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

Rockey4ND修改密码和ID源代码.zip

小型机械狗（四足动物）-可打印的零件 档案文件 身体/-小狗的身体部位 工具/-一些辅助工具，校准伺服和支腿

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这个数据集中一共有1W张图片，没有重复的5000个dog+5000个cat图像（已经经过处理） 其中90%的数据当做训练集（9000张，4500张cat ，4500张dog），10%的数据当做测试集，均有对应文件夹，可以直接进行训练使用 数据命名 cat+数字，dog+数字 VGG16训练结果： train Loss:0.8838, Correct:93.0000 val Loss:0.2155, Correct:96.0000 Training time is:23m 58s

狗的品种分类 该项目从150种不同的犬种中预测了犬种。 电脑预览： 移动预览： 设置 Ubuntu 16 LTS 首先在操作系统上安装python3.7和python3.7-venv 。 查看： 通过输入python3.7并按Enter，将显示python shell（版本3.7）。 离开python shell并运行以下命令： 命令： $ git clone https://github.com/amirdy/dog-breed-classification.git $ cd dog-breed-classification/Web_App $ python3.7 -m venv env $ source ./env/bin/activate (env)$ pip install -r requirements.txt (env)$ pip install torc

DOG是DOS模拟器DOSBox，ZSNES和Project64的前端。 这个前端使逆向游戏者可以以最小的难度开始游戏。 创建个人资料后，您就可以播放所有时间的收藏夹了。 DOG是用Borland Delphi编写的

matlab掌纹识别代码掌纹_识别 这是用于 BLPOC、基于位置的匹配和用于参考点选择的 DoG 的 matlab 实现，此实现中使用的数据集是 . 有关此处应用的此技术的更多详细信息，请参阅本文：。 注意：数据库预处理（ROI 裁剪、旋转、标准化）不在此实现中。 入门 您可以通过键入以下内容来启动此代码： [dis, blpoc] = matching( ' filename ' ,mode) filename实际上是一个 txt 文件，填充了以下形式的图像路径行path\to\image\xxx0.jpg path\to\image\xxx1.jpg有一个空格表示将要匹配在一起的两个图像。 mode指定应用的方法。 0表示基于位置的方法， 1表示应用 DoG 进行参考点选择。 并且这将返回两个向量dis从位置和所获得的得分blpoc为平均每个相应图像块的BLPOC值。 ##Future work 由于这是本文实现的唯一起始版本，因此将进行进一步的重构和修订。

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Android Battery Dog 电池监控 Android Battery Dog 是 Android 平台上用来监控电池电量的服务软件，它生成电池记录文件：/sdcard/BatteryDog/battery.csv ，该文件包含时间、电量信息、温度和电压以及一些简单的图形。