目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
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CNN卷积神经网络tensorflow代码，使用MNIST数据集，安装好python和TensorFlow可直接运行
2024/9/7 0:46:24
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是按照demo来运行的,其中遇到了不少的错误,一一修改后得到的可运行版本,里面已经包含了数据源,开发环境是python3.5.2+Tensorflow1.5.0,亲测可用
2024/9/6 14:28:26
481KB
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Couldnotloaddynamiclibrary'cudnn64_7.dll';dlerror:cudnn64_7.dllnotfound本文件是cudnn-7.6.5的文件，可以用来解决一些tensorflow无法加载某些文件的问题
2024/9/4 2:34:52
260.37MB
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某位大牛在github上分享的CNN车牌识别源代码，在将其装到Windows的Python下运行时碰到了各种报错（WIN8下python3.6，Opencv3.0）,有些问题搜遍网络也没找到解决方法。
最后终于调通，可以进行训练和预测。
不过训练的收敛速度不太理想，有待继续研究。
分享出来给有兴趣的同学，或许可少走些弯路。
最后终于调通，可以进行训练和预测。
不过训练的收敛速度不太理想，有待继续研究。
分享出来给有兴趣的同学，或许可少走些弯路。
2024/8/23 1:48:42
14.78MB
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基于tensorflow和pycharm实现基于卷积神经网络的手写字体识别系统，并上传制作好的课程文件，以供大家直接使用，代码亲测可用
2024/8/16 22:04:18
1020KB
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python+OpenCV+TensorFlow人脸识别，人脸检测和图像处理。
python+OpenCV+TensorFlow人脸识别。
python+OpenCV+TensorFlow实现人脸识别，包含人脸检测和图像处理pythoOpenCTensorFlo
python+OpenCV+TensorFlow人脸识别。
python+OpenCV+TensorFlow实现人脸识别，包含人脸检测和图像处理pythoOpenCTensorFlo
2024/8/16 0:20:37
178.73MB
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机器学习시작!!!机器学习1일차이이다!!에에문룰들룰들룰들다다다다다다다다다다다다다다다다다다다监督学习＞＞标签주기적으로적으（训练数据集）ex）고양이사고양이label을구별한다例）regression로투자프르그램프르그램，-휴대폰배터리측정-回归（회귀）回归（회귀）란이란：변수변수해해측측해터나터나터나터나영향영향영향영향영향영향영향영향용이용无监督学习＞＞Super이터를보고tensorflow기초tensorflow会话（Session）会话（Session.run）tensorflow发行人Tensor（）发行人!!（Session을!!같다같같같같같같）））））시점에서는v2이고Session에서만v1용사때문에기때문에importtensorflow.compat.v1astf\ntf.disable_v2_behavi
2024/8/14 14:31:13
61.32MB
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Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow关于机器学习中的重要库scikit-learn以及tensorflow的手上书
2024/8/10 14:07:11
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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