使用TCN模型实现MNIST数据集分类,就最后一层一维空洞卷积的输出是否为序列,使用两种方法实现,分别接Flatten层和Lambda层
2024/1/26 1:35:53 11.06MB TCN 时域卷积网络 MNIST
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KNN算法使用MNIST数据集、0-1二值图集、自写的数字图片集,做手写数字识别的代码,文件夹分类明确。
2024/1/23 5:45:20 98.11MB 手写数字识别
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应用caffe深度学习框架进行mnist手写字体识别,需要mnist数据集。
这里提供了数据集包和解压之后的数据集供您使用!
2024/1/22 2:57:34 22.12MB caffe mnist
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从mnist数据集中选取的10张图片,已经制作为单通道格式,图片大小28*28
2024/1/5 14:54:47 12KB mnist 单通道
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利用LeNet模型并以此实现Mnist手写数据集的识别,里面包含了两种方法、自制测试数据,且附带详细说明,代码亲测都能使用,较为完整,欢迎下载
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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。
2023/12/16 15:34:52 1.19MB python sklearn mnist
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Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片。
教程见:https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
2023/12/15 12:50:06 4KB gan tensorflow mnist
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MEDMNISTCLASSIFICATIONDECATHLON:ALIGHTWEIGHTAUTOMLBENCHMARKFORMEDICALIMAGEANALYSIS
2023/12/14 13:38:43 2.4MB 机器学习
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自己用java代码写的识别手写数字的全连接的神经网络
2023/12/11 20:41:03 23.38MB mnist
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手写数字集MNIST使用matlab处理后得到的mnist_uint8.mat数据。
数据为uint8类型的图像像素数据,包含train_x,train_y,test_x,test_y,每项都是一行向量的方式存储的。
2023/12/2 9:05:28 11.3MB mnist
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡