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本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4来自：百科目标检测：在建筑施工现场，基于定制化的图像识别目标检测系统，可实时监测现场人员是否佩戴安全帽，以降低安全风险。 图像搜索：基于图像标签的图像搜索技术，不管用户输入关键字，还是输入一张图像，都可以快速搜索到想要的图像。 展开内容 收起内容 图像识别相关精选推荐 《深度学习与图像识别：原理与实践》—2 图像识别前置技术来自：专题
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图像识别服务包含图像和视频类标签、名人识别、图像主体识别、图像描述、翻拍识别等功能，快速迭代满足多行业场景需要。新上线针对传媒行业的媒资图像标签，准确识别自然图片中数百种场景、上万种通用物体及其属性。 图像识别服务包含图像和视频类标签、名人识别、图像主体识别、图像描述、翻拍识别等功能，快速迭代满足多行业场景需要。新上来自：专题
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领域，提供不同的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等，其中： 1、计算机视觉引擎面向计算机视觉领域提供一些视频或图像处理的算法封装，专门用来处理计算机视觉领域的算法和应用。 2、语言文字引擎面向语音及其他领域，提供一些语音、文本等数据的基础处来自：百科![]()
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