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【手写数字识别】基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab源码

基于tensorflow手写数字识别训练之后的model文件，样本集在添加个人数据之后大约在十七万，该model识别这十七万张的准确率为99.97%。

自已做的一款手写APK 支持原笔迹手写 支持笔画大小选择 支持图片分享

【手写数字识别】基于BP神经网络手写数字识别matlab源码含GUI.zip

手写数字的MNIST数据集，该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征。

手写一个springboot的starter实现，针对博客https://blog.csdn.net/liman65727/article/details/102139359中的具体实例

一个人工智能神经网络BrainNet源代码及完整的示例教程(并实现一个简单的手写文字检测与识别系统)

手写识别（HandWriting Recognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程，是人机交互最自然、最方便的手段之一。 随着智能手机、掌上电脑等移动信息工具的普及，手写识别技术也进入了规模应用时代。 手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入，易学易用，可取代键盘或者鼠标。用于手写输入的设备有许多种，比如电磁感应手写板、压感式手写板、触摸屏、触控板、超声波笔等。 手写识别属于文字识别和模式识别范畴，文字识别从识别过程来说分成脱机识别（off-line）和联机识别（on-line)两大类，从识别对象来说又分成手写体识别和印刷体识别两大类，我们常说的手写识别是指联机手写体识别。

Matlab手写文字识别源代码~~~~~~