卷积神经网络的数字识别训练代码python3.5准确率98%保存模型画板手写测试字体颜色和背景相差大就行字体不能太细有编译代码可以看到数字样本图片
2024/8/14 6:30:24
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基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。
2024/8/11 11:39:32
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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
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mnist手写数字png-label测试和训练数据集；
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人
2024/8/10 10:09:50
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我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序。
本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识，包括肤色检测等等。
废话不多，先看一下基本的界面设计，以及主要功能：
本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识，包括肤色检测等等。
废话不多，先看一下基本的界面设计，以及主要功能：
2024/8/9 19:46:35
16.22MB
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facenet训练好的模型20180402-114759，用于tensorflowFaceNet人脸识别
2024/8/8 4:44:22
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资源说明：数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾代码运行说明：1、安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow|numpy|keras|cv22、train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传3、predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。
2024/8/6 11:03:04
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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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