DogorGod: Google on the 3D web

本文讨论了由DogorGod发布的关于Google 3D页面技术的信息,虽然该技术目前只展示了一张预想图,但其对于用户体验的提升值得期待。文章探讨了这种3D界面的实际应用价值及其可能面临的挑战。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这是一则近期由DogorGod发布,广为在网络盛传的一则新闻标题了...Google 的 3D 页面..只有一个预想的的图片...不过说实话..真的有很大的用途吗? 除了增加了用户体验的感觉以外..可能要以机器的速度,网络的速度,加装插件等条件来换取..真的有必要吗? 有兴趣的人们.可以想一下..不过..这种创意肯定是不错的..好看的东西谁不喜欢呢.呵呵

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引用

3D, three-dimensional interface test. Accessibility, change your habits. Search engines let you into a wonderful journey start.

3D, essai tridimensionnel d’interface. L’accessibilité, changent vos habitudes. Les moteurs de recherche vous ont laissé dans un début merveilleux de voyage.


Tags - google
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f7286fdf65f9 本项目旨在实现对MNIST手写体数字的识别。项目包含MNIST数据集、训练代码、验证代码、测试代码、实验报告以及手写体数字测试样例图片。运行环境为PyCharm搭配TensorFlow 1.x。 MNIST数据集是手写体数字识别领域经典的数据集,包含了大量手写数字的灰度图像,每个图像的尺寸为28×28像素,涵盖了0到9这十个数字。数据集分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能。 训练代码负责构建神经网络模型,并使用MNIST训练集对模型进行训练。在训练过程中,模型会不断学习输入图像与对应数字标签之间的映射关系,通过优化算法调整模型参数,以降低预测误差,提高模型对训练数据的拟合程度。 验证代码用于在训练过程中对模型进行验证。通过将训练好的模型应用于验证集,可以评估模型在未见过的数据上的表现,从而判断模型是否存在过拟合或欠拟合的情况,以便及时调整模型结构或训练策略。 测试代码利用训练完成的模型对MNIST测试集或手写体数字测试样例图片进行预测。它将输入图像输入到模型中,模型会输出预测的数字类别。同时,测试代码还会将预测值与原始值进行对比,并在终端输出预测值和原始值,方便用户直观地查看模型的预测结果是否准确。 实验报告详细记录了整个项目的实验过程和结果。包括模型的构建过程、训练策略的选择、验证过程中的模型性能评估指标(如准确率、召回率等),以及测试阶段模型对不同测试数据的预测准确率等。通过对实验结果的分析,可以总结出模型的优势和不足,为进一步优化模型提供参考。 为了更直观地展示模型的泛化能力,项目中还提供了手写体数字的测试样例图片。这些图片可以是用户自己手写绘制的数字图像,也可以是从其他渠道获取的手写数字图片。将这些测试样例图片输入到模型中进行预测,可以直观地观察模型对
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