使用步骤 1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址： 文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.

1.深度学习资料(猫狗数据集，代码，96准确率，ResNet网络实现)。 2.TensorFlow 教程以 Jupyter 笔记本格式编写而成。 3.您最好从用户友好的 Keras Sequential API 入手。您可以将各基础组件组合在一起来构建模型。 4.Keras 函数式 API 和子类化 API 提供了由运行定义的自定义和高级研究接口。您可以构建模型，然后编写前向传播和反向传播；还可以创建自定义层、激活函数和训练循环。 5.猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。 6.猫狗识别是计算机视觉和卷积神经网络的入门项目。通过这个项目，初学者（我这种）7.能够很好地理解图像数据的结构。 这个项目的整体流程如下： 数据读入 数据清理 将图片与label对应 图片尺寸归一化 划分验证集、训练集 数据扩增 数据训练、观察学习过程、计算本地cv分数 预测、提交 8.数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。

1、包含数据集 2527张图（可以调整为自己的数据集，程序不用大改，只需调整文件目录） 2、pytorch-resnet 训练准确率95% 3、可传图片预测 4、可调用电脑摄像头 调用模型预测垃圾分类 5、CPU/GPU都可以

自动摘要，就是从文章中自动抽取关键句。人类对关键句的理解通常是能够概括文章中心的句子，而机器只能模拟人类的理解，即拟定一个权重的评分标准，给每个句子打分，之后给出排名靠前的几个句子。基于 TextRank 的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘。 我们是要抽取关键句，因而是以句子为基本单位。使用 TextRank 提取摘要的整个过程如下： 预处理：将文本分割成句子 S1,S2,⋯,SmS1,S2,⋯,Sm，以句子为节点构建图。 计算句子相似度：对句子进行分词、取停用词等处理，以便于计算任意两个句子之间的相似度。将计算好的句子相似度作为两个句子构成的边的权值。 句子权重：根据公式，迭代传播权重计算各句子的得分。 抽取文摘句：得到的句子得分进行倒序排序，抽取重要度最高的 N 个句子作为候选文摘句。 形成文摘：根据字数或句子数要求，从候选文摘句中抽取句子组成文摘。

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人们很难识别来自不同国家的货币。该系统基于图像处理，使过程自动化和稳健。算法中使用了颜色和形状信息。

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