Alexandrite新标签页主题插件:高清宝石背景体验

需积分: 5 0 下载量 174 浏览量 更新于2024-12-01 收藏 446KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Alexandrite New Tab Jewel Theme-crx插件" 知识点: 1. 插件功能: 该插件是一款扩展程序,其主要功能是在浏览器的新标签页中展示高清的亚历山大变石图像。每次打开新的浏览器标签页时,用户都会看到不同的亚历山大变石高清图片,为用户提供独特的视觉体验。 2. 插件作用: 安装此扩展程序后,用户可以享受到高分辨率的新标签页背景,这些背景图片均为亚历山大变石的高清图像。这不仅能够美化用户的上网体验,还能在一定程度上缓解视觉疲劳,提供一种轻松愉悦的浏览环境。 3. 插件特点: - 定制性:每张新标签页显示的亚历山大变石图片都是不同的,带给用户多样化的视觉享受。 - 搜索支持:该插件还提供了搜索支持,可能通过新标签页进行网络搜索。 - 广告与合作:插件中包含横幅广告和指向优秀品牌合作伙伴的快速链接,这可能是插件的盈利方式之一,同时也为用户提供了一定的便利。 4. 插件适用人群: 该插件适合对电脑桌面美化有需求的用户,尤其是喜欢宝石、珠宝或者天然矿石图片的用户,以及那些希望通过改变浏览器界面来获得新鲜感和个性化的上网体验的用户。 5. 插件安装与支持: 插件的语言版本为英语(美国),表明其主要面向的是英语使用群体。用户需要通过某种渠道(如Chrome网上应用店)下载并安装这个名为“Alexandrite New Tab Jewel Theme”的crx格式插件文件。 6. 插件信息反馈: 如果用户在使用过程中遇到任何问题,可以通过提供的邮箱地址“***”进行反馈和支持请求。这表明该插件提供了一定程度的售后服务,确保用户的使用体验。 7. 插件技术细节: “crx”文件是Google Chrome浏览器扩展的文件格式,类似于压缩包,但包含了用于安装扩展程序的所有必要文件和配置信息。用户下载后可以通过Chrome浏览器直接安装,无需解压。 8. 插件的潜在问题: 在使用第三方浏览器扩展时,用户需要注意隐私和安全问题。因为某些扩展可能会访问和收集用户的浏览数据,甚至有可能包含恶意软件。因此,用户在安装任何扩展前都应仔细检查其来源和用户评价,确保安全性。 9. 插件的推广方式: 该插件通过强调其独特的视觉效果和个性化体验来吸引用户。同时,通过添加合作链接和广告来实现商业价值,这种推广方式能够帮助插件开发者获得收益,同时也为用户提供了一种便捷的方式来发现新的品牌和服务。 10. 插件的更新和维护: 为了确保插件功能的正常运行和用户体验的持续优化,插件开发者需要定期进行更新和维护。用户也可以通过浏览器扩展商店检查更新,及时获取最新版本。 通过以上内容,可以看出Alexandrite New Tab Jewel Theme-crx插件不仅可以为用户提供视觉上的享受,还能够在一定程度上满足用户的个性化需求。然而,用户在安装使用过程中也需要注意到隐私和安全的重要性。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

2023-05-25 上传

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这些写GUI页面,实现输入图片并安装CNN训练结果进行对比识别,最终输出识别结果

2023-05-25 上传