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鄉下老師
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本名：張逸中，逸中軟體設計公司CEO，FB：https://www.facebook.com/ycc853，Email: ycc853@gmail.com，Tel:(O)06-5710455, (M)0921816706, Line: ycclkk
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MNIST手寫數字辨識率99.214%是真的！你可以自己驗證！
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CNN手寫數字辨識的時間要多久？我的Rule based呢？
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距離辨識發票手寫數字的目標又更近一步了！
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在學校考99分的意義不大，手寫辨識必須面對真實世界！
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我想將這個手寫數字辨識法命名為「福爾摩斯」！
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手寫數字辨識率99.9%！我就是要拿下世界第一！
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Rule based手寫數字辨識率99.85%，DL/CNN沒比較強！
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辨識速度的差異來自「定量」或「定性」使用各種特徵！
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Rule based手寫數字辨識率突破99.7%，研究歷程一次看！
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說到手寫數字辨識，我就是Rule based方法的唯一代表了！
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你知道Rule based比機器學習模式的效能好上多少倍嗎？
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善用某些特徵的霸王條款很重要！我的辨識率99.51%囉！
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因應模糊破碎的影像，你必須有賭神般捕風捉影的本事！
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手寫數字辨識落實到真實應用之路不只追求MNIST辨識率！
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我也進入99%的決賽圈了！或許可以挑戰一下世界冠軍？
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Rule based絕對是比機器學習更專業的AI技術！
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我的Rule based手寫數字辨識率達到99%的里程碑了！
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仔細想想這種Overfitting也不會影響大局的！就做了吧？
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它一定是個7沒錯！福爾摩斯說的！辨識率挺進到98.8%！
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這就是一個Overfitting硬抝辨識率的實例，Rule based也可以的！
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你知道他們為何要強調「離線」這個關鍵詞嗎？
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我好像發明了一種語言？辨識過程的設計有如寫作文？
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辨識特徵使用的優先次序比加權分數更重要！
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一天能做多少事？大概是這麼多！
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見微知著，這樣一個小缺口也是辨識5或6的關鍵特徵！
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重點不是它「最像」甚麼字？而是它「不像」其他的字！
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我的「訓練」方式其實很像高度控制的監督式學習
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有關Rule based手寫數字辨識，直接來訪問我就好了！
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你可以下載我的手寫數字辨識展示程式_我說的都是真的！
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我終於達到MNIST手寫數字辨識率98%的里程碑了！
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