其实，网上有很多很多免费的 API 接口可以直接拿来用的，而且各种类型的数据应有尽有，有了它们，我们就不用费尽心思自己搭建 API 了。 接下来就来给大家介绍一个库，里面收集了各种公开的数据接口。...一般来说，我们可以选择 Auth 为 No，HTTPS 为 Yes、CORS 为 Yes 的，即使用 API 不需要 key，同时支持 HTTPS，而且支持跨域，这样在网页中我们就可以自由调用了。...实例演示 Dogs API 就是其中一个，网址为 https://dog.ceo/dog-api/ 打开之后我们可以看到一个介绍网站，同时这里有一个 Fetch 按钮，我们点一下就可以获得一张随机的狗狗图片...其 API 地址就是 https://dog.ceo/api/breeds/image/random，我们也可以直接用浏览器打开，结果如下： 可以看到返回结果是 JSON 格式，我们对其进行简单解析就可以提取里面的...另外回到网站本身，它还提供了相关文档介绍所有接口的用法：https://dog.ceo/dog-api/documentation/ 比如这里有列出所有狗的品种、根据品种返回狗的照片、随机狗的照片等等
上面的测试 API 是我从public-apis找的。public-apis是 GitHub 上一个收集各种开放 API 的仓库。本文后面部分的 API 也来自于这个仓库。...从https://dog.ceo我们可以获取各种和狗相关的信息，上面请求的路径/api/breeds/image/random将返回一个随机品种的狗的图片。...感兴趣自己在浏览器中打开返回的 URL，我获取的图片如下： ? 插件 gentleman中的特性很多都是通过插件来实现的。gentleman内置了很多常用的插件。...区别在于cli.Use()调用之后，所有通过该cli创建的请求对象都使用该插件，req.Use()只对该请求生效，在本例中使用req.Use(body.JSON(data))也是可以的。...https://api.thecatapi.com，这个 API 可以获取猫的品种信息，支持返回全部品种，搜索，分页等操作。
下载和提取的数据集是一组文件夹，其中包含单独文件中的图像和注释。TensorFlow有一个数据集API，它使用TF记录数据格式可以更好地工作。...它的工作原理是将所有的训练示例和它们的注释放在一个文件中，其中所有的例子都存储为protobuf序列化格式。...在使用最小磁盘I / O操作和内存需求的训练过程中，TensorFlow数据集API可以有效地使用这种数据格式，并加载尽可能多的示例。...src/inference/classify.py脚本可以将存储在文件系统上或者可用的狗的图像归类为HTTP资源。在幕后，它加载冻结图形并将图像输入其中。...如果你认为自己是一个爱狗的人，你可以继续问问你的模型下图中的狗是什么品种:)在我的情况下，我得到了以下答案: 迷你品犬 结论 正如我们所看到的那样，即使没有足够的训练图像和/或计算资源，如果你可以使用预训练的深层神经网络和现代机器学习库
接下来我们导入一下import axios from 'axios'接下来我们想要通过一个可以随机生成狗的api去完成这个案例，通过点击button去生成不同的狗 <div class...button都会生成一只狗我们也可以加个异常try{ let result = await axios.get('https://dog.ceo/api/breed/pembroke/images...在Vue 3中，Hooks是函数，它们返回可以在组件的setup()函数内部使用的对象。这些对象包含了组件的逻辑，如状态、方法等。...通过使用Hooks，我们可以将组件的逻辑拆分成更小的、可复用的函数，这有助于我们更好地组织代码，提高代码的可读性和可维护性使用hookshooks可以将我们的数据和方法放在一块，避免了数据和方法分家的情况接下来我们创建一个...总结Vue 3中的Composition API和Hooks为我们提供了一种全新的方式来组织和共享组件逻辑。
最近，一位印度小哥搭建了一个CNN模型，专门对狗的品种进行分类！ 识别到人脸怎么办呢？它会告诉我们与此人最相似的狗狗品种。 该模型使用的狗数据集和人体数据集来自Kaggle。...具体步骤分为七步： 第 1 步：检测人类 第 2 步：检测狗 第 3 步：创建一个CNN 来对狗品种进行分类 第 4 步：使用 CNN 对狗品种进行分类（使用迁移学习） 第 5 步：创建一个CNN来对狗品种进行分类...第3步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类 现在有了在图像中检测人类和狗的功能，必须设计出一种从图像中预测品种的方法。...研究人员尝试创建了自己的卷积神经网络和训练狗的数据集，如下： 狗品种分类器 CNN 研究者在最初的几个层中使用了Conv2D和MaxPooling的组合，然后是GlobalAveragePooling2D...它产生了81.2%的准确度和大约84%的精度。 第6步 最终算法 将人脸检测器、狗检测器和狗品种分类器整合到一个算法中。 然后就可以拍摄图像并预测狗的品种啦！
「狗的性格和行为是由许多基因以及它们的生活经历塑造的，这使得它们很难通过繁殖来选择特征。」Kathleen表示。...现代狗的品种是最近的发明，其定义是符合身体的理想和血统的纯正。 狗的行为遗传学主要集中在现代犬种，它们是独立的亚群，具有独特的生理和行为特征。...研究通过调查18385只纯种和混种狗、2155只不同基因狗的主人，来询问关于狗品种的行为特征。 有了足够大的样本量，全基因组关联研究就是学习遗传学的一个非常强大的工具。...在血统多样化的队列中，归于现代品种的行为特征是多基因的，受环境影响的，并在所有品种中表现出最不同。...而被认为是现代品种特征的行为却是来自于数千年的多基因适应，这比品种的形成要早，现代品种主要以审美特征来区分。 为何通过狗来研究遗传？ 这个研究还证明了，狗是用来研究遗传复杂性的一个天然系统。
我们所希望的是，该网络能够从数据中提取并学习到最有意义的特征，并将其压缩成一个数组，来创建一个有意义的映射。...为了能更直观地理解这一过程，想象一下如何使用 small vector 来描述狗的品种，使得相似的狗具有更接近的向量。你可能会用一个数字来编码狗的毛色、狗的大小、毛的长度等等。...正如前面狗的品种分类问题一样，它为一只新品种的狗编码其特征向量，并将其存储到特征空间。此外，FaceID 能够自适应用户的面部变化，如一些突兀的变化（眼镜、帽子和化妆）和一些轻微的变化（面部毛发）。...我们从注册阶段开始，在数据集中采集同一个人的人脸照片，并模拟整个注册阶段。 随后该设备将计算当前每个人脸姿势的嵌入，并将其存储在本地。...▌结论 在这篇文章中，从概念到实验验证，展示了如何基于人脸嵌入和暹罗卷积神经网络来实现FaceID 的解锁机制。 所有相关 Python 代码都在这里，收好不谢！
所有领先的科技巨头和有前途的初创公司都声称将通过提供易于使用的计算机视觉API来“民主化AI”。 哪一个是最好的?...进行测试 为了做到这一点，我将规范的meme分解成16个测试图像。然后使用工程师Gaurav Oberoi编写的开源代码来整合来自不同API的结果。...每个图像通过上面列出的六个API被推送，它们返回高置信标签作为其预测。Microsoft是例外，它返回两个标签和一个标题，而Cloudsight使用human-AI混合技术只返回一个标题。...谷歌是唯一一个成功识别松饼的API，并将其作为最可能的标签。 让我们来看看吉娃娃的例子。 同样，这些API做得相当好。所有的API都认为这张照片中是一只狗，尽管他们中的一些没有识别出正确的品种。...哪个计算机视觉API是最好的? 虽然我们不能完全确定哪一个API更好，但是通过使用这些搞笑的示例，可以观察它们的执行质量的差异。
类与实例 类用于创建用户定义的数据结构。类可以定义函数，函数可以利用实例中的数据执行一定的行为。 创建一个Dog类，该类存储有关单个狗的特征和行为信息。...这个看起来很有趣的字母和数字字符串是一个内存地址，用于指示Dog对象在计算机内存中的存储位置。...__init__()和.__str__() 称之为构造函数，因为它们以双下划线开头和结尾。你可以使用许多构造函数来自定义Python中的类。...狗公园的例子 假装你在狗公园里。公园里有许多不同品种的狗，它们都有各种各样的狗行为。 现在需要使用Python类对狗公园进行建模。...如果使用上一节中编写的Dog类（按名称和年龄来区分狗），则不能满足按品种来区分狗。
; console.log(hello); 最后我们使用 node 命令来执行该 js 代码。...例如，一条狗是一 个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。 类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。 方法：方法是类的操作的实现步骤。...("Runoob"); } } var obj = new Site(); obj.name(); 以上实例定义了一个类 Site，该类有一个方法 name()，该方法在终端上输出字符串 Runoob...); 执行以上 JavaScript 代码，输出结果如下: 相关信息 Runoob # 基本类型 # 原数据类型 JavaScript 中的数据类型，可分为两类： 1、原始数据类型（Primitive...2、引用数据类型（Reference Data Types），存储多个值、或复杂对象数据类型，比如 object 咱们介绍 5 种原始数据类型在 typeScript 中的应用 Boolean 布尔值
它们本就是React的功能组件。为了方便起见，我们将分别在每个文件的第一个标签中实现解决的方案. ....为此，我们使用了 useState React Hook 。此外，我们正在使用卡片来渲染它们，并为它们添加了另外一个状态，当没有其他需要迭代的状态时，这将会实现停止滚动条的功能。...数据的列表，也就是项目的列表，我们需要一个API来获取到数据并将它显示到我们的项目中，这里我将使用 DOG API 来获取到数据。...，这个API并不包括分页，仅仅只是10个随机的数据中有10条狗罢了。...所以，在使用的过程中，很有可能会有重复的“狗狗”。 加载初始数据 Ionic 提供了我们可以在应用程序中使用的多个生命周期事件，它不仅为标准组件库提供了这类事件，也同样为功能组件提供了类似事件。
计算机视觉和图像识别 API 如果你是一个机器学习工程师，那么在 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 任何一个框架中使用预训练的模型和权重进行实验或微调都是很简单的。...几乎所有领先的科技巨头和有潜力的初创公司都宣称要通过提供易于使用的计算机视觉 API 促进「AI 民主化」。 那其中哪一个才是最好的呢？...谷歌是唯一成功识别其为松饼的 API，它的松饼标签的信度最高。 接下来看一个吉娃娃的例子。 ? 再一次，这些 API 表现的很不错，它们都认出了这是一只狗，虽然有一些认错了品种。...在 ImageNet 的「松饼」类别中，松饼的品种（如粗麸皮、玉米等）在视觉上是可区分的，但许多实际上被误标为纸杯蛋糕或其他非松饼类的烘焙食品。 ?...欺骗 API 仅仅是因为好奇，我们尝试使用一些带「错觉」的图片来欺骗 API。例如使用同时包含吉娃娃和松饼的图片或类似狗形状的纸杯蛋糕图片来测试 API。
从人脸到数字的神经网络 一个孪生神经网络是由两个基本相同的神经网络组成，它们共享所有的权重。这种架构可以计算特定类型的数据之间的距离，例如图像。...从长远来看，网络将学会从数据中提取最有意义的特征，并将其压缩为数组，从而创建有意义的映射。要想直观地理解这一点，想象一下你是如何使用小矢量来描述狗品种的，让相似的狗有更接近的矢量。...（想象一下，正如前文所述，我们为新的狗品种写下它的矢量，然后将其存放在某处）。此外，FaceID 能够适应脸部的一些变化：突然变化（例如眼镜，帽子，化妆）和减慢变化（面部毛发）。...现在，让我们看看如何使用 Keras 在 Python 中实现它。 在 Keras 中实现 FaceID 对于所有机器学习项目来说，我们首先数据集。...使用 PCA 在嵌入空间中生成脸部数据簇。每个颜色代表一个不同的脸部（颜色是重复使用的） 验证！ 现在我们可以尝试使用这个模型来模拟一个常用的 FaceID 轮廓 : 首先，注册用户的脸部。
01.前言 我们希望编写一个简单的算法用来识别狗狗的品种，假设我们想知道这只狗是什么品种。 ? 算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种？...如果我们要构建一种预测狗的品种的算法一般会按照一下逻辑进行：所有图片、所有动物、所有的狗以及特定犬种进行。...因此如果我们已经找到可以正确识别狗的模型，只需要在其之上添加一层来预测狗的品种就可以了，那我们该 怎么操作呢？ 为了最大程度地利用转移学习，我们需要仔细考虑转移到模型中的“学习”。...从预先训练的模型中转移学习Keras是一个基于Python的深度学习库，已经为我们编译了多个训练好了的模型。在本练习中，我们将研究两种常见的预训练模型：VGG16和Resnet50。...但是，训练和验证集损失之间的差距更大，这意味着该模型可能会更多地拟合数据，即高方差。我们之前提出了一个全连接层来进行测试。但是，看到所有模型的差异都很大。
Node 中没有可用于修改的余地，这种修改的代价将会是巨大的。所以我们只能用回调或大量的 API 调用。 Node.js 非常棒，并将继续成为 JavaScript 世界中事实上的标准。...Deno 在其所有 API 和标准库中使用现代 ECMAScript 功能，而 Node.js 使用基于回调的标准库，并且没有计划对其进行升级。 Deno 通过权限提供了一个沙箱安全层。...要构建的API非常简单。我们的服务器将会在内存中存储带有名称和年龄的狗的列表。...我们想： 添加新狗 列出狗 获取特定狗的详细信息 从列表中删除一条狗 更新狗的年龄 我们将用 TypeScript 进行这些操作，当然你也可以用 JavaScript 编写 API —— 只需去掉类型就可以了...注意，我现在使用 const body = await request.body() 来获取 body 的内容，因为 name 和 age 的值是作为 JSON 传递的。
除了品种多样，不同品种的狗交配产下的后代，造成外观五花八门。 如今，狗已经成了我们生活中再熟悉不过的一部分。 你有没有想过，两只狗之间的相似度是多少？有没有办法快速区分这只汪和那只汪呢？...“我在其他机器学习框架中使用的几乎所有内容，都以某种形式在PaddlePaddle上提供。从速度上说，PaddlePaddle很快，虽然不是我用过最快的。...宠物狗图像嵌入 在Eric的模型中，他在SqueezeNet上堆叠了一个Siamese Network（孪生网络）来生成宠物狗图像嵌入。这些嵌入表示两张狗图片的相似程度。...你还可以添加和减去这些嵌入来查找与其相似或不相似的狗。...Eric使用斯坦福的一个宠物狗图像数据集训练SqueezeNet，然后在这个预训练模型的基础上，冻结前几层，并将最后几层替换为一个Siamese Network。
TypeScript 基础语法TypeScript 程序由以下几个部分组成：模块函数变量语句和表达式注释第一个 TypeScript 程序我们可以使用以下 TypeScript 程序来输出 "Hello...sourcemap 是一个存储源代码与编译代码对应位置映射的信息文件。8.--module noImplicitAny 在表达式和声明上有隐含的 any 类型时报错9....--watch 在监视模式下运行编译器。会监视输出文件，在它们改变时重新编译。...分号是可选的每行指令都是一段语句，你可以使用分号或不使用， 分号在 TypeScript 中是可选的，建议使用。...例如，一条狗是一个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。方法：方法是类的操作的实现步骤。
，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...该数据集包括大约7,400张图像 - 37种不同品种的猫和狗图像，每种200张图像。每个图像都有一个关联的注释文件，其中包括特定宠物在图像中所在的边界框坐标。...接下来，你将在GCS存储桶中添加该pet_label_map.pbtxt文件。这将我们将要检测的37个宠物品种中的每一个映射到整数，以便我们的模型可以以数字格式理解它们。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...现在，你的GCS存储桶中应该有24个文件。我们几乎准备好开展我们的训练工作，但我们需要一个方法来告诉ML Engine我们的数据和模型检查点的位置。
此时需要给出一个合理的拒识方式来判断 某张图像是否属于训练的10个品种。...下图显示了实验使用的三种特征，从左到右分别是原图(第一条狗的第71张图像)以及它对应的灰度图、LBP特征图、HOG特征图，得到的数据分别存储在数据结构gray,lbp和hog中，然后保存为mat格式的文件...2.4 开集测试的阈值选择 上面的结果使用的阈值是负样本中的采用欧式距离度量情况下得到的最大距离M和最小距离m的平均值(M+m)/2，实验过程中我只尝试了两种不同的阈值比较，一个是使用最大距离M(使用最小距离...从图中可以看出，后面4个品种的狗的脸部相似性比较高，观察发现这四种狗的毛发比较多，因为导致它们的HOG特征相似性比其他品种的狗要高一些。 ?...简言之，就是将狗脸图像的某种特征视为一个列向量，将同一个品种的狗的不同图像(视为狗的不同的表情)对应的列向量组合成一个矩阵，然后将不同品种的狗对应的矩阵组合成如下图所示的张量x。
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