TA的每日心情 | 奋斗
4 天前 |
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签到天数: 802 天 [LV.10]以坛为家III
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资源名称： |
【J1549】20200816-名企CV-004期 |
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资源描述及截图：
├─01-核心能力提升班计算机视觉方向004期
│ │ 作业答案
│ │
│ ├─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
│ │ 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
│ │ 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
│ 垃圾分类
│
├─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
│ │
│ ├─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
│ │ 车道线检测作业说明week
│ │
│ ├─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
│ Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection.pdf
│ Ultra-Fast-Lane-Detection-master
│
├─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
│ │
│ ├─2.1 Course Schedule-Detection II 1-stage
│ │ 2.1 CourseSchedule-DetectionII1-stage.mp4
│ │ assignment2 - anchor .pdf
│ │ week2.pdf
│ │ 名企班 week10 -20201106
│ │
│ ├─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
│ │
│ ├─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
│ │ 学习心得
│ │
│ ├─4.1 Course Schedule-Yolo v3 -CODE
│ │ 4.1 CourseSchedule-Yolov3-CODE.mp4
│ │ assignment5.pdf
│ │ face_mask
│ │ PyTorch-YOLOv3-class
│ │ 名企CV课程assignment5作业
│ │ 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
│ │ week6_mingqi-regularization
│ │ 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
│ │ 6.1 CourseSchedule-AlgorithmTricksI.mp4
│ │ activations
│ │ assignment7 .pdf
│ │ checkpoints
│ │ data
│ │ PyTorch-YOLOv3
│ │ week15 名企课
│ │ week6-7 Advanced Detection Tricks.pdf
│ │ week7.docx
│ │ yolov3-code
│ │ 学习心得-名企班-week7
│ │
│ └─7.1 Algorithm Tricks II
│ 7.1 AlgorithmTricksII.mp4
│ network-slimming
│ new_assignment8 .pdf
│ week8 Acceleration .pdf
│ yolov3_tricks
│ 名企班-week8-
│
├─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ACER6
│ │ 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
│ │ 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
│ │ 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
│ │
│ ├─4.1 研讨课
│ │ 4.1 研讨课-1.mp4
│ │ 4.1 研讨课-2.mp4
│ │ week3code-CVPR19-Face-Anti-spoofing
│ │ 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
│ │
│ ├─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
│ │ 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
│ │
│ ├─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
│ │
│ ├─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
│ │
│ └─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
│ │ assignment04-2.作业答案参考py
│ │ 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
│ │ L5
│ │ tfidf
│ │ 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
│ │ assignment06_daily_report.py.作业答案参考
│ │ code
│ │ 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
│ L7-code-afterclass
│ 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
│ │ Assignment01-CV
│ │ Assignment01-NLP
│ │ Assignment01
│ │ Git 与版本控制、代码风格.pptx
│ │ Git 思维导图
│ │ Git与版本控制、代码风格.mp4
│ │ image-retrieval-master
│ │ lesson01-course
│ │ networkx如何设置中文
│ │ 图像检索项目指导书与数据
│ │ 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
│ │ 第一周作业讲解.mp4
│ │
│ ├─2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
│ │ Assignment02
│ │ house_price
│ │ L2.1
│ │ 参考答案
│ │ 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
│ │ 微软_lesson03
│ │ 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
│ │ cnn_feature_map_demo
│ │ L3-code
│ │ 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
│ │ lesson04AIV1.7.pdf
│ │ Refer-Assignment04
│ │ 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
│ │ cmn-eng
│ │ Lesson_05
│ │ Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp
│ │
│ ├─6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
│ │ Assignment06
│ │ assignment06作业参考答案.py
│ │ L6
│ │ 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
│ 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
│ │ python-1-Python基础入门.mp4
│ │ week1-python入门基础
│ │
│ ├─2.1 Python 编程入门:
│ │ python-2-Python编程入门.mp4
│ │ week2-python编程基础1
│ │
│ ├─3.1 常用模块-numpy
│ │ python-3-常用模块-numpy.mp4
│ │ week3-numpy
│ │
│ ├─4.1 常用模块-pandas
│ │ python-4-常用模块-pandas.mp4
│ │ week4-pandsa
│ │
│ ├─5.1 数据可视化
│ │ python-5-数据可视化.mp4
│ │ week5-数据可视化
│ │
│ └─6.1 Python 办公自动化
│ code
│ 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
│ │ 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
│ │ 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
│ │ week1-编程基础.mp4
│ │
│ ├─2.1 数据分析基础
│ │ Lesson-02学习资料
│ │ 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
│ │ 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
│ │ 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
│ │ 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
│ │ 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
│ │ 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
│ 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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发表于 2022-1-25 14:27:21
发表于 2022-1-25 14:27:24