手写大写字母识别，用到了神经网络，MATLAB的gui小程序。

包含0到9的符合中国人手写习惯的数字样本，可以用来训练分类器，尤其适合于深度学习中的卷积神经网络，由于上传文件不能大于50M，故此样本为其中一部分，读者可仿照样子自己制作样本

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

python写的手写数字识别，建了一个CNN的神经网络

TensorFlow框架下利用用CNN进行MNIST手写字符识别。

手写笔记 数学 离散数学

工程文件、数据集、源码下载； 深度学习 pytorch手写数字识别 MNIST数据集 解析+详细注释；

使用Apt、Javassist、ASM技术分别实现组件化路由跳转功能

1、资源内容:基于SVM的手写数字图像识别 2、使用/学习目标:了解手写数字图像识别 3、应用场景:基于Minist数据集的手写数字图像处理等内容实现 4、特点:基于SVM手写数字图像识别代码实现过程 5、适用人群:想阅读手写数字图像识别源码的初学者 6.使用/学习说明:在学习的过程要结合SVM核心原理与手写数字图像识别需求分析和方案设计，在实践中不断提升

运筹学习题集第5版 清华大学出版社 手写答案~ 讲解博客：https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/126953845?spm=1001.2014.3001.5501