什么适用于Microsoft笔计算，什么不适用？ 如何处理和识别任何支持的语言的墨水输入？

-numpy- 全连接神经网络（纯numpy实现，三层），对minist手写测试数据集可以达到87的准确率。

该文档是拉扎维集成电路设计课后作业答案，手写中文版。包括2-1,2-24,2-26,3-3,3-15,3-23,3-24,3-27,4-5,4-14,5-3,5-6,6-3。可能有部分错误，仅供参考。

https://blog.csdn.net/askmeaskyou/article/details/108674860 文章全套代码。 mnist手写数字识别tensorflow2全连接层实现和卷积层实现（包含代码，模型，调用接口）

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windows 下C++实现触摸屏手写签名以及保存签名图片

手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` **1.2.1 Softmax 回归** ``` python softmax_regression.py ``` **1.2.2 两层卷积网络分类** ``` python convolutional.py ``` #### 可能出现的错误 下载数据集时可能出现网络问题，可以用下面两种方法中的一种解决：1. 使用合适的代理 2.在MNIST的官方网站上下载文件train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz、t10k-labels-idx1-ubyte.gz，并将它们存储在MNIST_data/文件夹中。 #### 拓展阅读 - 本章介绍的MNIST 数据集经常被用来检验机器学习模型的性能，在它的官网（地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ）中，可以找到多达68 种模型在该数据集上的准确率数据，包括相应的论文出处。这些模型包括线性分类器、K 近邻方法、普通的神经网络、卷积神经网络等。 - 本章的两个MNIST 程序实际上来自于TensorFlow 官方的两个新手教程，地址为https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 和 https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 。读者可以将本书的内容和官方的教程对照起来进行阅读。这两个新手教程的中文版地址为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 和http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html。 - 本章简要介绍了TensorFlow 的tf.Tensor 类。tf.Tensor 类是TensorFlow的核心类，常用的占位符（tf.placeholder）、变量（tf.Variable）都可以看作特殊的Tensor。读者可以参阅https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensors 来更深入地学习它的原理。 - 常用tf.Variable 类来存储模型的参数， 读者可以参阅[https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables) 详细了解它的运行机制， 文档的中文版地址为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/ variables.html。 - 只有通过会话（Session）才能计算出tf.Tensor 的值。强烈建议读者 在学习完tf.Tensor 和tf.Variable 后，阅读https://www.tensorflow.org/programmers_guide/graphs 中的内容，该文档描述了TensorFlow 中 计算图和会话的基本运行原理，对理解TensorFlow 的底层原理有很 大帮助。

MATLAB汉字数字字符识别，带界面，神经网络方法。matlab，需要具备一定编程基础。

Neural Networks and Deep Learning的手写数字识别例程的python3版本，亲自在python shell下修改仿真后，测试无bug