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
2024/12/24 5:01:02
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贝叶斯算法实现手写数字识别原始数据测试（0~9数字，32*32），贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算，用于python实现具体逻辑。
2024/4/12 15:13:45
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这里面包含整个基于神经网络深度学习实现手写体识别项目，包括原始数据训练数据训练模型测试数据等总共是三种方式实现这是第二种和模型
2023/9/25 15:31:13
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梯度飞腾纯手工实现MLPCNNRNNSEQ2SEQ识别手写体MNIST数据集极其类下场代码详解.
2023/4/18 22:56:30
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手写体数字识别原始数据，0~9数字，32*32，贝叶斯代码完成手写体识别和大致出错率计算，可用于python学习实践。
github免费下载：https://github.com/HeCCXX/CSDNDownloading/raw/main/%E6%89%8B%E5%86%99%E4%BD%93%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0.zip
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2023/3/18 15:27:28
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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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