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1)以学生为中心。活页式教材具备“工作活页”和“教材”的双重属性,这种双重属性直接赋予了活页式教材在装订形式与内容更新上的灵活性。这种灵活性使得教材可以依据产业发展及时调整相关教学内容与案例,以培养学生的综合职业能力为总目标,其中每一个能力模块都是完整的行动任务。按照 “以学生为中心”的思路进行教材开发设计,将“教学资料”的特征和“学习资料”的功能结合,使学生具备职业特定技能、行业通用技能以及伴随终身的可持续发展的核心能力。 2)以职业能力为本位。在教材编写之前,我们全面分析了智能网联汽车技术领域的特征,根据智能网联汽车企业对智能传感设备标定工程师、高精度地图数据采集处理工程师、智能网联汽车测试评价工程师、智能网联汽车系统装调工程师、智能网联汽车技术支持工程师等岗位的能力要求,对
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PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习 面向初学者,涵盖计算机视觉所有关键主题;结合具体应用场景,提供50多个计算机视觉问题的实用解决方案
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动,结合具体应用场景,基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先,你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络(NN),并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后,你将学习如何使用卷积神经网络(CNN)和迁移学习完成图像分类任务,并且理解其中的工作原理。随后,你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务,并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分,本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后,你将学习如何将计算机视觉与NLP技术(LSTM、transformer等)和强化学习技术(深度Q学习等)相结合,实现OCR、图
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