1.脚本语言和编程语言有什么区别
2.c语言本身是水果识别水果识别开源的吗，c语言是源码用什么写的？谢谢大家了
3.hanlp可以使用python调用吗
4.常用的十大python图像处理工具
5.Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)

脚本语言和编程语言有什么区别

       楼主有这样的问题，应该是程序对编程和开发不太了解，作为十多年经验的水果识别水果识别老程序员，我试着用外行能够理解的源码语言来回答一下：首先，所谓编程，程序软件如何变成iapp源码就是水果识别水果识别编制程序，程序就是源码用来控制计算机，而且计算机能够识别的程序一系列命令的集合。

       脚本语言，水果识别水果识别全称可以理解为脚本编程语言，源码故名思意，程序全屏源码脚本语言是水果识别水果识别编程语言的一种。它们之间的源码关系相当于水果与苹果之间的关系。当然，程序脚本语言这个词也有它特定的含义，因为所有能够控制计算机运行的程序代码的一系列语法规范都叫编程语言，之所以出现脚本语言这个特指，是因为脚本语言是包含以下特征的一类编程语言：程序的源代码可以由称为解释器的工具直接执行，无需经过源代码到可执行代码的编译过程，及时修改及时生效；不在意程序对性能和资源消耗，而以开发速度和方便性为最优先需求；程序规模往往较小，一般在几百行以内，源码网站程序对可读性、编写规范等等可维护性没有太大的需求。从以上特征可以看处，脚本语言的用途通常就是用于一些一次性的程序，比如用来批量执行一系列命令自动化日常操作。目前使用最多的脚本语言，有：Bash、Windows 批处理、Python、Ruby、Perl 和VBA 等。tp商城源码这里需要注意一下，往往很多其他语言也符合 1；

       2两个特征，但是基本上并不作为本文所特指的脚本语言的用途，所以这里并不把它们定义为脚本语言，比如 Javascript 和 PHP 等。目前而言，随着技术的进步，专用且功能较弱的脚本语言，如 Bash 等，有被通用的动态语言 Python、Ruby 取代的照片的源码趋势，甚至很多编译型的语言，如 Kotlin 都提供了脚本语言式的直接执行功能，所以，结论是目前常用的各种语言并没有非常明确的划分，还是依据开发人员熟悉度、性能要求、开发周期等需求来确定最合适的语言。

c语言本身是开源的吗，c语言是用什么写的？谢谢大家了

       　C语言是一个由ISO组织中的ANSI制定的标准，任何个人或者组织都可以根据这个标准将其实现。现今，世界上有许多不同的C语言实现，比较著名的有：GCC、Watcom、MS C等，其中前两者是开源的，后者是闭源的。下面粘贴几个老外的回答（原回答链接）。

       The C language is not a piece of software but a defined standard, so one wouldn't say that it's open-source, but rather that it's an open standard.

       There are a gazillion different compilers for C however, and many of those are indeed open-source. The most notable example is GCC's C compiler, which is all under the GNU General Public License (GPL), an open-source license.

       There are more options. Watcom is open-source, for instance. There is no shortage of open-source C compilers, but without a doubt the most widespread one, at least in the non-Windows world, is GCC.

       For Windows, your best bet is probably Watcom or GCC by using Cygwin or MinGW.

       C is a standard which specifies how C compilers should generate programs.

       C itself doesn't have any source code, just like a musical note doesn't have any plastic.

       Some C compilers, such as GCC, are open source.

       C is just a language, and a standardised one at that, too. It pretty much is the compiler that "does all the work". Different compilers did have different dialects; before the the C ANSI standard, you had things like Borland C and other competing compilers, that implemented the C language in their own fantastic ways.

       stdlib is just an agreed-upon collection of standard libraries that are required to be present in any ANSI C implementation.

              关于C++开源与否：

       与C语言类似，C++也是由ISO/ANSI制定的一个标准，所谓的“官方”并未给出确切的实现，任何组织与个人都可以根据标准自己开发一个C++编译器出来。出名的C++编译器有：GCC/G++、libc/libc++、clang（++）、 Visual studio和MS´ runtime等。也把老外的几个回答贴出来（原回答链接）。

       C++ itself is only a description what the language should be,

       without a definite implementation.

       Anyone can make his own implementations (compiler etc, runtime library, ...)

       and call it C++ if it fits to the description.

       mittee. There's also a C++ foundation that runs a web site you might want to read.

       C++ itself is a language, not a specific implementation, so there's no source code available for the standard/language itself.

       Some C++ implementations are open source (e.g., Gnu and Clang).

       1. C++ is a code standard defined by the International Organization of Standardization (ISO). There are many different implementations of the language, but they all tend to conform to C++. Unlike Linux or Qt, C++ is just a standard, and to use any code written in the language you'll need a compiler. The major compilers (list from Wikipedia) are LLVM Clang, GCC, Microsoft Visual C++, and the Intel C++ Compiler.

       2. C++ revisions are dealt with by ISO, and are influenced primarily by the maintainers of the above four implementations.

       3. Clang and GCC are both open-source, I'm sure if you poke around you can find other conforming compilers but those are the two most used.

              总之，跟Java、Python和PHP这样所谓的开源语言不同，C语言与C++没有官方提供的各自确切的实现代码（库），ISO/ANSI仅仅提供了C和C++的标准。

               这些都是我从自个儿博客摘抄来的，也不见得有人看得到。

hanlp可以使用python调用吗

       å®‰è£…JDK

       JPype并没有像IKVM那样实现自己的JVM，而是以pipe方式调用原生JVM。所以我们需要一个JVM，比如：

       Oracle JDK

       OpenJDK

       å®‰è£…JDK非常简单，分清楚位和位即可，必须与OS和Python的位数一致，具体安装过程不再赘述。

       å”¯ä¸€éœ€è¦æ³¨æ„çš„是，必须设置环境变量JAVA_HOME到JDK的根目录，JDK的安装程序不一定会帮你做这一步。

       å®‰è£…编译工具链

       Python的package一般是以源码形式发布的，其中一些C代码必须在用户机器上编译，所以需要安装编译工具链。当然你也可以跳过这步，直接下载binary。

       Windows

       å®‰è£…免费的Visual C++ Express 。

       Debian/Ubuntu

       sudo apt-get install g++

       Red Hat/Fedora

       su -c 'yum install gcc-c++'

       å®‰è£…JPype

       æœ¬æ–‡è¯»è€…应该都是Python程序员，所以略过了安装Python这一步。不过必须注意的是，JPype版本与Python的对应兼容关系：

       Python2.x：JPype

       Python3.x:JPype1-py3

       ä½¿ç”¨setup.py安装

       ä¸‹è½½æºç åŽè§£åŽ‹ï¼Œåœ¨ç›®å½•ä¸‹è¿è¡Œï¼š

       *nix

       sudo python3 setup.py install

       Windows

       python setup.py install

       ç›´æŽ¥ä¸‹è½½binary

       å½“然你也可以选择下载binary，比如JPype1-py3主页上的binary列表。

       åœ¨Pycharm中安装

       å¦‚果你正在使用Pycharm这款IDE的话，那么事情就简单多了。

       é¦–先在Project Interpreter里面点击加号：

       æœç´¢JPype，选择你需要的版本安装:

       ç¨ç­‰ç‰‡åˆ»å°±å®‰è£…成功了：

       æµ‹è¯•å®‰è£…结果

       ç»ˆäºŽåˆåˆ°äº†å†™ä»£ç çš„开心时间了，可以通过如下代码测试是否安装成功：

       from jpype import *startJVM(getDefaultJVMPath())java.lang.System.out.println("hello world")shutdownJVM()

       è¾“出如下结果表示安装成功：

       hello worldJVM activity report : classes loaded : JVM has been shutdown

       è°ƒç”¨HanLP

       å…³äºŽHanLP

       HanLP是

       ä¸€ä¸ªè‡´åŠ›äºŽå‘生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体

       è¯†åˆ«ï¼ˆä¸­å›½äººåã€éŸ³è¯‘人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析

       ï¼ˆMaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。

       ä¸‹è½½HanLP

       ä½ å¯ä»¥ç›´æŽ¥ä¸‹è½½Portable版的jar，零配置。

       ä¹Ÿå¯ä»¥ä½¿ç”¨è‡ªå®šä¹‰çš„HanLP——HanLP由3部分组成：类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties，请前往项目主页下载最新版：/hankcs/HanLP/releases。对于非portable版，下载后，你需要编辑配置文件第一行的root指向data的父目录，详见文档。

       è¿™é‡Œï¼Œå‡è®¾æ–°å»ºäº†ä¸€ä¸ªç›®å½•ï¼ˆå‡å®šä¸ºC:\hanlp），把hanlp.jar和hanlp.properties（portable版的话，仅需一个hanlp-portable.jar）放进去：

       Python调用

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä»½Python3的调用示例：

        # -*- coding:utf-8 -*-

        # Filename: main.py

        # Author：hankcs

        # Date: // :

        from jpype import

*

        startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.2.8.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g")

        HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')

        # 中文分词

        print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))

        testCases = [

        "商品和服务",

        "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",

        "买水果然后来世博园最后去世博会",

        "中国的首都是北京",

        "欢迎新老师生前来就餐",

        "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代口交换机等技术性器件的安装工作",

        "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]

        for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))

        # 命名实体识别与词性标注

        NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')

        print(NLPTokenizer.segment('中国科学院计算技术研究所的宗成庆教授正在教授自然语言处理课程'))

        # 关键词提取

        document = "水利部水资源司司长陈明忠9月日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \

        "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \

        "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \

        "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"

        print(HanLP.extractKeyword(document, 2))

        # 自动摘要

        print(HanLP.extractSummary(document, 3))

        # 依存句法分析

        print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))

        shutdownJVM()

常用的十大python图像处理工具

       åŽŸæ–‡æ ‡é¢˜ï¼š Python image manipulation tools.

       ä½œè€… | Parul Pandey

       ç¿»è¯‘ | 安其罗乔尔、JimmyHua

       ä»Šå¤©ï¼Œåœ¨æˆ‘们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

       å›¾åƒå¤„理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

       è®©æˆ‘们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

       1.scikit-image

       scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

       èµ„源

       æ–‡æ¡£é‡Œè®°å½•äº†ä¸°å¯Œçš„例子和实际用例，阅读下面的文档：

       /abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

       ç”¨æ³•

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå±•ç¤ºäº†OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

       6. SimpleCV

       SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

       å®ƒçš„学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

       å³ä½¿æ˜¯åˆå­¦è€…也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

       å®˜æ–¹æ–‡æ¡£éžå¸¸å®¹æ˜“理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

       /hhatto/pgmagick

       ç”¨æ³•

       ä½¿ç”¨pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

       å›¾åƒç¼©æ”¾

       è¾¹ç¼˜æå–

       . Pycairo

       Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

       èµ„源

       Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

       åº“：/pygobject/pycairo指南：, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)

       Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码

       本项目利用深度学习技术，提供了一个水果分类识别训练与测试的框架，支持多种模型如googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2等。主要涉及以下内容：

       1. 水果数据集

       Fruit-Dataset：包含种水果，总计,张图像，是训练水果分类模型的理想资源。部分数据需自行清洗，以确保模型识别准确度。

       Fruits 蔬果数据集：包含种水果，张高质量，适合研究，但不适合实际应用，因为背景多为白色，且存在大量相似角度的。

       自定义数据集：支持新增类别或自定义数据进行训练。

       2. 训练过程

       项目基于Fruit-Dataset，框架包括数据准备、配置文件设置、训练开始、训练可视化以及优化建议。配置文件config.yaml用于调整训练参数。

       3. 模型效果

       初始模型在Fruit-Dataset上的测试结果显示，训练集Accuracy约为%，测试集Accuracy为%。通过调整模型和数据，有望进一步提升性能。

       4. 下载与测试

       源码下载地址提供完整训练代码，demo.py文件用于模型的推理和测试。