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BP神经网络与TensorFlow2实战

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一、课程简介      通过学习本课程,可掌握TensorFlow2常用数据类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能,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。

TensorFlow2实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握TensorFlow2常用数据类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能,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。

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。       

工作室项目:Python教育平台的线上课程智能推荐策略

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因此,如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息,通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。

网站图像素材采集实战

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三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python网络爬虫实战

基于FaceNet的人脸智能识别

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人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

实战案例:动态人脸智能识别(TensorFlow2)

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人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

基于深度学习的肝脏肿瘤切割

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对图像进行增强对比,并提取肝脏切片进行数据增强,构建模型实现图像分割。       本案例的主要分析目标如下。      (1)数据预处理:对图像进行处理,提取肝脏切片。     

项目合作:微课动画制作

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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位:广州软件学院   ▣ 工作内容 1.基于提供的案例文档、数据、代码素材,编写相关脚本,使用动画软件制作微课动画,最终以视频的形式呈现动画。

【图书】R语言编程基础

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全书深入浅出地介绍了R语言编程的基础知识,全书共有7章,分别为R语言的概述、R的数据对象与数据读写、数据集的基本处理、函数与控制流、初级绘图、高级绘图、Rattle工具的使用。