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手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié) 人臉識(shí)別的原理及應(yīng)用場景來自：百科wordPress WordPress是使用PHP語言開發(fā)的博客平臺(tái)，用戶可以在支持PHP和MySQL數(shù)據(jù)庫的服務(wù)器上架設(shè)屬于自己的網(wǎng)站,也可以把 WordPress當(dāng)作一個(gè)內(nèi)容管理系統(tǒng)來使用。 WordPress是使用PHP語言開發(fā)的博客平臺(tái)，用戶可以在支持PHP和MySQL數(shù)據(jù)庫的服務(wù)器上架設(shè)屬于自己的網(wǎng)站來自：專題
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課程目標(biāo) 完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握圖像處理理論和應(yīng)用 掌握語音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽 具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力 具有語音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力來自：百科![]()
Core 2.1): C#語言2.1版本。 C#(.NET Core 3.1): C#語言3.1版本。 Custom: 自定義運(yùn)行時(shí)。 PHP7.3: Php語言7.3版本。 http: HTTP函數(shù)。 name 否 String 依賴包名稱。 limit 否 String 本次查詢可獲來自：百科![]()
華為云提供業(yè)界最高性能、開源開放的微服務(wù)解決方案，具備三點(diǎn)優(yōu)勢： 開箱即用的微服務(wù)框架，原生支持Java和Go，同時(shí)支持通過ServiceMesh接入PHP等其他語言應(yīng)用； 非侵入式微服務(wù)接入，少量改動(dòng)即可接入微服務(wù)治理； 開放兼容，兼容Spring Cloud等微服務(wù)框架， 文中課程 ???來自：百科![]()
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華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割，對圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來自：百科![]()
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lotlib等。 課程簡介 本課程將會(huì)講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。來自：百科![]()
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，確保用戶數(shù)據(jù)僅在授權(quán)范圍內(nèi)使用。 數(shù)據(jù)集管理 數(shù)據(jù)集支持的類型 文件型 圖片：對圖像類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四種圖像格式，支持用戶進(jìn)行圖像分類、物體檢測、圖像分割類型的標(biāo)注。 音頻：對音頻類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持.wav格式，支持用戶進(jìn)行聲音分類、語音內(nèi)容、語音分割三種類型的標(biāo)注。來自：專題![]()
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Core 2.1): C#語言2.1版本。 C#(.NET Core 3.1): C#語言3.1版本。 Custom: 自定義運(yùn)行時(shí)。 PHP7.3: Php語言7.3版本。 http: HTTP函數(shù)。 枚舉值： Java8 Java11 Node.js6.10 Node.js8.10 Node來自：百科![]()
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以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測子包含的兩階段檢測子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語義理解：分類，檢測以及分割來自：百科![]()
故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 基于CodeArts進(jìn)行黑白棋實(shí)時(shí)對戰(zhàn)游戲開發(fā) 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)C/C++代碼遷移來自：專題
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