编程环境：Anaconda中的notebook；
利用三层神经网络实现MNIST数据库（CSV格式）的手写字符识别；
并且计算出识别的准确率
利用三层神经网络实现MNIST数据库（CSV格式）的手写字符识别；
并且计算出识别的准确率
2025/3/20 5:11:19
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pymol-2.4.0自编译版本，可通过Anaconda安装。
免费试用。
可用于研究之用，只需要表明引用文献即可。
免费试用。
可用于研究之用，只需要表明引用文献即可。
2025/1/17 10:34:38
7.87MB
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把这个压缩包解压后，放在anaconda安装路径的Scripts文件下,然后打开cmd窗口，先pipinstall--upgradepip之后就可以像平时那样安装库了
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用于python首次连接STK时的代码。
安装好anaconda后，此代码仅运行一次，运行后，自动在comtypes目录下创建gen目录和相应的模块文件
安装好anaconda后，此代码仅运行一次，运行后，自动在comtypes目录下创建gen目录和相应的模块文件
2024/1/4 13:51:46
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opencv与TensorFlow相结合的视频学习资料，一共9套视频，基于python语言，在anaconda平台中，CNN神经网络机器学习，源码课件都在
2023/12/13 1:40:22
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由于官网提供的anaconda都是python3.6的，在配置TensorFlow的时候很麻烦，还要新建一个python3.5的环境，所以搞了很久才弄好，现在用这个默认python3.5，就没有那些问题啦！上传的是一个百度云盘链接
2023/12/6 3:29:07
48B
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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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