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手写识别
tensorflow中mnist数据集
tensorflow中mnist数据集mnist数据集一共有7万张图片,是28*28像素的0到9
手写识别
数据集,其中6万张用于训练,1万张用于测试。
yunfeather
·
2020-06-30 10:38
tensorflow
C#
手写识别
整理
因为对C#不熟,所以问同学(谢谢邓同学~),问百度,问谷歌,最后总算是成功了。。1.char先说个基础的,C#的char是用unicode编码的。2个字节。一开始我一直以为是ASCII码,在查ASCII码表。。郁闷。。。byte是1个字节的。charch='a';2.识别要以什么形式存储?bmp是位图,是以像素为单位存储的。3.C#有什么类能够导入bmp图?BitmapSystem.Drawing
xiazdong
·
2020-06-30 01:39
汉王突击
从
手写识别
到智能电话,再到如今的电纸书产业,这家崇尚小而美的公司也在不断发生变化。
Tianyu-liu
·
2020-06-29 19:06
产品
产品
人脸识别
电话
中国电信
手机
扩展
什么是机器学习,目前机器学习的应用有哪些?
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和
手写识别
、战略游戏和机器人运用。
人工智能和大数据时代
·
2020-06-29 08:28
人工智能
吴恩达 机器学习 ex3
在这次的练习中,我们将实现一对多的逻辑回归和
手写识别
神经网络比较两者的准确性。
Annnnnm
·
2020-06-29 03:33
深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别(模型的保存与使用,json,weights)
Keras的手写数字识别(GoogleNet)目录前言手写数字数据集介绍基于keras的手写数字识别实践注意事项:导入相关模块载入MNIST数据集数据的预处理模型的建立与计算结果分析关于模型的保存与导入前言以
手写识别
数据为例
rookie_weng
·
2020-06-28 21:08
怎样找到一份深度学习的工作 | 附学习材料,资源与建议
它现在是一个热门、且快速发展的研究领域,解决工业界的一系列问题,从图像识别、
手写识别
到机器翻译,更甚于AlphaGo4比1击败了世界围棋冠军。
WWWWWWWWolf
·
2020-06-28 15:42
python机器学习实战(一)
原文链接:www.cnblogs.com/fydeblog/p/…前言这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和
手写识别
系统.操作系统
weixin_34159110
·
2020-06-28 12:32
28款GitHub最流行的开源机器学习项目(一):TensorFlow排榜首
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和
手写识别
、战略游戏和机器人等方面
weixin_33946020
·
2020-06-28 08:53
从TensorFlow到PyTorch:九大深度学习框架哪款最适合你?
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、
手写识别
、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问
sas???
·
2020-06-28 07:58
6.x图像识别之支持向量机(SVM)
它在文本分类、
手写识别
、图像分类、生物信息学等领域中获得较好的应用。相比于容易过度拟合训练样本的人工神经网络,支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力。
webzhuce
·
2020-06-27 14:08
图像处理(OpenCV)
机器学习之SVM实例
手写识别
在第二章使用KNN处理
手写识别
问题,这里我们使用支持向量机。
潘雪雯
·
2020-06-27 03:47
机器学习与数据挖掘-logistic回归及
手写识别
实例的实现
本文主要介绍logistic回归相关知识点和一个
手写识别
的例子实现一、logistic回归介绍:logistic回归算法很简单,这里简单介绍一下:1、和线性回归做一个简单的对比下图就是一个简单的线性回归实例
流水无Qing
·
2020-06-27 00:16
数据挖掘
人工智能
机器学习与数据挖掘-K最近邻(KNN)算法的实现(java和python版)
http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/23941577python版本:这里实现一个
手写识别
算法,这里只简单识别0~9熟悉,在上篇文章中也展示了
手写识别
的应用
流水无Qing
·
2020-06-27 00:16
数据挖掘
Keras的imdb和MNIST数据集无法下载问题解决
比如,图像识别领域的
手写识别
MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。
摸金青年v
·
2020-06-26 12:31
NLP自然语言处理
基于Tesseract的OCR识别小程序
因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决
手写识别
的问题。同时租房信息其实也有很多是中
may_walkaway
·
2020-06-26 11:40
吴恩达机器学习入门——绪论
应用:数据挖掘实现人类编程不出来的程序:CV、NLP、
手写识别
、自动驾驶私人定制的程序理解人类的学习过程和大脑运行机器学习算法:监督学习(人为)无监督学习(机器自己学习)监督学习根据已有的准确的数据进行预测
qq_42100113
·
2020-06-25 22:54
关于RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]
RuntimeError:outputwithshape[1,28,28]doesn’tmatchthebroadcastshape[3,28,28]在跑Pytroch的MNIST
手写识别
例子时,碰到了这个错误
18791985373
·
2020-06-25 22:46
人工智能
使用SVM进行
手写识别
导入相应的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromsklearnimportsvm数据的导入与处理param_info=[["mnist_train.mat","mnist_train_labels.mat","mnist_train","mnist_train_labels",784],["usps_t
Peter清风
·
2020-06-25 08:16
Tensorflow
机器学习_菜鸟篇
1-1Welcome机器学习:计算机的新技能1)databasemining(数据挖据)自动化、网络来的大型数据集,包括网络点击数据、医疗记录、生物、工程2)应用程序无法自己做的事情自主直升机、
手写识别
碧血丶
·
2020-06-25 02:32
SVM 算法处理
手写识别
体(包含如何处理原始图片的代码)
github地址,包含数据集。https://github.com/ranran4082391/ran_11#coding=gbkfromPILimportImageimportnumpyasnpimportosfromsklearn.datasetsimportload_digits#加载手写数字识别数据fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_sp
小然_ran
·
2020-06-25 01:10
机器学
统计
人工智能
svm
Qt之
手写识别
开发笔记:Zinnia介绍、编译、使用以及Demo
若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/86612009各位读者,知识无穷而人力
红胖子(红模仿)
·
2020-06-24 22:00
手写识别
C++
VS
tensorflow 两层卷积
手写识别
字体
tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数:第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch,in_height,in_width,in_channels]这样的shape,具体含义是[训
myhome908
·
2020-06-24 16:19
深度学习
深度学习进阶:猫狗大战完整项目(一)
简单教程如
手写识别
,用别人的网络替换自己的数据,前沿的资料,如github上公开的顶会论文源码,论文解读之类的还是挺多的。简单的太简单,复杂的看不懂,缺少中间路径。
刘泽豪真讨厌
·
2020-06-24 06:18
AR深度学习项目
汉王 决战电子书
汉王科技正是“自主创新”的一家典型企业,它的规模不大,却拥有获得国家科技进步一等奖的汉字
手写识别
技术,在国内手写输入和汉字识别领域占有70%以上的市场份额。
iteye_8326
·
2020-06-23 19:35
他山之石可以攻玉
设计中的
手写识别
(输入法)思路 -- 上篇
现在软件和硬件越来越趋向于融合,用户的输入不免的从传统的键盘鼠标扩大到触摸板,声音甚至指纹和视频这次讨论的是如何识别手写的问题,所谓一万个人有一万个王羲之,书法与人的灵魂一样,都是很玄妙的东西查找了很多资料未果,于是,求人不如求己手写输入体现在软件上,最大的问题有如下几个:1.粗细输入者,可能拿笔,也可能拿手指,甚至可能拿鸟毛去画,这是很难控制的,所以对所的图像的识别必须考虑笔画的粗细问题.2.拉
iteye_6551
·
2020-06-23 19:01
使用汉王云API实现
手写识别
H5(参考:2018政府工作报告关键字)
背景有个项目需求用到
手写识别
功能,即H5识别用户手写的文字内容。
高飞家的猫
·
2020-06-23 09:28
前端
Egret
深度学习_循环神经网络RNN与LSTM
具体应用有语音识别,
手写识别
,翻译等.2)什么时候使用RNN?FNN(前馈神经网络,如BP,CNN等)效果已经不错了,RNN还需要更大量的计算,为什么要用RNN呢?
xieyan0811
·
2020-06-22 23:37
C#:Microsoft.Ink
手写识别
(HandWriting Recognition)
csharp:Microsoft.Ink
手写识别
(HandWritingRecognition)http://www.cnblogs.com/geovindu/p/3702427.html1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575
anyqu
·
2020-06-22 14:43
C#开发技术
稀疏LSTM硬件结构
1.文章结构Long-shorttermmemory,简称LSTM,被广泛的应用于语音识别、机器翻译、
手写识别
等。LSTM涉及到大量的矩阵乘法和向量乘法运算,会消耗大量的FPGA计算资源和带宽。
apple^?
·
2020-06-22 14:33
电子电路
笔记:使用k-近邻算法构建
手写识别
系统
笔记:使用k-近邻算法构建
手写识别
系统示例:使用k-近邻算法构建
手写识别
系统1.准备数据:将图像转换为测试向量2.测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字3.使用算法:构建完整可用的系统笔记使用jupyternotebook
勿語念千
·
2020-06-22 09:37
机器学习实战
机器学习没有想象中的那么难
目前,机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和
手写识别
、战略游戏和机器人等领域。
数据与算法之美
·
2020-06-22 07:15
Ubuntu14.04+Theano+OpenCL+libgpuarray实现GPU运算
博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)上一篇博客介绍了如何使用Theano+logisticregression来实现kaggle上的数字
手写识别
Marcovaldo
·
2020-06-22 01:53
机器学习
神经网络
Theano
RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]
RuntimeError:outputwithshape[1,28,28]doesn'tmatchthebroadcastshape[3,28,28]在跑Pytroch的MNIST
手写识别
例子时,碰到了
山水@有相逢
·
2020-06-21 13:01
Debug错误集锦
Ubuntu 16.4下安装caffe及
手写识别
Ubuntu16.4下安装caffe1.安装caffe所需要的依赖包sudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilersudoapt-getinstall--no-install-recomm
AI訓練師
·
2020-06-21 12:58
建议收藏!超棒的 AWS 机器学习工具包汇总(文末有福利)
机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,也已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和
手写识别
、战略游戏和机器
AWS_AI开发者社区
·
2020-06-20 20:23
人工智能
机器学习
逻辑回归实战,一文把理论和实践结合
背景解决的二分类问题,如
手写识别
0-9目标:逻辑回归返回一个概率值[0-1]逻辑回归的特点:快、效果好、容易实时在线预测、利于分析方法:定义一个条件概率,如p(Y|X)相当于用模型来捕获输入X和输出Y之间的关系
yerikyu
·
2020-06-14 21:47
梯度下降
逻辑回归
正则化项
开发笔记
15 手写数字识别-小数据集
利用tensorflow实现
手写识别
1.手写数字数据集2.图片数据预处理x:归一化MinMaxScaler()y:独热编码OneHotEncoder()或to_categorical张量结构训练集测试集划分
酒大暗
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2020-06-11 08:00
机器学习算法-支持向量机SVM
它在
手写识别
数字和⼈脸识别中应⽤广泛,在⽂本和
私の未来は夢じゃない
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2020-05-02 03:39
机器学习
人工智能
深度学习
支持向量机
svm
深度神经网络之1.0 LeNet-5
LeNet-5,用于实现
手写识别
的7层CNN(不包含输入层),以下为LeNet-5的示意图:LeNet-5示意图.png输入原始图像的大小是32×32,卷积层用Cx表示,子采样层(pooling)用Sx
单人远行
·
2020-04-14 04:07
MNIST
手写识别
笔记(一)
SGD方法实现BP神经网络方法主要参照Nielsen的NeuralNetworksandDeepLearning核心规则如下反向算法:(输出层L:惩罚函数C(二次代价函数)对每个节点的敏感度为a(输出层的输出)-y(真实值),即规则3的下三角C;圆圈点为hadamard乘积)捕获.PNG实现代码(代码附带详细备注):#encoding:utf-8"""@version:python3.5.2@au
Kean_L_C
·
2020-04-12 01:56
Tensorflow实现
手写识别
前言这是Tensorflow的手写数字识别,根据之前的理论更好的理解tensorflow结构1、定义图结构2、运行会话(并不复杂,就是很多都是封装的)代码部分gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git在examples/tutorials/mnistimage.png看全链接网络的实现fully_connected_feed.pyif_
skullfang
·
2020-04-11 01:40
理解LSTM网络(整合)
基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、
手写识别
、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。
致Great
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2020-04-10 12:39
TensorFlow入门极简教程(二)
为了让大家在一开始就看到一个美好的场景,而不是停留在漫长的基础知识积累上,参考网上的一些教程,我们直接一开始就直接展示用tensorflow实现MNIST
手写识别
的例子。然后基础知识我们再慢慢讲。
Bobby0322
·
2020-04-10 11:33
2016-05-18~21:资料
NumPy图文入门一个机器学习博客TensorFlow创建自己的
手写识别
引擎随机非参数学习算法1&随机非参数学习算法2词向量介绍博客Python数据入门亚马逊深度推荐开放数据集微博的算法概览rnn-chinese
袁一帆
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2020-04-10 09:54
学习笔记----机器学习(五)
机器学习工具包1.scikit-learn一个开源python语言机器学习工具包优点:新全好用全面缺点:不支持分布式2.从头实现一个数字
手写识别
程序数据采集和标记---让不同的人去写这些数字,并且标记特征选择数据清洗模型选择模型训练模型测试模型保存与加载
吉林天师
·
2020-04-07 00:05
神经网络详解及技巧
目录前言正文step1建立一个神经网络模型一个常见的神经网络——完全连接前馈神经网络本质举例:
手写识别
step2模型评估step3最佳模型——梯度下降反向传播($BP$)我们取出一个神经元进行分析ForwardPass
ghost222
·
2020-04-04 12:00
4用TensorFlow做Kaggle“
手写识别
”达到98%准确率-详解
上一期,我们用Tensorflow实现了Kaggle的
手写识别
项目,但准确率比较低,只有92%,这次我们打算把识别的
量化二师兄
·
2020-03-31 09:43
Adaboost
下图,左右两个决策树,单个看是效果不怎么好的,但是把同样的数据投入进去,把两个结果加起来考虑,就会增加可信度adaboost的例子,
手写识别
中,在画板上可以抓取到很多features,例如始点的方向,始点和终点的距离等等
重新出发_砥砺前行
·
2020-03-22 02:44
MNIST
手写识别
笔记(三)上
应对过度拟合的方法1.holdOut从trainingdata中拿出一部分数据作为validationdata(还记得crossvalidation!!!如出一辙)。训练直到对validation数据预测的准确率达到饱和即停止训练。然后用testdata预测得到模型泛化预测能力值。这里为什么不直接用testdata替代validation?如果采用testdata那么模型训练出来的权重就回事针对t
Kean_L_C
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2020-03-19 09:48
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