Matlab开发的CNN用于古日文字符分类

“Access日文替换”是一个使用Visual Basic (VB)编程语言开发的小应用程序，主要用于处理Microsoft Access数据库中的日语文本。在Access中，特别是在进行LIKE查询时，处理大量非英文字符（如日文）可能导致内存溢出问题。这是因为Access在处理某些查询时可能无法有效地管理内存，尤其是当涉及复杂的字符串操作或大量数据时。“避免Access Like查询内存溢出”是一个常见的技术挑战。LIKE查询在Access中用于模糊匹配，但当查询条件涉及大量或特殊字符（如日文）时，可能导致系统性能下降，甚至引发错误。VB程序通过替换日文字符，可能将其转换为等效的Unicod

这些代码是基于卷积神经网络的水果图像处理示例，作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。展示了水果分类和质量控制示例的实现方法，同时使用预训练模型进行了转移学习。示例以简单方式演示了CNN模型的实现方法，并且代码已注释并提供了描述性信息。详情请阅读原论文，也可在我们的实验室LITRP网站上获取代码。

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习

为解决Linux下MySQL中文字符乱码问题，可通过修改my.cnf配置文件中的字符集设置来实现。需要注意配置文件中字符集相关的具体字段，确保设定准确无误。这一简单调整能有效解决中文数据显示乱码的难题，保证数据库运行的正常与稳定。

文字字符串是包含在一个SELECT语句中的字符、数字或日期。文字字符串必须用单引号括起来。在生成报表时，它们非常有用。

图像分类实战：基于CNN的深度学习模型 本项目提供了一个用于图像分类的CNN模型源代码，展示了深度学习在计算机视觉领域的实际应用。项目亮点： 易于上手: 代码结构清晰，注释完善，适合初学者理解CNN原理和实践。 灵活配置: 用户可以根据实际需求，自由更换数据集或调整模型参数，进行个性化训练和优化。 拓展性强: 项目可作为学习起点，在此基础上进行扩展，应用于更复杂的图像分类任务。 快速开始 配置环境：安装Python、TensorFlow等必要库。 准备数据：选择目标数据集，并进行预处理。 模型训练：使用提供的代码进行模型训练，并根据需要调整参数。 模型评估：评估模型性能，并进行优化

在处理从数据库中提取的数据时，需要注意其字符编码可能与网页所使用的编码方式不同，以免出现乱码问题。MySQL数据库中，可以通过设定URL指定字符编码（例如：String url=“jdbc:mysql://localhost:3360/BookDB?useUnicode=true&characterEncoding=GB2312”），或者在程序中进行字符编码转换（例如：String col1=rs.getString(1); col1=new String(col1.getBytes(“ISO-8859-1”),”GB2312”）来解决这一问题。不同的数据库驱动程序可能使用不同的默认字符编码，

本仓库包含我本科论文项目“基于 CNN 的新型智能垃圾桶自动垃圾分类实验”的部分媒体、代码和数据集。 该项目开发了一种能够自动分类并隔离常见可回收垃圾的智能垃圾桶设备。该设备利用卷积神经网络 (CNN) 模型、计算机视觉算法和普通 RGB 摄像头实现自动分类。当垃圾投入设备后，系统会对其进行分类，并使用伺服电机驱动的灵巧机械系统将其隔离到指定的隔间中。 Fotini10k 数据集 该项目使用了 Fotini10k 数据集用于 CNN 模型的训练和测试。

项目概述 本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法，并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置，然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型，对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。 代码资源 WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录 裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录 环境要求 推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。