人脸图像特征提取matlab代码ML_Internship_project_Cosmic-Skills 介绍： 您好，我叫Abhishek kakati，目前是Guwahati GIMT的一年级CSE本科生。 我是Cosmic Skills的暑期实习生，参加机器学习课程。 这是一个很棒的课程，因此，在项目完成后，现在是提交项目的时间。 对于项目，我在将代码文件转换为.rar格式时遇到问题，因此我决定创建此存储库并在邮件中共享连续项目的链接。 列出项目： 1.字符识别项目 2.人脸识别项目 3.推荐系统项目 4，物种识别项目 项目内容和资料： 1.字符识别项目- 项目内容详细信息- 项目名称：字符识别项目 项目的目的：该项目的目的是开发一种将图像作为输入并从中提取字符（字母，数字，符号）的工具。 图像可以是手写文档或打印文档。 它可以用作打印记录中数据输入的一种形式。 开发该项目所需的工具：该项目基于机器学习，我们可以提供许多数据集作为软件工具的输入，这些数据将被机器识别并从中获取相似的模式。 我们可以将Matlab或Octave用作此产品的构建工具，但建议Octave处于初始状态，因为

Covid-19_Detection_Using_Chest_X-Ray_Images 项目链接-https: 通过胸部X射线图像诊断COVID疾病的深度学习项目。 这是Flask Web GUI的一些屏幕截图。 在该项目中，DenseNet121体系结构用于图像分类，并实现了99％的准确度。 这是模型分类报告和混淆矩阵

SpringBoot 集成FluentMybatis 包含代码生成、简单增删改查、分页功能

AI学习投资-周六AI Euskadi。 机器学习项目的应用使新手的投资更容易理解。 1.投资比例的网站报废。 我们已经废弃了与来自纽约证券交易所市场的公司相关的beautifoulSoup投资数据。 2.创建数据集。 我们在过去10年中随机模拟了500.000个投资，投资期限在1天到2年之间。 通过应用分类或归一化技术等方法，已清理数据集并准备进行机器学习建模。 如果要使用结果数据集，则将其保存到“ datasets / transactions_variables.csv”中。 3.数据建模和优化。 在用pycaret筛选出哪种分类模型更适合我们的问题之后，我们选择了“决策树”，因为它更易于解释。 请记住，我们的目标不是进行更好的投资，而是使投资可用于更广泛的人群。 借助Graphviz，优化了决策树并可视化了结果。 4.数据部署并在REST API服务器上进行测试。 该项目的

购物系统，是一个java的ssm框架的项目，利于初学者学习了解ssm框架。

项目概况 欢迎来到AI Nanodegree中的卷积神经网络（CNN）项目！ 在这个项目中，您将学习如何建立一个可在Web或移动应用程序中使用的管道，以处理用户提供的真实世界的图像。 给定狗的图像，您的算法将确定犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 在探索最新的CNN模型进行分类的同时，您还将就应用程序的用户体验做出重要的设计决策。 我们的目标是，通过完成本实验，您将了解将一系列旨在在数据处理管道中执行各种任务的模型拼接在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常需要解决许多问题，而没有一个完美的答案。 但是，您不完善的解决方案仍会带来有趣的用户体验！ 项目说明 指示 克隆存储库，然后导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/udacity/dog-project.git cd dog-pro

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第03项目：SSM药品集中采购系统视频教程(推荐学习项目)

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