51CTO-计算机视觉项目课:基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台


 51CTO-计算机视觉项目课:基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台
   第2章鸟类观察的实现
   第3章个人中心及登录和注册
   第1章鸟类智能综合平台
   第4章 鸟类识别和检测
   课程资料
     3-5 个人中心.mp4
     3-7 个人中心的修改实现.mp4
     3-1 用户数据表的创建.mp4
     3-2 鸟类识别平台的登录页面.mp4
     3-3 登录页面的修改-作业处理.mp4
     3-6 个人中心的修改.mp4
     3-4 用户注册和登录的具体实现.mp4
     4-1 鸟类观察的甄别.mp4
     4-3 鸟类观察的目标检测.mp4
     4-4 AlexNet模型识别动物分类.mp4
     4-2 鸟类识别的模型训练和部署.mp4
     2-1 鸟类观察表的创建.mp4
     2-9 鸟类观察页面的修改.mp4
     2-4 鸟类观察页面的显示.mp4
     2-5 鸟类观察数据的添加.mp4
     2-2 鸟类观察数据表的创建.mp4
     2-8 鸟类观察页面的创建.mp4
     2-6 鸟类观察数据的添加和显示.mp4
     2-10 鸟类观察的科普知识.mp4
     2-3 鸟类观察页面的搭建.mp4
     2-7 鸟类观察数据的删除.mp4
     1-5 鸟类档案库的查询和显示.mp4
     1-1 子应用鸟类数据表的创建.mp4
     1-4 鸟类档案库的页面实现.mp4
     1-7 鸟类信息显示的分页功能.mp4
     1-3 鸟类数据的添加.mp4
     1-6 鸟类图片信息的上传.mp4
     1-2 鸟类数据的后台管理.mp4
     Bird_Identification-01.7z
     CHAPTER02-鸟类观察的实现-01.pdf
     CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf
     object_detect-01.zip
     CHAPTER04-鸟类观察的识别和检测-01.pdf
     bird_classify-01.zip
     CHAPTER03-用户登录和注册的实现-01.pdf

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生活不止苟且,还有我喜爱的海岸.