潭州学院人工智能第二期（32GB，更新到2019.8）

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【课程目录】

├─0-预科班
│  ├─Seven-20181116-开班仪式
│  │  │  00人工智能学院软件说明.pdf
│  │  │  人工智能学院软件说明.md
│  │  │  开班仪式.wmv
│  │  │  开班仪式以及所需环境.pptx
│  │  │  
│  │  └─工具包
│  │      └─人工智能学院学习环境
│  │          │  00人工智能学院软件说明.pdf
│  │          │  01pengbaobao_Setup_V8.4.8.7.zip
│  │          │  02BaiduNetdisk_6.4.0.6.exe
│  │          │  03TeamViewer_13.0.6447.0.exe
│  │          │  04电脑虚拟化检测securable.exe
│  │          │  05VirtualBox-5.2.4-119785-Win.exe
│  │          │  06pycharm-community-2018.2.4.exe
│  │          │  07Xshell5p.exe
│  │          │  08typora-setup-x64.exe
│  │          │  09Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe
│  │          │  10EasyBCD2.3.exe
│  │          │  11TZKTSetupv3.0.1.1833(1).exe
│  │          │  12uiso9_cn.exe
│  │          │  13WinSCP-5.13.4-Setup.exe
│  │          │  14Xshell-6.0.0101p.exe
│  │          │  
│  │          ├─Python-Windows-Mac安装包
│  │          │  │  python-3.6.1-amd64.exe
│  │          │  │  python-3.6.1.exe
│  │          │  │  python-3.6.2-macosx10.6.pkg
│  │          │  │  python软件安装.docx
│  │          │  │  
│  │          │  └─备用python安装包
│  │          │          pyinstaller-develop.zip
│  │          │          python-3.4.4.msi
│  │          │         
│  │          ├─人工智能学院学习环境演示视频
│  │          │      01软件介绍与虚拟机软件的安装.mp4
│  │          │      02导入ova文件.mp4
│  │          │      03连接虚拟电脑.mp4
│  │          │      04PyCharm的使用.mp4
│  │          │      u盘启动盘制作.wmv
│  │          │      xshell远程连接ubuntu.wmv
│  │          │      
│  │          └─系统及安装使用说明
│  │              │  01-VirtualBox安装步骤.docx
│  │              │  02-连接虚拟机.docx
│  │              │  虚拟机常见问题解决办法.docx
│  │              │  
│  │              └─Ubuntu
│  │                      ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso
│  │                     
│  ├─Seven-20181122-Linux简介及常用操作
│  │      2018-11-8-linux.md
│  │      Linux 简介.md
│  │      linux简介及常用操作.wmv
│  │      linux简介及简单操作命令.md
│  │      
│  └─Seven-20181129-linux基本命令
│          linux基本命令.wmv
│          vim.md
│          vim、linux、Python虚拟机.pptx
│          vim使用.wmv
│          vim和python虚拟环境的使用.md
│         
├─1-Python课件
│  │  1-Python课件.zip
│  │  
│  ├─Seven-20181215-数值类型和序列类型
│  │      数值类型和序列类型.pptx
│  │      数值类型和序列类型.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20181218-序列类型方法
│  │      上课作业.wmv
│  │      列表.wmv
│  │      字符串和元组.wmv
│  │      序列类型方法.pptx
│  │      
│  ├─Seven-20181220-格式化输出和深浅拷贝
│  │      上节作业.wmv
│  │      字符串和转义.wmv
│  │      格式化输出和深浅复制.pptx
│  │      编码、深浅复制、二进制.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20181222-散列类型、运算符优先级和逻辑运算
│  │      上节作业.wmv
│  │      散列类型、运算符优先级和逻辑运算.md
│  │      散列类型、运算符优先级和逻辑运算.pptx
│  │      集合.wmv
│  │      集合、运算符、逻辑运算.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20181225-控制流程
│  │      while、for.wmv
│  │      上节作业.wmv
│  │      控制流程.md
│  │      控制流程.pptx
│  │      条件判断、三目运算符.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20181227-函数基础和函数参数
│  │      python3内置函数大全.html
│  │      上节作业.md
│  │      上节作业.wmv
│  │      内置函数.wmv
│  │      函数基础、参数.wmv
│  │      函数基础和函数参数.md
│  │      函数基础和函数参数.pptx
│  │      
│  ├─Seven-20181229-函数作用域和匿名函数
│  │      上节作业.md
│  │      上节作业.wmv
│  │      函数作用域和匿名函数.md
│  │      函数作用域和匿名函数.pptx
│  │      匿名函数、函数作用域.wmv
│  │      闭包、递归.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20190103-类定义、属性和继承
│  │      上节作业.md
│  │      上节作业.wmv
│  │      类定义、属性、继承.wmv
│  │      类定义、属性和继承.md
│  │      类定义、属性和继承.pptx
│  │      
│  ├─Seven-20190106-继承和魔法方法
│  │      上节作业.wmv
│  │      多继承.wmv
│  │      多继承、魔术方法.md
│  │      多继承、魔术方法.pptx
│  │      魔术方法.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20190108-对象协议和描述器
│  │      对象协议.wmv
│  │      描述器和装饰器.md
│  │      描述器和装饰器.pptx
│  │      描述符和装饰器.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20190110-文件
│  │      上下文管理、IO、模块.wmv
│  │      上节作业.wmv
│  │      文件.md
│  │      文件.pptx
│  │      文件基本操作.wmv
│  │      私有属性和私有方法.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20190112-异常
│  │      上节作业.wmv
│  │      异常.md
│  │      异常.pptx
│  │      异常上.wmv
│  │      异常下.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20190115-迭代器
│  │      上节作业.wmv
│  │      包和包管理.wmv
│  │      推导式.wmv
│  │      迭代器、生成器模块及包.md
│  │      迭代器、生成器模块及包.pptx
│  │      迭代器和生成器.wmv
│  │      
│  ├─Seven-20190117-正则
│  │      Python从菜鸟到大神的100道经典练习题.pdf
│  │      re模块.wmv
│  │      元字符.wmv
│  │      正则.md
│  │      正则.pptx
│  │      正则.wmv
│  │      百度工程师题.txt
│  │      
│  ├─Seven-20190119-实战案例
│  │  │  Seven-20190119-实战案例.zip
│  │  │  信息管理系统.md
│  │  │  信息管理系统.pdf
│  │  │  爬虫案例.md
│  │  │  爬虫案例.pptx
│  │  │  爬虫案例.wmv
│  │  │  管理系统.wmv
│  │              
│  ├─09-Able-20190309-特征工程
│  │  │  LoanStats3a.csv
│  │  │  Python数据分析与挖掘实战.pdf
│  │  │  特征工程.wmv
│  │  │  
│  │  └─上课笔记
│  │      │  feature_Engineering.ipynb
│  │      │  feature_Engineering.md
│  │      │  散点图矩阵.png
│  │      │  相关关系.png
│  │      │  箱线图.png
│  │      │  
│  │      └─.ipynb_checkpoints
│  │              feature_Engineering-checkpoint.ipynb
│  │              
│  ├─10-Able-20190312-数据清洗
│  │  ├─上课笔记
│  │  │  │  01_案例一：缺省值填充.ipynb
│  │  │  │  02_案例二：哑编码.ipynb
│  │  │  │  03_案例三：二值化.ipynb
│  │  │  │  04_案例四：标准化.ipynb
│  │  │  │  05_案例五：区间缩放法.ipynb
│  │  │  │  06_案例六：归一化.ipynb
│  │  │  │  07_案例七：多项式转换.ipynb
│  │  │  │  08_案例八：特征选择.ipynb
│  │  │  │  09_案例九：异常数据处理.ipynb
│  │  │  │  10_案例十：车辆数据预处理.ipynb
│  │  │  │  C0904.csv
│  │  │  │  C0911.csv
│  │  │  │  car.data
│  │  │  │  
│  │  │  └─.ipynb_checkpoints
│  │  │          01_案例一：缺省值填充-checkpoint.ipynb
│  │  │          02_案例二：哑编码-checkpoint.ipynb
│  │  │          03_案例三：二值化-checkpoint.ipynb
│  │  │          04_案例四：标准化-checkpoint.ipynb
│  │  │          05_案例五：区间缩放法-checkpoint.ipynb
│  │  │          06_案例六：归一化-checkpoint.ipynb
│  │  │          09_案例九：异常数据处理-checkpoint.ipynb
│  │  │         
│  │  └─上课视频
│  │          数据清洗.wmv
│  │         
│  ├─11-Able-20190314-线性回归
│  │  │  线性回归.pptx
│  │  │  线性回归.wmv
│  │  │  
│  │  └─作业
│  │      ├─原始数据
│  │      │      day.csv
│  │      │      Readme.txt
│  │      │      中文字段说明.txt
│  │      │      
│  │      └─这个数据我改过几个
│  │              day.csv
│  │              Readme.txt
│  │              中文字段说明.txt
│  │              
│  ├─12-Able-20190316波士顿房价预测
│  │  │  波士顿房价预测.wmv
│  │  │  
│  │  └─Boston房价预测
│  │      │  1_EDA_BostonHousePrice.ipynb
│  │      │  2_FE_BostonHousePrice.ipynb
│  │      │  3_Regression_BostonHousePrice.ipynb
│  │      │  4_Regression_BostonHousePrice-MultipleY.ipynb
│  │      │  boston_housing.csv
│  │      │  FE_boston_housing.csv
│  │      │  
│  │      └─.ipynb_checkpoints
│  │              1_EDA_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb
│  │              2_FE_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb
│  │              3_Regression_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb
│  │              4_Regression_BostonHousePrice-MultipleY-checkpoint.ipynb
│  │              
│  ├─13-Able-20190328-homework_BikeSharing_Codes
│  │  │  1_EDA_BikeSharing.ipynb
│  │  │  2_FE_BikeSharing.ipynb
│  │  │  3._Regression_BikeSharing.ipynb
│  │  │  4._Regression_BikeSharing-StandlizedY.ipynb
│  │  │  Capital Bikeshare项目.wmv
│  │  │  day.csv
│  │  │  FE_day.csv
│  │  │  submission.csv
│  │  │  
│  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  └─作业2
│  │          Ames_House.zip
│  │          README.txt
│  │         
│  ├─14-Able-20190410-亚美尼亚州洛瓦市房价预测
│  │  │  Advanced_homework.ipynb
│  │  │  l1.csv
│  │  │  l2.csv
│  │  │  train.csv
│  │  │  偏度.png
│  │  │  房价预测.wmv
│  │  │  
│  │  └─.ipynb_checkpoints
│  │          Advanced_homework - 副本-checkpoint.ipynb
│  │          Advanced_homework-checkpoint.ipynb
│  │         
│  ├─15-Able-20190411-logistic
│  │      logistic 01.wmv
│  │      logistic回归.pptx
│  │      mysoftmax.py
│  │      
│  ├─16-Able-20190416-信用卡欺诈检测和Otto商品分类
│  │  │  01手动实现logistic.wmv
│  │  │  02倾斜类.wmv
│  │  │  03Otto商品分类.wmv
│  │  │  04闲谈.wmv
│  │  │  myproduct.py
│  │  │  
│  │  ├─手写logistic算法
│  │  │  │  梯度下降求解逻辑回归.ipynb
│  │  │  │  
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │  │      梯度下降求解逻辑回归-checkpoint.ipynb
│  │  │  │      
│  │  │  └─data
│  │  │          LogiReg_data.txt
│  │  │         
│  │  ├─案例-Otto商品分类
│  │  │  │  LogisticGridSearchCV_C.png
│  │  │  │  LR_Otto.ipynb
│  │  │  │  
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │  │      LR_Otto-checkpoint.ipynb
│  │  │  │      
│  │  │  └─data
│  │  │          Otto_train.csv
│  │  │         
│  │  ├─案例-信用卡欺诈检测
│  │  │  │  creditcard.csv
│  │  │  │  test.png
│  │  │  │  Untitled.ipynb
│  │  │  │  
│  │  │  └─.ipynb_checkpoints
│  │  │          Untitled-checkpoint.ipynb
│  │  │         
│  │  └─皮马印第安人糖尿病分类
│  │          diabetes.csv
│  │          ReadME.txt
│  │         
│  ├─17-Able-20190423-SVM
│  │      SVM.pptx
│  │      SVM.wmv
│  │      SVM闲谈.wmv
│  │      
│  ├─18-Able-20190425-SVM案例
│  │  │  01SVM案例.wmv
│  │  │  02文本处理.wmv
│  │  │  03SVM案例闲谈.wmv
│  │  │  jieba基础操作.ipynb
│  │  │  文本抽取.py
│  │  │  
│  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  ├─datas
│  │  │      01mydict.txt
│  │  │      
│  │  ├─支持向量机
│  │  │  ├─images
│  │  │  │      1.png
│  │  │  │      2.png
│  │  │  │      3.png
│  │  │  │      SVM1.png
│  │  │  │      SVM2.png
│  │  │  │      SVM3.png
│  │  │  │      
│  │  │  └─notebooks
│  │  │      │  3.png
│  │  │      │  support_vector_machines.ipynb
│  │  │      │  
│  │  │      └─.ipynb_checkpoints
│  │  │              support_vector_machines-checkpoint.ipynb
│  │  │              
│  │  └─案例-Otto商品分类
│  │      │  SVM_Otto.ipynb
│  │      │  
│  │      ├─.ipynb_checkpoints
│  │      │      SVM_Otto-checkpoint.ipynb
│  │      │      
│  │      └─data
│  │              Otto_train.csv
│  │              
│  ├─19-Able-20190427-决策树
│  │      决策树.pptx
│  │      决策树.wmv
│  │      
│  ├─20-Able-20190430-随机森林
│  │  │  随机森林.pptx
│  │  │  随机森林.wmv
│  │  │  随机森林闲谈.wmv
│  │  │  
│  │  ├─泰坦尼克船员获救
│  │  │  │  taitannike.ipynb
│  │  │  │  test.csv
│  │  │  │  titanic_train.csv
│  │  │  │  数据集说明.png
│  │  │  │  
│  │  │  └─.ipynb_checkpoints
│  │  │          taitannike - 副本-checkpoint.ipynb
│  │  │          taitannike-checkpoint.ipynb
│  │  │          Untitled-checkpoint.ipynb
│  │  │          Untitled1-checkpoint.ipynb
│  │  │         
│  │  └─蘑菇食用预测
│  │      │  best_tree.dot
│  │      │  CART_RF_Mushroom.ipynb
│  │      │  model_tree.png
│  │      │  Untitled.ipynb
│  │      │  
│  │      ├─.ipynb_checkpoints
│  │      │      CART_RF_Mushroom-checkpoint.ipynb
│  │      │      Untitled-checkpoint.ipynb
│  │      │      
│  │      └─data
│  │              mushrooms.csv
│  │              
│  ├─21-Able-20190507-皮马印第安人糖尿病分类实战
│  │      diabetes.csv
│  │      LogisticGridSearchCV_C.png
│  │      ReadME.txt
│  │      SVM_Otto.png
│  │      匹马印第安人糖尿病案例 - 副本.ipynb
│  │      匹马印第安人糖尿病案例.ipynb
│  │      糖尿病.wmv
│  │      项目分享.wmv
│  │      
│  ├─22-Able-20190511-GBDT之Adaboost与XGboost01
│  │      GBDT.wmv
│  │      xgboost-master.rar
│  │      xgboost.pdf
│  │      梯度提升决策树GBDT.pptx
│  │      金融风控大赛解决方案.zip
│  │      
│  ├─23-Able-20190514-XGboost02
│  │      saveModel.py
│  │      xgboost.pptx
│  │      Xgboost02.wmv
│  │      
│  ├─24-Able-20190516-XGBoost案例
│  │  │  XGBoost案例.wmv
│  │  │  
│  │  ├─Rental Listing Inquiries项目实战
│  │  │  │  ReadME.txt
│  │  │  │  
│  │  │  └─code
│  │  │      │  FE_RentListingInqueries.ipynb
│  │  │      │  kernel.ipynb
│  │  │      │  MeanEncoder.py
│  │  │      │  
│  │  │      ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │      │      FE_RentListingInqueries-checkpoint.ipynb
│  │  │      │      
│  │  │      ├─data
│  │  │      │      RentListingInquries_FE_test.bin
│  │  │      │      RentListingInquries_FE_test.csv
│  │  │      │      RentListingInquries_FE_train.bin
│  │  │      │      RentListingInquries_FE_train.csv
│  │  │      │      
│  │  │      └─__pycache__
│  │  │              MeanEncoder.cpython-36.pyc
│  │  │              
│  │  └─XGBOOST
│  │      │  CART_RF_Mushroom.ipynb
│  │      │  xgboost1_Mushroom.ipynb
│  │      │  xgboost1_Otto_nestimators.ipynb
│  │      │  xgboost2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb
│  │      │  xgboost2_2_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb
│  │      │  xgboost2_3_Otto_nestimators.ipynb
│  │      │  xgboost4_1_Otto_subsample_colsample.ipynb
│  │      │  xgboost5_1_Otto_RegL1L2.ipynb
│  │      │  
│  │      ├─.ipynb_checkpoints
│  │      │      CART_RF_Mushroom-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost1_Mushroom-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost1_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost2_2_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost2_3_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost4_1_Otto_subsample_colsample-checkpoint.ipynb
│  │      │      xgboost5_1_Otto_RegL1L2-checkpoint.ipynb
│  │      │      
│  │      └─data
│  │              agaricus.txt.test
│  │              agaricus.txt.train
│  │              mushrooms.csv
│  │              Otto_train.csv
│  │              
│  ├─25-Able-20190521-LightGBM
│  │      LightGBM.pdf
│  │      LightGBM.pptx
│  │      LightGBM.wmv
│  │      
│  ├─26-Able-20190523-lightgbm案例以及模型融合上
│  │  │  blending.py
│  │  │  lgbm1_Otto_nestimators.ipynb
│  │  │  lgbm2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb
│  │  │  StackingBlending.pptx
│  │  │  模型融合.wmv
│  │  │  
│  │  └─.ipynb_checkpoints
│  │          lgbm1_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb
│  │          lgbm2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb
│  │         
│  ├─27-Able-20190603-xgboost案例+模型融合02+朴素贝叶斯 - 副本
│  │  │  朴素贝叶斯.txt
│  │  │  朴素贝叶斯.wmv
│  │  │  朴素贝叶斯.xlsx
│  │  │  监督学习流程.png
│  │  │  
│  │  └─xgboost_homework
│  │          1_nestimators.csv
│  │          6_nestimators.csv
│  │          my_preds_maxdepth_min_child_weights_1.csv
│  │          n_estimators4_1.png
│  │          n_estimators6.png
│  │          RentListingInquries_FE_test.csv
│  │          RentListingInquries_FE_train.csv
│  │          xgboost1_Rent_nestimators.ipynb
│  │          xgboost2_Rent_TreeDepth.ipynb
│  │          xgboost3_min_child_weight.ipynb
│  │          xgboost4_Rent_RegL1.ipynb
│  │          xgboost5_Rent_RegL2.ipynb
│  │          xgboost6_Rent_nestimators.ipynb
│  │          xgboost7_Rent_test.ipynb
│  │          xgb_model.pkl
│  │          xgb_Rent.csv
│  │         
│  ├─28-Able-20190610-监督学习复习
│  │      监督学习复习.wmv
│  │      
│  ├─29-Able-20190611-PCA
│  │      PCA.pptx
│  │      PCA降维.wmv
│  │      
│  ├─30-Able-20190615-SVD分解
│  │  │  PCA_Minist.ipynb
│  │  │  SVC_Minist_submission.csv
│  │  │  SVD分解.pptx
│  │  │  SVD分解.wmv
│  │  │  
│  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │      PCA_Minist-checkpoint.ipynb
│  │  │      
│  │  ├─data
│  │  │      MNIST_test.csv
│  │  │      MNIST_train.csv
│  │  │      
│  │  └─PCA
│  │      │  iris.data
│  │      │  PCA.ipynb
│  │      │  
│  │      └─.ipynb_checkpoints
│  │              PCA-checkpoint.ipynb
│  │              
│  ├─31-Able-20190618-knn+k-means
│  │      KNN+K-Means.wmv
│  │      KNN.pptx
│  │      test.py
│  │      聚类.pptx
│  │      
│  ├─32-Able-20190620-层次聚类和DBSCAN
│  │  │  层次聚类和DBSCAN.wmv
│  │  │  
│  │  └─Clustering_Minsit
│  │      │  Clustering_Minist.ipynb
│  │      │  
│  │      ├─.ipynb_checkpoints
│  │      │      Clustering_Minist-checkpoint.ipynb
│  │      │      
│  │      └─data
│  │              MNIST_test.csv
│  │              MNIST_train.csv
│  │              
│  ├─33-Able-20190622-32-推荐系统01
│  │      推荐系统01.wmv
│  │      
│  ├─34-Able-20190625-推荐系统02
│  │      推荐系统02.wmv
│  │      
│  ├─35-Able-20190627-CTR点击预估上
│  │      CTR02.wmv
│  │      
│  ├─36-Able-20190629-CTR点击预估下
│  │      CTR02.wmv
│  │      
│  ├─37-Able-20190702-点击预估项目
│  │      点击预估项目.wmv
│  │      
│  ├─38-Able-20190705-推荐系统项目
│  │      推荐系统项目.wmv
│  │      
│  └─39-Able-20190706-面试题精讲
│          面试题精讲.wmv
│         
├─3-深度学习课件
│  ├─01-seven-20190711-深度学习简介与环境配置
│  │      深度学习简介及环境配置.wmv
│  │      
│  ├─02-seven-20190713-TensorFlow从入门到实践
│  │      tensorflow从入门到实战.wmv
│  │      
│  ├─03-seven-20190716-神经网络入门-DNN
│  │      深度神经网络-DNN.wmv
│  │      
│  ├─04-seven-20190718-神经网络模型调优
│  │      神经网络参数调优.wmv
│  │      
│  ├─05-seven-20190720-卷积神经网络-理论
│  │      卷积神经网络-理论.wmv
│  │      
│  ├─06-seven-20190723-卷积神经网络-实践
│  │      经典卷积神经网络.wmv
│  │      
│  ├─07-seven-20190725-卷积神经网络-作业
│  │      卷积神经网络作业.wmv
│  │      
│  ├─08-seven-20190727-循环神经网络-基础
│  │      循环神经网络-RNN.wmv
│  │      
│  ├─09-seven-20190730-循环神经网络-扩展
│  │      循环神经网络-LSTM.wmv
│  │      
│  ├─10-seven-20190801-循环神经网络-作业
│  │      循环神经网络-作业.wmv
│  │      
│  ├─11-seven-20190806-对抗生成神经网络
│  │      对抗生成网络-GAN.wmv
│  │      
│  └─12-seven-20190808-深度卷积对抗生成网络
│          深度卷积对抗生成网络.wmv
│         
└─4-项目课
    ├─01-常老师-20190813-卷积神经网络介绍
    │      Video_2019-08-13_220311.wmv
    │      
    ├─02-常老师-20190816-pytorch基础
    │      Video_2019-08-16_221443.wmv
    │      
    ├─03-常老师-20190817-行人重识别介绍
    │      Video_2019-08-17_224015.wmv
    │      
    ├─04-常老师-20190822-行人重识别算法实现1
    │      Video_2019-08-22_221317.wmv
    │      
    └─05-常老师-20190823-行人重识别算法实现2
            Video_2019-08-23_215826.wmv

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