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基础数据处理


PyTorch简介


张量


自动微分


神经网络


图像分类器


数据并行处理


数据加载和处理


迁移学习


保存和加载模型


PyTorch应用实例1_空间变换器网络


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季节性分解


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ARCH


GARCH


EMA


FFT


Kalman滤波


小波分析



线性回归


Logistic Regression


岭回归


Lasso回归


K-means聚类


DBSCAN


贝叶斯分类器


KNN


决策树


支持向量机


Gradient Tree Boosting


XGBoost


lightGBM

 


灰度直方图


几何变换


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角点检测_harris算法


角点检测_fast算法


角点检测_Shi-Tomasi算法


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拉普拉斯金字塔


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图像处理

机器学习

汇总了七大类、100+算法库,如:基础数据处理、时间序列分析、机器学习、图像处理、深度学习 – 图像、自然语言处理等,

可帮助开发者快速了解算法的基本原理和使用方法。用户可学习每个算法简介、算法使用、命令呈现、结果展示。

经典案例


使用CNN识别Fashion-MNIST


使用CNN识别CIFAR-10数据集


使用Faster-RCNN对Pascal VOC进行目标检测


使用SSD对Pascal VOC进行目标检测


使用YOLO3对Pascal VOC进行目标检测


使用Unet进行生物医学图像分割


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智能医疗

智能金融

智能制造


红毛菌与须毛菌辨别


膀胱镜活检异常辅助筛查


牙根分割



基于风速功率曲线的风机发电功率预警研究


电力行业新词发现


基于Mask-RCNN的车底螺栓识别模型


基于yolov3-spp的线夹异常检测模型


基于RetinaNet的防松铁丝断裂检测模型


时间序列分析

提供人工智能行业的经典案例和智能医疗、智能金融、智能制造、智能零售行业案例,

提供案例视频、加载案例、进入实验,每个实验包含实验简介、实验目的、实验步骤、实验结果。学生可在直接运行的实验环境中进行实验的编辑操作。

提供人工智能行业真实案例,让学生将理论知识直接转化为解决实际问题的能力。学生可查看每个行业案例课的总课时、已完成课时以及学习进度。


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