tf_keras_cnn_handwritten_recognition

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基于卷积神经网络手写体数学公式识别与计算一、项目介绍项目已经可以计算含有PI或e的四则运算公式及指数运算公式。项目可以进行较为简单的一元一次方程或一元二次方程计算。测试网站项目使用tensorflow2.0作为开发框架，采用keras搭建卷积神经网络。数据集采集了mnist及emnist中的数字、字母数据，运算符号为项目组手写制作。图片分割使用了连通域与水平投影共同实现。项目通过flask框架部署在服务器。这是本人参与制作的第一个比课程设计大的项目。仅用来记录自己的代码。同时也欢迎各位大佬指点。二、项目主要代码及功能介绍网络搭建及模型制作 train_model/tf_keras_cnn_mnist_model.ipynb 数据量较小采用数据增强重复两层每两次卷积一次池化一次Dropout的操作，最后softmax全连接由于租借用的训练服务器到期，故没有训练好的

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