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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。

带Flask的Socketio演示和教程 有关技术细节，请访问 这个项目是一个关于如何在Python / Flash中使用socketio的演示。 它旨在保持超基础性，因为它是演示/教程，而不是出于生产目的。 如果时间允许，应该在某天发布在线演示。 教程和代码说明 基于此代码的分步教程可在。 学分 本教程的灵感来自项目，该项目是。

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股票经理 用Flask构建的股票投资组合经理 目录 建于 本项目中使用的框架，工具和库 入门 使用https://github.com/AcrobaticPanicc/stocks-manager.git克隆。 安装要求： $ pip install -r requirements.txt 并使用flask run运行该应用。 贡献 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习，启发和创造场所。 您所做的任何贡献都将不胜感激。 分叉项目 创建您的Feature分支（ git checkout -b feature/AmazingFeature ） 提交更改（ git commit -m 'Add some AmazingFeature' ） 推送到分支（ git push origin feature/AmazingFeature ） 打开拉取请求 执照 根据MIT许可证分发。 有关

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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

突击式 项目概况 谢谢您看Stonktastic 。 请先看一下文档 项目概述：我们使用Juputer Notebook记录了大多数项目概述 机器学习报告 安装Conda 来源： : //docs.anaconda.com/anaconda/install/ 描述：Conda提供了一个开发项目的环境，而不必担心必须管理多个版本的库和安装。 例如，在编写此项目时， Tensorflow无法处理python 3.8.1（当前版本），而只能与python 3.6一起使用。 管理项目之间的这些依赖关系的网络可能会很麻烦。 因此，使用Conda可以使每个项目及其依赖项彼此隔离，并提供一个广阔的开发环境。 安装Conda 要安装conda，需要在您的计算机上运行安装程序。 使用上面的链接查找每个操作系统的最新副本。 创建Conda环境 以下命令创建一个新的conda环境。 将[myenv]