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ml4k的Python项目详细描述
#machinelearningforkids.co.uk api的python包装器
此库设计用于[machinelearningforkids.co.uk]（https://machinelearningforkids.co.uk）。
model，使用项目的api键创建一个“model”对象
：
import ml4k
可以使用以下方法：
model.classify（data）`
对给定数据进行分类，并返回一个包含结果的字典。
结果字典包含“label”和“confidence”值。
\您可以传递文本，
图像，或者是一个数字列表。
5757
/>识别文本
从用户获取输入并将其传递到我们的模型
command=input（键入a command:“）
result=model.classify
<如果result[“label”==“lamp-on”：
打印（“开灯”）
elif result[“label”elif result[“lab]=“lamp_off”：
print（“关闭灯”）
\或者使用
[simplecv]（http://simplecv.org/）库从网络摄像头捕获。
在发送到api之前，图像将自动缩小。
假设图像数据存储为二进制字符串……
result=model.classify（image）
if result[“label”]=“dog”：
print（“那是狗”）
elif result[“label”]=“cat”：
print（“那是猫”）
此库设计用于[machinelearningforkids.co.uk]（https://machinelearningforkids.co.uk）。
model，使用项目的api键创建一个“model”对象
：
import ml4k
可以使用以下方法：
model.classify（data）`
对给定数据进行分类，并返回一个包含结果的字典。
结果字典包含“label”和“confidence”值。
\您可以传递文本，
图像，或者是一个数字列表。
5757
/>识别文本
从用户获取输入并将其传递到我们的模型
command=input（键入a command:“）
result=model.classify
<如果result[“label”==“lamp-on”：
打印（“开灯”）
elif result[“label”elif result[“lab]=“lamp_off”：
print（“关闭灯”）
\或者使用
[simplecv]（http://simplecv.org/）库从网络摄像头捕获。
在发送到api之前，图像将自动缩小。
假设图像数据存储为二进制字符串……
result=model.classify（image）
if result[“label”]=“dog”：
print（“那是狗”）
elif result[“label”]=“cat”：
print（“那是猫”）
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