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个
人工智能案例:基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人
0人评价 (64)人学习
本案例的主要
分析
目标如下。 (1)了根据语料库,使用循环神经网络、LSTM网络,seq2seq模型,实现聊天机器人。
项目实操:糖尿病遗传风险预测
0人评价 (9)人学习
通过体检
数据
,以血糖值为目标来建立相关的模型实现血糖预测。 2. 预测糖尿病遗传风险并对预测结果进行
分析
。
语音处理实战
0人评价 (5)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握语音信号基础、语音文件参数、Python语音文件操作、Python语音
数据
预处理、Python语音特征提取等知识点,并为后续相关课程学习及将来从事
数据
挖掘
Python编程基础
0人评价 (1105)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用文件模块等知识点,并为后续相关课程学习及将来从事
数据
挖掘、
数据
挖掘开发和科研业务奠定基础
MyBatis课程
0人评价 (0)人学习
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:广告流量作弊识别
0人评价 (0)人学习
另一方面,广告监测行为
数据
被越来越多地用于建模和做决策,例如绘制用户画像,跨设备识别对应用户等。
SpringMVC课程
0人评价 (0)人学习
它围绕DispatcherServlet设计,是一个中心Servlet,所有的请求都会经过这个Servlet,然后根据请求参数生成代理请求,找到请求对应的实际控制器,控制器处理请求,创建
数据
模型,访问
数据
库
【图书】数字图像处理实战
0人评价 (9978)人学习
‖ 配套资源 配套数字资源包括: 正文
数据
和代码 实训
数据
习题
数据
和答案 PPT课件 教学大纲 教学进度表 教案 如需图书相关资料,可前往校企共建云教材网站(https://book.tipdm.org
【招募中】ECharts视频制作
0人评价 (0)人学习
2.熟练掌握ECharts的使用,包括高级应用如大屏可视化设计、JSON
数据
处理及异步
数据
加载。 3.普通话较为标准,没有口音。 4.责任心强,有耐心且足够细心能够按时、保质、保量完成任务。
人工智能核心课-深度神经网络
0人评价 (4)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM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
挖掘工作奠定基础。
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人工智能案例:基于Seq2Seq注意力模...
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