纯C深度学习库，采用VS2010编译，里面包含训练数据MNIST，点击就能生成，包括训练和预测，另外送一个C读取图片的文件，有必要自己改写代码
2025/9/26 6:16:36
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1.用python自建一个class类，不能使用其他高级库函数，如pytorch，tensorflow，含有两个隐含层，隐含层数量可以指定。
2.准确率达到90以上。
3.画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。
2.准确率达到90以上。
3.画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。
2025/9/25 7:11:10
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TheStreetViewHouseNumbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，训练集测试集总共有10w张图片
2025/9/19 2:04:06
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猫狗图片的识别分类，通过一个Alexnet网络模型，对猫狗图片数据集进行训练，并保存模型
2025/9/17 14:09:44
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本资源为YOLOv3目标检测算法的PyTorch实现（出处：https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3），本压缩包中包含了240MB的预训练网络文件，方便难以访问国外服务器的同学下载。
2025/9/12 14:12:34
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BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。
2025/9/10 17:10:13
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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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