详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。
在Matlab中实现定位后的图像处理及字符分割,达到了很好的分割效果,应用神经网络相关的BP算法,可以显著提高模式识别率。
图像、字母和数字分割准确率达到98%。
在Matlab中实现定位后的图像处理及字符分割,达到了很好的分割效果,应用神经网络相关的BP算法,可以显著提高模式识别率。
图像、字母和数字分割准确率达到98%。
2025/5/3 18:58:43
503KB
1
该资源是利用KNN算法对数据进行分类，以excel文件作为输入，能够针对患者的病症，得出他是否患有该病（准确率在70%左右）。
有兴趣的童鞋可以下载看看哦！
有兴趣的童鞋可以下载看看哦！
2025/4/20 16:34:52
25KB
1
编程环境：Anaconda中的notebook；
利用三层神经网络实现MNIST数据库（CSV格式）的手写字符识别；
并且计算出识别的准确率
利用三层神经网络实现MNIST数据库（CSV格式）的手写字符识别；
并且计算出识别的准确率
2025/3/20 5:11:19
7KB
1
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5速度快，准确率高，参数不多50层残差网络模型,权重训练自ImageNet该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序模型的默认输入尺寸:224x224
2025/3/13 0:22:32
90.27MB
1
KNN分类算法的C++实现，采用交叉验证测试在公共数据集上的准确率。
希望对大家有帮助，如果发现程序中的问题请给我留言，相互借鉴，共同进步。
希望对大家有帮助，如果发现程序中的问题请给我留言，相互借鉴，共同进步。
2025/2/23 2:03:23
1.83MB
1
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