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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、掌握深度学习框架来自:百科来自:专题
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在测试计划和测试设计阶段,要明确测试范围和测试目标、制定测试策略、准备测试工具和测试环境、建立测试模型、设计测试用例、开发自动化测试脚本。 测试计划明确测试时间、测试范围、测试目标,并管理测试各个阶段的活动。测试计划可以针对某个版本、迭代或专项等。 手工测试用例 手工测试用例用于管理测试场来自:专题
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GPU内置硬件视频编解码引擎,能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景,例如图片识别、 语音识别 等场景。 常用的软件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2来自:百科算能力,可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 弹性云服务器来自:百科支持 云审计 的关键操作:支持审计的关键操作列表 各模块简介 支持云审计的关键操作:支持审计的关键操作列表 测试评估:管理单项测试结论 云审计服务支持的Astro Bot操作列表 审计与日志:支持审计的关键操作 测试评估:管理单项测试结论 数据连接:更多操作 添加事务模型:操作步骤 事件类型:参数描述来自:百科