基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割,并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境:Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序: example/demo.py---对手写数字图片的分割,并将每个数字做成28*28的黑底白字图片,保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练,训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的,按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意:手写数字的图片尽量不要太大(太大会显得数字写的太细,调大数字粗细度),每个数字大小不要差太多,可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错,其他的没有测试过。
2024/6/2 10:30:06 49KB python、tf
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tensorflow1.8.0+python35绿色版直接解压即可用于学习内置一个helloworld程序,双击运行test.bat即可
2024/5/27 0:28:08 75.56MB tensorflow
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官网下载TensorFlow很慢,这里提供TensorFlow最新版的镜像文件提高大家下载的速度,TensorFlow1.4gpu版本。
2024/5/26 18:02:34 64.49MB TensorFlow
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网络环境:ubuntu系统下,python3.4以上,tensorflow1.12.0以上.需要自己训练*Randomsplit50ktrainingsetinto45k/5ktrain/evalsplit.*Padto36x36andrandomcrop.Horizontalflip.Per-imagewhitening.*Momentumoptimizer0.9.*Learningrateschedule:0.1(40k),0.01(60k),0.001(>60k).*L2weightdecay:0.002.*Batchsize:128.(28-10wideand1001layerbottleneckuse64)
2024/2/7 4:34:11 38KB Reproduced ResNet ;
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源码+工程文件+库文件成功编译Debug和Release版本包括编译完成的Debug和Release库文件,CPU版本用于代码调试,非常方便。
1.73G,超过220M上限,文本中是网盘地址和提取码
2024/2/1 12:10:34 78B tensorflow1.4 CPU vs2015编译 win10
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直接打包我pip安装好的包,放到环境pip包路径就好,或者放到自己的工程文件里,import,简单粗暴我的环境:win10+python3.7+TensorFlow1.13.1gpu(conda的虚拟环境)上下兼容
2023/11/24 21:25:40 3.19MB 人脸识别 dlib
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2018年11月发布,最新版。
可以离线安装的windows版本的tensorflow1.12版本的whl文件。
(GPU版本)
2023/10/14 14:36:19 76.33MB GPU tensorflow
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NeuralNetworkModel开发环境python36tensorflow1.x模块介绍产生数据create_data.py计算前向传播forward.py训练过程backward.py<-----------------程序入口学习到的函数test.py
2023/8/1 9:16:44 4KB 神经网络 python tensorflow
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表情识别系统;
所用平台windows10+Anaconda4.2.0(自带python3.5)-tensorflow1.2.1(cpu)-keras2.1.3+opencv-python3.4.0;所用网络,卷积神经网络包含了搭建网络的代码;
由于文件大于240M,就上传到了自己的网盘中;
此次作品为中国大学生计算机设计大赛作品,点击作品文件夹中的GUI1.EXE就可观看作品效果(电脑必须为64位);
源代码在素材源码文件夹中;
请下载链接文件,去网盘中下载
2023/7/27 6:28:22 64B emotion
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nvidia官网找不到了cuda9.0,这个是我在win7,64位下进行安装的。
2023/5/17 0:13:53 13.55MB cuda9.0
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡