本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
使用Python和Tkinter创建一个简单的图形用户界面，可以调整图像的亮度和对比度，并显示调整后的直方图。
使用sklearn的KNN实现电影推荐应用
本项目使用FAISS库实现了基于K近邻的图像分类器。该分类器可以使用CPU或GPU进行训练，并支持两种特征提取方法：flat和vgg。用户可以选择使用sklearn或faiss库实现K近邻算法。
本项目使用Python和相关图形库（Tkinter, PIL, OpenCV）创建了一个用户友好的图像修复应用。用户可以在应用中导入图像，使用画笔工具绘制需要修复的部分，然后使用FMM或NS算法进行图像修复。
本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
最近一年贡献：18 次
最长连续贡献：1 日
最近连续贡献：1 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。