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Lenet5源码实现，不依赖CNN框架，纯Python完成七层网络编写

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简介：
本项目独立实现了经典的LeNet-5神经网络架构，完全采用Python语言从零构建，未使用任何深度学习库或框架，展示了简洁的手动搭建多层卷积神经网络的方法。 为了更好地理解代码并完全实现LeNet-5的全部七层结构，需要掌握以下知识：了解LeNet-5的七层架构及其每一层的意义与参数数量；特别关注从C2到S3之间的部分连接原理；熟悉卷积求导、池化操作（pool）求导、全连接层求导以及softmax函数求导的相关理论。

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  • Lenet5源码实现，不依赖CNN框架，纯Python完成七层网络编写
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    本项目独立实现了经典的LeNet-5神经网络架构，完全采用Python语言从零构建，未使用任何深度学习库或框架，展示了简洁的手动搭建多层卷积神经网络的方法。 为了更好地理解代码并完全实现LeNet-5的全部七层结构，需要掌握以下知识：了解LeNet-5的七层架构及其每一层的意义与参数数量；特别关注从C2到S3之间的部分连接原理；熟悉卷积求导、池化操作（pool）求导、全连接层求导以及softmax函数求导的相关理论。
  • 基于Python的CNN卷积神经网络实现（不使用框架）
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    本项目旨在通过纯Python代码实现卷积神经网络(CNN)，专注于图像分类问题，无需依赖外部深度学习库或框架。 Python实现的卷积神经网络（CNN），无框架。
  • CNN-Numpy实现：不依赖PyTorch和TensorFlow的手动卷积神经网络实现
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    本文介绍了如何使用Python的基本库CNN和Numpy从零开始手动构建一个简单的卷积神经网络，无需借助PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。 我手动实现了卷积神经网络（CNN），并未使用像pytorch或tensorflow这样的现代库。也就是说，从头开始构建了一个网络，并且包括正向传播和反向传播的实现。我自己编写了反向传播代码，并用numpy手工实现了每一层的偏导数。关于方程式示例可以参考E.Bendersky（2016年10月28日）的文章《Softmax函数及其导数》中的内容。
  • 不用框架的Python实现卷积神经网络识别手写数字
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    本项目演示了如何使用纯Python代码（不依赖外部库）构建一个简单的卷积神经网络，用于识别MNIST数据集的手写数字。 网络结构项目包含一个全连接神经网络实现手写数字识别的代码，其中层已经封装好以方便扩展和修改。 第一个卷积层输入为28×28的一通道图像，并使用6个5×5滤波器（步长为1且不补零），输出大小变为24×24、深度为6。 紧随其后的是一个池化层，它接收24×24的图像和6个通道作为输入。该池化层应用了尺寸为2×2的滤波器及步长为2的方式进行处理，最终得到12×12大小（深度仍保持6）的结果。 第二个卷积层接着对前一层输出的数据操作：它以8×8图像和12个通道作为输入，并使用12个5×5滤波器（同样不补零），步长为1。此过程后，得到的特征图尺寸变为8×8、深度为12。 随后是第二个池化层处理，其接受大小为4×4的图像和12个通道作为输入，并通过使用2×2的滤波器及步长为2的方式进行下采样操作。最终该层输出一个具有相同深度（即12）但尺寸缩减至4×4的结果；这相当于共有192个像素点。 第一个全连接层接收到上述卷积和池化过程后的数据，并继续完成后续的神经网络构建工作。
  • 用Python不借助框架实现神经网络进行手写数字识别
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    本项目使用Python编程语言从零开始构建了一个简单的神经网络模型，用于MNIST数据集的手写数字图像分类任务。通过调整参数和优化算法，该模型能准确地识别不同风格的数字书写。 使用Python实现神经网络以识别MNIST数据集中的手写数字，并采用Xavier初始化、Adam优化算法、数据归一化、批量标准化（Batch Normalization）以及Dropout技术来提高模型性能。
  • Spring框架的依赖Jar包
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    本简介探讨了Spring框架中所需的各类JAR包，包括它们的功能、作用及其在项目中的配置方式。 Spring框架的最小依赖包包括：org.springframework.core、org.springframework.context、org.springframework.beans、org.springframework.asm、org.springframework.expression以及com.springsource.org.apache.commons.logging。
  • JavaWeb博客系统（纯手工编写，不使用框架）
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    本JavaWeb博客系统完全采用手动编码，摒弃了各种开发框架的支持。专注于基础技术的学习和实践，涵盖了用户管理、文章发布与评论等核心功能模块。适合Java初学者深入了解Web应用开发流程。 本人2年前手写的web博客系统，功能简单，包括发布文章、添加好友、发表评论及上传照片等功能。该系统可供学习javaweb的初级程序员参考，内附数据库脚本段落件blogs.sql，使用mysql数据库搭建，并且不依赖任何框架，通过servlet实现页面跳转。
  • 基于FPGA的CameraLink数据发送编码实现 不依赖DS90CR287芯片，在FPGA内完成编码 实现案例详解
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    本文详细介绍了一种不依赖于DS90CR287芯片的CameraLink数据发送编码技术，完全在FPGA内部实现。通过具体实例解析了设计原理与实践操作方法。 我利用FPGA对CameraLink的数据进行发送编码，并且不使用DS90CR287芯片，在FPGA内部直接完成编码工作。这项技术已经在Xilinx（赛灵思）A7，K7，V7，Zynq7，Ultrascale以及Ultrascale+ 系列的FPGA上验证通过并交付相关项目。 我在CameraLink传输标准和解码/编码方面有着深厚的知识积累，并能够提供定制IP或源代码服务。我的工作证明了在不依赖DS90CR287芯片的情况下可以实现高效的数据处理流程，这不仅为用户节省成本，还提高了灵活性与可扩展性。 FPGA是一种高度灵活的逻辑器件，可以根据具体的应用需求进行重新配置和编程；而CameraLink标准则提供了一种用于数字图像传输的有效方案。通过结合这些技术优势以及我的专业技能，在多个复杂的项目中成功实现了高效的数据处理解决方案。