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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、掌握深度学习框架ke来自：百科化UI测试功能编程。 2 目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster来自：百科
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边云协同联合方案：ChiPeakTEC DNN 视频管理与应用平台，利用人工智能和深度学习在视频与图像识别方面的应用，以机器辅助人力，提供AI视频技术应急智能解决方案； 该方案充分发挥了芯峰深度学习算法与华为智能计算硬件的性能，通过边缘计算实时秒级响应，以及通过华为云实现系统的快来自：云商店
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缩包文件等。 动态资源，每次访问得到的都是不同的文件。例如：网站中的文件（asp、jsp、php、perl、cgi）、API接口、数据库交互请求等。 伪静态内容，界面显示是以html等静态形式，但其实是用ASP一类的动态脚本来处理的。伪静态内容本质上还是动态，作动态内容处理。 加来自：百科![]()
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