基于机器学习的老司机车牌自动推荐系统

Bustag 是一个基于 python 异步爬虫框架开发aspider的自动车牌推荐系统, 系统原理为定时爬取最新车牌信息, 然后可以对车牌进行打标(标示是否喜欢), 打标车牌到一定数量可以进行训练并生成模型, 以后就可以基于此模型自动对下载的车牌进行预测是否喜欢, 可以过滤掉大量不喜欢的车牌, 节约时间

紧急提示

貌似 https://www.cdnbus.bid 这个地址被墙了, ddos, 可能访问太多

修改config.ini的 root 为 https://www.busdmm.work , 就可以了,

windows, mac 绿色版下载地址

链接: https://pan.baidu.com/s/1pqarq7fOXjsbad0WN4Uaaw 提取码: budu

压缩包密码: gxtrobot

docker 版本 0.2.0 也已经同步更新

运行 docker pull gxtrobot/bustag-app:latest 后重新启动项目即可

更新

release 0.2.0(2019-10-7)

一些 bug 修复, 如数据解析不全等
多处页面优化(封面图点击放大, 页面跳转等等)
启动检查 config.ini, 没有自动退出
手动本地文件管理, 增加手动添加番号及本地路径功能
增加今日更新, 推荐数量
手动上传番号, 直接打标为喜欢
添加 logo
增加打标数据库导入功能

注意事项

只需在 data 目录下创建config.ini, 然后启动系统, 访问 localhost:8000
v0.2.0 版本有数据库结构变化, 所以和老版本数据库不兼容, 建议新建一个目录运行新版, 如需要愿数据库打标数据, 可以通过数据页面, 导入数据库完成打标数据导入

第 1 条附言 2019-10-16 21:26:00 +08:00

最近录了几个使用视频

bustag 最新使用视频发布(2019-10-15)

群晖 docker 安装 bustag 视频发布(2019-10-16)
链接: https://pan.baidu.com/s/1pqarq7fOXjsbad0WN4Uaaw 提取码: budu 在视频目录下, 推荐用群晖或 docker 的看看

15 条回复 2019-10-16 21:26:25 +08:00