可以实现加减乘除，可以实现清零、可以实现退后一步的功能，总的来说可以实现计算器的全部功能

在本笔记本中，我使用的是 MNIST Digits 数据集。关于数据集：数据集由 10 类手写图像图片组成，每类图片的数字在 0-9 之间。使用 Trasnfer 学习架构 ResNet50，CNN 模型

包含mnist手写数字数据集、可视化展示功能、适用于Python3、重要代码注释

一份基于cnn的手写数字自识别的代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 以交互式方式启动session # 如果不使用交互式session，则在启动session前必须 # 构建整个计算图，才能启动该计算图 sess = tf.Interactiv

CNN实现手写数字识别-kaggle竞赛，正确率是99.6，在kaggle排名200左右

基于Logistic Regression模型实现手写数字识别

实现签名效果。使企业、事业单位等所出具的数据在网络上合法。

3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果） 另有两组数据：处理后Mnist数据集 处理正确率接近97% 适合初学者学习

Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统-附件资源

基于BP神经网络和sklearn的digit数据集编写的手写数字识别demo。带有GUI手写画板，同时还可以根据需要保存手写数字的数据。