Lann[.mp4  66.89M
|   ├──任务62：Sq2Sq模型[.mp4  131.29M
|   ├──任务63：回顾RNN与LSTM[.mp4  20.76M
|   ├──任务64：Attntn f Ia Captnn[.mp4  102.70M
  A) S' b, l( P" d" M; _" e* _|   ├──任务65：Attntn f Mahn Tansatn[.mp4  46.01M
|   ├──任务66：Sf-Attntn[.mp4  51.71M
1 I- j" s8 @3 a( S: k|   ├──任务67：Attntn总结[.mp4  20.16M
|   ├──任务68：nua ntk ptz直播-01[.mp4  112.62M
6 D8 y+ O9 |0 k0 @2 E  b( u|   ├──任务69：nua ntk ptz直播-02[.mp4  75.50M
; f9 B; q$ f; s5 @/ }, M! U( h|   ├──任务70：nua ntk ptz直播-03[.mp4  143.79M
|   ├──任务71：项目介绍[.mp4  26.94M
|   ├──任务72：看图说话任务一-01[.mp4  40.11M
|   ├──任务73：看图说话任务一-02[.mp4  35.51M
|   ├──任务74：看图说话任务一-03[.mp4  57.92M
|   ├──任务75：任务介绍[.mp4  36.37M
|   ├──任务76：如何实现 ad__as_np_aay 这个函数[.mp4  16.52M
' O3 S( z; `+ l" S. G|   ├──任务77：如何实现“ad_v16_d”函数[.mp4  27.36M
* u6 j! [# g  J! O  H|   ├──任务78：如何实现“xtat_fatus”函数[.mp4  34.80M
|   ├──任务79：创建Tknz01[.mp4  20.89M
8 Y: b7 [& q; R2 ?3 K0 W: G|   ├──任务80：创建Tknz02[.mp4  62.38M
|   ├──任务81：产生模型需要的输入数据01[.mp4  77.24M
|   ├──任务82：产生模型需要的输入数据02[.mp4  56.68M
|   ├──任务83：任务的概述[.mp4  16.62M
|   ├──任务84：Input Eddn和Dput层介绍[.mp4  64.29M
|   ├──任务85：LSTM Add层的介绍[.mp4  29.31M
|   ├──任务86：如何训练模型[.mp4  65.14M
|   ├──任务87：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数01[.mp4  22.74M
" Z$ Y0 G, g5 n& `) B|   ├──任务88：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数02[.mp4  114.67M
4 X, j8 i; A2 n; h5 _, V& w|   ├──任务89：如何调用nat_aptn函数[.mp4  32.11M
/ X9 Y4 e6 }6 P|   ├──任务90：如何评价标题生成模型的性能[.mp4  86.93M
|   ├──任务91：读取和显示数字图像[.mp4  35.91M
|   ├──任务92：数字图像大小缩放[.mp4  37.26M
|   ├──任务93：数字图像直方图均衡[.mp4  35.03M
0 Q% {, \: K5 B& _) P( u) ?. t|   ├──任务94：图像去噪声[.mp4  43.60M
# I' i& z9 h$ m+ \$ Y|   ├──任务95：图像边缘检测[.mp4  47.38M
4 w. m- P9 ]8 F- c3 @$ C|   ├──任务96：图像关键点检测[.mp4  11.74M
|   ├──任务97：道路行车道检测简介[.mp4  17.72M
|   ├──任务98：Canny边缘检测[.mp4  31.40M
3 \8 w' t9 {9 x( D|   └──任务99：霍夫变换用于直线检测[.mp4  55.64M
: m' e$ X& G  h: K6 ]! ~# \' G- b- p
5 v* Z3 [& P% l7 V. N& E资源下载地址和密码（百度云盘）：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide] 百度网盘信息回帖可见

9 {# g! D8 R* H+ E- r
* {) G( t3 Y( l  U
5 G# ~; L' s8 F5 P9 n1 K5 R  I; e本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】

风中的胡杨

机器视觉CV企业级超前沿开发实战课程，融入了智能驾驶的高级应用实战技术。从机器学习，深度学习，再到机器智能视觉，整体课程容的前瞻性和难度是非常具有挑战的，需要同学们有非常深厚的技术功底，和攻坚克难的毅力才能完全的掌握精髓。课程在理论分析和实践上都很有深度，在课程的体系构建上也更有深度，同时结合了最新的应用级项目，这样更能够快速的满足实际应用中的挑战与难题。

用户已注销

强烈支持楼主ing……

寒江客

强烈支持楼主ing……

未来调皮

强烈支持楼主ing……

海刚

淡定，淡定，淡定……

猿形业务

无回帖，不论坛，这才是人道。

无花果汁

激动人心，无法言表！

呦呦妈妈

强烈支持楼主ing……

王骥骏

看到这帖子真是高兴！