继承继承可以看成是类与类之间的衍生关系。比如狗类是动物类，牧羊犬类又是狗类。于是我们可以说狗类继承了动物类，而牧羊犬类就继承了狗类。于是狗类就是动物类的子类（或派生类），动物类就是狗类的父类（或基类）。所以继承需要符合的关系是：is-a，父类更通用，子类更具体。语法：class 子类 extends 父类为什么需要继承？如果有两个类相似，那么它们会有许多重复的代码，导致后果就是代码量大且臃肿，后期
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2024-01-12 07:44:55
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使用VGG模型进行猫狗大战大赛简介 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中，有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练，有12500张图片用做测试。这个竞赛是2013年开展的，如果你能够达到80%的准确率，在当年是一个 state-of-the-art 的成绩。数据准备 在这里其实出了问题，由于研习社的题目给的是rar格式的压缩包，所以没办法和zip一样解压，我开始直接改成!wget h
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2024-05-17 09:55:57
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案例 猫狗跳高 java 1614102273案例信息实现来一个接口抽象的动物类猫类继承与实现测试类接口多态与抽象类多态对象只能调对应的方法（接口类或抽象类中的）
原创
2021-08-13 16:11:23
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# 使用Java实现猫狗继承类案例
在这个教程中，我们将通过一个简单的猫狗继承类案例来学习Java中的继承概念。我们将创建一个父类`Animal`，然后让`Cat`和`Dog`这两个子类继承这个父类。教程将分为几个步骤进行说明，帮助刚入行的小白掌握继承的基本概念与实现方式。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个Animal类，作为父类
【作业向】 根据给定的猫狗分类数据集，对比 单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图使用PyTorch实现。 本文代码（数据集在同目录下） 文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileN
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2023-11-15 15:10:54
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图像识别猫狗大战——初学代码之随笔训练集：12500张猫，12500张狗 1. 读取数据标签 item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg, 只需要取第一个。 # 将item以字符'.'为分割方式截取子串，存入字符串向量，获取向量的第[0]个元素。 # 如item='cat.0.jpg', 则item.split('.
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2023-10-12 10:22:58
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案例分析：下载猫狗图片，进行分类。对数据进行分类，训练集和测试集。 训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。 处理流程： 数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化 各层权重 W 和 偏置 b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降），更新参数，构建神经网络，训
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2023-12-15 05:41:01
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在深度学习领域中，猫狗分类，也叫做猫狗大战是很经典的案例，现在讲讲他，如有错误，多多评论指教。他的train_set和test_set数据集，均可在这个网址下载到：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data不想看下面我的剖析的，也可以直接看这里的源代码：https://github.com/ZZZstudent/
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2024-01-17 10:47:23
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文章目录一、下载kaggle猫狗大战数据集二、VGGnet实现1、划分数据集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2242、实现VGGnet3、测试模型三、总结 一、下载kaggle猫狗大战数据集百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二、VGGnet实现
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2023-12-26 10:23:26
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目录前言1. Introduction（介绍）2. Related Work（相关工作）2.1 Analyzing importance of depth（分析网络深度的重要性）2.2 Scaling DNNs（深度神经网络的尺寸）2.3 Shallow networks（浅层网络）2.4 Multi-stream networks（多尺寸流的网络）3. METHOD（网络设计方法）3.1 PA
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2023-12-21 07:00:30
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前言前面用CNN卷积神经网络对猫狗数据集进行了分类，可以看出一个层数比较低的CNN在做分类的时候效果达不到特别好，前面的CNN只能达到75%-80%的正确率，但是那是由于我们的CNN结构比较简单，所以要想分类效果更好，我们需要用更加复杂的模型，这里我就采用更加复杂的深度残差神经网络(ResNet)对猫狗数据集进行训练分类。我们可以直接采用预训练模型ResNet50进行模型训练，如果不知道预训练是什
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2024-02-19 17:12:44
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已经在深度学习方面潜水了很久，理论知识了解个大概，代码能力相差很远，至于为什么写这行代码，每个句子的功能是什么，了解的一塌糊涂，为熟悉深度学习的应用和提高Code水平，现使用Keras搭建CNN对猫狗进行分类。 本文结构：1、数据集；2、网络设计；3、训练网络；4、测试网络。1、数据集对于刚入门的新手，数据集处理是一个很困难的操作，一般数据集可以从tensorflow的kreas导入或使用自己
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2023-11-14 09:40:06
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目 录作者介绍编程实战指南比赛数据集介绍（Dogs vs cats）环境配置模型定义数据加载训练和测试结果展示 作者介绍周新龙，男，西安工程大学电子信息学院，2019级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：402850713@qq.com编程实战指南通过前面课程的学习，相信同学们已经掌握了Pytorch中大部分的基础知识，本节课将结合之前讲的内容，带领同学们从头实
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2023-10-07 15:18:35
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1.定义动物类package 猫和狗;public class Animal { public String name; public String age; public Animal() { } public Animal(String name, String age) {
原创
2022-02-18 20:47:58
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1. 定义接口package 猫和狗;public interface Jumping { public abstract void jump();}2.定义动物类package 猫和狗;public abstract class Animal { private String name; private String age
原创
2022-02-20 22:40:07
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文章目录 前言一、猫狗大战数据集二、pytorch实战1.程序整体结构2.读入数据3.网络结构4.网络结构5测试总结总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 在目前的深度学习中，应用最广泛的框架是pytorch ，同时在计算机视觉领域最基础的
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2023-12-01 09:10:38
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一、继承1.1 概念当我们定义一个狗类和一个猫类时，会发现它们它们有共同的变量或者方法时，可以将它们之中的共性抽取出来，定义一个动物类，实现代码复用。它就允许程序员在原来类的基础上进行拓展，增加新功能，这样产生的类叫做派生类。例如：class Animal{
public String name;
public int age;
public void eat()
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2023-10-02 21:02:51
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第四次作业：猫狗大战挑战赛作业内容这个作业为 Kaggle 于2013年举办的猫狗大战比赛，判断一张输入图像是“猫”还是“狗”。该教程使用在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，对原网络进行 fine-tune （即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。VGG模型的迁移学习首先进行数据操作，再引入ImageN
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2024-05-18 09:55:35
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题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会很快，野
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2024-05-17 22:10:09
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猫狗大战游戏类型：塔防游戏标签：卡通、休闲、2D、塔防、闯关引擎：Cocos Creator语言：JS作者：未生畏死
注：美术资源来源于网络游戏玩法： 一共有两种玩法。其一：在怪物到达堡垒前杀死它，否则堡垒会扣一点血。怪物消失。其二：怪物会沿着路循环移动，请在规定时间内杀死所有怪物。场景描述一共三个场景。Main：主场景，可开始、退出游戏。Opt：选择场景。可进行选关操作，返回Main场景。Pa
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2023-10-26 23:58:03
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