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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。

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功能介绍： - 文献翻译功能，能读取剪切板内容并将其进行翻译 - 多行合并功能，能读取剪切板内容并把多行进行合并，特别适合阅读PDF格式的论文 - 图片翻译功能，具有识别图片内容并进行翻译的功能 - 网速显示功能，能实时显示当前计算机所有网卡的网速之和 使用方法： 1.下载setup.exe并安装 2.打开腾讯云（基于腾讯翻译），注册账号，并在设置中填写信息。（https://console.cloud.tencent.com/cam/capi） 3.按照配置的快捷键即可使用。如果复制的是文字，而使用图片翻译，则无返回结果（其他情况相同）。 4.打开的翻译窗口，可以双击空白处或按esc关闭。（空白处为箭头所指向的浅灰色）

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第一章 绪 论 1 第二章 相关技术介绍 4 第三章 需求分析 8 3.1可行性分析 8 3.1.1经济可行性 8 3.1.2技术可行性系 8 3.2解决重点问题分析 9 3.3 系统功能需求 9 3.4 业务流程分析 3.5系统用例图 3.6数据流程图 3.7数据字典 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 4.2系统总体结构图 4.2.1总体结构图 4.2.2后端结构图 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 4.3.2数据库逻辑结构设计 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 5.2 文字搜索功能实现 20 5.3拍照识别功能实现 21 5.4课堂功能实现 24 5.5帮助功能实现 25 5.6答题功能实现 27 第六章 系统测试 30 6.1 测试目的 30 6.2系统测试的范围 30 6.3测试方法 30 6.4系统的功能测试 30 6.5测试结果分析 30 第七章 结束语 36 参考文献 37 致 谢 38 附 录 39

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