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研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會也會提供完整的海選賽賽前培訓資料和半決賽前的線上培訓，包括ModelArt來自：百科索需要學習的課程，進行在線學習與專題內(nèi)容測試，學習后可下載相應(yīng)專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目，來自：云商店
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大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、組隊規(guī)模：每個隊伍建議由1名導師和3-5名學生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場組隊，請在參賽前提前組隊。 3、未滿來自：百科![]()
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