2018——CV小白入门记
PS：视频和书很多不是最新的，大概是机器学习和深度学习（计算机视觉）方向的入门过程。
- Andrew Ng吴恩达 《deep learning专项》大礼包 5星
相信看过的小伙伴都知道，Ng讲课真的是深入浅出。放在第一个是想说，除了看视频，建议要把作业全部写完，这样才会理解得更加深刻，还能顺手拿个证书岂不是美滋滋哈哈。
2.刘定生《数字图像处理与分析》 5星
《数字图像处理与分析》PS：失效链接已修正
我是做CV的，但是本科并没有修图像处理的基础课，所以大四自己补了一下。虽然现在CNN大行其道，但是“古老”的图像处理的基础应该说是必不可少的。
刘老师本身就是中科院的大牛，这门课，讲得真的是好，既系统全面，又深入具有启发性，个人觉得完全不弱于国外顶级名校的公开课。没有图像处理底子的强推一波。
PS：配套的是冈萨雷斯的那本经典教材《数字图像处理》。
3.《Computer Vision : Algorithms and Applications》 4星
《Computer Vision : Algorithms and Applications》
学完了古老的图像处理，接下来就可以进入CV（计算机视觉）的世界了。这本书主要包括了10-20年前，计算机视觉各个方向发展，是一本综述性质很强的书。中文翻译较烂，推荐直接上英文版。
4.陈雪锦《图像理解》 4星
图像理解 - 中国科学技术大学网络课堂222.195.70.22:8008
如果上面那本综述实在看不下去，那就推荐一下中科大陈老师的这门课了，主要就是按照上面这本书来讲的。(需要中科大的账号，外校的应该也可以注册，可以试试)
5.斯坦福《计算机视觉cs231n》4星
大名鼎鼎的Stanford feifei组开的课，主要cover计算机视觉和深度学习，看完Ng的之后可以快速过一遍，私以为，课堂上的一些提问和slide中的question很有意思，有启发性。
6.《Computer Vision : A Modern Approach Second Edition》 5星
《Computer Vision : A Modern Approach Second Edition》
想比较3那本综述性的书，我觉得4更像是教材，更值得去读。
7.《Deep Learning》花书 4星
大名鼎鼎的花书，业内人士都知道，不必多说了。
8.《动手深度学习1.0版本》李沐
《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论zh.d2l.ai
来自李沐大大的深度学习课程配套用书，b站也有大大直播视频。简直是不想学习都不行啊哈哈哈。
支线任务：
张老师很硬的两门课，必须要有足够的矩阵论和概率统计的基础才能听懂（本人仅仅是听懂而已，根本还谈不上理解）由于我不再做纯理论的ML，两门课从17年下半年一直听到18年初，之后就再也没看过。
2.《数据结构》邓俊辉
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数据结构(下)(自主模式)-学堂在线-精品中文慕课(mooc)平台www.xuetangx.com
清华邓公的课，PPT美到没话讲，课程内容丰富，最好的数据结构课。
3.arxiv的Computer Vision and Pattern Recognition板块
做cv的人每日的朋友圈哈哈哈。