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小麦品质检测仪2 受启发 描述： 我们正在使用此小麦质量检测测试来确定给定小麦籽粒图像的质量。 我们使用的数据集由提供。 小麦品质检测问题分为以下两个子问题： 两类分类，即健康谷物或其他谷物。 五类分类，即健康谷物，损坏的谷物，异物，破碎的谷物和谷物覆盖物。 我们为上述数据集提取的用于训练的数据集（单粒或其他图像）。 要求： 的OpenCVPython的 凯拉斯 张量流 matplotlib 经过python3.5测试 一目了然 对于两类分类： $ python classifier_2_v2.py 68/68 [==============================] - 0s 499us/step - accuracy: 0.9020 - loss: 0.2475 MLP Test loss: 0.247524231672287 MLP Test acc

本例介绍在excel中如何将一个工作表根据条件拆分成多个工作表。

糖尿病预测：使用Cima决策树算法和K-最近模型，根据患者的实验室测试结果变量（例如葡萄糖，血压等​​），使用Pima Indians糖尿病数据集来预测患者是否患有糖尿病。 Python-Scikit学习，SciPy，熊猫，MatPlotLib

通过LoopView实现年月日选择，效果比WheelView好，可以计算年龄。

心衰预测 分类项目可根据某些患者属性预测由于心力衰竭导致的死亡。

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前段时间给客户做网站，要求根据不同设备然后访问的页面不同。电脑访问电脑版，手机微信自动唤起微信公众号支付，手机浏览器访问的话自动调用H5支付。找了好久也没有找到合适的，最后终于费尽力气找到了合适的，相当好用。

＃使用纹理和颜色进行图像分割 依赖项：OpenCV #The算法该提案涉及在图像中查找感兴趣的对象。 由于图像可能有许多处于不同姿势的对象； 图片上的分类器不能直接运行。 我们将首先对图像进行分割并提取单个对象。 这将帮助我们提供一个局部区域，该区域可以用作分类器的输入，并最终识别出感兴趣的对象。 基于定义的低级功能，我们可以缩小可能使用的分类器的范围。 大多数可用的库提供仅基于分水岭，图形切割和类似方法执行自动分割的功能。 这些方法没有考虑图像的纹理属性。 在本周中，我们分析了图像的两个简单但非常关键的特征：纹理和颜色。 我们已经使用这些功能来实现我们自己的图像分割算法。 首先，我们实现了一种简单的方法来将相似的彩色区域分组在一起。 很难使用RGB颜色空间定义距离度量，因此我们将图像转换为HSV颜色空间，以简化用于度量颜色相似性的简单度量。 选择随机点以进行区域生长。 根据颜色相似