Handwritten-digit-recognition

Проекты, которые следуют приведенным ниже лучшим практикам, могут добровольно и самостоятельно оценить себя и продемонстрировать, что они получили значок Open Source Security Foundation (OpenSSF).

Если это ваш проект, пожалуйста, покажите свой значок на странице проекта! Статус значка выглядит следующим образом: Уровень значка для проекта 10357 - in_progress Вот как вставить его:

Это критерии уровня Gold. Вы также можете просмотреть критерии уровня Passing или Silver.

        

 Основы 0/5

  • Идентификация

    Developing a Handwritten Digit Recognition Application using Google Colab involves creating a system that can accurately identify and classify handwritten digits from 0 to 9. This project leverages deep learning techniques, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), to process and interpret handwritten numeral inputs.

    Project Overview:

    1. Data Collection:

      • Utilize the MNIST dataset, a well-known collection comprising 60,000 training images and 10,000 testing images of handwritten digits. This dataset serves as a standard benchmark for digit recognition tasks.
    2. Data Preprocessing:

      • Implement preprocessing steps such as normalization and reshaping to prepare the dataset for efficient training. These steps ensure that the data is in a suitable format for the CNN model.
    3. Model Development:

      • Design and construct a CNN architecture tailored for digit recognition. This involves configuring convolutional layers to extract features, pooling layers to reduce dimensionality, and fully connected layers to perform classification.
    4. Model Training:

      • Train the CNN model using the preprocessed MNIST dataset. Employ techniques like data augmentation to enhance the model's generalization capabilities and prevent overfitting.
    5. Evaluation and Testing:

      • Assess the model's performance on the testing set by calculating metrics such as accuracy and loss. This evaluation helps in understanding the model's effectiveness in recognizing handwritten digits.
    6. Deployment:

      • Integrate the trained model into an interactive application within the Google Colab environment. Users can input their own handwritten digits, and the application will predict and display the corresponding numerical value.

    Technologies and Tools Used:

    • Google Colab: Provides a cloud-based platform with free access to GPUs, facilitating efficient model training and development.
    • Python: Serves as the primary programming language for implementing the application.
    • TensorFlow/Keras: Offers comprehensive libraries and tools for building and training deep learning models, including CNNs.
    • NumPy and Pandas: Assist in data manipulation and preprocessing tasks.
    • Matplotlib: Used for visualizing data and model performance metrics.

    Conclusion:

    This project demonstrates the practical application of deep learning techniques in recognizing handwritten digits. By utilizing Google Colab and leveraging the MNIST dataset, the application showcases the effectiveness of CNNs in image classification tasks. The interactive nature of the application allows users to engage directly with the model, providing a hands-on understanding of machine learning processes.

  • Предварительные требования


    Проект ОБЯЗАН получить серебряный значок. [achieve_silver]

  • Надзор за проектом


    Проект ОБЯЗАН иметь «коэффициент автобуса» 2 или более. (Требуется URL) [bus_factor]


    Проект ОБЯЗАН иметь как минимум двух несвязанных значительных соавторов. (Требуется URL) [contributors_unassociated]

  • Другое


    Проект ОБЯЗАН указывать лицензию в каждом исходном файле. Это МОЖЕТ быть сделано путем включения в комментарий рядом с началом каждого файла следующей строки: SPDX-License-Identifier: [SPDX-выражение лицензии для проекта]. [license_per_file]

  • Публичное хранилище исходного кода с поддержкой версий


    Хранилище проектного исходного кода ОБЯЗАНО использовать типовое ПО для распределенного управления версиями (например, git или mercurial). [repo_distributed]

    Repository on GitHub, which uses git. git is distributed.



    Проект ОБЯЗАН четко обозначать небольшие задачи, которые могут быть выполнены новыми или случайными участниками. (Требуется URL) [small_tasks]


    Проект ОБЯЗАН требовать двухфакторной аутентификации (ДФА) от разработчиков для изменения центрального хранилища или доступа к конфиденциальным данным (например, приватным отчетам об уязвимостях). Этот механизм ДФА МОЖЕТ использовать механизмы без криптографической защиты, такие как SMS, хотя это не рекомендуется. [require_2FA]


    При двухфакторной аутентификации (ДФА) проекту СЛЕДУЕТ использовать криптографические механизмы для предотвращения имперсонации. ДФА на основе службы коротких сообщений (SMS) сама по себе НЕ соответствует этому критерию, поскольку короткие сообщения не шифруются. [secure_2FA]

  • Стандарты кодирования


    Проект ОБЯЗАН документировать свои требования по ревью кода, в том числе, как проводится ревью кода, что необходимо проверять и что необходимо для приемлемости кода. (Требуется URL) [code_review_standards]


    Проект ОБЯЗАН проводить проверку не менее 50% всех предлагаемых модификаций до их попадания в выпуск человеком, отличным от автора, для определения того, являются ли эти модификации целесообразными и не содержат ли известных проблем, препятствующих включению. [two_person_review]

  • Рабочая система сборки


    Проект ОБЯЗАН обеспечивать воспроизводимую сборку. Если сборка не требуется (например, в случае языков сценариев, где исходный код используется непосредственно вместо компиляции), выберите «N/A». (Требуется URL) [build_reproducible]

  • Набор автотестов


    Набор тестов ОБЯЗАН запускаться стандартным способом для этого языка. (Требуется URL) [test_invocation]


    Проект ОБЯЗАН реализовать непрерывную интеграцию, при которой новый или измененный код интегрируется в центральное хранилище кода, и на получившейся базе кода запускаются автоматические тесты. (Требуется URL) [test_continuous_integration]


    Проект ОБЯЗАН иметь автоматические тестовые пакеты на СПО, которые обеспечивают покрытие не менее 90% инструкций кода, если есть хотя бы один инструмент на СПО, который может измерять этот критерий на выбранном языке. [test_statement_coverage90]


    Проект ОБЯЗАН иметь автоматические тестовые пакеты на СПО, которые обеспечивают покрытие не менее 80% веток кода, если есть хотя бы один инструмент на СПО, который может измерять этот критерий на выбранном языке. [test_branch_coverage80]

  • Основы правильного использования криптографии

    Обратите внимание, что некоторое ПО не нуждается в использовании криптографических механизмов.

    В ПО, создаваемом проектом, НЕОБХОДИМО поддерживать безопасные протоколы для всех сетевых коммуникаций, такие как SSHv2 или новее, TLS1.2 или новее (HTTPS), IPsec, SFTP и SNMPv3. По умолчанию НЕОБХОДИМО отключать небезопасные протоколы, такие как FTP, HTTP, telnet, SSLv3 или более ранние версии, и SSHv1, и разрешать их только в том случае, если пользователь явным образом это задаёт. Если программное обеспечение, созданное проектом, не поддерживает сетевые коммуникации, выберите «неприменимо» (N/A). [crypto_used_network]


    Если ПО, создаваемое проектом, поддерживает или использует TLS, НЕОБХОДИМО поддерживать как минимум версию TLS 1.2. Примечание: предшественник TLS называется SSL. Если программное обеспечение не использует TLS, выберите «неприменимо» (N/A). [crypto_tls12]

  • Доставка, защищенная от атак посредника (MITM)


    Веб-сайт проекта, репозиторий (если он доступен через Интернет) и сайт загрузки (если он существует отдельно) ОБЯЗАНЫ использовать упрочняющие безопасность (hardening) заголовки с неразрешающими значениями. (Требуется URL) [hardened_site]

    Found all required security hardening headers.

    Предупреждение: требуется URL, но URL не найден.


  • Другие вопросы безопасности


    Проект ОБЯЗАН иметь проверку безопасности за последние 5 лет. При проверке НЕОБХОДИМО учитывать требования и границы безопасности. [security_review]


    В ПО, создаваемом проектом, НЕОБХОДИМО использовать механизмы упрочнения безопасности (hardening), чтобы дефекты программного обеспечения с меньшей вероятностью приводили к уязвимостям в безопасности. (Требуется URL) [hardening]

  • Динамический анализ кода


    Проект ОБЯЗАН применять хотя бы один инструмент динамического анализа к любой предлагаемой основной версии ПО, создаваемого проектом до её выпуска. [dynamic_analysis]


    Проекту СЛЕДУЕТ включать достаточно много утверждений (assertions) времени выполнения в создаваемом им ПО и проверять эти утверждения во время динамического анализа. [dynamic_analysis_enable_assertions]


This data is available under the Community Data License Agreement – Permissive, Version 2.0 (CDLA-Permissive-2.0). This means that a Data Recipient may share the Data, with or without modifications, so long as the Data Recipient makes available the text of this agreement with the shared Data. Please credit Riya_gpt and the OpenSSF Best Practices badge contributors.

Владелец анкеты на значок проекта: Riya_gpt.
2025-03-29 10:07:59 UTC, последнее изменение сделано 2025-03-29 10:19:41 UTC.

Назад