tensorflow的安装、图像识别应用、训练本人的图像识别模型tensorflow的安装、图像识别应用、训练本人的图像识别模型
2017/9/8 9:37:33
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TensorFlow中文文档1.8掘金2018.5.19TensorFlow中文文档1.8掘金2018.5.19
2021/10/13 12:08:15
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Tensorflow1.5GPU版合用于python3.6若您的CPU不支持AVX指令集，则此版本为可用的TensorflowGPU最高版本！
2021/11/1 21:21:38
78.29MB
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这个文件是一个tensorflow的GPU版本的轮子，经过这个轮子，你可以在最新的CUDA10和CUDNN10.0上使用GPU训练你的模型
2018/6/24 10:30:46
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（秒杀DeepLabV3和Unet的缺陷检测网络）基于分割的深度学习表面缺陷检测方法(cvpr2019)的一个Tensorflow完成
2015/5/23 20:03:14
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tensorflow-2.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2018/1/11 18:08:30
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使用Python+TensorFlow，全连接的神经网络，基于MNIST数据集。
数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。
MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以本人再训练。
app.py文件可以测试本人的图片。
也可以到github下载https://github.com/BuXianShan/Handwritten-Numeral-Recognition
数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。
MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以本人再训练。
app.py文件可以测试本人的图片。
也可以到github下载https://github.com/BuXianShan/Handwritten-Numeral-Recognition
2018/2/6 15:10:15
17.36MB
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基于CNN，有GUI界面。
基于tensorflow，有数据集，已划分训练集，测试集，训练集已做标签.直接运转demo.py，按需下载需要包即可运转。
基于tensorflow，有数据集，已划分训练集，测试集，训练集已做标签.直接运转demo.py，按需下载需要包即可运转。
2017/5/8 18:04:54
217.18MB
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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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