随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，图像识别成为了其中一项关键技术。手写数字识别作为图像识别的子集，已经广泛应用于各个领域，如银行票据处理、教育考试评分等。本次软件开发实训的目标就是构建一个高效、准确的手写数字识别系统。手写数字识别系统采用深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）进行模型的构建和训练。系统能够接收用户上传的手写数字图像，经过一系列的预处理、特征提取和分类识别，最终输出识别结果。

使用Python基于神经网络实现的手写数字识别系统。手写数字识别系统是一个能够自动识别手写数字的程序。它使用深度神经网络模型，通过训练大量的手写数字图像样本（mnist数据集），学习从输入的手写数字图像中提取特征，并预测出对应的数字。

垃圾分类（Garbage classification），一般是指按一定规定或标准将垃圾分类投放、收集、运输和处理，从而转变成公共资源的一系列活动的总称。垃圾分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，减少垃圾处理量和处理设备的使用，降低处理成本，减少土地资源的消耗，具有社会、经济、生态等几方面的效益。利用深度学习方法，基于python设计此垃圾分类系统。

这是一个手写数字识别仓库

本系统基于机器视觉深度学习的系统

children film recomendation system 介绍 这是一个使用KNN算法实现的电影推荐系统模拟。用户可以为两部电影打分，然后系统会根据用户的评分和已有的数据预测用户可能喜欢的电影类型。 开发语言：Python 软件架构 该应用使用Python编程语言，主要使用了以下库： tkinter：用于创建用户界面 pandas：用于数据处理 sklearn：用于实现KNN算法 m