─01-课程导论
│ └─课程导论
│ 课程导论 (1).mp4
│
├─02-python快速掌握
│ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb
│ │
│ ├─CLASSDATA_第二门_Python快速掌握
│ │ ├─CH01_Python语言基础
│ │ │ c0102_变量及数据类型.ipynb
│ │ │ c0103_序列及通用操作_20190819_210233.ipynb
│ │ │ c0104_字典映射.ipynb
│ │ │ c0105_条件及循环语句.ipynb
│ │ │ c0106_函数.ipynb
│ │ │ c0107_模块与包.ipynb
│ │ │ 综合练习_基于Python的算法函数创建.ipynb
│ │ │
│ │ ├─CH02_科学计算库numpy
│ │ │ c0202_Numpy基础数据结构.ipynb
│ │ │ c0203_Numpy索引及切片.ipynb
│ │ │ c0204_Numpy随机数.ipynb
│ │ │ c0205_Numpy通用函数.ipynb
│ │ │ numpy课程作业.docx
│ │ │
│ │ ├─CH03_数据分析库pandas
│ │ │ c0302_Pandas数据结构Series：基本概念及创建.ipynb
│ │ │ c0303_Pandas数据结构Dataframe：基本概念及创建.ipynb
│ │ │ c0304_索引与切片.ipynb
│ │ │ c0305_基本技巧.ipynb
│ │ │ c0306_数值计算和统计基础.ipynb
│ │ │ c0307_文本数据.ipynb
│ │ │ c0308_合并、连接、去重、替换.ipynb
│ │ │ c0309_数据分组.ipynb
│ │ │ c0310_数据读取.ipynb
│ │ │ data1.txt
│ │ │ pandas课程作业.docx
│ │ │ 地市级党委书记数据库（2000-10）.xlsx
│ │ │
│ │ └─CH04_图表绘制库matplotlib
│ │ c0401_Matplotlib简介及图表窗口.ipynb
│ │ c0402_图表的基本元素.ipynb
│ │ c0403_图表的样式参数.ipynb
│ │ c0404_子图.ipynb
│ │ c0405_基本图表绘制.ipynb
│ │ matplotlib各类图表参考文档.txt
│ │ 颜色参数.docx
│ │
│ ├─python快速掌握
│ │ python快速掌握1.mp4
│ │ python快速掌握2.mp4
│ │ python快速掌握3.mp4
│ │
│ └─项目01_电影数据处理及分析实战
│ 爱奇艺视频数据.csv
│ 项目01_要求.docx
│
├─03-计算机视觉库opencv
│ │ opencv1.mp4
│ │ opencv2.mp4
│ │
│ └─第二章opencv
│ │ CLASSDATA_第三门_计算机视觉库OpenCV.zip
│ │ 项目02_人脸识别项目实战.zip
│ │
│ ├─CLASSDATA_第三门_计算机视觉库OpenCV
│ │ ├─0.体验课资料
│ │ │
│ │ └─9.视频操作
│ │ │ propId.png
│ │ │ 视频读取存储.ipynb
│ │ │
│ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ 1.视频操作-checkpoint.ipynb
│ │ │ 视频读取存储-checkpoint.ipynb
│ │ │
│ │ └─videos
│ │ cats.mp4
│ │ output.avi
│ │
│ └─项目02_人脸识别项目实战
│ ├─10.人脸检测识别
│ │ │ face.png
│ │ │ haarcascade_frontalface_alt.xml
│ │ │ imutils.py
│ │ │ label.txt
│ │ │ predict_face_XiaoMing_AB.xml
│ │ │ Solvay.jpg
│ │ │ 人脸检测.ipynb
│ │ │ 人脸识别.ipynb
│ │ │
│ │ ├─faces
│ │
│ └─9.视频操作
│ │ propId.png
│ │ 视频读取存储.ipynb
│ │
│ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ 1.视频操作-checkpoint.ipynb
│ │ 视频读取存储-checkpoint.ipynb
│ │
│ └─videos
│ cats_hUj6A.mp4
│ output_LnBSj.avi
│
├─04-数学理论基础与python代码实现
│ └─第三章数学理论基础与python代码实现
│ 1.mp4
│ 2.mp4
│ 3.1（后17分钟声音未录上）.mp4
│ 3.2（补充后17分钟问题）.mp4
│ 4.mp4
│ 5.mp4
│ CLASSDATA_第四门_数学理论基础&Python代码实现.zip
│ 项目03_统计数学模型构建(1).zip
│
├─04-深度学习基础
│ └─深度学习基础
│ CLASSDATA_第五门_深度学习基础.zip
│ 深度学习1.mp4
│ 深度学习2.mp4
│ 项目_05葡萄酒分类问题资料.zip
│
├─05-深度学习框架1tensorflow
│ └─深度学习框架1tensorflow
│ CLASSDATA_第六门_深度学习框架I：TensorFlow.zip
│ 深度学习 2.mp4
│ 深度学习1_PQRoL.mp4
│
├─05-深度学习框架1tensorflow(第三周))
│ CLASSDATA_第六门_深度学习框架I（第三周）：TensorFlow-.rar
│ 深度学习框架1tensorflow(第三周).rar
│ 项目08_场景分类项目.rar
│
├─05-深度学习框架1tensorflow(第二周)
│ └─深度学习框架1tensorflow(第二周)
│ CLASSDATA_第六门（第二周）_深度学习框架I：TensorFlow-.zip
│ 深度学习 2_ypvdZ.mp4
│ 深度学习.mp4
│
├─06-深度学习框架二keras
│ └─深度学习框架keras(第一周)
│ CLASSDATA_第七门_keras.zip
│ keras.mp4
│ 项目09_汪星人识别项目.zip
│
├─07-计算机视觉应用实战
│ 1-15.mp4
│ 15-30.mp4
│ 31-35.mp4
│ 36-51.mp4
│ 52-58.mp4
│ 58-59.mp4
│ 61-73.mp4
│
├─08-人脸检测与识别专题
│ └─人脸识别部分
│ └─人脸识别部分
│ 人脸检测与识别专题.mp4
│
├─09-硅谷实战：对抗样例及DL模型弱点
│ 硅谷实战：对抗样例及DL模型弱点.mp4
│
├─项目答案1
│ └─所有项目解答以及视频
│ ├─01电影数据处理以及项目实战
│ │ │ 电影数据处理以及分析实战.mp4
│ │ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb
│ │ │
│ │ └─项目01_电影数据处理及分析实战
│ │ 爱奇艺视频数据.csv
│ │ 项目01_要求.docx
│ │
│ ├─02人脸识别项目实战
│ │ 人脸识别项目实战.mp4
│ │ 项目02_人脸识别项目实战（同步更新的9.3视频读取存储ipynb）.zip
│ │ 项目02答案_人脸识别项目实战.rar
│ │
│ ├─03统计数学模型构建（1）
│ │ 03统计数学模型构建（1）.mp4
│ │ 项目03_统计数学模型构建(1).rar
│ │
│ ├─04统计数学模型构建（2）
│ │ 统计数学模型构建（2）.mp4
│ │ 项目04_统计数学模型构建(2).rar
│ │
│ ├─05神经网络葡萄酒分类
│ │ 葡萄酒分类.mp4
│ │ 项目_05葡萄酒分类问题答案.zip
│ │ 项目_05葡萄酒分类问题资料.zip
│ │
│ ├─06mnist分类程序优化
│ │ 神经网络优化.mp4
│ │
│ ├─07cifar10解答
│ │ cifar10.mp4
│ │ 项目07_cifar10分类问题 (答案).zip
│ │ 项目07_cifar10分类问题.zip
│ │
│ ├─08场景分类模型训练和测试
│ │ 场景分类模型预测.mp4
│ │ 项目08_场景分类答案讲解.rar
│ │ 项目08_场景分类项目.rar
│ │
│ └─09识别汪星人品种
│ 识别汪星人.mp4
│ 项目09_汪星人识别项目.zip
│ 项目09_汪星人识别项目答案.rar
│
└─项目答案2
│ CLASSDATA_第八门_第四周图像风格转换和生成对抗网络.zip
│ train_object_detection_Pedestrian-Detection.zip
│ 人脸检测与关键点相关代码与脚本 (1).zip
│ 所有项目资料.png
│ 项目08_场景分类答案讲解 (1).rar
│ 项目10_目标检测参考答案.txt
│ 项目11_目标分割参考答案.rar
│ 项目12_图像风格转换项目&图像生成项目.zip
│ 项目12_图像风格转换项目&图像生成项目答案.zip
│
├─CLASSDATA_第八门_第三周目标分割课程资料素材
│ train_object_segmentation.zip
│
├─程序(1)
│ train_object_detection_voc.zip
│ windows_v1.8.1.zip
│
└─项目答案目录
所有项目答案目录.png
所有项目答案目录2.png