‖ 教材特色 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。

本书由校企联合开发，融合了大数据平台运维的“1+X”技能考证、大数据运维工程师岗位证书考试等内容，从实用出发，通俗易懂，难度适宜，便于开展理论实践一体化、岗课赛证融通教学。

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握特征构建的主要方法，熟悉使用pandas模块处理样本数据的基本方法，掌握预测模型的构建、训练和评估方法，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

本课程是图书《大数据平台部署与应用》的配套学习视频，本书基于“岗课赛证融通”核心理念开发的职业教育大数据专业新形态教材，紧扣职业教育教学标准、大数据相关职业技能等级证书考核要求及大数据系统运维工程师等技术岗位能力标准

一、课程简介       所谓图像风格转换，是指利用算法学习一张图像的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图像上的技术。       本案例的主要分析目标如下。      （1）使用油画和现实风景图像数据集，构建CycleGAN网络，将现实风景图像转换成油画风格。   二、技术点       图像风格转换；神经网络建模。   三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战 计算机视觉实战

通过本课程，学生将了解AIGC技术的最新发展，并学习如何将其应用于智能自动化的多个场景，以实现办公自动化和智能化。

（3）特征构建：对分词的结果序列化以及使用Tencent_AILab_ChineseEmbedding的预训练词向量作为文本特征。