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大模型原理与实现
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泰迪·广软学院工作室建设成果
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致力于为数据挖掘、人工智能、深度学习等领域的开发者们提供本地技术沙龙、开发Meetup、课程培训等丰富有趣的活动，鼓励开发者们发挥想象，落地更多有社会价值的项目。
工作室项目：基于Python的汽车压黄线违规自动检测识别
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随着社会经济建设的飞速发展和城市规模的不断扩大,城市道路交通程序变得越来越复杂,特别是近年来车辆增长的速度已经远远超过道路和其它交通设施的增长速度,因此而带来的道路堵塞、交通安全事故、环境污染以及能源浪费等现象在世界范围内变得越来越严重
人工智能案例：基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人
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它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
数据处理技术
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【进行中】Hadoop视频制作
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3.熟练掌握Hadoop Java API和HBase Java API相关操作与使用方法，能够自主编写MapReduce程序源码。
4.普通话较为标准，没有口音。
项目实操：QQ好友推荐
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而作为Hadoop核心之一的MapReduce，在大数据处理分析模块发挥了巨大的作用，其将数据的处理过程进行了简化，使得编程人员无需过多关心系统底层运行情况，只需完成计算逻辑即可完成分布式并行计算。
项目实操：前程无忧招聘岗位数据处理
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一、项目背景
我们现在进入一个“大智物移云”—大数据、智能化、物联网、移动互联网、云计算的时代，一个计算无处不在、软件定义一切、网络包容万物、连接随手可及、宽带永无止境、智慧点亮未来的时代
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