一.手写代码 inline int gcd(int x,int y){ if(y==0) return x; else return(gcd(y,x%y)); } 二.STL中的使用方法 注:在STL中使用时,gcd()函数应作 __gcd(a,b);(两个下划线) ---------------------------------------------THE END-----------------------------------------------

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  

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录 开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度 简单,一个调用完成你要的全部功能 方便,你需要的代码已经准备好了 定义数据实体类型不再是费力的体力劳动 通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持 灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节 关于示例代码 最近花了二个月的业余时间重写了

代码手写UI这种方法经常被学院派的极客或者依赖多人合作的大型项目大规模使用. 大型多人合作项目使用代码构建UI,主要是看中纯代码在版本管理时的优势,检查追踪改动以及进行代码合并相对容易一些. 另外,代码UI可以说具有最好的代码重用性.如果你的目的是写一些可以高度重用的控件提供给其他开发者使用,那毫无疑问最好的选择应该是使用代码来完成UIView的子类.这样进一步的修改和其他开发者在使用时,都会方便不少.使用代码也是最为强大的,会有xib或者StoryBoard做不了的事情,但是使用代码最终一定能

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1

正愁如何选择构建项目中的视图呢,现在官方推荐画板 Storybord...但是好像 xib貌似更胜一筹.以前的老棒子总喜欢装吊,用代码写....用代码堆一个HTML页面不知道你们尝试过没有.等页面做出来,人都要虚脱了. 可见即所得--WYSIWYG------What you see is what you get.这才是开发的王道! 最近接触了几个刚入门的iOS学习者,他们之中存在一个普遍和困惑和疑问,就是应该如何制作UI界面.iOS应用是非常重视用户体验的,可以说绝大多数的应用成功与否与交互

为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字0到9,需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:宽高是32像素的黑白图像.尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式. ---1.收集数据:提供文本文件 该数据集合修改自“手写数字数据集的光学识别”-一文中的数据集合,该文登载于2010年10月3日的UCI机器学习资料库中http://archive.ics.uci.edu/ml.        ---2.准备数据:将图像转换为测试

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

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

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣.  

在上一篇博客[教你如何使用Java手写一个基于数组的队列]中已经介绍了队列,以及Java语言中对队列的实现,对队列不是很了解的可以我上一篇文章.那么,现在就直接进入主题吧. 这篇博客主要讲解的是如何使用单链表实现一个简单版的队列.单向链表队列是属于非循环队列,同时队列的长度是不受限制的,也就是说添加数据的速度比拉取数据的速度快时,队列的长度是无限增长的.单链队列其本质就是一个链表,只不过是在获取或添加数据的时候跟普通的链表有所区别,队列在获取数据的同时也将该节点删除,并且每次获取数据都是从表头获

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u

目录 Java多线程之一线程及其基本使用 Java多线程之二(Synchronized) Java多线程之三volatile与等待通知机制示例 线程池 什么是线程池 线程池一种线程使用模式,线程池会维护多个线程,等待着分配可并发执行的任务,当有任务需要线程执行时,从线程池中分配线程给该任务而不用主动的创建线程. 线程池的好处 如果在我们平时如果需要用到线程时,我们一般是这样做的:创建线程(T1),使用创建的线程来执行任务(T2),任务执行完成后销毁当前线程(T3),这三个阶段是必须要有的. 而如

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭

缘起 标题有点夸张,并不是完全放弃antd-table,毕竟在react的生态圈里,对国人来说,比较好用的PC端组件库,也就antd了.即便经历了2018年圣诞彩蛋事件,antd的使用者也不仅不减,反而有所上升. 客观地说,antd是开源的,UI设计得比较美观(甩出其他组件库一条街),而且是蚂蚁金服的体验技术部(一堆p7,p8,p9,基本都是大牛级的)在持续地开发维护,质量可以信任. 不过,antd虽好,但一些组件在某一些场景下,是很不适用的.例如,以表格形式无限滚动地展示大量数据(1w+)时,

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构

一.手写数字识别 现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别. 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能:  其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值): m=n+l−−−−√+am=n+l+a  m=log2nm=log2⁡n  m=nl−−√m=nl  m: 隐含层节点数 n: 输入层节点数 l:输出层节点数 a:1-10之间的常数 本例子当中: 输入层节点n:784 输出层节点:10 (表示数字 0 ~

近期接触了几个刚入门的iOS学习者,他们之中存在一个普遍和困惑和疑问.就是应该怎样制作UI界面.iOS应用是非常重视用户体验的,能够说绝大多数的应用成功与否与交互设计以及UI是否美丽易用有着非常大的关系. 而随着iOS开发发展至今.能够说在UI制作上大家逐渐分化为了三种主要流派:使用代码手写UI及布局:使用单个xib文件组织viewController或者view:使用StoryBoard来通过单个或非常少的几个(关于这点稍后会进行展开)文件构建所有UI. 应该使用哪种方式来制作UI已经是iOS