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飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是，民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此，延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上，航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年，欧洲有36％的航班延误了超过5分钟，而美国有31.1％的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何，以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统，每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中，分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能，以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下，理解领域，管理数据和应用模型的过程被称为数据科学，这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中，我

医院管理系统 整个应用程序包含两个部分： 管理员端： 这由医院管理部门控制，以将各种患者分配到各自的医院。 患者可以按优先次序安排医院，医院也可以接受所需的建议！ Python Web App已为此制作！ 用户端： 医生登录 Android和iOS App可让患者选择要预约的医院！ 允许用户事先了解治疗费用，从而允许他们使用优先顺序！ 患者登录 Android和iOS App可让患者选择要预约的医院！ 关于 允许您通过移动应用预订约会。 Oak Crest的文档 要绘制的图： 类图 状态图 用例图 顺序图 部署图 用例点图 类图中的类 去做： 类图 Android和iOS应用

使用深度学习检测疟疾 :mosquito: :microbe: 参与者的Hack 2020是一项计划，可帮助学生利用OPEN SOURCE成长。 HakinCodes的这项倡议通过为各种各样的OPEN SOURCE项目做出贡献以及与导师和组织团队进行互动的机会，为您提供了一个最佳平台，以提高您的技能和能力。 :pushpin: 介绍 该机器学习Web应用程序利用两层卷积神经网络来处理细胞图像，并以近95％的准确度预测它们是否为疟疾。 用于处理深度学习算法的来自美国国家医学图书馆的官方NIH网站，该网站是来自疟疾筛查研究活动的稀薄血液涂片图像中分段细胞的存储库。 :bullseye: 项目目的 在疟疾不再流行的地方（例如在美国），医疗保健提供者可能对该疾病不熟悉。 看到疟疾患者的临床医生可能会忘记在潜在的诊断中考虑疟疾，而不订购所需的诊断测试。 实验室工作人员可能缺乏疟疾经验，并且在显微镜下检查血液涂片时无法发现寄生虫。 疟疾是一种急性发热性疾病。

烧瓶视频稳定化 想象一下，您在滑雪，骑自行车或进行任何体育运动时用便携式摄像机，袖珍相机甚至是手机拍摄了一个不错的视频，而视频基本上只是被晃动了。 现代相机具有硬件稳定功能，但是，如果您确实有强烈的振动，这将不起作用-相反，有时这种机制会开始振荡。 Flask-Video-Stabilization提供稳定，灵活的方式来稳定（去抖动）甚至强烈抖动的视频剪辑 -献给所有视频开发人员 演示： : 主页 上载页面 人口统计页面 特征！ :construction_worker: 稳定视频 :man::wrench: 框架受众特征的详细视图 :laptop:稳定的视频可以下载 你也可以： :1st_place_medal: 上传自己的视频 :2nd_place_medal: 使用不同类型的格式进行测试 :3rd_place_medal: 将视频导出为AVI 安装 Flask-Video-Stabilization需要 v3.5 +才能运行。 推荐使用Virtual Env运行FVS 安装依赖项 $ pip install requirements.

面部表情识别 该项目可以从您的面部识别您的表情。该项目基本上来自Corsera指导的项目，但我改进了CNN模型的架构。 它使用CNN，Keras，OpenCV和Flask构建。 这将检测到5种面部表情，如Netural，Happy，Anger，Surprise和Sad。 我还使用Flask在Web上部署了该项目

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Tensorflow-2-Object-Detection-API-Flask-Application 这是一个已部署tensorflow 2对象检测API的flask应用程序。 用户使用图像数据敲击端点并获得响应，该响应包括带分数的检测，带覆盖的图像数据，图像大小（可以自定义）。 先决条件和设置 您需要设置 。 这里有一些很棒的文章， ， ，可以在此过程中为您提供帮助。 您可以从下载所需模型并在main.py文件中指定save_model，labelmap路径 client.py命中端点。 您必须在client.py文件中指定带有端点image_path，output_dir（要在其中保存带有叠加层的图像的目录。它是可选的）的url。 跑步 首先运行python main.py以使应用程序运行，然后使用必需的参数命中端点，请运行python client.py 输出 响应包括 有

##ManaGRR 用于创建和管理 GRR 集群的框架 使用 proxmox 作为管理程序。 这是作为尚普兰学院的一个顶点项目而编写的。 。 当前版本 要求： Python2.7 libguestfs 我正在 Arch Linux 上测试 Python 2.7.9 打包机-io-git 0.7.2.r23.ga559296-1 libguestfs 1.28.2-1 安装 查看 贡献 查看 截图

糖尿病-服用胰岛素 糖尿病是严重疾病之一，许多人正遭受这种疾病的折磨。年龄，肥胖，缺乏运动，遗传性糖尿病，生活方式，不良饮食，高血压等均可引起糖尿病。患有糖尿病的人极易患心脏病，肾脏疾病，中风，眼睛问题，神经损伤等疾病。 使用神经网络进行深度学习可预测未来患糖尿病的可能性。 根据功能的重要性： 葡萄糖是决定糖尿病发作的最重要因素，其次是BMI和年龄。 糖尿病谱系功能，妊娠，血压，皮肤厚度和胰岛素等其他因素也有助于预测。 使用的技术堆栈： HTML CSS 引导程序 烧瓶 凯拉斯 张量流 深度学习 开始使用 设置一个虚拟环境以用于我们的应用程序。 conda create -n myenv python=3.8 然后，您需要激活创建的环境。 conda activate myenv 安装所需的库： pip install flask pip install keras pip inst