MerHua
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keras中ResNet预训练模型下载(.h5)

resnet网络权重下载地址（include_top=False）：

1. resnet50: 

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

2. resnet101:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet101_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet101_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

3.resnet152:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet152_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet152_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

4.resnet50v2:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

5.resnet101v2:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet101v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet101v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

6.resnet152v2:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet152v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnet152v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

7.resnext50:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnext50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnext50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

8.resnext101:

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnext101_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

https://github.com/keras-team/keras-applications/releases/download/resnet/resnext101_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

权重文件存放目录：

Win：C:\Users\你的用户名\.keras\models

Linux：~/.keras/models/

（linux中 带点号的文件都被隐藏了，需要查看hidden文件才能显示）

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    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
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    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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