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花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+网页界面+算法模型

一、介绍 花朵识别系统,使用Python作为主要编程语言进行开发,使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并基于多种花朵数据集进行模型训练,最后得到一个精度较高的h5模型文件。并基于Django框架搭建网页端可视化操作界面。实现用户上传一张花朵图片,识别其名称。 二、效果图片展示 三、演示 ......
算法 TensorFlow 花朵 模型 界面

摘要模型是什么-Bart

摘要模型分为两种 提取式摘要模型: 提取式摘要模型不生成新的文本,而是从原始文本中选择或提取现有句子、段落或短语,以创建摘要。 这些模型通过评估文本中的句子的相关性、重要性或其他特征来选择最相关的部分,以构建摘要。 提取式摘要通常更易实现,因为它不涉及文本生成,而是依赖于选择和筛选原始文本的一部分。 ......
模型 摘要 Bart

门票赠送:2023百度世界大会-大模型驱动产业发展论坛

大模型作为核心的高级生产力正引领着崭新的经济和社会格局,推动着人工智能成为产业发展的新引擎。百度智能云致力于与客户、合作伙伴紧密协作,将大模型深度融入各领域,把握重构机遇,激发开发者和创企的创新能力,推动应用创新,实现智能化跃迁!在此行行AI诚邀您参加:[Baidu World 2023·大模型驱动... ......
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NLP的模型

原来NLP也有模型,用pytorch、tensorflow等训练出来的 摘要模型、分类模型等等 https://huggingface.co/models ......
模型 NLP

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<html> <head> <title></title> </head> <body> <img src="8d030589-1af1-4fec-bfc9-d1a7ad1b23f2.png" usemap="#image-map"> <map name="image-map"> <area tar ......
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三维模型规范:山海鲸可视化模型百科

模型是数字孪生的核心组成部分,为数字孪生提供了在数字环境中理解、模拟和管理实际世界的能力。在山海鲸数字孪生软件中,支持导入第三方工具模型,并在软件中进行一定的编辑。本文为大家解答山海鲸可视化软件中关于三维模型的一些基本问题。 ......
模型 山海 百科

ChatGPT大更新-视觉(vision)

最近ChatGPT除了语音外,vision(视力)也有上线。国外网友的几个例子。看起来能力还是很强的。除了拍照, 画图,草稿都可以识别。这么下去,最适合的ChatGPT应用,可能是机器人了。 ......
视觉 ChatGPT vision

智能视频分析系统AI智能分析网关V3触发告警图片不显示该如何解决?

AI智能分析网关V3包含有20多种算法,包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等,可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合我们的视频监控系统EasyCVR一起使用,可以实现多现场的前端摄像头等设备统一集中接入与视频汇聚管理,并 ......
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垃圾识别系统python+TensorFlow+网页界面+算法模型

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始,并基于TensorFlow搭建算法网络模型,对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架,开发一个网页端的可视化操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......
算法 TensorFlow 模型 界面 垃圾

统一图像和文字生成的MiniGPT-5来了:Token变Voken,模型不仅能续写,还会自动配图了

前言 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期,但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟 ......
模型 图像 MiniGPT 文字 Token

在SQL Server数据库实现图片文件的存取

-- 如果要将图片数据存入SQL Server数据库的表中,我们必须使用SQL Server的image数据类型。 在很多时候,我们需要将图片文件存入到SQL Server数据库中,并且在使用的时候将数据库中的图片取出。本文将描述用C#语言来实现这一过程。 数据库表结构 如果要将图片数据存入SQL ......
数据库 文件 数据 Server 图片

CLIP模型

CLIP模型(Contrastive Language-Image Pre-training) Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位:OpenAI, San Francisc ......
模型 CLIP

ChatGPT 是如何产生心智的?

一、前言 - ChatGPT真的产生心智了吗? 来自斯坦福大学的最新研究结论,一经发出就造成了学术圈的轰动,“原本认为是人类独有的心智理论(Theory of Mind,ToM),已经出现在ChatGPT背后的AI模型上”。所谓心智理论,就是理解他人或自己心理状态的能力,包括同理心、情绪、意图等。这 ......
心智 ChatGPT

开启中文智能之旅:探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界

“开启中文智能之旅:探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用,我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式,可以直接通过transforme ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 之旅 智能

三维模型3DTile格式轻量化压缩集群处理方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
集群 模型 格式 方法 3DTile

图片归类生成文件夹然后生成word

import os import shutil # 指定根文件夹路径 root_folder = "C:/Users/Administrator/Desktop/qrCode2" # 创建两个子文件夹 if not os.path.exists(os.path.join(root_folder, ' ......
文件夹 文件 图片 word

关于图片base64哪些事

1.方式一只需要将图片转换成base64,让推送给其他第三方接口。代码如下 $image_data=file_get_contents($pic); $image_base64=base64_encode($image_data); 2.方式二将图片转换成base64,然后在本地使用img标签显示图 ......
图片 base 64

利用ChatGPT提升测试工作效率——测试工程师的新利器(一)

在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码(注意代码安全)后生成测试用例,还可以辅助生成代码,接口测试用例,自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象... ......
利器 效率 工程师 ChatGPT 工程

盒子模型

内边距(padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下,左右 3.三个值 上,左右,下 4.四个值 上右下左 内边距特性:1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向(padding-top/left/right/bottom) 边框(border) 特性:1.背景色会蔓延到边框 ......
盒子 模型

Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22546 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率(SV)模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性(逐日收益率的方差)。在某些时期,收益率是高度变化的,而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......
时间序列 波动性 序列 模型 指数

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处:拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
门限 指数 误差 期货 模型

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处:拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如,假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动,并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......

R语言无套利区间模型期货期现研究:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......
收益率 区间 期货 收益 模型

chatgpt使用记录

网址:http://chat.yangxiwl.cn/chatbotai/1002?channel=bdtoufangChatztHD3 写一个java程序,要求将kafka的数据消费批量插入的clickhouse数据库 你可以使用Kafka的Java客户端库和ClickHouse的Java驱动来实 ......
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Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践:预训练模型的微调

在上期文章,我们探讨了预训练模型的部署和推理,包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......
Generative 模型 领域 AI

广义切糕模型

貌似题不是很多。但是有能力的话还是写写二次整数规划好吧。 求解如下问题: 有 \(n\) 个整数变量 \(x_i\) 取值为 \([1, m]\),取值 \(j\) 有代价 \(a_{i, j}\) 求满足 \(x_{u_p} \leq x_{v_p} + w_p\) 的最小代价。 如果是 \(x_ ......
广义 模型

c++对象模型学习笔记

参照大佬的博客学习了一下c++的对象模型: https://www.cnblogs.com/skynet/p/3343726.html 有些思考需要做下记录。 对于有虚函数表的类的对象,它的起始地址处会存储vptr指向虚函数表,在这个虚函数表的前4或8字节中,会存储一个地址值,指向RTTI类型信息 ......
模型 对象 笔记

Python 提取PDF文本和图片

从PDF中提取内容能帮助我们获取文件中的信息,以便进行进一步的分析和处理。此外,在遇到类似项目时,提取出来的文本或图片也能再次利用。要在Python中通过代码提取PDF文件中的文本和图片,可以使用 Spire.PDF for Python 这个第三方库。具体操作方法查阅下文。 Python 提取PD ......
文本 Python 图片 PDF

Blob流在线预览PDF文件、图片

这个要注意格式,要加上responseType: 'arraybuffer' import axios from 'axios' const fileTypeList = ['application/pdf', 'image/png', 'image/gif', 'image/jpeg', 'txt ......
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springBoot 同时上传多张图片且携带请求参数

一、背景 需要同时上传多张图片,同时需要携带请求参数 二、实现 点击查看代码 @AnonymousPostMapping("/insertWeighbridgeRecord") @Log("第三方新增地磅称重记录") @ApiOperation("第三方新增地磅称重记录") @PreAuthoriz ......
多张 springBoot 同时 参数 图片