猫狗识别应用 本项目为Udacity机器学习课程毕业项目。 该项目关键难点在于： 开题报告以及论文的编写 图像原始数据的处理（异常检测、数据增强、图像尺寸标准化） 基于多个成熟CNN模型的模型融合 分类器的训练 对预测值的处理 目录结构说明 ├── app # 应用部署包 │ ├── model # 预训练CNN模型 │ ├── static # 静态资源文件 │ ├── templates # App网页入口 │ ├── cnn_model.py # 融合模型 │ └── webapp.py # 前端控制器 │ └── submission # 项目过程文档 如何运行 安装Anaconda,Tensorflow与Keras 具体安装方法请自行百度。 创建运行环境 $ conda create -n py36 python=3.6 切换运行环境

ESP8266刷入Python固件后，在刷入该程序可实现，连接贝壳，通过天猫精灵语音控制.其中一个IO口。

使用方法： 1、将你的电脑通过有线直接连接到光猫的LAN1口。 2、拔掉光纤，重启光猫。 3、运行程序，选择“维修使能”，并选择连接到光猫的网卡，接着点启动即可。 4、等到光信号灯不亮，LAN1、LAN2、网络E/G三个灯长亮，按下停止，关闭工具。 5、重启光猫。 EPON（Ethernet Passive Optical Network，以太网无源光网络），顾名思义，是基于以太网的PON技术。它采用点到多点结构、无源光纤传输，在以太网之上提供多种业务。EPON技术由IEEE802.3 EFM工作组进行标准化。2004年6月，IEEE802.3EFM工作组发布了EPON标准——IEEE802.3ah （2005年并入IEEE802.3-2005标准）。在该标准中将以太网和PON技术结合，在物理层采用PON技术，在数据链路层使用以太网协议，利用PON的拓扑结构实现以太网接入。因此，它综合了PON技术和以太网技术的优点：低成本、高带宽、扩展性强、与现有以太网兼容、方便管理等。 GPON(Gigabit-Capable Passive Optical Network千兆比特能力无源光网络) 最早由FSAN组织于2002年9月提出，ITU-T在此基础上于2003年3月完成了ITU-T G.984.1 和G.984.2的制定，2004年2月和6月完成了G.984.3的标准化。从而最终形成了GPON的标准族。 基于GPON技术的设备基本结构与已有的PON类似，也是由局端的 OLT(光线路终端)，用户端的ONT/ONU(光网络终端或称作光网络单元)，连接前两种设备由单模光纤(SM fiber)和无源分光器(Splitter)组成的ODN(光分配网络)以及网管系统组成。 GPON和EPON的主要区别在于采用完全不同的标准。在应用上，GPON比EPON带宽更大，它的业务承载更高效、分光能力更强，可以传输更大带宽业务，实现更多用户接入，更注重多业务和QoS保证，但实现更复杂，这样就是导致其成本相对EPON也较高，但随着GPON技术的大规模部署,GPON和EPON成本差异在逐步缩小。 Windows 10l默认是不开启telnet和tftp服务的。需要打开这个功能。 打开以后，在C:\Windows\System32下面就多了telnet.exe和TFTP.EXE两个程序。

本程序是在一个房间里猫捉老鼠的游戏。通过键盘上的上、下、左、右方向键控制一只猫，十只老鼠在窗口中自由活动，可随时改变行走方向，遇窗口边界则改变方向。猫碰到老鼠后就吃掉它（该鼠不再显示）。若猫吃掉所有老鼠，游戏结束并显示游戏所剩时间；若时间用完，猫没有吃掉所有老鼠， 游戏结束并显示所剩老鼠数目。

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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 下面是小编测试演示图:

Darknet版YOLOv3猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv4和YOLOv4_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074