USPS美国邮政服务手写数字识别库，已经将mat方式的文件转化为PNG格式的图片，分为0-9个文件夹存放，并附有转化的代码，如有问题，请留言告知，谢谢
2022/12/29 1:50:22
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bp神经网络完成的手写英文字母识别，内附训练样本，基于matlab平台完成
2022/12/26 6:06:10
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博客见：https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/109726153次要是卷积网络的手写以及torch实现的代码，包含数据集！
2022/12/25 23:14:45
150.96MB
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js大作业写的是一个关于疫情的大作业，一共有7个页面，功能有首页，我的二维码浮动、背景音乐自动播放、表格增删改查、用户登录、用户注册、图片录播、随机数产生，算是一个比较齐全的网页。
内容比较简单，都是书本东西。
耗时一周，有些功能由于时间关键，待完善
内容比较简单，都是书本东西。
耗时一周，有些功能由于时间关键，待完善
2022/12/14 21:47:05
5.29MB
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笔迹鉴别是通过分析手写笔迹信息来判断书写者身份的特征分析技术，为提高笔迹鉴别的科学性和准确性，设计了基于ARM嵌入式系统的文本独立（Text-independent）笔迹鉴别系统。
系统包括笔迹采集端、数据传输部分和上位机处理端3个部分。
首先给出了总体设计和详细的工作流程，并对笔迹信息采集模块和数据传输部分进行分析，最初结合笔迹图像预处理技术和纹理特征分析方法，采用基于多维度Gabor变换和支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）方法进行实时笔迹鉴别。
实验表明，系统鉴别率高，达到了良好的预期效果。
系统包括笔迹采集端、数据传输部分和上位机处理端3个部分。
首先给出了总体设计和详细的工作流程，并对笔迹信息采集模块和数据传输部分进行分析，最初结合笔迹图像预处理技术和纹理特征分析方法，采用基于多维度Gabor变换和支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）方法进行实时笔迹鉴别。
实验表明，系统鉴别率高，达到了良好的预期效果。
2017/2/18 22:47:29
1.93MB
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手写数学表达识别该项目旨在识别，划分，分类和解析手写数学表达式。
*项目的第一阶段，即单个数学符号的分类以及垃圾拒绝已于2018年3月5日完成。
*项目的第二阶段，即将表达式分割成单个符号并传递给分类器引擎，已于2018年4月8日完成。
第三阶段，项目的最初阶段已经完成。
此阶段构建了一个解析器，该解析器采用分类的符号并将它们编织成逻辑上正确的数学表达式。
为了进行训练，使用了CROHME数据集：://www.isical.ac.in/~crohme/CROHME_data.html请在项目中找到README.txt文件，以获取提取特征和运行模型的说明。
有关功能和模型的更多
*项目的第一阶段，即单个数学符号的分类以及垃圾拒绝已于2018年3月5日完成。
*项目的第二阶段，即将表达式分割成单个符号并传递给分类器引擎，已于2018年4月8日完成。
第三阶段，项目的最初阶段已经完成。
此阶段构建了一个解析器，该解析器采用分类的符号并将它们编织成逻辑上正确的数学表达式。
为了进行训练，使用了CROHME数据集：://www.isical.ac.in/~crohme/CROHME_data.html请在项目中找到README.txt文件，以获取提取特征和运行模型的说明。
有关功能和模型的更多
2019/2/13 19:12:34
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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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