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简易图像分类器(Simple-Image-Classifier): 用Python开发 | 哈克·诺瓦(Hack-A-Nova)

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简介：
Simple-Image-Classifier是由哈克·诺瓦团队使用Python语言开发的一款轻量级图像分类工具，适用于快速准确地对图片进行分类。 此仓库包含一个用Python制作的简单图像分类器的相关文件。其中包括IPYNB Notebook文件、pickle模型以及项目使用的图像数据集。使用方法是：在Google colab或jupyter笔记本中运行Streamlit-Webapp，然后通过浏览器打开ngrok隧道URL，在网页上上传图片并点击预测按钮即可进行操作。

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  • 简易图像分类器(Simple-Image-Classifier): 用Python开发 | 哈克·诺瓦(Hack-A-Nova)
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    Simple-Image-Classifier是由哈克·诺瓦团队使用Python语言开发的一款轻量级图像分类工具，适用于快速准确地对图片进行分类。 此仓库包含一个用Python制作的简单图像分类器的相关文件。其中包括IPYNB Notebook文件、pickle模型以及项目使用的图像数据集。使用方法是：在Google colab或jupyter笔记本中运行Streamlit-Webapp，然后通过浏览器打开ngrok隧道URL，在网页上上传图片并点击预测按钮即可进行操作。
     
  • Car Body Classifier: 一个简易的TensorFlow图像分类器，用于识别车身类型
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    Car Body Classifier是一款基于TensorFlow开发的简单图像识别应用，专注于准确区分和识别不同车型的车身类型。 车身分类器是一个基于TensorFlow的简单图像分类工具，用于识别车辆类型并从工作相关的图片中提取其他特征。我使用virtualenv模式安装了TensorFlow，并在文档中解释了设置过程。此项目包含一个Python脚本img_dl.py，该脚本能根据提供的搜索词和下载路径，在Google搜索引擎上查找并下载100张图片。 我的目标是将车辆分为四种类型：轿车、旅行车、越野车以及皮卡车。我通过进行一些谷歌搜索获取了合适的图像，并在名为tf_images的文件夹下按照每种车型创建子目录，每个类别包含大约100张照片（例如 tf_images/sedan）。训练脚本位于retrain.py中。 要重新培训系统，请首先使用img_dl.py下载足够的图片到以下指定文件夹：tf_images/轿车、tf_images/旅行车等。
     
  • 简易Python PID控制器：simple-pid
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    simple-pid是一款用于Python环境中的轻量级PID（比例-积分-微分）控制库。它易于使用和集成，适用于各种需要自动调节与反馈控制系统的设计项目中。 简单PID控制器是Python中的一个轻量级选择，适用于不需要外部依赖的场景。其设计注重鲁棒性。 使用方法如下： ```python from simple_pid import PID pid = PID(1, 0.1, 0.05, setpoint=1) # 假设我们有一个需要控制的系统 v = controlled_system.update(0) # 控制系统的初始值为0，获取当前状态。 while True: # 根据控制系统当前的状态计算新的输出 control = pid(v) ``` 注意：这段代码中`controlled_system`部分省略了具体实现细节。
     
  • 简易Python PID控制器：simple-pid
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    simple-pid是一款用于控制系统的Python库，提供PID（比例-积分-微分）控制算法实现。其简洁的设计使得用户能够轻松地将其集成到各种自动化项目中。 简单PID控制器是Python中的一个易于使用的库。如果您需要一个无需外部依赖即可运行的PID控制器，则可以考虑使用它。此库旨在提供鲁棒性设计。 用法如下： 从simple_pid导入PID ```python from simple_pid import PID ``` 创建一个PID对象，例如： ```python pid = PID(1, 0.1, 0.05, setpoint=1) ``` 假设您有一个需要控制的系统`controlled_system`。首先获取系统的当前值： ```python v = controlled_system.update(0) ``` 然后在一个循环中，根据PID控制器计算新的输出，并将其应用于系统： ```python while True: # 根据系统的当前值计算新的控制信号 control = pid(v) # 将控制信号应用到系统（此处省略了具体实现） ``` 以上就是简单使用Python中的simple_pid库来构建PID控制器的基本方法。
     
  • deep-xgb-image-classifier
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    Deep-XGB-Image-Classifer是一款结合深度学习与梯度提升决策树技术的图像分类工具，适用于多种图像识别任务。 对于这个项目，我开发了一个用于图像分类的CNN-XGBoost模型。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势以及XGBoost算法的高精度特性。在此基础上，我计划使用CIFAR-10数据集，并针对三种不同的CNN架构进行测试：基础CNN架构、VGG16架构和ResNet架构。
     
  • 简易C编译器：用Python编写（simple-c-compiler）
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    simple-c-compiler是一款使用Python语言开发的简单C语言编译工具。它为学习和教学C编程提供了便捷的解决方案。 用Python编写的简单C编译器支持C编程语言的一个子集，特别的是它只包含整数类型的变量。这个编译器前端能够从C源文件生成中间表示（IR）的三地址代码。此外，为所有主要平台如Windows、Linux和Mac提供了运行三地址“汇编”代码的解释程序，以方便执行程序。顾名思义，使用起来非常简单！只需要一个Python模块就可以开始使用它了。 该编译器实现也是开源项目的一部分，您可以查看源码进行研究或贡献。为了在不同的操作系统上安装和测试这个编译器，请确保您的系统已经安装了Python 3.6或者更新版本的解释器，并通过pip命令安装anytree软件包（`pip install anytree`）。这里提供了一个简单的示例程序来演示如何使用该编译器，此程序的功能是打印出前15个奇数。
     
  • Random Forest Image Classification with Python: 使用Python进行随机森林图像分类...
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    本文章介绍了使用Python语言和随机森林算法对图像进行分类的方法。通过该方法可以有效地提高图像分类的准确率，适用于机器学习爱好者和技术从业者参考。 使用Python进行随机森林图像分类，请遵循以下文件夹结构： - 图像分类（文件夹） - 数据集（文件夹） - 火车（文件夹） - 图像Cat1 文件夹：包含多个train_img.jpg图片 - 图像Cat2 文件夹：包含多个train_img.jpg图片 - 测试（文件夹）：包含测试用的test_img.jpg图片 - 导出目录： - 数据.h5 - 标签.h5 - random_fo_image.py
     
  • 简易STL查看器：simple-stl-viewer
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    Simple-STL-Viewer是一款专为便捷查看STL文件设计的轻量级工具。它操作简单、界面友好，能够帮助用户快速浏览和分析3D模型数据，适用于多种应用场景。 简单的STL查看器 该库旨在使在您的网站上设置STL查看器变得尽可能简单。您不需要具备JavaScript知识即可使用此库；如果您了解一点HTML（或知道如何复制粘贴代码），就可以轻松使用。 为了简化操作，当前自定义选项非常有限。随着时间的推移，可能会增加更多功能和选项。 示例 包含STL查看器的页面。请注意，由于STL文件较大，加载时间可能较长！ 用法 要在HTML中设置此库，请为每个要渲染的STL对象创建一个“占位符”
    元素。占位符应如下所示：
    如果您希望指定STL对象的颜色，可以使用color属性。 例如：
     
  • 新闻真假分类器：Fake-News-Classifier
    优质
    Fake-News-Classifier是一款先进的新闻真实性鉴别工具，运用人工智能技术分析文本内容，有效识别并分类假新闻与真实报道，保障信息的真实性与可靠性。 假新闻分类器从真实新闻中识别虚假新闻非常重要。这一问题已通过自然语言处理工具得到解决，该工具可以根据历史数据帮助我们区分真假新闻。
     
  • CLIP-Image-Classification：使用OpenAI CLIP的图像分类工具，支持任意类别的图像分类...
    优质
    CLIP-Image-Classification是一款基于OpenAI CLIP模型开发的图像分类工具，能够对任何类别图片进行精准分类和识别。 使用CLIP进行图像分类： 从`classify`模块导入`load`, `classify`函数。 ```python from classify import load, classify filename = contentinput.jpg load_categories = imagenet print(loading categories) load(load_categories) print(classifying) print(classify(filename)) ``` 可以使用以下命令加载不同的分类类别： - `load(imagenet)`: 加载ImageNet类目。 - `load(pokemon)`: 加载包含721个宝可梦名字的列表作为类目。 - `load(dog vs cat)`: 将狗和猫作为两个单独的类目。