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做得更好 Cook Better是一个Slack聊天机器人，根据可用成分以及用户的饮食和健康限制来推荐食谱。 演示版 斜杠命令 /个性化 使用此命令可以配置任何食物过敏，饮食限制，健康状况和体重目标。 您只需要执行一次，当您搜索食谱时我们就会记住您的选择！ / searchrecipes 使用此命令可根据您的食材搜索食谱。 您还可以按食谱类型，烹饪时间搜索食谱，或在特殊情况下查找食谱。 / surpriseme 该命令每次都会建议一个随机配方（同时牢记您的个性化标准）！ / cookbetterhelp 回到这个空间，以防您卡住并注意我们可能添加的任何新功能！ 笔记 要测试聊天机器人，请加入该并尝试使用斜杠命令。 可在找到针对CSC 510（2018年Spring）进行的评估结果。 指示 请按照以下说明在本地计算机上设置开发环境。 先决条件 JDK IntelliJ IDEA

用于烹饪食谱检索的深度学习食物图像识别系统 演示：DeepChef 总览 更新：博客文章现已发布。 有关更多信息，请访问！ 例如用法，请访问此Jupyter Notebook： Maturaarbeit 2018：这项工作利用Keras的深度卷积神经网络将图像分类为230种食物并输出匹配的食谱。 数据集包含来自chefkoch.de的> 400'000食物图像和> 300'000食谱。 几乎没有任何其他领域能像营养一样对人类福祉产生类似的影响。 每天，用户都会在社交网络上发布无数的食物图片； 从第一个自制蛋糕到顶级米其林菜肴，万一菜肴成功，您将与世界分享快乐。 事实是，无论彼此之间有多大差异，美食都会受到大家的赞赏。 个别烹饪原料的分类或对象识别方面的进展很少。 问题在于几乎没有公开编辑的记录。 处理 该代码（Jupyter笔记本）提供了许多德语注释。 该过程如下所示： 1│──数据准备│└──清除数据│└──数据扩充 2│──数据分析和可视化，拆分数据（训练，有效，测试） 3│──使用简单ML模型的首次尝试│└──最近邻分类器（kNN） │└──k-均值聚类│└──支持向量机

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