这是一款声音模拟器准确说是猫和狗的声音模拟器 该款小程序无需服务器和域名 所以该款小程序也就没有后端了 使用方法 直接用微信开发者工具打开源码上传提交审核即可 无需过段复杂的过程,文字图片那些都可以自行修改啥的

Binary_Classifier 在Tensorflow (1.4)数据集（ ）上使用Tensorflow (1.4) Keras 2.1.5和Tensorflow (1.4)后端在ResNet-50上构建的简单Cat-Dog分类器。 先决条件 确保从此提取的数据集在项目文件夹中。 Python 3+ 安装Tensorflow： $ pip install tensorflow 安装Keras（2.1.5+）： $ pip install keras 安装h5py： $ pip install h5py 安装PIL（枕头）： $ pip install Pillow 可以在找到适用于MacOS和Ubuntu安装这些库的详细指南。 测验 要测试单个图像以进行预测，请打开终端并运行（建议使用Ubuntu/macOS ）： $ python predict.py 默

环境 JDk1.8 tomcat9.0 工具 Maven, Git, GitHub, IDEA MySql5.6 项目中用到的技术 Spring SpringMVC MyBatis Ajax Json

1 绪论 1 1.1 系统开发背景 1.2 系统设计的目的和意义 1.3 论文的主要工作 2 系统开发技术和工具 2 2.1 系统开发平台 2.1.1 微信开发者工具 2 2.1.2 Visual Studio Code 2.1.3 MySQL数据库 2.2 项目开发技术 2.2.1 Vue.js框架 2.2.2 MINA框架 2.2.3 Canvas对象 3 DIY商城模板系统的需求分析 3.1 系统的功能需求分析 3.1.1 商城搭建功能的分析 3.1.2 商品分类管理功能的分析 3.1.3 商品管理功能的分析 3.1.4 订单管理功能的分析 3.2 系统的非功能需求分析 3.3 系统的可行性分析 9 3.3.1 经济可行性分析 9 3.3.2 技术可行性分析 9 4 DIY商城模板系统的设计 4.1 系统的总体架构 4.2 系统功能结构设计 4.2.1 小程序端设计 4.2.2 后台管理端设计 4.3 数据库表的设计 5 DIY商城模板系统功能的实现 5.1 系统的开发及运行环境 5.2 具体功能的实现 5.2.1 导航DIY模块 5.2.2 DIY装修模块 5.2.3 商品管理

搭配头歌实验平台学习：在 Begin-End 段中填写 Python 代码，实现猫狗分类。 补全代码即可，程序内部会使用你所构建的模型进行训练与预测，当预测准确率高于 70% 时，视为过关。

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《猫狗数据集》代码