使用CNN进行深度学习的分类判断准确率极高，被用于很多领域的自动图像判断。另一方面，有人担心内部是一个黑匣子，“我不知道为什么会做出这个决定”。 本示例代码使用CNN（GoogleNet）判断OK/NG，然后使用称为Class Activation Mapping的方法可视化哪些区域的特征与判断强相关。 ・确认误判是由于哪个区域以及正确的判断是否与人类正在观察的判断因素相同而有效的。 [关键词]图像处理、IPCV 演示、深度学习、深度学习、迁移学习、介绍、对象识别、图像分类、计算机视觉、神经网络、人工智能、视觉检测、可视化 单击此处获取类激活映射为判别性定位学习深度特征麻省理工学院的Boolei Zhou，Aditya Khosla，Agata Lapedriza，Aude Oliva，Antonio Torralba计算机科学和人工智能实验室http://cnnlocalizatio

可安装在mac平台的ShadowsocksX-NG.app

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基于NS3网络模拟器的水下网络仿真模拟器，可进行水声通信协议仿真，水下节点定位仿真等等水下网络仿真功能

想要根据django中的模型和配置生成SQL语句，需要先进行一定的设置： 首先需要在你的app文件夹中进入setting.py文件，里面有一个DATABASES，进行设置数据库的配置信息： DATABASES = { 'default': { # 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', # 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': '你的数据库的名字', 'USER': '用户名', '

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该应用程序允许打开，绘制，导航和处理ASCII和matlab格式的光谱数据。 数据可以包含一个或多个光谱，但是第一列必须与频率/波长/波数相对应，其余的必须与要分析的光谱相对应。 数据最好没有标题，但是可以使用App中的“导入向导”加载带有标题的数据。 该程序是专门为处理傅立叶变换红外吸收光谱而设计的。 光谱的预处理包括简单的基线校正和数据切割。 后处理包括：傅里叶自反卷积，傅里叶导数（不带相位校正），傅里叶平滑，傅里叶反切趾和傅里叶插值。