本案例采用MNIST数据集对sklearn常用的分类算法进行训练，然后用训练后的模型来识别自己手写的数据。
本文采用sklearn里面最常用的分类算法:RandomForestClassifier、KNeighborsClassifier、SVC、MultinomialNB作为代表进行分析学习。
本文采用sklearn里面最常用的分类算法:RandomForestClassifier、KNeighborsClassifier、SVC、MultinomialNB作为代表进行分析学习。
2023/12/16 15:34:52
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在mnist数据集上简单实现了孪生网络的tensorflow代码，包括训练过程，测试过程和图示过程。
代码包中自带图像，可以直接运行。
代码包中自带图像，可以直接运行。
2023/10/1 15:18:01
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常见的四种mnist数据集格式，包括：1、mnist.npzdownloadfromhttps://s3.amazonaws.com/img-datasets2、mnist二进制版本downloadfromhttp://yann.lecun.com/exdb/mnist3、mnist.pkl.gz4、mnist图片集自己通过npz版本转换得来，train文件夹下60000张训练图片，test文件夹下10000张测试图片。
2023/9/16 13:49:14
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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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