Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化 设计模式 Markdown写报告

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CN

emgu cv opencv_core231.dll

本项目演示了如何使用selenium+OpenCV破解极验的滑动/滑块验证码，本项目仅作为技术交流使用，禁止用于非法用途。

python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。 由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。 比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。

opencv 图像图片相似度比对 C# emgu实现 1、opencv 的c#版 emgu 2 、图像相似度比对 3、灰度直方图

C#使用OpenCvSharp3实现摄像头录制及拍照功能，测试成功可行

YOLOv5的商品识别

少儿编程源码特点： 一、基于scratch3.0的少儿编程在线模式，开启在线教学获客方式，体验有温度、有人情味的系统，解决编程培训机构线上业务的需求。 二、基于scratch3.0版本开发，平台采用THINKPHP5、VUE.js相结合 线上线下相互引流的新零售模式。通过大数据技术、人工智能技术，定制界面设计达到完美结合。为客户打造不一样的风格，转化的每一个核心技术环节。 三、创新、丰富的商业系统。彩纸屋编程系统为培训企业提供一站式服务，从全终端建站到全网推广。给你最新体验!创新的商业模式，功能多，覆盖广。 四、性价比高，从全终端、全能型网站，尽在掌握。 五、家校沟通，作业作品实时批改推送，手机端PC端同步编程，引流、互动、营销一步到位。方便管理层，加快成交进度 六、应用范围广。专注于培训机构营销、平台之间的合作，支持网络多加公司，多人联网系统工作，更高效，更快捷。 七、权限分配和角色管理。灵活设置每一位成员的权限，角色不同分配管理层面。与各个角色无缝对接，获取海量用户，迅速进入盈利阶段。 八、移动端应用。深入行业解决方案，精准化营销，成为营销创新者！

皮伯特 PyBERT是具有图形用户界面（GUI）的串行通信链路误码率测试仪模拟器。 它使用Enthought Python发行版（EPD）的Traits / UI软件包以及NumPy和SciPy软件包。 注意：在出于任何目的使用此软件包之前，您必须阅读并理解随附的“许可”文件中提出的条款。 安装 测验 Tox用于测试运行程序和文档构建器。 默认情况下，它运行以下环境： py36 ， py37 ， pylint ， flake8和docs 。 它将跳过所有缺少的python版本。 pip install tox tox 要运行单个环境（例如“ docs”），请运行： tox -e docs 文献资料 PyBERT文档以2种单独的形式存在： 对于开发人员： pybert / doc / build / html / index.html（请参阅有关如何构建文档的测试） 对于用户