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杂草生长阶段识别
0人评价 (0)人学习
(3) 模型
训练
与评估。 说明:以上技术目标仅供参考,具体分析方向可自定,需结合实际需求。
【图书】Python网络爬虫技术(第2版)
0人评价 (10586)人学习
本书设计以“岗位需求为导”对网络爬虫工程
师
岗位能力进行拆解,并结合案例进行技能教学,贯穿以用为学的教学理念。 全书以任务为导向,将Python爬虫常用技术和真实案例相结合。
深度学习案例:利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类
0人评价 (90)人学习
二、技术点 词嵌入word embedding、RNN网络、词向量
训练
。 三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战 自然语言处理
TensorFlow2实战
0人评价 (136)人学习
课程首先对TensorFlow进行介绍,然后学习TensorFlow2的常用数据类型和操作,接着学习线性模型的构建,包括初始化模型、构建损失函数、模型
训练
及可视化等内容,接着学习高阶API-Keras的使用
项目实操:基于深度学习的推荐系统受众性别预测
0人评价 (69)人学习
本案例通过用户在广告系统中的交互行为数据,
训练
出一个机器学习模型,能准确预测出用户性别。 二、项目目标 1.读取原始数据,进行探索分析。
BP神经网络与TensorFlow2实战
0人评价 (15)人学习
课程首先对TensorFlow进行介绍,然后学习TensorFlow2的常用数据类型和操作,接着学习线性模型的构建,包括初始化模型、构建损失函数、模型
训练
及可视化等内容,接着学习高阶API-Keras的使用
【进行中】项目合作:目标检测案例开发
0人评价 (0)人学习
2.利用Python深度学习框架(如PyTorch)进行模型
训练
、验证和测试,优化模型性能。 3.输出相应的文档、PPT,确保项目成果的完整性和可复现性。
实战案例:英文数字语音识别
0人评价 (1)人学习
一、课程简介 通过学习本案例,可掌握语音特征提取、LSTM模型构建与
训练
、语音识别的相关知识与技能,为后续相关课程内容学习奠定基础。
【图书】大数据存储
0人评价 (1307)人学习
‖ 教材特色 本书参考大数据分析
师
等岗位的技能要求,充分融入全国职业院校大数据技术与应用赛项、“泰迪杯”数据分析技能赛技术标准要求,符合大数据应用开发“1+X”职业技能证书要求。
项目实操:物流公司订单装运类型预测分析
0人评价 (2)人学习
二、项目目标 1.本项目希望利用所给数据结合机器学习等相关技术,选用合适的模型,
训练
出一个能够有效预测出订单装运类型的模型。
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【图书】Python编程基础(第3版)
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