MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件： 提供业内主流的Transformer类预训练模型， 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。
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本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
本项目使用FAISS库实现了基于K近邻的图像分类器。该分类器可以使用CPU或GPU进行训练，并支持两种特征提取方法：flat和vgg。用户可以选择使用sklearn或faiss库实现K近邻算法。
使用sklearn的KNN实现电影推荐应用
使用Python和Tkinter创建一个简单的图形用户界面，可以调整图像的亮度和对比度，并显示调整后的直方图。
这个项目是一个文档扫描仪应用程序，使用Python编写。它可以帮助用户加载图片并裁剪文档，提供方便的文档扫描功能。
最近一年贡献：12 次
最长连续贡献：1 日
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。