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- 深度學習圖像處理算法工程師 內容精選 換一換
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本課程將會講解Python在數據分析、AI和圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握強數據分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架ke來自:百科。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產品中卻要面臨計算量大,內存占用高,算法延時長的問題,而IoT設備又往往有算力低、內存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自:百科
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的處理算法。應用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務執(zhí)行引擎等,其中: 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝,專門用來處理計算機視覺領域的算法和應用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領域,提供一些語音、文本等數據的基礎處理算法封裝等,來自:百科
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華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.來自:百科
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