Age_Gender_CNN_Tensorflow:使用CNN预测年龄与性别
时间: 2023-06-16 16:02:04 浏览: 76
Age_Gender_CNN_Tensorflow是一个使用卷积神经网络(CNN)来预测人的年龄和性别的模型。它基于TensorFlow框架,并使用了一个已经训练好的模型来实现预测任务。该模型使用了IMDB-WIKI数据集进行训练,该数据集包含了超过50万个人脸图像和对应的年龄、性别信息。
在使用Age_Gender_CNN_Tensorflow模型进行预测时,需要将待预测的人脸图像输入到模型中,模型会输出一个包含年龄和性别信息的预测结果。该模型在年龄预测上的平均误差在4岁以内,性别预测的准确率高达95%以上。
该模型可以应用于多种领域,如人脸识别、社交媒体分析、市场调研等。
相关问题
select * from dw_roleid_gender_age_tmp limit 1000001,1000000;有什么错误
这个 SQL 查询语句有错误。`LIMIT` 关键字后面的第一个参数表示要返回的行数,第二个参数表示起始位置。在这个语句中,第一个参数为 1000001,表示起始位置,第二个参数为 1000000,表示要返回的行数。这显然是错误的,因为起始位置比要返回的行数还大。应该将这两个参数的位置交换:
```
SELECT * FROM dw_roleid_gender_age_tmp LIMIT 1000000, 1000001;
```
这样就可以查询从第 1000001 行开始的 1000000 行数据了。
建立一个普通person类,包含姓名(m_name),性别(m_gender),年龄(m_age)成员变量
好的,以下是一个简单的普通Person类的示例代码:
```cpp
class Person {
public:
// 构造函数
Person(const std::string& name, const std::string& gender, int age)
: m_name(name), m_gender(gender), m_age(age) {}
// 成员函数,用于获取姓名、性别和年龄
std::string getName() const { return m_name; }
std::string getGender() const { return m_gender; }
int getAge() const { return m_age; }
private:
std::string m_name; // 姓名
std::string m_gender; // 性别
int m_age; // 年龄
};
```
上述代码中,我们创建了一个名为`Person`的类,它包含了姓名、性别和年龄这三个成员变量。我们还定义了一个构造函数,用于初始化这些成员变量。此外,我们还定义了三个成员函数,用于获取姓名、性别和年龄。