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无人驾驶是怎么呈现的？

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唐宇迪2023/09/07
Python库安装工具

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唐宇迪2023/09/11
视频质量评价面临的挑战有哪些?

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51CTO2023/09/25
Python课程介绍

1708:21

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关东升2023/09/07
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      • 第一阶段：第一部分
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      1. 以CRISP-DM为理论指导，从实战角度系统介绍sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现。2. 使用word2vec，gensim等，结合实际案例对文本挖掘技术进行学习。3. 介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法，及其在Keras+Tensorflow环境下的实现。

      • 第一阶段：Python数据挖掘
      • 第二阶段：Python文本挖掘
      • 第三阶段：Python深度学习
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      简介：

      本课程上半部分会从Tensorflow最基础的框架开始介绍，从Tensorflow的安装开始，一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识，如交叉熵，Softmax函数，深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。 下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目，如图像识别，验证码识别，word2vec，文本分类，语音分类等。

      • 第一阶段：第一部分
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