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MixLab科技+设计实验室

微信搜索mix-lab无界社区，人工智能&设计&科技，谈点设计，敲点代码，偶尔创作点人工智能实验产品。

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【图像处理篇】自动识别手写数字web应用05

图像处理容器镜像服务 keras

往期的4篇已经把Docker+Keras+Flask+JS的全栈+深度学习介绍完整了：自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 自己动手做一个识别手写数字的web应用04 今天更新一篇关于：图像处理。再回顾下MNIST手写字数据集的特点：每个数据经过归一化处理，对应一张灰度图片，图片以像素的重心居中处理，28x28的尺寸。上一篇文章中，对canvas手写对数字仅做了简单对居中处理，严格来说，应该做一个重心居中的处

2018-04-17

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自己动手做一个识别手写数字的web应用04

容器镜像服务 keras

接着往期的3篇继续，一步步动手做：自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 如果你练习里前面三篇，相信你已经熟悉了Docker和Keras，以及Flask了，接下来我们实现一个提供给用户输入手写字的前端web页面。前端画板我们可以自己用最基本的canvas写，也可以选择封装好的开源库：下面介绍2个比较好的模拟手写效果的画板库： 1 signature_pad https://github.com/szimek/s

2018-04-17

3.8K8

自己动手做一个识别手写数字的web应用01

keras 深度学习 tensorflow

最近在深入地学习keras，发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的，很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务，为web及app提供服务。于是，我决定把学习的过程完整的记录下来，帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。用到的技术： keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。第一篇介绍开发环境--训练模型--保存至本地；第二篇介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片；第三篇介绍用Flask整合keras训练好的模型，并开发后端服务；第四篇介绍前端we

2018-04-17

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