后厂名企CV计算机视觉004期 2021

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├─01-核心能力提升班计算机视觉方向004期
│  │  作业答案.rar
│  │  
│  ├─1.1 计算机视觉基础：基本图像处理
│  │      cv核心-1-计算机视觉基础：基本图像处理.mp4
│  │      CV核心基础WEEK1.docx
│  │      核心基础课week1 20200816.pdf
│  │      
│  ├─2.1 中阶计算机视觉
│  │      cv核心-2-中阶计算机视觉.mp4
│  │      week2 .docx
│  │      核心基础课week2-20200823发出.pdf
│  │      
│  ├─3.1 初步认识机器学习
│  │      cv核心-3-初步认识机器学习.mp4
│  │      week3.docx
│  │      核心基础课week3 20200830 发出.pdf
│  │      
│  ├─4.1 经典机器学习
│  │      cv核心-4-经典机器学习.mp4
│  │      week4 .docx
│  │      核心基础课week4 20200906课后.pdf
│  │      
│  ├─5.1 神经网络与反向传播
│  │      cv核心-5-神经网络与反向传播.mp4
│  │      week5 .docx
│  │      核心基础课week5 20200913课后发出.pdf
│  │      
│  ├─6.1 详解CNN卷积神经网络 part 1 原理篇
│  │      cv核心-6-详解CNN卷积神经网络part1原理篇.mp4
│  │      week6.docx
│  │      核心基础课week6-20200920课后.pdf
│  │      
│  ├─7.1 详解CNN卷积神经网络 part 2 应用篇
│  │      cv核心-7-详解CNN卷积神经网络part2应用篇.mp4
│  │      week7.docx
│  │      核心基础课week7_2020-10-11课后.pdf
│  │      
│  ├─8.1 详解CNN卷积神经网络 part 3 实战细节篇
│  │      cv核心-8-详解CNN卷积神经网络part3实战细节篇.mp4
│  │      week8.docx
│  │      核心基础课week8-20201018课后.pdf
│  │      
│  ├─9.1 cuda编程
│  │      cv核心-9-cuda编程.mp4
│  │      week9.docx
│  │      核心基础课week9 20201025课后.pdf
│  │      
│  ├─10.1 计算机视觉中的图像分类
│  │      cv核心-10-计算机视觉中的图像分类.mp4
│  │      week10.docx
│  │      核心基础课week10后20201101.pdf
│  │      
│  ├─11.1 深度学习之两阶段目标检测
│  │      cv核心-11-深度学习之两阶段目标检测.mp4
│  │      week11.docx
│  │      优秀作业-hexin_cv_chapter11_homework_ray.ipynb.zip
│  │      核心基础课week11_20201108课后.pdf
│  │      
│  ├─12.1 深度学习之一阶段目标检测
│  │      cv核心-12-深度学习之一阶段目标检测.mp4
│  │      优秀作业-hexin_cv_chapter12_homework_ray.ipynb.zip
│  │      核心基础课week11_20201108补充讲解vgg_bn.pdf
│  │      核心基础课week12-20201115发出.pdf
│  │      
│  ├─13.1 计算机视觉中的图像分割
│  │      cv核心-13-计算机视觉中的图像分割.mp4
│  │      week13.docx
│  │      核心基础课week13-图像分割设计方法20201122课后.pdf
│  │      
│  ├─14.1 计算机视觉中的目标跟踪
│  │      cv核心-14-计算机视觉中的目标跟踪.mp4
│  │      week14.docx
│  │      核心基础课week14-图像跟踪算法设计20201129.pdf
│  │      
│  ├─15.1 课程知识点总结
│  │      cv核心-15-课程知识点总结.mp4
│  │      https.docx
│  │      
│  └─16.1 项目指导文件
│         projectII_face_keypoints_detection.zip
│         垃圾分类.zip
│         
├─02-导师制名企实训班计算机视觉方向004期-项目一
│  │  作业答案.rar
│  │  
│  ├─1.1 车道线检测概述及传统视觉检测方法实战
│  │      cv-1-车道线检测概述及传统视觉检测方法实战.mp4
│  │      lesson1_传统视觉车道线检测及数据倍增方法4期.pdf
│  │      week1HomeWork .zip
│  │      车道线检测作业说明week1  .docx
│  │      
│  ├─2.1 CNN经典网络和语义分割模型
│  │      cv-2-CNN经典网络和语义分割模型.mp4
│  │      lesson2_CNN经典网络和语义分割模型4期Final.pdf
│  │      屏幕快照 2020-08-30 22.01.53.png
│  │      
│  ├─3.1 车道线分割模型应用
│  │      cv-3-车道线分割模型应用.mp4
│  │      lesson3_车道线分割模型应用4期.pdf
│  │      
│  ├─4.1 车道线分割模型实战
│  │      cv-4-车道线分割模型实战.mp4
│  │      lesson4_车道线分割模型实战4期.pdf
│  │      Rethinking-Atrous-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation-1.pdf
│  │      
│  ├─5.1 车道线分割模型实战 Ⅱ
│  │      cv-5-车道线分割模型实战Ⅱ.mp4
│  │      lesson5_LaneNet4期 .pdf
│  │      
│  ├─6.1 车道线检测模型实战
│  │      cv-6-车道线检测模型实战.mp4
│  │      lesson6_车道线检测模型实战 .pdf
│  │      
│  ├─7.1 超快车道线检测模型
│  │      cv-7-超快车道线检测模型.mp4
│  │      lesson7_快速车道线检测模型4期 .pdf
│  │      
│  └─8.1 模型压缩优化
│          cv-8-模型压缩优化.mp4
│          lesson8_AutoML介绍和NNI的应用4期 .pdf
│          pruning_tutorial .zip
│          Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection.pdf
│          Ultra-Fast-Lane-Detection-master.zip
│         
├─03-公共场景下的口罩实时监测-项目二
│  │  
│  ├─1.1 Course Schedule-Detection I 2-Stage
│  │      1.1 CourseSchedule-DetectionI2-Stage.mp4
│  │      Algorithm Ladder_Fundamental.pdf
│  │      Algorithm Ladder_Next Step.pdf
│  │      assignment1.pdf
│  │      week1-4 Detection-3 stages.pdf
│  │      week1-学习笔记.pdf
│  │      名企班 week1.zip
│  │      
│  ├─2.1 Course Schedule-Detection II 1-stage
│  │      2.1 CourseSchedule-DetectionII1-stage.mp4
│  │      assignment2 - anchor .pdf
│  │      week2.pdf
│  │      名企班 week10 -20201106.zip
│  │      
│  ├─2.2 Course Schedule-Detection II 1-stage
│  │      2.2 CourseSchedule-DetectionII1-stage.mp4
│  │      assignment3_new.pdf
│  │      week1-4 Detection-3 stages Note-Week3.pptx
│  │      优秀作业-名企cv week11.zip
│  │      
│  ├─3.1 Course Schedule-Detection III Anchor Free
│  │      3.1 CourseSchedule-DetectionIIIAnchorFree.mp4
│  │      assignment4_new.pdf
│  │      week1-4 Detection-3 stages .pdf
│  │      week1-4 Detection-3 stages Note - week4.pptx
│  │      week1-4 Detection-3 stages.pdf
│  │      名企班 week4.zip
│  │      学习心得 .zip
│  │      
│  ├─4.1 Course Schedule-Yolo v3 -CODE
│  │      4.1 CourseSchedule-Yolov3-CODE.mp4
│  │      assignment5.pdf
│  │      face_mask.zip
│  │      PyTorch-YOLOv3-class.zip
│  │      名企CV课程assignment5作业.zip
│  │      总结.docx
│  │      
│  ├─5.1 Course Schedule-Yolo v3 -CODE
│  │      5.1 CourseSchedule-Yolov3-CODE.mp4
│  │      assignment6 .pdf
│  │      week6-7 Advanced Detection Tricks.pdf
│  │      week6_homework.zip
│  │      week6_mingqi-regularization.zip
│  │      总结 .pdf
│  │      
│  ├─5.2 yolov3训练测试及百度AI Studio的使用
│  │      5.2 yolov3训练测试及百度AIStudio的使用.mp4
│  │      
│  ├─6.1 Course Schedule-Algorithm Tricks I
│  │      6.1 CourseSchedule-AlgorithmTricksI.mp4
│  │      activations .zip
│  │      assignment7 .pdf
│  │      checkpoints.zip
│  │      data.zip
│  │      PyTorch-YOLOv3.zip
│  │      week15 名企课.zip
│  │      week6-7 Advanced Detection Tricks.pdf
│  │      week7.docx
│  │      yolov3-code.zip
│  │      学习心得-名企班-week7.zip
│  │      总结.pdf
│  │      
│  └─7.1 Algorithm Tricks II
│          7.1 AlgorithmTricksII.mp4
│          network-slimming.zip
│          new_assignment8 .pdf
│          week8 Acceleration .pdf
│          yolov3_tricks.zip
│          名企班-week8-.zip
│         
├─04-遮挡状态下的活体人脸身份识别-项目三
│  │  
│  ├─1.1 多模态活体检测技术综述以及数据集 CASIA-SURF以及评价办法ACER
│  │      1.1 多模态活体检测技术综述以及数据集CASIA-SURF以及评价办法ACER.mp4
│  │      week1 遮挡活体与人脸识别综述20201226课后.pdf
│  │      week1优秀作业和心得笔记.zip
│  │      作业要求 .docx
│  │      
│  ├─2.1 Multi-Model-FaceAnti-spoofingAttackModel：facebagnet
│  │      2.1 Multi-Model-FaceAnti-spoofingAttackModel：facebagnet.mp4
│  │      week2 活体检测模型FaceBagNet_20210106课后发出 .pdf
│  │      week2优秀笔记和作业.zip
│  │      代码和作业 .docx
│  │      仿射变换相关的资料.docx
│  │      
│  ├─3.1 使用pytorch完成facebagnet的前后工程代码
│  │      3.1 使用pytorch完成facebagnet的前后工程代码.mp4
│  │      week3facebagnet工程代码20201116课后.pdf
│  │      week3代码和作业要求 .docx
│  │      week3优秀作业和心得笔记.zip
│  │      
│  ├─4.1 研讨课
│  │      4.1 研讨课-1.mp4
│  │      4.1 研讨课-2.mp4
│  │      week3code-CVPR19-Face-Anti-spoofing.zip
│  │      研讨课.pdf
│  │      答疑课内容收集.pdf
│  │      
│  ├─5.1 消融实验以及活体检测模型压缩和落地
│  │      5.1 消融实验以及活体检测模型压缩和落地.mp4
│  │      CV名企实战作业和代码 .docx
│  │      week4 消融实验以及模型压缩课后20210130 .pdf
│  │      week4优秀作业.zip
│  │      
│  ├─6.1 face recognize 技术综述重点数据集以及工程中的评价办法
│  │      6.1 facerecognize技术综述重点数据集以及工程中的评价办法.mp4
│  │      week5 face recognize技术以及评价办法20210206.pdf
│  │      week5优秀作业.zip
│  │      week5作业和代码.docx
│  │      
│  ├─7.1 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannel Attention
│  │      7.1 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannelAttention.mp4
│  │      CV名企实战.docx
│  │      week6 face embedding的提升之路20210227 .pdf
│  │      week6优秀作业.zip
│  │      
│  ├─7.2 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannel Attention
│  │      7.2 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannelAttention.mp4
│  │      
│  ├─8.1 大规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提升定量分析
│  │      23week7注意力机制以及人脸识别工程0306课后.pdf
│  │      8.1 大规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提升定量分析.mp4
│  │      week07 .docx
│  │      week7优秀作业.zip
│  │      
│  ├─9.1 大规模人脸识别落地方法：sdk
│  │      24week8大规模人脸识别落地方法sdk.pdf
│  │      9.1 大规模人脸识别落地方法：sdk.mp4
│  │      week08.docx
│  │      week8优秀作业.zip
│  │      
│  └─10.1 项目答疑
│         10.1 项目答疑.mp4
│         
├─05-数据分析与Python程序设计基础
│  ├─1.1 Python 数据智能编程基础
│  │      1.1 Python数据智能编程基础.mp4
│  │      lesson01DAV0.6.pptx
│  │      Week01-BI.pdf
│  │      Week01-CV.pdf
│  │      Week01-NLP.pdf
│  │      
│  ├─2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
│  │      2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
│  │      lesson02DAV1.0.pptx
│  │      Week02-BI.pdf
│  │      Week02-CV.pdf
│  │      Week02-NLP.pdf
│  │      
│  ├─3.1 数据可视化
│  │      3.1 数据可视化.mp4
│  │      lesson03DAV0.8.pptx
│  │      Week03-BI.pdf
│  │      Week03-CV.pdf
│  │      Week03-NLP.pdf
│  │      
│  ├─4.1 网络信息分析
│  │      4.1 网络信息分析.mp4
│  │      assignment04-1.作业答案参考py.zip
│  │      assignment04-2.作业答案参考py.zip
│  │      lesson04DAV0.7.pptx
│  │      Week04-BI.pdf
│  │      Week04-CV.pdf
│  │      Week04-NLP.pdf
│  │      
│  ├─5.1 文本信息自动化处理
│  │      5.1 文本信息自动化处理.mp4
│  │      assignment05.py作业答案参考.zip
│  │      L5.zip
│  │      tfidf.zip
│  │      Week 05.pdf
│  │      
│  ├─6.1 Python 办公自动化
│  │      6Python办公自动化.mp4
│  │      assignment06_auto_email.py作业答案参考.zip
│  │      assignment06_daily_report.py.作业答案参考.zip
│  │      code.zip
│  │      lesson06DAV0.9.pdf
│  │      Week 06.pdf
│  │      
│  └─7.1 服务器、数据库与分布式系统
│          7Python办公自动化.mp4
│          assignment07.py.作业答案参考zip.zip
│          L7-code-afterclass.zip
│          lesson07DAV0.5.pdf
│          Week 07.pdf
│         
├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
│  ├─1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
│  │      Assignment01-BI.zip
│  │      Assignment01-CV.zip
│  │      Assignment01-NLP.zip
│  │      Assignment01.zip
│  │      Git 与版本控制、代码风格.pptx
│  │      Git 思维导图.zip
│  │      Git与版本控制、代码风格.mp4
│  │      image-retrieval-master.zip
│  │      lesson01-course.zip
│  │      networkx如何设置中文.zip
│  │      图像检索项目指导书与数据.zip
│  │      搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
│  │      
│  ├─1.2 第一周作业讲解
│  │      参考答案.zip
│  │      第一周作业讲解.mp4
│  │      
│  ├─2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
│  │      Assignment02.zip
│  │      house_price.zip
│  │      L2.1.zip
│  │      参考答案.zip
│  │      神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
│  │      
│  ├─3.1 深度卷积网络与计算机图像
│  │      ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf
│  │      Assignment  03.zip
│  │      微软_lesson03.zip
│  │      深度卷积网络与计算机图像.mp4
│  │      
│  ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2
│  │      Assignment 03_2.pdf
│  │      Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
│  │      cnn_feature_map_demo.zip
│  │      L3-code.zip
│  │      lesson03AIV1.3.pdf
│  │      深度卷积网络与计算机图像2.mp4
│  │      
│  ├─4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
│  │      Assignment 04.pdf
│  │      L4-code.zip
│  │      lesson04AIV1.7.pdf
│  │      Refer-Assignment04.zip
│  │      循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
│  │      
│  ├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
│  │      Assignment_05.zip
│  │      cmn-eng.zip
│  │      Lesson_05.zip
│  │      Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
│  │      
│  ├─6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
│  │      Assignment06.zip
│  │      assignment06作业参考答案.py.zip
│  │      L6.zip
│  │      lesson06AIV0.4.pdf
│  │      lesson06AIV0.8.pptx
│  │      lesson06AIV0.8（PDF）.pdf
│  │      贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4
│  │      
│  └─7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
│          bleu1.py.zip
│          lesson05AIV1.0.pptx
│          lesson05AIV1.2.pptx
│          加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
│         
├─07-0基础 Python 入门
│  ├─1.1 Python 基础入门
│  │      go.zip
│  │      python-1-Python基础入门.mp4
│  │      week1-python入门基础.zip
│  │      
│  ├─2.1 Python 编程入门
│  │      python-2-Python编程入门.mp4
│  │      week2-python编程基础1.zip
│  │      
│  ├─3.1 常用模块-numpy
│  │      python-3-常用模块-numpy.mp4
│  │      week3-numpy.zip
│  │      
│  ├─4.1 常用模块-pandas
│  │      python-4-常用模块-pandas.mp4
│  │      week4-pandsa.zip
│  │      
│  ├─5.1 数据可视化
│  │      python-5-数据可视化.mp4
│  │      week5-数据可视化.zip
│  │      
│  └─6.1 Python 办公自动化
│          code.zip
│          lesson06DAV0.9.pptx
│          python-6-Python办公自动化.mp4
│         
├─08-深度学习框架选修课
│  ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
│  │      pytorch基础知识.mp4
│  │      tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
│  │      学习资料.zip
│  │      深度学习框架.pptx
│  │      课堂代码.docx
│  │      
│  ├─2.1 搭建模型和进阶操作
│  │      2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
│  │      搭建模型和进阶操作.mp4
│  │      
│  ├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
│  │      tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
│  │      学习资料.zip
│  │      课堂代码.docx
│  │      
│  ├─4.1 pytorch基础知识
│  │      课堂代码.docx
│  │      
│  └─5.1 pytorch神经网络搭建
│          pytorch神经网络搭建.mp4
│          stn.pdf
│          课程代码.docx
│         
├─09-人工智能基础能力提升课
│  ├─1.1 编程基础
│  │      Allen B. Downey - Think Python (2012, O'Reilly Media) - libgen.lc.pdf
│  │      Lesson-01学习资料.zip
│  │      week1-编程基础.mp4
│  │      
│  ├─2.1  数据分析基础
│  │      Lesson-02学习资料.zip
│  │      week2-数据分析基础.mp4
│  │      
│  ├─3.1 机器学习的基本方法
│  │      Lesson-03学习资料.zip
│  │      lesson03AIV0.5(2).pptx
│  │      week3机器学习的基本方法.mp4
│  │      
│  ├─4.1 机器学习的基本方法（二）
│  │      week4学习资料.zip
│  │      week4机器学习的基本方法（二）.mp4
│  │      
│  ├─5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
│  │      L5-code.zip
│  │      lesson05AIVV1.1.pptx
│  │      week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
│  │      
│  ├─6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
│  │      L6-code.zip
│  │      lesson06AIV0.8.pptx
│  │      week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
│  │      
│  ├─7.1 卷积神经网络（一）
│  │      lesson07AIV1.3.pptx
│  │      week7卷积神经网络（一）.mp4
│  │      
│  ├─8.1 卷积神经网络（二）
│  │      L8-code.zip
│  │      lesson08BIV0.6.pptx
│  │      week8卷积神经网络（二）.mp4
│  │      
│  └─9.1 图像目标检测
│          lesson09AIV2.1.pptx
│          Object_Detection_Mask.zip
│          week9图像目标检测.mp4
│         
└─10-公开课
        公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4
        公开课-培优班专属神秘新年礼-CV-20201229.mp4

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