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芯片工业瑕疵分类深度学习项目

人工智能-其他 巨头仙子

 芯片工业瑕疵分类深度学习项目:基于Intel生产线6200+张芯片截图数据集,通过标记、图像预处理和数据增强、Tensorflow,简历CNN模型,model score 达到86%,accuracy提高在88%左右,并且与实际生产线ID关联,方便后续统计;该项目应用于英特尔成都DP Department的日常工作中;  利用NodeJS 和MongoDB作为前后端支持建立实时在线问题收集留言板,将留言信息及时发到指定邮  利用MySQL对团队日常数据库进行管理, 编写query抓取机器故障、芯元处理速度等的数据,进行简单的数据分析在Ops meeting上总结汇报...

芯片工业瑕疵分类深度学习项目
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企业服务-数据服务 巨头仙子

 Web在线聊天室:Node.js下基于Express + Socket.io 搭建一个在线聊天室;该聊天室支持接受发实时消息以及同时多人聊天  创建web博客:利用Python和MongoDB 建立一个web博客,拥有查询博客,博文,创建用户名博客以及博文等功能;...

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