最近自己新买的New Surface Pro在使用Drawboard PDF时,出现了性能问题,即笔迹延迟偏移,卡顿的问题. 排查驱动问题之后,确认解决方案如下: 将Surface的电池调到性能模式,问题解决.

背景: > 一直使用 Newtonsoft.Json.dll 也算挺稳定的. > 但这个框架也挺闹心的: > 1.影响编译失败:https://www.cnblogs.com/zihuxinyu/archive/2013/05/06/3063181.html (我也经常遇到) > 2.WinCE版本(小众用户)太大:Newtonsoft.Json.Compact.dll 352kb > 3.自己写一个微型框架,在通讯方面 要用到Json:一个 100k 的框架,引用一个 40

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

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

我们从两个方面了解springmvc执行原理,首先我们去熟悉springmvc执行的过程,然后知道原理后通过手写springmvc去深入了解代码中执行过程. (一)SpringMVC流程图 (二)SpringMVC流程 1.  用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet. 2.  DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器. 3.  处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置.注解进行查找),生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则

一.包名获取的三种方式 1)找开发要2)mac使用命令:adb logcat | grep START win使用命令:adb logcat | findstr START 或者可以尝试使用第3条命令  adb shell dumpsys window w | findstr \/ | findstr name= 或 adb shell dumpsys window |findstr mCurrent      或 adb shell "dumpsys window w|grep \/|grep

TLDR: 我正在传播2个数据集: Kannada-MNIST数据集:28x28灰度图像:60k 训练集 | 10k测试集 Dig-MNIST:28x28灰度图像:10240(1024x10)(见下图) 虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集. 此外,我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST,可以用作额外的测试集. 资源列表: GitHub?: https:/

由于深度学习近期取得的进展,手写字符识别任务对一些主流语言来说已然不是什么难题了.但是对于一些训练样本较少的非主流语言来说,这仍是一个挑战性问题.为此,本文提出新模型TextCaps,它每类仅用200个训练样本就能达到和当前最佳水平媲美的结果. 由于深度学习模型近期取得的进展,对于许多主流语言来说,手写字符识别已经是得到解决的问题了.但对于其它语言而言,由于缺乏足够大的.用来训练深度学习模型的标注数据集,这仍然是一个极具挑战性的问题. 尽管 CNN 可以很好地理解图片中的低级和高级特征,但这样做

目前的话,已经把 Spring MVC 相关常用的注解比如@GetMapping .@PostMapping .@PathVariable 写完了.我也已经将项目开源出来了,地址:https://github.com/Snailclimb/jsoncat .原创开源不易,觉得不错的话,欢迎给良心作者 1 个 star 鼓励一下! 今天是晴天,我像往常一样坐在窗台,看着电脑"发呆".毕竟是周末,就不分享技术干货了. 简单和小伙伴们聊聊自己最近正在做,已经开始做的事情. 01 重构 Jav

本文已经收录进 : https://github.com/Snailclimb/netty-practical-tutorial (Netty 从入门到实战:手写 HTTP Server+RPC 框架). 相关项目:https://github.com/Snailclimb/jsoncat (仿 Spring Boot 但不同于 Spring Boot 的一个轻量级的 HTTP 框架) 目前正在写的一个叫做 jsoncat 的轻量级 HTTP 框架内置的 HTTP 服务器是我自己基于 Netty

jsoncat: 仿 Spring Boot 但不同于 Spring Boot 的一个轻量级的 HTTP 框架 国庆节的时候,我就已经把 jsoncat 的 IoC 功能给写了,具体可以看这篇文章<手写"SpringBoot"近况:IoC模块已经完成> . 今天这篇文章就来简单分享一下自己写 IoC 的思路与具体的代码实现. IoC (Inverse of Control:控制反转) 和 AOP(Aspect-Oriented Programming:面向切面编程) 可以说

前言 最近发现了一个非常不错的Python类库----Gooey, https://github.com/chriskiehl/Gooey 在它的帮助下我们可以非常方便的将一个命令行程序升级成一个图形化界面程序. https://juejin.cn/post/6971218428128411684 我们以之前的这个Python 图片合并pdf的命令行程序作为例子来进行讲解,希望能帮助到大家. 安装 最简单的办法就是用pip进行安装 pip install Gooey 用法简介 只需要在我们的代码

一.需求背景 OA系统审批中,有对word或者pdf文件源文档在指定的位置可以插入相应的文字,其实就是一个审批的功能,到了指定的人那边,他可以进行签批.这个功能一般来说,是针对于领导方面,对于一个事情或者流程同意了,需要在文档中签入自己的意见,比如说同意等. 二.实现方式 签批一般都是在h5页面上进行签批操作,那就需要将文档转换成h5格式,然后在其进行签批操作. 目前市面上发现有永中的转换文档服务,可以将word或者pdf文件转换成html格式,在html上进行签批保存,同时会像源文档保存签批后

1年前,我在文章:这些.NET开源项目你知道吗?.NET平台开源文档与报表处理组件集合(三)中(第9个项目),给大家推荐了一个开源免费的PDF读写组件 PDFSharp,PDFSharp我2年前就看过,用过简单的例子,不过代码没有写成专门的文章.最近在查找资料的时候,又发现一款小巧的写PDF文件的C#组件:PDF File Writer.该开源组件是在codeproject,还没有托管到其他地方,所以花了点时间了解了一下,分享给大家. .NET开源目录:[目录]本博客其他.NET开源项目文章目录

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

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

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

关于手写原生ajax重要不重要,各位道友自己揣摩吧, 本着学习才能进步,分享大家共同受益,自己也在自己博客里写一下 function createXMLHTTPRequest() { //1.创建XMLHttpRequest对象 //这是XMLHttpReuquest对象无部使用中最复杂的一步 //需要针对IE和其他类型的浏览器建立这个对象的不同方式写不同的代码 var xmlHttpRequest; if (window.XMLHttpRequest) { //针对FireFox,Mozill