想要说些什么,却不知道从哪开始."形而上谓之道,形而下谓之器".与其坐而论道,不如脚踏实地,从最实用的地方开始. 我们先来看看wpf中的grid控件.grid控件是个网格的布局控件,类似于网页中的table.我们看看一个例子: <Grid x:Name="> <Grid.ColumnDefinitions> <ColumnDefinition></ColumnDefinition> <ColumnDefinition>

public class SettingHelper { //WPF下配置文件路径 public static readonly string SettingFilePath = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "\\Setting.ini"; //使这个构造函数私有化 private SettingHelper() { } //静态函数设为只读属性 private static class Instance { internal sta

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  

WPF一般默认提供一个MainWindow窗体,并在App.Xaml中使用StartupUri标记启动该窗体.以下通过手写实现WPF的启动. 首先先介绍一下VS默认提供的App.Xaml的结构,如下图: 主要包括App.Xaml文件以及App.Xaml.cs,以及App.g.i.s文件(在obj->Debug中可以看见该文件) 1.双击App.Xaml可以看见Xaml标记语言的信息,其中StartupUri="MainWindow.xaml"表示启动的窗体. 2.双击App.Xa

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

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (62) - 控件(媒体类): InkCanvas 保存和加载, 手写识别 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 控件(媒体类) InkCanvas 保存和加载 InkCanvas 手写识别 示例1.演示 InkCanvas 涂鸦板的保存和加载Controls/MediaControl/InkCanvasDemo3.xaml <Page x:Class="Windows10.Controls.MediaControl.I

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 训练的准确度目标 accuracyGoal = 0.98 # 是否已经达到指定的准确度 bFlagGoal = False; # 显示数字

文章目录 加载package read data PCA 降维探索 选择50维度, 拆分数据为训练集,测试机 KNN PCA降维和K值筛选 分析k & 维度 vs 精度 预测 生成提交文件 本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别,训练数据共有42000行,每行代表一幅数字图片,共有784列(一副数字图像是28*28像素,将一副图像展开为一行即784),更多关于Digit Recognizer项目的介绍https://www.kaggle.com/c/digit-recogniz

title author date CreateTime categories WPF 使用 MyScript 的 IInk 做手写识别 lindexi 2019-11-20 08:18:26 +0800 2019-11-18 16:32:28 +0800 WPF 有小伙伴问我可以如何在 WPF 使用其他第三方提供的库进行手写识别,上次 MyScript 的工程师和我吹,他做了世界上识别最好的库,本文就来安利一下大家这个库.这里库是收费的库,但是可以免费使用,只要不是有大量用户,这个库还是免费用

pytorch手写线性回归 import torch import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation LEARN_RATE = 0.1 #1.准备数据 x = torch.randn([500,1]) y_true = x*0.8+3 #2.计算预测值 t_tred = x*w + b w = torch.rand([],requires_grad=True) b = torch.ten

先来看一下这是什么任务.就是给你手写数组的图片,然后识别这是什么数字: dataset 首先先来看PyTorch的dataset类: 我已经在从零学习pytorch 第2课 Dataset类讲解了什么是dataset类以及他的运行原理 class MNIST_data(Dataset): """MNIST dtaa set""" def __init__(self, file_path, transform = transforms.Compos

MNIST手写数字识别教程 要开始带组内的小朋友了,特意出一个Pytorch教程来指导一下 [!] 这里是实战教程,默认读者已经学会了部分深度学习原理,若有不懂的地方可以先停下来查查资料 目录 MNIST手写数字识别教程 1 什么是MNIST? 2 使用Pytorch实现手写数字识别 2.1 任务目的 2.2 开发环境 2.3 实现流程 3 具体代码实现 3.1 数据预处理部分 3.1.1 初始化全局变量 3.1.2 构建数据集 3.2 训练部分 3.2.1 构建模型 3.2.2 构建迭代器与损

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