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Python 属于解释型语言，当程序运行时，是一行一行的解释，并运行，所以调 式代码很方便，开发效率高， 还有龟叔给 Python 定位是任其自由发展、优雅、明确、简单，所以在每个领域 都有建树，所有它有着非常强大的第三方库， 特点： 语法简洁优美，功能强大，标准库与第三方库都非常强大，而且应用领域也非常 广 Python 的优势： 1、Python 易于学习; 2、用少量的代码构建出很多功能;（高效的高级数据结构） 3、Python 拥有最成熟的程序包资源库之一; 4、Python 完全支持面向对象; 5、Python 是跨平台且开源的。 6、动态类型

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BanglaNotepad：集成了AI的智能记事本，可识别孟加拉语手写体 这是一个正在建设中的项目。 字符识别 当前，这是已启动项目的唯一方面。 它可以识别（大约90-95％-ish精度）单个孟加拉语字母和数字（以及精度降低的特殊混合字母）。 训练数据集 对于数字，我使用了数据集。 对于字母（和特殊的混合字母），我使用了集集。 不幸的是，并不是所有特殊的混合字符都包含在这些数据集中，即使覆盖了所有特殊混合字符，受过训练的模型也不如预期的那样准确，仅仅是因为混合字符往往看起来像它们的父字符一样。 混合字符识别可能需要某种堆叠模型。 训练之前先处理数据。 sigmod功能与适当的参数一起使用可减少图像噪音并突出显示笔触。 注意：此存储库中不包含数据集（感谢您阻止我的100MB以上推送，Github :expressionless_face: ） 模型 到目前为止，该模型已经在Tensorflow下使用Keras进行了训练，使用2隐

介绍 再现代码 结果 内容 src：源代码，包括模型，数据读取器和实用程序 工具：用于运行测试或可视化的主要功能 脚本：用于运行测试或可视化的脚本 其他目录是不言自明的 要求 Python2.7 OpenCV pytorch v0.3.0 联合会 麻木 指示 预训练模型可。 将模型包括在./checkpoints目录中，或在./scripts/test.sh修改变量CHECKPOINT 。 跑步 ./scripts/init_dir.sh 制作必要的目录。 跑步 ./scripts/test.sh 在media目录中的图像上测试模型。 或者，您可以更改./scripts/test.sh的变量IMAGES_DIR以在您自己的图像上进行测试。 以相同的方式运行 ./scripts/visualize.sh 可视化结果。 渲染的图像将保存在./results/imgs 输出格式 采用J

UoM COMP90054自主权AI规划-Pacman项目模板 学生可以使用此存储库来派生自己的存储库，以供团队提交。 您必须私下分叉该存储库，并将名称稍微更改为comp90054-pacman-project- <您的学生编号> 阅读 请按照LMS中的说明进行操作。 的可以在此仓库中找到。 希望您喜欢这个项目！

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