character map的c++实现，类似微软的charmap.exe程序，通过去读ttf字库文件，来显示每个文件中的字符，实现字符的一一映射

下载存储库后，请确保所有文件和文件夹都位于一个目录下 主要文件应为：emnist.model [文件夹]图像[文件夹] balance_dataset.zip [文件夹] emnist-balanced-mapping.txt [文本文件] emnist.ipynb [笔记本文件] gui.ipynb [笔记本文件] preprocess.ipynb [笔记本文件] emnist.model文件包含用于预测图像的模型。 mapping.txt文件包含用于分类的各个类别的ASCII值emnist.ipynb包含使用神经网络preprocess训练模型的过程。ipynb显示如何包含分析数据并从csv文件中原始查看数据emnist_model.pdf文件包含用于训练模型的Jupyter主笔记本的pdf版本，Images文件夹包含28x28像素绘制的图像，可用作参考。 0-46 == 0-9，A

Metrics-and-Models-for-Handwritten-Character-Recognition.pdf

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文字识别 字库 HCL2000—A Large-scale Handwritten Chinese Character Database for Handwritten Character Recognition

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强化游戏角色 仙剑奇侠传游戏人物角色风格 作者使用基于TensorFlow实现的来完成人脸风格化。我本人更熟悉PyTorch深度学习框架，将原版作为参考，跑通基于PyTorch版的toonify 1.熟悉stylegan2-ada-pytorch官方代码 git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch.git cd stylegan2-ada-pytorch 说明：NVidia在stylegan基础上改进的stylegan2，是目前生成质量最优的生成对抗模型'ada'表示自适应可微分数据增强，可提升少样本训练的生成质量 配置环境：本机配置为3090和cuda 11.1，强烈建议按照官方介绍构建docker环境，可参考以下命令： sudo docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:20.12-p

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