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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。这就意味着,开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限来自:百科
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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理算法封装等,来自:百科
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华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间:2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分: 1. 内存分配:给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别:识别哪些对象是垃圾 3.来自:百科通过体系化的 大数据培训 课程,可以帮助您快速完成学习覆盖,让您轻松了解大数据分析、大数据平台应用、什么是大数据 本次大数据培训课程学习,我们首先从“什么是大数据”开始,到华为大数据解决方案介绍,接着分享华为大数据的应用案例,大数据技术学习认证指南,帮助您深度了解“大数据分析与应用”。 了解详情来自:专题