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
2023/12/21 1:32:49
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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。
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
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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
教程见：https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
2023/12/15 12:50:06
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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。
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
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mnist数据资源processed，即为用于mnist中的processed文件夹
2023/11/8 7:50:29
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这个是tensorflow官方文档中的实例数据集，包含60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。
2023/11/3 18:56:36
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多特征MNIST库手写数字识别实现（matlab），采用粗网格特征和切割线划分进行学习识别，首先提取MNIST数据库60000个训练样本分别提取出两个特征，然后对10000个测试样本进行测试，计算和两个特征的距离进行判别，matlab实现
2023/10/12 5:30:30
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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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