MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。
该问题处理的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9.MNIST包含了训练集与测试集数据。
该问题处理的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9.MNIST包含了训练集与测试集数据。
2015/5/5 6:44:15
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基于CNN，有GUI界面。
基于tensorflow，有数据集，已划分训练集，测试集，训练集已做标签.直接运转demo.py，按需下载需要包即可运转。
基于tensorflow，有数据集，已划分训练集，测试集，训练集已做标签.直接运转demo.py，按需下载需要包即可运转。
2017/5/8 18:04:54
217.18MB
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demo_mIoU.py运转后得到8位的预测图，可在mIoU.py中与mask计算得出各类别的mIoU值，以及整个测试集的mIoU。
demo_mIoU.py与mIoU.py直接在pycharm下run即可。
参考博客：https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722
demo_mIoU.py与mIoU.py直接在pycharm下run即可。
参考博客：https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722
2022/10/9 22:55:06
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housing.dataics机器学习房价预测回首测试集机器学习房价预测回首测试集机器学习房价预测回首测试集机器学习房价预测回首测试集
2018/4/2 16:43:08
48KB
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本资源包含一个Mnist手写体的训练脚本，可在环境配置好的情况下直接训练学习模型，然后可以根据模型输出任意照片，预测结果，直接可用，适合入门者。
2019/8/5 9:35:08
10.26MB
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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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