手写数字数据集及源码

手写数字训练集和测试集，方便使用。。。。。。。。。。

MNIST手写数字数据集，包含四个文件，分别是训练数据，训练标签，测试数据，测试标签

手写数字图片,一共5000张,像素28*28,数字0-9,每个各500张; 可用于神经网络的图像分类的样本等,

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手写数据集,包括测试集和训练集,是将图片文件经过灰度化,二值化后在处理转换成txt文件后的数据集,适合用于实现新手入门的手写数字识别的数据集,

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深度学习领域经典数据集，LeCun手写数字数据集是由著名科学家Yann LeCun开发的用于图像识别任务的数据集。该数据集包含大量手写数字的图像样本，用于训练和评估图像识别算法的性能。研究人员可以通过

本文详细介绍了如何利用paddle框架下的图卷积神经网络gcn实现手写数字数据集的分类任务，包含了官方版本和个人补充的数据导入方法。源码和注释可以帮助初学者更好地理解深度学习模型的实现过程并进行自己的

USPS手写数据集,数据集格式为usps.h5,大小为2846kb;read_usps.py为读取该数据集的py文件

Yolov3随机手写数字数据集 包含4000张可以直接使用的数据集 以及制作好的原始待检测视频+自己训练好的模型的检测视频