极简AI工具箱完整上线啦!

图片转word| 极简AI工具箱 :可识别图片内容,并转换为保留原文档版式的Word文档,方便二次编辑和复制
图片转ecxel | 极简AI工具箱 :可识别图片内容,并转换为保留原文档版式的Excel文档,方便二次编辑和复制
人像分割/证件照换底色 | 极简AI工具箱:将人像和背景进行分割,背景完全透明化,也就可以实现给照片换底色
文档图片去底纹/水印 | 极简AI工具箱:翻拍的图片,底色是暗暗的,打印出来甚是明显,通过AI处理过后,就像扫描的一样干净
去除文档手写字 | 极简AI工具箱:去除图片中的手写内容,保留印刷体内容,可用于试卷去手写还原等场景,除非你写得很像印刷体!
图片无损放大两倍 | 极简AI工具箱:普通的图片放大就会有明显像素点,AI技术能补全图片像素点,当然,最多也只能支持放大两倍
图片清晰度增强 | 极简AI工具箱:利用AI技术修补图像细节,使图像清晰度明显提高。会在一定程度上使图片变大
黑白图片上色 | 极简AI工具箱:给黑白图像图上合理的彩色

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

lsjweiyi

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值