基于opencv的车牌识别源码，亲测可用，包括提前提取车牌区域，字符分割以及字符识别整个车牌识别过程。
在提取车牌区域时用过SVM支持向量机来识别，最后的车牌字符识别通过神经网络识别。
将两种机器学习算法都用到了。
不仅仅用于学习，我在车牌识别项目中也是基于该源码工作的。
在提取车牌区域时用过SVM支持向量机来识别，最后的车牌字符识别通过神经网络识别。
将两种机器学习算法都用到了。
不仅仅用于学习，我在车牌识别项目中也是基于该源码工作的。
2023/12/16 20:19:13
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压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题，主要包含四部分，第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程，第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集，第三部分是调用python中sklearn模块处理adult分类问题，第四部分是基于matlab调用5种机器学习分类算法分别处理adult分类问题比较哪种算法能够取得更好的分类效果。
2023/12/15 12:15:04
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这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
2023/12/14 4:52:51
4.08MB
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opencv与TensorFlow相结合的视频学习资料，一共9套视频，基于python语言，在anaconda平台中，CNN神经网络机器学习，源码课件都在
2023/12/13 1:40:22
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salary_data.csv薪水数据报表,用于sklearn机器学习使用,模型选择,数据划分,str数据转换,线形回归等课题学习的素材使用
2023/12/12 0:18:23
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教程很棒，但是构建项目是最好的学习方法。
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
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要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
2023/12/9 23:33:44
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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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