Python编程快速上手—让繁琐工作自动化（源码）

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tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

基于`opencv-python`的车牌识别，代码主要参考CSDN上几个版主的代码，对代码进行了一定的优化，一定程度上提高了识别的准确率。并重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。

【实例简介】

1.将图像进行灰度处理转换成数值矩阵 2.给出数据集进行训练 3.knn算法实战 inall是整个数据集，可以将它切分成训练集和测试集，建议取少量测试集我利用8_48进行测试，(它是我从inall里取出来的，已经从里面被删掉了)同时修改一下knn里的参数

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