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【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。  

食品评论数据舆情分析

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本项目旨在利用机器学习和深度学习等技术,通过分析各条食品评论,了解消费者对不同食物的喜好情况,评估食品产品的质量、口感、外观等方面的表现,帮助企业及时发现问题并改进产品。

【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。  

项目实操:O2O优惠劵使用预测

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个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术,它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠,同时赋予商家更强的营销能力。

【图书】ETL数据整合与处理(Kettle)

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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)(微课版)》的配套学习视频,是大数据技术等专业的专业基础课。

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.

【图书】Excel数据分析基础与实战

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本书采用任务式编写模式,从数据分析的知识点介绍到具体的项目的实践应用,让读者明确如何利用所学知识来解决问题。最后还通过实训和课后练习进一步的巩固所学知识,从而使读者真正理解并能够应用所学知识。

项目实操:基于自动机器学习的水色图像水质评价

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三、实现工具       Python3:Pandas、Matplotlib、SVM等。   注:本课程仅供在线实习班级使用。

自然语言处理

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某省区物流数据分析

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通过本案例,掌握使用Excel进行数据分析和可视化的应用操作方法。 二、项目目标       分析湘鄂省区在疫情期间的物流数据,了解湖南、湖北两省区对于疫情防控期间物流业务的差别。
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