可从该页面获得的MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。
它是NIST提供的更大集合的子集。
数字曾经过尺寸标准化，并以固定尺寸的图像为中心。
对于那些希望在实际数据上尝试学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化方面花费最少的人来说，它是一个很好的数据库

本人2年前手写的web博客零碎，功能简单，可以发布文章、添加好友、发表评论、上传照片等，可供学习javaweb的初级程序员参考，内附数据库脚本文件blogs.sql，使用mysql数据库，不使用任何框架，由servlet完成功能跳转

利用matlab制造的手写数字识别系统、代码可读性强，结构清晰、GUI运行界面、在MatlabR2014b下编辑完成，有手写版，也可导入图片识别。

手写数字识别，通过模板婚配，还有欧氏距离来实现，识别正确率挺高的

用Python写的手写字体识别零碎，基于TensorFlow的框架，很适合初学者的学习使用

KNN手写辨认代码及样本集，样本集来自

编写计算机程序，实现BP神经网络，对26个英文字母的识别，通过实验给出网络的识别出错率。
编程言语：python；
操作系统：Ubuntu18.04.1LTS；
数据集包含124800张手写的26个英文字母

实现一对一SVM的手写数字识别，验证一对一SVM（成对分类法）用于手写数字识别的相关性质，及针对具体数据库，在识别精度、训练时间和测试时间方面对常见的几种多类分类方法进行对比。

找了很久很久，才找到的可用的这个，不是我本人写的，我只是个搬运工，测试过了，并使用了。
评价：好使，不是我手写的，但是我都调试过了

Harmony被世界领先的动画工作室认可和使用了25年，通过为学生，自由职业者，艺术家和专业动画师提供2D动画和全面制作功能，为其制作动画软件提供了公平的竞争环境。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。