Deteksi Pelanggan Sepak Bola Menggunakan YOLO dan Streamlit #machinelearning #pythonprogramming #deeplearning #programming
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review proyek terakhir sebelum lulus kuliah 🥹🥹🥹🫰🏻🫰🏻🫰🏻 good bye hello world, semoga ilmunya beneran kepake di dunia kerja ya 😞😞 JANGAN SAMPE AKU BANTING SETIR JADI JUALAN NASI PEPES TAHU?! framework: Streamlit programming language: python buat kalian yang baru mau belajar ngoding PLS PLS PLS HEAR ME OUT: BELAJAR PYTHON SAJAAA 🐍🐍🐍 #python #streamlit #programming #coding #informatika #tugaskuliah
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No nível 1, temos algo bem básico: um modelo de IA rodando no terminal com uma ferramenta de busca que consulta APIs de notícias e retorna os resultados. Funciona, mas é só uma camada fina em cima da API. No nível 2, já aparece uma aplicação mais interessante: interface em Streamlit, RAG simples com embeddings das notícias, busca sobre conteúdo indexado e um chat com histórico de conversa. Já começa a parecer um produto. E no nível 3 a coisa muda de patamar. A aplicação vira um sistema real: bac
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No nível 1, temos algo bem básico: um modelo de IA rodando no terminal com uma ferramenta de busca que consulta APIs de notícias e retorna os resultados. Funciona, mas é só uma camada fina em cima da API. No nível 2, já aparece uma aplicação mais interessante: interface em Streamlit, RAG simples com embeddings das notícias, busca sobre conteúdo indexado e um chat com histórico de conversa. Já começa a parecer um produto. E no nível 3 a coisa muda de patamar. A aplicação vira um sistema real: bac
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No nível 1, temos algo bem básico: um modelo de IA rodando no terminal com uma ferramenta de busca que consulta APIs de notícias e retorna os resultados. Funciona, mas é só uma camada fina em cima da API. No nível 2, já aparece uma aplicação mais interessante: interface em Streamlit, RAG simples com embeddings das notícias, busca sobre conteúdo indexado e um chat com histórico de conversa. Já começa a parecer um produto. E no nível 3 a coisa muda de patamar. A aplicação vira um sistema real: bac
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