这是一款以头像为主的一款微信小程序源码 该小程序内包含了各种分类,各种样式都有 可以说是目前最全的一款头像小程序源码 五大分类情侣,女生,男生,卡通,风景 每大分类下面都有N个小分类,每个小分类下面有对应的N款头像 另外这款小程序支持多种流量主模式 激励视频 插屏广告 视频广告 Banner广告 原生模板多格子 原生模板横幅 可以说基本每一种流量主模式小编都给添加进去了! 好了不多说了,下面就看看演示图吧!

这是一款自动采集的一款微信小程序源码 内由表情包,头像,还有壁纸组合而成的一款图片小程序 每一个都自带多种分类,内容丰富运营适合 废话不多说,下面看小编的测试演示图!

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该数据集是用于机器学习中的多分类问题处理。该数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。共有150个样本，iris是鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长 宽，共4个属性，鸢尾植物分三类。

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今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考。 我们模拟的数据如下： y_true = [‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] y_pred = [‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] 其

基于DBNet多分类实现高精度小模型身份证识别，可准确检测身份证正反两面8个字段，详细介绍可参考这篇文章https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/124494650

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