HopfieldNeuralNetwork——Hopfield神经网络的python代码，基于Language:Python3.5.x，API:GoogleTensorFlow1.0.x。
实验案例有训练Hopfield网络对MNIST数字举行分类等。
实验案例有训练Hopfield网络对MNIST数字举行分类等。
2017/8/11 11:57:28
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本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法，对MNIST数据集进行三种样本分类，如果电脑内存够大，可以实现更多的类别分类，另外exclass是对随机的两个样本分类，也可以参考，exmuticlassall为对MNIST数据集分类，正文掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
2018/4/24 2:04:03
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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
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minst数据集哦,包括mnist-test-leveldb和mnist-train-leveldb，深度进修训练模型可用哦。
2021/11/10 18:15:22
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深度学习常用数据集之一，fashion-mnist数据集，可看成是mnist数据集的晋级版，数据的属性和mnist数据集一样（测试集和训练集的样本数）
2021/4/17 21:30:50
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将mnist手写字符数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含称号为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png
2016/2/16 1:28:35
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转换格局后的mnist数据集,包含leveldb和lmdb两种格局，mnist数据集训练和测试，可参见博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/73382369
2015/2/10 7:57:14
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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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