一、说明介绍与机场推荐
全球节点更新啦！涵盖美国、新加坡、加拿大、香港、欧洲、日本、韩国等地，提供10个全新订阅链接，轻松接入V2Ray/Clash/小火箭等科学上网工具，简单复制、粘贴即畅享全球网络自由！只需复制以下节点数据，导入或粘贴至v2ray/iso小火箭/winxray、2rayNG、BifrostV、Clash、Kitsunebi、V2rayN、V2rayW、Clash、V2rayS、Mellow、Qv2ray等科学上网工具，即可直接使用！
二，自用机场推荐
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三，节点列表和测试速度
clash verge 测试速度超快，看油管4k无压力
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分割线
如何用 TensorFlow 训练一个手写数字识别模型？
解答步骤：
安装环境：
bash
pip install tensorflow numpy matplotlib pandas
加载数据集：使用 MNIST 手写数字数据集（TensorFlow 内置）：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype(“float32”) / 255
test_images = test_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype(“float32”) / 255
构建模型：
python
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation=’relu’),
layers.Dense(10, activation=’softmax’) # 10个数字类别
])
编译与训练：
python
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)
评估模型：
python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f”测试准确率：{test_acc}”)
保存模型：
python
model.save(‘handwriting_model.h5’)
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