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搜索资源列表

  1. 空中写字与数字识别

  2. 使用说明：手动框出特定部位，使用KCF算法对其进行跟踪，绘出轨迹图案，再将手写图案送去分类器分类。该程序实现的分类器有opencv自带的knn、svm，以及用tensorflow实现的基于minst数据集训练出的cnn模型、softmax模型。文档包含训练模型所需的python代码。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-04-03
    • 文件大小：80896
    • 提供者：hyk_1996

  1. python softmax实现手写数字识别

  2. python softmax实现手写数字识别， deep learning 使用python TensorFlow实现

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-16
    • 文件大小：6144
    • 提供者：java768268382

  1. 基于BP神经网络的手写数字识别

  2. 基于BP神经网络的手写数字识别，是基于Google推出的TensorFlow库并使用Python编写的手写数字识别系统，代码齐全！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-05
    • 文件大小：13312
    • 提供者：qq_35203698

  1. Python TensorFlow手写数字识别

  2. 使用TensorFlow实现简单的手写数字0-9识别，下载后解压配置环境运行。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_36247781

  1. 卷积神经网络的mnist手写数字识别

  2. 手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` *

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：baidu_39629638

  1. MNIST手写数字识别.zip

  2. MNIST手写数字识别的数据集，官网上下载的 还有一个简单的三层神经网络的实现，准确率达97%+。 基于python、tensorflow实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-17
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_40526035

  1. Python手写数字识别代码-手写板

  2. 使用Python基于TensorFlow 卷积神经网络设计手写数字识别算法，并编程实现GUI 界面，构建手写数字识别系统。本系统界面设计友好，功能完善。通过测试，本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。此程序配合已训练成功的model.h5即可使用，model.h5已上传至此博客，后续将继续上传神经网络训练程序。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-02
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_42078934

  1. 手写体数字识别(Python+TensorFlow)-机器学习代码类资源(txt为微云链接)

  2. 使用Python+TensorFlow，全连接的神经网络，基于MNIST数据集。数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以自己再训练。app.py文件可以测试自己的图片。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：58
    • 提供者：qq_41934573

  1. 基于tensorflow数码管识别（7段数字识别）

  2. 用python写的tensorflow框架下数码管的识别方法，包含训练代码和测试代码，可直接利用模型进行检测，如果效果不好，可以自己构建数据集训练

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-29
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：shuxinwei

  1. Python tensorflow实现mnist手写数字识别示例【非卷积与卷积实现】

  2. 主要介绍了Python tensorflow实现mnist手写数字识别,结合实例形式分析了基于tensorflow模块使用非卷积与卷积算法实现手写数字识别的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38551205

  1. python tensorflow基于cnn实现手写数字识别

  2. 主要为大家详细介绍了python tensorflow基于cnn实现手写数字识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38670420

  1. Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统的方法

  2. 主要介绍了Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统的方法。小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38692202

  1. python tensorflow基于cnn实现手写数字识别

  2. 一份基于cnn的手写数字自识别的代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 以交互式方式启动session # 如果不使用交互式session，则在启动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38650516

  1. Python tensorflow实现mnist手写数字识别示例【非卷积与卷积实现】

  2. 本文实例讲述了Python tensorflow实现mnist手写数字识别。分享给大家供大家参考，具体如下： 非卷积实现 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data_path = 'F:\CNN\data\mnist' mnist_data = input_data.read_data_sets(data_path,one_hot=True) #offline d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38556205

  1. 如何将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别)

  2. 【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址：https://github.com/PanJinquan/Mnist-tensorFlow-AndroidDemo        本博客将以最简单的方式，利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别，并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。网上也有很多移植教程，大部分是在Ub

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_38537777

  1. 手写数字识别.rar

  2. tensorflow手写数字识别 python 编写qt界面

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：102760448
    • 提供者：Doomer_0

  1. Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统-附件资源

  2. Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统-附件资源

  2. Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 数字识别：使用Keras和Flask进行手绘数字识别-源码

  2. 用Keras进行数字识别 项目概况 基于MNIST数据集的手写数字识别。 卷积神经网络是使用Keras＆Tensorflow（GPU）构建的。 Heroku托管的Web应用程序是使用Flask框架Ajax和FileSaver构建的。 工具，模块和技术 Python –网站开发： 烧瓶| condaHeroku | 码头工人 Python – CNN： 喀拉拉邦| 张量流scipy | numpy | h5py Javascr ipt jQuery | 阿贾克斯 Web开发： HTML |

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42099176

  1. Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解

  2. 本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题：输入黑白的手写阿拉伯数字，通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集，通过import引入MNIST数据集并进行读取，会自动从网上下载所需文件。 %matplotlib inline import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：334848
    • 提供者：weixin_38678172
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