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)
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2024/9/14 4:27:13
11.06MB
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VOC数据转为Lmdb数据格式的具体过程。
包括create_imagenet.sh,读取图片名称rd.py和readData.py和train.txt格式。
有助于理解lmdb数据格式转化的全过程
包括create_imagenet.sh,读取图片名称rd.py和readData.py和train.txt格式。
有助于理解lmdb数据格式转化的全过程
2024/8/25 1:29:48
3KB
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泰坦尼克数据集3个csv文件：1.train.csv，2.test.csv，3.gender_submission.csv
2024/8/18 14:02:52
32KB
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mnist手写数字png-label测试和训练数据集；
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人
2024/8/10 10:09:50
28.03MB
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资源说明：数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾代码运行说明：1、安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow|numpy|keras|cv22、train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传3、predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。
2024/8/6 11:03:04
161.27MB
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这个是使用KNN进行人脸识别，在文件夹中直接运行就行。
knn_examples文件夹中，为train和test文件夹。
train里边放的都是以每个人脸的姓名为名称的子文件夹，每个子文件夹中需要自己添加人脸图片以便进行训练。
test文件夹中放的待识别的人脸对象。
knn_examples文件夹中，为train和test文件夹。
train里边放的都是以每个人脸的姓名为名称的子文件夹，每个子文件夹中需要自己添加人脸图片以便进行训练。
test文件夹中放的待识别的人脸对象。
2024/7/28 11:03:38
2.5MB
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本人作为matlab初学者，在研读PCANet源代码过程中，对im2col_mean_removal.m，PCA_FilterBank.m，PCANet_output.m，HashingHist.m和PCANet_train.m中的相关函数做了详细的注释
67KB
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本数据集包含MNIST数据集的四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz，t10k-labels-idx1-ubyte.gz；
和一张图片mnist_10k_sprite.png
和一张图片mnist_10k_sprite.png
2024/7/24 4:40:14
24.09MB
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Kong流网PoreFlow-Net的实现：一个3D卷积神经网络，预测通过多Kong介质的流体流量使用说明从下载所需的数据（或通过首选的模拟方法创建自己的数据）使用train.py脚本训练模型模型架构这是我们的网络的样子：方法先决条件为了训练/测试我们使用的Tensorflow1.12模型，应该可以使用更新的版本其余的必要软件包应通过pip获得数据完整的出版物和所有培训/测试数据可在找到。
excel文件随可用样本列表一起提供。
有待改进keras调谐器可用于优化每个编码分支上的过滤器数量协同合作我们欢迎合作引文如果您将我们的代码用于自己的研究，请引用我们的出版物，我们将不胜感激@article{PFN2020,title="PoreFlow-Net:a3Dconvolutionalneuralnetworktopredictfluidflowthroughporousmedia",journal="AdvancesinWaterResources",pages="103539",year=
excel文件随可用样本列表一起提供。
有待改进keras调谐器可用于优化每个编码分支上的过滤器数量协同合作我们欢迎合作引文如果您将我们的代码用于自己的研究，请引用我们的出版物，我们将不胜感激@article{PFN2020,title="PoreFlow-Net:a3Dconvolutionalneuralnetworktopredictfluidflowthroughporousmedia",journal="AdvancesinWaterResources",pages="103539",year=
2024/7/12 8:41:11
19.65MB
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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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