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。
最近更新: 2个月前垃圾分类（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。
最近更新: 3个月前使用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。
最近更新: 3个月前
