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2019年喵家推出TensorFlow插件
已经成功进入了不少学校的课堂。
老师们也给喵家提了很多建议. 2018年喵家为了进一步降低机器学习的门槛，采用了TensorFlow集成库（嗯，名字就叫机器学习5…）大家可以理解为一个轻量的TensorFlow，专注更具体的应用。
NEWS
特征提取器入门
底层技术依靠TensorFlow实现，此特征提取器采用了KNN模型（实际上用MobileNet也是可以的）
用途
将一定数量的摄像头实时照片或者图片的特征提取出来进行归类
特征提取器原理
每张图片都可以提取一个特征码，机器学习针对样本集合的特征总结提取出来。
实验要求
USB摄像头
畅顺的网络
Kittenblock 1.8.3以上版本
MachineLearning5与文字翻译成功加载
点击第一个方块，加载MobileNet，这个模型需要从网上下载
等第一个方块边框灭掉后（下载完毕），点击第二堆方块，进行剪刀石头布采集
剪刀手势采集
石头手势采集
布手势采集
更改下程序，增加多一个空白的特征识别，另外让舞台小猫显现出来，让其将识别结果说出来
拓展与提高
采购节活动时间：6.24-6..26
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机器学习5(轻量TensorFlow)教程六结束！
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