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项目实操:QQ好友推荐

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一、项目背景       自大数据行业公认的标准框架——Hadoop于2006年从Nutch中独立,成为一套独立软件以来,已有不下15个大数据组件加入其生态圈中。

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。       

项目实操:O2O优惠劵使用预测

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O2O行业天然关联数亿消费者,各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录,因而成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。

项目实操:天猫用户重复购买预测

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我们给出一个包含约 20 万用户的数据集进行训练,另一个规模相近的数据集进行测试。

项目实操:糖尿病遗传风险预测

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1 型糖尿病患者有多个 DNA 位点参与发病,其中 HLA 抗原基因中 DQ 位点多态性关系最为密切,且存在免疫系统异常,在被某些病毒如柯萨奇病毒、风疹病毒、腮腺病毒等感染后会导致自身免疫反应,破坏胰岛素

AIGC工具应用

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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。  

项目实操:花卉识别

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根据提供的数据集,构建图像分类模型实现花卉识别任务。        三、实现工具       Python3:Tensorflow、Matplotlib等。