25、使用 Vue.js 和 TensorFlow.js 进行图像识别

使用 Vue.js 和 TensorFlow.js 进行图像识别

1. TensorFlow 与机器学习

TensorFlow 最初由 Google Brain 团队创建,是一个支持大规模机器学习和数值计算的库。最初它是一个 Python/C++ 混合库,Python 提供构建学习应用的前端 API,C++ 负责执行。它整合了许多机器学习和神经网络(有时称为深度学习)算法。现在有了用 TypeScript 编写的 TensorFlow.js 版本,可用于我们的应用程序。

2. 项目概述

此项目将使用图像分类来确定图片中的内容,并使用姿势检测绘制人物的主要关节和面部地标等关键点。完成该项目大约需要一小时。

3. 在 Vue 中开始使用 TensorFlow
  • 安装 Vue CLI :如果尚未安装 Vue,首先要安装 Vue 命令行界面(CLI),使用以下 npm 命令:
npm install -g @vue/cli
  • 创建基于 Vue 的应用 :TensorFlow 应用将在客户端浏览器中完全运行,因此需要一个 Vue 应用来承载其功能。使用以下命令创建客户端:
vue create chapter09

创建过程中有一些决策点,由于要添加 TypeScript 支持,需选择“手动

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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