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搜索资源 - digital recognition
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opencv的camshift程序+注释，用于手势数字识别(Opencv CAMSHIFT program + notes, used for gesture digital recognition)
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Files for handling digital recognition
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ann数字识别，对于初学者有一定的帮助，对图像处理有一定的帮助(Ann digital recognition)
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OCR 数字识别 自由手写体 离线 matlab平台 识别0-9的数字(OCR digital recognition free handwritten off-line matlab platform to identify 0-9 numbers)
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OCR 数字识别 大写字母识别 自由手写体数字识别 离线 matlab平台 模式识别 识别数字0-9 识别大写字母(OCR digital recognition free handwritten off-line matlab platform to identify 0-9 numbers)
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分类算法数字识别，KNN算法，
调用代码
import lyqKnn
from numpy import *
lyqKnn.handwritingClassTest()(Classification algorithm digital recognition)
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这是一个关于用数字识别训练一个手写数字识别的深度神经网络事例(This is a deep neural network example that uses digital recognition to train a handwritten numeral recognition)
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use to develop stm32 Digital recognition and handwriting recognition library
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基于神经网络识别的手写数字识别系统，有gui界面(Handwritten digital recognition system based on neural network recognition)
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用SVM进行数字识别，不过成功率不是特别高(Using SVM for digital recognition)
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基于概率神经网络的手写体数字识别Matlab程序(Handwritten digital recognition Matlab program based on probabilistic neural network)
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人工智能深度学习，基于matlab的数字识别程序(Artificial intelligence deep learning, matlab based digital recognition program)
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使用matlab神经网络工具包进行图像数字识别进行(image digital recognition using matlab neural network toolkit)
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.超级模块中含有丰富的实用功能，轻松实现高级编程。
2.找图找色找字功能，该功能方便实用，有第一代识图，第二代识图，第三代识图，第四代识图。一行代码轻轻松松实现屏幕或后台窗口中找图找色找字以及数字识别等强大识别功能。
3.内存操作功能，丰富实用易用。还有内存类，指针类，驱动读写内存以及NT读写内存等。
4.汇编功能，让易语言编程支持汇编代码，CALL等。
5.线程注入功能，全局注入类，内存注入类，输入法注入等。复杂的功能都能一行代码搞定。(The super modules are rich i
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Python实现支持向量机的算法，拟合和分类，包括0-9数字识别(Python implements the algorithm, fitting and classification of support vector machines, including 0-9 digital recognition)
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来自《机器学习实战》，本代码为数字识别及网站约会预测(From "machine learning", this code is digital recognition and website dating prediction)
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python SVM(支持向量机)实现手写数字识别(SVM realization of digital recognition)
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手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。(Handwritten numeral recognition is a very important and active research field in pattern recognition, digital recognition
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基于BP神经网络手写数字识别，main函数是主函数，识别的成功率在86%左右。(Based on the BP Neural Network handwritten digital recognition, the main function is the main function, and the recognition success rate is about 86%.)
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纯C深度学习库，里面包含MNIST手写数字识别数据集，编译就能训练和预测(Pure C depth learning library, which contains MNIST handwritten digital recognition data sets, compiling can be trained and predicted.)
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