类似mnist的英文手写体,无意中得到,找了很久,十分难得啊
2024/9/16 6:46:32 45.99MB 手写英文
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利用计算机自动识别字符的技术,是模式识别应用的一个重要领域。
人们在生产和生活中,要处理大量的文字、报表和文本。
为了减轻人们的劳动,提高处理效率,50年代开始探讨一般文字识别方法,并研制出光学字符识别器。
60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。
60年代后期,出现了多种字体和手写体文字识别机,其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。
如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。
70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机,并着重于汉字识别的研究。
2024/8/29 21:49:14 2.08MB C# 文字识别
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mnist手写体识别
2024/8/21 17:03:26 33.19MB mnist
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这个案例是基于sklearn机器学习库中的SVM和AdaBoost算法对MINIST数据集中的手写体数字进行识别的。
有需要的朋友可以下载一下,欢迎批评指正,一起进步。
本来想免积分的,但是csdn不让啊。


2024/7/16 4:36:50 178KB HandWritten MINIST SVM AdaBoost
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本课题在了解人们需要个性手写体计算机字体的基础上,准备设计手写体汉字库自动生成软件。
通过扫描输入个人手写体偏旁部首,经过数据库存储、图象处理和图象编程,实现手写体汉字的自动生成。
该软件使得个性手写体汉字在计算机文字交流中能够得到应用,满足了人们快捷又不失个性的需求。
课题的数据主要来自设计者本人手写体字稿。
2024/6/21 19:16:58 1.83MB 汉字库
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基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割,并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境:Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序: example/demo.py---对手写数字图片的分割,并将每个数字做成28*28的黑底白字图片,保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练,训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的,按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意:手写数字的图片尽量不要太大(太大会显得数字写的太细,调大数字粗细度),每个数字大小不要差太多,可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错,其他的没有测试过。
2024/6/2 10:30:06 49KB python、tf
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贝叶斯算法实现手写数字识别原始数据测试(0~9数字,32*32),贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算,用于python实现具体逻辑。
2024/4/12 15:13:45 969KB 贝叶斯算法 手写数字 Python
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资源中包含0到9的手写体数字图片,每种数字图片有1000张左右,都归一化为相同的大小,可以用作与手写体数字识别的训练集
2023/11/22 21:06:09 5.03MB 手写体数字
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matlab代码,里面含有一个BP网络完整代码,以及mnist.mat数据集
2023/10/12 4:28:46 14.03MB mnist数据集 BP神经网络
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SVM的手写体识别matlab程序,附带数据源,安装limSVM后可直接运行
2023/10/9 4:38:30 33KB 支持向量机 matlab
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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