【课程总结】Day11（中）：手势图像识别实战(Vgg16和ResNet)
详解Vgg16和ResNet网络结构与代码实现，通过实战项目教你用手势图像数据搭建深度学习识别模型。
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【课程总结】Day11（上）：手势图像识别实战(LeNet模型)
本文详细讲解基于LeNet的手势识别实战，涵盖数据集处理、自定义Dataset构建、模型搭建与训练的完整流程。
【课程总结】Day10：卷积网络的基本构成
从吃饭示例理解卷积数学本质，解析卷积核在图像处理中的作用，搭建卷积神经网络核心组件的实战指南。
【课程总结】Day9：机器学习主要知识点梳理
【课程总结】Day8（下）：计算机视觉基础入门
详解图像数据类型、OpenCV/Matplotlib/PIL读取方法、均值滤波原理及自定义卷积核实现，含代码示例。
【课程总结】Day8（上）：深度学习基本流程
详解PyTorch深度学习的基本流程，涵盖模型定义、数据批量化、损失函数选择及优化器配置，帮助你快速掌握模型训练核心步骤。
【课程总结】Day7：深度学习概述
从线性回归到梯度下降，详解深度学习核心算法原理，附NumPy/PyTorch代码实现
【重拾数学知识】导数、极值和最值
通俗讲解导数、偏导、极值和最值的概念与关系，帮你理解深度学习中梯度下降法的数学原理。
