获取包含信息（年龄，性别，出生日期，行政区，星座），并校验号 调用方法如下： =sfzxx(a2,1) 取得性别 =sfzxx(a2,2) 取得出生日期 =sfzxx(a2,3) 取得年龄 =sfzxx(a2,4) 取得行政区 =sfzxx(a2,5) 取得星座 =sfzxx(a2,6) 校验号 特别说明：如果是需要发送到网络或别人机器的，取得相应的信息后，如果不再调整。强烈建议通过复制，选择性粘贴，数值，粘贴到原来的位置，这样就把信息固定下来了。避免不必要的麻烦。

本篇文章主要是对利用JS实现根据出生年月计算年龄的示例代码进行了介绍，需要的朋友可以过来参考下，希望对大家有所帮助

面部分类器 计算机视觉网络应用程序，用于预测图像中所有个人的年龄，种族和性别 在所有三个因变量上均达到85％的平均准确度 在PyTorch中构建和训练的CNN模型 用Flask Python后端和Bootstrap前端开发 对自己进行测试！ 在本地运行网站 此面部分类器在Python 3.7上运行 首先克隆仓库： git clone https://github.com/danielzgsilva 导航到项目的根目录并安装依赖项，如下所示： pip install -r requirements.txt 使用以下命令运行该应用程序： python app.py 然后，该项目将在端口5555上本地服务： http://localhost:5555/ 型号详情 底层的卷积神经网络使用经过VGGFace2训练的预先训练的挤压和激发网络（SENet） 曹琼，等。 “ Vggface2：用

来自：https://github.com/yu4u/age-gender-estimation#changing-model-or-the-other-training-parameters

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使用Python机器学习进行年龄检测 使用Kaggle的收入评估数据集进行年龄检测 用于训练模型的值输入值：-“性别”，“工作类别”，“教育”，“婚姻状况”，“职业”，“关系”，“每周工作时间”，“本国”， '收入'，'Col1'，'Col2'，'Col3'，'Col4'，'Col5'输出-年龄 机器学习算法：从sklearn.svm导入随机森林分类器 来自sklearn.metrics的precision_score以计算模型的准确性

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