使用BP算法的神经网络手写体数字识别,使用Python语言编写,包含四个文件:训练模块,测试模块,图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。
希望对大家有帮助。
(更改了上一版的一点注释错误)
2024/9/24 22:07:17 3KB Python 神经网络 BP算法
1
迭代50次,动量调节值0.5,隐层数量50,学习率0.3以及训练数据集选取40000,每类2000
2024/9/22 7:38:39 11.57MB 识别 感知机
1
基于tensorflow的安卓手写数字识别源码及apk文件,使用前请阅读文件说明
2024/9/13 15:37:04 187.04MB Android python tensorflow
1
此程序用于手写数字、字母识别系统,能向数据库存储数字,并识别。
2024/9/12 22:12:35 13.17MB 手写数字
1
利用计算机自动识别字符的技术,是模式识别应用的一个重要领域。
人们在生产和生活中,要处理大量的文字、报表和文本。
为了减轻人们的劳动,提高处理效率,50年代开始探讨一般文字识别方法,并研制出光学字符识别器。
60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。
60年代后期,出现了多种字体和手写体文字识别机,其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。
如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。
70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机,并着重于汉字识别的研究。
2024/8/29 21:49:14 2.08MB C# 文字识别
1
对印刷数字识别。
过程:1对图片进行灰度化二值化.2对图片上的数字进行切割3.制作匹配印刷体数字模板4.平方和最小原则对数字识别配置环境:VS2013+,OPENCV2.4.xx都可以(opencv3不支持,可以配置多版本opencv)注意opencv的配置:如果没有需要先下载。
随后改项目属性:1.VC++目录包含目录:I:\opencv2.413\build\includeI:\opencv2.413\build\include\opencvI:\opencv2.413\build\include\opencv22.库目录:I:\opencv2.413\build\x64\vc14\lib3.链接器-输入-附加依赖项:opencv_core2413d.libopencv_imgproc2413d.libopencv_highgui2413d.lib
2024/8/25 2:46:51 15.2MB 数字识别 opencv
1
CNN识别手写数字,很好的机器学习初心者学习资料,里面包含了MATLAB代码和详细的注释,可以直接运行
2024/8/20 3:10:04 14.03MB CNN 手写识别 数字识别 手写数字识别
1
基于tensorflow和pycharm实现基于卷积神经网络的手写字体识别系统,并上传制作好的课程文件,以供大家直接使用,代码亲测可用
2024/8/16 22:04:18 1020KB 期末作业 深度学习 卷积神经网络
1
OpenCVANN神经网络数字识别http://blog.csdn.net/zwhlxl/article/details/46605507交叉训练,特征维度65,网络层数10正确率1.000000交叉训练,特征维度65,网络层数20正确率1.000000交叉训练,特征维度65,网络层数30正确率1.000000交叉训练,特征维度65,网络层数40正确率0.990000
2024/8/15 5:40:57 20.99MB OpenCV ANN
1
3D MNIST是一个3D数字识别数据,用以识别三维空间中的数字字符,,,3D MNIST是一个3D数字识别数据,用以识别三维空间中的数字字符
2024/8/15 0:37:03 153.94MB 数字
1
共 139 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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 钉钉 钉钉打卡