html实现摇晃的桃子
时间: 2024-01-05 22:19:34 浏览: 25
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<style>
.peach {
width: 100px;
height: 100px;
background: url('peach.png') no-repeat;
position: absolute;
animation: shake 0.5s infinite;}
@keyframes shake {
0% { transform: rotate(0deg); }
25% { transform: rotate(10deg); }
50% { transform: rotate(0deg); }
75% { transform: rotate(-10deg); }
100% { transform: rotate(0deg); }
}
</style>
</head>
<body>
<div class="peach"></div>
</body>
</html>
```
相关问题
html摇晃的桃子代码
以下是一个简单的 HTML 摇晃的桃子代码:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Shaking Peach</title>
<style>
@keyframes shake {
0% { transform: rotate(0deg); }
10% { transform: rotate(14deg); }
20% { transform: rotate(-14deg); }
30% { transform: rotate(14deg); }
40% { transform: rotate(-14deg); }
50% { transform: rotate(10deg); }
60% { transform: rotate(-10deg); }
70% { transform: rotate(6deg); }
80% { transform: rotate(-6deg); }
90% { transform: rotate(2deg); }
100% { transform: rotate(0deg); }
}
img {
animation: shake 0.5s infinite;
display: block;
margin: 0 auto;
width: 200px;
}
</style>
</head>
<body>
<img src="https://cdn.pixabay.com/photo/2017/06/06/22/46/peach-2377467_960_720.png" alt="Peach">
</body>
</html>
```
基于图像分类网络resnet50_vd实现桃子分类
基于图像分类网络ResNet50_vd实现桃子分类的方法如下:
1. 数据收集:收集大量的桃子图像作为训练集和测试集。包括各种形状、不同颜色、不同成熟度的桃子图像。
2. 数据预处理:对收集到的图像进行预处理,包括图像缩放、裁剪、灰度化等操作,将其转换为网络可以处理的格式。
3. 模型训练:使用ResNet50_vd网络对收集到的桃子图像进行训练。将训练集输入网络进行训练,通过反向传播不断调整网络权重和参数,使网络能够更好地区分桃子图像。
4. 模型评估和调优:使用测试集对训练好的模型进行评估,计算模型在验证集上的准确率、召回率等指标,根据评估结果对模型进行调优,如调整学习率、增加训练数据等。
5. 桃子分类:将要分类的桃子图像输入经过训练好的ResNet50_vd网络中进行预测。通过网络输出的概率值来判断桃子属于哪个类别,概率最高的类别即为预测结果。
在实现桃子分类的过程中,可以借助深度学习框架如PaddlePaddle、PyTorch等来实现,这些框架提供了各种预训练好的图像分类网络模型,如ResNet50_vd,可以直接使用这些模型进行相关的分类任务。同时,可以利用数据增强技术来扩充训练数据,提高模型的泛化能力。