北F网python开发AI人工智能
【资料目录】├─01、数学基础
│ 01人工智能数学基础之数据分析1.13.pdf
│ 01函数.mp4
│ 02人工智能数学基础之矩阵和线性代数1.14.pdf
│ 02极限.mp4
│ 03函数极限.mp4
│ 04函数极限性质和两个极限.avi
│ 05导数49分11s后重复不要看.avi
│ 06导数应用.avi
│ 07泰勒公式.avi
│ 08多元函数极限.avi
│ 09多元函数偏导.avi
│ 10线性代数向量运算.avi
│ 11方向导数梯度.avi
│ 12常见矩阵变换和计算.avi
│ 13行列式和矩阵的逆.avi
│ 14矩阵初等变换计算.avi
│
├─02、数学基础
│ 03人工智能数学基础之概率论和数理统计1.19.pdf
│ 10数字特征.avi
│ 11中心距，峰度，最大似然.avi
│ 1矩阵等价变换.avi
│ 2线性方程组的解.avi
│ 3特征值特征向量，奇异矩阵，矩阵分解.avi
│ 4古典概率条件概率.avi
│ 5贝叶斯公式.avi
│ 6随机变量.avi
│ 7离散变量分布.avi
│ 8连续变量分布.avi
│ 9连续型随机分布.avi
│
├─03、Python基础
│├─学习PPT
││ 第10章 文件和异常.pptx
││ 第1章 Python扫盲.pptx
││ 第2章 变量和基本数据类型.pptx
││ 第3章 字符串处理.pptx
││ 第4章 列表.pptx
││ 第5章 元祖和字典.pptx
││ 第6章 条件控制与循环语句.pptx
││ 第7章 函数.pptx
││ 第8章 面向对象编程改.pptx
││ 第9章 模块和包.pptx
││
│├─第01节课-软件安装
││ 第一章01-python介绍与安装_转.mp4
││ 第一章02-输入与输出_转.mp4
││
│├─第02节课-变量数据类型
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第03节课-数据类型02
│││录像4_转.mp4
│││
││└─预科三期
││ │oneday1.py
││ │
││ └─第二课变量和数据类型
││ demo01.py
││ 变量.py
││ 数据类型-number.py
││
│├─第04节课-字符串、字典、列表
││├─代码
│││└─第四课字符串、字典、列表
│││ │01-string.py
│││ │数据类型-number.py
│││ │
│││ ├─元组
│││ │ 01-tuple.py
│││ │ 浅拷贝深拷贝.py
│││ │
│││ ├─列表
│││ │ 01-list.py
│││ │
│││ ├─字典
│││ │ 01-dict.py
│││ │
│││ └─流程控制
│││ 01-if.py
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││ 录像2_转.mp4
││ 录像3_转.mp4
││ 录像4_转.mp4
││ 录像5_转.mp4
││
│├─第05节课-if
││├─代码
│││└─第五课
│││ if.py
│││ while.py
│││
││└─视频
││ if.exe
││ if_转.mp4
││
│├─第06节课-while循环
││├─代码
│││└─第六课
│││ while.py
│││
││└─视频
││ 录像5.exe
││ 录像5_转.mp4
││
│├─第07节课-跳转语句-for循环
││├─代码
│││└─第七课
│││ for循环.py
│││ 循环.py
│││
││└─视频
││ 录像1.exe
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第08课-循环练习题讲解
││├─代码
│││└─第八课
│││ for-task.py
│││ 循环.py
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││ 录像2_转.mp4
││ 录像3_转.mp4
││ 录像4_转.mp4
││ 录像5_转.mp4
││ 录像6_转.mp4
││
│├─第09课-函数（一）
││├─代码
│││└─第九课
│││ 函数.py
│││
││└─视频
││ 录像1.exe
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第10课-函数（二）
││├─代码
│││└─第十课
│││ 函数02.py
│││
││└─视频
││ 录像2_转.mp4
││
│├─第11课-函数（三）
││├─代码
│││└─第十一课
│││ def-task.py
│││ 函数.py
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第12课-函数（四）
││├─代码
│││└─第十二课
│││ 函数.py
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第13课-面向对象
││├─代码
│││└─第十三课
│││ │01类定义.py
│││ │jicheng.py
│││ │l类属性和实例属性.py
│││ │name.py
│││ │name2.py
│││ │Restaurant.py
│││ │user.py
│││ │匿名函数.py
│││ │多继承.py
│││ │类方法静态方法.py
│││ │
│││ └─__pycache__
│││ name.cpython-36.pyc
│││
││└─视频
││ 录像2_转.mp4
││ 录像3_转.mp4
││ 录像4_转.mp4
││ 录像5_转.mp4
││ 录像6_转.mp4
││ 录像7_转.mp4
││ 录像8_转.mp4
││
│├─第14课-面向对象（二）
││├─代码
│││└─第十四课
│││ 大玩家银行.py
│││ 王者荣耀.py
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第15课-模块和包
││├─代码
│││└─第十五课
│││ ├─module1
│││ │ module1.py
│││ │
│││ ├─module2
│││ ││main.py
│││ ││test.py
│││ ││
│││ │├─study
│││ │││test2.py
│││ │││
│││ ││└─__pycache__
│││ ││ test2.cpython-36.pyc
│││ ││
│││ │└─__pycache__
│││ │ test.cpython-36.pyc
│││ │
│││ └─msg
│││ │math.py
│││ │recv.py
│││ │send.py
│││ │__init__.py
│││ │
│││ └─__pycache__
│││ math.cpython-36.pyc
│││ recv.cpython-36.pyc
│││ send.cpython-36.pyc
│││ __init__.cpython-36.pyc
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第16课
││├─代码
│││└─第十六课
│││ └─file
│││ 01-file.py
│││ file-task.py
│││ guest.txt
│││ learning_python.txt
│││ python.txt
│││
││└─视频
││ 录像2_转.mp4
││
│├─第17课-异常与time模块
││├─代码
│││└─第十七课
│││ ├─time
│││ │ time.py
│││ │
│││ ├─异常
│││ │ aaa.txt
│││ │ try.py
│││ │
│││ └─文件与文件夹的操作
│││ ospy.py
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││
│├─第18课-进程线程
││├─代码
│││└─第十八课
│││ │time-task.py
│││ │
│││ ├─multiprocessing
│││ │ 01-multiprocessing.py
│││ │ 02-poool.py
│││ │ 03-Queue.py
│││ │ 04-Pipe.py
│││ │ 05-生产者消费者模型.py
│││ │ file.txt
│││ │
│││ └─threading
│││ 01-threading.py
│││
││└─视频
││ 多进程多线程.mp4
││
│├─第19节课-numpy与pandas
│││第11章 Python常用模块.pptx
│││
││├─代码
│││├─numpy
││││ 01-Numpy_Ndarray对象.py
││││ 02-NumPy数组创建.py
││││ 03-NumPy数组属性.py
││││ 04-NumPy数据类型.py
││││ 05-Numpy切片和索引.py
││││ 06-Numpy数组运算与广播.py
││││ 07-Numpy数学算数函数.py
││││ 08-NumPy统计函数.py
││││ 09-Numpy排序函数.py
││││ 10.Numpy其它函数.py
││││ 11-Numpy副本和视图.py
││││ data02.txt
││││ data1.csv
││││
│││└─pandas
│││ │01-pandas.ipynb
│││ │02-pandas_series.ipynb
│││ │03-pandas_series基本操作.ipynb
│││ │04-pandas_DataFrame.ipynb
│││ │05-pandas_数据文件读取.ipynb
│││ │06-pandas_缺失数据.ipynb
│││ │07-pandas_常用统计函数.ipynb
│││ │08-pandas_唯一值、值计数以及成员资格.ipynb
│││ │09-pandas_层次索引.ipynb
│││ │aaa.csv
│││ │data01.csv
│││ │data2.txt
│││ │
│││ ├─.ipynb_checkpoints
│││ │ 01-pandas-checkpoint.ipynb
│││ │ 02-pandas_series-checkpoint.ipynb
│││ │ 03-pandas_series基本操作-checkpoint.ipynb
│││ │ 04-pandas_DataFrame-checkpoint.ipynb
│││ │ 05-pandas_数据文件读取-checkpoint.ipynb
│││ │ 06-pandas_缺失数据-checkpoint.ipynb
│││ │ 07-pandas_常用统计函数-checkpoint.ipynb
│││ │ 08-pandas_唯一值、值计数以及成员资格-checkpoint.ipynb
│││ │ 09-pandas_层次索引-checkpoint.ipynb
│││ │
│││ └─pandas-course
││└─视频
││ numpy01.mp4
││ numpy02.mp4
││ numpy03.mp4
││ numpy04.mp4
││ pandas01.mp4
││ pandas02.mp4
││
│├─第20节课-matpotlib
│││第11章 Python常用模块.pptx
│││
││├─代码
│││└─matplotlib
│││ │01-Matplotlib简介.ipynb
│││ │02-matplotlib_柱状图.ipynb
│││ │03-matplotlib_直方图.ipynb
│││ │04-matplotlib散点图.ipynb
│││ │
│││ └─.ipynb_checkpoints
│││ 01-Matplotlib简介-checkpoint.ipynb
│││ 02-matplotlib_柱状图-checkpoint.ipynb
│││ 03-matplotlib_直方图-checkpoint.ipynb
│││ 04-matplotlib散点图-checkpoint.ipynb
│││
││└─视频
││ 录像1_转.mp4
││
│└─课外阅读资料
│ python入门经典-图灵图书.pdf
│ Python基础教程(第2版)高清版PDF.pdf
│ Python学习手册(第4版).pdf
│ Python核心编程.pdf
│ Python核心编程（第3版）PDF高清晰完整中文版.pdf
│ Python编程：从入门到实践 (1).pdf
│
├─04、python高级应用
│ 00正则表达式.avi
│ 01正则练习.avi
│ 02爬虫.avi
│ 03爬虫.avi
│ 04爬虫案例.avi
│ 04爬虫案例2.avi
│ 05爬虫.avi
│ 06爬虫.avi
│ 07知识点回顾.avi
│ 08案例1.avi
│ 08案例2.avi
│ 09智联招聘案例.avi
│ 10智联招聘.avi
│ 11智联招聘.avi
│ 12QQ音乐.avi
│ 20180205_QQ音乐第一弹.txt
│ cn-blogs.py
│ qq_music.py
│ zhilian.py
│
├─05、机器学习
│├─机器学习
││ 01最大似然.avi
││ 02哑编码.avi
││ 0301.avi
││ 03线性回归.avi
││ 04家用电量预测.avi
││ 05.avi
││ 05_随堂代码.zip
││ 06.avi
││ 07.avi
││ 08.avi
││ 091.avi
││ KNN.pdf
││ _回归算法03_随堂笔记.zip
││ _回归算法05_随堂代码.zip
││ 决策树.pdf
││ 回归算法.pdf
││
│└─概述
│ │01基础回顾.avi
│ │02基础回顾.avi
│ │03机器学习概述.avi
│ │04机器学习概述.avi
│ │05机器学习概述.avi
│ │06机器学习概述.avi
│ │07机器学习概述.avi
│ │数学基础python回顾.pdf
│ │课件.pdf
│ │
│ ├─03_随堂笔记
│ │ |-+|--|-++?|-|G-++?-0225.png
│ │ |-+|-0225.txt
│ │
│ └─05_随堂代码
│ 01_|||+--+|+?ú|-++?|-||+?-+-±.ipynb
│ 02_|||+--+|+?ú||=+G+e+++G+e+++G.ipynb
│
├─06、机器学习
│ 01回顾.mp4
│ 02softmax.mp4
│ 03比特化.mp4
│ 04决策树.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 09.mp4
│ 10.mp4
│ 11.mp4
│ 12.mp4
│ 7.mp4
│ 8.mp4
│ _决策树、集成学习.zip
│ _集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_课件PPT.zip
│ _集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码.zip
│ _集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂笔记.zip
│ 知识回顾.png
│
├─07、机器学习
│ 01回顾.mp4
│ 02kmeans算法.mp4
│ 03kmeans.mp4
│ 04birch.mp4
│ 05回顾.mp4
│ 06聚类.mp4
│ 07回顾.mp4
│ 08svm.mp4
│ 09svm.mp4
│ _聚类算法_随堂代码.zip
│ _聚类算法_随堂笔记.zip
│ _聚类算法_随堂课件.zip
│ _聚类算法&SVM.zip
│ _机器学习答疑05.zip
│
├─08、机器学习
│ 01回顾.mp4
│ 02svm.mp4
│ 03svm.mp4
│ 04多分类.mp4
│ 05回顾.mp4
│ 06高斯朴素贝叶斯.mp4
│ 07贝叶斯网络.mp4
│ 08EM算法.mp4
│ 09EM.mp4
│ _SVM、多分类及多标签分类算法.zip
│ _贝叶斯算法、EM算法.zip
│ 多分类及多标签分类算法.pdf
│
├─09、机器学习
│ 01马尔科夫.mp4
│ 02马尔科夫.mp4
│ 03HMM.mp4
│ 04HMM后向算法.mp4
│ 05HMM案例.mp4
│ 06HMM案例.mp4
│
├─10、数据挖掘与项目实战
││malkov.py
││_隐马尔科夫算法模型.zip
││周日讲解项目_垃圾邮件拦截过滤系统.pdf
││金融反欺诈模型.pdf
││音乐系统文件分类.pdf
││
│├─第十周01
││ 01主题模型.mp4
││ 02主题模型坐标轴下降.mp4
││ 03lda.mp4
││ 04数据清洗.mp4
││ 05二值化.mp4
││ 06特征选择.mp4
││ 07lda数据清洗.mp4
││
│└─第十周02
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│
├─11、数据挖掘与项目实战
│ 01.mp4
│ 垃圾邮件拦截过滤系统.pdf
│ 金融01.mp4
│ 金融02.mp4
│ 金融03.mp4
│ 金融04.mp4
│ 金融05.mp4
│ 金融反欺诈模型.pdf
│ 音乐02.mp4
│ 音乐03.mp4
│ 音乐系统文件分类.pdf
│
├─12、深度学习
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 03人工智能数学基础之概率论和数理统计（置信区间和假设检验）（5.4）.pdf
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 05_随堂代码.zip
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 1_TensorFlow基础.pdf
│ AI03&AI04周末授课课件.zip
│ _TensorFlow介绍.zip
│ 笔记-0505.txt
│
├─13、深度学习
│└─十三周
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 08.mp4
│ 2_深度学习概述.pdf
│ 3_卷积神经网络(CNN) .pdf
│
├─14、深度学习
│└─十四周
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ _CNN一.zip
│ _CNN二.zip
│
├─15、自然语言处理
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 08.mp4
│ 09.mp4
│ 1 目标检测.pdf
│ 10.mp4
│ 11.mp4
│ 12.mp4
│ 13.mp4
│
├─16、图像处理
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 08.mp4
│ 1 目标检测.pdf
│ 目标检测.pptx
│ 目标检测备课.pdf
│
├─17、图像处理
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 5Seq2Seq (1).pptx
│
└─18、企业项目实战
├─AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
│ AI大数据互联网电影智能推荐.mp4
│
└─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季).mp4
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支持一下:lol 小手一抖，沙发到手！ 没想到今天看到了如此精妙绝伦的这样一篇帖子！楼主，是你让我深深地理解了“人外有人，天外有天”这句话 学习了，不错，讲的太有道理了 相当不错，感谢无私分享精神！ 没想到今天看到了如此精妙绝伦的这样一篇帖子！楼主，是你让我深深地理解了“人外有人，天外有天”这句话 让人为了该帖而成立了各种学会来研究并为不同的理解争得眼红脖子粗的好帖 哦~~可惜爱不是几封情书几个顶贴~~ 学习了，不错，讲的太有道理了 路过，学习下