因matlab无法直接读取直接下载的MNIST数据格式，故写了一个matlab程序将数据读取后存储为.mat格式train_images-60000个训练集,大小为28*28*60000train_labels-60000个标签，大小为60000*1test_images-10000个训练集,大小为28*28*10000test_labels-10000个标签，大小为10000*1
2024/10/25 1:21:32
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本论文的编写围绕四个项目：图像空域/时域变换、图像增强、染色体计数与提取Mnist链码组成。
项目的编写基于Windows7操作系统，使用VS2013作为开发环境，以OpenCV作为内部核心处理算法库。
项目的编写基于Windows7操作系统，使用VS2013作为开发环境，以OpenCV作为内部核心处理算法库。
2024/10/21 16:40:30
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测试集形式60000x784(28乘28为784）和60000x10(10个标签对应的概率)，原来为60000x785，只有标签没标签概率）。
测试集同。
测试集同。
2024/10/14 4:18:58
25.56MB
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KNN编写的书写数字识别。
MNIST手写数字库。
用到tf函数下载MNIST库，需要安装TensorFlow。
如果没有安装，需要手动导入数据。
MNIST手写数字库。
用到tf函数下载MNIST库，需要安装TensorFlow。
如果没有安装，需要手动导入数据。
2024/10/1 6:23:46
11.06MB
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mnist训练集，png格式图片，60000张图片。
图片放在0~9文件夹下，对应是图片的mark。
图片放在0~9文件夹下，对应是图片的mark。
2024/9/24 18:24:18
49.83MB
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测试手写识别，识别率还是蛮高的。
train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages(9912422bytes)train-labels-idx1-ubyte.gz:trainingsetlabels(28881bytes)t10k-images-idx3-ubyte.gz:testsetimages(1648877bytes)t10k-labels-idx1-ubyte.gz:testsetlabels(4542bytes)
train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages(9912422bytes)train-labels-idx1-ubyte.gz:trainingsetlabels(28881bytes)t10k-images-idx3-ubyte.gz:testsetimages(1648877bytes)t10k-labels-idx1-ubyte.gz:testsetlabels(4542bytes)
2024/9/14 4:27:13
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研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
2024/9/8 13:11:22
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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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