PAI Python SDK代码示例
PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook,开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过PAI Python SDK在PAI完成模型的开发和部署。
使用Python请求处理程序响应事件并执行相关业务代码
您可以使用Python请求处理程序响应接收到的事件并执行相应的业务逻辑。本文介绍Python请求处理程序的相关概念、结构特点和示例。
基于深度学习的图书管理推荐系统(附python代码)
基于深度学习的图书管理推荐系统 1、效果图 1/1 [==============================] - 0s 270ms/step [13...
【深度学习工具】Python代码查看GPU资源使用情况
在训练神经网络模型时候,有时候我们想查看GPU资源的使用情况,如果使用Ctrl+Shift+Esc不太符合我们程序员的风格,如果可以使用代码查看GPU使用情况就比较Nice 话不多说,直接上代码import torch.cuda from pynvml import * def show_gpu(simlpe=True): # 初始化 nvmlInit() #...
基于深度学习的花卉检测与识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)
前言 植物分类是植物科学研究领域和农林业生产经营中重要的基础性工作,植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究,其主要的分类依据是植物的外观特征,包括叶、花、枝干、树皮、果实等。因此,花卉分类是植物分类学的重要部分,利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。本文从常见的观赏花卉入手,探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。 ...
基于深度学习的动物识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)
前言 人工智能的出现引发了动物监测与识别的巨大变革,如何应用智能技术,来开展野生动物资源的观测与评估工作成为研究重点。如今CNN作为一种学习效率极高且易于训练的深度学习模型,在动物识别中最为常用。在CNN的基础上,人们通过对卷积层、池化层、全连接层等结构的交替与优化,加强对图像的特征提取并通过调整网络层数加强学习能力,进一步训练提高识别性能。....
基于深度学习的安全帽检测系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)
前言 近年来,随着计算机视觉的飞速发展,越来越多的目标检测算法被应用到生活中,对人体安全的研究尤为有价值。建筑业是劳动密集型行业,工作环境复杂,安全事故频发。据《国家统计年鉴》统计,我国建筑业每年发生的事故数量高达600起,每年死亡人数超过700人。坠落的物体是最致命的,研究表明,所有建筑工人因脑外伤而死亡的人数中有24%是由高空物体坠落造成....
基于深度学习的犬种识别软件(YOLOv5清新界面版,Python代码)
前言 近年来深度学习技术不断发展,有力推动了图像目标检测任务在实际生活中的广泛应用。同时,随着图像分类理论体系的日益成熟,图像分类研究己取得许多突破,朝着多场景、大范围的方向进行。不过,现今图像分类工作大多集中在通用分类,比如区分人、车等多种不相关类别。在细粒度图像分类,即对同一大类下的多个不同子类进行识别方面的研究探索还很有限,逐渐成为当下....
基于深度学习的鸟类检测识别系统(含UI界面,Python代码)
前言 作为一个地区生物多样性与生态环境的重要指标,“鸟类数量及分布”越来越受到自然保护区、湿地公园、动物保护监管部门等机构的重视,实时监测鸟类品种、数量与分布,成为各地区的常态化工作。本文使用YOLOv5目标检测算法,可以为鸟类监测识别提供AI技术支持,提升监测识别效率,解决单纯人工监测造成的低效与误差,为鸟类保护养育提供更好的数据支撑。 &a...
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