手写数字识别 使用Tensorflow.js，Mnist数据集，React，Redux，Redux-Saga，Babel，Webpack，样式化组件，Eslint，Prettier和Ant Design构建的数字识别。 可以在以下位置获得演示： : 。 影片 手机（iOS和Android）版本： 桌面版： 设定环境 该项目基于JavaScript环境，您需要使用Yarn或NPM安装依赖项： $ yarn install 在本地启动 $ yarn start $ Open https://localhost:9000 with your favorite browser 量产 $ yarn build 作者

分布式事务解决方案「手写代码」，完整版视频教程下载。 课程大纲 1.基础概念:了解事务的ACID、CAP理论、BASE理论，为分布式方案打基础 2.2PC/3PC:通过2PC演化各种方案:XA方案、JTA、LCN、Seata 3.TCC:TCC不依赖本地事务的解决方案 4.可靠消息最终一致性:唯有了解方案原理，方能熟悉RocketMQ的事务消息 5.最大努力通知:原来微信支付、支付宝的支付成功是这样的原理

emmm，昨天蘑菇街一面，我感觉面试官特好，问了我几个相对开放的问题，没怎么问基础。但是我感觉我答的不很好，第一次面大公司有点紧张。希望过过过！！！其中有一个题，面试官说你手动搭建过springboo + zookeeper + dubbo是吧，那么dubbo的原理是怎样的呢，或者你手动搭建一个dubbo你想这么做呢？基于这个原因，我今天就花费了半天的时间通过查资料做了一个远程调用rpc。 首先呢，我们的这个项目是基于netty、动态代理、反射等知识实现的，如果童鞋们对这块内容还有不熟的地方，建议去先了解一下这些知识，再来看这篇文章，我觉得才有意义。 项目结构： 这里有三个module，先说

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

手写草图识别 Demo 该草图识别算法完全跨平台可以运行在Android、IOS、Winodws等平台

独立团最新版CE，稳定，功能强大，谁用谁知道.

手写体

考研复试时总结的学习笔记。

MNIST is provided by NYU, Google Labs and Microsoft Research.本数据集由纽约大学、谷歌实验室和微软研究所提供。 mnist_t10k-images-idx3-ubyte.gz mnist_t10k-labels-idx1-ubyte.gz mnist_train-labels-idx1-ubyte.gz mnist_train-images-idx3-ubyte.gz

研一做的课程设计，实现蒙文小写手写字母识别，MATLAB平台。附带操作图形界面。数据集为画板手写的300个，可替换别的数据集使用。