区块链今年是异常的火爆~ 这不百度又出了一下新玩法：区块链数字狗官
原创
2022-04-18 12:00:54
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区块链今年是异常的火爆~ 这不百度又出了一下新玩法：区块链数字狗官网介绍我是谁?汪汪汪~我是区块链赋能的莱茨狗。我的小伙伴们，每只都有独一无二的基因。一旦你拥有了我，我们的关系将被永远记录在区块链上，任何人都不能改变。我有8个外貌特征，每个特征有两种不同的属性：稀有属性和普通属性。这些属性组合起来，将会决定我最终的稀有等级（普通、稀有、卓越、史诗
原创
2021-07-27 16:08:11
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百度开始推出了一款基于区块链的在线养狗的功能，可以将其当成一个游戏，但是想来不少思想敏锐的人们也会意识到，这真的仅仅是一个线上养狗的游戏吗？
原创
2022-05-30 17:27:39
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本文选自《谁是剽窃者：牛顿与莱布尼茨的微积分战争》杰森·苏格拉底·巴迪 著，张菀 齐蒙 译，上海社会科学院出版社 2017年6月出版。>>>>微积分第一发明人之争十八世纪初，德国最伟大的数学家戈特弗里德·威廉·莱布尼茨（1646—1716）和英国最伟大的数学家艾萨克·牛顿爵士（1642—1726）之间即将爆发一场激烈的战争，这场战争持续超过10年，直到他们各自去世。这场战争
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2022-08-22 07:40:07
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https://pet-chain.baidu.com/
原创
2022-06-01 12:00:16
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文章目录一、理论基础1、正弦余弦算法2、改进正弦余弦算法（1）引入Lévy飞行（2）设置非线性指数递减参数$r_1$（3）设计动态惯性权重（4）改进SCA算法流程二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、正弦余弦算法请参考这里。2、改进正弦余弦算法（1）引入Lévy飞行针对SCA算法易早熟的问题，本文首先将迭代结果按照适应度值的大小进行排序，在保存当前最优位置的同时引入Lévy飞行再次进行
文章目录一、理论基础1、均衡优化算法(EO)2、改进的均衡优化算法(LWMEO)（1）引入基于莱维飞行的优选区域随机游走策略（2）鲸鱼算法螺旋包围机制的集成（3）加入自适应比例变异策略二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、均衡优化算法(EO)请参考这里。2、改进的均衡优化算法(LWMEO)（1）引入基于莱维飞行的优选区域随机游走策略将基于莱维飞行的优选区域随机游走策略引入EO的位置
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/
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
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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百度推出区块链宠物莱茨狗百度推出区块链游戏项目“莱茨狗”，并提供了官方地址「pet-chain.baidu.com」。项目介绍称，其背后的开发团队为百度金融区块链实验室，该实验室主营企业级区块链解决方案，以及面向用户的应用级区块链解决方案。 SpaceX “猎鹰”火箭升空当地时间 2 月 6 日下午，SpaceX（太空探索）公司旗下的猎鹰重型火箭在位于佛罗里达州的美国宇航局肯尼迪航天中心成功发射
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2021-04-08 10:10:22
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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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【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
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
目录一、初步实现（一）选取训练集、测试集、验证集（二）构建神经网络模型（三）数据预处理（四）绘制损失曲线和精度曲线二、优化模型三、数据测试 结合之前学习的知识，现在可以进行猫狗大战的实现了。数据集是采用猫狗大战kaggle竞赛提供的25000张图片。下面一步步来实现。使用的是tensorflow 2.1 下的keras 2.3.1版本。一、初步实现首先导入需要用到的库import os,shut
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2023-11-01 17:22:38
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《Python编程从入门到实践》第九章#第九章 类
#9.1 创建和使用类
#创建Dog类
class Dog():
"""一次模拟小狗的简单尝试"""
def __init__(self, name, age):
"""初始化属性name和age"""
self.name = name
self.age = age
def sit(self):
嗨害大家好鸭~ 我是小熊猫❤时不时有一些猫猫狗狗天使般出现~又天使般回到了他们的星球今天就来为我之前的可爱小邻居写个猫狗识别系统吧真的是小天使啊?这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法， 改用model.train_on_batch方法。两种方法的比较： model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好model.train_on_batch()：封装程度更低，可以
# 狗脸识别代码python
## 介绍
狗脸识别是一种应用于计算机视觉领域的技术，它可以识别狗的脸部特征并进行分类。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的狗脸识别程序。我们将使用OpenCV库和深度学习框架TensorFlow来实现这个项目。
## 准备
在开始之前，我们需要安装相应的库。首先，我们需要安装OpenCV和TensorFlow。在终端中运行以下命令来安装它们
原创
2023-10-31 15:02:23
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# Python猫狗大战代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我会告诉你如何实现Python猫狗大战代码。在开始之前，让我们先了解整个事情的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义猫和狗的类 |
| 3 | 创建猫和狗对象 |
| 4 | 实现猫和狗的战斗方法 |
| 5 | 运行游戏的主循环 |
原创
2023-07-29 15:22:28
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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
