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KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集 手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用KNN 算法来识别这些数字。 MNIST 是完整的手写数字数据集,其中包含了60000 个训练样本和10000 个测试样本。 sklearn 中也有一个自带的手写数字数据集: 共包含 1797 个数据样本,每个样本描绘了一个 8*8 像素的 [0, 9] 的数字。 每个样本由 65 个数字组成: 前 64 个数字是特征数据,特征数据的范围是 [0, 16] 最后一个数字是目标数据,目标数据的范围是 [0, 9] 我们抽出 5 个样本来看下: 0,0,5,13,9,1,0,0,0,0,13,15,10,15,5,0,0,3,15,2,0,11,8,0,0,4,12,0,0,8,8,0,0,5,8,0,0,9,8,0,0,4,11,0,1,12,7,0,0,2,14,5,10,12,0,0,0,0,6,13,10,0,0,0,0 0,0,0,12,13,5,0,0,0,0,0,11,16,9,0,0,0...

Electron-egg 1.8.0 发布,跨平台桌面软件开发框架

electron-egg是一个简单、快速、功能丰富的跨平台桌面软件开发框架。 特性 直接打包成 windows 版、Mac 版、Linux 版、或 web 网站运行 可以用服务端的开发思维,来编写桌面软件 也可以用前端来开发,数据服务请求外部 api 即可 服务端的技术场景几乎都可以使用,如:路由、中间件、控制器、服务、定时任务、队列、插件等 桌面软件常见功能,后续逐步集成并完善或提供 demo 自动更新 本次更新: 新增最小化到托盘功能。 新增dist资源迁移命令工具。 修复utils资源引入。 新增一个完整的桌面软件项目例子。 新增demo项目 有windows版和Mac版,功能比较丰富,可参照学习 项目文档: 地址:https://www.yuque.com/u34495/mivcfg/xnhmms Gitee地址: 地址:https://gitee.com/wallace5303/electron-egg

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