江南·体育(JN SPORTS)官方网站本套织梦自适应模板采用流行的自适应结构写法移动端更易获取排名dedecms工衣服装定制织梦网站模板也可用于一般企业站模板页面包括首页模板、图片列表、新闻列表、签证、单页、联系我们、在线留言、文章页。
适用于工厂工衣、学生文化衫、企业制服、工作服定制类企业网站,有也适合作为其他类型的产品展示网站。自带最新的手机移动端,同一个后台,数据即时同步,简单适用!原创设计、手工书写 DIV+CSS,完美兼容 IE9+、Firefox、Chrome、360 浏览器等主流浏览器;页面简洁简单,容易管理,DEDE 内核都可以使用;附带测试数据!网站特点1: 织梦最新内核开发的模板,该模板属于服装,职业服饰,面料类使用;2: 页面简洁简单,容易管理,DEDE内核都可以使用;附带测试数据!3: DIV+CSS,支持自
的一套HTML5模板,本模板基于织梦程序二次开发,高端大气江南·体育(JN SPORTS)官方网站,效果酷炫;采用HTML5+CSS3
,交互性很强。整站代码精简,加速响应,优化很多细节,对搜索引擎(SEO)友好,使该模板更实用而美观。 兼容IE10+、Firefox、Chrome、360浏览器等主流浏览器;页面简洁,容易管理,附带整站测试数据! 下载地址:模板特点: 1、该模
生物制药、化学研究、科学实验单位网站织梦模板,这款模板采用织梦内核开发的模板,使用范围广,不仅仅局限于一类型的企业,生物科技、化学科研类的网站都可以用该模板。你只需要把图片和文章内容换成你的即可,颜色都可以修改,改完让你耳目一新的感觉!布局规整,利于用户体验,手工书写DIV+CSS,代码精简。移动和PC端同一个后台,数据即时同步,简单实用。本套模板为UTF8需要GBK可在本站查看编码转换教程。 模板特点: 1、该模板代码干净整洁; 2、相当简洁大气高端,模板简单,全部已数据调用,只需后台修改栏目名称即可 3
类网站使用,本模板基于织梦程序二次开发,高端大气,效果酷炫;采用HTML5+CSS3
,交互性很强。整站代码精简,加速响应,优化很多细节,对搜索引擎(SEO)友好,使该模板更实用而美观。 运行环境:整站程序采用PHP+MYSQL架构,内核使用的是织梦Dedecms5.7 源码语言:UTF-8 下载地址:
子比主题ACG美化插件[全开源] 不要改人家原作者版权,不要用于违法乱纪
vgg模型-图像分类算法对大米体型识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip
vgg模型_图像分类算法对大米体型识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的江南·体育(JN SPORTS)官方网站,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下
shufflenet模型-通过CNN卷积神经网络的手势数字识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip
shufflenet模型_通过CNN卷积神经网络的手势数字识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.
Python优秀项目 基于Flask+sklearn实现的数据挖掘可视化系统源码+部署文档+全部数据资料.zip
CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 Python优秀项目 基于Flask+sklearn实现的数据挖掘可视化系统源码+部署文档+全部数据资料.zip 1、代码压缩包内容 代码的项目文件 部署文档文件 2、代码运行版本 python3.7或者3.7以上的版本;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细) 3、运行操作步骤 步骤一:将代码的项目目录使用IDEA打开(IDEA要配置好python环境) 步骤二:根据部署文档或运行提示安装项目所需的库 步骤三:IDEA点击运行,等待程序服务启动完成 4、python资讯 如需要其他python项目的定制服务,可后台私信博主(注明你的项目需求) 4.1 python或人工智能项目辅导 4.2 python或人工智能程序定制 4.3 python科研合作 Django、Flask、Pytorch、Scrapy、PyQt、爬虫、可视化、大数据、推荐系统、人工智能、大模型
uTorrent 是一个 BT 下载客户端。功能全面,甚至在有些方面(如计划流量功能)更胜其他 BT 下载工具,经测试并不输给号称 “内网之王” 的 Bitcomet,但对系统资源的占用却小很多,软件无需安装或解压,直接下载运行即可。界面简洁大方。
alexnet模型-通过CNN训练识别番茄叶病虫害-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip
alexnet模型_通过CNN训练识别番茄叶病虫害-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的江南·体育(JN SPORTS)官方网站,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数
resnet模型-基于人工智能的卷积网络训练识别书籍封面-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip
resnet模型_基于人工智能的卷积网络训练识别书籍封面-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,
vgg模型-图像分类算法对图片中苹果数量是多是少分类识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip
vgg模型_图像分类算法对图片中苹果数量是多是少分类识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,
模式,它提供了一个接口来创建一系列相关或相互依赖的对象,而无需指定其具体类。在服装工厂的场景中,我们可以使用抽象工厂模式来创建不同类型的服装。 首先,我们需要定义一个抽象工厂接口,该接口包含了创建不同类型服装的方法: ```java public interface ClothingFactory { Shirt createShirt(); Pants createPants(); } ``` 然后,我们实现具体的服装工厂类,例如 NikeFactory 和 AdidasFactory,它们都实现了 ClothingFactory 接口,并分别实现了创建不同品牌的衬衫和裤子的方法。 ```java public class NikeFactory implements ClothingFactory { @Override public Shirt createShirt() { return new NikeShirt(); } @Override public Pants createPants() { return new NikePants(); } } public class AdidasFactory implements ClothingFactory { @Override public Shirt createShirt() { return new AdidasShirt(); } @Override public Pants createPants() { return new AdidasPants(); } } ``` 在具体的衬衫和裤子类中,我们可以根据需要添加更多属性和方法。 ```java public interface Shirt { void showInfo(); } public class NikeShirt implements Shirt { @Override public void showInfo() { System.out.println(This is a Nike shirt.); } } public class AdidasShirt implements Shirt { @Override public void showInfo() { System.out.println(This is an Adidas shirt.); } } public interface Pants { void showInfo(); } public class NikePants implements Pants { @Override public void showInfo() { System.out.println(This is a Nike pants.); } } public class AdidasPants implements Pants { @Override public void showInfo() { System.out.println(This is an Adidas pants.); } } ``` 使用抽象工厂模式,我们可以通过创建具体的工厂对象来获取需要的服装,并使用相同的方式调用它们的方法。 ```java public class Main { public static void main(String[] args) { ClothingFactory nikeFactory = new NikeFactory(); ClothingFactory adidasFactory = new AdidasFactory(); Shirt nikeShirt = nikeFactory.createShirt(); Shirt adidasShirt = adidasFactory.createShirt(); Pants nikePants = nikeFactory.createPants(); Pants adidasPants = adidasFactory.createPants(); nikeShirt.showInfo(); adidasShirt.showInfo(); nikePants.showInfo(); adidasPants.showInfo(); } } ``` 输出结果: ``` This is a Nike shirt. This is an Adidas shirt. This is a Nike pants. This is an Adidas pants. ```