基于python机器学习实现的手写数字识别。

目前分成三个部分，服务器开发、客户端开发、机器学习算法

接收客户端发送来的的图片，将图片进行处理，提取神经网络模型所需要的信息并将其传递给具体的识别模型；在接收到模型识别的结果后，将结果传递给客户端。

客户端开发主要做的事情是，将用户随手拍的照片或者相册中的图片发送到指定服务器的指定端口，以及接收服务器传递来的结果，并返回给用户，尽可能把ui做的漂亮一点。与服务器端约定好端口与网络协议（我们应该是TCP/IP协议栈）。

需要构建识别手写数字的神经网络，并且进行训练得到可用的模型，实现整个系统的核心功能，目前需要尽快的给出构建神经网络所需要的信息（期中后），需要服务器端进行信息的提取。

1. 需要提前定义好接口与整个框架

2. 对于非手写数字的处理

3. 时间问题