matlab实现手写数字及手写字母的识别，通过建立样本库进行模板匹配，内附全代码及相关样本库（已更新升级版，增加了神经网络和libsvm有兴味的可以查看我的下载资源）

FashionMNIST数据集的png格式将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式pngFashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。
它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能，且不需要改动任何的代码。

本资源包涵了K-近邻算法识别手写数字系统（包括详细的代码正文），和原始训练测试数据。

用于手写字体识别的卷积神经网络源码，python语言，包含正文

手写数字集MNIST运用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。

机器学习实战中，手写数字识别系统需求的训练数据以及测试数据

会员卡：支持两种类型的会员卡（磁卡、射频卡、IC芯片卡），可以把客人手机号作为卡号，便于客户消费，提高效率。
（本软件已经完美破解，没有任何限制，去除限制：消费费用不能超过50，请放心下载使用。
）收衣/取衣：软件中集成了收衣拍照功能，在收衣时对有问题的衣物进行拍照留证，避免顾客取衣时引起纠纷。
挂衣号和自定义存储区：软件中可以设定输送线的挂衣点数和设定每个点多可以挂几件衣服。
除了输送线固定的挂衣号数量，还可以设定其他的存储区域，例如：（皮衣间、鞋柜、大件区、小间区）等。
挂衣号的分配：软件中有两种方式分配挂衣号1：在收衣时，由系统为每件衣物自动分配挂衣号。
2：手动分配挂衣号，正规的操作流程下方可使用（收衣、送洗、上挂、取衣），在衣物送洗完成之后，手动上挂时可手动分配挂衣号。
水洗标签/手写标/水洗条码：软件中可以使用手写标给每件衣服一个标识，也可以使用水洗条码打印机，软件中支持水洗标签联动打印，在收衣打印顾客小票的同时会自动打印水洗标签（打印效果在后一个图）

会员卡：支持两种类型的会员卡（磁卡、射频卡、IC芯片卡），可以把客人手机号作为卡号，便于客户消费，提高效率。
（本软件已经完美破解，没有任何限制，去除限制：消费费用不能超过50，请放心下载使用。
）收衣/取衣：软件中集成了收衣拍照功能，在收衣时对有问题的衣物进行拍照留证，避免顾客取衣时引起纠纷。
挂衣号和自定义存储区：软件中可以设定输送线的挂衣点数和设定每个点多可以挂几件衣服。
除了输送线固定的挂衣号数量，还可以设定其他的存储区域，例如：（皮衣间、鞋柜、大件区、小间区）等。
挂衣号的分配：软件中有两种方式分配挂衣号1：在收衣时，由系统为每件衣物自动分配挂衣号。
2：手动分配挂衣号，正规的操作流程下方可使用（收衣、送洗、上挂、取衣），在衣物送洗完成之后，手动上挂时可手动分配挂衣号。
水洗标签/手写标/水洗条码：软件中可以使用手写标给每件衣服一个标识，也可以使用水洗条码打印机，软件中支持水洗标签联动打印，在收衣打印顾客小票的同时会自动打印水洗标签（打印效果在后一个图）

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

捕鱼消消乐游戏，一款微信小程序游戏，纯手写源码，有兴味的同学可以在此基础上添加功能，做成自己的捕鱼消消乐

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。