“软件工程大题复习”这个文档，是学姐我自己复习时总结的。包括活动图的计算题（个人查到的，想到的一些巧妙方法）、了解DFD数据流图、掌握用例图的组成和画法（用例图规约一定要看，我们期末考试考了）、掌握类图的组成和画法、熟悉状态图的组成和画法、了解UML其他图示的基本结构。 结合着你们广为流传的考点概念总结（和自己手写的pdf文档差不多，也打包上传了，手写一遍记忆效果不错。有些英译汉不太通顺的我就改了改，嘿嘿学姐英语还不错），考试题基本都能答上。只要能背下来概念再把这个文档理解记忆能考一个不错的成绩。不想挂科还背不下去概念的话先看明白和记住这个文档，再去选择性地背其他概念吧。 老师的PPT中英混杂，英语和学姐一样还好的同学可以一边抄概念一边过一遍，看到英语就头疼的就不用看了，考试时能把概念都写上就不错了。 （学姐手写的pdf文档里有一些比较奇怪的话是学姐本人的联想记忆提示，可以忽略；联想越夸张记得越容易且牢固；也可以提取第一个字组成口诀帮助记忆；一些字省略没写是为了节省时间，也是为了帮助记忆，看到前后可以猜出来这句话。） （复习的时候一定放下手机，专注。）

大博士手写识别系统

一个有用的脱机手写识别源代码！有文档说明及源代码

入股不亏，数据都是真实测量做的

pytorch实战 # 基于pytorch搭建CNN实现手写数字识别介绍 本文将介绍如何使用pytorch搭建卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用场景，它可以被广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。本文将会讲解CNN的原理、pytorch的基本使用方法以及如何利用pytorch搭建一个简单的手写数字识别模型。希望本文能够帮助读者更好地理解CNN和pytorch，并且能够搭建出自己的手写数字识别模型。 ## CNN的原理 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习的神经网络结构，它能够有效地解决图像、语音和自然语言等领域的问题。CNN的核心思想是利用卷积操作和池化操作来提取图像特征，从而实现对图像的分类、识别等任务。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层三部分组成。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于对特征进行分类或者回归。 ## pytorch的基本使用方法 pytorch是一个基于python的深度学习框架，它提供了丰富的API来方便我们进行深度学习模型的搭建和训练。使用pytorch可以帮助我们更加

1、阅读LED数码显示器件基本常识及使用注意事项。 2、复习有关译码器和分配器的原理。 3、画出各实验所需的实验线路及记录表格。 4、查阅74LS138、CD4511逻辑功能及引脚排列图。 1、通过自拟实验方案、自选仪器设备，掌握中规模集成译码器的逻辑功能的测量方法及使用。 2、熟悉数码管的使用。 译码器是一个多输入、多输出的组合逻辑电路。它的作用是把给定的代码进行“翻译”，变成相应的状态，使输出通道中相应的一路有信号输出。译码器在数字系统中有广泛的用途，不仅用于代码的转换、终端的数字显示，还用于数据分配，存贮器寻址和组合控制信号等。不同的功能可选用不同种类的译码器。 LED数码管是目前最常用的数字显示器， 一个LED数码管可用来显示一位0～9十进制数和一个小数点。LED数码管要显示BCD码所表示的十进制数字就需要有一个专门的译码器，该译码器不但要完成译码功能，还要有相当的驱动能力。 1、数字电路实验箱 2、双踪示波器 3、数字万用表 4、74LS138、CC4511、共阴极数码管BS202、电阻510Ω×7

本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SVM手写数字识别 识别步骤： （1）样本图像的准备。 （2）图像尺寸标准化：将图像大小都标准化为8*8大小。 （3）读取未知样本图像，提取图像特征，生成图像特征组。 （4）将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试，将测试的结果输出。 识别代码： #!/usr/bin/env python import numpy as np import mlpy import cv2 print 'loading ...' def getnumc(fn): '''返回数字特征''' fnimg = cv2.i

此资源提供有NTKO手写签名的控件破解版，以及配合此控件使用的ASP文件，用户下载即可使用，方便初学者学习。用户使用后请给此资源打分，方便今后用户的参考及下载，谢谢！

本文介绍了《矩阵论教程第2版》中部分课后习题的具体解答，包括第8页的1、3、5、8题，第21页的2、5、8、9、10题，第22页的20题等。这些习题的解答均为手写版，方便读者参考。

微软手写识别Delphi示例 支持win10 delphi 10.3.1编译通过，win10下直接编译使用，win xp下要先安装微软手写支持库！