halcon17.12progress深度学习训练和预测手写数字的代码（HDevelop），包含Mnist数据集，供学习研究。
注：需要64位系统，支持cuda8以上的显卡
注：需要64位系统，支持cuda8以上的显卡
2025/11/13 5:11:15
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batchnormalization和layernormalization在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别
2025/11/12 15:19:54
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本资源为纯python实现mnist手写体识别的代码，为作者本人所写，供深度学习初学者共同交流探讨，欢迎二次创作，网络为三层，可达到97%上准确率，模型可以选择多种训练方式，学习率，激活函数，损失函数等我都写了相关函数，可以选择，模型也可以自由变换，只需要改一下前面常量参数值就行。
升级版本正在打包测试过程中，完成后可以自行选择batch—size大小等，具体介绍可以看我置顶博文介绍
升级版本正在打包测试过程中，完成后可以自行选择batch—size大小等，具体介绍可以看我置顶博文介绍
2025/10/26 3:47:39
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通过模块化的编程思想，运用Tensorflow搭建的全连接神经网络，代码包括5个文件，分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py，分别对应生成数据集，前向传播，反向传播，测试模型，运用模型做预测的功能
2025/9/29 10:46:38
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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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澳门大学陈俊龙|宽度学习系统：一种不需要深度结构的高效增量学习系统原文BroadLearningSystem:AnEffectiveandEfficientIncrementalLearningSystemWithouttheNeedforDeepArchitectureIEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,Vol.29,Issue1,2018
2025/9/22 11:46:05
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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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