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通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径

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本资源是《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》教程的源代码，供计算机相关领域的技术人员与爱好者学习。

基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别源码+检测数据集，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 数据集： 共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集 数据利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别

了解RNN的基本单元及其改进之后，接下来我们使用RNN进行一个简单的名字生成实战来了解实际使用中需要注意的地方及要点，废话不多说。。。 目录 一、数据预处理及加载 1、数据预处理 2、数据加载 二、RNN模型搭建 三、在动态图中训练模型 四、模型预测 五、RNN模型的优化技巧 一、数据预处理及加载 这里使用的数据为一系列的英文人名，具体链接: https://pan.baidu.com/s/1pPCw_dRUXQnwH1YOsKqxXQ， 提取码: cx5w。 1、数据预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：

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