docs: 添加计算机视觉课程宋明黎老师班内容 (#163)

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 === "宋明黎" 
 
-    来自潘老师班的说法：据说宋老师上课和图像信息处理很相近。具体信息待完善。
+    全中文授课，课件和潘老师班一样，也是在之前的课件上面做修改，今年加入了Transformer部分的讲解，但要求并不深入。2023年冬学期的早八点过几次名。几次作业都比较简单，而且还在用一些比较老的诸如特征人脸识别等的案例，甚至还有部分作业来自Learning Opencv教材。整体上课的感觉跟图像信息处理课确实很像。
 
 ## 课程教材
 
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 === "宋明黎" 
 
-    TODO：待完善
+    - 平时编程作业（40-50%）
+        - 使用OpenCV编辑一段视频
+        - 使用OpenCV进行椭圆拟合
+        - Eigenface
+        - 相机标定与鸟瞰图生成
+        - LeNet on MNIST
+    - 期末考试（50-60%）
+        - 两班历年来都统一由潘老师出题
+        - 期末考试闭卷，全中文，全问答题
+        - 充分参考老师提供的提纲及98上的历年卷进行复习即可
 
 ## 学习建议
 
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 另外，虽然很多考题的确是背诵，但是原理理解类的题目还是想靠背诵是不太行的，经常改了几十份卷子都是相同的牛头不对马嘴的答案，让人怀疑是否有人提供了误导性的答案源。建议大家也不要真把 CV 当作文科背诵了，还是要思考一下别人总结的结论是怎么得到的。
 
-> 举个例子，BP 算法是梯度下降法框架中的一环，但是很多人都写梯度下降法是基于 BP 算法的，于是被扣分；还有很多人以为 CNN 有 bias，直接导致 CNN 计算题全错。
+> 举个例子，BP 算法是梯度下降法框架中的一环，但是很多人都写梯度下降法是基于 BP 算法的，于是被扣分；还有很多人以为 CNN 有 bias，直接导致 CNN 计算题全错。