一个简单的Tesseract多样本合并训练测试，比如用tesseract训练得有多个样本，如果想要把这多个训练的样本进行合并，则该实例记录文档是个不错的选择（简单明了，避免趟坑：〉）
2019-12-21 22:17:53
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该文档内包含有DenseNet 实现以及Attention Unet网络结构的Pytorch实现，其中使用到dice loss，交叉熵loss以及基于focal loss思想改造后的适用于pixel级别分类的pixel focal loss（在test loss里面），这是项目的完整文件，包含有整个完整的参数设置、训练、测试流程以及相应的可视化过程
2019-12-21 22:02:18
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内含完整的逻辑回归数据集，已经逻辑回归训练，训练完成后的模型测试部分（包括代码和完成数据集），用python3编码，可直接运行。训练完成后可直接显示点的颜色和分布，以及训练得到的直线。
2019-12-21 21:30:46
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BP神经网络JAVA实现源码（含两套训练测试数据）
并实现了训练结果的保存
以及对保存的训练结果的加载测试使用
2019-12-21 21:01:46
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直接使用read_data_sets()无法自动下载mnist数据集，也有博主说官网已经下载不了了。我是在极客学院直接手动下载的，在工作目录中新建一个MNIST_data文件夹，用于存放下载的数据集。
2019-12-21 20:33:32
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1、MNIST手写体数字训练/测试数据集(图片格式)
2、Python分割出单个数字的预处理代码
参考博文：
https://blog.csdn.net/Jkwwwwwwwwww/article/details/65628235
2019-12-21 20:00:52
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