基于CNN深度学习的卷积神经网络图像识别小程序版9部合集-python-pytorch

基于CNN深度学习的卷积神经网络图像识别小程序版9部合集-python-pytorch

 基于CNN卷积神经网络图像识别小程序合集-视频介绍下自取

内容包括:

基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序

003基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

最后运行03flask.py生成http接口地址,可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互,先运行03flask.py,再在小程序上点击按钮选择要识别的图片,图片通过http传给运行的深度学习代码,调用ckpt模型识别结果,再通过http返回给小程序页面显示结果。

中草药识别小程序

009中草药识别小程序_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

最后运行03flask.py生成http接口地址,可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互,先运行03flask.py,再在小程序上点击按钮选择要识别的图片,图片通过http传给运行的深度学习代码,调用ckpt模型识别结果,再通过http返回给小程序页面显示结果。

基于深度学习识别中药饮片小程序

036-037基于深度学习识别中药饮片小程序_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

最后运行03flask.py生成http接口地址,可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互,先运行03flask.py,再在小程序上点击按钮选择要识别的图片,图片通过http传给运行的深度学习代码,调用ckpt模型识别结果,再通过http返回给小程序页面显示结果。

基于python深度学习的服装图像分类pyqt和小程序版本

070-071基于python深度学习的服装图像分类pyqt和小程序版本_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

最后运行03flask.py生成http接口地址,可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互,先运行03flask.py,再在小程序上点击按钮选择要识别的图片,图片通过http传给运行的深度学习代码,调用ckpt模型识别结果,再通过http返回给小程序页面显示结果。

基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本

074基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

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基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本

076基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

最后运行03flask.py生成http接口地址,可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互,先运行03flask.py,再在小程序上点击按钮选择要识别的图片,图片通过http传给运行的深度学习代码,调用ckpt模型识别结果,再通过http返回给小程序页面显示结果。

基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型

079基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

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基于深度学习的手势识别小程序版本

083基于深度学习的手势识别小程序版本_哔哩哔哩_bilibili

代码使用的是python环境pytorch深度学习框架,代码的环境安装和使用可以参考博客:

深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

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基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介

156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介_哔哩哔哩_bilibili

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深度学习小程序版环境安装-ZEEKLOG博客

代码整体介绍,一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证(或测试集),然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练,训练好的模型保存本地ckpt格式。

最后运行03flask.py生成http接口地址,可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互,先运行03flask.py,再在小程序上点击按钮选择要识别的图片,图片通过http传给运行的深度学习代码,调用ckpt模型识别结果,再通过http返回给小程序页面显示结果。

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力扣校招算法通关:双指针技巧全场景拆解 —— 从数组操作到环检测的高效解题范式

力扣校招算法通关:双指针技巧全场景拆解 —— 从数组操作到环检测的高效解题范式

文章目录 * 前言 * 双指针 * 例题讲解 * 移动零 力扣 * 复写零 力扣 * 快乐数 力扣 * 盛最多水的容器 力扣 * 有效三角形的个数 力扣 * 查找总价格为目标值的两个商品 力扣 * 三数之和 力扣 前言 在力扣校招算法题中,双指针技巧是一类高频且实用的解题方法。它并非真正的 “指针”,而是通过两个数组下标(或迭代器)的协同移动,在数组划分、区间求解、环检测等场景中实现高效遍历与逻辑处理,往往能将时间复杂度从暴力法的 O(n平方)优化至O(n),是校招笔试和面试中突破数组类难题的关键武器。 本专栏将围绕力扣校招高频的双指针题型展开,从 “移动零”“复写零” 的数组操作,到 “快乐数” 的环检测、“盛最多水的容器” 的区间优化,再到 “三数之和” 的多指针协同,逐一拆解双指针的核心逻辑、边界处理与去重技巧,

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图的寻路算法详解:基于深度优先搜索(DFS)的实现

图的寻路算法详解:基于深度优先搜索(DFS)的实现

图的寻路算法详解:基于深度优先搜索DFS的实现 * 一、寻路算法概述 * DFS寻路示例 * 二、算法核心思想 * 数据结构设计 * 三、算法实现详解 * 1. 核心数据结构 * 2. 构造函数初始化 * 3. DFS实现 * 4. 路径查询方法 * 四、完整代码实现 * 五、算法测试与应用 * 测试代码 * 输出结果 * 六、算法分析与优化 * 时间复杂度分析 * 空间复杂度 * 优化方向 * 七、DFS寻路与BFS寻路对比 * 八、实际应用场景 * 九、总结 🌺The Begin🌺点点关注,收藏不迷路🌺 一、寻路算法概述 图的寻路算法是图论中的基础算法之一,用于找到从一个顶点到另一个顶点的路径。深度优先搜索(DFS)是实现寻路算法的一种有效方法,它沿着图的深度方向尽可能远的搜索路径。 DFS寻路示例 0123456 从顶点0到顶点6的DFS路径可能是:

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设计五种算法精确的身份证号匹配

设计五种算法精确的身份证号匹配

问题定义与数据准备 我们有两个Excel文件: * small.xlsx: 包含约5,000条记录。 * large.xlsx: 包含约140,000条记录。 目标:快速、高效地从large.xlsx中找出所有其“身份证号”字段存在于small.xlsx“身份证号”字段中的记录,并将这些匹配的记录保存到一个新的Excel文件result.xlsx中。 假设:身份证号字段名在两个表中都是id_card。 首先,我们进行准备工作,安装必要的库并模拟一些数据用于测试和性能估算。 pip install pandas openpyxl import pandas as pd import time import random # 为演示和测试,我们可以创建一些模拟数据(实际中使用pd.read_excel读取你的文件)defgenerate_id_card():"""

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【LeetCode_160】相交链表

【LeetCode_160】相交链表

刷爆LeetCode系列 * LeetCode第160题: * github地址 * 前言 * 题目描述 * 题目与思路分析 * 思路一:暴力解法 * 思路二:快慢指针 * 代码实现 * 思路一:暴力解法 * 思路二:快慢指针 * 算法代码优化 LeetCode第160题: github地址 有梦想的电信狗 前言 本文用C++实现LeetCode第160题 题目描述 题目链接:https://leetcode.cn/problems/intersection-of-two-linked-lists/description/ 题目与思路分析 目标分析: 1. 给定两个单链表的头节点 headA 和 headB ,找出并返回两个单链表相交的起始节点。 2. 如果两个链表不存在相交节点,返回 nullptr 3. 提高要求:时间复杂度为O(m + n),空间复杂度为O(1),其中m和n分别为两个链表的长度

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