更新时间：2023-08-04 18:56:04
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内容简介
前言
配套资源
项目1 电影推荐小程序
1.1 总体设计
1.1.1 系统整体结构
1.1.2 系统流程
1.2 运行环境
1.2.1 Python环境
1.2.2 TensorFlow环境
1.3 模块实现
1.3.1 数据预处理
1.3.2 模型设计
1.3.3 模型训练及测试
1.3.4 特征矩阵提取
1.3.5 推荐电影
1.3.6 客户端
1.4 系统测试
1.4.1 训练准确率
1.4.2 运行结果
项目2 服装分类助手
2.1 总体设计
2.1.1 系统整体结构
2.1.2 系统流程
2.2 运行环境
2.2.1 Python环境
2.2.2 PyTorch环境
2.2.3 Django环境
2.3 模块实现
2.3.1 数据预处理
2.3.2 模型创建与编译
2.3.3 模型训练及保存
2.3.4 模型生成
2.4 系统测试
2.4.1 训练准确率
2.4.2 测试效果
2.4.3 模型应用
项目3 检索式模型聊天机器人
3.1 总体设计
3.1.1 系统整体结构
3.1.2 系统流程
3.2 运行环境
3.2.1 Python环境
3.2.2 TensorFlow环境
3.3 模块实现
3.3.1 数据预处理
3.3.2 模型创建与编译
3.3.3 模型训练及保存
3.3.4 模型生成
3.4 系统测试
3.4.1 训练准确率
3.4.2 测试效果
3.4.3 模型应用
项目4 方言种类识别
4.1 总体设计
4.1.1 系统整体结构
4.1.2 系统流程
4.2 运行环境
4.2.1 Python环境
4.2.2 TensorFlow环境
4.2.3 Jupyter Notebook环境
4.2.4 PyCharm环境
4.3 模块实现
4.3.1 数据预处理
4.3.2 模型构建
4.3.3 模型训练及保存
4.3.4 模型生成
4.4 系统测试
4.4.1 训练准确率
4.4.2 测试效果
项目5 行人检测与追踪计数
5.1 总体设计
5.1.1 系统整体结构
5.1.2 系统流程
5.2 运行环境
5.2.1 Python环境
5.2.2 TensorFlow环境
5.2.3 安装所需的软件包
5.2.4 硬件环境
5.3 模块实现
5.3.1 准备数据
5.3.2 数据预处理
5.3.3 目标检测
5.3.4 目标追踪
5.3.5 主函数
5.4 系统测试
项目6 智能果实采摘指导系统
6.1 总体设计
6.1.1 系统整体结构
6.1.2 系统流程
6.2 运行环境
6.2.1 Python环境
6.2.2 TensorFlow环境
6.2.3 Jupyter Notebook环境
6.2.4 PyCharm环境
6.2.5 微信开发者工具
6.2.6 OneNET云平台
