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二级分类:
基于SVM的成对分类法对于手写数字识别成绩的探究
实现一对一SVM的手写数字识别,验证一对一SVM(成对分类法)用于手写数字识别的相关性质,及针对具体数据库,在识别精度、训练时间和测试时间方面对常见的几种多类分类方法进行对比。
2023/2/9 16:35:45
268KB
模式识别
SVM分类法
1
lenet_5模型-MATLAB代码实现
这是用于手写数字识别的lenet-5模型的MATLAB代码,内有数据集可以直接运转
2015/9/18 19:22:37
19.84MB
lenet_5
matlab
1
USPS手写体数字识别图片库
USPS美国邮政服务手写数字识别库,已经将mat方式的文件转化为PNG格式的图片,分为0-9个文件夹存放,并附有转化的代码,如有问题,请留言告知,谢谢
2022/12/29 1:50:22
15.7MB
usps
手写体数字
1
Alexnet网络训练手写数字识别
次要包含Alexnet网络训练Mnist手写数字说别的训练模型和预测程序
2019/11/27 2:52:22
256.83MB
CNN
Alexnet
1
Alexnet网络训练手写数字识别
次要包含Alexnet网络训练Mnist手写数字说别的训练模型和预测程序
2019/11/27 2:52:22
256.83MB
CNN
Alexnet
1
trainingDigits/testDigits
机器学习实战中,手写数字识别系统需求的训练数据以及测试数据
2017/8/20 19:37:07
474KB
数据
1
【转载】基于bp神经网络字符识别系统matlab代码
字符包括汉字,字母,数字和一些符号。
汉字有几千个,字母有几十个,数字的类最少只要10个,所以选择简单的手写数字字符来实现。
结合三个相关的程序和论文,一个是语音特征的分类(不调用神经网络工具箱相关函数实现),另外两个是关于手写数字识别的。
处理的数据集是放在10个文件夹里,文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字,每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28
2019/5/1 2:27:01
2.89MB
BP神经网络
手写字符
matlab
1
matlab手动实现BP网络,不调用工具箱(内附手写数字识别包含数据集)显示loss函数
神经元节点的个数,隐藏层的个数,都是可以调理的,Optimer优化器有'SGD','mSGD','nSGD','AdaGrad','RMSProp','nRMSProp','Adam',激活函数有relu和sigmoid
2018/7/25 3:29:44
14.04MB
matlab
BP网络
Optime
1
【MFC对话框】【SVM+MNIST】HandWritingPredict手写数字识别小项目
本项目即拿MFC做了一个画板,画一个数字后可自行识别数字。
有保存图片,清空画板功能,简单实用。
识别方法为SVM,调用已经训练好的MNIST数据集"SVM_DATA.xml"训练方法自行百度,一大堆。
。
。
基于OpenCv2.4.6,下载的朋友自行修改配置为本人使用的OpenCv版本即可。
2020/5/12 19:21:26
10.93MB
SVM
MNIST
1
matlab完成的多分类逻辑回归
matlab完成的多分类逻辑回归,用于手写数字识别
2016/2/22 2:33:33
7.16MB
matlab
逻辑回归
1
共 91 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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