<FrameLayout
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent">
<android.support.v7.widget.CardView
xmlns:card_view="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
android:layout_width="350dp"
card_view:cardCornerRadius="20dp"
card_view:cardElevation="10dp"
android:layout_height="170dp"
android:layout_marginStart="5dp"
android:layout_marginTop="120dp">
<LinearLayout
android:id="@+id/linearLayout2"
android:layout_width="350dp"
android:layout_height="25dp">
<TextView
android:id="@+id/textView2"
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_marginStart="5dp"
android:text="Популярное"
android:textColor="#0a0a0a"
android:textSize="18dp"
android:textStyle="bold" />
</LinearLayout>
<android.support.v7.widget.RecyclerView
android:id="@+id/recyclerhome"
android:layout_width="350dp"
android:orientation="horizontal"
android:layout_marginTop="24dp"
android:layout_marginStart="5dp"
android:layout_height="142dp">
</android.support.v7.widget.RecyclerView>
</android.support.v7.widget.CardView><RelativeLayout
xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent">
<android.support.v7.widget.CardView
android:layout_width="125dp"
android:layout_height="150dp">
<ImageView
android:scaleType="centerCrop"
android:id="@+id/imagepopul"
android:layout_width="125dp"
android:layout_height="150dp"
tools:ignore="ContentDescription" />
</android.support.v7.widget.CardView>
</RelativeLayout>import numpy
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Activation
from keras.layers import Dropout
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import SGD
# Задаем seed для повторяемости результатов
numpy.random.seed(2)
# Загружаем данные
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
# Размер мини-выборки
batch_size = 32
# Количество классов изображений
nb_classes = 10
# Количество эпох для обучения
nb_epoch = 25
# Размер изображений
img_rows, img_cols = 32, 32
# Количество каналов в изображении: RGB
img_channels = 3
# Нормализуем данные
X_train = X_train.astype('float64')
X_test = X_test.astype('float64')
X_train /= 255
X_test /= 255
# Преобразуем метки в категории
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
# Создаем последовательную модель
model = Sequential()
# Первый сверточный слой
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',
input_shape=(32, 32, 3), activation='relu'))
# Второй сверточный слой
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
# Первый слой подвыборки
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# Слой регуляризации Dropout
model.add(Dropout(0.25))
# Третий сверточный слой
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
# Четвертый сверточный слой
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
# Второй слой подвыборки
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# Слой регуляризации Dropout
model.add(Dropout(0.25))
# Слой преобразования данных из 2D представления в плоское
model.add(Flatten())
# Полносвязный слой для классификации
model.add(Dense(512, activation='relu'))
# Слой регуляризации Dropout
model.add(Dropout(0.5))
# Выходной полносвязный слой
model.add(Dense(nb_classes, activation='softmax'))
# Задаем параметры оптимизации
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])
# Обучаем модель
model.fit(X_train, Y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=nb_epoch,
validation_split=0.1,
shuffle=True,
verbose=2)
# Оцениваем качество обучения модели на тестовых данных
scores = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print("Точность работы на тестовых данных: %.2f%%" % (scores[1]*100))
model_json = model.to_json()
# Записываем модель в файл
json_file = open("mnist_model.json", "w")
json_file.write(model_json)
json_file.close()
model.save_weights("mnist_model.h5")public class MainActivity extends AppCompatActivity
{
private BottomNavigationView.OnNavigationItemSelectedListener mOnNavigationItemSelectedListener
= new BottomNavigationView.OnNavigationItemSelectedListener() {
@Override
public boolean onNavigationItemSelected(@NonNull MenuItem item) {
switch (item.getItemId()) {
case R.id.navigation_home:
return true;
case R.id.navigation_dashboard:
BlankFragment blankFragment=new BlankFragment();
getSupportFragmentManager().beginTransaction().replace(R.id.fragment,blankFragment).commit();
return true;
case R.id.navigation_notifications:
return true;
}
return false;
}
};
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
BottomNavigationView navigation = (BottomNavigationView) findViewById(R.id.navigation);
navigation.setOnNavigationItemSelectedListener(mOnNavigationItemSelectedListener);
}
}