Tomoe

    之前移植了libspark的Tomoe（原版是用AS2实现）到Java上，后来发现她只能识别不含请浊音的平假名。这几天抽时间想补完它，在网上找到了一个开源项目tegaki（手書），它是基于tomoe（巴）和zinnia（百日草）。   http://tegaki.org/       它的主要作用是提供跨平台的图形界面（用Python实现）。它的代码仓库里有一个平片假名的训练数据包，格式是

最近想把日语简易词典的手写功能完善一下，发现一些问题： 1. 其实libspark的那个tomoe的模型数据完全照搬tomoe的，tomoe的模型是用xml保存的。但zinnia有个纯文本版的（文件名是handwriting-ja.s），不过zinnia和tomoe用的是1000*1000，而libspark那个tomoe是300*300的（我计算过，其实是按比例缩放的） 2. 识别きさふ需要小心

什么是tensorflow tensor意思是张量，flow是流。 张量原本是力学里的术语，表示弹性介质中各点应力状态。在数学中，张量表示的是一种广义的“数量”，0阶张量就是标量(比如：0、1、2……)，1阶张量就是向量(比如：(1,3,4))，2阶张量就是矩阵，本来这几种形式是不相关的，但是都归为张量，是因为他们同时满足一些特性：1）可以用坐标系表示；2）在坐标变换中遵守同样的变换法则；3）有着

关于手势处理的实验，我在这儿简单的实现一下，主要运用的知识就是opencv，python基本语法，图像处理基础知识。最终实现结果：获取视频（摄像头）这部分没啥说的，就是获取摄像头。cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4")#读取文件#cap = cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头while(True): ret, frame = cap.read() key = cv2.w

本文向大家介绍Python实现识别手写数字大纲，包括了Python实现识别手写数字大纲的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 写在前面 其实我之前写过一个简单的识别手写数字的程序，但是因为逻辑比较简单，而且要求比较严苛，是在50x50大小像素的白底图上手写黑色数字，并且给的训练材料也不够多，导致准确率只能五五开。所以这一次准备写一个加强升级版的，借此来提升我对Python处理文件与图片的能力。

本文向大家介绍AndroidStudio：手势识别，包括了AndroidStudio：手势识别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一内容：设计一个手写字体识别程序。 二实现 ①建立一个存放手写字体的数据库 ②activity_main.xml 3.MainActivity.java 三效果 以上所述是小编给大家介绍的AndroidStudio手势识别详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任

本文向大家介绍python tensorflow基于cnn实现手写数字识别，包括了python tensorflow基于cnn实现手写数字识别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一份基于cnn的手写数字自识别的代码，供大家参考，具体内容如下 做了2000次迭代，在测试集上的识别精度能够到0.9772…… 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。

引言 这一部分会说明这个文档会包含哪些内容，以及不会包含哪些内容，因为人工智能，机器学习，监督学习，神经网络，无论哪一个都是非常大的话题都，覆盖到可能就成一本书了，所以这篇文档只会包含与 RT-Thread 上面加载 MNIST 手写体识别模型相关的部分。 当然，在每一部分的最后我也会给出参考文献，参考文献是个非常重要的部分，一方面它可以补充我没有介绍到的部分，另一方面也可以提供一些支撑，因为现在