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使用Resnet50进行图像相似度检测 介绍 给定一批图像，该程序将尝试使用基于Resnet50的特征向量提取来找到图像之间的相似性。 用法 python kreas_resnet50.py会将images文件夹中存在的所有图像python kreas_resnet50.py比较，并为每个图像提供最相似的图像。 先决条件 下载 使下载的Shell脚本可执行并安装 conda -V检查安装是否成功。 conda update conda和conda update anaconda conda update scikit-learn conda install theano conda install -c conda-forge tensorflow pip install keras export MKL_THREADING_LAYER=GNU 注意：有关更多描述性说明

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1.需要python环境2.7/3.6 2.使用方式:python 脚本名 url [可选参数s：数字] [可选参数c：True/False] 3.可选参数s的作用：指定从第几个'/'（不计算'://'中的'/'）之前的字符串作为前缀，之后的正则化 默认为1 如：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/123123 python rule_url_py2 "https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/123123" python rule_url_py2 "https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/123123" -s 2 可选参数-s的值为1和2，执行结果分别为： 1：https://blog\.csdn\.net/([^/]+/){3}[0-9]+ 2：https://blog\.csdn\.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/([^/]+/){2}[0-9]+ 4.可选参数c的作用：用来判定是否清除参数，默认值为false， 如：http://sports.sina.com.cn/zl/football/ihht3.shtml?cre=zhuanlanpc&mod=g python rule_url_py2 "http://sports.sina.com.cn/zl/football/ihht3.shtml?cre=zhuanlanpc&mod=g" python rule_url_py2 "http://sports.sina.com.cn/zl/football/ihht3.shtml?cre=zhuanlanpc&mod=g" -c True 可选参数c为False和True的结果分别为： False: http://sports\.sina\.com\.cn/([^/]+/){2}[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z]+\?cre=[^&]*&mod;=[^&]* True: http://sports\.sina\.com\.cn/([^/]+/){2}[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z]+\

该函数根据 ITU-R P.676-12 2019 模型计算水蒸气和氧气的大气吸收。 输入：频率（Hz）、观测点高度和仰角

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