张士玉小黑屋

目录摘要制作数据集导入所需要的库设置全局参数图像预处理读取数据设置模型设置训练和验证测试摘要给你一张动漫图片，你能告诉我出自哪个动漫吗？今天我们就用GoogLeNet做到这一点。我选择的的动漫有秦岭神树、吞噬星空和秦时明月。图片样例如下：秦岭神树秦时明月吞噬星空从上面的样例空可以看出，不同的动漫风格差异还是很大的，下面就说说我如何实现动漫分类的。制作数据集制作数据集，需要用到从动漫中抽取

前言本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”；共60000张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“汽车”，或“鸟”，还是其它。 

书接上回，上回我们详细讲解了Redis的RDB机制，RDB解决了redis数据持久化一部分的问题，为什么说一部分？因为rdb是redis中某一时刻的快照，那么在这次快照后如果数据有新的变更，它是不会被持久化下来的，必须得等到下次rdb备份。然而，生成rdb是和消耗性能的，所以它就不适合很频繁生成。Redis为了弥补这一不足提供了AOF。AOF的全称是AppendOnlyFile，

txt与xls代码处理示例1.背景最近因为服务器训练时间不稳定的问题，LZ就想找出具体时间消耗的原因,但是训练平台只能保存成txt，才能下载，于是LZ把所有的数据都保存成txt的形式，当然如果小伙伴在保存文本时，使用’\t’来保存，这样下载对应的文本后，就可以直接手动复制到excel表格中，这也是一种方式。2.环境配置condainstallxlrdcondainstall

还没有女朋友的朋友们，你们有福了，学会CycleGAN把男朋友变成女朋友前言效果展示使用CycleGAN进行不成对的图像转换不成对的数据集CycleGAN模型数据集数据加载与预处理模型构建训练结果可视化函数训练步骤效果二次展示前言事情的起因是这样的，室友在经历的4年的找女朋友之旅后，终于放弃了，而我为了让他的青春不留遗憾，只能使用CycleGAN把下铺壮汉变成萌妹了。转眼又到了毕业季&

CRNN本项目是PaddlePaddle2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习&

ElasticsearchWorkshopSession文章目录ElasticsearchWorkshopSession一、概述1.1什么是全文检索？1.2WhyElasticsearch？1.2.1技术选型指南1.2.2Lucene、Solr、ES1.2.3ES常用模式二、核心概念2.1"YouKnow,forSearch"三、实战3.1搭建本地环境3.2CRUD3.2.1Restful的增删查改3.2

微服务架构，是分层架构演进过程中很重要的一环，那微服务是不是越早越好呢？今天和大家一起聊聊这一个问题。什么时候进行DAO层的分层抽象？最开始，分层架构长什么样?一个业务系统最初的分层架构如上：（1）web-server层从db层获取数据并进行加工处理；（2）db层存储数据；此时，web-server层如何获取底层的数据呢？web-server层获取数据的一段伪代码如上，不用纠结代码的细节，

基于深度学习的手部21类关键点检测基于深度学习的人体关键点检测开发环境*Python3.7*PyTorch>=1.5.1*opencv-python数据源普通USB彩色（RGB）网络摄像头已经存储下来的视频或者图片数据集本项目数据集百度网盘下载地址：下载地址该数据集包括网络图片及数据集<<Large-scaleMultiview3DHandPoseDataset>>筛选动作重

SOLID原则的主要是作为关心自己工作的软件专业人员的指导方针，那些以经得起时间考验的设计精美的代码库为荣的人。今天，我们将从一个糟糕的代码示例开始，应用SOLID的第一个原则，看看它如何帮助我们编写小巧、漂亮、干净的并明确责任的React组件，。什么是单一责任原则？单一责任原则告诉我们的是，每个类或组件应该有一个单一的存在目的。组件应该只做一件事，并且做得很好。让我们重构一段糟糕但正常工作的代码，并使用这个原则使其更加清晰和完善。让我们从一个糟糕的例子开始首先让我们看看一些违反