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优学院课程学习(学生端)
互评计分规则:学生作业成绩=所有互评分数的平均分-待评作业份数*5%*作业总分 互评截止之后,学生可以看到自己作业的成绩。成绩页面会显示每位同学的匿名评分和评价。 如果学生对自己的成绩有异议,可以点击蓝色字体的【申述】进行申述。系统会将学生的申诉请求提交给教师,由教师完成对申述请求的处理。教师可以修改学生的作业得
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AI全栈成长计划-AI基础篇
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华北销售中心(及其子部门) 客户的负责人变更时间 在 本年度 内的(当新建客户、领取客户、客户被分配/被收回/被更换负责人 的时候,即负责人发生变更的时候,这个时间都会更新) 客户的生命状态 是有效的(系统认为 生命状态是 未生效/审核中/作废 的数据为无效的数据,所以默认排除了这3个状态的数据) 新增联系人
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计算机视觉基础:对抗生成网络
觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。
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