机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中，增加以后识别的正确率，识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
2023/9/21 3:58:52
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bp神经网络实现的手写英文字母识别，内附训练样本，基于matlab平台实现
2023/9/20 0:06:58
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单特征MNIST库手写数字识别实现（matlab），采用粗网格特征进行学习识别，首先提取MNIST数据库60000个训练样本手进行特征提取，然后对10000个测试样本进行测试，matlab实现
2023/9/19 9:22:55
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机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等
2023/9/16 13:20:55
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个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。
这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。
现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。
而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。
现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。
而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
2023/9/14 8:37:02
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可以直接运行的代码，关于bp神经网络进行手写字数字识别的，内附0-9手写字体图片，每个数字500张图片。
2023/9/12 15:28:49
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使用libsvm实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14.包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据
2023/9/6 18:14:25
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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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