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计算机视觉基础:传统方法和数据结构
本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法(如视觉词袋模型);传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响;图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解传统方法(如视觉词袋模型)及其三个步骤。 2、了解图像级编码信息可以用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。
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大数据分析系统包括哪些方面_大数据分析要满足什么条件
认证价值:掌握基于流计算的可视化平台搭建,实时展现业务成果,帮助企业办公效率的快速提升 认证课程详情 【中级】车联网大数据驾驶行为分析 作为智能交通的基础,车联网的应用预示着工业技术,交通效率,出行方式的重大改变。微认证为您揭秘车联网大数据背后的密码,实现科学高效的车队管理。 车联网解
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大数据分析与应用入门
Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念,应用场景,常用组件的使用方法,以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用,以及组件之间的组合使用。 大数据实时检索场景化解决方案 HCIP-Big Data
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基于MRS分析车主驾驶行为
驾驶行为的分析结果。 场景: 本次实战的原始数据为车主的驾驶行为信息,包括车主在日常的驾驶行为中,是否急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息,通过Spark组件的强大的分析能力,分析统计指定时间段内,车主急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 MapReduce服务
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