后厂名企CV计算机视觉004期 20年8月-2021年1月(共59G)
├─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
││ Assignment03.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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