cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

计算机视觉期末复习（图像分割，相机标定，SFM，图像检索（bag of words）,角点检测 DoG）

看门狗是在软件跑飞的情况下 CPU 自恢复的一个方式，当软件在选定的时间间隔内不能置位看门狗定时器(WDT)，WDT 就复位系统。看门狗可用于电噪声，电源故障或静电放电等恶劣工作环境或高可靠性要求的环境。如果系统不需要应用到看门狗，则 WDT 可配置成间隔定时器，在选定时间间隔内产生中断。WDT 的特性如下：4 个可选择的时间间隔看门狗定时器模式下产生中断请求时钟独立于系统时钟，WDT 包括一个 15 位定时/计数器，它的频率由 32.768KHz 的晶振决定。用户不能查看计数器的值工作于各个电源模式。

主要介绍了keras分类之二分类实例(Cat and dog)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

kaggle_dog数据集，

dog-train

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代码较全 提供给刚接触Matlab的同学 效果明显

哮天犬告警平台 哮天犬是一个通用的统一告警平台，提供配置化、流程化、标准化的能力。可以选择对接日志中心日志类监控、实时计算类的监控能力，各业务方也可以直接在代码中埋点上报告警，同时我们团队也可以定制化开发既能满足业务需求又能快速复用告警平台的监控系统，实现监控告警全场景覆盖。 开始使用 # 拉去子模块 git clone https://github.com/tal-tech/alarm-dog.git --recursive # 根据实际情况修改 docker-compose.yml 中以下参数 VUE_APP_STATIC_PREFIX=//127.0.0.1:8081/admin/ VUE_APP_BASE_API=//127.0.0.1:8081/api/ # 启动docker docker-compose up -d # 导入sql docker exec -it alarm-d

狗品种分类器 在该项目中，首先，我实施了卷积神经网络，使用转移学习对狗的品种进行分类。 在转移学习中，我们使用的是经过预训练的网络，例如VGG-16，Resnet，Inception，Xception等。 目标 对狗的品种进行分类 依存关系 麻木 大熊猫 凯拉斯 球状 matplotlib cv2 斯克莱恩 tqdm 皮尔 我用jupyter笔记本来实现 信用 Udacity深度学习纳米学位