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纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型

尝试使用过各大公司推出的植物识别APP吗?比如微软识花、花伴侣等这些APP。当你看到一朵不知道学名的花时,只需要打开植物识别APP,拍摄一张你所想辨认的植物照片并上传,APP会自动识别出该花的品种及详细介绍,感觉手机中装了一个知识渊博的生物学家,是不是很神奇?其实,背后的原理很简单,是一个图像分类的过程,将上传的图像与手机中预存的数据集或联网数据进行匹配,将其分类到对应的类别即可。随着深度学习方法的应用,图像分类的精度越来越高,在部分数据集上已经超越了人眼的能力。 相对于传统神经网络的方法而言,深度学习方法一般对数据集规模、硬件平台有着比较高的要求,如果只是单纯的想尝试了解图像分类任务的基本流程,建议采用小数据集样本及传统的神经网络方法实现。本文将带领读者采用鸢尾属植物数据集(Iris Data Set)

从面试到技术提升(Java篇-上卷)

背景 其实,这系列文章我构思了很久。从我大概2016年初断断续续在CSDN上写博客开始,我就想好好整理一篇Android的综合文章。奈何那个时候功力尚浅,没办法驾驭(虽然现在依然彩笔一支)。 时至今日,算是正式开始动笔,其实之前想过很多文章计划,比如2018年开年的周期计划。不过写了8篇便放弃了。今天借着正正经经写公众号(IT面试填坑小分队)的机会,把这个《地表有点强》系列坚持下去,加油! OK,闲话不说。先从Java开始~ 《Java篇-上卷》 1、new一个类会发生什么? Model model= new Model () JVM会通过双亲委派机制将Model .class加载到内存中。 执行类里的静态代码块(如果有的话)。 在堆内存中申请内存空间,并分配内存地址给我们真正的Model对象。 在堆/栈内存里建立对象的属性(基本类型在栈中,引用类型和数组在堆中),并进行初始化赋值。 开始对象的构造代码块初始化(如果有的话)。 调用对象对应的构造方法进行初始化。 将对象的被分配的内存地址赋值给model变量。 概念性的描述: 加载:首相将类的全部信息加载到JVM的方法区中,然后在堆区中...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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