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迁移学习之InceptionV3(159层),Xception(126层),Inception_ResNet_V2(572层)(图像识别)

文章目录1.实现的效果:2.结果分析:3.主文件TransorInception.py:1.实现的效果:实际图片:(1)从上面的输出效果来看,InceptionV3预测的第一个结果为:chihuahua(奇瓦瓦狗)(2)Xception预测的第一个结果为:Walker_hound(步行猎犬)(3)Inception_ResNet_V2预测的第一个结果为:whippet(小灵狗)2.结果分析:从预测

#python#计算机视觉
Oracle数据库中索引的基本使用

Oracle数据库中索引的基本使用

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#数据库
Oracle数据库相关事务(一)

Oracle数据库相关事务(一)

文章图片
#oracle#数据库#sql
python的HTML文件中使用和加载CSS文件

目录1.关于pycharm中CSS文件的创建2.创建完成之后,进行测试1.关于pycharm中CSS文件的创建2.创建完成之后,进行测试1.关于pycharm中CSS文件的创建:https://blog.csdn.net/weixin_45581692/article/details/1074957442.创建完成之后,进行测试:(1)新建static文件:新建的python package文件名

#python#pycharm
python中使用pyqt5实现选择文件界面

from PyQt5 import QtWidgets,QtCore,QtGuifrom PyQt5.QtWidgets import QApplication,QPushButton,QFileDialogimport sysimport osclass File_Select(QtWidgets.QMainWindow,QtWidgets.QWidget):def __init__(self)

#python#qt#开发语言
YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)——改进——>更加的易懂

YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)——改进——>更加的易懂

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#python#opencv#计算机视觉
关于ValueError: Unknown projection ‘3d‘报错的解决方法

加入这个就可以了:加入:from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport tensorflow as tfimport matplotlibfrom matplotlib import pyplot as plt#导入三维坐标支持from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as npx=tf.li

#tensorflow#深度学习
OpenCV下的图形交互和媒体接口HighGUI

OpenCV下的图形交互和媒体接口HighGUI

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#媒体#opencv#c++
迁移学习之EfficientNetBX(图像识别)

文章目录1.实现效果:2.结果分析:3.主文件:TransorEfficientNetBx.py:1.实现效果:实际图像:(1)EfficientNetB0预测的前三个中第一个结果:whippet(惠佩特犬)——0.18034123(2)EfficientNetB1预测的前三个中第一个结果:Ibizan_hound(古老犬)——0.18319356(3)EfficientNetB6预测的前三个中第

#python#计算机视觉
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