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TensorFlow利用卷积神经网络识别手写数据集MNIST
TensorFlow利用卷积神经网络识别手写数据集MNIST
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TensorFlow利用卷积神经网络识别手写数据集MNIST，使用2个卷积层，1个全连接隐藏层，1个输出层
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基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别
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主要为大家详细介绍了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
卷积神经网络识别MNIST
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python+tensorflow实现CNN识别MNIST手写数字数据集，需要自己下载MINIST数据集
卷积神经网络实现mnist手写识别
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卷积神经网络实现mnsit手写数字识别，附带数据集，基于tensorflow
基于卷积神经网络的手写数字识别
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基于卷积神经网络的手写数字识别，工具使用Google的人工智能TensorFlow库，识别准确率高，代码使用python3.0以上版本
基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别
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基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别，包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型，可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。
unity 手写板功能 HandwritingBoard
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unity 手写板功能，手写板基于UGUI实现，可定制大小和位置，可保存为透明png 图片，可一键清除 有效果详情展示https://blog.csdn.net/u013509878/article/details/111259967
bird_watch:基于深度学习的鸟类图像识别系统
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观鸟 基于深度学习的鸟类图像识别系统，使用Keras，TensorFlow，OpenCV和Flask。 介绍 由业余摄影师和机器学习爱好者创建的“观鸟”项目是野生动物摄影师面临的一个简单问题的解决方案：一种识别照片中鸟类的方法。 该应用程序是使用Keras和TensorFlow开发的，其中Flask用于Web应用程序。 InceptionV3用作基本模型，并使用转移学习和微调技术进行了培训。 可
CNN卷积神经网络实现Mnist手写数字识别数据集
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1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。
利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类.py
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利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.exampl
手写识别数据库
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5星 · 资源好评率100%
包括数字0-9的手写数据集。每个数字大约有200个样本。每个样本保持在一个txt文件中，数字图像是32x32，所以txt文件的内容也是32x32个数字，0或者1。 具体使用方法见博客： http://blog.csdn.net/zouxy09
利用 TensorFlow 识别 MNIST数据集
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出自《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》中的项目利用 TensorFlow 识别 MNIST数据集，已调通，放到pycharm中即可调通。
MNIST手写识别数据集
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5星 · 资源好评率100%
MNIST手写识别数据集 t10k-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz
手写识别数据集MNIST
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MNIST 数据分为两个部分。第⼀部分包含 60,000 幅⽤于训练数据的图像。这些图像扫描 ⾃ 250 ⼈的⼿写样本，他们中⼀半⼈是美国⼈口普查局的员⼯，⼀半⼈是⾼校学⽣。这些图像 是 28 × 28 ⼤小的灰度图像。第⼆部分是 10,000 幅⽤于测试数据的图像，同样是 28 × 28 的灰 度图像。
TensorFlow 之 手写数字识别MNIST
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NULL 博文链接：https://rensanning.iteye.com/blog/2382529
MNIST 数据，手写识别数据
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MNIST 手写识别数据，caffe-mnist ，tensorflow-mnist ，mnist -train-test，深度学习入门资源
基于卷积神经网络的mnist手写体识别
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本代码是基于卷积神经网络的mnist手写体识别。
Tensorflow卷积神经网络MNIST示例
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简单的Python程序示例，运用TensorFlow框架实行识别MNIST上的卷积神经网络
TensorFlow实例--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN)
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用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，及对conv2d及max_pool的详细说明
基于TensorFlow的手写中文识别
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通过训练中文手写数据3770多个常用字，在通过flask web的canvas获取鼠标写的字比对获取最接近的文字，手写中文识别，包含训练测试所有代码，完整项目。现在只训练了十几个字，中文手写训练数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码：zzos
简单手写字符识别（简单web界面手写）
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前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写
unity 笔画识别
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PDollar Point-Cloud Gesture Recognizer unity中，写入mesh，记录过程点 坐标，同时给点坐标集合打标签，得到匹配项，检测的时候，当用户写了相应的字，程序识别出坐标点集合，跟之前记录的匹配项进行匹配，得出检测的字
unity中文输入法
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unity实现的中文输入法
Unity3D鼠标模拟笔写字
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Unity实现在白板上绘画涂鸦,需要实现一个白板绘画的功能，可以使用LineRenderer或者GL，但是都被我舍弃了，我想同时实现笔刷功能，以上两种方法都不合适，于是我选择了用材质渲染到RenderTexture上，用来记录绘画的痕迹。
手写识别数据集
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手写识别数据集，直接读取即可使用，图片转换数据工具 格式：convert_imageset.exe [flags] [图片目录] [图片标签文件.txt] [输出数据文件] [flags]：--gray=false 是否是灰度图片 --shuffle=false 是否打乱顺序
MNIST手写数字识别 数据集
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手写数字的MNIST数据集，该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征。
MNIST手写数字识别数据集
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MNIST手写数字识别数据集
TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法
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MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片，这篇文章主要介绍了TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法,需要的朋友可以参考下
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