当前位置： 首页python正文 本文介绍: 机器学习+深度学习–yolo–python学习路线 学习路线 1. 计算机视觉基础知识 图像处理基础：了解图像的基本处理技术，如滤波、边缘检测、直方图等。 数字图像处理：熟悉数字图像的表示、颜色模型、图像增强等基本概念。 opencv课程链接：Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning 资料推荐： 书籍：《数字图像处理》 – 冈萨雷斯、伍兹 在线课程：Coursera上的Digital Signal Processing专项课程 2. 机器学习和深度学习基础 机器学习基础：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，掌握常用机器学习算法。 深度学习基础：理解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 深度学习框架：熟悉常用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。 原文地址:https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/134665115 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_40240.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！ 主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网显示所有内容声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。python学习机器 代码007普通 打赏 收藏 海报 链接
