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活用Python之网络爬虫图片抓取
是有原因的,它免费、开源,可跨平台运行、不区分操作系统,语法简洁清晰、易上手,语法表达优美易读,支持模块和包,有极为丰富、功能强大的库,因此被广泛应用于人工智能、科学计算、图形技术、动画、游戏等行业。我们今天要学习的网络爬虫图片抓取,就是它在人工智能领域中的应用。 什么是网络爬虫
来自:百科 -
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盘古CV大模型功能介绍 基础模型 支持图像分类、物体检测、姿态估计等近10种微调任务,覆盖大部分视觉感知场景。 万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测,解决场景碎片化问题,无需提供训练数据。 万物分割 可根据提示对图片中的目标进行分割,常在辅助标注、AIGC等场景应用。 盘古多模态大模型功能优势
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自动学习之物体检测
口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用):步骤3:创建自动学习物体检测项目 查询作业资源规格:URI 自动学习简介:模型部署规格 数据标注:图片标注 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 创建项目:创建项目 部署上线:服务测试 修订记录 数据标注:图片标注 自动学习模型训练图片异常?
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