使用NumPy读取MNIST数据的实现代码示例

本资源是自己初学机器学习时,成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程,资源包括官方mnist数据集,自己手写的图片资源,用tensorflow框架搭建CNN,包括数据训练和测试过程。

程杰的《大话设计模式》是一部史无前例的讲设计模式的好书。本项目用Java SE实现了书中提到的各种设计模式以及部分它们的例子。希望对于广大正在学习设计模式的朋友有所帮助。关于代码更相信的内容，请参考作

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该文介绍了如何完整地编写一个单链表程序，包括添加节点、查询节点、删除节点和修改节点等功能。通过该程序，可以实现对单链表的基本操作，并能根据需要进行功能的扩展和修改。具体操作和实现细节请参考以下代码示例

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利用numpy完成全连接层的前向传播和反向传播的梯度下降,可以进行多分类识别。案例运用bp神经网络对手写数字mnist数据集进行分类,训练集精度达到99%,验证集精度达到96%以上。一个输入层一个隐藏

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python3 读取串口数据 demo 最近在写一个demo,zigbee串口连接树莓派,树莓派使用串口通信接受zigbee穿过来得值。其中我是用的树莓派是3代B+,zigbee每隔三秒钟从串口输出数

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