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标题: 后厂名企CV计算机视觉004期20年8月-2021年1月共59G,IT资源网 [打印本页]

作者: admin 时间: 2022-5-29 08:13
标题: 后厂名企CV计算机视觉004期20年8月-2021年1月共59G,IT资源网
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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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