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人工智能
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聚合人工智能話(huà)題下,包括 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的新聞資訊、前沿理論、技術(shù)知識(shí)、應(yīng)用案例。
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共 1191 條
AI通過(guò)強(qiáng)化Q-Learning學(xué)習(xí)《貓抓老鼠》游戲【中字】
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XCourses · 19課時(shí) · 7人學(xué)習(xí)
課程介紹
1 屏幕設(shè)置
2 創(chuàng)建一個(gè)Turtle來(lái)記分
3為Jerry創(chuàng)建一個(gè)Turtle
Function Calling技術(shù)(AI大模型全棧系列)
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Garagong · 15課時(shí) · 889人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
大模型為什么要連接外部世界
大模型連接外部世界三種方式之一:GPTS
大模型連接外部世界三種方式之一:Assistant API
AI話(huà)術(shù)革命:prompt提示詞深度攻略(AI大模型全棧系列)
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Garagong · 19課時(shí) · 3931人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
交互革命和Prompt、Prompt Engineering概念
Prompt優(yōu)勢(shì)和目的
Prompt調(diào)優(yōu)和關(guān)鍵原則
AI變現(xiàn)賺錢(qián)零基礎(chǔ)快速入門(mén)
AI變現(xiàn)賺錢(qián)零基礎(chǔ)快速入門(mén)
陸通 · 10課時(shí) · 3360人學(xué)習(xí)
5分鐘快速把你的GPTs接入廣告系統(tǒng)變現(xiàn)
用AI自動(dòng)生成短視頻
用AI生成自媒體文章賺錢(qián)
用AI生成爆款小紅書(shū)內(nèi)容賺錢(qián)
Sora文生視頻AI模型變現(xiàn)案例拆解
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陸通 · 4課時(shí) · 1309人學(xué)習(xí)
Sora文本生成高清視頻功能介紹及變現(xiàn)方式
Sora引流變現(xiàn)成功案例拆解
Sora網(wǎng)站引流關(guān)鍵詞分析工具使用
Sora相關(guān)的GPTs應(yīng)用引流賺廣告費(fèi)實(shí)戰(zhàn)
GPTs及Assistant API快速開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用
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陸通 · 6課時(shí) · 518人學(xué)習(xí)
GPTs介紹及快速創(chuàng)建第一個(gè)GPTs
GPTs的3大分類(lèi)
GPTs的action配置
Assistant API使用演示
ChatGPT新手指南
ChatGPT新手指南
陸通 · 5課時(shí) · 1551人學(xué)習(xí)
ChatGPT新手使用名詞解釋
ChatGPT注冊(cè)流程完整演示
ChatGPT登陸常見(jiàn)問(wèn)題解決
GPT4最新版本介紹
驗(yàn)證碼識(shí)別 深度學(xué)習(xí)視頻課程
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浦深 · 9課時(shí) · 11211人學(xué)習(xí)
驗(yàn)證碼識(shí)別(caffe基礎(chǔ)課程已經(jīng)包含本課程,勿兩個(gè)都買(mǎi)?。?/a>
驗(yàn)證碼 項(xiàng)目?jī)?nèi)容說(shuō)明(重要)
現(xiàn)進(jìn)行盜版視頻舉報(bào),第一名舉報(bào),核實(shí)無(wú)誤后,將獎(jiǎng)勵(lì)200元
修改caffe源碼滿(mǎn)足多標(biāo)簽輸入(c++)與回歸實(shí)例
推薦算法Rerank二次重排序 - LR、GBDT、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、L2R
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充電了么 · 3課時(shí) · 75人學(xué)習(xí)
推薦Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、隨機(jī)森林
Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法原理及源碼操實(shí)戰(zhàn)
推薦Rerank二次重排序算法(基于加權(quán)公式思想做二次排序)
推薦系統(tǒng)多策略融合算法
推薦系統(tǒng)多策略融合算法
充電了么 · 2課時(shí) · 88人學(xué)習(xí)
推薦系統(tǒng)多策略融合算法
推薦算法系統(tǒng)介紹及架構(gòu)設(shè)計(jì)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法
充電了么 · 4課時(shí) · 4人學(xué)習(xí)
Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法原理概述
PointWise、PairWise、ListWise排序
Learning to rank評(píng)價(jià)指標(biāo)MAP和NDCG
Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法源碼深度解密實(shí)戰(zhàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)NLP自然語(yǔ)言處理Word2Vec詞向量算法模型
機(jī)器學(xué)習(xí)NLP自然語(yǔ)言處理Word2Vec詞向量算法模型
充電了么 · 3課時(shí) · 176人學(xué)習(xí)
Word2Vec詞向量算法模型原理
word2vec詞向量模型源碼解析實(shí)戰(zhàn)
word2vec源碼編譯打包及服務(wù)器部署模型訓(xùn)練操作實(shí)戰(zhàn)全過(guò)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 序列模式挖掘prefixSpan算法【陳敬雷】
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 序列模式挖掘prefixSpan算法【陳敬雷】
充電了么 · 8課時(shí) · 28人學(xué)習(xí)
序列模式挖掘算法原理與介紹
序列模式挖掘算法應(yīng)用場(chǎng)景
序列模式挖掘算法的基本概念
PrefixSpan算法的基本概念
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 貝葉斯算法【陳敬雷】
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 貝葉斯算法【陳敬雷】
充電了么 · 6課時(shí) · 3人學(xué)習(xí)
樸素貝葉斯算法原理與介紹
樸素貝葉斯應(yīng)用場(chǎng)景
樸素貝葉斯文本分類(lèi)特征工程
Mahout樸素貝葉斯源碼實(shí)戰(zhàn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - SVM支持向量機(jī)算法【陳敬雷】
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - SVM支持向量機(jī)算法【陳敬雷】
充電了么 · 6課時(shí) · 4人學(xué)習(xí)
SVM支持向量機(jī)算法原理與介紹
SVM經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景
Python的scikit-learn的SVM算法實(shí)戰(zhàn)
LIBSVM 算法工具包實(shí)戰(zhàn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - GBDT梯度提升決策樹(shù)算法【陳敬雷】
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - GBDT梯度提升決策樹(shù)算法【陳敬雷】
充電了么 · 6課時(shí) · 1人學(xué)習(xí)
GBDT算法原理與介紹
GBDT經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景
GBDT模型參數(shù)詳解
GBDT源碼實(shí)戰(zhàn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 隨機(jī)森林算法【陳敬雷】
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 隨機(jī)森林算法【陳敬雷】
充電了么 · 6課時(shí) · 30人學(xué)習(xí)
隨機(jī)森林算法原理與介紹
隨機(jī)森林經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景
隨機(jī)森林模型參數(shù)詳解
隨機(jī)森林源碼實(shí)戰(zhàn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) -人工智能之決策樹(shù)算法源碼與實(shí)戰(zhàn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) -人工智能之決策樹(shù)算法源碼與實(shí)戰(zhàn)
充電了么 · 5課時(shí) · 3人學(xué)習(xí)
決策樹(shù)算法原理與介紹
決策樹(shù)算法經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景
決策樹(shù)算法源碼實(shí)戰(zhàn)
決策樹(shù)算法優(yōu)缺點(diǎn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 人工智能之LR邏輯回歸算法源碼與實(shí)戰(zhàn)
Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí) - 人工智能之LR邏輯回歸算法源碼與實(shí)戰(zhàn)
充電了么 · 5課時(shí) · 8人學(xué)習(xí)
邏輯回歸算法原理與介紹
邏輯回歸經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景
SGD邏輯回歸(隨機(jī)梯度下降法)
LBFGS邏輯回歸(擬牛頓法)
NLP自然語(yǔ)言處理語(yǔ)言模型(language model)【陳敬雷】
NLP自然語(yǔ)言處理語(yǔ)言模型(language model)【陳敬雷】
充電了么 · 5課時(shí) · 26人學(xué)習(xí)
自然語(yǔ)言處理之語(yǔ)言模型原理與介紹
n-gram統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型原理
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型原理
語(yǔ)言模型源碼實(shí)現(xiàn)深度解析實(shí)戰(zhàn)
NLP自然語(yǔ)言處理文本自動(dòng)分類(lèi)算法【陳敬雷】
NLP自然語(yǔ)言處理文本自動(dòng)分類(lèi)算法【陳敬雷】
充電了么 · 3課時(shí) · 16人學(xué)習(xí)
文本分類(lèi)算法原理及樸素貝葉斯、SVM支持向量機(jī)介紹
Python開(kāi)源快速文本分類(lèi)器fastText框架核心原理解
Python快速文本分類(lèi)器fastText源碼實(shí)現(xiàn)及服務(wù)器部
NLP自然語(yǔ)言處理關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法【陳敬雷】
NLP自然語(yǔ)言處理關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法【陳敬雷】
充電了么 · 3課時(shí) · 86人學(xué)習(xí)
NLP關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法原理
基于Python的關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法源碼實(shí)現(xiàn)
基于Java的關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法源碼實(shí)現(xiàn)
YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
白老師 · 34課時(shí) · 13125人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
目標(biāo)檢測(cè)-任務(wù)說(shuō)明
目標(biāo)檢測(cè)-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測(cè)-性能指標(biāo)
YOLOv8實(shí)例分割實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
YOLOv8實(shí)例分割實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
白老師 · 39課時(shí) · 11667人學(xué)習(xí)
課程介紹
圖像分割-任務(wù)說(shuō)明及常用數(shù)據(jù)集
圖像分割-性能指標(biāo)
YOLO目標(biāo)檢測(cè)系列技術(shù)發(fā)展史
Deepseek本地大模型整合AI框架Langchain4j開(kāi)發(fā)
Deepseek本地大模型整合AI框架Langchain4j開(kāi)發(fā)
修盾 · 41課時(shí) · 822人學(xué)習(xí)
001-Deepseek簡(jiǎn)介
002-本地ollama配置環(huán)境
003-模型可視化軟件
004-生成圖表
Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)視頻課程1-零基礎(chǔ)上手
Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)視頻課程1-零基礎(chǔ)上手
數(shù)智學(xué)堂官方賬號(hào) · 54課時(shí) · 5335人學(xué)習(xí)
課程介紹
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系
機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
自然語(yǔ)言(NLP)處理之動(dòng)手學(xué)中文分詞視頻課程
自然語(yǔ)言(NLP)處理之動(dòng)手學(xué)中文分詞視頻課程
Bruce · 24課時(shí) · 6012人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介及項(xiàng)目演示
人工智能概述
NLP概述
中文分詞簡(jiǎn)介
Python+OpenCV圖像處理入門(mén)視頻課程
Python+OpenCV圖像處理入門(mén)視頻課程
撥云教育 · 59課時(shí) · 62422人學(xué)習(xí)
環(huán)境測(cè)試
圖像的讀入、顯示和保存
圖像處理入門(mén)
像素處理
機(jī)器學(xué)習(xí)之線性回歸理論與代碼實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)之線性回歸理論與代碼實(shí)踐
紀(jì)佳琪 · 21課時(shí) · 2521人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
線性回歸介紹與符號(hào)表示
機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯回歸、KNN理論與代碼實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯回歸、KNN理論與代碼實(shí)踐
紀(jì)佳琪 · 23課時(shí) · 1713人學(xué)習(xí)
開(kāi)課介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
邏輯回歸介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯理論與代碼實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯理論與代碼實(shí)踐
紀(jì)佳琪 · 16課時(shí) · 971人學(xué)習(xí)
開(kāi)課簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
樸素貝葉斯之條件概率
機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)理論與代碼實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)理論與代碼實(shí)踐
紀(jì)佳琪 · 18課時(shí) · 844人學(xué)習(xí)
開(kāi)課簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
決策樹(shù)介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)之聚類(lèi)、主成分分析理論與代碼實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)之聚類(lèi)、主成分分析理論與代碼實(shí)踐
紀(jì)佳琪 · 27課時(shí) · 1659人學(xué)習(xí)
開(kāi)課簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
聚類(lèi)簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)之集成學(xué)習(xí)理論與代碼實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)之集成學(xué)習(xí)理論與代碼實(shí)踐
紀(jì)佳琪 · 12課時(shí) · 784人學(xué)習(xí)
開(kāi)課簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
集成學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
基于Django 2.2.5的快速應(yīng)用構(gòu)建
基于Django 2.2.5的快速應(yīng)用構(gòu)建
趙益軍 · 10課時(shí) · 54人學(xué)習(xí)
Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建-Python3.7安裝(Mac)
Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建-Python3.7(win10)
MongoDB 4.2安裝(Mac)
MongoDB 4.2安裝(win10)
AI人工智能之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|人工智能基礎(chǔ)與提升
AI人工智能之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|人工智能基礎(chǔ)與提升
周老師 · 13課時(shí) · 411人學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-線性回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-線性回歸梯度下降法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-非線性回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-激活函數(shù)
AI人工智能之Tensorflow使用
AI人工智能之Tensorflow使用
周老師 · 16課時(shí) · 237人學(xué)習(xí)
Tensorflow-Variable
Tensorflow-Placeholder
案例-用Tensorflow來(lái)實(shí)現(xiàn)LR-構(gòu)建數(shù)據(jù)
案例-用Tensorflow來(lái)實(shí)現(xiàn)LR-訓(xùn)練模型
深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)戰(zhàn)
撥云教育 · 38課時(shí) · 20297人學(xué)習(xí)
什么是深度學(xué)習(xí)
再說(shuō)說(shuō)深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的基本原理
工作原理
圖像識(shí)別算法的核心原理與技術(shù)實(shí)現(xiàn)
圖像識(shí)別算法的核心原理與技術(shù)實(shí)現(xiàn)
橘子視覺(jué) · 18課時(shí) · 669人學(xué)習(xí)
課程總體介紹
opencv安裝配置(MFC、QT兩個(gè)版本)
圖像、矩陣、像素的關(guān)系
MFC界面上的圖像顯示
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Ubuntu)
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Ubuntu)
白老師 · 24課時(shí) · 2469人學(xué)習(xí)
課程介紹
目標(biāo)檢測(cè)-任務(wù)說(shuō)明
目標(biāo)檢測(cè)-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測(cè)-性能指標(biāo)
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Windows)
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Windows)
白老師 · 25課時(shí) · 3772人學(xué)習(xí)
課程介紹
目標(biāo)檢測(cè)-任務(wù)說(shuō)明
目標(biāo)檢測(cè)-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測(cè)-性能指標(biāo)
YOLOX目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
YOLOX目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
白老師 · 28課時(shí) · 3169人學(xué)習(xí)
課程介紹
目標(biāo)檢測(cè)-任務(wù)說(shuō)明
目標(biāo)檢測(cè)-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測(cè)-性能指標(biāo)
YOLOX目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):TensorRT加速部署(Ubuntu)
YOLOX目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn):TensorRT加速部署(Ubuntu)
白老師 · 12課時(shí) · 579人學(xué)習(xí)
課程介紹
TensorRT的基本工作原理
安裝PyTorch
克隆和安裝YOLOX
YOLO目標(biāo)檢測(cè)(OpenCV之DNN模塊)
YOLO目標(biāo)檢測(cè)(OpenCV之DNN模塊)
撥云教育 · 14課時(shí) · 3276人學(xué)習(xí)
課程導(dǎo)讀——課程展示
課程導(dǎo)讀——前導(dǎo)課程
課程導(dǎo)讀——DNN使用基礎(chǔ)
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)
Swin Transformer原理與代碼精講
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白老師 · 18課時(shí) · 2028人學(xué)習(xí)
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Pandas數(shù)據(jù)分析
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lisa · 29課時(shí) · 2331人學(xué)習(xí)
Pandas 介紹
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