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实战篇:神经网络赋予机器识图的能力
09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节
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go语言逆向技术之---恢复函数名称算法
理机制高阶语言特点。其编译出来的二进制文件格式和C/C++一样运行在Linux平台下是elf格式,运行在windows平台下是pe格式,但同时在二进制文件的内部细节上go语言有自己特有的属性,二进制逆向人员可以利用go语言这些特有属性来来实现对二进制文件进行更精准的逆向分析。 特
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成满足要求的模型。 自动学习功能简介 收起 展开 图像分类 收起 展开 自动学习-图像分类是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注,完成图片标注后开始模型训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景,则
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内容审核应用场景
清晰度检测 清晰度检测有以下应用场景: 企业表单验证 基于图像清晰度检测技术,对于企业上传的数据表单,自动对图像的清晰度进行判断并量化,减少二次上传,降低人工成本。 场景优势如下: 准确率高:准确检测图像清晰度,并进行量化。 提升企业效率:对模糊的数据表单自动检测,减少人工复查,提升工作效率。
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