随着信息化的发展，手写数字识别的应用日益广泛，研究高识别率、零误识率和低拒识率的高速识别算法具有重要意义。

‖ 课程简介 本课程是图书《数字图像处理实战》的配套学习视频，本书以图像处理基础理论与真实案例相结合的方式，深入浅出介绍图像处理的常见任务及实现技术。   ‖ 教材特色 1、理论与实战结合：本书以图像处理的应用为主线，注重任务案例的学习，以图像处理常用技术与任务案例相结合的方式，介绍了使用Python实现图像处理任务的主要方法。 2、以应用为导向：本书从图像处理的基础任务介绍，再到具体图像处理案例实现，让读者明白如何利用所学知识来解决问题，从而真正理解并应用所学知识。 3、注重启发式教学：本书大部分章节紧扣图像处理任务需求展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对图像处理任务介绍到实现的完整工作流程的体验，让读者真正理解并掌握图像处理的相关技术。   ‖ 配套资源 配套数字资源包括： 正文数据和代码 实训数据 习题数据和答案 PPT课件 教学大纲 教学进度表 教案 如需图书相关资料，可前往校企共建云教材网站（https://book.tipdm.org/），搜索书名《数字图像处理实战》进行查看与下载！此外，网站还提供了样书申请、联合编写等服务。

（2）提词能力：培养学生编写有效提示词的能力，包括理解提示词的概念与分类，掌握提示词工程的基本流程，以及评估与改进提示词的方法。

课程介绍了基于GBM算法的用户还款概率预测分析，其中包括数据准备、数据清洗、特征构建、模型构建等内容，为TipDM大数据挖掘建模平台的用户提供学习案例。

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

课程从文本挖掘概述出发，层层递进，步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法

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