本文作者:站长

人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程

站长 2周前 ( 07-20 21:55 ) 13 抢沙发 百度已收录
人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程摘要: 人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程 Pandas 是一个开放源码BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数...

人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程

人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程  第1张

人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程  第2张

人工智能架构师实训营 百万级智能数据分析机 Numpy Opencv Pandas高端数据分析课程  第3张

 Pandas 是一个开放源码BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。NumPy 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,其支持多语言、跨平台,功能非常的强大。本次的百万级智能数据分析机课程,旨在打造一个更具备前瞻性的课程,让同学们更加轻松的掌握前沿智能数据分析
===============课程目录===============


(1)\第1章.numpy从入门到精通(12集)
├─code.zip
├─课程介绍.txt
├─资料.zip
├─随堂笔记.txt
(2)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)
├─课程介绍.txt
├─随堂笔记.txt
(3)\第3章.pandas从入门到精通(9集)
├─课程介绍.txt
├─随堂笔记.txt
(4)\第4章.好莱坞百万级评分数据分析(3集)
├─Pandas之好莱坞电影评论数据分析.pptx
├─课程介绍.txt
(5)\第1章.numpy从入门到精通(12集)\video
├─01-数据分析搭建集成开发环境.mp4
├─02-数据分析集成开发环境Anaconda安装.mp4
├─03-numpy创建数组对象和基本使用.mp4
├─04-numpy常用函数的使用.mp4
├─05-numpy切片操作.mp4
├─06-numpy切片操作制作蓝色妖姬.mp4
├─07-numpy马赛克图片.mp4
├─08-numpy合成音频1.mp4
├─09-numpy合成音频2.mp4
├─10-numpy操作mp3文件.mp4
├─11-numpy操作视频.mp4
├─12-opencv加载图片改变颜色修改尺寸.mp4
(6)\第1章.numpy从入门到精通(12集)\软件
├─Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
├─python-3.6.5-amd64.exe
(7)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code
(8)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\video
├─13-opencv操作视频.mp4
├─14-opencv识别人脸.mp4
├─15-opencv识别多张人脸.mp4
├─16-opencv识别视频中的人脸.mp4
├─17-opencv视频保存.mp4
├─18-opencv保存黑白视频ffmpeg合并无声视频和音频.mp4
├─19-pandas创建Series和DataFrame与基本属性.mp4
├─20-pandas索引操作.mp4
├─21-pandas处理空数据.mp4
├─22-pandas数据清洗空数据2.mp4
(9)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\资料
├─haarcascade_frontalface_default.xml
├─huazai.jpg
├─misic.wav
├─nba.jpg
├─nba2.jpg
├─nba3.jpg
├─out.mp4
├─Rewrite The Stars.mp4
├─rose.jpg
├─shipin.mp4
├─stars.avi
├─stars.flv
├─stars.mp4
├─stars2.mp4
├─wuli.jpg
├─邓紫棋-喜欢你.wav
(10)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\软件
├─ffmpeg.rar
(11)\第3章.pandas从入门到精通(9集)\code
├─pandas分组聚合操作.ipynb
├─pandas多层索引.ipynb
├─pandas多层索引计算.ipynb
├─pandas数据集成.ipynb
├─pandas数据集成merge.ipynb
├─pandas数据集成实战.ipynb
(12)\第3章.pandas从入门到精通(9集)\video
├─23-pandas多层索引创建.mp4
├─24-pandas多层索引运算和行列转换.mp4
├─25-pandas数据级联concat与append.mp4
├─26-pandas数据级联merge.mp4
├─27-pandas美国人口分析上.mp4
├─28-pandas美国人口分析中.mp4
├─29-pandas美国人口分析下.mp4
├─30-pandas数据分组聚合.mp4
├─31-pandas透视表和交叉表.mp4
(13)\第3章.pandas从入门到精通(9集)\资料
├─cancer_predict.npy
├─cancer_true.npy
├─state-abbrevs.csv
├─state-areas.csv
├─state-population.csv
(14)\第3章.pandas从入门到精通(9集)\软件
├─ReadMe.txt
(15)\第4章.好莱坞百万级评分数据分析(3集)\code
├─python_movie.ipynb
(16)\第4章.好莱坞百万级评分数据分析(3集)\video
├─32-好莱坞百万级电影评论数据分析(一).mp4
├─33-好莱坞百万级电影评论分析(二).mp4
├─34-好莱坞百万级电影评论分析(三).mp4
(17)\第4章.好莱坞百万级评分数据分析(3集)\资料
(18)\第4章.好莱坞百万级评分数据分析(3集)\软件
├─ReadMe.txt
(19)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code\opencv使用
├─haarcascade_frontalface_default.xml
├─huazai.jpg
├─misic.wav
├─nba.jpg
├─nba2.jpg
├─nba3.jpg
├─opencv保存保存视频ffmpeg合并无声视频和音频.ipynb
├─opencv保存视频.ipynb
├─opencv加载图片.ipynb
├─opencv处理视频.ipynb
├─opencv识别人脸.ipynb
├─opencv识别人脸2.ipynb
├─opencv识别视频中人脸.ipynb
├─out.mp4
├─Rewrite The Stars.mp4
├─rose.jpg
├─shipin.mp4
├─stars.avi
├─stars.flv
├─stars.mp4
├─stars2.mp4
├─wuli.jpg
├─邓紫棋-喜欢你.wav
(20)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code\pandas从入门到精通
├─pandas-helloworld.ipynb
├─pandas-索引.ipynb
├─pandas数据清洗之空数据.ipynb
(21)\第4章.好莱坞百万级评分数据分析(3集)\资料\ml-1m;目录中文件数:4个
├─movies.dat
├─ratings.dat
├─README
├─users.dat
(22)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code\opencv使用\.ipynb_checkpoint
├─opencv保存保存视频ffmpeg合并无声视频和音频-checkpoint.ipynb
├─opencv保存视频-checkpoint.ipynb
├─opencv加载图片-checkpoint(1).ipynb
├─opencv处理视频-checkpoint.ipynb
├─opencv识别人脸-checkpoint.ipynb
├─opencv识别人脸2-checkpoint.ipynb
├─opencv识别视频中人脸-checkpoint.ipynb
(23)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code\opencv使用\face
(24)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code\opencv使用\images
(25)\第2章.opencv基本操作与pandas入门(10集)\code\pandas从入门到精通\.ipynb_checkpoints
├─pandas-helloworld-checkpoint.ipynb
├─pandas-索引-checkpoint.ipynb
├─pandas多层索引-checkpoint.ipynb
├─pandas多层索引计算-checkpoint.ipynb
├─pandas数据清洗之空数据-checkpoint.ipynb

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作者:站长本文地址:https://www.xiazai.red/post/57435.html发布于 2周前 ( 07-20 21:55 )
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