【澳门皇冠手机免费网址】鱼尾葵是什么?怎样识别短穗鱼尾葵?

  鱼尾葵是什么?它又叫孔雀椰子、假桄榔等,为棕榈科鱼尾葵属直立乔木,在原产地树高可达20米,北方容器栽培多为1~3米高小苗。根黄褐,灰褐,黄色至白色,外表半肉质,内为木质。根系凝而多,根冠白色。茎干挺拔直立,不分枝,通常单生,很少或不发生蘖芽。单叶轮状互生,叶长2~5米,奇数二回羽状全裂,裂片绿色革质,先端一片扇形,具不规则齿裂,中央一裂长于两侧,两侧裂片近菱形,很像鱼尾,故名鱼尾葵。裂片长15~30厘米,内侧边缘有粗齿,部分超过全长一半,对侧边缘延伸成一个长尾尖,叶脉明显。圆锥花序生于叶腋内,具长而下垂的分枝,佛焰苞3~5枚,花单性,同生于一个花序上,通常3朵聚生,中间一朵较小的为雌花,2朵大的为雄花,花黄色。果实小,圆球形,成熟时淡红色,内含种子1~2粒,罕见3粒。

先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短?

英短和美短哪个好?英短美短区别

2019-01-15 14:50:33by
呦呦英短美短区别有很多,从产地来看:英短美短产地不同,英短原产自英国,而美短原产自美国。现在这两种猫都是市面上比较受欢迎的品种,已经遍布世界各地。

英短美短区别有很多,从产地来看:英短美短产地不同,英短原产自英国,而美短原产自美国。现在这两种猫都是市面上比较受欢迎的品种,已经遍布世界各地。

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英短美短区别

从头部来看:英国短毛猫的头大而圆,面颊丰满,鼻短直,口吻结实有力,耳朵大小中等,顶端浑圆,两耳间距较宽,眼睛圆且大,两眼之间距离宽。美国短毛猫的头大,面颊丰满,下颚呈四角形,耳朵是中等大小,但根部不会太大,也不会太宽,耳尖呈圆形,耳部短毛。眼睛大,上眼睑是杏仁形,下眼睑是圆弧。下巴强壮有力。

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英短美短区别

从体型来看,英国短毛猫属中等到大型的身材,结构紧凑,强壮有力,后背平坦,并且有一个宽厚的胸。腿部由短到中等长度,强壮结实与身体成比例,前腿笔直。总的来看,英国短毛猫的身材呈圆形。美国短毛猫的身材一样结实有力,但后背平且直。从侧面看臀骨到尾根略有倾斜,从上面看,身体两侧成一对平行线,从后面看,四条腿很直并和爪面外沿成平行,美国短毛猫给人的整体感觉为方形的。

英短美短区别:从被毛来看,英国短毛猫的颜色有纯色、渐层色、烟色、斑纹、双色等等,其中以纯蓝色最为人所认识。不过需要注意的是,英短也有虎斑毛色的。美国短毛猫的颜色多达80以上,有虎斑渐变色、烟色、玳瑁色、毛尖色、玛瑙色、明艳的三色等等,银色虎斑是最为人熟悉的美国短毛猫的颜色。

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英短美短区别

综上所述,英短美短区别是英短相对更浑圆一些,脸部也更大更圆、四肢更粗壮、脖子更短,给人一种小胖子的感觉,但是美短则相对感觉消瘦了一些,并且会有一个尖下巴,头部上下长度比宽度略长一些,身体发育虽然没有英短那样粗壮,却比英短略长一些。

英短和美短的区别,你了解了吗?其实这两种猫咪性格都很好,都很适合公寓饲养。

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是否有这样的系统可以对大量的设备名词进行分类
因工作需要经常对企业的各种设备进行分类,
比如企业有联想电脑、dell电脑、微机、台式机、笔记本电脑、美的空调、爱普生打印机、格力空调、空调、办公桌椅、电视机、彩电、电视等,需要将联想电脑、DELL电脑、微机、台式机、笔记本等统一分类成台式电脑,
而美的空调、格力空调、空调等统一分成空调,
某某的电视机、彩电、电视等统一成“电视机”,如此等等。主要的问题是类别很多,且对应的名称有各种各样的叫法。塔子里的高手们,有没有这样一个系统实现自动的分类,并有较高的准确率?如何实现这个系统?

果手动去输入证件信息,速度非常慢,且用户体验非常差,效率非常低。为了提高在移动终端上输入证件信息的速度和准确性,易泊时代开发证件识别SDK,以满足各行业应用需求,给用户带来更好的体验。行驶证OCR识别是基于OCR技术,融合图像处理等多种前沿技术研发出的图文自动识别技术。移动端证件OCR识别可通过手机摄像头“扫一扫”,实现证件信息的自动提取和录入。

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第一张暹罗

身份证识别

  短穗鱼尾葵,花卉苗木市场也称鱼尾葵,又称丛鱼尾葵、丛生孔雀椰子、酒椰子。为棕榈科鱼尾葵属灌木状常绿乔木,高5~8米,北方容器栽培常用1~3米高丛生植株,即为此种,但也有单株栽培提供。根多而粗壮,黄色或褐黄色,根冠白色,内部木质或半木质。丛生状树干高度因基部发生的蘖生幼株的年代不同而有高有矮,先发生的分蘖高,随后发生的则较矮。蘖生幼株发生在茎基部主干上,并多在地表上,中上部不发生,呈无分枝状态。多年生树干基部向上,叶柄残留的纤维质物(棕皮)因风雨浸蚀或某种机械损伤会产生脱落,露出明显的茎节。单叶轮状互生集中在树干先端,长可达3米,奇数二回羽状全裂,裂片淡绿色,革质较薄而脆,长10~20厘米,最先端一片扇形具不规则裂刻,侧生叶先端近截形至斜截形,内侧边缘为外侧长的1/3左右,并具有齿状裂刻,外侧边缘延伸成一个短尖或尾状尖,叶柄及叶鞘被棕黑色鳞秕。圆锥花序生于叶腋,多分枝而下垂,总苞及花序也有鳞秕,花序长30~40厘米,雌雄同株,花单性,通常3枚一束,中间较小的为雌花,两较大的为雄花,花黄色,花期7~8月。果实球形,成熟时紫黑色,内含种子1粒。

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·通过智能手机或Pad摄像头对准车牌,采用视频预览模式识别

  鱼尾葵原产亚洲热带,我国海南有野生分布,广东、广西、福建、台湾、云南均有露地栽培。喜半阴,不耐直晒,直晒下裂片先端干枯,过于荫蔽、通风不良长势差,喜湿润不耐干旱。喜潮湿空气。土壤含水量不足、长时间空气干燥,也是裂片先端干枯的主要原因。喜温暖不耐寒,在24~32℃环境中长势健壮,15℃生长缓慢,12℃以下停止生长。北方温室栽培,室温最好不低于8℃,但能耐短时5℃低温,低于5℃会产生寒害。抗风能力差。普通园土能生长发育,但在人工配制的栽培土壤中长势更好,实践中土壤pH值高达7.8,未见长势异常。

第二张英短

·支持Android、iOS平台,支持接口开发

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·证件识别率高达99.7%以上

你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们暹罗短放100张图,英短放100张图给大家参考,再给一张暹罗或者英短短照片是不是就能识别出来是那种猫了,即使不能完全认出来,是不是也有90%可能是可以猜猜对。那么如果提供500张暹罗500张英短短图片呢,是不是猜对的概率可以更高?

·证件识别时间小于0.5秒

我们是怎么识别暹罗和英短的呢?当然是先归纳两种猫的特征如面部颜色分布、眼睛的颜色等等,当再有一张要识别短图片时,我们就看看面部颜色分布、眼睛颜色是不是可暹罗的特征一致。

·采用视频识别,像扫二维码一样,扫描识别证件

同样把识别暹罗和英短的方法教给计算机后,是不是计算机也可以识别这两种猫?

·应用领域:保险,电信实名制,信用卡申请,证券开户等。

那么计算机是怎么识别图像的呢?先来看一下计算机是怎么存储图像的。

驾驶证识别

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·通过手机、平板电脑对准驾驶证,采用视频预览模式自动识别驾驶证

图像在计算机里是一堆按顺序排列的数字,1到255,这是一个只有黑白色的图,但是颜色千变万化离不开三原色——红绿蓝。

·支持Android、iOS平台,支持二次开发,支持接口开发

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·识别准确率高达98%,识别速度小于1秒

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·应用领域:车辆保险、二手车交易、汽车维修保养

这样,一张图片在计算机里就是一个长方体!depth为3的长方体。每一层都是1到255的数字。

行驶证识别

让计算机识别图片,就要先让计算机了解它要识别短图片有那些特征。提取图片中的特征就是识别图片要做的主要工作。

·通过手机、平板电脑对准驾驶证,采用视频预览模式自动识别驾驶证

下面就该主角出场了,卷及神经网络(Convolutional Neural Network, CNN).

·支持Android、iOS平台,支持二次开发,支持接口开发

最简单的卷积神经网络就长下面的样子。

·识别准确率高达98%,识别速度小于1秒

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·采用视频识别,像扫二维码一样,扫描识别证件

分为输入、卷积层、池化层(采样层)、全连接和输出。每一层都将最重要的识别信息进行压缩,并传导至下一层。

·应用领域:车辆保险,汽车维修保养,二手车交易等。

卷积层:帮助提取特征,越深(层数多)的卷积神经网络会提取越具体的特征,越浅的网络提取越浅显的特征。

如需了解跟多信息请见账号某角落或【度娘搜索“车牌识别@赵硕”获取】;

池化层:减少图片的分辨率,减少特征映射。

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全连接:扁平化图片特征,将图片当成数组,并将像素值当作预测图像中数值的特征。

•卷积层

卷积层从图片中提取特征,图片在计算机中就上按我们上面说的格式存储的(长方体),先取一层提取特征,怎么提取?使用卷积核(权值)。做如下短操作:

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观察左右两个矩阵,矩阵大小从6×6 变成了
4×4,但数字的大小分布好像还是一致的。看下真实图片:

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图片好像变模糊了,但这两个图片大小没变是怎么回事呢?其实是用了如下的方式:same
padding

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在6×6的矩阵周围加了一圈0,再做卷积的时候得到的还是一个6×6的矩阵,为什么加一圈0这个和卷积核大小、步长和边界有关。自己算吧。

上面是在一个6×6的矩阵上使用3X3的矩阵做的演示。在真实的图片上做卷积是什么样的呢?如下图:

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对一个32x32x3的图使用10个5x5x3的filter做卷积得到一个28x28x10的激活图(激活图是卷积层的输出).

•池化层

减少图片的分辨率,减少特征映射。怎么减少的呢?

池化在每一个纵深维度上独自完成,因此图像的纵深保持不变。池化层的最常见形式是最大池化。

可以看到图像明显的变小了。如图:

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在激活图的每一层的二维矩阵上按2×2提取最大值得到新的图。真实效果如下:

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随着卷积层和池化层的增加,对应滤波器检测的特征就更加复杂。随着累积,就可以检测越来越复杂的特征。这里还有一个卷积核优化的问题,多次训练优化卷积核。

下面使用apple的卷积神经网络框架TuriCreate实现区分暹罗和英短。(先说一下我是在win10下装的熬夜把电脑重装了不下3次,系统要有wls,不要用企业版,mac系统和ubuntu系统下安装turicreae比较方便)

首先准备训练用图片暹罗50张,英短50长。测试用图片10张。

上代码:(开发工具anaconda,python 2.7)

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数据放到了h盘image目录下,我是在win10下装的ubuntu,所以h盘挂在mnt/下。

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test的文件:(x指暹罗,y指英短,这样命名是为了代码里给测试图片区分猫咪类型)

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test_data[‘label’] = test_data[‘path’].apply(lambda path:
‘xianluo’ if ‘x’ in path else ‘yingduan’)

第一次结果如下:

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训练精度0.955 验证精度才0.75
正确率才0.5。好吧,看来是学习得太少,得上三年高考五年模拟版,将暹罗和英短的图片都增加到100张。在看结果。

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这次训练精度就达到0.987了,验证精度1.0,正确率1.0 牛逼了。

看下turicreate识别的结果:

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我们实际图片上猫是:(红色为真实的猫的类型-在代码里根据图片名称标记的,绿色为识别出来的猫的类型)

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可以看到两者是一致的。牛逼了训练数据才两百张图片,就可以达到这种效果。

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