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【图书】Python网络爬虫技术（第2版）
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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
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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
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(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
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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
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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
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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。
【进行中】项目合作：计算机视觉案例资源开发
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利用Python深度学习框架进行模型训练、测试与优化，确保模型性能满足项目需求，并对实验结果进行可视化分析，输出相应的文档、PPT、教案、实验指导书和数据。
脑PET图像分析和疾病预测
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本案例以阿尔茨海默综合症为例对脑PET图像进行研究，基于海量脑PET数据集作为脑PET图像检测数据库的训练样本，构建模型对阿尔茨海默综合症进行分析和预测。
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