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智能主题检测与无监督机器学习:识别颜色教程

介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成:监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集,这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式,机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列,并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下,监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式,数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类,相反,机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关

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chalk.js(node终端样式库)

const chalk = reuquire("chalk")
 const log = console.log
 ​
 // 颜色字体
 log( chalk.red("红色") )
 ​
 // 背景色
 log( chalk.bgBlue("蓝色背景") )
 ​
 // 样式字体
 log( chalk.bold("加粗") )
 ​
 // 多参数
 log( chalk.blue("name", "age", "job") )
 ​
 // ES6 多行文本
 log(
 // 多行文本将保留缩进格式
 chalk.blue(name: Rogan age: ${25} job: ${ 'IT' })
 )
 ​
 ​
 // 其他颜色设置方式
 log(chalk.keyword("orange")(' keyword ')) // 关键字
 log(chalk.rgb(100, 100, 100)(' rgb ')) // rgb
 log(chalk.hex('#ffffff')(' hex ')) // hex
 ​
 ​
 ​
 // 样式组合
 log(colors: ${chalk.blue('blue')}, ${chalk.red('red')}) // 拼接
 ​
 log(chalk.blue.bold("Title")) // 链式组合
 ​
 log( chalk.bgYellow(error: ${chalk.red(" chalk is undefined ")}) ) // 嵌套
 ​
 ​
 ​
 // 自定义组合
 const error = chalk.bgRed;
 const warning = chalk.yellow.bold;

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