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深度学习项目 手写体识别 前置:bootstrap,jquery 后台:django,tensorflow 数据集:Mnist 网络结构:CNN-池-CNN-池-CNN-全连接-Softmax 简介
简单手写体数字识别系统关于vb网络的编程基础知识winsock控件的使用，简单的聊天程序，局域网的网络编程
使用BP算法的神经网络手写体数字识别，使用Python语言编写，包含四个文件：训练模块，测试模块，图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。希望对大家有帮助。（更改了上一版的一点注释错误）
基于支持向量机的手写体数字识别系统设计论文
神经网络写的手写体数字识别系统的原码，可以看一下
今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch实现MNIST手写体识别代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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
基于支持向量机的手写体相似字识别，手写体文字预处理技术
这个代码是基于卷积神经网络的 mnist 手写识别。
主要介绍了opencv python 基于KNN的手写体识别的实例,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
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