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

这是个人学习逻辑回归时写的代码，主要时用的sklearn包。
很简单的代码，只适合初学者。

里程碑项目3-站点名称查看实时项目SITENAME是可免费使用的专注于意大利美食的在线食谱应用程序，可为用户提供已在网站上共享的食谱。
用户可以创建一个免费帐户，这样做后，他们便可以将自己的食谱添加到站点，编辑这些食谱以及根据需要删除这些食谱。
他们还可以将配方中的成分列表添加到自己的个人资料中托管的购物列表中。
目录：站点名称徽标它做什么，需要完成什么？这是我的第三个里程碑项目，我在该项目中设计，创建和构建了一个完整的移动响应CRUDWeb应用程序，供用户存储和共享配方。
该项目使用HTML，CSS，JavaScript，jQuery，Python，Flask和MongoDB构建。
在这些编程语言旁边使用了MaterializeFramework，以帮助给站点一个清晰的结构，并确保该站点在包括台式机，平板电脑和移动设备在内的各种屏幕尺寸上使用时具有尽可能高的响应速度。

Python写的基于SMTPPOP3的邮件收发客户端，用Qtdesigner写的图形界面，可收发邮件到本地显示，删除，草稿箱都有，写邮件界面还有可以修改字体和颜色的toolbar。
软件课设，需要的快下啊~

实验数据：北邮电子院计算机实习实验数据：北邮电子院计算机实习北邮电子院大二计算机实验（万能老师）选题二:python股票融资融券分析（爬虫下载好的数据）xlsx格式

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想要安装好opencv机器学习模板必须先安装要这个哦！！！！

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《面向arcgis的python脚本编程》官方数据资料，真实可靠假一赔十，由于网站限制分享资料大小，资料分四个部分供下载，全部下载后才能解压。
最后第四部分，辛苦分，谢谢！如果实在舍不得，给我发邮件gishjx@vip.qq.com，我再发给你。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

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。