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社区首页 >问答首页 >2022-01-08：数组中只有0和1，每过1代，0旁边只有1个1，当前0会变成1。每过1代，0旁？

问2022-01-08：数组中只有0和1，每过1代，0旁边只有1个1，当前0会变成1。每过1代，0旁？

提问于 2022-01-08 02:36:22

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2022-01-08：数组中只有0和1，每过1代，0旁边只有1个1，当前0会变成1。每过1代，0旁边有2个1，当前0还是0。

比如10001，经过1代，会变成11011，再过1，再过1代，还是11011 。

求一个数组经过M代以后的数组。函数定义是void f(int[] arr,int m) 。

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整合腾讯在社交娱乐及游戏体验方面的技术能力，满足玩家对游戏内即时通信和语音互动的社交刚性需求，提升游戏黏性

回答 1

百鬼夜行

发布于 2022-06-15 09:53:15

您好，文字识别通用手写体识别API文档详情请点击：通用手写体识别进行了解。

**默认接口请求频率限制：10次/秒。

温馨提示：**

若是有些手写体无法识别，可能是书写不规范，一般规整一点识别比较精准。
手写体识别不支持用nodejs把图片转成url，可以转为base64码。

和开发者交流更多问题细节吧，去写回答

手写体数字识别

data epoch mnist

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Train Epoch: 01 Loss= 53.529132843 Accuracy= 0.8624 Train Epoch: 02 Loss= 33.633792877 Accuracy= 0.9002 Train Epoch: 03 Loss= 26.070878983 Accuracy= 0.9166 Train Epoch: 04 Loss= 21.878053665 Accuracy= 0.9256 Train Epoch: 05 Loss= 19.345390320 Accuracy= 0.9310 Train Epoch: 06 Loss= 18.134420395 Accuracy= 0.9348 Train Epoch: 07 Loss= 15.690796852 Accuracy= 0.9414 Train Epoch: 08 Loss= 15.634956360 Accuracy= 0.9372 Train Epoch: 09 Loss= 15.122309685 Accuracy= 0.9414 Train Epoch: 10 Loss= 14.535149574 Accuracy= 0.9426 Train Epoch: 11 Loss= 14.188427925 Accuracy= 0.9450 Train Epoch: 12 Loss= 14.709759712 Accuracy= 0.9426 Train Epoch: 13 Loss= 13.977644920 Accuracy= 0.9448 Train Epoch: 14 Loss= 13.594002724 Accuracy= 0.9466 Train Epoch: 15 Loss= 12.868132591 Accuracy= 0.9492 Train Epoch: 16 Loss= 12.838119507 Accuracy= 0.9506 Train Epoch: 17 Loss= 12.817976952 Accuracy= 0.9496 Train Epoch: 18 Loss= 12.890332222 Accuracy= 0.9506 Train Epoch: 19 Loss= 12.724534988 Accuracy= 0.9502 Train Epoch: 20 Loss= 13.171916008 Accuracy= 0.9494 Train Epoch: 21 Loss= 12.193360329 Accuracy= 0.9558 Train Epoch: 22 Loss= 11.771809578 Accuracy= 0.9516 Train Epoch: 23 Loss= 12.657453537 Accuracy= 0.9532 Train Epoch: 24 Loss= 12.012898445 Accuracy= 0.9552 Train Epoch: 25 Loss= 12.073326111 Accuracy= 0.9542 Train Epoch: 26 Loss= 12.455985069 Accuracy= 0.9556 Train Epoch: 27 Loss= 11.321227074 Accuracy= 0.9564 Train Epoch: 28 Loss= 12.093022346 Accuracy= 0.9568 Train Epoch: 29 Loss= 11.713661194 Accuracy= 0.9580 Train Epoch: 30 Loss= 11.451450348 Accuracy= 0.9588 Train Finished takes: 76.92 Starting another session for prediction

裴来凡

2022/05/29

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Eolink——通用文字识别OCR接口示例

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用Tensorflow识别手写体

filter image input layer placeholder

数据准备 import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) WARNING:tensorflow:From <ipython-input-1-6bfbaa60ed82>:3: read_data_sets (from tensorflow.contrib.

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api 云推荐引擎通用文字识别文字识别

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python屏幕文字识别_python识别图片文字

html java 文字识别 php

因为学校要求要刷一门叫《包装世界》的网课，而课程里有200多道选择题，而且只能在手机完成，网页版无法做题，而看视频是不可能看视频的，这辈子都不可能看…所以写了几行代码来进行百度搜答案。

全栈程序员站长

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三星识别文字_免费文字识别

通用文字识别文字识别 sdk ide

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全栈程序员站长

2022/09/01

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一文带你看透通用文字识别 OCR

文字识别 api 通用文字识别 NLP技术

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小帅丶

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tensorflow实现手写体数字识别

tensorflow python 腾讯云测试服务

之前在人工智能课上自己手动搭建过一个BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别，使用的是c++，最终准确率的上限在95%至96%左右（毕竟水平有限）。这次不一样了，使用tensorflow进行实验，准确率确实提高了不少。可能有人会觉得tensorflow有点过时，现在的大企业不怎么用tensorflow了，但我觉得，对于初学者来说，tensorflow还是不错的选择。

luxuantao

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2020/07/30

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图像文字作为信息传递的重要载体，图像文字识别对于高效化办公，场景理解等有着重要的意义。

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