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#2018-06-25 272015 June Monday the 26 week, the 176 day SZ
手写字体识别程序文件1：
定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数
问题代码：
#regularizer正则化矩阵，变量属性：维度，shape；
tf.truncated_normal_initializer 从
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2024-01-03 13:17:44
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基本原理：把图片当成像素来看，下图为手写体数字1的图片，它在计算机中的存储其实是一个二维矩阵，每个元素都是0~1之间的数字，0代表白色，1代表黑色，小数代表某种程度的灰色。 对MNIST数据集中的图片来说，当成长度为784的向量就可以了，忽略它的二维结构。任务就是让这个向量经过
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2023-12-14 21:39:31
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环境准备：IDE：pycharmpython版本：python3.8外部库：tensorflow2.3、opencv4.0+、matplotlib3.5、sklearn因为python3.9好像与opencv4.0不兼容还是什么问题，3.9导入之后导入不了opencv4.0的，所以使用3.8导入库的话可以参考用到的数据集：先上代码：这一个是主体代码，就是一整个模型训练测试的，import os
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2023-11-30 12:28:44
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一、介绍TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。今天，就让我们从手写体数字识别入手，看看如何用机器学习的方法解决这个问题。二、编程环境Python2.7+TensorFlow0.5.0下测试通过，Python3.5下未测试。请参考《TensorFLow下载与安装》配置环境。三、思路没有接触过图像处理的人可能会很纳闷，从一张图片识别出里面的内
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2023-11-16 11:48:56
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一、mnist数据描述MNIST数据集是28×28像素的灰度手写数字图片，其中数字的范围从0到9具体如下所示（参考自Tensorflow官方文档）：二、原理 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识
# Python 手写体识别入门指南
手写体识别是计算机视觉和机器学习中的一个重要应用。它使得计算机能够识别和解析手写的字符或数字。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 实现手写体识别的一个基本示例。
## 流程概述
下面是实现该项目的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)OneHot编码：One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分
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2024-01-08 20:41:00
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# Python识别手写体的实现指南
在本篇文章中，我将引导你完成一个使用Python识别手写体的项目。这一过程分为几个步骤，我们将逐步进行解说。此外，文章中也会包含一些代码示例，希望你能随着这些步骤慢慢实现识别手写体的功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现手写体识别的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|---
MNIST手写体识别--tensorflow对于tensorflow给出的几个版本的手写体识别的代码进行分析。其中tensorflow的mnist代码在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist1：softmax版本# Copyright 2015 The Tens
本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取，分类识别。内容如下：kNN算法及相关Python模块介绍对字母图片进行特征提取kNN算法实现 kNN算法分析 一、kNN算法介绍 K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一。所谓K近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。我们将
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2023-11-16 23:57:17
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一张图片上的文字字体如果觉得不错，这么才能知道这是什么字体呢？遇到这种情况，我们可以试试一下下面这3个用于识别字体的在线工具，我们只需要上传一张包含文字的图片，就能知道这些文字是用的是什么字体了。1、求字体：求字体 是个网站，只需上传图片，就可以找到图片上文字的字体，目前可识别中、英、日韩、俄、书法等多种类字体，还可以实时预览和下载字体。(官方主页)2、MyFont：MyFont是一个在线字体识别
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2023-10-28 13:17:49
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手写字识别对手写字体图片进行识别最重要的一点就是要将其转化为二值化（就是就是将图像上的像素点或灰度值设置为0或1，其呈现就是非黑即白）后的数据，然后再进行处理，在手写体处理中，二值化就是有手写笔画的部分用1表示，其余部分用0表示（当然也可以根据自己所写的算法进行调整）手写字识别可以用很多种算法来计算，首先用Knn算法来实现：Knn算法进行手写数字的识别# -*- coding: utf-8 -*-
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2023-12-07 08:27:01
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对于人类来说，分辨出手写的数字是一件非常容易的事情。但想让机器识别数字则要困难的多。本文分别提出了基于PyTorch框架和ReLU函数的Two Layer Net（两层神经网络）手写数字识别算法和基于TensorFlow框架和Keras的卷积神经网络手写数字识别算法。并设计了实验在MNIST数据集上评估它们各自的准确率和损失值，同时测试了对自己手写学号的识别和泛化能力，并对比了两种算法的优缺点。两
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2023-10-09 13:50:22
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去年买了几本讲tensorflow的书，结果今年看的时候发现有些样例代码所用的API已经过时了。看来自己维护一个保持更新的Tensorflow的教程还是有意义的。这是写这一系列的初心。
快餐教程系列希望能够尽可能降低门槛，少讲，讲透。
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
定义缓存的本质是以空间换时间，那么缓存的容量大小肯定是有限的，当缓存被占满时，缓存中的那些数据应该被清理出去，那些数据应该被保留呢？这就需要缓存的淘汰策略来决定。事实上，常用的缓存的淘汰策略有三种：先进先出算法(First in First out FIFO)；淘汰一定时期内被访问次数最少的页面(Least Frequently Used LFU)；淘汰最长时间未被使用的页面(Least Rece
手写数字识别（二）A4纸教程以及内容分离1. 确定角点顺序我采用的方法是直接上了一个凸包算法：通过极角排序然后做凸包把四个角点按照顺序压如栈中，确保了几个角点按照顺时针的方向排列，并且确定最接近 [0,0] 点的为纸张左上角的顶点。由于纸张为四边形，确保是一个凸包。2. 实现A4纸矫正首先定义对于图像的区域划分 其中 0~3 的区域为需要的A4纸边缘，尺度为图像中尽量大地放下的A4纸尺寸，其他为
# 手写体识别的基础与PyTorch实现
手写体识别（Handwritten Character Recognition, HCR）是计算机视觉和模式识别领域的一个重要课题。随着深度学习技术的发展，手写体识别的准确率有了显著提高。本文将介绍手写体识别的基本概念，使用PyTorch框架实现手写体识别的基本过程，并附有代码示例。
## 1. 背景与应用
手写体识别可以应用于多种场景，如自动化文档
# Java手写体识别
## 引言
手写体识别是一项涉及机器学习和图像处理的技术，它的目标是将手写的文本转化为计算机可读的形式。在过去的几十年里，手写体识别一直是人工智能领域的研究热点之一。Java作为一种广泛使用的编程语言，在手写体识别方面也有着丰富的工具和库。
本文将介绍Java中常用的手写体识别技术，并给出相应的代码示例，帮助读者了解和应用这些技术。
## 图像预处理
图像预处理是
原创
2023-10-26 05:49:54
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基于自动编码机（autoencoder）,这里网络的层次结构为一个输入层，两个隐层，后面再跟着一个softmax分类器:采用贪婪算法，首先把input和feature1看作一个自动编码机，训练出二者之间的参数，然后用feature1层的激活值作为输出，输入到feature2,即把feature1和feature2再看作一个自动编码机，训练出这两层之间的参数，这两步都没有用到分类标签，所以是无监督学
基于SVM的手写字体识别1.案例背景 (1)手写体数字的识别在社会经济中的许多方面都有着广泛的应用，其识别方法也有许多种，如神经网络，Bayes判别法等。由于手写体人为因素随意性大，手写字体识别的难度远高于印刷体的识别。 (2)本次项目所用训练样本为300张256x256像素点的0~9的手写数字图片，每个数字均30 张。 (3)数据集获取：gethub下载 2.准备工作 (1)下载安装matlab
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2023-12-16 07:20:38
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