2020绝对是值得纪念的一年。自己作为考研孩，由于疫情在家需要准备各方面复试知识，尤其是深度学习方面的。一天下午刚好看到飞桨公众号有一个关于七天入门CV的打卡营活动，正好自己毕设是关于人脸检测的，需要扩展这方面的知识，所以就报名了，重点是系统学习paddle这个深度学习框架还免费。
       第一天是在本地搭建paddle框架，我是在ananconda（win10，因为Ubuntu上没复习资料）上直接创建虚拟环境的，所以比较简单。然后麻烦的就是导入pyecharts库（很简单的画图库，画啥配置啥），这个我不知道在具体哪个清华镜像上，所以就只能在虚拟环境文件夹下pip安装了,方法如下：
       （1）第一步，打开anaconda prompt，路径是开始> 所有程序> anaconda> anaconda prompt（一开始我就没找到anaconda prompt在哪里~~）
      （2）第二步，打开后直接输入 pip install pyecharts，然后按回车键（若提示升级pip，则输入python -m pip install --upgrade pip，我不没用到哈哈）
        然后就运行了一下给的demo，自己查了下api，画了个疫情分布饼状图就ok了，第一天就结束了。
        然后接下来的几天分别学习了全连接、CNN、ALexNet、VGG、CNN、ResNet等，都是简单皮毛了解，学习了下各层连接，然后调了下参。有挑战的是那个人流密度检测比赛，难就难在图片数据比较杂，各个镜头方向的图片都有，而且train_sets中有点和方框两种标记。接着需要绘制出密度图再进行卷积操作，调了几天的参最后结果才0.8几，跟第一名0.1几差距还很大，自己就是渣渣，需要勤奋学习。
       通过这几天的学习，并顺利完成作业和比赛，总结了以下几点，深度学习的底层基础是数学基础知识和算法原理推导，只有对这方面进行深入的理解，才能解决实际的问题。其次就是要不断积累实际的经验，遇到更多的问题，在进行解决积累。
       希望AI Studio可以推出更多的打卡营，期待接下的python打卡营、论文（CV方向）复现营、竞赛营，期待自己能够参加学习，动手实践更多内容。然后最好容易点抢到GPU，因为太难抢了，自己都是早起抢，哈哈哈。
       最后感谢班主任小姐姐（超有钱、期待下次的巨额红包）、每位助教、百度AI Studio平台、paddle框架以及免费的算力卡！祝我今年成功上岸！！！