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《人工智能导论》期末项目

花匠小妙招
2024-08-09 20:25

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Linux运维全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上运维知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024b （备注运维）

正文

为了训练和评估花卉识别模型，需要收集包含花卉图像和相应类别标签的数据集

花卉图像数据集：
- 在收集花卉图像数据时，可以使用多种方法：
- 从公开的数据集中获取：存在一些公开的花卉图像数据集，如Oxford 102花卉数据集、Flower-17数据集等。可以下载并使用这些数据集作为训练和评估数据。
- 自行采集：可以使用相机或手机拍摄花卉图像。可以在不同地点、不同角度和不同光照条件下拍摄花卉图像，以获得更多样化的数据。
- 数据众包：通过在线平台或应用程序，委托人们拍摄并上传花卉图像，以扩充数据集。类别标签：
- 对每个花卉图像，需要有相应的类别标签，指示图像属于哪种花卉。
- 如果使用公开数据集，通常会提供预定义的类别标签。
- 如果自行采集数据，可以手动标记每个图像的类别。数据集划分：
- 将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、调优和评估。
- 常见的划分方式是将数据集按比例划分为训练集