YOLOv2论文深度解析

深度解析YOLOv2论文，原汁原味读YOLOv2论文。课程时长近7个小时，详细解析了论文的内容。该课程力图帮助大家读到原汁原味的论文，对原论文进行了逐句解析。并以【左侧论文】、【右侧翻译、解析】的对比形式帮助大家更好地理解论文。该课程不仅仅包含了论文的“英-中”的翻译，更重要的是给出了真多论文中相关知识点的详细深度解析。文中所涉及的深度学习相关基础知识点都在文中进行了比较详细的介绍。希望这个课程能够帮助大家更好地入门YOLOv2。

YOLOv1论文深度解析（8小时原汁原味逐句解析YOLO论文）

深度解析YOLO论文。原汁原味读YOLO论文。课程时长近8个小时，详细解析了论文的内容。该课程力图帮助大家读到原汁原味的论文，对原论文进行了逐句解析。并以【左侧论文】、【右侧翻译、解析】的对比形式帮助大家更好地理解论文。该课程不仅仅包含了论文的“英-中”的翻译，更重要的是给出了真多论文中相关知识点的详细深度解析。例如，selective search、sliding window、NMS等知识点都在文中进行了比较详细的介绍。希望这个课程能够帮助大家更好地入门YOLOv1.

深度学习可视化deepvis

YOLOv5实战（检测苹果和香蕉）

适合人群：——计算机视觉初学者——深度学习初学者学习计划：1、完成视频课程2、构建自己的数据集、完成训练、检测课程目标：掌握YOLOv5进行目标检测的基本方法 

RCNN深度解析

课程深入浅出、详细介绍了RCNN的基本原理和网络结构，适合于深度学习入门者、计算机视觉初学者学习。

计算机视觉40例

包含计算机视觉领域内40个经典案例，主要包含四个方面的内容，具体有：——基础案例篇——机器学习篇——深度学习篇——人脸识别篇  

YOLO目标检测（OpenCV之DNN模块）

课程介绍了使用OpenCV的DNN模块调用YOLO实现目标检测的具体方法。具体介绍了实现代码、 

图像识别（OpenCV实现图像分类）

使用OpenCV实现图像分类的介绍，全部代码仅仅20余行，简单易懂。课程详细介绍了在OpenCV内使用DNN模块实现图像识别的具体方法和思路。

深度学习之OpenCV的DNN模块

3小时python轻松入门

课程采用【极简】设计思路，将Python的核心知识点进行了提炼，浓缩为3个小时的课程。 课程以案例为主，强调动手实战，能让学员在最短的时间内快速入门，动手书写Python代码。 课程采用在Spyder内实操演示代码的方式讲解，提高学员的动手实践能力。

OpenCV图像处理入门

课程主要介绍了OpenCV的基础操作，通过学习本课程能够熟悉OpenCV的基本操作方法，为后续的人工智能学习打下坚实基础。

讲给入门者的深度学习

写给入门者的深度学习课程，帮助学习者快速入门深度学习。课程内容深入浅出，尽量避免了使用枯燥无味的公式，通过具体的实例展示深度学习的基本原理和方法。 课程主要以介绍深度学习的基本原理为主，终点介绍了激活函数、损失函数、学习技巧等。 课程最后以TensorFlow2.0为例展示了如何使用深度学习实现手写书识别。

Excel拨云见日

拨云见日PowerBI

课程针对零基础的同学入门。课程内容循序渐进、系统介绍了PowerBI的相关知识点，能够快速帮助学习者厘清数据处理的逻辑。

R语言入门基础

本课程旨在帮助学习者快速入门R语言： * 课程系统详细地介绍了使用R语言进行数据处理的基本思路和方法。 * 课程能够帮助初学者快速入门数据处理。 * 课程通过大量的案例详细地介绍了如何使用R语言进行数据分析和处理 * 课程操作实际案例教学，通过编写代码演示R语言的基本使用方法和技巧

计算机二级（VB）

计算机二级（VB）教程，全面、系统、细致地介绍了计算机二级（VB）的相关知识点。 课程能够帮助学习者快速入门。 该课程面向对象： * 备考计算机二级（VB）的课程 * 备课期末考试 * 自学VB程序设计 课程注意提高学习者实战技巧，授课过程中以实际操作演示为主，帮助学习者快速地掌握编程的实际方法和技巧。 课程以2019年计算机二级大纲为主线，详细介绍了VB的相关知识点。

Python+OpenCV计算机视觉

Python+OpenCV计算机视觉系统全面的介绍。

小程序入门

课程简单易懂，内容深入浅出。  本课程通过实例介绍了小程序开发的一般知识点和基本方法。 通过学习该课程能够系统掌握小程序开发的基础入门知识，为深入开发小程序打下基础。

手写数字识别

手写数字识别，使用简化后的近邻算法实现手写数字识别。

MATLAB图像处理

MATLAB图像处理课程