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LangChain实战
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工作室项目：Python基于图像识别实现生活垃圾分类
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3.核心技术
（1）Python数据分析
（2）Python机器学习
（3）TensorFlow2
（4）Python深度学习
项目实操：基于深度学习的推荐系统受众性别预测
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一、项目背景
通过学习本案例，可掌握Python机器学习、Tensorflow2、Word Embedding和深度神经网络的相关知识，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘分析工作奠定基础
项目实操：餐饮智能推荐服务
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“互联网+”背景下，餐饮企业的经营方式发生了很大的变革：团购和O2O拓宽了销售渠道，微博、微信等社交网络加强了企业与消费者、消费者与消费者之间的沟通，电子点餐、店内WIFI等信息技术提升了服务水平，大数据
项目实操：股票价格涨跌趋势预测
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一、项目背景
技术分析是证券投资分析中很重要的一种方法，它通过对市场过去和现在的行为，应用数学和逻辑方法，归纳总结出典型的行为，从而预测证券市场的为了变化趋势。
项目实操：金融理财广告牌的精准投放
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一、项目背景
技术分析是证券投资分析中很重要的一种方法，它通过对市场过去和现在的行为，应用数学和逻辑方法，归纳总结出典型的行为，从而预测证券市场的为了变化趋势。
使用Spark GraphX构建社交信任网络
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课程针对Spark GraphX进行了介绍，针对GraphX常用的API进行了分析，最后通过Spark GraphX来构建信任网络，同时根据此信任网络来发掘目标客户。
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