《模式识别与智能计算》MATLAB技术实现杨淑莹光盘文件:安装说明+软件+聚类分析+手写数字分类+测试数据集
2024/1/16 18:53:47 2MB 模式识别 智能计算 MATLAB
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我自己的0~9手写数字,适合用于神经网络手写数字识别测试。
2024/1/11 18:23:24 223KB MNIST 手写数字识别
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3种模板匹配法实现的手写数字识别示例3种模板匹配法实现的手写数字识别示例3种模板匹配法实现的手写数字识别示例
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python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字,在100个的测试集上准确率最高可达95%。
内含数据集
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手写数字库很容易建立,但是总会很浪费时间。
Google实验室的CorinnaCortes和纽约大学柯朗研究所的YannLeCun建有一个手写数字数据库,训练库有60,000张手写数字图像,测试库有10,000张。
2023/12/22 23:25:44 44.05MB 手写数字
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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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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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tensorflow的官方样例手写数字识别的minist数据集,官网下载的,给有需要的朋友
2023/11/22 6:49:05 11.06MB 人工智能 python tensorflow minist
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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