This article is based on tensorflow

This article is based on tensorflow2.0 and jupyter notebook visual interactive web system, combined with numpy, pandas, seaborn and matplotlib expansion modules to build a model experiment environment, and the actual production of A spun yarn, B spun yarn and C spun yarn data to test the model prediction performance.

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本文基于tensorflow2.0和jupyter笔记本可视交互式Web系统，结合numpy，pandas，seaborn和matplotlib扩展模块构建模型实验环境，并实际生产A短纤，B短纤和C短纤数据以测试模型预测性能。

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本文基于张流2.0和聚居器笔记本可视交互Web系统，结合数字、熊猫、海生和垫片膨胀模块构建模型实验环境，并实际生产A纺纱、B纺纱和C纺纱数据，以测试模型预测性能。

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本文基于tensorflow2.0和jupyter笔记本可视化交互web系统，结合numpy、pandas、seaborn和matplotlib扩展模块搭建了模型实验环境，并以a纺、B纺和C纺的实际生产数据对模型预测性能进行了测试。<br>

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