paip.简化字-手写参考二简字..共98个 作者Attilax 艾龙, EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ,矮,懊,爆,病滥,部,菜,藏,察,德,答,蛋,道,等等,弟弟,富,街,感,割,鬼,灌,Hijklmn,亥,假,家,集,解,建,既,韭,酒,健,疆,镜,慷,刻,靠,眉,磊,留,璃游,虐,没,贸,囊,脑,能,Opqrst ,旁,漆,器,墙,潜,勤,青,缺,壤,嚷,然,弱,儒,赛,桑属,身…

原文:最新用WPF为触摸屏写了一个手写程序,双格输入的 双格输入可以提高手写速度,当前字写完以后可以自动识别提交,写下一个字.这样比单格手写速度提高一倍.特别适合触摸屏程序使用 界面如下: 程序如下: 点击打开链接  …

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

[文章标题]: 纯手工编写的PE可执行程序 [文章作者]: Kinney [作者邮箱]: mohen_ng@sina.cn [下载地址]: 自己搜索下载 [使用工具]: C32 [操作平台]: win 7 [作者声明]: 只是感兴趣,没有其他目的.失误之处敬请诸位大侠赐教! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的…

MVC3下的3种验证 (1):前台Jquery Validate脚本验证 引入脚本 <script src="../js/jquery.js" type="text/javascript"></script> <script src="../js/jquery.validate.js" type="text/javascript"></script>   编写规则和错误信息 $(…

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py…

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