注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 办公自动化系统集成方案

  2. 　办公系统 模块列表 一、办公管理 1 公文管理 由电子行文方式代替手工行文方式，实现公文处理的自动化，实现公文处理单自动打印，实现公文电子存储，提高公文的可利用性。 2 收发文登记 对收文和发文进行登记和维护，并提供查询，能够进行归档操作。 3 签报管理 实现内部签报电子化，使系统内部签报的起草、处理、存档均可通过内部签报流程实现，减少公文处理过程所需时间，加快公文流转速度。 4 会议管理 会议资源统一管理、网络预定；会议通知自动化；《会议纪要》管理电子化通过会议 管理系统，可实现会议管理自

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2004-05-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：chenxh

  1. 整理后java开发全套达内学习笔记（含练习）

  2. abstract (关键字) 抽象 ['æbstrækt] access vt.访问,存取 ['ækses]'(n.入口,使用权) algorithm n.算法 ['ælgәriðm] Annotation [java] 代码注释 [ænәu'teiʃәn] anonymous adj.匿名的[ә'nɒnimәs]'(反义：directly adv.直接地,立即[di'rektli, dai'rektli]) apply v.应用,适用 [ә'plai] application n.应用,应用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-06-06
    • 文件大小：559104
    • 提供者：lq_1987

  1. web数据采集核心技术分享系列

  2. 一个普通的验证码通常是一个图片，有几个字符，然后有一些背景色，前景色，杂点（俗称噪点），干扰线，字符可能会有倾斜，扭曲，粘连，变形，甚至手写体，破解的过程总结起来就是一句话，去除干扰，简化特征，匹配特征，得到验证码，我不是写书的，不能面面俱到，我们从简单点的开始，看图说话,从下图可以看出，最后一步猜验证码的方法有三个，分别是简单的图像分析+特征匹配，基于神经网络的人工智能特征匹配，以及采用第三方google组件继承的方式，更强大的方式依赖于集成多个第三方类库（包含C以及C++代码）的实现，更为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-10-20
    • 文件大小：223232
    • 提供者：mr_pen

  1. 手写体库mnist.mat

  2. 经过double和归一化的mnist数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-13
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：qq229873466

  1. HandWritten_Recognition

  2. 这个案例是基于sklearn机器学习库中的SVM和AdaBoost算法对MINIST数据集中的手写体数字进行识别的。有需要的朋友可以下载一下，欢迎批评指正，一起进步。本来想免积分的，但是csdn不让啊。。。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-16
    • 文件大小：182272
    • 提供者：liexian2816

  1. 深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览

  2. 在看完了Andrew Ng教授的deeplearning.ai课程和李飞飞教授的cs231n课程后，总觉得应该写点笔记将学习过程记录下来，但内容不少，需要时间慢慢整理，故先将学习成果记录下来，是一段深度神经网络的程序，基于python科学计算库numpy的。还有一段代码是基于tensorflow的，在深度学习笔记（二）：基于tensorflow的深度神经网络程序总览中在记录吧（目前未发布）。虽然tensorflow很是方便，但是总觉得封装太好，只看代码根本学习不到什么，用numpy写一遍深度神

  3. 所属分类：深度学习

  1. MNIST数据包

  2. 包括4个文件，train-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xiaociniao

  1. SVHN彩色手写体识别库转化图片代码

  2. Matlab代码，将SVHN彩色手写体识别库由Mat形式转化图片，数据下载地址在代码注释中

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：985
    • 提供者：hello_wendy

  1. Java机器学习.pdf

  2. 机器学习是人工智能的一个分支，它在算法与数据的协助下，让计算机像人类一样学习和行 动。针对给定的数据集，机器学习算法会学习数据的不同属性，并对以后可能遇到的数据属性进 行推断。 本书教你如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础概念的讲解，也有示例供你学习。 当然，还会介绍一些常用的机器学习库，如Weka、 Apache Mahout、 Mallet等。阅读本书后，你 将懂得如何为特定问题选择合适的机器学习方法，以及如何比较与评估不同技术的优劣。书中还 会讲解性能提升技术，包括输入预处理

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_35409106

  1. Python3生成手写体数字方法

  2. 0.引言 　　平时上网干啥的基本上都会接触验证码，或者在机器学习学习过程中，大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题，会用到手写体的数据集； 　　自己尝试写了一个生成手写体图片的python程序，在此分享下生成单张 30*30像素的手写体数字1-9图像 的一种实现方法； 　　我是利用random生成随机数1-9，然后PIL写到图像上，然后经过旋转、扭曲处理，得到“手写体”，这里没有加干扰线和干扰点； 　　得到的手写体数字图像如图1所示； 　　实现比较简单，用了PIL库，不需要额外安装ope

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38502929

  1. pytorch实现MNIST手写体识别

  2. 本文实例为大家分享了pytorch实现MNIST手写体识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 实验环境 pytorch 1.4 Windows 10 python 3.7 cuda 10.1（我笔记本上没有可以使用cuda的显卡） 实验过程 1. 确定我们要加载的库 import torch import torch.nn as nn import torchvision #这里面直接加载MNIST数据的方法 import torchvision.transforms as transfor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：109568
    • 提供者：weixin_38751014

  1. BanglaNotepad：孟加拉语字符和数字识别项目-源码

  2. BanglaNotepad：集成了AI的智能记事本，可识别孟加拉语手写体 这是一个正在建设中的项目。 字符识别 当前，这是已启动项目的唯一方面。 它可以识别（大约90-95％-ish精度）单个孟加拉语字母和数字（以及精度降低的特殊混合字母）。 训练数据集 对于数字，我使用了数据集。 对于字母（和特殊的混合字母），我使用了集集。 不幸的是，并不是所有特殊的混合字符都包含在这些数据集中，即使覆盖了所有特殊混合字符，受过训练的模型也不如预期的那样准确，仅仅是因为混合字符往往看起来像它们的父字符一样。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：weixin_42134769

  1. DeepLearning.zip

  2. 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

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-01-24
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_43872532

  1. 18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别

  2. 基于卷积神经网络的手写体识别19.2 深度学习的概念及关键技术1、神经网络模型2、深度学习之卷积神经网络19.3 Python深度学习库——Keras1、Keras的安装2、Keras的网络层3、用Keras构建神经网络19.4 程序设计的思路19.5 源代码1、MNIST数据集2、手写体识别案例体现3、预测自己手写图像 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 19.2 深度学习的概念及关键技术 1、神经网络模型 ·生物神经元 ·轴突（输出）终端为其他神经元

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38724247

  1. CNN和BP MNIST手写体数字识别.7z

  2. 由于MATLAB版本的问题，有的同学下载之后可能出错，不保证个别版本出错呀 包含BP和CNN程序。不依赖任何库，包含MNIST数据，BP网络可达到98.3%的识别率，CNN可达到99%的识别率。CNN比较耗时，关于CNN的程序介绍：https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：hoho1151191150