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- OpenCV教程 - Chapter 1: 图像读取与显示 - 1.1 读取图像 - 1.2 显示图像 - 1.3 图像保存 - Chapter 2: 图像基本操作 - 2.1 获取像素值 - 2.2 设置像素值 - 2.3 图像属性与操作 - Chapter 3: 图像滤波与增强 - 3.1 模糊处理 - 3.2 锐化处理 - 3.3 边缘检测 - ...

用raphael画了一些基本的图形（包括基本的圆、矩形、三角形、虚线、实现、大括号、写字等等。），并且把鼠标放上去都可以拖动。

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凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构