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-# HandwriteRecognizerCourse
-手写识别机器学习课程源码
+# HandwriteRecognizerCourse  
+手写识别机器学习课程源码  
 
-视频教程地址：[https://yunp.top/m/course/v/8](https://yunp.top/m/course/v/8)
+# 源码及视频教程  
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+* 国际镜像 [https://github.com/plter/HandwriteRecognizerCourse](https://github.com/plter/HandwriteRecognizerCourse) 
+* 国内镜像 [https://gitee.com/topyunp/HandwriteRecognizerCourse](https://gitee.com/topyunp/HandwriteRecognizerCourse)
+* 视频教程：[https://yunp.top/init/course/v/8](https://yunp.top/init/course/v/8)  
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+# 课程目录 
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+1. 第一章 手写识别效果演示
+    1. 第一节 手写识别实例演示 
+1. 第二章 Python运行环境与开发环境的安装与配置
+    1. 第一节 在OS X中安装和使用Anaconda 
+    1. 第二节 在Windows中安装和使用Anaconda 
+    1. 第三节 在OS X中安装和使用PyCharm 
+    1. 第四节 在Windows平台安装和使用PyCharm 
+1. 第三章 决策树分类器
+    1. 第一节 认识决策树 
+    1. 第二节 照明灯识别程序实现 
+1. 第四章 图像处理
+    1. 第一节 计算机是如何存储图像的 
+    1. 第二节 在计算机编程中使用颜色 
+    1. 第三节 加载图片 
+    1. 第四节 获取图片数据 
+    1. 第五节 基本的图片像素处理 
+1. 第五章 web.py 开发Python Web应用
+    1. 第一节 使用web.py开发服务器程序 
+    1. 第二节 web.py接受GET方式的参数 
+    1. 第三节 web.py接受POST方式的参数 
+    1. 第四节 web.py处理js异步通信 
+1. 第六章 生成训练数据
+    1. 第一节 手写识别程序的原理 
+    1. 第二节 制作手写识别图片样本 
+    1. 第三节 提取图片数据 
+1. 第七章 实现手写识别
+    1. 第一节 读取训练数据 
+    1. 第二节 选择合适的分类器 
+    1. 第三节 改进识别程序 
+    1. 第四节 实现手写识别后端 
+    1. 第五节 实现手写识别前端