围住神经猫
原创
2021-12-27 13:55:33
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一个CNN神经网络猫狗分类代码前言数据集获取CNN Model数据预处理（tf.data.Dataset）main（）如何使用保存的model结语 前言经过几天的学习和打磨程序，笔者逐渐熟悉了如何利用Tensorflow搭建机器学习模型，如何预处理数据集，以及在训练过程中，怎样实现随机地使神经元失活和动态调整学习率等。本文目的在于分享完整的代码及模型，方便和我一样的小白们对机器学习算法有一个深入
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2024-01-26 20:05:44
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第三次作业：卷积神经网络视频学习心得代码练习MNIST数据集分类加载数据 （MNIST）创建网络在小型全连接网络上训练（Fully-connected network）在卷积神经网络上训练打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试CIFAR 数据集分类使用VGG16对CIFAR10分类定义 dataloaderVGG 网络定义网络训练测试验证正确率 视频学习心得视频的前部分介绍了传统神经网络与卷积神
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2024-04-15 13:50:41
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基于深度神经网络的猫狗图像分类一、实验目的1.掌握卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的各项基本技术。 2.加强对pytorch、tensorflow等深度学习框架的使用能力。二、实验要求1.任选一个深度学习框架，实现在给定数据集上的基于DNN、CNN、RNN的图片分类模型。 2.测评指标采用各个类别的准确率。三、实验内容1.数据读取train中有2000张cat和dog的训练图片，val中有50
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2023-08-28 21:25:06
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搭建一个简单识别猫的神经网路（一）数据加载部分一、导入必要的库import numpy as np # 是用Python进行科学计算的基本软件包。
import matplotlib.pyplot as plt # 是与H5文件中存储的数据集进行交互的常用软件包。
import h5py # 是一个著名的库，用于在Python中绘制图表。
from lr_utils import load_
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2023-11-13 11:08:52
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# 用Java代码画猫的步骤
作为一名经验丰富的开发者，很高兴能够指导你如何用Java代码来画猫。在这篇文章中，我将向你展示实现这个过程的详细步骤，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。下面的表格展示了实现“Java用代码画猫”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个Java类，并导入所需的绘
原创
2023-12-26 07:57:20
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# Java 猫抓老鼠游戏实现指南
在实现“猫抓老鼠”的游戏之前，我们需要明确代码的结构与实现步骤。本文将带您逐步构建这个简单的游戏，帮助您理解代码的逻辑与实现过程。
## 1. 工作流程
在实现这个小游戏之前，我们需要规划代码的主要流程。以下是游戏的实施步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------
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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第四周编程
目标：建立一个深层的神经网络识别猫
核心思想：
正向传播反向传播需要注意的事正反向传播的初始值， ， ，数据集：与第一个编程作业的数据集一样
代码流程：
根据神经网络结构初始化参数（W,b）
将单元函数写出来（linear，sigmoid，relu，sigmoid_backward,relu_backward）
正反向传播，输出梯度
单步梯度下降更新参数
预测函数
建立整
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2024-01-10 15:40:30
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读取猫狗的图片矩阵数据，自实现神经元神经网络进行二分类1：读取数据集 2：实现前向传播与反向传播 3：模型预测函数实现datasets：里面是数据集 data：数据读取的代码文件 single_unit_nn:实行模型输入数据，模型预测训练的过程import numpy as np
import h5py#这个读取
def load_dataset():
train_dataset =
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2024-01-03 17:57:38
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天
猫旺铺首页1920px超大高清图片全屏
代码：<div style="height:5023px"><!-- 这里的高度要写你的首页图片的总高度 -->
<div class="sn-simple-logo" style="padding:0px;left:50%;top:auto;">
<div class="sn-simple-l
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2014-06-13 10:08:00
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独立与群居的生活上个月月底，在外面捡到了一只流浪猫，觉得可怜，便带回了家里，其实家里已经有主子了，猫是最要强，有领土意识的喜欢独居动物，当主子知道在它的地盘上来了只新猫，不断的宣誓主权，以及展现自己的威风，幼猫还小什么也不懂，就知道乱走乱叫。你觉得它们能好好相处吗？我也不知道以后会怎么样，指望大猫带小猫吗？不现实，大猫自己没有生过崽崽，就没有过多的母爱，自己还是个孩子，也需要主人的宠爱和照顾，所以
https://www.bilibili.com/video/BV18s411u7EH
一 搭建Tomcat1、http://tomcat.apache.org/whichversion.html 选好版本 下载core下的zip
2、配置环境变量 CATALINA_HOME 看视频
3、conf/server 修改port端口号 因为默认8080比较常见
4、bin/startup 启动
5、如
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2023-07-03 23:25:39
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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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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
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2023-11-15 15:10:54
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汤姆猫游戏主要是使用动画来完成。-(void)makeanimate :(NSString *)name forint:(NSInteger)count
{
if(![self.imageview isAnimating])
{
//要创建一个动画: 1.创建一个数组 2.通过数组创建一个动画
NSMutableArray *imagearray=
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2023-06-13 23:16:14
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嘟嘟猫Python代码问题是一个有趣且复杂的挑战，涉及到多个方面的技术实现。在这篇文章中，我将分享解决这一问题的全过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案、以及生态集成。以下是详细的步骤和描述。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境能够支持嘟嘟猫的相关库和依赖。这一过程包括安装 Python 及所需的库。以下是一个安装流程的示例。
```bash
# 更新软件
# Python语言与汤姆猫游戏
