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4.1 数据集简介
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互联网,物联网,网络无处不在,以网络为载体的智能化应用随处可见。人工智能正在借助网络的力量,从单点局部智能化应用向网络全域智能化应用的方向迈进,既可以将智能处理单元部署于中央服务器,集中处理来自客户终端的智能需求,也可以将轻量化智能单元直接部署于客户终端,实现终端的即时智能化处理与应用。 本章基于苹果树病虫害数据集,建立DenseNet121病虫害智能识别模型。该模型将直接部署到第5章、第6章和第7章App的服务器上,实现中央化的网络智能服务模式。 苹果树病虫害数据集来自于FGVC7研讨会设置的Kaggle竞赛项目:植物病理学挑战。挑战赛的目标是训练模型,准确识别图像的病虫害类别。 数据采集在康奈尔大学数字农业研究中心的赞助支持下完成,提供了3,642幅针对苹果叶片病理状态的高质量RGB图像,图像分辨率为2048´1365,图像标签由业内专家标注完成。数据集的构成如表4.1所示。
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如何使用Yolov8训练自己的数据集,这也许是最快的视频教程!
宾夕法尼亚大学《人工智能和机器学习基础(AI、数据科学、机器学习)AI and Machine Learning Essentials with Python》
2.4 数据包解析
4.7 划分数据集
2.5 TCP控制头解析
2.3 Wireshark过滤器
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5.15 分类预测
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1.5 UDP
1.10 IMAP POP3与SMTP
1.6 端口
3.7 下载图片
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5.13 更新记录
1.3 TCP IP通信协议
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为什么IT大佬都不愿意带新人
5.11 查询记录
4.5 类别分布
密歇根大学《Model Thinking 模型思维》中英字幕
3.8 集成测试
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4.9 DenseNet121 模型训练
这也太全了!Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn四大Python数据分析库恨不得一天就学会!—人工智能
2.9 ARP解析
2.2 捕获回环地址数据包
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4.4 分类观察
3.3 抓取页面
5.17 小结
1.9 HTTP与HTTPS
高并发-高性能网络编程-TCP-内存管理
4.8 DenseNet121模型定义
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