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使用RNN和CNN实现微博分类

主要介绍了Python使用Flask框架同时上传多个文件的方法,实例分析了Python中Flask框架操作文件实现上传的技巧,需要的朋友可以参考下

介绍python使用百度智能去的文字识别功能，可以识别截图中的文，登陆路验证码等等。， 登陆百度智能云，选择产品服务。 选择“人工智能”—文字识别。 点击创建应用。 如图下面有关于“文字识别”的各类信息，如通用文字识别每天可以名费使用50000次，文字识别高精度版本免费使用500次每天。对于一般应用应该还足够。 在创建应用界面填入必要的信息，点击“立即创建”按纽。返回后点击“管理应用”按纽。 管理应用界面主要是能看到调用接口时需要的APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY。 查看技术文档和SDK下载 点击文字识别下的技术文档。 本例讲解python，所以选择pyth

颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

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基于python使用Deeplab-v3对遥感图像的语义分割项目源码

关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。 我们就通过 OpenCV 提供的

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