识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
2024/12/5 8:55:53
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移动端项目的icon都在使用svg(矢量图).svg在放大或者缩小的情况下,图像的图形质量不会有所损失.所以与大家分享一下svg的加载方法.
2024/12/3 15:52:14
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图像的几何变换包括图像的缩放、平移和旋转。
1.2、图像的正交变换包括图像的傅里叶变换，离散变换。
1.3、将信源分别哈夫曼编码和香龙范诺编码并分别计算信源的熵、平均码长及编码效率。
1.2、图像的正交变换包括图像的傅里叶变换，离散变换。
1.3、将信源分别哈夫曼编码和香龙范诺编码并分别计算信源的熵、平均码长及编码效率。
2024/12/2 14:51:14
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很好的嵌入式linux视频教程（进程通讯）（编程基础）（文件编程）（进程通讯）（多线程）（网络编程）进程控制）进程管理）高级字符设备驱动）字符设备驱动）内存管理子系统）内核开发基础）嵌入式Linux系统构建）U-Boot移植）硬件访问）设备模型）块设备驱动程序）网卡触摸屏）USB驱动程序开发）USB系统架构）PCI串口）LCD驱动程序）硬件访问）LINUXUSB系统）时钟与定时器驱动）ARM系统开发基础）串口驱动程序设计）ADC与触摸屏驱动程序）按键与LED驱动程序设计）LCD驱动程序设计）嵌入式Linux应用程序开发班嵌入式Linux内核驱动进阶班.嵌入式Linux内核驱动深入班.嵌入式ARM系统精讲班嵌入式Linux高级项目班1.嵌入式体验入门班(移动图像监控系统)(嵌入式MP3播放器)(H.264远程视频监控)(安全文件传输系统)高级项目SDK
2024/12/2 10:52:37
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利用SVM实现了对简单两类场景的彩色图像的分割，主要在于准备工作中trainingdata和labelsdata的训练过程。
2024/12/2 3:41:24
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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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