- 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別 內(nèi)容精選 換一換
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0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自:百科相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(初級)》后,對Python變成語言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知,掌握了Python基礎(chǔ)的語法和使用方式。它的魅力遠(yuǎn)不止于此,在本文中,我們一起來感受和學(xué)習(xí)Python變成語言的正則表達(dá)式和多線程高級用法,以及神秘的魔法方法。話不多說,進(jìn)入實(shí)驗(yàn),我們馬上體驗(yàn)!來自:百科
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索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻來自:百科穩(wěn)定性:指的是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的高可用性,利用主從、多主、分布式等不同的高可用架構(gòu)(HA)來保證數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的可用性,穩(wěn)定性。 2.安全性:數(shù)據(jù)庫存儲內(nèi)容的安全性,避免數(shù)據(jù)內(nèi)容被非法訪問和使用。 3.數(shù)據(jù)一致性:數(shù)據(jù)庫自身提供很多功能來保證數(shù)據(jù)一致性,比如表的外鍵約束,非空約束等,這里說的數(shù)據(jù)庫管理系來自:百科
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在建筑施工現(xiàn)場,基于定制化的圖像識別目標(biāo)檢測系統(tǒng),可實(shí)時(shí)監(jiān)測現(xiàn)場人員是否佩戴安全帽,以降低安全風(fēng)險(xiǎn)。 圖3目標(biāo)檢測場景 圖像搜索 基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù),不管用戶輸入關(guān)鍵字,還是輸入一張圖像,都可以快速搜索到想要的圖像。 圖4圖像搜索場景 翻拍識別 目前只支持華為云系列商品條形來自:百科圖像標(biāo)簽服務(wù) imagetagging能準(zhǔn)確識別自然圖片中數(shù)百種場景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時(shí)用戶發(fā)送待處理圖片,返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 圖像識別 Image 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),來自:百科
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