基于卷积神经网络实现 MNIST 手写数字识别项目
用CNN实现MNIST手写数字识别：从模型训练到预测优化 手写数字识别是计算机视觉中最经典的入门任务之一，而 MNIST 数据集则提供了标准化的实验环境。本项目基于卷积神经网络（CNN）实现了一个完整的手写数字识别系统，支持模型训练、评估、单图像预测、批量测试和后处理优化，非常适合深度学习初学者学习
机器学习项目：基于 YOLO11的军用飞机识别
YOLO介绍 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，最早由 Joseph Redmon 等人提出，其主要特点是将目标检测任务转化为一个单一的回归问题，在一次前向传播中同时预测多个边界框和类别概率，因此得名 “只看一次”。这种设计使得YOLO能够实现快速
