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深度学习实践教程5-CNN中文OCR识别项目，含代码与数据集，支持直接运行

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简介：
本教程为深度学习实践系列第五部分，专注于使用CNN进行中文光学字符识别（OCR），包含详尽代码和数据集，便于读者快速上手实验。 本段落介绍如何利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，并创建自己的OCR识别工具。一个OCR系统的主要功能是将图像转换为计算机可读的文字形式，保留其中的图形、表格及文字信息，从而减少存储量并便于后续分析和使用，节省手动输入的时间。

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  • 深度学习实践教程5-CNN中文OCR识别项目，含代码与数据集，支持直接运行
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    本教程为深度学习实践系列第五部分，专注于使用CNN进行中文光学字符识别（OCR），包含详尽代码和数据集，便于读者快速上手实验。 本段落介绍如何利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，并创建自己的OCR识别工具。一个OCR系统的主要功能是将图像转换为计算机可读的文字形式，保留其中的图形、表格及文字信息，从而减少存储量并便于后续分析和使用，节省手动输入的时间。
     
  • 深度学习实践教程3-基于TextCNN的新闻文本分类源码及数据集，支持直接运行
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    本教程提供了一套基于TextCNN模型进行新闻文本分类的完整代码和数据集，方便读者动手实践并深入理解深度学习在自然语言处理中的应用。 中文新闻分类模型采用TextCNN进行训练。TextCNN的主要流程包括：通过不同尺寸的卷积核来获取文本的N-Gram特征；利用最大池化操作突出各个卷积操作提取的关键信息；将这些关键信息拼接后，再经过全连接层组合特征；最后使用交叉熵损失函数对模型进行训练。
     
  • 深度学习实践教程4：卷积神经网络(DenseNet)在数学图形和题目模式识别中的应用及源码数据集分享，代码支持直接运行
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    本教程深入讲解了DenseNet架构及其在数学图形与题型识别领域的具体应用，并提供可直接运行的代码和完整数据集。 今天给大家介绍一个关于卷积神经网络（CNN）在数学图形识别上的入门级项目。这个技术是人工智能解题的基础之一：机器通过图像处理来识别题目中的文字与图形，理解其含义，这是一个相对复杂的过程。 最近，在今年1月4日，麻省理工学院等四所高校的联合研究团队发布了一项最新研究成果。他们开发出一种神经网络模型，能够解答大学水平的数学题，包括微积分和线性代数题目，并且无论要求的是数值计算、方程式书写还是函数图形绘制，该模型都能够准确完成任务，正确率达到100%。 值得注意的是，在几个月之前的人工智能技术中，解决类似问题时最高正确的概率还不到10%，而如今这一成绩的进步显著。
     
  • 深度学习CNN气象识别数据集
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    本数据集包含大量通过深度学习与卷积神经网络技术处理过的气象图像和信息，旨在提升天气模式识别精度，适用于科研及模型训练。 这是深度学习中利用CNN进行天气识别的数据集，可以直接导入到项目同文件夹内使用。
     
  • 基于CNN的深度学习火灾识别-含数据集.zip
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    本资源提供了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法用于火灾图像识别，并附带专用的数据集。适用于火灾监测与预警系统的研究及开发。 本代码基于Python Pytorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以安装所需环境。完成后，按顺序运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py：此步骤会读取每个类别图片路径及对应的标签。 2. 02深度学习模型训练.py：该程序将使用上述的txt文本进行训练，并在本地保存最终模型。 3. 03pyqt_ui界面.py：运行后，可以得到一个可视化的UI界面。通过点击按钮加载并识别感兴趣的图像。 数据集文件夹内包含了用于分类的各种图片类别。本代码对这些原始数据进行了预处理和增强，包括将非正方形的图增加灰边使其变成正方形（如果是正方形则不进行修改），以及旋转操作以扩充训练样本数量。 当02深度学习模型训练.py运行完成后，会在本地保存日志文件记录每个epoch的验证集损失值及准确率。
     
  • PHP花店项目，含数据库及源码，支持SQL2000，可直接运行！
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    本项目为PHP开发的虚拟花店应用，包含完整数据库和源代码，兼容SQL Server 2000。提供便捷的花卉选购体验，开箱即用，适合学习参考。 该资料适合初学PHP的学员使用！很有参考价值！源码质量很高！绝对可以执行并进行扩展！
     
  • 医学命名实体识别代码分享 直接运行数据包含
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    这段资料提供了一套用于医学文本中提取命名实体（如疾病、药物等）的代码和预处理数据集。适合研究者直接使用以进行相关实验或模型训练。 在医学领域进行命名实体识别时，可以使用代码和数据对文本中的病例描述及病特征进行抽取。
     
  • 深度学习项目：探索深度学习实践
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    本项目聚焦于深度学习的实际应用与研究，涵盖神经网络模型构建、训练优化及案例分析等内容，旨在提升参与者的理论知识和实战技能。 深度学习是人工智能领域的一项核心技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域展现出卓越的能力。本项目旨在使用Python编程中的Keras库和TensorFlow后端来实施深度学习项目。 Keras是一个高级的神经网络API，通过Python接口运行在如TensorFlow、Theano或CNTK等不同的计算平台之上。它的设计目的是为了方便用户操作，并且模块化的设计让研究人员可以快速地测试他们的想法，推动了深度学习领域的进步。其主要优势在于清晰简洁的代码结构，便于实现复杂的网络架构。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，它引入了数据流图的概念用于数值计算，在深度学习中描述的是模型中的数学操作流程以及这些操作间的数据流动。该框架的一大特点是可以高效地在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等。 本项目可能包含以下内容： 1. 数据预处理：深度学习模型的表现很大程度上依赖于输入数据的质量。这一步骤通常涉及数据清洗、归一化、标准化以及特征提取等工作。 2. 构建神经网络模型：Keras提供了多种预先定义的层，如卷积层和全连接层等，并且还有不同的优化器可供选择，使得构建深度学习模型变得非常简便。项目中可能会展示如何创建多层感知机（MLP）、卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 3. 训练与验证：通过划分训练集、验证集和测试集进行操作，演示在Keras环境下配置参数设置损失函数及指标，并执行模型的训练过程。这可能涵盖批量大小的选择、训练周期数以及早停策略等细节。 4. 模型评估：完成模型训练后，将展示如何使用测试数据来衡量其泛化能力，包括准确率、精确度和召回率在内的多种性能评价标准都将被提及。 5. 模型保存与加载：Keras支持对整个模型以及权重的存储及恢复功能，在后续的操作中可以快速地回到之前的训练状态继续进行开发工作或调整实验设置。 6. 实战应用案例分析：项目可能会包含图像分类、文本情感分析和语音识别等具体的应用场景，展示了深度学习技术解决实际问题的能力。 7. 模型优化方法探讨：可能包括超参数调优、正则化措施以及数据增强策略等内容来提高模型的性能。 综上所述，通过结合使用Keras与TensorFlow框架，本项目为初学者提供了一个实践平台以掌握深度学习的基本流程，并体验高级API带来的便捷性。研究该项目有助于加深对理论知识的理解并提升实际操作能力。
     
  • 深度学习实战14（进阶版）——手写文字OCR识别，支持手写笔记识别了
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    本课程为《深度学习实战》系列第十四讲进阶篇，专注于手写文字OCR技术，新增功能可高效识别手写笔记，适用于学术、办公等场景。 大家好，我是微学AI。今天要介绍的是手写OCR识别项目。在日常生活中，我们经常会遇到需要处理的手写文档，比如笔记、会议记录、合同签名以及书信等。因此，对手写体的识别有着广泛的应用需求。 不过，在实际应用中，与印刷字体相比，目前对手写字迹的识别准确率相对较低。主要原因包括：中文汉字字符类别繁多；手写风格多样且随意性强（如连笔字和草书、行书），每个人的书写习惯各不相同。
     
  • Python深度学习实践-源码与数据集.rar
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    本资源包含《Python深度学习实践》一书中的所有源代码及配套数据集，适用于希望深入理解并动手实践深度学习算法的学习者。 Python深度学习实战-源代码和数据集