可以免费使用的手写识别引擎，可以二次开发，有三个版本（现在这个是我上传的第二个版本），这个版本注重连笔，效果非常好！其它版本请查看我的上传记录。
2025/3/5 21:01:09
2.6MB
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MNIST手写识别数据集t10k-labels-idx1-ubyte.gzt10k-images-idx3-ubyte.gztrain-labels-idx1-ubyte.gztrain-images-idx3-ubyte.gz
2024/12/6 18:22:53
11.06MB
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使用微软的库，IACore.dll，IALoader.dll，IAWinFX.dll，Microsoft.Ink.dll，Microsoft.Ink.Analysis.dll，在Qt实现手写输入识别文字，识别率很高
2024/11/12 3:23:02
692KB
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前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
2024/10/19 5:21:56
4.89MB
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测试手写识别，识别率还是蛮高的。
train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages(9912422bytes)train-labels-idx1-ubyte.gz:trainingsetlabels(28881bytes)t10k-images-idx3-ubyte.gz:testsetimages(1648877bytes)t10k-labels-idx1-ubyte.gz:testsetlabels(4542bytes)
train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages(9912422bytes)train-labels-idx1-ubyte.gz:trainingsetlabels(28881bytes)t10k-images-idx3-ubyte.gz:testsetimages(1648877bytes)t10k-labels-idx1-ubyte.gz:testsetlabels(4542bytes)
2024/9/14 4:27:13
11.06MB
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基于Python3.7实现手写识别功能，调用KNN算法。
包括源程序、训练数据、测试数据和测试结果。
包括源程序、训练数据、测试数据和测试结果。
2024/6/2 10:21:52
548KB
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基于Python3.7实现的手写识别功能，调用sklearn模块中的神经网络算法。
包括源程序、训练数据、测试数据和测试结果。
包括源程序、训练数据、测试数据和测试结果。
2024/5/12 9:49:06
713KB
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MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络训练，用于Mnist数据集手写识别对于博客见：http://blog.csdn.net/love_ljq/article/details/78976452
2024/4/26 7:01:01
1.51MB
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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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