一、介绍 天气识别系统，以Python作为主要编程语言，通过收集了4种常见的天气图像数据集（多云、雨天、晴天、日出），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h5格式模型文件，然后基于Django搭建Web网页端操作界面，实现用户上传一张天气图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.y...

基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台上的热门内容...

为主要开发语言，通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集（‘矮花叶病’, ‘健康’, ‘灰斑病一般’, ‘灰斑病严重’, ‘锈病一般’, ‘锈病严重’, ‘叶斑病一般’, ‘叶斑病严重’），然后基于TensorFlow搭建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文件。再使用Django搭建Web网页操作平台，实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三...

一、介绍 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。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z...

发语言，通过收集了12种常见的水果和蔬菜（‘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’），然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型，然后对数据集进行训练，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格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面，实现用户上传...

一、介绍 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。 在本项目中，旨在通过人工智能技术实现常见动物的自动识别。该系统以Pyt...

一、介绍 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。 随着环境问题日益严重，垃圾分类成为解...

  本文介绍在tensorflow库中，用于动态调整神经网络的学习率的一种方法——指数衰减ExponentialDecay()策略的参数含义及其具体用法。  在进行神经网络训练时，我们经常需要用到动态变化的学习率，其中指数衰减ExponentialDecay()策略是我们常用的一种策略。在tensorflow库中，其完整的用法是tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDec...

一、项目介绍 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。 二、课题研究背景与意义 眼疾识别系统的研...

一、介绍 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。...