非常简单的来鸟问题(50分)

lm198088hxy 2002-05-08 08:30:44

我安装了j2sdk1.4.0在c盘,我用记事本编一个程序名为helloJava.Java,保存在c:\>j2sdk1.4.0\bin中.然后,我在dos
c:\>j2sdk1.4.0\bin>javac -g helloJava.Java.他说我的源程序无效invalid.
在Autoexecd.bat配置过,为
path=c:\windows;c:\j2sdk1.4.0\bin
set classpath=,C:\j2sdk1.4.0\lib\tools.jar
why?

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gxj0637 2002-05-08

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set classpath=.;C:\j2sdk1.4.0\lib\tools.jar;C:\j2sdk1.4.0\lib\dt.jar

knight_qmh 2002-05-08

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保存为helloJava.java

alphazhao 2002-05-08

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classpath环境变量都要改正,加上当前目录.;
classpath=.;C:\j2sdk1.4.0\lib\tools.jar;……（lib目录下的其它.jar文件最好也放进来）

一、前期工作本文将采用ResNet-50实现鸟类图片的识别分类我的环境：语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2 往期精彩内容：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天深度学习100例-卷积神经网络（CNN）彩色图片分类 | 第2天深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类 | 第3天深度学习100例-卷积神经网络（CNN）花朵识别 | 第4天深度学习100例-卷积神

本项目将采用深度学习的方法，搭建一个鸟类分类识别的训练和测试项目，实现一个简单的鸟类图像分类识别系统。项目收集了26种鸟类品种Bird-Dataset26，约有20000+图片数据；在鸟类数据集Bird-Dataset26上，基于ResNet18的鸟类分类识别，训练集的Accuracy在98%左右，测试集的Accuracy在95%左右，骨干网络，可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3，mobilenet_v2等常用模型。模型input size。

Pytorch图像分类从零开始——小型数据集鸟的分类问题你好！本篇博客主要是针对基于Pytorch深度学习刚入门的朋友，本文基于六种鸟类的分类问题，以小数据集为例，带领读者从总体上了解一个从零开始的图像分类问题，陆续会写一些具体的问题，如本人在跑这个小项目中遇到的所有问题以及解决方法，重点在于带领读者掌握图像分类这一基本问题中数据集的分割、读取、封装的基本思想，接着会详细的介绍构建的模型，以及针对小数据集而使用的k折交叉验证的方法，还有使用到的网络，损失函数，优化器，等涉及到图像分类问题的所有的基本内容

概述本文记录了笔者如何借助PyTorch对飞机和鸟进行简单的分类。撰写本文时，笔者还是PyTorch的初学者，如有错误请各位不吝赐教。参考文献：Deep Learning with PyTorch 项目环境为了方便学习和演示项目，笔者使用的是Jupyter Notebook来编写代码。数据说明项目使用的是计算机视觉的经典数据集CIFAR-10. CIFAR-10包含了属于10个类别的60,000个32x32的RGB图像，每个图像都已经被标注好类别。 CLASS LABEL ai

Pytorch实现鸟类品种分类识别，鸟类识别(含训练代码和鸟类数据集)，鸟类数据集，鸟类识别，鸟类种类识别

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