机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中，增加以后识别的正确率，识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
2023/9/21 3:58:52
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单特征MNIST库手写数字识别实现（matlab），采用粗网格特征进行学习识别，首先提取MNIST数据库60000个训练样本手进行特征提取，然后对10000个测试样本进行测试，matlab实现
2023/9/19 9:22:55
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机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等
2023/9/16 13:20:55
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可以直接运行的代码，关于bp神经网络进行手写字数字识别的，内附0-9手写字体图片，每个数字500张图片。
2023/9/12 15:28:49
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使用libsvm实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14.包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据
2023/9/6 18:14:25
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使用TensorFlow搭建神经网络，实例MNIST数据集手写数字识别，还包含python基础知识，TensorFlow详细介绍，可以算是TensorFlow入门了！
2023/8/25 13:40:57
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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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