大家好，我是 Peter，这期我们看下如何识别垃圾公司？ 从事技术的朋友在判断一家公司好坏，大都从该公司的技术背景，行业地位出发。这种角度无可厚非，毕竟作为新一代农民工能选择的筹码实在有限。...熟悉了净资产收益率，不仅可以识别垃圾公司，在你炒股的过程中也有一定的借鉴意义。感兴趣的小伙伴可以根据公司的三大财务报表，结合对净资产收益率的杜邦分析，去了解一家公司的盈利情况和未来发展趋势。
一、介绍垃圾识别系统，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5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。...并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。...obj.save() return JsonResponse({'code': 200, 'data': {'pred_name': pred_name}})五、实现步骤● 首先收集需要识别的种类数据集...● 然后基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，并通过多轮迭代训练，最终得到一个精度较高的模型，并将其保存为h5格式的本地文件。
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。
睡岗识别可以通过TensorFlowAI深度学习框架智能分析技术，睡岗识别识别出现场人员是否存在睡岗情况，及时发出预警，避免因操作人员的疏忽而导致的安全事故。...TensorFlow 是一个开源的机器学习的框架，我们可以使用 TensorFlow 来快速地构建神经网络，同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。...也正是因为 TensorFlow 是一个开源的软件库，因此只要我们安装了 TensorFlow，我们就可以使用import 的方式来引入。...说到这里我们不得不说一下 TensorFlow 的优点，相比于其他的机器学习框架，Tensorflow 框架是最适用于工业部署的一个机器学习框架，换句话说，TensorFlow 非常适用于在生产环境中进行应用...由于 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 的差别较大，因此在我们的学习与使用当中，我们应当首先学习TensorFlow2.x 版本。
手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型，说白了就是简单，样本特征少，难度小很多。...一、目标 预期目标：传入一张数字图片给机器，机器通过识别，最后返回给用户图片上的数字 传入图片： 机器识别输出： 二、搭建（全连接神经网络） 环境：python3.6 tensorflow1.14...import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_forward...运行mnist_app.py文件，结果如下： 先输入需要识别的图片number数，然后传入图片路径，最后返回识别结果。
本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World，用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。...笔记的内容来自 Tensorflow 中文社区和黄文坚的《Tensorflow 实战》，只作为自己复习总结。...环境： Windows 10 Anaconda 4.3.0 Spyder 本节笔记主要采用 Softmax Regression 算法，构建一个没有隐层的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。...通过运行Tensorflow 提供的代码加载数据集： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist =...7.全部代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist
盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 https://baijiahao.baidu.com/s?...id=1581115075233058548&wfr=spider&for=pc 1、 对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程 http...http://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 3、(good paper) Tensorflow object detection API...搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型 http://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 flags.DEFINE_string.../evempire/p/8401352.html TensorFlow使用object detection训练自己的模型用于物体识别 (使用这个进行调参) python object_detection
这次对最近学习tensorflow的总结，以理解MNIST手写字识别案例为例来说明 原始的网址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials...包 import tensorflow as tf #加载读取函数 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读数据，...−∑y′log(y)-\sum y^{'} log(y) 来计算交叉熵： #交叉熵 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 用梯度下降法来训练模型： TensorFlow...梯度下降算法（gradient descent algorithm）是一个简单的学习过程，TensorFlow只需将每个变量一点点地往使成本不断降低的方向移动。...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读数据 mnist = input_data.read_data_sets
识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。...)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别, http://link.zhihu.com/?...中都是不必 须的，MXNet使用的是DataIter，会在程序运行的过程中异步读取数据，TensorFlow也是这样的，TensorFlow封装了高级的api，用来做数据的读取，比如TFRecord...Data Augmentation 由于图像场景不复杂，只是做了一些基本的处理，包括图像翻转，改变下亮度等等，这些在TensorFlow里面有现成的api，所以尽量使用TensorFlow来做相关的处理...Summary 综上，就是利用tensorflow做中文手写识别的全部，从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据，到如何设计network， 到如何做train，validation
在`src/data/captcha`下存放验证码图片，一般名字就是答案，然后需要在`src/data/captcha.json`中描写对应关系，例如
本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里我们识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。...test_initializer = iterator.make_initializer(test_dataset) 接下来就是关键的部分了，在这里我们使用三层卷积和两层全连接网络进行构造，在这里为了简化写法，直接使用 TensorFlow...详情参见 TensorFlow 的官方文档：https://www.tensorflow.org/apidocs/python/tf/nn/softmaxcrossentropywithlogits：...代码 以上便是使用 TensorFlow 进行验证码识别的过程，代码见：https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。 崔庆才 静觅博客博主
垃圾桶溢出识别监测系统通过yolov7网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别监测算法对社区街道垃圾桶里面垃圾溢出满载现象进行自动识别告警提醒及时清理。
OSCAR通过机器学习算法，可以识别用户手中的物品，并可以告诉用户接下来该如何处理（分别将其中哪些部分扔到哪个垃圾桶里）。 ?...Intuitive AI首席执行官Hassan Murad表示，通过学习，该系统已经可以识别数千类垃圾，并将其分为几百个不同的类别，目前，该系统仍在继续训练，以从垃圾上可见信息中识别出垃圾具体是什么，并进行分类...例如识别出是可乐罐，还是汽水瓶。 ? 据外媒Venturebeat报道，OSCAR也有加入语音功能，当用户按照OSCAR的提示正确分类扔到相应垃圾桶后，OSCAR会发出类似“Good job!”...旧版OSCAR其实相对而言更“高级”，可以将用户丢入的垃圾通过机器视觉自动识别，并进行分类放到内置的两个垃圾箱中。 旧版OSCAR可以通过WiFi连接到家庭网络。...配备运动传感器，可以检测到用户何时需要扔东西；内部拥有经过ImageNet数据集预训练的数据模型/算法，图像识别系统通过数码相机实时检测，垃圾并进行分类；设备顶部也可以通过LED等显示分类结果，如果未能识别出垃圾类别
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。
对于人类来说，识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考，就可以看出下面的数字分别是5,0,4,1。 但是想让机器识别这些数字，则要困难得多。...如果让你用传统的编程语言(如Java)写一个程序去识别这些形态各异的数字，你会怎么写？写很多方法去检测横、竖、圆这些基本形状，然后计算它们的相对位置？我想你很快就会陷入绝望之中。...抛开这些研究成果，我们从头开始，想想怎样用机器学习的方法来识别这些手写数字。因为数字只包含0~9，对于任意一张图片，我们需要确定它是0~9中的哪个数字，所以这是一个分类问题。...TensorFlow的安装包里就有了input_data这个module，所以我们直接import进来就好了。...TensorFlow提供的方法从训练集里取了5000个样本作为验证集，所以训练集、测试集、验证集的大小分别为：55000、10000、5000。
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（一）的基础上进行改进，主要实现以下3点： 断点续训 测试真实图片 制作TFRecords格式数据集 断点续训 上次的代码每次进行模型训练时，都会重新开始进行训练...代码验证 代码运行效果： RESTART: G:\TestProject\python\tensorflow\......print("No checkpoint file found") return -1 注解： 1）main 函数中调用的application()函数：输入要识别的几张图片...（注意要给出待识别图片的路径和名称）。...参考：人工智能实践：Tensorflow笔记
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进，主要变化如下： 以Eager模式为默认的运行模式，不必构建Session 删除tf.contrib库，将其中的高阶API整合到tf.kears...加了Dropout"""from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow...as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（二）的基础上，将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络，实现手写数字识别。...参数个数：Σ(前层x后层+后层) 如之前用于手写识别的3层全连接网络，输入层784个节点，隐藏层500个节点，输出层10个节点。...LeNet-5是最早出现的卷积神经网络，它有效解决了手写数字的识别问题。...import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import...参考：人工智能实践：Tensorflow笔记
准备工作 由于将TensorFlow安装到了Conda的tensorflow环境，虽然可以用Jupyter notebook打开，但是没有提示，写代码不方便，所以使用PyCharm进行编写。...设置如下： 如果是新建项目，在选择使用python的地址的地方，找到anaconda目录，点击envs ----> tensorflow -----> bin -----> python2.7（我的是2.7...MNIST数据集简介 该数据集是机器学习入门级别的数据集，也是tensorflow在教程中使用的数据集。包含手写数字图片以及图片的标签（标签告诉我们图片中是数字几）。...import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets...向量化 开始 新建python文件，导入tensorflow，输入下面两行，可以自动下载并读取mnist数据集： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist
GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-...TensorFlow，或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三方编译的对应版本的whl安装包。...其中可选的二值化、均值滤波、高斯模糊均未开启，即使不进行那些预处理该框架已经能够达到很理想的识别效果了，笔者自用的大多数模型都是98%以上的识别率。...支持批量识别 4. 服务智能路由策略 首先笔者重写了Tensor Flow的Graph会话管理，设计会话池，允许同时管理多模型，实现多模型动态部署方案。...用到批量识别需求的人相对少很多这里就不展开介绍了。
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