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[其它] BeerPrediction:经过训练的自定义神经网络模型,可以根据一些评估标准(如外观,香气,口感或口味)准确预测啤酒的类型。 它还作为Web应用程序构建并在线部署,以便为模型提供实时预测-源码

说明:啤酒预测 概述 项目简介: 为了预测特定的啤酒类型,开发,训练和部署了神经网络。 项目目标: 1.使用库设计一个神经网络。 2.使用在API内部处理后生产模型。 3.使用库将应用程序公开部署。 4.训练,测试,记录和发布。 终点 目录的根目录,显示有关项目的所有关键信息和详细信息,包括:概述,端点,模型信息和更多信息。 所有详细的文档。 首先阅读这里。 检查以确保该应用程序运行正常并可以运行。 检查以查看模型的体系结构。 根据设置的输入标准,预测单一啤酒类型。 根据设置的输入标
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[其它] restaurant-website:餐厅网页-源码

说明:页数 主页 / 关于/关于 菜单/菜单 ShopInfo / shopinfo
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[其它] mysite-源码

说明:mysite
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[其它] tic-tac-toe-源码

说明:Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中,可以运行: npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑,则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息,请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化,并且文件名包括哈
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[其它] happy2h.github.io-源码

说明:happy2h.github.io
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[其它] react-art-design-源码

说明:Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中,可以运行: yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑,则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息,请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化,并且文件名包括哈希
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[互联网] jquery-3.2.1.min.js

说明:jquery-3.2.1
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[其它] 191801045-Moises-Rodriguez-Hernandez:储存库-源码

说明:191801045-Moises-Rodriguez-Hernandez:储存库
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[其它] Lacteos-源码

说明:乳杆菌
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[其它] bb-app-源码

说明:bb-app
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[其它] MusicStreamServer-源码

说明:MusicStreamServer
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[其它] cabidi-webpage:Cabidi家庭工作室网页-源码

说明:卡比迪网页 Cabidi家庭工作室网页
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