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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手写识别是一种识别手写轨迹信息的过程，随着移动设备的普及，其应用也逐渐增多。用户可通过各种手写输入设备进行自然、便捷的文字输入，取代键盘或鼠标。ALIENTEK战舰STM32开发板提供了2.8寸触摸屏，可作为手写识别的输入设备。手写识别过程包括训练学习和识别两个阶段。训练学习阶段需要采集大量数据样本
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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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手写识别的训练数据其实你可以直接上手 MNIST，这玩意儿真的是机器学习领域的“Hello World”。图像小巧（只有 28x28），数据量也不算大，一台普通电脑就能跑起来。训练集有 6 万张图，测试集 1 万张，格式简单清晰，适合练手。 MNIST 的图像都是灰度图，像素值从 0 到 255，一
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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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该手写识别引擎支持二次开发，并提供 iOS 和 Android 两个平台的版本。该引擎经过优化，体积精简，同时支持多语言识别。
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手写字体识别的 CNN 源码，结构清爽，逻辑直观，挺适合想快速上手深度学习项目的你。用的是经典的卷积神经网络，数据集自然是老朋友MNIST。训练流程清晰，代码层层拆解，调试方便。 从数据预到模型训练再到预测展示，每一步都写得比较扎实。你可以轻松看懂，也方便做自己的二次开发。比如想试试中文手写识别？换
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