在Keras对手写数字mnist测试完以后用来尝试做本人的特征矩阵和标签
2018/10/9 20:03:54 4KB python Keras
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精心整理的手写数字辨认论文11篇,这我做毕设时整理好的。
都很有参考价值
2021/9/13 3:10:33 3.36MB 手写数字识别
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MatlabReadMNIST是用来从train-labels-idx1-ubyte,train-images-idx3-ubyte,t10k-labels-idx1-ubyte,t10k-images-idx3-ubyte中获取数据的(已经获取好了),只需运行ceshi.m就可以了,修改ceshi.m读入的图片就可以识别不同的图片,自己提供输入图片也可以,不过要注意输入图片的大小要是28*28
2021/5/17 21:31:51 32.53MB matlab 深度学习
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本程序有三个cpp文件,main.cpp为测试文件;
prepare.cpp为预处理文件;
train_SVM为SVM的训练文件。
概况可参考博客:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/114362904
2017/4/3 11:17:07 103.74MB svm opencv visual studio
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mnist手写数字数据集
2020/7/6 9:23:21 10.96MB mnist tensorflow python
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该代码基于深度学习框架Keras可以一键跑(无需单独下载数据文件)辨认率达到了98%以上
2020/2/20 19:04:15 971B 源码
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如何运用卷积神经网络拟合一个回归模型来预测手写数字的旋转角度。
2019/9/7 1:56:49 6KB 深度学习 CNN 回归模型
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三层的bp神经网络,用于识别手写数字的。
包含训练代码、测试代码和训练模型,可以先运用训练代码保存训练模型,测试代码读取模型并识别测试集中的数字,也可以直接运用我的模型,导入保存数据,传入函数中既可用。
2019/8/27 9:24:35 1.17MB python
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基于fisher的手写数字识别程序可以完成手写数字的识别
2016/9/11 17:27:31 8KB fisher 手写字识别
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pytorch版本的,手写数字辨认参考代码和数据集手写数字辨认参考代码和数据集手写数字辨认参考代码和数据集
2021/4/22 16:34:47 33.47MB 代码 卷积
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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