本文是《元宇宙基础理论、架构设计、关键技术和行业应用》
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图数据库系统排名,知识图谱概念定义,图的结点代表实体(entity)或者概念(concept),而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系,比如说两个实体之间的相似关系;
21天实战人工智能系列:人工智能产品经理最佳实践(2)
一、前言 就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年;而就人工智能而言,胖子哥还是新人
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。 项目概述篇:系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计;
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第3节《项目系统架构设计》,本章内容系统介绍:人脸系统系统的项目架构设计,包括:业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
一、前言 一、前言 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第14章《实时人脸特征点标定程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址
一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战》 二、正文 2.1 界面设计人脸检测程序沿用之前的界面设计,新增人脸检测按钮,如下图所示:程序演示
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第一节《完整项目运行演示》,本章内容系统介绍:人脸系统核心功能的运行演示。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第2节《项目系统架构设计》,本章内容系统介绍:人脸系统系统的项目架构设计,包括:业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第16章《实时人脸特征点标定程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战》
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第一节《完整项目运行演示》,本章内容系统介绍:人脸系统核心功能的运行演示。 本内容已经录制成视频课程,详见[51CTO学院]。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第一节《完整项目运行演示》,本章内容系统介绍:人脸系统核心功能的运行演示。项目概述篇:系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计; 环境部署篇:提供C++和Python两种编程语言的版本,系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置; 程序设计篇:从实时视频采集开始,涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出; 模型训练篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程,让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识; 算法原理篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制,让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联; 学习框架篇:系统介绍主流深度学习框架,重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍;
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。项目概述篇:系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计; 环境部署篇:提供C++和Python两种编程语言的版本,系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置; 程序设计篇:从实时视频采集开始,涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出; 模型训练篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程,让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识; 算法原理篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制,让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联; 学习框架篇:系统介绍主流深度学习框架,重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍,通过dlib深度学习实战
Python NLP完整项目实战教程,大纲
一、前言2018年初开始从事线上课程的开发,陆续开发了几门课程,《人工智能产品经理最佳实践请添加链接描述》《知识图谱实战开发完全剖析请添加链接描述》和《智能对话机器人实战开发完全剖析》,其中每一个专题都是自己对于这个新兴领域的探索和实践经验的总结。课程制作的过程,同时也是一个学习和反复思考、再学习的过程。有着近20年的一线IT行业技术、产品研发、设计经验的沉淀,尤其是方法论方面总结和沉淀,对于自己
一张图看懂自然语言处理技术框架
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