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数据分析与KNIME(Data-Analytics-with-KNIME)

使用KNIME(Konstanz Information Miner)的数据分析,这是一个免费的开源数据分析,报告和集成平台。 KNIME通过其模块化数据管道概念整合了机器学习和数据挖掘的各种组件。图形用户界面和JDBC的使用允许组装节点,以混合不同的数据源,包括预处理(ETL:提取,转换,加载),用于建模,数据分析和可视化,而无需或仅具有最小的编程。

爆发(bleep-that-shit)

自动过滤,审查和替换有哔哔声和视频中的亵渎,咒骂,诅咒单词或自定义术语,具有哔哔声或bleep声音效果。 由Python,AI,Spllit和Docker建立。 免费和开源。

Lotteharper(lotteharper)

我综合的完整堆栈渐进式网络应用程序的开源副本着重于机器学习,媒体和营销。

预测心脏疾病(Predict-Heart-Disease)

构建一个简单的FastApi应用程序,可提供从心脏病数据集训练的机器学习分类器,对其进行培训并部署以渲染(或您选择的任何云主机)的预测。专注于Docker和部署,而不是实现高精度。

Shivamprasad1001.github.io(shivamprasad1001.github.io)

我,Shivam Prasad的平台深入到人工智能,网络开发和网络安全领域。在这里,我分享了洞察力,教程和探索,这些探索弥合了智能系统与安全,用户友好的应用程序之间的差距。

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