欧氏距离模板匹配手写数字识别.

官方手写数字识别数据集，压缩包内包含四个压缩文件：t10k-images-idx3-ubyte.gzt10k-labels-idx1-ubyte.gztrain-images-idx3-ubyte.g

python实现Knn算法，使用openCv工具包，手写板，实现数字识别

使用JAVA语言利用BP神经网络完成0-9的手写数字识别对于智能科学入门挺不错的。同时也实现了图形界面，纯当是java界面编写的入门

KNN编写的书写数字识别。MNIST手写数字库。用到tf函数下载MNIST库，需要安装TensorFlow。如果没有安装，需要手动导入数据。

通过最近邻域法（KNN）实现手写数字的识别，并且计算识别的准确率

M,代表需要用到malloc的版本,必须实现alientek_ncr_malloc和alientek_ncr_free两个函数N,代表普通版本,不需要实现alientek_ncr_malloc和ali

opencv手写数字识别

使用matlab实现的对MNIST手写数字进行识别，经测试，真实可用的。

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