垃圾分类是目前社会的一个热点，分类的任务是计算机视觉任务中的基础任务，相对来说比较简单，只要找到合适的数据集，垃圾分类的模型构建并不难，这里我找到一份关于垃圾分类的数据集，一共有四个大类和245个小类，大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾，小类主要是垃圾的具体类别，果皮、纸箱等。为了方便大家使用，我已经提前将数据集进行了处理，按照8比1比1的比例将原始数据集划分成了训练集、验证集和测试

传统的照片转漫画，使用边缘检测、双边滤波器和降采样，得到图像如下，可以看到，噪点很多，有些关键线条也没有展现出来。本次采用GAN，GAN网络使用的方法是根据图像对去不断地学习，如输入图像1和对应已有的漫画B，GAN网络从图片1中获取关键特征，不停地生成一张图像C，当C与B的差值很小时停止，当有很多这样地图像对时，我们就有了一个模型。输入一张图像，就可以生成一张对应地漫画图像，我这次使用的GAN（W

一个基于爬虫技术的海量电影数据分析系统。

Python身份证号自动识别源代码，基于opencv+torch深度学习，测试的身份证照片data/1.jpg，运行IdentityCard.py即可，可将IFTRAIN设置为True，先对模型进行训练。

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在这个教程里面，你将会学会。我这里使用的显卡是NVIDIA RTX3060 6G的笔记本显卡。为了避免带货的嫌疑，我就不说具体的机器型号了，实际的体验中呢，一般4G以上的显存跑个resnet和yolo之类的是没有问题的，如果你是科研人员的话（科研人员估计也不会看我的博客），则需要更牛的服务器来支持你的研究。

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数据处理模块： data_handle文件夹 1、receive_serv.py,数据接收，并解析，解析出来时候放入redis，设备的监听是10808，默认协议是jt808部标通讯协议，目前也只解析了定位和一些基本参数。软件架构说明 主要框架 python： django twisted 数据库：postgresql 前端：layui 进程守护：supervisor web服务器：nginx 中间

基于Jeecg-boot开发的物流仓储系统，涵盖模块：用户管理、车辆管理、计划管理、仓库管理、库存管理、财务管理、统计报表、系统管理等模块组成前端通过命令启动。