手写数字识别是机器学习领域经典的图像分类任务，常用于教学和实战演示。通过训练模型识别0-9的手写数字，可深入理解深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术的应用。
技术栈概览 🔧
- 数据集：使用MNIST数据集（含60,000个训练样本和10,000个测试样本）
- 模型架构：
- 卷积层（Conv2D）提取局部特征
- 池化层（MaxPooling）降低空间维度
- 全连接层（Dense）输出分类结果
- 框架工具：
- Python（推荐3.8+版本）
- TensorFlow/PyTorch（深度学习框架）
- Matplotlib（数据可视化）
- Jupyter Notebook（代码交互环境）
应用场景 🎯
- 金融领域：自动识别支票金额
- 教育领域：数学作业批改系统
- 科研探索：作为入门级图像处理案例
- 移动端：手机计算器的手写输入功能