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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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一、项目背景
通过学习本案例，可掌握Python机器学习、Tensorflow2、Word Embedding和深度神经网络的相关知识，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘分析工作奠定基础
人工智能核心课-深度神经网络
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课程设计思路以应用为导向，让学员明确所学知识是如何解决问题的，通过教授和练习巩固所学知识，使学生真正理解并能够应用所学知识。最后结合实训内容巩固前面学习的知识。
TensorFlow2深度学习实战
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课程设计思路以应用为导向，让学员明确所学知识是如何解决问题的，通过教授和练习巩固所学知识，使学生真正理解并能够应用所学知识。最后结合实训内容巩固前面学习的知识。
【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：Hive案例开发
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❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀
开发单位：中南民族大学、重庆对外经贸学院、云南工商学院
▣ 工作内容
基于提供的数据和案例分析的需求，用Hive等工具对案例进行统计，用Python的Matplotlib
【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。
【图书】ETL数据整合与处理（Kettle）（第2版）
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‖ 课程简介
本课程是图书《ETL数据整合与处理（Kettle）（第2版）》的配套学习视频，是大数据技术等专业的专业基础课。
MyBatis课程
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二、技术点
1、MyBatis可以使用简单的XML或注解来配置和映射原生信息，将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects，普通的Java对象)映射成数据库中的记录。
项目实操：商品实时推荐系统
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目前推荐系统已广泛应用于很多领域，其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高，逐步形成了一门独立的学科。
二、项目目标
1.
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