Handwritten-digit-recognition

遵循以下最佳实践的项目将能够自愿的自我认证,并显示他们已经实现了核心基础设施计划(OpenSSF)徽章。

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 基本 0/5

  • 识别

    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.

  • 先决条件


    该项目必须拥有银级徽章。 [achieve_silver]

  • 项目监督


    项目必须具有2个或更多的“公交车因子”。 (需要网址) [bus_factor]


    该项目必须至少有两个不相关的重要贡献者。 (需要网址) [contributors_unassociated]

  • 其他


    项目必须在每个源文件中包含许可证声明。这可以通过在每个文件开头附近的注释中加入以下内容来实现: SPDX-License-Identifier: [SPDX license expression for project][license_per_file]

  • 公开的版本控制的源代码存储库


    必须使用通用的分布式版本控制软件(例如,git,mercurial)作为项目的源代码存储库。 [repo_distributed]

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



    该项目必须清楚地识别新的或临时贡献者可以执行的小型任务。 (需要网址) [small_tasks]


    项目必须要求开发人员使用双因素身份验证(2FA)来更改中央存储库或访问敏感数据(如私密漏洞报告)。这种2FA机制可以使用没有密码学机制的方案,如SMS(短消息),尽管不推荐。 [require_2FA]


    项目的双因素身份认证(2FA)应该使用加密机制来防止仿冒。基于短消息服务(SMS)的2FA本身不符合此标准,因为它不被加密。 [secure_2FA]

  • 编码标准


    该项目必须记录其代码检视需求,包括代码检视是如何进行的,必须检查的内容以及哪些是可接纳的内容。 (需要网址) [code_review_standards]


    该项目必须至少有50%的修改(作者之外的人提出的)在发布之前审查,以确定是否是一个有价值的修改,并且没有已知的问题,会反对其包含 [two_person_review]

  • 可工作的构建系统


    该项目必须具有可重复构建。如果没有发生构建(例如,直接使用源代码而不是编译的脚本语言),请选择“不适用”(N/A)。 (需要网址) [build_reproducible]

  • 自动测试套件


    测试套件必须以该语言的标准方式进行调用。 (需要网址) [test_invocation]


    该项目必须实施持续集成,将新的或更改的代码经常集成到中央代码库中,并对结果进行自动化测试。 (需要网址) [test_continuous_integration]


    如果有至少一个FLOSS工具可以以所选语言度量此条款,该项目的FLOSS自动测试套件必须具有至少90%语句覆盖率。 [test_statement_coverage90]


    如果有至少一个FLOSS工具可以以所选语言度量此条款,该项目的FLOSS自动测试套件必须具有至少80%分支覆盖率。 [test_branch_coverage80]

  • 使用基础的良好加密实践

    请注意,某些软件不需要使用加密机制。

    项目生成的软件必须支持所有网络通信的安全协议,如SSHv2或更高版本,TLS1.2或更高版本(HTTPS),IPsec,SFTP和SNMPv3。默认情况下,FTP,HTTP,Telnet,SSLv3或更早版本以及SSHv1等不安全协议必须被禁用,只有在用户专门配置时才启用。如果项目生成的软件不支持网络通信,请选择“不适用”(N/A)。 [crypto_used_network]


    由项目生成的软件必须,如果支持或使用TLS,至少支持TLS版本1.2。请注意,TLS的前身称为SSL。如果软件不使用TLS,请选择“不适用”(N/A)。 [crypto_tls12]

  • 安全交付防御中间人(MITM)的攻击


    项目网站,存储库(如果可通过网络访问)和下载站点(如果单独)必须包括具有非允许值的密钥加固头。 (需要网址) [hardened_site]

    Found all required security hardening headers.

    警告:需要URL,但找不到URL。


  • 其他安全问题


    该项目必须在过去5年内进行安全审查。此审查必须考虑安全需求和安全边界。 [security_review]


    加固机制必须用于项目生产的软件,以便软件缺陷不太可能导致安全漏洞。 (需要网址) [hardening]

  • 动态代码分析


    必须在发布之前,至少将一个动态分析工具应用于软件任何候选发布的主要生产版本。 [dynamic_analysis]


    项目应该在其生成的软件中包含许多运行时断言,并在动态分析期间检查这些断言。 [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.

项目徽章条目拥有者: Riya_gpt.
最后更新于 2025-03-29 10:07:59 UTC, 最后更新于 2025-03-29 10:19:41 UTC。

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