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下载的mnist数据集，内容包括四个部分，分别是标签的四个，包含有60000个训练集和10000个测试集。

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mnist手写体的识别采用KNN算法,Java实现,60K训练集,10K测试集。代码主要包括读mnist数据集,KNN算法。

手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成