MNIST

MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。 借助这个数据集，可以实现对神经网络的训练，使得模型可以进行手写数字的识别。

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TensorFlow

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

1. 轻松地构建模型 在即刻执行环境中使用 Keras 等直观的高阶 API 轻松地构建和训练机器学习模型，该环境使我们能够快速迭代模型并轻松地调试模型。
2. 随时随地进行可靠的机器学习生产 无论您使用哪种语言，都可以在云端、本地、浏览器中或设备上轻松地训练和部署模型。
3. 强大的研究实验 一个简单而灵活的架构，可以更快地将新想法从概念转化为代码，然后创建出先进的模型，并最终对外发布。

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DigitalRecognition

介绍

python项目--手写数字识别 通过三个不同的模型实现对手写数字的识别。

软件架构

软件架构说明 本项目使用深度学习框架TensorFlow2.x进行开发 使用pycharm进行代码编写。

安装教程

1. 将code文件下载
2. 运行main函数即可