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基于深度学习算法的语音识别
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域,需要基于大量的历史数据对模型进行训练,再使用模型对新的数据进行推理和预测,因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集,大部分识别算法都会基于它进行训
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基于ModelArts实现人脸识别
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基于ModelArts学习Python正则表达式、多线程执行任务和Python魔法方法的使用
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基于MRS分析车主驾驶行为
到用户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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