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9. 10月10日 天气预测-1.爬虫
9. 10月10日 天气预测-1.爬虫 数据来源 做机器学习我们需要尽量多和准确的数据，本次实例从www.meteomanz.com获取免费的天气数据 分析数据源网址规则 我们访问上一步的网站，可以发现有选择城市和时间的接口(PS:右上角的链接可以切换成英文) 这个就是我们要取到的数据了的地址，接下
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8. 10月9日 鸢尾花分类
鸢尾花分类项目是一个经典的入门项目，它不仅简单易懂，还能帮助我们掌握机器学习的基本步骤和方法。 1、项目介绍 鸢尾花数据集（Iris Dataset）早在1936年就由英国生物学家 Ronald A. Fisher 引入。这个数据集包含了150个鸢尾花样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花
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7. 9月26日 泰坦尼克号生还预测2-模型构建与推理
7. 9月26日 泰坦尼克号生还预测2-模型构建与推理 算法 逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，它在数据集中存在一个或多个自变量（解释变量）和一个因变量（目标变量）的情况下，用来预测二分类结果的概率。尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算
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6. 9月25日 泰坦尼克号生还预测1-数据预处理
6. 9月25日 泰坦尼克号生还预测1-数据预处理 项目背景 泰坦尼克号（Titanic），又称铁达尼号，是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉，被称为“世界工业史上的奇迹”。1912年4月10日，她在从英国南安普敦出发，驶往美国纽约的首次处女航行中，不幸与一座冰山相
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5. 9月18日 图像标注工具 labelme与labelu
5. 9月18日 图像标注工具 labelme与labelu labelme labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的， 像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图： 它的功能很多，包括： 对
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4. 9月18日 YOLO效果测试2
4. 9月18日 YOLO效果测试2 接上一课内容 模型效果验证 1. 对图片进行验证 from ultralytics import YOLO
model = YOLO('best.pt')
if __name__ == '__main__':
results = model.pred
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9月12日 YOLO训练与效果测试
3. 9月12日 YOLO训练与效果测试 必须建立在上一个实验已经正确完成的情况下 必须建立在上一个实验已经正确完成的情况下 必须建立在上一个实验已经正确完成的情况下 1. 模型训练 #coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
mod
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2. 9月11日 YOLO环境安装与数据准备
2. 9月11日 YOLO环境安装与数据准备 YOLO介绍 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的核心思想是将目标检测任务转换为一个单次推断问题。与传统的目标检测方法不同，YOLO算法通过一个统一的神经网络同时预测图像中的目标位置和类别。这种设计使得YOLO能
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1. 9月5日 图片标注项目-安全帽佩戴检测
1. 9月5日 图片标注项目-安全帽佩戴检测 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也
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40.6月5日 综合项目：flask 实现数据可视化
综合项目：Flask 实现数据可视化 效果： Flask介绍 Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它被设计为易于使用，同时提供强大的功能，以便开发者可以快速地开发Web应用程序。以下是Flask的一些关键特点： 轻量级：Flask没有默认的数据库、表单验证或任何其他特定的工具。