本文基于tensorflow2.0和jupyter notebook可

本文基于tensorflow2.0和jupyter notebook可视化交互web系统，组合numpy、pandas、seaborn及matplotlib扩展模块搭建模型实验环境，并将实际生产中A细纱、B细纱及C细纱的数据对模型预测性能进行测试。

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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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Based on the stensorflow 2.0 and jupyter notebook visual interactive web system, this paper combines numpy, pandas, seaborn and matplotlib extension modules to build a model experimental environment, and tests the model prediction performance with the data of A fine yarn, B fine yarn and C fine yarn in actual production.

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Based on tensorflow2.0 and jupyter notebook visual interactive web system, this paper combines numpy, pandas, Seaborn and Matplotlib extension modules to build the model experimental environment, and tests the prediction performance of the model with the data of a-spun yarn, b-spun yarn and c-spun yarn in actual production.

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