Arduino-INA226-程序

最近在开发一个插件，其中有个很重要的功能就是查询对象网站是否备案。我在网上找了一圈，发现好多能实现这个功能的接口都是要收费的。咱就是说，能不花钱就不花钱，本着能省尽省的原则，我开始努力地寻找免费的接口。还真别说，经过一番折腾，我找到了几个还算不错的免费接口。我把这几个接口整合到一起，采用随机匹配的方式。这样一来，如果一个接口失效了，就会自动切换到下一个接口，一直到成功查询出结果为止。虽然过程有点曲折，但总算是解决了这个问题，下面我把代码放出，有需要的自取吧————————————————

在本教程中，您将学习如何使用该类GridSearchCV通过 scikit-learn 机器学习库进行网格搜索超参数调整。我们将网格搜索应用于计算机视觉项目。我们将讨论：1.什么是网格搜索2.如何将网格搜索应用于超参数调整3.scikit-learn 机器学习库如何通过网格搜索从那里，我们将配置我们的开发环境并检查我们的项目目录结构。然后，我将向您展示如何使用计算机视觉、机器学习和网格搜索超参数调整来将参数调整到纹理识别管道，从而产生一个接近 100% 纹理识别准确率的系统。

在本教程中，您将学习如何使用 scikit-learn 和 Python 调整模型超参数。我们将从讨论什么是超参数调整以及它为什么如此重要来开始本教程。从那里，我们将配置您的开发环境并检查项目目录结构。然后我们将执行三个 Python 脚本：1.无需调整超参数即可训练模型（这样我们就可以获得基线）2.一种是利用一种称为“网格搜索”的算法来详尽检查所有超参数组合的方法——这种方法保证对超参数值进行全面扫描，但速度也很慢3.最后一种方法是使用“随机搜索”，从分布中抽取各种超参数（不能保证覆盖所有超参数值，但在实践中通常与网格搜索一样准确，而且运行速度更快）

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