梯度飞腾纯手工实现MLPCNNRNNSEQ2SEQ识别手写体MNIST数据集极其类下场代码详解.
2023/4/18 22:56:30
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手写体数字识别原始数据，0~9数字，32*32，贝叶斯代码完成手写体识别和大致出错率计算，可用于python学习实践。
github免费下载：https://github.com/HeCCXX/CSDNDownloading/raw/main/%E6%89%8B%E5%86%99%E4%BD%93%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0.zip
github免费下载：https://github.com/HeCCXX/CSDNDownloading/raw/main/%E6%89%8B%E5%86%99%E4%BD%93%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0.zip
2023/3/18 15:27:28
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本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB，可用来进行手写体识别的训练和识别，并判断精确率，同时文档给出了使用说明和附带训练数据，happyhacking!
2017/8/22 20:40:10
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手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应用,应用范围非常广泛。
本文提出一种基于决策树算法的手写数字识别方法,该方法通过提取基于密度的特征,通过训练得到一个决策树分类模型,进而进行手写数字的识别。
实验证明该方法能够快速无效的进行手写数字的识别。
本文提出一种基于决策树算法的手写数字识别方法,该方法通过提取基于密度的特征,通过训练得到一个决策树分类模型,进而进行手写数字的识别。
实验证明该方法能够快速无效的进行手写数字的识别。
2022/9/3 0:25:35
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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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