这是一个基于pytorch的手写数字识别小项目，使用minist数据集进行训练，最高可达99%精度。
首先，此代码逻辑清晰，思路简单，便于用户修改(修改网络结构，优化器等)，用户可在config.py文件中修改epoch、batch等配置参数，来达到更好的效果。
其次，该代码固定了各种随机初始化参数的种子，这样便于用户复现最好的效果。
最后，用户需要配置pytorch环境，再打开pycharm即可运行代码，无需任何修改。
2022-06-13 21:04:52
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Python调用PIL实现图片合成（含证件照换背景）
https://xercis.blog.csdn.net/article/details/107979207
2022-06-13 20:50:24
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DuDoRNet Learning a Dual-Domain Recurrent Network for Fast MRI Reconstruction with Deep T1 Prior
MRI图像重建的研究生周会论文阅读的PPT，共12页，15分钟的报告。
2022-06-13 17:20:51
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可直接实用，opencv图像处理，可实现相机标定、角点检测、边缘检测、人脸识别、二维码识别、各种形态学运行等等，同时也包含了源代码，可以进行参考，或者直接打开exe文件运行就可以。
2022-06-13 01:25:58
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