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用MATLAB实现了云发生器，包括正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器的核心技术是用中 心极限定理生成正态随机数。对随机数产生的原理进行了阐述，通过用云表示定性概念“青年”对实验结果进行 了分析。

基于深度学习的花卉识别系统设计与实现.pdf

基于深度学习resnet网络开发的花卉分类识别系统，包含5种类别的花卉（玫瑰、向日葵、紫罗兰等），包含训练文件，也可以自己训练。可以单张图片识别也可多张一起识别，并开发了gui系统界面。在readme文件中做了说明。（有没有GPU均可运行）

花卉图像识别项目，基于 tensorflow，现有的 CNN 网络可以识别四种花的种类。适合新手对使用 tensorflow进行一个完整的图像识别过程有一个大致轮廓。项目包括对数据集的处理，从硬盘读取数据，CNN 网络的定义，训练过程，还实现了一个 GUI界面用于使用训练好的网络。

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基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉

基于TensorFlow实现的花卉识别项目代码+使用说明.zip打开项目 选择TFLClassify/build.gradle生成整个项目。项目包含两个module：finish 和 start，finish模块是已经完成的项目，start是本项目实践的模块。 第一次编译项目时，弹出“Gradle Sync”，下载相应的gradle wrapper。 手机连接电脑，设置开发者模式，开发相关权限。 输入图片说明 向应用中添加TensorFlow Lite 1.选择“start”模块，右键“start”模块，或者选择File，然后New>Other>TensorFlow Lite Model 输入图片说明 2.选择已经下载的自定义的训练模型。本教程模型训练任务以后完成，这里选择finish模块中ml文件下的FlowerModel.tflite。 输入图片说明 3.导入成功后，查看摘要信息 输入图片说明 检查代码中的TODO项 默认情况下了列出项目所有的TODO项，进一步按照模块分组（Group By） 查看视图： 输入图片说明 添加代码使APP运行成功 定位“sta

智慧农业花卉检测基于yolov5柚子花检测项目源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 植物花卉识别检测、柚子花卉识别检测源码，带数据集，带模型，GUI界面，评估指标曲线，操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

兰花属数据集，分别是：卡特莱雅，石斛，文竹，蝴蝶兰和万达，每类有1300张图片，共6685张图片 兰花属数据集，分别是：卡特莱雅，石斛，文竹，蝴蝶兰和万达，每类有1300张图片，共6685张图片