个人技术分享

基于深度学习的图像识别技术在农业领域的应用已日益增长，尤其是在作物和谷物识别方面。随着计算技术的发展和机器学习算法的进步，利用这些技术对农产品进行快速准确的分类和识别，不仅可以提高农业生产的效率，还可以在食品安全和质量控制方面发挥重要作用。本系统通过开发一个基于深度学习的谷物识别系统，该系统采用Python作为主要编程语言，并结合TensorFlow框架构建了基于ResNet50的卷积神经网络模型。

1.给 script 标签添加 defer 属性，适用于 js 中涉及到 dom 的操作，或者与其他的 js 有相互引用的关系，添加 defer 属性会将 javascript 脚本延迟执行，但是 html 解析过程中遇到 script 标签仍然会进行下载。2. defer 脚本会在 dom 解析完成后， DOMContentloaded 事件调用前执行，而且 defer 属性的 js 脚本会按照顺序执行，即在 dom 解析完成后会依次执行 script 标签。1. dom 树和 css 树的先后顺序。

在本次咖啡豆识别项目中，我们通过设置GPU、导入并预处理数据、构建深度学习模型，以及对模型进行训练和评估，实现了对咖啡豆图像的自动识别。整个过程涵盖了数据加载与可视化、数据集配置、模型构建与优化等关键步骤，最终显著提升了图像分类的准确性，同时也加深了我们对深度学习技术的实践理解。关于卷积的相关知识可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/114278995。在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。方法将磁盘中的数据加载到。

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊 | 接辅导、项目定制本篇内容分为两个部分，前面部分是学习K同学给的算法知识点以及复现，后半部分是自己的拓展与未解决的问题本期学习内容较少，代码与上周类似，主要是理解了上周未解决的小bug，并尝试通过上下翻转使数据增强，下周系统学习数据增强函数并自己实现一个增强函数。

RPN 网络是在预训练模型的基础上进行的，其有两个输出，一个是、一个是regression，前者维度为， 后者维度为，其中等于9，其中 9 表示下文中生成的 基础锚框个数try:except:pass定义训练和tf.print(f'第。

本笔记记录自编码器做FashionMnist数据集训练，关于autoencoder的原理，请自行百度。

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选择CSS Modules、Styled Components，或者是两者的结合，取决于项目的特点、团队的偏好以及你对CSS和JavaScript的熟练程度。关键是要找到一个既能满足项目需求，又能提高代码可维护性的解决方案。无论你选择哪种方式，都要确保团队对所选技术有足够的理解和熟练度，以便于长期的开发和维护。2500G计算机入门到高级架构师开发资料超级大礼包免费送！2500G计算机入门到高级架构师开发资料超级大礼包免费送！

解决updateByExample时属性值异常的问题（部分属性值没有使用占位符?进行占位，而是变成了属性的名称）

使用TensorFlow 2.6.0版本改写TensorFlow 1的代码，使用TF2的Eager Execution动态执行图。

一、项目背景随着医疗技术的快速发展，CT（Computed Tomography）影像已成为医生诊断疾病的重要工具之一。然而，由于CT影像的数据量大、信息复杂，医生在阅片时可能面临较高的工作量和压力。因此，利用深度学习技术自动对CT影像进行识别分类，辅助医生进行诊断，具有重要的实际应用价值。本项目旨在基于TensorFlow深度学习框架，利用预训练的VGG16卷积神经网络模型，开发一个CT影像识别分类系统。二、项目目标。

一、项目背景随着医疗技术的快速发展，CT（Computed Tomography）影像已成为医生诊断疾病的重要工具之一。然而，由于CT影像的数据量大、信息复杂，医生在阅片时可能面临较高的工作量和压力。因此，利用深度学习技术自动对CT影像进行识别分类，辅助医生进行诊断，具有重要的实际应用价值。本项目旨在基于TensorFlow深度学习框架，利用预训练的VGG16卷积神经网络模型，开发一个CT影像识别分类系统。二、项目目标。

一、项目背景与意义图像分类是计算机视觉领域的重要任务之一，也是深度学习技术的一个核心应用。通过构建高效的图像分类模型，可以实现对海量图像数据的自动分类和标注，为后续的图像检索、目标检测等任务提供有力的支持。本项目旨在利用TensorFlow深度学习框架，生成和读取高效的图像分类模型，以满足实际应用中对图像分类的需求。二、项目目标模型生成：利用TensorFlow框架和相关的图像分类算法（如卷积神经网络CNN），训练并生成高精度的图像分类模型。模型将能够对输入的图像进行准确的分类和标注。

并且本文是基于HPC写的笔记，普通电脑跳过步骤1.

一、项目背景手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要问题。传统的识别方法往往依赖于复杂的特征工程和模型设计，难以应对复杂的识别任务。近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，手写数字识别问题得到了有效的解决。本项目旨在利用TensorFlow框架，基于卷积神经网络构建一个高效、准确的手写数字识别系统。二、项目目标本项目的主要目标是构建一个能够实时识别手写数字的系统，该系统能够自动从输入的手写数字图像中提取关键特征，并准确地分类出对应的数字。

一、项目背景手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要问题。传统的识别方法往往依赖于复杂的特征工程和模型设计，难以应对复杂的识别任务。近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，手写数字识别问题得到了有效的解决。本项目旨在利用TensorFlow框架，基于卷积神经网络构建一个高效、准确的手写数字识别系统。二、项目目标本项目的主要目标是构建一个能够实时识别手写数字的系统，该系统能够自动从输入的手写数字图像中提取关键特征，并准确地分类出对应的数字。

一、项目背景手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要问题。传统的识别方法往往依赖于复杂的特征工程和模型设计，难以应对复杂的识别任务。近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，手写数字识别问题得到了有效的解决。本项目旨在利用TensorFlow框架，基于卷积神经网络构建一个高效、准确的手写数字识别系统。二、项目目标本项目的主要目标是构建一个能够实时识别手写数字的系统，该系统能够自动从输入的手写数字图像中提取关键特征，并准确地分类出对应的数字。

深度学习；tensorflow;python

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