文件名称：detect-and-solve-maths-using-CNN
文件大小：32.53MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 04:10:49
JavaScript
使用CNN检测并解决数学 让CNN进行数学运算 该项目使用Angular作为前端技术构建，并使用Flask作为后端。 CNN模型经过训练可以识别数学方程式，并使用JavaScript和Python编程语言中的逻辑对其求解。 注意：网站GUI不适用于在Android中查看。 另外，网站可能加载缓慢，因为后面使用的基础设施无法提供高性能 这是概念证明 只需绘制或上传包含数学表达式的图像 现在，点击“上载按钮”以获取方程式的解。 其他功能/部分： 注册登录 ： 用户可以注册或登录WebApp 练习科： 用户可以练习数学并学习...
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detect-and-solve-maths-using-CNN-main
----.gitignore(19B)
----Equations()
--------testEqual()
----templates()
--------index.html(2KB)
----requirements.txt(273B)
----reconstruction.py(6KB)
----__init__.py(0B)
----validationCheck.py(3KB)
----static()
--------vendor.js(10.04MB)
--------vendor.js.map(10.88MB)
--------history-history-module.js(23KB)
--------es2015-polyfills.js(285KB)
--------flags.png(69KB)
--------flags@2x.png(170KB)
--------main.js(102KB)
--------main.js.map(73KB)
--------polyfills.js(236KB)
--------mathsolver-mathsolver-module.js.map(57KB)
--------authentication-authentication-module.js.map(44KB)
--------assets()
--------default~mathpractice-mathpractice-module~mathsolver-mathsolver-module.js(5.89MB)
--------mathsolver-mathsolver-module.js(51KB)
--------runtime.js(9KB)
--------fontawesome-webfont.svg(434KB)
--------es2015-polyfills.js.map(207KB)
--------fontawesome-webfont.eot(162KB)
--------fontawesome-webfont.ttf(162KB)
--------polyfills.js.map(235KB)
--------mathpractice-mathpractice-module.js(35KB)
--------authentication-authentication-module.js(49KB)
--------runtime.js.map(9KB)
--------fontawesome-webfont.woff(96KB)
--------tutorial-tutorial-module.js.map(13KB)
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--------styles.js(2.69MB)
--------mathpractice-mathpractice-module.js.map(41KB)
--------tutorial-tutorial-module.js(16KB)
--------default~mathpractice-mathpractice-module~mathsolver-mathsolver-module.js.map(4.83MB)
----README.md(1KB)
----Uploads()
--------equ2.jpg(46KB)
----modelMaking.py(5KB)
----Aptfile(42B)
----imageProcessing.py(5KB)
----Procfile(22B)
----app.py(4KB)
----main.py(6KB)
----Models()
--------EquationModel6.h5(28.67MB)
--------model_json.json(3KB)
----segmentation.py(9KB)
----datasetPreprocessing.py(4KB)