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资源名称：动手学深度学习 中文pdf 《动手学深度学习》 涵盖卷积神经网络、循环神经网络、计算机视觉、自然语言处理、优化算法。内容深入浅出，即使使用TensorFlow、PyTorch也可借鉴。需要的朋友可下载。 深度学习在近年来发展极为迅速。它在智能时代深刻改变着人类的生产生活方式。本章将简要介绍什么是深度学习，以及如何使用本书。 本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。我们不仅将阐述算法原理，还将基于 Apache MXNet 对算法进行实现，并实际运行它们。本书的每一节都是一个 Jupyter 记事本。它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。你不但能直接阅读它们，而且可以运行它们以获得交互式的学习体验。   资源截图：

资源名称：数字图像处理与机器视觉 Visual C 与Matlab实现 中文PDF 资源截图：

资源名称：Deeplearning 深度学习笔记 (吴恩达) 中文pdf 吴恩达Coursera深度学习教程中文笔记，这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。 深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。 资源截图：

资源名称：视觉机器学习20讲 完整pdf 第1讲 K-means第2讲 KNN学习第3讲 回归学习第4讲 决策树学习第5讲 RandomForest学习第6讲 贝叶斯学习第7讲 EM算法第8讲 Adaboost第9讲 SVM方法第10讲 增强学习第11讲 流形学习第12讲 RBF学习第13讲 稀疏表示第14讲 字典学习第15讲 BP学习第16讲 CNN学习第17讲 RBM学习第18讲 深度学习第19讲 遗传算法第20讲 蚁群方法 资源截图：

资源名称：深入理解机器学习 从原理到算法 中文完整pdf 深入理解机器学习：从原理到算法涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。 全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。 资源截图：