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軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試，零基礎也可學習軟件開發(fā)前沿技術知識 在線課程 體系化的培訓課程，快速完成學習覆蓋，讓您輕松上云 基礎編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎 Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產線CodeArts介紹及實戰(zhàn)來自：專題
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全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式來自：百科![]()
、會議實時記錄、即時文本生成等場景。 - 圖像識別 Image ： Image Recognition ，基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容。 - 內容審核 Moderation：來自：百科![]()
I測試功能編程。 2 目標檢測技術在隱私合規(guī)檢測領域的應用 深度學習中的目標檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結構上，Faster來自：百科![]()
并通過持續(xù)學習吸收海量文本數據，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數據和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場景數據對模型微調即可實現特定場景任務。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實現圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
垃圾分類已經成為居民生活的靈魂拷問。但是，沒關系！AI在垃圾分類的應用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯，目的在于構建基于深度學習技術的圖像分類模型，實現垃圾圖片類別的精準識別，大賽參考深圳垃圾分類標準，按可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四項分類。 現實生活中，因為來自：百科![]()
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戶體驗 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫，及時識別新型不合規(guī)內容 注冊昵稱審核 對網站的用戶注冊信息進行智能審核，過濾包含廣告、反動、涉黃等內容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 海量詞庫 內置海量詞庫，支持各種匹配規(guī)則來自：百科![]()
風控、推薦、輿情、防欺詐等具有豐富關系數據的場景。圖像識別（Image Recognition），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容。 圖引擎服務 主要用于關系分析，把關系網絡抽來自：百科![]()
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后，在對象列表中可以看到帶刪除標記的當前版本對象和被刪除后成為歷史版本的對象。此時，單擊帶刪除標記的當前版本對象操作列的“徹底刪除”，即可恢復已刪除對象。 說明：桶開啟了多版本控制功能，刪除對象后，系統(tǒng)會創(chuàng)建刪除標記，當前版本會成為歷史版本，刪除標記會成為當前版本。此時，打開對象來自：專題![]()
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