MNIST手写数字资源，已解压，不需要进一步操作，就是这样

c代码-check digit wrght by first single digit and first group of five digits and secand group of five digits

Hidden_​​Digits 给定一个随机字符串，该程序将计算其隐藏数字。 隐藏数字计算如下： 每个隐藏数字对应一个小写字母，按升序排列：'a'=0, 'b'=1 ... 'j'=9 除了给定字符串中包含的任何数字外，所有其他字母和符号都将被忽略 如果未找到数字（隐藏或其他），则输出相关消息（“NONE”） 基于这个 codeeeval 挑战： ://www.codeeval.com/open_challenges/122/

Nvidia 中 DIGITS的安装文档，可以认真学习 进行入门，非常不错的材料 给大家进行分享，值得拥有

kaggle上提供的数据集，包含了5000个数字的图片，以及对图片的标注，其中图片以灰度值保存在表格里。

机器学习实战，手写数字识别系统的数据集，有需要可以下载使用。

svm算法手写matlab代码手写数字识别项目 最好在（此网站）上查看该项目[] 对于对整个项目的完整逻辑流程感兴趣的人，您可以从目录的开头逐步开始。 对于那些只想看我编写的代码的人，您可以直接转到下面显示的目录：手写项目-数字-识别/2.-读取数据/2.3.-数据-读取功能-编写的项目在Matlab中/用于读取数据的函数/您将在其中看到用于读取文件的Matlab代码。 该项目的重要部分是读取格式的数据，以准备提供不同的算法。 或者，您可以转到Project-on-Handwriting-Digits-Recognition / 3.-Run-Algorithms-on-the-Data目录，以了解我们如何在数据上实现不同的算法。 由于该项目基于特定的手写数字数据集，因此“ 2.3.-Matlab编写的数据读取功能”之前的目录主要是数据集的详细介绍以及有关如何预处理数据的介绍，没有任何代码。 如果您对我的编码和处理方法感兴趣，则可以跳过前几节。 在这个项目中，我们实现了八种不同的模式识别算法，用于手写数字的分类。 从UCI机器学习存储库中获取数据集，从中引入了三种不同的方法来精确化功能

DBRHD（手写数字）训练数据集与测试数据集，图片均归一化为以数字为中心的32*32规格的矩阵：空白区域用0表示，字迹部分用1表示。

The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spending minimal efforts on preprocessing and formatting.

tensorflowvisu_digits