Kaggle： 任务是将每个木薯图像分为五类，以指示-具有某种疾病或健康叶片的植物。 组织者介绍了在乌干达定期调查期间收集的21,367张带标签图像的数据集。 大多数图像都是从农民那里获取的，他们在花园里照相，并由国家作物资源研究所（NaCRRI）的专家与坎帕拉的马可雷雷大学的AI实验室合作进行批注。 似乎已经有一些。 实验性 安装此工具 如何使用此基本功能的简单方法： ! pip install https://github.com/Borda/kaggle_cassava-leaf-disease/archive/main.zip 在Colab中运行笔记本 我建议将数据集上传到您的个人gDrive，然后在笔记本电脑中连接gDrive，这样可以在重置Colab时节省重新上传数据集的时间...：] 一些结果 ResNet50的培训进度以及10个时期的培训：

Kaggle-木薯叶病分类 Kaggle竞赛代码“木薯叶病分类”。 排名256/3900（最高7％）铜牌 比赛于2月结束，当我最近整理代码时，我决定在GitHub上发布它（整理代码确实是一件很累的工作〜）。 我在私有数据集中得到0.8987 。 但是，这不是我最好的解决方案（确定是成功的关键...大声笑）。 我在Github上发布的代码为0.9010 ，如果我提交此解决方案，则该代码应排在银牌区域。 此仓库包含培训部分和测试部分的代码，我使用一些技巧，如下所示： AMP，用于更快的训练（Kaggle中的GPU时间限制，我的GPU不好） 数据8月可提供更好的性能（我放弃了cutmix或snapmix之类的技巧，这些技巧浪费大量时间并且没有改善性能） K折模型合奏：$ k = 5 $ 模型集合：EfficientB4（由我自己训练）+ Resnext（在讨论区域中开放访问） 测

Nissan LEAF电池.pdf

LEAF：基于同态加密的高效密文检索技术.pdf

LEAF的PyTorch实施 受启发，请 依存关系 Python 3.8 安装 在仓库的根目录中，运行： pip install -e .

应用场景 （全）同态加密 同态加密分类 密文检索 效率影响因素 Razborov-Smolenski近似方法 AGHL算法 LEAF算法概览 定位 提取 重建 参数选择 算法复杂度对比 实验结果

在ros系统中，配置kvaser leaf light -v2 ，实现ROS与下位机的can通信！联系邮箱

叶静 Leaf-me-static是一个静态站点生成器，它有PHP版本和Node.js版本。 在服务器端，它生成静态index.html和json文件。 在浏览器端，它基于哈希路由器请求json文件并将数据渲染为HTML。 用法很简单： 运行npm install / composer install安装依赖 编辑config.yaml以编辑您站点的基本信息 运行./new.js Article Title / ./new.php Article Title在文件夹post创建一个新的.md文件 动笔 运行./leaf.js / ./leaf.php生成文件夹data index.html和json文件 全部做完。 发布到云端 演示：

叶脉提取 从扫描的叶子组中提取叶脉并保存一些有价值的数据，例如曲率。 完毕： 使用K均值获取当前组中每个叶子的顺序，然后使用Radon变换拉直叶子图像。 使用改进的动态Canny +区域生长（具有两个方向）从扫描的叶组中提取叶脉。 使用DFT（离散傅里叶变换）评估离散静脉点的曲率。 使用曲线拟合来计算主静脉和子静脉之间的角度。 作者：彭铮。 项目期限：6/2017〜12/2017，同时仍需要完成一些数据格式化工作。 Required_pa​​ckages： 麻木 科学的 的OpenCVPython的 scikit图像 scikit学习 matplotlib xlsxwriter 基本方法： 预处理： on变换。 充水。 K均值 萃取： 改良后的Canny。 区域增长。 数据格式： 离散傅立叶变换。 骨骼化。 曲线拟合。 用法： 将扫描的叶组图像放在“

Go语言游戏服务器框架【Leaf Server】 亲测可用，可以支持MySql数据库读取