亨氏Heinz-201503-Creating a Global Food & Beverage Leader-Investor Presentation.pdf
2021-08-27 18:01:32 3.33MB 资料 商业计划书
杂货桌面 (Windows) 桌面应用程序包装器 动机 grocy 是一个自托管的 PHP Web 应用程序,因此通常在 Web 服务器上运行。 如果您不太熟悉有关网络服务器的技术知识,但只想让 grocy 像普通 (Windows) 桌面应用程序一样运行,这就是您所需要的。 如何安装 经典安装程序只需下载并执行,之后您的桌面上就会有一个快捷方式,它开始 grocy。 微软商店 请注意,在经典安装程序和 Microsoft Store 版本之间切换时,用户数据不会自动传输,请使用传输您的数据。 如何更新 只需下载并执行。 grocy 和 Barcode Buddy(如果启用)也可以单独更新(请参阅顶部菜单栏中的grocy和Barcode Buddy菜单)。 如何备份/恢复 所有用户数据都可以导出并恢复为 ZIP 文件(请参阅顶部菜单栏中的grocy和Barcode Buddy (如果启
2021-08-05 16:04:20 32.37MB food home erp self-hosted
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杰普特拉诺娃 关于让·保罗·特拉诺瓦 (Jean Paul Terranova) 的法国网站,他是法国南部蒙彼利埃 (Montpellier) 附近的一位厨师。
2021-08-04 18:07:59 27.49MB food services home personal
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里面有四个数据集,适合机器学习练习用,为了图方便,一起上传了。 UNRATE:关于失业率的数据集,有日期和相应的失业率。 Titanic:关于泰坦尼克号乘客信息与存活率的数据集。 iris:以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。 food_info:食物营养成分信息。
2021-07-26 17:42:46 525KB 数据集 UNRATE Titanic iris
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创意世界粮食日矢量图适用于世界粮食日海报设计的AI格式素材
2021-07-26 13:05:10 516KB world food day 创意
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:pot_of_food: 吃货 :curry_rice: 一个 Node.js/Express.js REST API,用于获取食物菜肴的随机图片。 演示 访问 API 文档 所有端点的基本 URL 第一个请求的响应时间可能会长达几秒钟,因为此应用程序运行在免费的 Heroku dyno 上。 后续请求将正常运行。 端点 路线 描述 GET /api/ 来自随机类别的随机食物菜肴。 示例请求- GET /api/ 示例响应- {"image":"https://foodish-api.herokuapp.com/images/burger/burger101.jpg"} 路线 描述 GET /api/images/:food 来自food类别的随机图片。 请访问网站查看可用food类别列表。 示例请求- GET /api/images/biryani 示例响应- {"image":"https://f
2021-07-24 11:03:51 222.31MB food pictures rest-api random
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本标准概述了在生产(包括初级生产)、加工、制造、制备、包装、储存、分销、零售、食品和食品加工过程中实施的必要卫生和食品安全控制,提供了生产安全和适宜消费食品的一般原则框架。 食品的服务运营和运输,以及在适当情况下,在整个食品链的某些步骤采取特定的食品安全控制措施。
2021-07-22 18:02:05 515KB CXC 1-1969 食品 卫生
食品神经网络 概述 餐盘图像分类器 数据 数据集由 档名 用于模型定义 用于模型和训练超参数 用于模型预处理和训练 结果
2021-05-04 16:26:15 5KB Python
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Keras / Tensorflow中具有深度学习的食物分类 电脑,我到底在吃什么? from IPython . display import HTML , Image url = 'http://stratospark.com/demos/food-101/' el = '<' + 'iframe src="{}"' . format ( url ) + ' width="100%" height=600></iframe>' # prevent notebook render bug HTML ( el ) <iframe src =“ ” width =“ 100%” height = 600> </ iframe> 如果您在GitHub上阅读此内容,则演示看起来像这样。 请点击下面的链接在我的博客上观看现场演示。 Image ( 'demo.jpg' ) 可用演示@ 可用代码@ 更新 2017年3月22日,了解如何在移动应用中使用此模型: : 介绍 卷积神经网络(CNN)是更广泛的深度学习领域中的一项技术,在计算机视觉应用程序中,尤其是在过去的大约十年中,已
2021-05-04 16:20:21 116.14MB machine-learning ai deep-learning tensorflow
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