海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对22种常见的海洋生物('蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼')数据集进行训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面,实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。
分页代码
`startPage1`方法用于处理分页和排序逻辑。根据`exportFlag`判断是否进行分页,设置排序字段为`a.id asc`,并可调整为GBK编码的部门名称排序。`PageHelper`用于启动分页查询,若`exportFlag`为"1"则不分页导出。之后调用`indexPoolMapper`进行分页查询,将结果转换并填充到`PageResult`对象中。
ClickHouse(18)ClickHouse集成ODBC表引擎详细解析
ClickHouse使用ODBC集成表引擎通过`clickhouse-odbc-bridge`安全连接外部数据库,支持Nullable类型。创建ODBC表引擎的SQL示例:`CREATE TABLE ... ENGINE = ODBC(connection_settings, db, table)`. 用户需配置`odbc.ini`,如在Ubuntu+MySQL上,为`clickhouse`用户授予权限。查询示例展示如何从MySQL检索数据到ClickHouse。查阅更多详情:[ClickHouse经典中文文档分享](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)。
ClickHouse(17)ClickHouse集成JDBC表引擎详细解析
ClickHouse通过JDBC桥接器`clickhouse-jdbc-bridge`连接到外部数据库,支持Nullable类型。使用`CREATE TABLE`语句配置JDBC引擎,如`ENGINE = JDBC(datasource_uri, db, table)`。示例展示了如何与MySQL交互,创建本地表并从远程MySQL表中查询和插入数据。此外,ClickHouse还支持JDBC表函数,允许临时查询远程表。相关系列文章在指定链接中提供。