Author：Wenretium杨老师的手写数字识别是深度学习领域的经典开山之作，也是入门者的必备练手项目之一。学期初任务很轻，我就复现了一下。（30年过去了，我果然还是比不上大佬）完整代码戳这里。效果展示1993年复现版本1. 准备MNIST数据集从官方途径下载，得到后缀为**.gz**的文件。为了方便预览图片，我将数据集转为了png格式，参考这篇博客。也可以直接从gz文件读取tensor进行训
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2024-07-22 10:00:53
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小包最近迷上了一款叫做雀魂的麻将游戏，但是这个游戏规则太复杂，小包玩了几个月了还是输多赢少。 于是生气的小包根据游戏简化了一下规则发明了一种新的麻将，只留下一种花色，并且去除了一些特殊和牌方式（例如七对子等），具体的规则如下： 总共有36张牌，每张牌是1~9。每个数字4张牌。 你手里有其中的14张牌，如果这14张牌满足如下条件，即算作和牌 14张牌中
# Python代码格式错误识别方案
在Python编程中，代码的格式错误常常导致程序运行失败或产生意想不到的结果。为了有效地识别和解决这些错误，我们可以借助静态代码分析工具和内置的错误捕获机制。本文将介绍一套具体的方案，帮助开发者快速识别Python代码中的格式错误。
## 1. 问题描述
Python 是一门对格式要求严格的编程语言，常见的格式错误包括但不限于：
- 错误的缩进
- 语法
原创
2024-09-08 05:53:10
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基础知识的知识点在前面介绍过了，涉及到的内容，都会在后面同步，今天我们主要来聊聊面试过程中的手撕代码环节。关于手撕代码，公司不同，要求不同，但是有一点是很显然的，那就是即使你写不出来可运行的代码，也得有清晰的思路，绝大部分公司则要求写出完整的代码，而代码能力和基础知识不同，不是短时间能够恶补的，更不是可以死记硬背的
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2024-01-28 00:11:39
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# 使用 PyTorch 实现手关节识别
手关节识别是计算机视觉中的一个重要应用，可以用于手势识别、医疗辅助或人机交互等领域。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现手关节识别，供刚入行的小白学习与参考。
## 流程概述
下面是实现手关节识别的整体流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-09-08 05:51:39
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1.为什么学习Python？ python比较优雅和简洁，它是更加面向对象的高级语言。我认为高级语言应该更容易入门和学习，而又不缺深层次的内容，python更符合这一点。2.通过什么途径学习的Python？ 1.初期的话，通过看一些python基础的教程，比如菜鸟教程、廖雪峰的python，还有一些基础的入门的python教材，比如python基础思想，核心编程等等。 2.然后看
# Python怎么识别代码是什么进制
在Python中，我们可以使用`int()`函数来将字符串转换为整数。这个函数有一个可选的参数`base`，用于指定字符串的进制。
## 进制的表示
在计算机科学中，常见的进制有十进制、二进制、八进制和十六进制。
- 十进制：使用0-9的数字，例如10、100、1000等。
- 二进制：使用0和1的数字，以`0b`或`0B`开头，例如`0b10`表示
原创
2023-12-06 03:38:59
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# 使用Python实现牙齿识别的完整指南
随着人工智能和计算机视觉技术的发展，牙齿识别变得越来越重要。在医疗领域中，牙齿的自动识别可以帮助医生更好地诊断与治疗。今天，我将教你如何使用Python来实现牙齿识别。接下来，我们会按照一定的流程来完成这一任务。
## 一、整体流程
以下是实现牙齿识别的基本流程：
| 步骤 | 描述
问题描述用CNN做手写汉字识别进行模型训练，从环境配置到模型训练起来，就花费了很多时间。终于等到模型成功运行起来了，训练100、400个类别的汉字，效果很好，在训练次数不超过100次的情况下准确率可以达到80%，是不是感觉还不错、还不错？那我还真的是想太多了。当我把模型训练的汉字从400个类别换到3755个汉字进行训练的时候，模型训练一次花费几个小时不说，准确率基本上接近0且不改变，损失函数也是。
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2024-05-29 09:45:55
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# Python 代码识别
Python是一种高级编程语言，它被广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等各个领域。在进行Python编程时，我们常常需要识别和理解代码。本文将介绍如何通过阅读和理解Python代码来提高编程能力。
## 代码示例
以下是一个简单的Python代码示例，用于计算斐波那契数列的前n项：
```python
def fibonacci(n):
if n
原创
2023-08-26 14:59:05
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目录一、说明二、虹膜识别工程结构1. OsiCircle类2. OsiStringUtils类3. OsiManager类4. OsiEye类5. OsiProcessings类三、虹膜识别运行代码1. loadConfiguration模块2. showConfiguration模块3. run模块四、后续一、说明本文主要介绍基于C++和Opencv2的虹膜识别代码，使用的虹膜识别工程见：基于C
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2024-01-06 06:07:01
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这篇文章介绍如何用Python快速实现一个植物识别的app，家里养了几盆多肉还叫不上名字，正好拿来识别一下。实现这样一个app只需要20行左右的代码，先来看下效果：另外，我也开发了微信小程序版本，大家可以体验一下。
实现该app主要包含两步，前端界面开发和后端植物识别服务，下面来分别介绍一下。前端的实现方式有很多种，刚刚说的小程序是一种，但对于习惯用Python的开发者来说，我们还是希望能通过Py
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2023-10-07 20:25:21
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要说最近几年最火的语言，python绝对可以拥有姓名，最近几年Python更是有超越Java之势。python的应用范围非常非常的广泛，但Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！可是难道现在Python语言真的有这么好的就业前景吗？首先小编来给大家介绍一下Python学完以后能做什么
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2024-08-31 20:39:39
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# 项目方案：识别 Word 文档中的勾选框
## 1. 项目背景和目标
在日常工作中，我们经常需要处理 Word 文档中的内容。有时候，文档中会包含勾选框，我们需要对这些勾选框进行识别和处理。本项目的目标是开发一个 Python 程序，能够自动识别 Word 文档中的勾选框，并提供相应的操作和处理。
## 2. 方案概述
本项目的方案包括以下几个步骤：
1. 使用 `python-docx`
原创
2023-10-08 07:40:16
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最近项目,记录下来以防将来忘记一.建立开发环境 采用技术opencv2.4.0 VS2010 1.下载opencv for windows安装包，程序采用的是opencv-2.4.0版本。双击打开解压到C:\Users\teng\working\opencv目录下，头文件目录为build\install\include，库文件目录为build\install\lib 2、建立工程名为C
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2023-12-15 11:01:17
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以网上大部分用opencvManager来配置的案例，笔者也配置了一下opencv，对一些别人配置过程中没有说清楚或者有问题的一些点进行剖析。->坑点1：OpenCV error: Cannot load info library for OpenCV这个据说要加一个libopencv_info的动态库，但是如果只是作基础的图像处理测试，没有这个必要去管这个错误，网上某些下载这个
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2024-06-18 14:40:54
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1、阻塞队列/线程安全队列 实现： 注意问题： 1、防止虚假唤醒的lambda表达式需要传入this，也就是调用变量 2、lambda表达式的函数体不可以使用自己写的判断队列满或者空函数 template <typename T> class block_queue { public: block_ ...
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2021-07-30 11:33:00
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2评论
天天乐学 面试直接让我手撕代码 完全不会呀 那不完蛋~
两个线程，线程1打印A，线程2打印B,两个线程同时并发，要求保证先打印A,后打印B
使用synchronized+ wait、notifypublic class Main{ static class Number{ public int num = 1; Number(){} } public
原创
2022-01-26 10:06:11
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天天乐学 面试直接让我手撕代码完全不会呀 那不完蛋~
两个线程，线程1打印A，线程2打印B,两个线程同时并发，要求保证先打印A,后打印B
使用synchronized+ wait、notify
public class Main{
static class Number{
public int num = 1;
Number(){}
}
p
原创
2021-07-12 09:46:27
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1.车牌识别车牌识别是智能识别的一种手段，可以用来对车牌进行识别。值得注意的是：车牌识别和文字识别不一样；文字识别具有通用性，而车牌识别具有场景的固定性。所以车牌识别所有到的算法和普通文字识别用到的算法，有不一致的地方。2.车牌识别的技术现状笔者查了下学界有关车牌识别的论文，包括英文论文License Plate Recognition，发现中国学者研究的比较多。笔者个人认为，应该是中国的车牌识别
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2023-09-04 06:30:57
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