1. 本周图像处理所学习的第三方库：numpy库，cv2库，matplotlib.pyplot库,paddle库，PLI库的部分函数

2. 让图像转化为矩阵：numpy.array(mumist[0][0])

3. 对图片的颜色处理

4. 使用openCV对图像加载并保存，使用的函数cv2.imread(),cv2imshoe(),cv2.imwirte()

5. 对图像的基本操作：ROI的含义，通道分割和合并，颜色空间的转换，特定颜色的追踪

6. 图像的几何变换：翻转，画线，画矩形，添加文字

7.    函数的定义：def定义函数

8.    函数的调用：def 定义的函数的调用，如，def iyy():，调用则为iyy()

9.    学习了参数的传递：*<名称>可变参数，**<名称>关键字参数，缺省参数（默认参数），命名关键字参数。

10. 参数的组合运用

11. 变量：局部变脸，全局变量。局部与全局变量的使用规则。

12. Global变量：使局部的变量得以调用。

13. Lambda匿名函数

14. 高阶函数：map函数，redence函数，（abs函数为取绝对值）

15. 装饰器和闭包

16. Sored()函数

17. 偏函数

18. 模块安装与卸载

19.   类的定义（面向对象）：

(1).实例变量__init__方法中的变量

class name():

     def __init__(self,对象，对象,…,…):

(2).继承

class student()

     pass

class teacher(student):

     pass

(3)多态：对不同类的对象使用同样的操作

(4)封装：对外部世界隐藏对象的工作细节（self._name）

(5)类的内置：__slots__限制对象绑定的属性

20.  文件和常用模块:

a)    文件打开和读取很简单，

b)    模块：json,os,pdb,threading,zipfile模块的部分应用，与类和文件的配使用

21.  一些基本的数据类型。如列表（list[]）,元组（tuple()）,集合（set{}）,字典（dict{}）

22.  基本条件语句的用法。如if语句，for循环语句，while循环语句以及break,continue,pass在其中的应用。

23.  一些函数的用法。如count()，find()，index(),split()函数。

24.  字符串的切片，替换，删除，增添的一些函数。如replace()，pop(),remove()等

25.  生成器的用法。如列表生成。

26.  Bug的处理和修复以及运用的一些函数。如try函数，except函数，finally函数等。

27.  对程序错误的层层处理，Bug的调试和处理等

28.学习了图像的分类，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型等

29.矩阵的运算

30.建立模型：常用softmax函数作为输出层激活函数

31.卷积神经网络结构的特性

32.   学习有关竞赛的知识

33.   相关竞赛的实战题了解和学习】

飞桨是一个特别好的平台，不管你的基础是什么样的，你都可以在飞桨平台上找到与自己水平相匹配的课程，我从飞桨平台上学到了很多，我会继续在平台上学习的。