Mnist手写数据集，包含训练集与测试集，与博客中深度学习专栏可配套学习使用

凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构

请结合[蓝桥杯嵌入式有手就行]系列教程（http://t.csdnimg.cn/AUFaL）进行阅读，笔记内容计较细，出于篇幅、比赛内容等考虑，部分笔记中的内容没有写入教程。如遇冲突，请以教程为准。(主要是我之前的代码都清掉了，重新修改笔记工作量真的很大)

可维天笔手写板驱动是专门为这个型号的手写板打造设计的，是一款很好用的手写板驱动程序，当用户的手写板不能正常写字的时候，下载此款手写板驱动软件就可以轻松解决问题，欢迎大家下载。驱动介绍：可维手写板驱动适用于市面上各类可维的手写板，可以识,欢迎下载体验

视频课程下载——技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统【完结11章】

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“软件工程大题复习”这个文档，是学姐我自己复习时总结的。包括活动图的计算题（个人查到的，想到的一些巧妙方法）、了解DFD数据流图、掌握用例图的组成和画法（用例图规约一定要看，我们期末考试考了）、掌握类图的组成和画法、熟悉状态图的组成和画法、了解UML其他图示的基本结构。 结合着你们广为流传的考点概念总结（和自己手写的pdf文档差不多，也打包上传了，手写一遍记忆效果不错。有些英译汉不太通顺的我就改了改，嘿嘿学姐英语还不错），考试题基本都能答上。只要能背下来概念再把这个文档理解记忆能考一个不错的成绩。不想挂科还背不下去概念的话先看明白和记住这个文档，再去选择性地背其他概念吧。 老师的PPT中英混杂，英语和学姐一样还好的同学可以一边抄概念一边过一遍，看到英语就头疼的就不用看了，考试时能把概念都写上就不错了。 （学姐手写的pdf文档里有一些比较奇怪的话是学姐本人的联想记忆提示，可以忽略；联想越夸张记得越容易且牢固；也可以提取第一个字组成口诀帮助记忆；一些字省略没写是为了节省时间，也是为了帮助记忆，看到前后可以猜出来这句话。） （复习的时候一定放下手机，专注。）

大博士手写识别系统

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入股不亏，数据都是真实测量做的