手写数字识别画板
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案例介绍
手写数字识别画板系统是一个部署在服务端的web服务，使用者可以通过鼠标或触摸手写数字，然后点击识别按钮得到卷积神经网络识别出的数字。
系统按照MVC原则开发，主要由两部分组成：交互界面部分是传统的HTML +CSS+JS网页；手写数字识别部分是使用Python开发的深度学习的模型；两者间通过基于Flask框架开发的Python Web服务连接。
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手写数字识别画板系统是一个部署在服务端的web服务，使用者可以通过鼠标或触摸手写数字，然后点击识别按钮得到卷积神经网络识别出的数字。
系统按照MVC原则开发，主要由两部分组成：交互界面部分是传统的HTML +CSS+JS网页；手写数字识别部分是使用Python开发的深度学习的模型；两者间通过基于Flask框架开发的Python Web服务连接。
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