基于tensorflow和pycharm实现基于卷积神经网络的手写字体识别系统，并上传制作好的课程文件，以供大家直接使用，代码亲测可用
2024/8/16 22:04:18
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基于K-近邻算法研究手写数字（0-9）的识别问题，本文通过对手写数字的图像进行处理，提取特征向量，使用Python实现了K-近邻算法，并在此基础上开发了一个GUI测试程序。
2024/5/27 0:13:34
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这是一个用ANN（人工神经网络）对手写数字进行识别的程序。
有以下一些特性：1）前端（网页）用JavaScript，html5，css开发；
2）后端（服务器）用python写的（2.7版本）；
3）功能：#支持在网页画布上（用鼠标）写数字，并会返回预测结果；
#支持重置网页画布；
#支持向服务器发送训练样本；
#支持图片预览，图片上传；
#支持对上传的图片中英文字母的识别。
这是一个非常酷的程序，C/S架构，代码也不是很复杂，而且设计了一些很有趣的知识（机器学习，神经网络，http数据传递，前后端开发等等）。
感兴趣的同学可以下载下来看一看，有不懂的可以评论留言。
有以下一些特性：1）前端（网页）用JavaScript，html5，css开发；
2）后端（服务器）用python写的（2.7版本）；
3）功能：#支持在网页画布上（用鼠标）写数字，并会返回预测结果；
#支持重置网页画布；
#支持向服务器发送训练样本；
#支持图片预览，图片上传；
#支持对上传的图片中英文字母的识别。
这是一个非常酷的程序，C/S架构，代码也不是很复杂，而且设计了一些很有趣的知识（机器学习，神经网络，http数据传递，前后端开发等等）。
感兴趣的同学可以下载下来看一看，有不懂的可以评论留言。
2024/4/25 9:05:03
5.8MB
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这个是我自己写的关于手写数字识别的平台，里面包含了手写板实现的代码以及界面，有别于网上其他用控件实现手写板以及数字识别。
2024/4/18 6:19:54
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贝叶斯算法实现手写数字识别原始数据测试（0~9数字，32*32），贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算，用于python实现具体逻辑。
2024/4/12 15:13:45
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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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