手写体识别数据和原码，主要适用python中的numpy库，完成多层感知机，CNN，这两种方式对mnist数据集的识别

使用opencv的支持向量机提取车牌位置，使用多层感知机网络识别车牌字符，运行效果OK

这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。
运行顺序为：1.data_gen.m(在工作空间生成数据集data.mat，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过，画出数据集的分布)2.mlp_relu.m(训练网络，会在工作区生成网络权重的参数variable.mat，工作空间已经有这个了，也可以跳过，耗时大概2，3秒，电脑性能决定，画出损失函数变化曲线)3.valuate_variable(测试第二步的网络的性能，画出可视化图形)

https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。

多层感知机python代码，属于深度网络进修中的内容，multilayer-perceptron，python代码

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。