暂无个人介绍
能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明宠物识别系统使用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。
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
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟', '云豹', '变色龙', '壁虎', '狞猫', '狮子', '猎豹', '美洲狮', '美洲虎', '老虎', '蜥蜴', '蝾螈', '蟾蜍', '豹猫', '钝吻鳄', '雪豹','非洲豹', '鬣蜥'。本系统是一个完整的人工智能,机器学习,深度学习项目,包含训练预测代码,训练好的模型,WEB网页端界面,数
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对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,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
眼疾识别系统,使用Python作为主要编程语言进行开发,基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对眼疾图片4种数据集进行训练('白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'),最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
服装识别系统,本系统作为图像识别方面的一个典型应用,使用Python作为主要编程语言,并通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型,通过对18种不同的服装('黑色连衣裙', '黑色衬衫', '黑色鞋子', '黑色短裤', '蓝色连衣裙', '蓝色衬衫', '蓝色鞋子', '蓝色短裤', '棕色鞋子', '棕色短裤', '绿色衬衫', '绿色鞋子', '绿色短裤', '红色连衣裙', '红色鞋子', '白色连衣裙', '白色鞋子', '白色短裤')数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后基于Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在界面中
海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对22种常见的海洋生物('蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼')数据集进行训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面,实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。
昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集('蜜蜂', '甲虫', '蝴蝶', '蝉', '蜻蜓', '蚱蜢', '蛾', '蝎子', '蜗牛', '蜘蛛')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张昆虫图片识别其名称。
球类识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集 '美式足球', '棒球', '篮球', '台球', '保龄球', '板球', '足球', '高尔夫球', '曲棍球', '冰球', '橄榄球', '羽毛球', '乒乓球', '网球', '排球'等15种常见的球类图像作为数据集,然后进行训练,最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台,实现用户上传一张球类图片识别其名称。
谷物识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型,通过对11种谷物图片数据集('大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '荞麦', '黄豆', '黑米', '黑豆')进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。
中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
食物识别系统采用TensorFlow的ResNet50模型,训练了包含11类食物的数据集,生成高精度H5模型。系统整合Django框架,提供网页平台,用户可上传图片进行食物识别。效果图片展示成功识别各类食物。[查看演示视频、代码及安装指南](https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yhd6a7vai4o9iuys?singleDoc#)。项目利用深度学习的卷积神经网络(CNN),其局部感受野和权重共享机制适于图像识别,广泛应用于医疗图像分析等领域。示例代码展示了一个使用TensorFlow训练的简单CNN模型,用于MNIST手写数字识别。
鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法
美食物管理与推荐系统Python+Django网站开发+协同过滤推荐算法应用【计算机课设项目推荐】
文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
商品购物管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
基于Python+Django实现【酒店管理系统网站】开发
旅游管理与推荐系统Python+Django网页平台+协同过滤推荐算法
音乐推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
基于Python+Pygame实现一个滑雪小游戏
一文学会Python面向对象中封装、继承、多态使用
电影推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法【计算机毕设项目】
果蔬购物商城管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
动物识别系统python+Django网页界面+TensorFlow算法模型+数据集训练
交通标志识别系统python+TensorFlow+算法模型+Django网页+数据集
编程新手?跟着这个教程,用Python画出小猪佩奇
挑战自己,编程你的五子棋:Python+Pygame实践经验分享
基于Python + SnowNLP实现一个文本情感分析系统
基于Python+Tkinter实现一个贪食蛇小游戏
基于Python+Flask实现一个简易网页验证码登录系统案例
基于Python+tkinter实现一个简易计算器桌面软件
基于Python实现一个在线加密解密网站系统
基于Python+Django实现一个电商购物网站系统
基于Python+Flask实现一个在线聊天室网站系统
提升代码效率:掌握Python中并行for循环从入门到精通
一文搞懂Python深拷贝与浅拷贝使用和区别
基于Python+DenseNet121算法模型实现一个图像分类识别系统案例
Python面试题100例【26~30题】
画出你的数据故事:Python中Matplotlib使用从基础到高级