在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。 数据集 由于数据集的性质，我们无法从一些数据集的网站(如Kaggle等)获得所有图像。...但是我们找到了一个专门抓取这种类型图片的github库，所以我们可以直接使用。clone项目后可以运行下面的代码来创建文件夹，并将每个图像下载到其特定的文件夹中。...Md5为每个图像创建一个唯一的哈希值，如果哈希值重复(重复图像)，那么我们将重复图片添加到一个列表中，稍后进行删除。...imagenet',include_top=False 然后冻结前面的层： for layer in vgg.layers: layer.trainable = False 最后我们加入自己的分类头
我们可以在 Discourse 上为分类添加图片。进入分类编辑界面，然后选择 Image 标签。在 Images 标签下，上传分类需要的图片。...图片大小图片的大小是 Discourse 进行控制的，高度为 150 PX 像素。如果上传的图片大于 150 px 的高度像素，那么 Discourse 将会把图片压缩到 150PX 像素。...如果上传的图片小于这个像素，那么图片将会进行拉伸。为了图片有更好的效果，建议使用高度大于 150px 像素的图片。
软件测试分类 目录 1、是否关注源代码 2、基于测试的不同阶段 3、是否运行被测程序划分 4、是否自动化 5、测试中关注的重点 6、更多 1、是否关注源代码 黑盒测试 - 不关注代码逻辑，...只关注输入输出 白盒测试 - 看代码的具体实现逻辑 灰盒测试 - 既关注输入输出，也关注代码 2、基于测试的不同阶段 单元测试 - 在底层进行的测试，又称模块测试（module testing）对软件中最小可测单元进行检查和验证...重点测试不同模块的接口部分 系统测试 - 将整个软件系统看成一个整体进行测试，有可能同时覆盖软件和硬件侧面。测试依据软件需求说明书 验收测试 - 用户检验产品是否满足预期。α测试：内测版本，bug多。...3、是否运行被测程序划分 静态测试 - 不执行被测试的软件，类似于汽车检查。...性能测试 - 对软件性能进行测试，常用的性能测试指标包括：响应时间、并发用户/并发、内存占用、CPU占用等 安全测试 - 针对系统可能存在的安全漏洞进行测试，比如敏感数据是否加密 6、更多 冒烟测试
本篇博文属于对软件测试领域的科普篇，关于软件测试领域，名词颇多，发现有许多测试新手混淆概念，甚至有不少招聘要求中对各种软件测试相关的名词乱用，所以，这里汇总测试相关的名词，也许能理清你对各种名词的概念...单元测试：单元测试是对软件中的基本组成单位进行的测试。目的是检验软件基本组成单位的正确性。 集成测试：集成测试是在软件系统集成过程中所进行的测试。目的是检查软件单位之间的接口是否正确。...系统测试：系统测试是对已经集成好的软件系统进行彻底的测试，以验证软件系统的正确性和性能等是否满足其规约所指定的要求。 验收测试：验收测试是部署软件之前的最后一个测试操作。...验收测试的目的是确保软件准备就绪，向软件购买都展示该软件系统满足其用户的需求。 单元测试阶段： 模块接口测试 通过所测模块的数据流进行测试。...性能测试分类之我见：http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2012/06/09/2543274.html 手工测试与自动化测试
前言 软件测试是指使用人工或者自动的手段来运行或测定某个软件产品系统的过程，其目的是在于检验是否满足规定的需求或者弄清预期的结果与实际结果的区别。本文主要描述软件测试的类型。...验收测试：验收测试是部署软件之前的最后一个测试环节。 2、白盒测试、黑盒测试、灰盒测试 黑盒测试：黑盒测试只关心软件的输入数据和输出结果。...性能测试：表明软件系统或构件对于其及时性要求的符合程度，性能测试分为验收性能测试、负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、可靠性测试、失败恢复测试。...5、冒烟测试、回归测试、随机测试、安全测试 冒烟测试：软件测试前，预热验证一下软件的基本功能是否实现。 回归测试：是指开发修复bug后的功能进行检查。 随机测试：是指随机输入测试数据进行检查。
作者：perryprli 腾讯WXG工程师 |导语 iFeedback智能分类系统，提供了基于BERT模型分类和基于规则分类两种模式，通过对海量用户反馈进行快速自动化分类/打标签，提高了问题跟进和反馈分析处理的效率...因此，我们提供了反馈智能分类功能，用户可以采用基于BERT模型或者基于规则的方法，对反馈进行快速分类，提高反馈分类和问题跟进的效率。...2 原理 iFeedback智能分类主要采用基于模型分类和基于规则分类两种模式，分别适用于不同的业务场景。用户可以根据自身的业务需求选择合适的分类模式。下面首先介绍基于模型分类的方法。 1....反馈是否包含图片 2.2 应用场景 下面介绍一些应用场景和落地效果。 反馈分发 在某个业务中，通过设置自定义条件，根据路径分配不同的反馈给各个产品负责人，并且每天发送日报邮件给责任人。 ?...但是，其优点也是显而易见的： 高效，配置完规则立即生效； 直观，可解释性强 适用于业务相关、定制化的场景 用户学习成本较低 3 总结与展望 我们构建了iFeedback智能分类系统，并提供了基于BERT
： 给媒体创建个分类：「图片集」 图片分类限制为二级，够用就好。...图片分类 安装好插件之后，就可以在 WordPress 后台「媒体」菜单下下看到「图片集」的子菜单了： 点击进去就可以创建图片分类了： 需要强调的是，我把图片分类强制为最多2级，所以在选择父级图片集的时候...设置图片分类 可以通过两种方式设置图片分类，在「媒体库」页面列表模式下，点击单个图片下的「设置分类」按钮： 也可以选择一组图片，然后点击「批量操作」下的「设置分类」操作： 这两个点击之后，都会弹出一个分类设置框...： 因为图片集分类模式限制为二级，而 WordPress 进行分类筛选的时候，点击父分类也是可以获取其子分类下的图片，所以在设置分类的时候，我做了一些优化，如果父分类有子分类的时候，则只能勾选子分类。...通过分类筛选图片 给图片设置好分类之后，就可以通过分类筛选图片了。
计算机的软件系统由系统软件与应用软件组成。...----应用软件应用软件是指用户利用电脑及其提供的系统软件为解决各种实际问题而编制的电脑程序。...应用软件是面向应用领域、面向用户的软件，它主要包括科学计算软件包、字处理软件、辅助软件、辅助工程软件、图形软件、工具软件等。如：OFFICE、WPS、Photoshop等。...----通用软件和专用软件专业软件和通用软件的区别为：适用人群不同、侧重点不同、获取方式不同。一、适用人群不同1、专业软件：专业软件的适用人群为领域专业性人员，非专业性人员一般不使用。...2、通用软件：通用软件的侧重点是全面和使用简洁，相较于专业软件更容易被用户使用。三、获取方式不同1、专业软件：专业软件的获取方式主要是去专业官方网站获取，大部分为收费性软件。
a Real-world Dataset for X-Ray Waste Inspection (CVPR2022 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 研究者表示，这一工作有望让大规模的智能垃圾分类检查成为可能...，提升垃圾分类回收的效率，减少环境污染。...垃圾分类的的检查工作是其中的重要一环，只有正确的分类才能提升回收效率和避免环境污染。传统的分类检查方法依赖于人工的翻阅。而现有的图像检查方法也需要打开垃圾袋并且把垃圾摊开。...一、基于 X 光图片的实例分割垃圾数据集 WIXRay (Waste Item X- Ray) 此前有关垃圾分类的数据集均为稀疏的、无遮挡的 RGB 图片，这些数据的识别效率低，实际操作难度大。...光图片的、实例级别的垃圾分割数据集 (WIXRay)； 针对 X 光垃圾图片遮挡严重、有穿透效果的特点进行了改进。
SwinTransformer这个backbone结构表达能力非常强，同时适用性广泛，可适用于图片分类，分割，检测等多种任务，而且结构设计和实验工作都做得比较touch，所以被评为了2021年的ICCV...下面的范例我们微调 timm库中的 SwinTransformer模型来 做一个猫狗图片分类任务。...0.11809349805116653, 'eggnog': 0.06144588068127632, 'tray': 0.03965265676379204} 识别出来的主要是 espresso(蒸馏咖啡)，cup 啥的，跟图片差不多
基于上述问题，本推文提供智能化垃圾分类机器人（初步方案），辅助人们进行垃圾分类，从而提高资源利用率。...——垃圾分类的囧境 智能垃圾分类策略 2 中国从上世纪就开始实施垃圾分类策略，2000年住建部也确定了北京、上海、厦门、广州等作为全国第一批垃圾分类试点城市，但是将近20年过去，由于多种原因试点城市的垃圾分类成效仍然不尽人意...随着技术的发展，近些年来人工智能的兴起，具有视觉以及听觉的智能机器人在生活中具有越来越广泛的应用，本部分提供智能机器人在垃圾分类中的应用方案。...垃圾分类具有多种策略，其中基本的方法有：1、利用材料基本性质进行分类（类似于高中化学课中杂质去除方式）（风吹法、沉降法等）；2、利用人工智能的方式，使机器模仿人类垃圾分类的方式，通过自学习提高垃圾分类的准确率...现有技术积累 3 智能化垃圾分类机器人的研发需要多方面的技术支撑，灵感来源于建筑垃圾分类的基本方法（郑州大学），近些年来在相关方向具有相关经验积累，主要为： 1、机构、结构设计方案：相关项目有并联机构设计
构建一个字母ABC的手写识别网络, 要求给出算法误差收敛曲线，所给程序要有图片导入接口。 其中A，B，C都代表label，三个文件夹存在具体的图片。只要是这样类型的，直接套下面模板。.../data 100%|██████████| 600/600 [00:03<00:00, 183.15it/s] (600, 128, 128, 3) # 查看图片 plt.figure
如果有心观察过超市生鲜区越来约普及的、类似工作原理的智能电子秤，就会发现其准确率确实是差强人意。...至此，我们已经对如何解决我们遇到的难题有了很清晰的思路，概括起来就是把敏感图片当作待检索的图片，并使用需扫描的图片作为query图片去检索出敏感图片库中的图片，召回使用度量学习的方法训练的全局特征，而后使用几何验证来保证正确率...(*局限性：我们收集的图片中证件、票据等主体普遍占据图片面积的30%以上，超过半数整张图片就是证件或票据。虽然如此，我们认为这也比较符合敏感图片的特点。)...在用九智汇分类分级平台，我们也已经集成了所有前文中提到的功能，让用户可以开箱即用。...通过对图片检索技术的创造性应用，以及对证件、票据类敏感图片的二维特性的洞察，我们解决了敏感图片识别中类别不确定、准确率要求高等难点，在无需频繁更新或添加模型的情况下，使用一套稳定的方案，完成敏感图片识别的任务
生活垃圾的分类和处理可以有效地增加垃圾处理的效率，也因此成为社会关注的热点。然而，对垃圾分类的知识普及以及工作落实一直以来都是一个难题。...本次活动将以垃圾分类为主题，结合人工智能、大数据、计算机视觉技术，实现生活垃圾的智慧分拣。 02 数据分拣 本次比赛将提供10,000张垃圾图片，其中8000张用于训练集，1,000张用于测试集。...其中，每张图片中的垃圾都属于纸类、塑料、金属、玻璃、厨余、电池这六类垃圾中的一类。 数据文件： train.zip，训练集，包括7831张垃圾图片。...参考上面的操作，可以对数据集每类图片进行可视化： 04 赛题建模 由于赛题任务是一个非常典型的图像分类任务，所以可以直接使用CNN模型训练的过程来完成。...在构建模型并进行训练之前，非常建议将训练集图片提前进行缩放，这样加快图片的读取速度，也可以加快模型的训练速度。
实践项目 功能： 水果图片分类——构建一个分类模型，对水果图片进行分类。...数据来源： https://www.kaggle.com/moltean/fruits 总共55244张100x100的图片，和81个分类（水果种类） 按照4：1的比例分为训练集和测试集 解决方案：...构建一个基于深度学习的多分类模型。...训练的模型对随机下载的图片分类不太好，也就是通用性不太好。 Fruits360 图像集中所有的样本都是白色背景，与我们实际测试环境有差别。后续的训练中要考虑这方面带来的影响。...Weon分享图片中水果的分类的代码； 以及在学习上一路陪伴的小伙伴们。 最后，祝大家在机器学习的道路上越来越开心！
参考链接： 人工智能的类型 前言： 刚上大学的时候，每每学习一个新的课程，总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现，学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。...回归预测 & 分类预测 再再说白了，现在人工智能所完成的很多工作，就是通过数据分析做出最合理的预测，由预测的输出类型，可以分为： 回归预测、分类预测、聚类预测 >> 回归预测：预测数据为连续性数据。...比如：预测第二天的股价是多少（契合国情，可能应该预测跌多少） >> 分类预测：预测数据为类别型数据，并且类别已知。定性输出，定性输出。...（以上定义来自百度百科） 监督学习&无监督学习 >> 监督学习 给程序一堆打好标签的数据，比如：有1000张猫的图片（“猫”作为这些图片的标签），和1000张没猫的图片（“没猫”作为这些图片的标签...通过输入这2000张图片作为程序的训练数据，从而让程序学会识别图片中有无猫，这一过程称为“监督学习” >> 无监督学习 不需要任何带标签的训练样本，而需要直接对数据进行建模。
垃圾分类智能分析系统应用python+yolov7网络模型深度学习识别技术，垃圾分类智能分析系统自动识别违规投放行为并现场进行语音提示实时预警。...垃圾分类智能分析系统如垃圾满溢抓拍预警、人脸识别、工服识别、厨余垃圾混投未破袋识别预警、垃圾落地识别预警、人来扔垃圾语音提醒等。...我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv7来进行垃圾分类识别检测。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。...YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。...图片
图片分类是机器学习中的一项常见任务。notMNIST是这样的一个数据集：图片共分为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J十类，宽高都是28个像素，样式各异、姿态万千。...下图中的图片虽然都属于A类，但外观差异非常之大，因此比MNIST（手写数字图片）数据集的分类任务难度更大。 ?...下面我们来训练一个逻辑回归模型，用于对notMNIST数据集的图片分类，使用Python2.7实现。 准备工作 加载需要的包，如numpy、os、sys、sklearn等。...整理数据 接下来用ndimage包读入训练集和测试集中，每个分类下的全部图片，将每一张图片转换为28*28的numpy array，其中的每一个值为归一化之后的像素值。...这样每个分类下的全部图片就变成了一个(image_number, 28, 28)的3D array，image_number为该分类下的图片数量。
Caffe 图片分类流程 1....RESIZE=false ## 修改为 true，将图片尺寸统一为 256x256 if $RESIZE; then RESIZE_HEIGHT=256 RESIZE_WIDTH=256 else...图片测试 利用 deploy.prototxt 和训练得到的 caffemodel 进行图片分类测试，其 python 脚本如下： # coding=utf-8 import numpy as np import...caffe img = '/path/to/test.jpg' classes = '/class/names/define' # 分类的类别名 model_def = '/path/to/deploy.prototxt...('data',im) # 测试图片预处理，并载入到blob out = net.forward() prob = net.blobs['Softmax1'].data[0].flatten() #
集群软件的分类 在现在存储环境中，集群软件是一个很重要的模块。...然而，很多人不清楚集群软件的分类，不知道oracle的RAC，IBM的HACMP，Symantec 的VCS和EMC的AutoStart，甚至一些用户写的脚本，分别属于哪一类，它们之间有什么相同和不同的地方...： 一般来讲，集群软件根据侧重的方向和试图解决的问题，分为三大类：高性能集群（High performance cluster，HPC）、负载均衡集群（Load balance cluster...有些软件可能夸口说它包含了超出单类型的功能，既可以做负载均衡集群，也可以做高可用性集群。姑且先不说该软件设计的侧重在哪里，但是用户到底需要什么要的集群呢？是负载均衡呢还是高可用性呢？...现在，我们可以很容易知道现在市场上主流的集群软件的类型，oracle的RAC是多台单机同时访问的，完成不同用户的不同的数据库读写任务，所以它算是负载均衡集群；IBM的HACMP，从名字中就可以看出它是一个高可用性集群
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