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课件：数字图像处理，深度学习，计算机视觉，机器学习
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 475 |
| 2026-07-25 | 476 |
| 2026-07-28 | 477 |
| 2026-07-30 | 477 |
| 2026-08-10 | 478 |
| 2026-08-18 | 482 |
| 2026-08-21 | 483 |
| 2026-08-23 | 484 |
| 2026-08-24 | 485 |
| 2026-08-26 | 485 |
| 2026-08-29 | 486 |
| 2026-08-31 | 487 |
| 2026-09-01 | 488 |
| 2026-09-04 | 490 |
| 2026-09-10 | 491 |
| 2026-09-12 | 492 |
| 2026-09-13 | 491 |
| 2026-09-20 | 491 |
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个人教学课件汇总，参考了诸多网络资源。如有侵权或谬误，欢迎指出！
| 课程 | 课件 | 更新 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 深度学习 | 2025.10 | 2-4h 速成版：MLP → MLLM | |
| 数字图像处理 | Google · 坚果云 | 2022 | 参考冈萨雷斯《数字图像处理》第4版 |
| 深度学习 | Google · 坚果云 mdykW9 |
2024 | 参考 MIT 6.S191 / CS231n / 中科院 AICS；教材推荐蒲公英书 |
| 计算机视觉 | Google · 百度云 wqkc |
2021 | 建议搭配 Stanford CS231n 使用 |
| 计算机视觉基础 | 百度云 3zb7 |
2021 | 偏传统方法，深度学习较少 |
| 机器学习与深度学习 | 2021 | 含几节机器学习基础 | |
| 人工智能导论 | PPT/PDF | 2020 | 非传统 AI 教材路数 |
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matched fp:fdb7d282c80a0b49, topic:deep-learning
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