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。
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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
这个项目包含一个用于批量处理图像的应用,该应用可以从ZIP文件中读取图像,对图像进行随机变换,然后保存处理后的图像。
最近一年贡献:15 次
最长连续贡献:2 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。