机器深度学习

机器学习，深度学习是人工智能的核心分支，致力于让计算机系统通过数据驱动的方式自动学习和改进性能，而无需显式编程。其核心是从数据中识别模式或规律，构建数学模型，使计算机能完成预测、分类、聚类等任务。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域，正重塑各行各业，是当前AI爆发的核心技术之一。

自动驾驶感知交通牌识别产品系统

1.数据处理模块，采集大量的交通牌数据，进行Autolabeling,包括很多种对已有的交通牌进行数据挖掘等2.交通牌感知模型的训练以及评测，更改模型，进行模型推理等3.感知后处理，进行目标的跟踪，检测，已经给出牌子的3d坐标

250C++人工智能

Python 数据可视化仪表盘产品系统Vibe Coding

数据导入模块：支持上传.xlsx和.csv格式文件，自动识别数据结构并进行初步校验，确保数据格式正确。数据概览模块：自动生成数据总行数、列数、缺失值统计，帮助用户快速了解数据质量和分布情况。可视化分析模块：提供交互式柱状图（可选择任意两列进行对比）、折线图（展示时间序列数据趋势）、饼图（展示分类数据

600PHP企业服务

人脸情绪识别数据采集与预处理产品系统Vibe Coding

1.具体功能模块：包含数据集构建、模型训练、情绪检测、结果统计四大核心模块。2.主要功能描述：数据集构建模块生成包含7类情绪的标准化人脸情绪数据集，输出结构清晰、可直接用于模型训练的emotion_dataset文件；模型训练模块基于PaddlePaddle框架实现数据预处理、模型搭建与训练，支持R

740Python人工智能

PCB缺陷检测系统产品系统Vibe Coding

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip

790Python人工智能