fxw0450-三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期【VIP专享】

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三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期【VIP专享】



——/三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期（Kant老师）/
├──0、三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期（Kant老师）  
|   ├──01_04次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  106.39M
|   ├──02_03次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  93.20M
|   ├──03_02次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  105.53M
|   ├──04_01次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  102.21M
|   ├──05_开班-三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  65.63M
|   ├──06_06次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  102.24M
|   └──07_05次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究.mp4  106.09M
├──1、05【kaggle】3D图像重建匹配挑战赛  
|   ├──10_【06课】比赛复盘(直播2023-08-03).mp4  783.02M
|   ├──1_【必看】课前须知.html  11.63kb
|   ├──2_打造舒适的AI开发环境--软件篇2-3.mp4  445.23M
|   ├──3_打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4  387.33M
|   ├──4_打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4  327.41M
|   ├──5_【01课】2022图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（一）(直播2023-05-19).mp4  742.25M
|   ├──6_【02课】2022图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（二）(直播2023-05-26).mp4  628.67M
|   ├──7_【03课】2022图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（三））(直播2023-05-31).mp4  479.55M
|   ├──8_【04课】新赛baseline讲解(直播2023-06-04).mp4  827.15M
|   └──9_【05课】2023图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（一））(直播2023-06-19).mp4  384.51M
├──2、科研方法论研修班（全额版）  
|   ├──10_【4月11日】第九节：论文修改和审稿反馈(直播2024-04-11).mp4  296.66M
|   ├──11_【4月16日】第十节：学术发表和学术生涯规划(直播2024-04-16).mp4  278.78M
|   ├──12_【4月18日】第十一节：老师点评、自我评价与答疑(直播2024-04-18).mp4  342.92M
|   ├──1_课件资料.html  0.52kb
|   ├──2_【3月12日】第一节：导论和学术科研概述(直播2024-03-12).mp4  452.04M
|   ├──3_【3月14日】第二节：研究主题选择和问题定义(直播2024-03-14).mp4  540.47M
|   ├──4_【3月19日】第三节：文献综述和相关工作(直播2024-03-19).mp4  500.41M
|   ├──5_【3月21日】第四节：实验设计和数据收集(直播2024-03-21).mp4  468.13M
|   ├──6_【3月26日】第五节：算法和模型选择(直播2024-03-26).mp4  293.38M
|   ├──7_【3月28日】第六节：实验实施和结果分析(直播2024-03-28).mp4  322.30M
|   ├──8_【4月2日】第七节：论文写作和结构学术(直播2024-04-02).mp4  361.88M
|   └──9_【4月9日】第八节：论文讨论和贡献(直播2024-04-09).mp4  377.20M
├──3、02 Python · AI&数据科学入门  
|   ├──10_第五章-程序控制结构.mp4  105.31M
|   ├──11_【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4  33.72M
|   ├──12_第六章-函数-面向过程的编程.mp4  163.10M
|   ├──13_【作业讲解】第六章：函数.mp4  60.25M
|   ├──14_第七章-类-面向对象的编程.mp4  101.26M
|   ├──15_【作业讲解】第七章：类.mp4  40.29M
|   ├──16_第八章-文件、异常和模块.mp4  152.98M
|   ├──17_【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4  16.41M
|   ├──18_第九章-有益的探索.mp4  158.78M
|   ├──19_【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4  38.57M
|   ├──1_【资料合集】代码、数据及课件下载地址.html  1.35kb
|   ├──20_第十章-Python标准库.mp4  113.29M
|   ├──21_【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4  19.02M
|   ├──22_第十一章-科学计算库—Numpy应用.mp4  103.91M
|   ├──23_【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4  219.70M
|   ├──24_第十二章-Pandas库.mp4  187.64M
|   ├──25_【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4  203.79M
|   ├──26_第十三章-Matplotlib.mp4  126.60M
|   ├──27_【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4  260.47M
|   ├──28_第十四章-Sklearn常规用法.mp4  72.58M
|   ├──29_【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4  334.61M
|   ├──2_第一章-绪论和环境配置.mp4  56.00M
|   ├──30_第十五章-再谈编程.mp4  90.97M
|   ├──3_【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4  228.98M
|   ├──4_第二章-Python-基本语法元素.mp4  147.03M
|   ├──5_【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4  381.40M
|   ├──6_第三章-基本数据类型.mp4  117.02M
|   ├──7_【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4  439.93M
|   ├──8_第四章-组合数据类型.mp4  119.98M
|   └──9_【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4  591.05M
├──4、03深度学习PyTorch框架班  
|   ├──10_【第一周】计算图与动态图机制.mp4  59.30M
|   ├──11_【第一周】autograd与逻辑回归.mp4  98.33M
|   ├──12_【第一周】作业讲解1.mp4  105.52M
|   ├──13_【第一周】作业讲解2.mp4  137.57M
|   ├──14_【第一周】作业讲解3.mp4  110.23M
|   ├──15_【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4  84.57M
|   ├──16_【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4  80.96M
|   ├──17_【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4  176.31M
|   ├──18_【第二周】学会自定义transforms方法.mp4  195.78M
|   ├──19_【第二周】作业讲解.mp4  393.26M
|   ├──1_【严正声明】盗版必究！.html  25.37kb
|   ├──20_【第三周】模型创建步骤与nn_Module.mp4  88.64M
|   ├──21_【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4  95.69M
|   ├──22_【第三周】nn网络层-卷积层.mp4  107.06M
|   ├──23_【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4  96.24M
|   ├──24_【第三周】作业讲解.mp4  223.34M
|   ├──25_【第四周】权值初始化.mp4  94.97M
|   ├──26_【第四周】损失函数（一）.mp4  161.04M
|   ├──27_【第四周】损失函数(二).mp4  166.41M
|   ├──28_【第四周】优化器optimizer的概念.mp4  101.97M
|   ├──29_【第四周】torch_optim_SGD.mp4  122.33M
|   ├──2_【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html  69.35kb
|   ├──30_【第四周】作业讲解.mp4  247.42M
|   ├──31_【第五周】学习率调整策略.mp4  132.57M
|   ├──32_【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4  62.01M
|   ├──33_【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4  112.97M
|   ├──34_【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4  174.08M
|   ├──35_【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4  129.63M
|   ├──36_【第五周】作业讲解.mp4  350.27M
|   ├──37_【第六周】正则化之weight_decay.mp4  89.82M
|   ├──38_【第六周】正则化之Dropout.mp4  83.80M
|   ├──39_【第六周】Batch-Normalization.mp4  128.81M
|   ├──3_【必看】训练营学习指南.html  22.41kb
|   ├──40_【第六周】Normalizaiton_layers.mp4  92.05M
|   ├──41_【第六周】作业讲解.mp4  290.79M
|   ├──42_【第七周】模型保存与加载.mp4  65.88M
|   ├──43_【第七周】模型finetune.mp4  94.62M
|   ├──44_【第七周】GPU的使用.mp4  104.73M
|   ├──45_【第七周】PyTorch常见报错.mp4  92.58M
|   ├──46_【第七周】作业讲解.mp4  141.12M
|   ├──47_【第八周】图像分类一瞥.mp4  144.48M
|   ├──48_【第八周】图像分割一瞥.mp4  180.07M
|   ├──49_【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4  126.49M
|   ├──4_【资料合集】课件及代码百度云盘下载地址.html  1.28kb
|   ├──50_【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4  229.44M
|   ├──51_【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4  160.12M
|   ├──52_【第九周】循环神经网络一瞥.mp4  102.81M
|   ├──5_【必看】深入浅出PyTorch.mp4  381.10M
|   ├──6_【第一周】PyTorch简介与安装.mp4  100.89M
|   ├──7_【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4  896.21M
|   ├──8_【第一周】张量简介与创建.mp4  173.89M
|   └──9_【第一周】张量操作与线性回归.mp4  100.53M
├──5、《机器学习》西瓜书训练营  
|   ├──10_【第二周】多元线性回归公式.mp4  249.81M
|   ├──11_【第二周】对数几率回归公式.mp4  256.78M
|   ├──12_【第二周】学习sklearn中逻辑回归算法.html  3.76kb
|   ├──13_【第二周】本周学习内容总结.html  2.30kb
|   ├──14_【第二周】【作业讲解】逻辑回归.mp4  315.76M
|   ├──15_【第三周】决策树的分裂准则.mp4  249.96M
|   ├──16_【第三周】决策树的剪枝和连续值处理.html  2.93kb
|   ├──17_【第三周】sklearn包中决策树算法的使用.html  3.53kb
|   ├──18_【第三周】本周学习任务简单总结.html  6.65kb
|   ├──19_【第三周】【作业讲解】决策树.mp4  184.95M
|   ├──1_【严正声明】盗版必究！.html  25.37kb
|   ├──20_【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解.mp4  129.08M
|   ├──21_【第四周】核函数和软间隔支持向量机.mp4  65.78M
|   ├──22_【第四周】sklearn包中svm算法的使用.html  3.71kb
|   ├──23_【第四周】本周学习任务简单总结.html  5.09kb
|   ├──24_【第四周】【作业讲解】SVM.mp4  797.78M
|   ├──25_【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯.mp4  353.44M
|   ├──26_【第五周】EM算法1.mp4  152.52M
|   ├──27_【第五周】EM算法2.mp4  184.73M
|   ├──28_【第五周】EM算法3.mp4  190.41M
|   ├──29_【第五周】sklearn包中的朴素贝叶斯算法的适用.html  3.09kb
|   ├──2_【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html  69.35kb
|   ├──30_【第五周】本周学习任务简单总结.html  4.30kb
|   ├──31_【第五周】【作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4  162.43M
|   ├──32_【第六周】神经网络结构.mp4  265.25M
|   ├──33_【第六周】sklearn包中神经网络的使用.html  3.57kb
|   ├──34_【第六周】本周学习任务简单总结.html  5.20kb
|   ├──35_【第六周】【作业讲解】神经网络.mp4  61.80M
|   ├──36_【第七周】经验误差与过拟合.html  2.95kb
|   ├──37_【第七周】评估方法.html  2.71kb
|   ├──38_【第七周】性能度量.html  2.19kb
|   ├──39_【第七周】sklearn包中模型评估方法的使用.html  3.66kb
|   ├──3_【必看】训练营学习指南.html  22.41kb
|   ├──40_【第七周】本周学习任务简单总结.html  6.58kb
|   ├──41_【第七周】【作业讲解】模型评估与选择.mp4  102.96M
|   ├──42_【第八周】深度学习初探.html  2.99kb
|   ├──43_【第八周】特征降维.html  2.47kb
|   ├──44_【第八周】特征选择.html  2.34kb
|   ├──45_【第八周】sklearn包中特征选择和降维算法的使用.html  3.66kb
|   ├──46_【第八周】本周学习任务简单总结.html  5.15kb
|   ├──47_【第八周】【作业讲解】特征选择.mp4  129.09M
|   ├──48_【第九周】集成学习.html  2.59kb
|   ├──49_【第九周】结合策略.html  2.13kb
|   ├──4_【资料合集】课件下载合集.html  0.43kb
|   ├──50_【第九周】实验-lightGBM的使用.html  2.80kb
|   ├──51_【第九周】本周学习任务简单总结.html  3.48kb
|   ├──52_【第九周】【作业讲解】k-means.mp4  221.59M
|   ├──53_【第十周】聚类.mp4  249.70M
|   ├──54_【第十周】HMM-1.mp4  432.51M
|   ├──55_【第十周】HMM-2.mp4  211.78M
|   ├──56_【第十周】HMM-3.mp4  131.94M
|   ├──57_【第十周】实验-sklearn-user-guide-2_3_2.html  2.79kb
|   ├──58_【第十周】本周学习任务简单总结.html  4.02kb
|   ├──59_【第十一周】任务与奖赏.html  2.01kb
|   ├──5_赠送的【机器学习实战】--导读课+全套作业讲解+python代码.html  0.56kb
|   ├──60_【第十一周】学习任务简单总结.html  4.90kb
|   ├──61_【达观杯nlp比赛】第一节课-了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备.mp4  222.91M
|   ├──62_【达观杯nlp比赛】第二节课-了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp4  318.16M
|   ├──63_【达观杯nlp比赛】第三节课-数据分析及处理.mp4  419.86M
|   ├──64_【达观杯nlp比赛】第四节课——Baseline实现.mp4  467.34M
|   ├──65_【达观杯nlp比赛】第五节课-验证集构建和交叉验证.mp4  509.14M
|   ├──6_【第一周】机器学习绪论.mp4  218.54M
|   ├──7_【第一周】本周学习任务简单总结.html  1.95kb
|   ├──8_【第二周】西瓜书公式推导学习指南.mp4  41.68M
|   └──9_【第二周】一元线性回归公式.mp4  198.63M
├──6、AI数学基础  
|   ├──10_【第一章-线性代数(上)】-8-矩阵的逆②.mp4  73.22M
|   ├──11_【第一章-线性代数(上)】-9-矩阵的逆③.mp4  59.65M
|   ├──12_【第二章-线性代数(下)】章节导读.mp4  20.16M
|   ├──13_【第二章-线性代数(下)】-1-矩阵的初等变换①.mp4  144.23M
|   ├──14_【第二章-线性代数(下)】-2-矩阵的初等变换②.mp4  52.40M
|   ├──15_【第二章-线性代数(下)】-3-矩阵的初等变换③.mp4  136.65M
|   ├──16_【第二章-线性代数(下)】-4-矩阵的初等变换④.mp4  55.87M
|   ├──17_【第二章-线性代数(下)】-5-矩阵的特征值与特征向量①.mp4  131.55M
|   ├──18_【第二章-线性代数(下)】-6-矩阵的特征值与特征向量②.mp4  89.17M
|   ├──19_【第二章-线性代数(下)】-7-矩阵的特征值与特征向量③.mp4  118.22M
|   ├──1_课件下载地址.html  0.61kb
|   ├──20_【第二章-线性代数(下)】-8-矩阵对角化以及二次型①.mp4  117.32M
|   ├──21_【第二章-线性代数(下)】-9-矩阵对角化以及二次型②.mp4  67.42M
|   ├──22_【第二章-线性代数(下)】-10-矩阵对角化以及二次型③.mp4  74.85M
|   ├──23_【第二章-线性代数(下)】-11svd分解的应用.mp4  126.86M
|   ├──24_【第三章-微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mp4  143.00M
|   ├──25_【第三章-微积分】-02-中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4  135.93M
|   ├──26_【第三章-微积分】-03-函数的凹凸性&函数的极值.mp4  269.34M
|   ├──27_【第三章-微积分】-04-不定积分.mp4  158.05M
|   ├──28_【第三章-微积分】-05-定积分.mp4  167.95M
|   ├──29_【第三章-微积分】-06-偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4  122.48M
|   ├──2_【第一章-线性代数(上)】章节导读.mp4  22.70M
|   ├──30_【第三章-微积分】-07-方向导数与梯度及其应用.mp4  301.30M
|   ├──31_【第三章-微积分】-08-多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4  211.21M
|   ├──32_【第三章-微积分】-09-矩阵的求导.mp4  240.84M
|   ├──33_【第三章-微积分】-10-矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4  283.08M
|   ├──34_【第四章-概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mp4  311.56M
|   ├──35_【第四章-概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4  224.80M
|   ├──36_【第四章-概率论】-03随机变量与多维随机变量.mp4  127.33M
|   ├──37_【第四章-概率论】-04期望与方差part1.mp4  114.72M
|   ├──38_【第四章-概率论】-05期望与方差part2.mp4  99.98M
|   ├──39_【第四章-概率论】-06参数的估计.mp4  132.48M
|   ├──3_【第一章-线性代数(上)】-1-矩阵及其基本运算①.mp4  75.41M
|   ├──40_【第五章-最优化】-1-无约束最优化梯度下降.mp4  120.30M
|   ├──41_【第五章-最优化】-2-无约束最优化梯度下降.mp4  108.41M
|   ├──42_【第五章-最优化】-3-约束最优化.mp4  93.26M
|   ├──4_【第一章-线性代数(上)】-2-矩阵及其基本运算②.mp4  114.70M
|   ├──5_【第一章-线性代数(上)】-3-矩阵的行列式①.mp4  79.50M
|   ├──6_【第一章-线性代数(上)】-4-矩阵的行列式②.mp4  96.72M
|   ├──7_【第一章-线性代数(上)】-5-矩阵的行列式③.mp4  82.06M
|   ├──8_【第一章-线性代数(上)】-6-矩阵的行列式④.mp4  20.34M
|   └──9_【第一章-线性代数(上)】-7-矩阵的逆①.mp4  111.38M
└──7、人工智能代码0基础特训营  
|   ├──1_代码特训营资料合集.html  0.48kb
|   ├──2_【1月15日】模块一：transformer系列(直播2024-01-15).mp4  935.98M
|   ├──3_【1月17日】模块二：CV基础任务框架系列(直播2024-01-17).mp4  940.01M
|   ├──4_【1月19日】模块三：AIGC-图像生成系列(直播2024-01-19).mp4  785.32M
|   ├──5_【1月22日】模块四：LLM大语言模型系列(直播2024-01-22).mp4  840.17M
|   ├──6_【1月24日】模块五：多模态大模型系列(直播2024-01-24).mp4  858.87M
|   ├──7_【1月26日】模块六：激光雷达点云感知系列(直播2024-01-26).mp4  730.09M
|   └──8_【1月29日】作业讲解(直播2024-01-29).mp4  534.29M



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