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    • 作者: 李永华著 | 李永华编 | 李永华译 | 李永华绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2021-10-01
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    • 作者: 李永华著| 李永华编| 李永华译| 李永华绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2021-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:541000
    • 页数:768
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302570660
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:李永华
    • 著:李永华
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99
    • ISBN:9787302570660
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-10-01
    • 页数:768
    • 外部编号:党庄B183865
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    项目1电影推荐小程序

    1.1总体设计

    1.1.1系统整体结构

    1.1.2系统流程

    1.2运行环境

    1.2.1Python环境

    1.2.2TensorFlow环境

    1.3模块实现

    1.3.1数据预处理

    1.3.2模型设计

    1.3.3模型训练及测试

    1.3.4特征矩阵提取

    1.3.5推荐电影

    1.3.6客户端

    1.4系统测试

    1.4.1训练准确率

    1.4.2运行结果

    项目2服装分类助手

    2.1总体设计

    2.1.1系统整体结构

    2.1.2系统流程

    2.2运行环境

    2.2.1Python环境

    2.2.2PyTorch环境

    2.2.3Django环境

    2.3模块实现

    2.3.1数据预处理

    2.3.2模型创建与编译

    2.3.3模型训练及保存

    2.3.4模型生成

    2.4系统测试

    2.4.1训练准确率

    2.4.2测试效果

    2.4.3模型应用

    项目3检索式模型聊天机器人

    3.1总体设计

    3.1.1系统整体结构

    3.1.2系统流程

    3.2运行环境

    3.2.1Python环境

    3.2.2TensorFlow环境

    3.3模块实现

    3.3.1数据预处理

    3.3.2模型创建与编译

    3.3.3模型训练及保存

    3.3.4模型生成

    3.4系统测试

    3.4.1训练准确率

    3.4.2测试效果

    3.4.3模型应用

    项目4方言种类识别

    4.1总体设计

    4.1.1系统整体结构

    4.1.2系统流程

    4.2运行环境

    4.2.1Python环境

    4.2.2TensorFlow环境

    4.2.3JupyterNotebook环境

    4.2.4PyCharm环境

    4.3模块实现

    4.3.1数据预处理

    4.3.2模型构建

    4.3.3模型训练及保存

    4.3.4模型生成

    4.4系统测试

    4.4.1训练准确率

    4.4.2测试效果

    项目5行人检测与追踪计数

    5.1总体设计

    5.1.1系统整体结构

    5.1.2系统流程

    5.2运行环境

    5.2.1Python环境

    5.2.2TensorFlow环境

    5.2.3安装所需的软件包

    5.2.4硬件环境

    5.3模块实现

    5.3.1准备数据

    5.3.2数据预处理

    5.3.3目标检测

    5.3.4目标追踪

    5.3.5主函数

    5.4系统测试

    项目6智能果实采摘指导系统

    6.1总体设计

    6.1.1系统整体结构

    6.1.2系统流程

    6.2运行环境

    6.2.1Python环境

    6.2.2TensorFlow环境

    6.2.3JupyterNotebook环境

    6.2.4PyCharm环境

    6.2.5微信开发者工具

    6.2.6OneNET云平台

    6.3模块实现

    6.3.1数据预处理

    6.3.2创建模型与编译

    6.3.3模型训练及保存

    6.3.4上传结果

    6.3.5小程序开发

    6.4系统测试

    6.4.1训练准确率

    6.4.2测试效果

    6.4.3外部访问效果

    项目7基于CNN的猫种类识别

    7.1总体设计

    7.1.1系统整体结构

    7.1.2系统流程

    7.2运行环境

    7.2.1计算型云服务器

    7.2.2Python环境

    7.2.3TensorFlow环境

    7.2.4MySQL环境

    7.2.5Django环境

    7.3模块实现

    7.3.1数据预处理

    7.3.2数据增强

    7.3.3普通CNN模型

    7.3.4残差网络模型

    7.3.5模型生成

    7.4系统测试

    7.4.1训练准确率

    7.4.2测试效果

    7.4.3模型应用

    项目8基于VGG-16的驾驶行为分析

    8.1总体设计

    8.1.1系统整体结构

    8.1.2系统流程

    8.2运行环境

    8.2.1Python环境

    8.2.2TensorFlow环境

    8.2.3Android环境

    8.3模块实现

    8.3.1数据预处理

    8.3.2模型构建

    8.3.3模型训练及保存

    8.3.4模型生成

    8.4系统测试

    8.4.1训练准确率

    8.4.2测试效果

    8.4.3模型应用

    项目9基于MaskR-CNN的娱乐视频生成器

    9.1总体设计

    9.1.1系统整体结构

    9.1.2系统流程

    9.2运行环境

    9.2.1Python环境

    9.2.2PyTorch环境

    9.2.3Detectron2平台

    9.2.4MoviePy的安装

    9.2.5PyQt的安装

    9.3模块实现

    9.3.1数据处理

    9.3.2视频处理

    9.3.3PyQt界面

    9.4系统测试

    9.4.1训练准确率

    9.4.2运行效率

    9.4.3应用使用说明

    项目10基于CycleGAN的图像转换

    10.1总体设计

    10.1.1系统整体结构

    10.1.2系统流程

    10.2运行环境

    10.2.1Python环境

    10.2.2TensorFlowGPU环境

    10.2.3Android环境

    10.3模块实现

    10.3.1数据集预处理

    10.3.2模型构建

    10.3.3模块分析

    10.3.4模型训练及保存

    10.3.5模型生成

    10.4系统测试

    项目11交通警察——车辆监控系统

    11.1总体设计

    11.1.1系统整体结构

    11.1.2系统流程

    11.2运行环境

    11.2.1Python环境

    11.2.2TensorFlow环境

    11.2.3PyCharmIDE配置

    11.2.4Protoc配置

    11.3模块实现

    11.3.1API下载及载入

    11.3.2识别训练

    11.3.3导入模型与编译

    11.3.4模型生成

    11.4系统测试

    项目12验证码的生成与识别

    12.1总体设计

    12.1.1系统整体结构

    12.1.2系统流程

    12.2运行环境

    12.2.1Python环境

    12.2.2TensorFlow环境

    12.2.3VsCode环境

    12.3模块实现

    12.3.1数据预处理

    12.3.2模型搭建

    12.3.3模型训练及保存

    12.3.4模型测试

    12.4系统测试

    12.4.1训练准确率

    12.4.2测试效果

    项目13基于CNN的交通标志识别

    13.1总体设计

    13.1.1系统整体结构

    13.1.2系统流程

    13.2运行环境

    13.3模块实现

    13.3.1数据预处理

    13.3.2模型构建

    13.3.3模型训练及保存

    13.4系统测试

    13.4.1训练准确率

    13.4.2测试效果

    项目14图像风格转移

    14.1总体设计

    14.1.1系统整体结构

    14.1.2系统流程

    14.2运行环境

    14.2.1Python环境

    14.2.2TensorFlow环境

    14.2.3库安装

    14.2.4VGG-19网络下载

    14.3模块实现

    14.3.1实时风格转移

    14.3.2非实时风格转移

    14.3.3交互界面设计

    14.4系统测试

    14.4.1非实时风格转移测试

    14.4.2实时风格转移测试

    项目15口罩识别系统

    15.1总体设计

    15.1.1系统整体结构

    15.1.2系统流程

    15.2运行环境

    15.3模块实现

    15.3.1数据预处理

    15.3.2模型训练及保存

    15.3.3页面显示和视频流输入

    15.3.4模型生成

    15.4系统测试

    15.4.1训练准确率

    15.4.2测试效果

    项目16垃圾分类微信小程序

    16.1总体设计

    16.1.1系统整体结构

    16.1.2系统流程

    16.2运行环境

    16.2.1Python环境

    16.2.2TensorFlow环境

    16.2.3微信小程序及后台服务器环境

    16.3模块实现

    16.3.1数据预处理

    16.3.2创建模型与编译

    16.3.3模型训练及保存

    16.3.4模型生成

    16.4系统测试

    16.4.1训练准确率

    16.4.2测试效果

    16.4.3模型应用

    项目17基于OpenCV的人脸识别程序

    17.1总体设计

    17.1.1系统整体结构

    17.1.2系统流程

    17.2运行环境

    17.2.1Python环境

    17.2.2TensorFlow环境

    17.3模块实现

    17.3.1数据预处理

    17.3.2模型构建

    17.3.3模型训练

    17.4系统测试

    项目18基于CGAN的线稿自动上色

    18.1总体设计

    18.1.1系统整体结构

    18.1.2系统流程

    18.2运行环境

    18.2.1Python环境

    18.2.2TensorFlow环境

    18.3模块实现

    18.3.1数据预处理

    18.3.2模型构建

    18.3.3模型训练及保存

    18.3.4模型应用

    18.4系统测试

    18.4.1训练效果

    18.4.2测试效果

    18.4.3模型使用说明

    项目19基于ACGAN的动漫头像生成

    19.1总体设计

    19.1.1系统整体结构

    19.1.2系统流程

    19.2运行环境

    19.2.1Python环境

    19.2.2TensorFlow环境

    19.2.3OpenCV环境

    19.2.4Illustration2Vec

    19.3模块实现

    19.3.1数据获取

    19.3.2数据处理

    19.3.3模型构建

    19.3.4模型训练及保存

    19.4系统测试

    19.4.1模型导入及调用

    19.4.2生成指定标签

    项目20手势语言识别

    20.1总体设计

    20.1.1系统整体结构

    20.1.2系统流程

    20.2运行环境

    20.2.1Python环境

    20.2.2TensorFlow环境

    20.2.3OpenCV-Python环境

    20.3模块实现

    20.3.1设置直方图

    20.3.2载入手势图片

    20.3.3模型训练及保存

    20.4系统测试

    20.4.1测试准确率

    20.4.2测试效果


    "融汇科研与教学经验,案例可二次开发利用!阿里巴巴|字节跳动|讯飞智元|腾讯|百度|微软
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