2020深度之眼全球AI比赛实战训练营
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┃ ┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向） .txt
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┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第二周——构建基础baseline模型 .ts
┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第二周——数据准备和增强 .ts
┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——比赛思路课 .ts
┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——卷积的基础知识和常用模型 .ts
┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——赛前介绍和准备 .ts
┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——Google Colab .ts
┣━━【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——TensorflowKeras和OpenCV .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第二周第二节课——特征工程知识部分讲解 .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第二周第三节课——特征工程对baseline的提高 .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第二周第四节课——模型集成原理与实践 .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第二周第一节课——构建baseline .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析 .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第一周第四课——数据清洗以及数据处理 .ts
┣━━【Kaggle：房价预测】第一周第一节课——kaggle账号注册与竞赛入门,. .ts
┣━━【Kaggle：预测未来销售】第二周第二节课——特征工程的数据预处理对排名的提升（2） .ts
┣━━【Kaggle：预测未来销售】第二周第三节课——模型的选择以及数据归一化对结果的影响 .ts
┣━━【Kaggle：预测未来销售】第二周第一节课——特征工程的数据预处理对排名的提升（1） .ts
┣━━【Kaggle：预测未来销售】第一周第二节课——特征工程以及构建baseline .ts
┣━━【Kaggle：预测未来销售】第一周第一节课——赛题解读以及数据下载导入、赛题的理解分析 .ts
┣━━开营仪式回放——老师部分 .ts
┗━━开营仪式回放—班主任部分 .ts
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