基于python-django的肺结核图片识别系统
2024-10-16
24
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
基于python-django的肺结核图片识别系统
目录
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络，基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型，并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台，用户上传宠物图片即可识别其名称，提供便捷的宠物识别服务。
143
55
55
|
1月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
供应链
|
21天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫（Abyssinian）', '孟加拉猫（Bengal）', '暹罗猫（Birman）', '孟买猫（Bombay）', '英国短毛猫（British Shorthair）', '埃及猫（Egyptian Mau）', '缅因猫（Maine Coon）', '波斯猫（Persian）', '布偶猫（Ragdoll）', '俄罗斯蓝猫（Russian Blue）', '暹罗猫（Siamese）', '斯芬克斯猫（Sphynx）', '美国斗牛犬
112
29
29
|
1天前
|
存储
算法
Python
文件管理系统中基于 Python 语言的二叉树查找算法探秘
在数字化时代，文件管理系统至关重要。本文探讨了二叉树查找算法在文件管理中的应用，并通过Python代码展示了其实现过程。二叉树是一种非线性数据结构，每个节点最多有两个子节点。通过文件名的字典序构建和查找二叉树，能高效地管理和检索文件。相较于顺序查找，二叉树查找每次比较可排除一半子树，极大提升了查找效率，尤其适用于海量文件管理。Python代码示例包括定义节点类、插入和查找函数，展示了如何快速定位目标文件。二叉树查找算法为文件管理系统的优化提供了有效途径。
33
5
5
|
22天前
|
机器学习/深度学习
算法
前端开发
基于Python深度学习的果蔬识别系统实现
果蔬识别系统，主要开发语言为Python，基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型，通过对12种常见的果蔬（'土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'）图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面，以下为项目实现介绍。
37
4
4
|
1月前
|
弹性计算
数据管理
数据库
从零开始构建员工管理系统：Python与SQLite3的完美结合
本文介绍如何使用Python和Tkinter构建一个图形界面的员工管理系统（EMS）。系统包括数据库设计、核心功能实现和图形用户界面创建。主要功能有查询、添加、删除员工信息及统计员工数量。通过本文，你将学会如何结合SQLite数据库进行数据管理，并使用Tkinter创建友好的用户界面。
66
2
2
|
1月前
|
Python
Python之音乐专辑管理系统
音乐专辑管理系统是一款用于管理和维护音乐专辑信息的应用程序，支持添加、删除、修改和查询专辑详情（如专辑名、艺术家、发行日期及曲目列表）。系统运行需Python 3.x环境，硬件要求较低，适合个人及小型团队使用。
56
4
4
|
1月前
|
Python
|
1月前
|
Python
Python实现摇号系统
本文介绍了如何使用Python构建一个简单的摇号系统，包括用户输入、随机抽取、结果展示和日志记录等功能。通过导入`random`、`datetime`和`logging`模块，实现了从参与者名单中随机抽取中奖者，并记录每次摇号的结果，方便后续查看和审计。完整代码示例提供了从功能实现到主程序调用的全过程。
36
2
2
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（'塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
84
0
0
热门文章
最新文章
1
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
2
Python实现常用办公文件格式转换
3
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
4
pyenv 管理多个 Python 版本(1)
5
Python编程数据结构的深入理解
6
Python的标准库
7
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
8
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
9
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
10
在 Python 中，如何将日期时间类型转换为字符串？
1
Django的会话框架提供了一种简单且安全的方式来在用户与网站之间存储和检索状态信息
69
2
Flask vs. Django
150
3
Wagtail-基于Python Django的内容管理系统CMS实现公网访问
110
4
中间件应用Django Middleware（Python）
86
5
Django框架
66
6
Django的web框架Django Rest_Framework精讲（四）
79
7
Django的web框架Django Rest_Framework精讲（三）
83
8
Django的web框架Django Rest_Framework精讲（二）
70
9
Django的web框架Django Rest_Framework精讲（二）
76
10
Django的web框架Django Rest_Framework精讲（一）
195