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新2备用网址/2020-04-29/ 分类:科技/阅读:

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Python+人工智能学费价值详情(享受优惠价的前提是什么?)

Python开拓特训班中级学习课--课程纲要  
Web开拓偏向  
课程内容   常识模块   常识点  
web专题   RPC道理与实践   RPC道理、漫衍式RPC、Thrift、gRPC  
代码设置打点之器材&实践   git基本、git代码打点  
RabbitMQ拭魅战教程   RabbitMQ简介、RabbitMQ行使  
爬虫开拓偏向  
课程内容   常识模块   常识点  
爬虫热门项目库   署理池   署理池先容、署理池实现、数据库模块实现、爬虫模块实现、署理池检测模块实现  
斗鱼弹幕   asyncore先容及行使、斗鱼弹幕说明、斗鱼弹幕根基实现、数据序列化、斗鱼登录及数据爬取  
京东爬虫   京东需求说明、商品数据获取、商品数据生涯、下载中央件  
失约人被实行人名单   需求说明、百度失约职员信息、企业名誉通告信息  
Selenium深入行使   截取图片验证码、获取滑块偏移、计较偏移步骤&拖动滑块  
爬虫高薪课   Web爬虫高级   数据抓包、基于Docker的爬虫开拓环境搭建;爬虫去重道理、simhash、信息择要算法、布隆过滤器;基于redis的耐久化哀求行列、动静行列技能、断点续爬、增量采集;正则、jsonpath、xpath等数据提取、pyexecjs、js2py;基于mongodb、postgresql、mysql的数据存储;IO计划模式、协程道理、Asyncio、Tornado、Gevent等异步IO库;爬虫架构实现、爬虫反爬说明与应对  
运维开拓偏向  
课程内容   常识模块   常识点  
Ansible体系打点   Ansibl体系打点   Ansibl项目打点基本、Ansible软件环境搭建  
Ansible根基行使   Ansible一般模块行使、Ansible体系模块行使、Ansible呼吁操纵  
Ansible进阶   Playbook行使、Ansible变量行使、Ansible模板行使、Role行使  
OpenStack云计较   云计较基本   什么是云计较、云计较汗青、云计较实现方法、云计较分类、选用尺度;云计较实现方法、云计较分类、选用尺度;云计较根基架构;假造化与云计较  
OpenStack   Openstack简介、架构计划、组件先容;尝试环境搭建、支持性处事、认证组件、镜像组件、计较组件、收集组件;VM建设、可视化界面、块存储陈设、深入领略VM;定制映像、定制收集、防火墙、节点维护  
图像辨认与天然说话处理赏罚偏向  
课程内容   常识模块   常识点  
图像与视觉处理赏罚基本专业课   图像与视觉处理赏罚先容   计较机视觉界说、计较机视觉成长汗青;计较机视觉技能和应用场景、计较机视觉常识树和几大使命  
方针分类和经典CV收集   CNN:感觉野、卷积、零添补、过滤器巨细、多通道卷积、全毗连层、卷积收集布局:LeNet5、AlexNet、VGG、Inception、GoogleNet、残差收集、深度进批改则化与算法优化:L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam、TF漫衍式实习:TF Strategy;迁徙进修:TensorFlow HUB、模子压缩:模子剪枝、参数压缩、二进制收集、方针分类拭魅战案例:ImageNet分类;Apache Flink极客挑衅赛——垃圾图片分类  
方针检测和经典CV收集   方针检测使命与数据集先容:检测使命目标、常见数据集、应用场景、RCNN:交并比、map、非极大阻止NMS、正负样本;SPPNet:SPP层映射、FastRCNN:ROI Pooling;FasterRCNN:RPN、价钱函数、实习流程与功效说明、FPN与FasterRCNN团结、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3:布局与事变流程、价钱函数、anchor、维度聚类、细粒度与多标准特性、先验框与价钱函数、SSD:Detector & classifier、SSD价钱函数、特性金字塔、方针检测拭魅战案例:COCO数据集上方针检测  
方针支解和经典CV收集   方针支解使命范例、数据集、全卷积FCN收集:收集布局、跳级毗连、语义支解评价尺度、功效说明、U-Net:拼接特性向量;Dilated Convolutions:聚合多标准的信息、context module、PSPNet:金字塔池化模块;Deeplab:串行陈设 ASPP、Mask-RCNN:布局先容、ROI Align与Pooling比拟、价钱函数先容、端到端连系实习、方针支解拭魅战案例  
OpenCV库与图像处理赏罚基本   根基的OpenCV代码、IplImage数据布局、读写图像、根基的灰度调动函数 :灰度直方图、灰度的线性调动、灰度对数调动、伽玛调动、灰度阈值调动、分段线性调动、直方图处理赏罚:图像矩特性点怀抱特性、全局直方图、局部地区直方图、散点图和3D直方图、OpenCV实践、几许调动:翻转、剪裁、遮挡、图像算数、图像金字塔、OpenCV几许调动操纵、形态学:形态学界说、连通性、二值操纵、滑腻、梯度、纹理支解及OpenCV实践  
OpenCV库与图像处理赏罚进阶   边沿检测技能:边沿检测的目标和模子、噪声、导数算子、Marr-Hildreth边沿检测器、基于模板的边沿检测、Canny Edge边沿检测器、Shen-Castan(ISEF)边沿检测器、彩色边沿、OpenCV边沿检测操纵;特性检测和描写:哈里斯角点检测、Shi-Tomasi角落探测器、SIFT、SURF、FAST、ORB、霍夫调动;视频操纵:读取摄像头、读取视频、视频写入;空间滤波:滑腻空间滤波器、锐化空间滤波器、拉普拉斯算子、空间滤波综合及OpenCV实践;OpenCV综汗庀匀战案例  
保举体系基本专业课   保举体系先容   保举体系观念、保举体系架构、评估和常见题目  
保举体系算法   协同过滤保举算法、基于内容保举算法  
Hadoop   Hadoop简介、HDFS、MapReduce和YARN  
Hive   Hive简介、Hive数据模子及常用操纵、Hive综合案例  
HBase   HBase的道理和常用Shell呼吁、HappyBase操纵HBase  
SparkCore   Spark简介和RDD的常用算子先容、SparkCore案例  
SparkSQL   SparkSQL观念和DataFrame简介、Spark SQL案例  
SparkStreaming   SparkStreaming观念及常用API先容、Spark Streaming处理赏罚有状况操纵  
Python开拓特训班中级学习项目课--课程纲要  
Web偏向  
传智云教室项目  
传智云教室项目是提供IT职业在线课程的进修平台,为即将和已经插手IT规模的技强人才提供在线进修处事。用户通过录播进修把握IT手艺。项目包罗派别、进修中间、评述体系、解说打点中间、体系打点中间等平台组成,为门生提供进修处事。   技能方案:
1、CMS内容宣布办理方案;
2、漫衍式图片处事器办理方案;
3、资文件打点办理方案;
4、全文检索处事办理方案;
5、漫衍式事宜办理方案。

技能亮点:
1、RabbitMQ动静行列;
2、Logstash+ElasticSearch 全文检索;
3、Oauth2+JWT;
4、FastDFS+GridFS漫衍式文件体系;
5、Nuxt.js处事端渲染;
6、APScheduler+FFmpeg+Nginx+Video.js+ HLS视频处理赏罚及点播技能方案;
7、大文件断点续传技能 WebUploader;
8、APScheduler+MQ完身漫衍式事宜节制办理方案。
 
章节   课程   常识点  
1   搭建开拓环境   DRF开拓环境搭建  
2   CMS体系开拓   CMS前端开拓;CMS页面打点开拓;CMS页面静态化;RabbitMQ研究;MonoDB数据库操纵;GridFS行使;页面预览;页面宣布  
3   课程打点   我的课程;课程打点拭魅战;课程文件打点;漫衍式文件体系FastFDS;课程详情页静态化;课程预览;课程宣布  
4   课程搜刮   ElasticSearch研究;Logstash;课程搜刮处事;搜刮前端 Nuxt.js  
5   媒资打点   媒体文件上传断点续传;挪用第三方措施; 视频处理赏罚历程;我的媒资;媒资与课程打算关联;课程宣布存储媒资信息;  
6   在线进修HLS   在线点播办理方案;播放器;进修页面查询课程打算;进修页面获取视频播放地点;  
7   用户授权认证   JWT认证;用户登录与注册;用户授权  
8   漫衍式事宜   漫衍式事宜办理方案; Apscheduler按时使命;订单处事按时发送动静;主动添加选课开拓  
9   项目陈设   Git/Gitlab代码打点,Gunicorn,Supervisor  
状师在线项目  
跟着期间的成长,人们的法令意识的进步,犯科令专业人士对法令题目的需求,该平台可以或许提供法令咨询题目信息,专业法令从颐魅者的答复和提议,为犯科令专业人士提供专业的法令常知趣识渠道,办理本身在糊口中,事变中,乃至奇迹上等碰着的涉及法令方面的题目。让人们更知法,更懂法,从而镌汰社会上因法令常识淡薄而发生的得罪法令的古迹,同时也加能人们的法令意识。   技能方案:
1、即时通信办理方案;
2、文件存储办理方案;
3、缓存办理方案。

技能亮点:
1、回收主流的前端殽杂开拓技能uni-app的开拓。实现从移动webH5页面到微信小措施的开拓;
2、回收Flask作为后端开拓框架;
3、回收云通信发送短信;
4、回收Redis做缓存;
5、回收七牛工具存储处事作为图片存储;
6、登录成果实现限定多点登录;
7、GeventWebSocket即时通信。
 
章节   课程   常识点  
1   平凡用户题目模块   题目列表、题目详情页、搜刮题目、提问题目页面  
2   状师用户题目模块   题目列表、题目详情页、搜刮题目、答复题目页面  
3   平凡用户找状师模块   状师列表,状师信息展示页面,存眷状师,对存眷的状师举办在线咨询  
4   在线咨询(即时谈天)模块   平凡用户只能对存眷的状师举办在线咨询;状师用户无法自动咨询未存眷本身的用户;平凡用户举办在线咨询的时辰,假如状师用户在线,即可直接吸取到动静,并可回覆动静;平凡用户举办在线咨询的时辰,假如状师用户不在线,则比及状师用户登录之后,才可收到平凡用户咨询的动静  
5   平凡用户小我私人中间   登录、注册、登录区分用户范例,我的提问,我的存眷的状师,修改资料等  
6   状师用户小我私人中间   登录、注册、登录区分用户范例,我的解答,我的回覆,修改资料;旅客用户只能查看到法令题目列表和状师列表,法令题目提问和在线咨询状师必要登录后才气操纵  
7   靠山模块   状师注册考核、平凡用户活泼情形、状师用户活泼情形、对用户提问举办考核、对未认证状师答复举办考核  
8   考核机制   按照定位, 获取地址的资本考核体系, 对状师天资举办校验, 校验执照独一性和真实性  
黑马付费文学项目  
黑马文学是传智播客开拓的专注于电子书阅读的客户端,本着辅佐用户“多看书、多交伴侣”的宗旨,多看以不绝满意用户需求、为天下各地的用户提供更好的中文阅读产物为己任,勤苦给宽大消费者提供更好的阅读体验。   技能亮点:
1. 前端行使微信小措施技能;
2. 回收Flask-RESTful作为后端开拓框架;
3. 回收JWT完成用户认证;
4. 回收七牛工具存储处事;
5. 融入CORS跨域技能;
6. 回收RESTful接口计划;
7. 回收数据库主从同步机制,实现读写疏散;
8. 回收Redis Cluster集群;
9. 回收Nginx反向署理实现负载平衡。
 
章节   课程   常识点  
1   搭建环境   Flask假造环境,扩展安装  
2   登录注册   captcha短信验证, 云通信,跨域办理方案,JWT用户认证体系,邮件体系  
3   小说中间   redis缓存体系方案, CDN收集加快处理赏罚,负载平衡优化节制  
4   通用成果   夜间模式节制,护眼默认,小说详情分页处理赏罚  
5   书架开拓   书架保藏末了阅读,书架列表,书架移出,书本分类处理赏罚  
6   书本搜刮   热词搜刮, 精准匹配, 恍惚匹配, 热销书本保举  
7   汗青足迹   添加用户足迹, 足迹最大缓存配置, 破除足迹  
8   书本中间   偏好配置, 偏好书本保举, 阅读模式配置  
每生成鲜项目  
每生成鲜环绕着老黎民餐桌的生鲜B2C电商平台。以品格糊口为方针,处事每一个家庭,包围了生果蔬菜、海鲜肉禽、牛奶零食等全品类。为每一位用户带来安心的食材、实惠的价值和品格的处事。   技能办理方案:
漫衍式存储;
whosh搜刮;
页面静态化;
第三方短信;
按时使命;
redis缓存;
celery异步使命;
负载平衡;
动静行列;
第三方支出。

技能亮点:
1、回收前后端疏散的技能;
2、行使最热点的Django REST framework技能实现;
3、行使docker+nginx举办陈设;
4、回收七牛工具存储处事作为图片存储;
5、可把握搜刮相干技能的行使。
 
章节   课程   常识点  
1   项目先容及项目计划   电商项目先容、成果模块分别、项目搭建  
2   用户模块开拓(1)   模子类计划、注册、发送邮件、celery异步使命发送邮件、 登录  
3   用户模块开拓(2)   小我私人书息展示、收货地点打点、用户登录验证、登录状况、退出成果  
4   商品成果开拓(1)   商品成果模子类计划、富文本编辑器、admin设置行使、首页、列表页  
5   商品成果开拓(2)   详情页、全文检索、近来赏识  
6   购物车成果   模子类计划、插手购物车、购车车列表、购物车表现数目  
7   订单   模子类计划、订单结算、订单提交、所有订单  
8   陈设   陈设环境搭建、uwsgi设置行使、Nginx后端设置、Nginx前端设置  
新经资讯项目  
新经资讯网是一个消息资讯类派别网站,为用户 提供优质的消息资讯内容。项目行使前后端不疏散方 式实现,后端回收Python Web开拓框架Flask,前端使 用jQuery + AJAX技能。体系前台首要由首页、消息详情 页、消息评述、用户小我私人页等成果构成。   技能办理方案:
第三方短信;
按时使命;
redis缓存;
负载平衡;
动静行列;
工具存储。

技能亮点:
1.前端回收jQuery + AJAX 实现页面局部革新;
2.回收Flask作为后端开拓框架;
3.回收Jinja2模板实现处事器端渲染;
4.回收云通信发送短信;
5.回收Redis做缓存;
6.回收七牛工具存储处事作为图片存储。
 
章节   课程   常识点  
1   项目开拓筹备   项目说明、项目框架搭建、日记行使、数据库表建设、静态文件导入、注册根路由  
2   登录注册   图片验证码、第三方短信验证码行使、注册成果、登录成果、退出成果  
3   消息首页及详情   首页排行、消息分类展示、消息列表数据、详情用户数据展示、详情消息数据展示、消息保藏成果、消息评述  
4   小我私人中间   根基资料配置、用户头像上传、暗码修改、用户消息保藏、用户消息宣布、用户消息列表、404页面、存眷与打消存眷、我的存眷  
5   靠山登录及靠山首页   打点员登录、打点员靠山首页  
6   用户和权限打点   靠山会见权限节制、用户统计、用户列表  
7   消息打点   消息考核、消息版式编辑、消息分类打点  
8   项目陈设   阿里云处事器行使、环境搭建  
爱家租房项目  
爱家租房项目是一个糊口类的移动O2O项目,提供一个利便衡宇短租供需两边买卖营业的平台。通过本项目,门生 可以把握完备的企业项目开拓流程。同时,项目中回收Web前端与后端完全疏散的技能,可以让门生把握后端对接 差异前端产物的开拓要领。在项目开拓中,门生别离从后端开拓工程师和前端开拓工程师两个角度开拓产物,可以 加深门生对Web应用的领略,固定前面所学的前端常识。   技能办理方案:
缓存方案;
工具存储办理方案;
短信办理方案;
支出方案;
异步使命方案;
客户端渲染方案。

技能亮点:
1.回收前后端疏散模式,前端行使art-template模板引擎;
2.回收jQuery + AJAX 实现页面局部革新;
3.回收Flask作为后端开拓框架;
4.回收Jinja2模板实现处事器端渲染;
5.回收云通信发送短信;
6.回收Redis做缓存;
7.回收七牛工具存储处事作为图片存储;
8.回收Celery异步使命方案;
9.回收支出宝支出。
 
章节   课程   常识点  
1   项目先容及项目搭建   项目先容 需求说明 项目搭建  
2   登录注册   图片验证码 短信验证码 注册 登录 退出  
3   用户中间   小我私人中间 小我私人头像上传 用户名修改 用户实名认证  
4   衡宇模块   城区列表 宣布房源 上传房源图片 我的衡宇列表 首页衡宇保举 衡宇数据搜刮 衡宇详情页面  
5   订单模块   添加订单 获取订单列表 接单和拒单 评价订单  
6   项目陈设   Uwsgi nginx  
人工智能偏向  
娱乐保举体系项目  
保举体系的在当下的火爆水平毋庸置疑,本性化保举的需求也是每一个toC产物应该实现的方针。我们的泛娱乐保举体系行使主流的Retrive-Ranking(召回-排序)架构。该保举体系的首要方针: 通过向用户保举更吻合的帖子, 增进用户交互举动(点赞,评述,转发,保藏等), 进而增进用户均匀行使时长。同时满意的用户体验要求: 多样性,新奇性和数据公道性。在排序模块即AI部门,我们将从模子选择,超参数调优,丧失函数呆板优化要领等多维度深条理举办分解,注释为何我们可以或许保举出满意用户“嗨点”的作品。   技能亮点:
1、富厚的召回计策辅佐我们尽也许多的包围差异用户对产物保举的差异需求, 进而晋升用户粘度;
2、金字塔召回机制:海量数据下及时相应用户举动变革;
3、越发科学公道的构建双画像,担保原始数据的准确,为模子收敛奠基基本;
4、漫衍式实习镌汰了大型模子实习时刻,加快模子调优遵从, 更好的操作深度模子掘客海量数据代价;
5、行使wide-deep模子举办排序,在相同工程保举项目中已经取得乐成, eg, google play 晋升3.9%。
 
章节   课程   常识点  
1   整系一切概述与搭建   配景先容;环境设置;体系搭建;营业流实现  
2   构建双画像   neo4j安装与行使;cypher语句进修与深入;标签系统计划;用户画像与帖子画像的实现  
3   多召回计策   多召回计策的计划道理;多召回计策实现  
4   召回金字塔   召回金字塔机制道理;召回金字塔实现  
5   法则过滤器处事   法则过滤器的计划道理;法则过滤器实现  
6   模子的选择与实现   正负样本的界说尺度;正负样本的采集与评估指标;模子特性的选择准则;模子特性的界说与实现;wide-deep模子的选用  
7   模子的布局与参数   LR与MLP进修;wide-deep模子布局与参数说明  
8   丧失函数与优化要领   二分类交错熵丧失函数详解;FTRL优化要领详解;Adagrad优化要领详解  
9   超参数调优   超参数调优理论成长;网格搜刮与随机搜刮;贝叶斯优化  
10   行使gcp举办模子实习   gcp的根基行使要领;构建gcp类型下的模子;行使gcp举办超参数调优;行使gcp举办优化实习方案  
11   模子评估与陈设   模子的评估;深度模子的陈设方案;保举体系的总体检讨尺度  
12   基于图像和视频说明的人脸保举办理方案   opencv 视频处理赏罚:视频解码,图像根基处理赏罚;mtcnn人脸检测算法:p-net、r-net、o-net级联,分类+框回归+要害点回归;inception resnet v2提取人脸特性:人脸地区提取出128/512个特性值;mlp 人脸特性分类:神经收集基于人脸特性做分类;人脸特性提取用到的loss函数道理;model 处事器端陈设:基于tensorflow serving  
13   基于图像和视频说明的场景保举办理方案   opencv 视频处理赏罚:视频解码,图像根基处理赏罚;nasnet/inception resnet v2 场景分类:cnn提取图片特性举办分类;model 处事器端陈设:基于tensorflow serving  
14   基于图像和视频说明的心情保举办理方案   opencv 视频处理赏罚:视频解码,图像根基处理赏罚;mtcnn人脸检测算法:p-net、r-net、o-net级联,分类+框回归+要害点回归;人脸改正:基于人脸要害点对齐;cnn提取人脸特性举办分类;model 处事器端陈设:基于tensorflow serving  
15   基于图像和视频说明的姿态保举办理方案   opencv 视频处理赏罚:视频解码,图像根基处理赏罚;mask r-cnn 检测人体要害点:先检测人体,然后检测人体骨骼要害点;mlp要害点分类:神经收集基于人体要害点做分类;model 处事器端陈设:基于tensorflow serving  
黑马头条保举体系  
黑马头条保举成立在海量用户与海量文章之上,首要在Feed流保举、相干保举、猜你喜好应用场景。黑马他头条保举行使Lambda大数据架构做为及时和离线计较团体架构,提供了大量数据的计较支撑。而且通过行使漫衍式环境到达计较手段的晋升。黑马头条行使Flume网络用户在APP上的点击举动、赏识举动、保藏举动等。成立用户与文章之间的交互相关,成立起用户画像和文章画像,并存储在HDFS集群中。通过离线Spark SQL 计较成立HIVE特性中间,存储到HBase集群。通过ALS、LR、FM等呆板进修与深度进修保举算法举办智能保举。进步了优越文章的点击率,增进热点文章和新文章的保举占比,到达千人千面的用户保举结果。   技能亮点:
1、完备回收一套lambda大数据计较框架;
2、回收Flume举办日记采集事变;
3、回收Sqoop举办Mysql营业数据迁徙;
4、行使hadoop漫衍式文件体系;
5、回收HIVE作为离线数据仓储;
6、回收Spark SQL作为离线说明器材;
7、采纳Spark Streaming实现流式计较;
8、回收TFIDF与TextRank完成文章要害词计较;
9、回收spark LDA完成文章主题词计较;
10、回收spark Word2Vec模子计较文章向量;
11、文章相似度计较行使BucketRandomProjectionLSH计较;
12、用户画像引入时刻衰减因子计较要害词权重功效;
13、回收Spark成立特性处事中间平台,完成特性提供使命;
14、保举部门采纳召回、排序两种计策使命;
15、召回部门采纳多路召回归并,包罗ALS召回、模子召回、新文章召回、热点召回;
16、排序部门引入模子融合,行使LR排序、GBDT特性处理赏罚、FM模子保举、Wide&Deep模子;
17、回收Hbase集群完成用户画像、特性功效、保举功效存储;
18、回收及时画像与实验召回等办理用户冷启动题目;
19、回收GRPC作为用户保举接口;
20、引入ABTest尝试中间,完成埋点参数配置,及时保举结果反馈和说明,以及模子替代方案;
21、行使Redis作为保举功效的缓存。
 
章节   课程   常识点  
1   离线计较   文章画像构建、用户画像构建、用户召回荟萃、离线spark排序模子、特性中间平台  
2   在线计较   及时日记说明、及时召回集、热点与新文章  
3   及时保举   ABTest尝试中间、保举中间处事  
4   深度排序模子   TensorFlow基本、TensorFlow进阶、深度进修与排序模子、CTR模子陈设与测试  
智慧交通  
本项目操作深度进修技能,跟踪路面及时车辆通行状态,并逐帧记录差异行车道车流量数量。车辆主动计数体系由计数体系、图像抓拍体系、及时监控录像体系构成,可在视频看出每个车辆的持续帧路径。该项目可拓展性强,可按照企业营业,外接计费结算体系、LED表现体系、语音播报体系、供电防雷体系等。   技能亮点:
1、操作卡尔曼滤波最优滤波方程对成立的交通流体系状况方程、视察方程;
2、回收配景差分法对在检测区的车辆举办检测和跟踪;
3、操作DGPS/DR组合车辆定位中各子体系的模子对车辆定位进步精度;
4,操作Haar Adaboost 自界说方针检测对过往的车辆举办检测、计数和分类。
 
章节   课程   常识点  
1   项目概述   体系架构计划、项目要害技能声名;项目营业需求说明、项目营业流程计划  
2   环境陈设   体系先容项目开拓环境概述、Tensorflow框架、项目工程文件建设;项目开拓环境设置、项目机能优化配置;视频数据源的Python读入及逐帧辨认;交通流量办理方案说明及数据源处理赏罚  
3   阶梯车辆跟踪及流量统计项目流程方案   营业领略,使命拆解;方针检测模子实现;图像领略框架及马尔要领;图像视频领略:行为方针检测与跟踪主流工程实践要领;视频配景建模与远景选取实践  
4   车辆跟踪焦点技能   配景建模实现:基于视频的行为方针支解;远景探测:行为方针车辆的检测与跟踪;基于光流的方针跟踪实践;基于均值偏移的方针跟踪实践;基于粒子滤波的方针跟踪实践;卡尔曼滤波实践  
5   流量统计焦点技能   起首回收配景差分法和卡尔曼滤波算法对在检测区的车辆举办检测和跟踪;行使颠末检测、处理赏罚的被测车辆图像触发距其近来的相机举办图形支解;通过LDA分类器对分段车辆的几许外形及外面特性举办精确地分类;实现滤波,参照DELOS算法实现对都市快速路的事情检测  
6   模子实习及项目主流程   车辆地区特性样本标注;车辆检测模子实习及测试;深度进修CNN建模,成立车辆分类器;体系逐帧采集视频图像并检测车辆;为检测到每个车辆方针初始化卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波器逐帧匹配方针举办位置猜测;比拟检测位置与猜测位置,逐帧链接远景图像,获取车辆的跟踪路径  
7   项目总结   HEVC压缩域等的车流量检测应用是非较量总结、帧间差分法、图像阈值支解和数学形态学的行为方针检测要领总结、团结智能优化算法对其改造的遗传算法—克隆选择遗传算法较量总结  
在线商品检测项目  
在线商品检测项目是一个基于图像偏向的一个方针检测的项目。相同的项目应用如淘宝拍立淘等。该项目团结当前CV规模常用器材、深度进修、方针检测算法、微信小措施对接、百度呆板人对接等技能,可以或许为用户可能消费者拍摄的照片、视频中存在的方针做出标志与种别判定。
该项目行使的技能包罗图像规模中方针检测YOLO,SSD等算法做模子实习,输入模子的数据行使OpenCV举办读取处理赏罚,并举办data argumentation、多GPU模子实习及陈设等。通过进修该课程可以或许把握对物体检测的技能点以及营业流程
  技能亮点:
1、行使OpenCV作为图像与视频的读取器材;
2、基于端到端的方针检测算法YOLO、SSD体系布局;
3、行使数据加强技能举办图片的处理赏罚增进泛化手段;
4、行使Web server + TensorFlow serving Client完成前端对接;
5、行使Docker + TensorFlow serving陈设模子;
6、行使Label image举办图像的标注存储;
7、举办微信公家号接口开拓;
8、行使百度呆板人平台对接项目检测处事。
 
章节   课程   常识点  
1   项目先容和深度进修   方针检测项目演示、方针检测架构、技能先容、神经收集算法优化、神经收集基本与道理;案例: tf.keras实现神经收集图片分类  
2   卷积收集   卷积神经收集先容与道理、神经收集调优与BN、经典分类收集布局、CNN拭魅战与迁徙进修;案例:VGG迁徙进修举办图像辨认  
3   深度进批改则化   毛病、方差、L1与L2、Dropout正则化、早遏制法、数据加强、神经收集调优、Batch Normal  
4   CV方针检测算法   物体检测算法-RCNN、SPPNet、Fast-RCNN、Faster-RCNN、YOLO、SSD;案例:SSD算法举办图片猜测  
5   项目构建   数据集的建造与处理赏罚、商品检测模子实习、多GPU实习、NMS处理赏罚、Matplotib标志;商品检测模子导出  
6   项目陈设对接   OpenCV Python、案例:视频流数据物体检测;Docker开启Tensorflow serving处事、TensorFlow serving client实现、Docker开启Web处事;百度呆板人平台接口对接  
7   百度处事平台拓展   处事会见方法、人脸辨认、物体辨认、笔墨辨认、
语音辨认与合成、说话处理赏罚基本技能
 

备注:该课程纲要仅供参考,现实课程内容也许在讲课进程中产生更新或变革,详细讲课内容终极以各班级课表为准。

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