完全可以用的代码，数字和英文的识别率很高哦

傻瓜式改个图片就可以运行，不会用QQ问我：1445692095

vue 画布实现手写看板，支持更换背景图，引入就可以用，简单方便

（10分） MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例，动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型，并尝试采用不同超参数，让模型的准确率达到97.5%。 提交要求： 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 2、作为附件上传 评分标准： 1、完成MNIST手写数字识别的神经网络建模与应用，有完整的代码，模型能运行，准确率达97%以上；得6分；每下降一个百分点，少得1分； 2、准确率达97.3%以上；再得2分，否则再得0分； 3、准确率到97.5%以上；再得2分，否则再得0分； 源代码： import tensorflow.compat.v1 as

手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。 利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。

这是20年9月份早期做的一个实验，其中包括对数据集提取方法的一个重写，在loadMnist.py当中，注意修改这个文件内的绝对路径为你下载的位置再去运行CNN_mnist.py，同理CNN_Mnist.py中也有一个绝对路径要修改，同样修改为你当前目录所在的绝对路径，之所以必须使用绝对路径是由于我override它数据集提取方法时匹配方式为绝对路径匹配。（需要修改的位置在注释里标注出来了）

利用神经网络进行手写字体的识别，c++的多层网络，利用bp算法进行优化

手写数字识别 matlab,运用神经网络中的技术，很好地实现了手写数字的识别

基于贝叶斯的手写数字识别，C语言实现代码.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................