ubuntu 20.04 + GTK3.x 使用 Glade 和 代码, 以及手写 makefile. 编写UI程序.

本代码基于MATLAB2020平台搭建多输入单输出手写数字字体识别，B站有视频讲解哦~

使用Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant）,可以基本识别手写数字，内含教程示意图，和共7页的理论知识。适用于刚刚学习机器学习的小白，通俗易懂

使用python+flask搭建的一个网站，然后从网页的写字板上获取鼠标手写的汉字经过转码后传回后台，并经过图片裁剪处理之后传入CNN手写中文识别的模型中进行识别，最后通过PIL将识别结果生成图片，最后异步回传给web端进行识别结果展示。中文总共50,000多汉字，常用的有3,755个。这里主要对常见的3755个汉字进行识别。

本资源是自己初学机器学习时，成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程，资源包括官方mnist数据集，自己手写的图片资源，用tensorflow框架搭建CNN，包括数据训练和测试过程。

minist可视化数据集是指以图片的方式存储minist手写数字的训练集和测试集。训练集与测试集下每个文件夹下将同一类型的数字存储于同一文件夹当中。其中，训练集共有60000张图片，测试集共有10000张图片。

matlab开发-使用规则化的logistics回归用于分类手写数字。手写数字的分类

该作业资源包含程序源码和readme文档。 本程序是使用 VC++ 6.0 编程工具编写，编程语言为C++。 本程序实现了手写数字识别功能。在程序灰色区域中手写一个阿拉伯数字（0～9），程序可自动识别出您所书写的数字。 程序所在目录为 "手写数字识别程序\Release\DSPLIT.exe" 。 这个问题主要归结于识别功能的实现，本人使用的分类器基本的方法有两类： 一、模板匹配分类法； 二、贝叶斯分类法。 其中模板匹配分类法是采用特征值最小距离判别法。 而贝叶斯分类法有三种不同的分类实现，分别为： 1.基于二值数据的贝叶斯分类实现， 2.基于最小错误率的贝叶斯分类实现， 3.基于最小

试题摘要： 一、 基本操作题(每小题 4 分，共 20 分) 二、综合操作题(每小题 8 分)1、已知空间曲线是由两个曲面 和 的交线，计算该三维曲线在点 P(, ,) x y z 处的导数值 ddyx ， ddzx，请编制函数式 M 文件“fun_zhcz1.m”完成该项操作。... 三、综合应用题一（本题 10 分） 物体的旋转中心 这里有全等的两幅小鸭子的图像见下图 3，它们的位置是随意摆放的(对应部位的连线不平行)，则可知其中的一幅是由另一幅围绕平面上某一个点旋转中心旋转得到的。现有一副图案，请你计算旋转中心的坐标位置及旋转角度（原始 文件见文件夹“物体的旋转中心”下面的文件“小鸭子-原始图.jpg” 四、综合应用题二(本小题 10 分) 六角星跳棋盘，它是由一些小的正三角形拼出的，如果记棋盘上最小正三角形的边长为 1cm，六角星的每个角上的三角形的边长为 k c编制编制函数式 M 文件“fun_zhyy2.m”绘制“k-六角星棋盘”的程序，并在脚本式 M 文件“pr_qmks_zhyy2.m”中输入变量 k1=4，

注意力机制情况下 手写字体的识别