1.手写作业/文件太多不想写？手写模拟器测试版发布啦~
2.手写模拟器易语言源代码？
3.手写一个简单的手写识别手写识别谷歌浏览器拓展插件（附github源码）
4.CANN训练营笔记Atlas 200I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理

手写作业/文件太多不想写？手写模拟器测试版发布啦~

       用途：用于模拟手写文字，目前已发布测试版。源码源码测试版效果如下：

       声明：本程序目前更新至测试版，手写识别手写识别无任何商业用途。源码源码程序的手写识别手写识别进步和完善离不开每个人的反馈。感谢大家的源码源码免费开源bbs小程序源码支持！

       最新版本获取方式：关注微信公众号：IamZLT，手写识别手写识别后台回复：手写模拟器，源码源码即可获取。手写识别手写识别

       目前包含的源码源码功能：

       下一步完善的功能：

       界面整体布局：

       菜单栏，包含关于、手写识别手写识别教程、源码源码反馈和捐赠，手写识别手写识别均跳转相关网页链接。源码源码在关于里会说明技术支持与版本更新情况，手写识别手写识别后续会附上源代码供进一步完善。软件何如使用可点击教程进行查看。软件的进步和完善离不开大家的反馈和建议，若遇到BUG或有意见和建议可以在反馈中进行评论，会及时回复。源码包制作软件使用不收取任何费用，若想支持和鼓励软件的进一步完善，可在捐赠中支持我们。

       地址栏，包含选择文件、保存路径、选择背景和选择字体，均为选择系统目录或文件。选择文件：即选择要模拟手写的文字内容，目前支持doc和docx的文字读取（不支持，为了最后导出没有错误，文件内尽量不要包含）。保存路径：即要导出时保存的路径。选择背景：选择纸张背景，支持jpg（JPG）、png格式。注意纸张背景最好垂直拍摄从而避免透视导致的问题（后续版本中会提供多种纸张）。选择字体：目前软件内置一种字体，若选择其他字体，源码分享原理请在此选择，注意字体后缀为ttf。

       参数栏，负责手写字的参数设置。默然参数为默认背景下较为合适的参数。若选择默认背景，不需要进行过多的调节。字体：选择内置字体（目前只有一种），也可在地址栏中自定义字体。普通值：大小即手写字的大小（越大分辨率越高）。间距值，包括文字距上下左右边框的距离、字与字的距离、行与行之间的距离。扰动值：在0到设置值之间选取随机值增加到固定参数值。若字间距为2，字间距扰动为2，则每个字间距会在2到4之间随机选择。预览：预览的互帮还 源码字数，默认值为，可手动修改，请不要设置过多避免预览时间过长。若预览的字数超过一页，最终只会预览出第一页。预览得到的会保存在保存路径内，并显示在预览栏中。其他参数：抗锯齿、滤镜。目前还不支持这两个功能。若字体设置过小，锯齿很明显。软件可以通过相关设置减少锯齿。滤镜为了手写字和背景更加统一，推荐在手机app内自己调节。

       预览：在设置好路径文件，以及相关参数后，可手动点击预览，在预览栏内查看第一页效果，源码测试大赛不支持实时预览。在预览过程中请耐心等待，防止代码中线程编写可能存在的逻辑BUG导致错误。预览完成时会有相关提示框。导出：若效果满意或想直接查看全部，可点击导出，导出的文件为png格式，保存路径为地址栏中的保存路径。导出运算量可能较大，请耐心等待，导出完成时会有相关提示栏。

手写模拟器易语言源代码？

       手写模拟器是一个复杂的项目，不容易在易语言中实现，因为易语言主要用于编写桌面应用程序，而模拟器通常需要底层硬件访问和复杂的逻辑处理。以下是一个非常简化的示例，用易语言编写的模拟器，用于演示如何模拟一些基本的手写输入。

       // 定义一个字符串变量来存储手写内容

       手写内容 = ""

       // 创建一个GUI窗口

       窗口 = CreateWindow(0, 0, , , "手写模拟器", 0)

       // 创建一个文本框用于显示手写内容

       文本框 = CreateEdit(窗口, , , , , "")

       // 创建一个按钮，用于清除手写内容

       清除按钮 = CreateButton(窗口, , , , , "清除")

       // 创建一个按钮，用于保存手写内容

       保存按钮 = CreateButton(窗口, , , , , "保存")

       // 创建一个画布，用于手写模拟

       画布 = CreateCanvas(窗口, , , , )

       // 设置画布背景颜色

       CanvasSetBrushColor(画布, RGB(, , ))

       CanvasFillRect(画布, 0, 0, , )

       // 处理按钮点击事件

       OnButtonClicked(清除按钮, 清除内容)

       OnButtonClicked(保存按钮, 保存内容)

       // 处理鼠标移动事件，模拟手写

       OnMouseMove(画布, 手写)

       OnMouseLeftDown(画布, 手写)

       // 显示窗口

       ShowWindow(窗口)

       // 事件处理函数：鼠标移动时模拟手写

       Function 手写(x, y)

       if MouseIsDown(0) then

       // 在画布上绘制手写效果

       CanvasSetPenColor(画布, RGB(0, 0, 0))

       CanvasSetPenWidth(画布, 2)

       CanvasLineTo(画布, x, y)

       // 将坐标加入手写内容

       手写内容 = 手写内容 + "X" + Str(x) + "Y" + Str(y) + ","

       end if

       End Function

       // 事件处理函数：清除手写内容

       Function 清除内容()

       手写内容 = ""

       ClearCanvas(画布)

       End Function

       // 事件处理函数：保存手写内容

       Function 保存内容()

       SaveToFile("handwriting.txt", 手写内容)

       MessageBox("手写内容已保存到 handwriting.txt 文件中。")

       End Function

       // 主循环

       Do

       Sleep(1)

       Loop

       上面的代码创建了一个简单的GUI窗口，其中包含一个文本框用于显示手写内容、两个按钮（清除和保存）以及一个模拟手写的画布。用户可以在画布上移动鼠标来模拟手写效果，然后通过按钮来清除或保存手写内容。手写内容将保存到名为 "handwriting.txt" 的文件中。

       请注意，这只是一个非常基本的手写模拟器示例，实际的手写模拟器会更复杂，涉及到更多的绘图和手写识别算法。此外，易语言在这方面的功能相对有限，因此如果需要更高级的手写模拟器，可能需要考虑使用更强大的编程语言和工具来实现。

手写一个简单的谷歌浏览器拓展插件（附github源码）

       手写谷歌浏览器插件教程：简易实现与代码详解

       首先，让我们通过一个直观的示例来启动创建过程。点击浏览器地址栏输入 chrome://extensions/，即可直接访问扩展程序管理界面。

       核心配置文件是 manifest.json，这个文件记录了插件的基本信息，如名称、描述、权限等，是插件身份的身份证。

       当插件被激活时，用户会看到一个弹出层，这是通过编写 popup.html 来实现的，它包含了一个简单的HTML界面，用于交互或显示信息。

       为了保持代码的清晰，我们把相关的脚本逻辑分离到单独的 popup.js 文件中，这样也支持使用 script 标签直接嵌入。在该文件中，我们将实现插件的核心功能。

       此外，我们还需要一个辅助文件 inject.js，它的任务是将特定的代码注入到目标网页，实现所需功能，如上图所示。

       整个项目的目录结构清晰可见，便于管理和维护。但这里只是基础部分，更多功能的实现和优化将在后续篇章中详细介绍。

CANN训练营笔记Atlas I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理

       在本次CANN训练营中，我们对华为Atals I DK A2开发板进行了详细的探索，该板子配备有4GB内存和Ascend B4 NPU，运行的是CANN 7.0环境。

       首先，为了顺利进行开发，我们需要下载预编译的torch_npu，并安装PyTorch 2.1.0和torchvision 0..0。接着，配置环境变量，确保系统可以识别所需的库和文件。Ubuntu系统和欧拉系统下的安装步骤有所不同，例如，需要将opencv的头文件链接到系统默认路径。

       对于ACLLite库，我们采取源码安装方式，确保动态库的识别，并在LD.so.conf.d下添加ffmpeg.conf配置。同时，设置ffmpeg的安装路径和环境变量。接着，克隆ACLLite代码仓库并安装必要的依赖。

       进入模型训练阶段，我们调整环境变量来减少算子编译时的内存占用，然后运行训练脚本来启动训练过程。在训练结束后，我们生成了mnist.pt模型，并将其转换为mnist.onnx模型，以便进行在线推理。

       在线推理阶段，我们使用训练得到的模型对测试进行识别。测试展示了一次实际的推理过程，其结果直观地展示了模型的性能。

       对于离线推理，我们从PyTorch框架导入ResNet模型，并转换为升腾AI处理器能识别的格式。提供了下载模型和转换命令，只需简单拷贝执行。将在线推理的mnist.onnx模型复制到model目录后，我们配置AIPP，进行模型转换，然后编译样例源码并运行，得到最终的推理结果。