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广告流量作弊识别V2

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杂草生长阶段识别

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二、项目目标通过对杂草图像数据集进行处理，构建判别模型对杂草进行有效识别。项目技术目标如下。（1）数据探索。（2）图像预处理。

【进行中】项目合作：计算机视觉案例资源开发

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基于提供的案例资源开发的需求，使用CNN、VGG、FCN、YOLO及Transformer等深度学习模型，实现分类、图像分割、多目标检测和图像生成等计算机视觉任务。 2.

AI(AIGC)辅助数据处理与分析

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项目实操：Python客户购买品牌预测

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尤其是互联网的大量应用，人们在互联网的浏览行为愈发频繁，加上人们在网上的购买行为日益增多，电子商务这一行业也顺势高速发展。

泰坦尼克号生存预测

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对分析后的结果进行分类并构建预测模型，可以为现代海上安全和救援提供重要的参考。

实战案例：信用卡评分建模分析

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（2）在第一阶段的基础上，基于WOE信用评分的逻辑回归模型建立信用评分卡。二、技术点 numpy、pandas、sklearn等。

案例：运营商流失用户分析与预测

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一、课程简介通过学习本案例，可掌握数据去重、缺失值和异常值处理的主要方法、掌握数据特征分析、模型构建与求解的主要方法和技能，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。

智能系统监控和优化

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【师傅带练】中文地址要素实体识别

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GPT助手

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