我們公眾號給大家分享過很多可以通過口令獲取的干貨資源，不知道你都掌握了沒有，如果沒有掌握就仔細看看本文。

深度學習之圖像識別

這是2019年5月份有三發布的個人第一本書籍，這是一本講講解深度學習計算機視覺核心技術的書籍，同時配套有大量實戰案例。

書的各章節及內容如下：

第一章：神經網絡基礎

第二章：深度學習優化基礎

第三章：深度學習中的數據

第四章：圖像分類

第五章：圖像分割

第六章：目標檢測

第七章：數據與模型可視化

第八章：模型壓縮

第九章：損失函數

第十章：模型部署與上線

本書覆蓋深度學習理論(最優化，損失目標設計)，數據使用(常用數據集，數據獲取，標注與增強)，可視化(數據與模型)，模型優化，三大計算機視覺任務等內容。

書中部分內容預覽如下：

本書我們給大家配套了免費的視頻，PPT，全書彩圖，發送關鍵詞“深度學習之圖像識別”到本公眾號即可獲取。

深度學習之模型設計

這是2020年6月份有三發布的個人第二本書籍，這是一本講述深度學習模型設計核心算法的書籍，同時配套有大量實戰案例。

書的各章節及內容如下：

第1章 神經網絡和計算機視覺基礎

第2章 深度學習的基礎

第3章 數據集、評測指標與優化目標

第4章 加深網絡，提升模型性能

第5章 1×1卷積，通道維度升降的利器

第6章 加寬網絡，提升模型性能

第7章 殘差連接，深層網絡收斂的關鍵

第8章 分組卷積與卷積拆分，移動端高效率經典模型

第9章 多尺度網絡與非正常卷積，更豐富的感受野與不變性

第10章 多輸入網絡，圖像檢索和排序的基準模型

第11章 時序神經網絡，有記憶的網絡更聰明

第12章 卷積從二維變成三維，實現升維打擊

第13章 動態推理與注意力機制，網絡因樣本而異

第14章 生成對抗網絡，新一代深度學習模型

本書詳解了從上個世紀90年代萌芽的卷積神經網絡技術，到最新的技術，時間跨度超過30年，并不只是簡單羅列當前各類模型，而是會從起源開始分析背后的原理，條分縷析地剖析其中設計思想。

書中部分內容預覽如下：

本書我們給大家配套了相關直播的視頻，PPT，全書彩圖，發送關鍵詞“深度學習之模型設計”到本公眾號即可獲取，簽名版購買請聯系有三本人微信Longlongtogo。

成長指導手冊

這是2020年公眾號為深度學習與計算機視覺學習者整理好的學習路線圖，借鑒廣泛采用的評級機制，分為4個大境界(不可知不會更新)，即白身，初識，不惑，有識。每一個境界都由淺入深提供10多篇文章對核心知識點進行梳理，并對技術發展的最新水平進行介紹和展望。

本資源名為《深度學習視覺算法工程師成長指導手冊》，仍然在更新中，目前已經超過14萬字，420頁文檔，可下載收藏打印，發送關鍵詞“三人行必有AI”到本公眾號即可獲取。

本手冊各章節及內容如下：

開源框架手冊

這是有三AI發布的講述深度學習主流開源框架的使用手冊，同時配套有圖文和視頻教程，GitHub項目，目前支持13個開源框架，且會繼續更新。

本資源名為《深度學習開源框架實踐指導手冊》，仍然在更新中，目前已經有150頁文檔，可下載收藏打印，發送關鍵詞“深度學習開源框架”到本公眾號即可獲取。

本手冊各章節及內容如下：

本手冊我們給大家配套了GitHub項目，地址為：

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

實戰類文章

公眾號有很多實戰類的文章都配套有代碼，其中有的是免費專欄，有的是付費專欄，下面是其中各自的代表，更多的請大家自己去閱讀，有三也不記得有多少了。

【調參實戰】如何開始你的第一個深度學習調參任務？不妨從圖像分類中的學習率入手。

【CV項目實戰】純新手如何從零開始完成一個工業級的圖像分類任務？

【圖像分類】 實戰圖像分類網絡的可視化

【AI大咖】認真認識一代AI教父Hinton

如果口令失效了怎么辦

口令本身不會失效，但是如果獲取口令的人太多，對應的云盤資料可能會失效，這個時候有兩種解決方案。

(1) 進入有三AI知識星球直接下載相關資源。以上大部分的資源在知識星球中都有，那是不會失效的。

(2) 進入有三AI書籍和文化產品群進行反饋，添加有三微信Longlongtogo即可加入，不過本人比較忙， 未必能及時回應。

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• 【通知】有三AI更新420頁14萬字視覺算法工程師成長指導手冊，可下載收藏打印

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【总结】那些只要发送口令就能获取的有三AI大包视频和图文资料，你都存下来了吗...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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