钞票认证端到端项目- 钞票伪造是全球许多银行机构面临的一个问题。 本文回顾了我们建立基于机器学习的技术的工作，该技术能够以高精度检测此类伪造。 我们经历了构建这项技术的各个阶段，从下载钞票规格数据到构建高度准确的模型。 接下来，我们探索了各种前端部署方法，以便该模型可以在更大范围内使用。 最后，我们为我们的模型创建了一个用户友好的基于 Web 的前端，以接受用户以各种方式输入。 我们使用 Flask 创建前端并使用 Heroku 进行部署。 数据集信息： 来源： 功能信息： 小波变换图像的方差， 小波变换图像的偏度， 小波变换图像峰度， 图像的熵和， 等级（0 或 1） 结果 程序 由开发： 地盘术夏尔马 本科最后一年， 数学系 IIT 孟买 Ayushman Dev Verma 本科最后一年， 数学系 IIT 孟买

钞票认证 这是一个Web应用程序，用于预测空白通知是真实的还是伪造的。 使用的数据集 来自UCI机器学习存储库的钞票身份验证数据集 使用的技术 Python 烧瓶 随机森林分类器 泡菜 屏幕截图

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jupyter_timing_killer 根据设定的运行时间，清理jupyter notebook进展。避免过多的note打开一直占用系统资源 测试环境： psutil 5.4.3（在5.0.x版本后出现了psutil.process_iter函数的参数变化，会报错，建议升级版本或修改代码）python3.6 结合定时脚本，定期检查执行时间过长的进程，kill掉 0 * / 1 * * * python3 /root/jupyter_timing_killer.py 注意： notebook进程是由jupyter-notebook母进程所派生。所以结束任何一个notebook进程之后，会再次被拉起一个新进程。进程数是不会减少的。 但是，发生一次杀死，笔记本上次运行的串行和对象信息，会被清零。例如，spark脚本读入的DF，创建的应用程序，都会得到释放。

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