MNIST 项目：手写数字识别入门 🧠✍️

MNIST 是机器学习领域最经典的手写数字识别数据集，包含 70,000 张 28x28 的灰度图像，涵盖 0-9 十个数字类别。作为入门级项目，它常被用于训练和测试图像分类模型，是深度学习实践的绝佳起点。

📚 项目亮点

• 简单直观：28x28 的固定尺寸图像，无需复杂预处理
• 广泛使用：被数百个教程和论文引用为基准数据集
• 开源友好：数据集和代码均可免费获取与使用

🌐 相关资源

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🚀 实践建议

1. 从基础模型（如全连接神经网络）开始，逐步尝试 CNN
2. 使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架加速开发
3. 参考 深度学习入门教程 搭建环境

本项目已通过内容安全检测，所有材料均符合大陆地区政策规范。