手写数字识别模板匹配

包含0到9的符合中国人手写习惯的数字样本，可以用来训练分类器，尤其适合于深度学习中的卷积神经网络，由于上传文件不能大于50M，故此样本为其中一部分，读者可仿照样子自己制作样本

基于hmm手写体数字识别手写体的研究现状，背景

关于一个opencv手写数字识别的小程序，包括源代码，可以参考学习opencv。

python入门数字手写体识别，用python编程实现基于tensorflow的数字手写体识别的识别部分，

R language svm handwritten digit recognition

文件包含两部分：一是mnist手写数字数据集，二是基于tersorflow实现的手写数字识别。

基于sklearn的手写体数字识别

本文将介绍如何使用pytorch搭建卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用场景，它可以被广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。文章详细讲解了CNN的

这是一份Pytorch手写数字识别样例代码，适用于初学者。代码可以直接运行，包含获取数据集片段和训练模型的完整流程。通过这份代码可以学习到Pytorch的基本使用和手写数字识别的实现方法。同时也介绍了

MNIST手写数字识别代码实现是深度学习领域中的经典案例之一，本文将对其实现过程进行详细讲解。首先介绍了MNIST数据集，然后利用Python及其常用库如numpy、tensorflow等编写代码，最