神经网络手写体识别数字识别模式识别毕业设计
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基于SVM技术的手写数字识别
2023/7/4 22:51:45 32.51MB SVM 计算机视觉 手写数字识别 python
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自动口语数字识别基于“框架袋”方法的自动语音数字识别系统以及基于DTW对齐和距离计算的模板匹配。
孟买印度理工学院的语音处理课程(EE679)的一部分。
2023/7/4 15:16:15 6KB Python
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更新后的,之前的有错误
2023/6/14 4:24:18 28.51MB opencv 模式识别
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设计了一种基于matlab的手写数字识别系统,全面覆盖多种分类器,有Fisher线性判别,贝叶斯分类器,神经网络,k近邻等等线性与非线性的分类器,识别的准确率较高,具体依据各个算法的不同,可以在此基础上进行改进。
2023/6/12 9:25:47 102KB matlab GUI 手写数字识别系统
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lmdb格式的手写数字识别mnist数据集,已经转换成了lmdb格式,直接使用即可。
注意:此数据集不是原始格式,是已经转化为lmdb格式的数据集,主要用来进行caffe网络的训练。
2023/6/11 15:41:43 12.02MB lmdb mnist 手写数字识别
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使用matlab实现的对MNIST手写数字进行识别,经测试,真实可用的。
2023/6/9 8:17:52 1.19MB MNISTmatlab
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比较简单的基于模板匹配的英文字母识别程序,可以修改为数字识别,希望对大家有所帮助。
谢谢下载。
2023/6/5 22:48:47 6.21MB 英文字母识别 模板匹配
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手写数字识别MNIST数据集,内含t10k-images-idx3-ubyte.gz等四个压缩文件以及卷积神经网络识别代码。
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基于opencv-SVM算法实现手写数字识别,使用Qt做UI实现手写板,可以实时测试,资源包含源代码和可执行程序(release文件夹下的exe文件可以直接运行测试)
2023/6/4 16:18:18 51.49MB SVM数字识别
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡