使用TensorFlow框架实现CNN卷积神经网络，处理Mnist手写数字识别数据集，准确率高达99.21%。可视化版本支持可视化学习过程。
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此 Android 应用程序允许用户在屏幕上手写数字（1-9），并立即在屏幕上显示识别的数字。它还记录和显示完成手写操作所需的时间。
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这篇指南将指导你使用PyTorch创建MNIST手写数字识别模型。文章内容包括详细的步骤、代码示例和可下载的源代码文件。
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这份TensorFlow手写数字识别Python源码，以MNIST数据集为基础，提供详细注释，适合TensorFlow初学者理解图像识别训练过程。源码及解析：手写数字识别----在已经训练好的数据上根据28*28的图片获取识别概率（基于Tensorflow,Python）
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利用 Delphi 调用 Tablet PC 的 Ink 库，可实现手写输入识别功能。该功能支持多字识别，且在 XP 系统下，即使使用鼠标书写，也能进行识别。
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在Python3环境下解决了从http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html获取的神经网络手写数字识别代码无法运行的问题，并编写了Run_Tranin.py在Spyder集成环境下成功执行。解压后请参考“先看说明.docx”文档。
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