039花卉识别小程序

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布 · 384 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #计算机视觉 #人工智能 #机器学习 #深度学习

本文介绍了如何使用Python进行花卉识别，通过训练数据集生成文本，训练模型并保存权重，最后实现小程序接口，实现图片上传到模型识别的功能。
最低0.47元/天 解锁文章
039花卉识别小程序-python-pytorch
BNBVCFGFG的博客
04-17 994
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNe。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、Efficie。
039花卉识别小程序pytorch训练cnn识别
fggsetrgrdg的博客
03-24 871
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Re。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Re。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
花卉小程序计算机毕设
08-23 439
在本研究中，我们将尝试从不同的角度思考花卉小程序的开发和优化问题，运用创意的思维和语言表达，以及尝试新的结构和工具。在本研究中，我们将根据用户需求和市场趋势，尝试采用用户故事、用户界面设计等方法，从用户的角度出发，优化小程序的用户体验。最后，通过经验总结法，对实验过程中得到的经验和教训进行总结和归纳，为后续花卉小程序的开发提供有益的启示。其次，探讨了跨平台开发技术，如React Native和Flutter，以及移动应用性能优化技术，如缓存和离线支持，在开发过程中的应用。
039基于python-CNN的花卉识别小程序
BNBVCFGFG的博客
04-14 1265
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNe。084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、R。
基于pytorch的花卉识别小程序
qq_40268672的博客
08-12 2406
通过迁移学习，以VGG16为基础，对有5种类型的花卉数据进行训练，训练完后，保存模型参数，然后用Pyqt5简单实现了一个小程序。 代码： predict.py(加载模型参数，对输入的图片进行预测，给出类别和概率) import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.models as models import torch.nn.functional as F def imshow(imag
039基于深度学习的花卉识别小程序
lyx_78932的博客
06-24 263
代码中的卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。运行02train.py会将txt文本中的图像数据读取进行模型的训练，最后保存在weights文件夹下。运行01训练数据集文本生成.py会将数据集图片路径带上标签保存在txt文本中。其中花卉数据集文件夹下存放的图像数据集。
java人工智能，机器学习python tensorflow花卉识别小程序源码
wfuhui的博客
07-24 496
随着人工智能的到来，开发一款花卉识别小程序，类似腾讯开发的识花君，对于学习java的同学来说人工智能方面没有什么好的框架可以用，对于python开发者来说选择就多了，可以用tensorflow或者pytorch框架。下面给大家介绍下如何开发。tensorflow机器训练识别模块：训练识别花卉，生成导出onnx格式文件给java调用。管理端：统计分析，用户管理，花卉管理，识别记录，管理员管理。小程序模块：小程序主要是前端界面，然后调用后台接口。用户端：拍照识别花卉，检索花卉，花卉项目，登录注册。
springboot基于微信小程序的植物识别与养护平台
QQ1039692211的博客
07-26 1223
本文介绍了一款基于SpringBoot和微信小程序的植物识别与养护平台。该系统通过拍照识别植物，提供个性化养护指导（如浇水频率、施肥建议）和社区交流功能，解决用户"认不出、养不好"的痛点。核心功能包括AI植物识别、养护日历、问题诊断和达人社区，支持离线使用和社交分享。系统采用轻量化设计，无需下载APP，识别准确率达90%以上，响应时间小于3秒。该平台既满足日常养护需求，也为植物爱好者提供交流空间，实现了从识别到养护的闭环服务。
156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介
bksfjsfj的博客
02-16 712
01. py将数据集划分训练集和验证集，02.py训练数据集，03.py生成url与小程序交互。本期给大家介绍的是156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介。算法部分包含花卉数据集和3个py文件。代码分为了算法部分和小程序部分。
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 881
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
最新发布
视觉算法小趴菜的博客
11-29 362
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1822
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 685
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 811
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
ubuntu20.04搭建YOLOv11 GPU运行环境
qing2019的博客
11-27 574
本文记录了在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的全过程。首先通过ubuntu-drivers devices查询并安装NVIDIA驱动535版本（实际应安装570版本），重启后验证驱动安装成功。接着从NVIDIA官网下载CUDA 12.8工具包，通过一系列命令完成安装并配置环境变量。然后下载对应版本的cuDNN v8.9.7，复制相关文件到CUDA目录并设置权限。最后安装与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本，测试确认安装成功。整个过程涵盖了驱动安装、CUDA环境搭建到深
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 404
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 639
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 475
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值