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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。       

深度学习实现

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项目实操:热门博文实时推荐

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一、项目背景       随着互联网和信息科学技术的发展,技术人员也需要不断地紧跟潮流学习新的技术。这些人在学习的过程中喜欢把所学的知识记录下来以方便以后查看或者分享给他人。

可视化案例:水果卖场销售监测可视化

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(1)从水果卖场产品销量数据、销售数据中,了解全国各省卖场的销售情况。      (2)通过可视化分析图表,分析出排列前10的水果产品销售额,水果产品分类的销售额排行榜。     

项目前置知识学习

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工作室项目:Python贪吃蛇游戏程序设计

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凭借着越来越丰富、功能越来越强大的扩展库,Python在各个领域越来越突出,如数据分析、矩阵运算、文本处理、深度学习、图形处理和语音识别等。      

深度学习算法

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基于医学影像的血管三维重构

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握对于图像数据的读取、边缘计算、图像叠加、拟合平滑处理的主要方法和技能,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。