基于 SSVM 的在线识别手写数字网站

项目地址：https://github.com/chirsz-eve...

本项目响应 学 Rust，免费拿树莓派 而编写，其主要逻辑和 数学教育范例 差不多，前端获取输入后用 AJAX 请求发往服务器，服务端在 JavaScript 中调用 Rust 代码获得运算结果。

前端主要是在一个 Canvas 上画图，点击“test”按钮后会压缩图片数据（右侧小图）并转换为 Base64 编码发送到服务端，具体是用 POST 请求发往 /recognize。

服务端接收到图图片数据后，直接将 Base64 字符串转发给 Rust 代码，在 Rust 中完成 Base64 解码和图像识别。本来想在 JavaScript 中解码，但这样生成 UInt8Array 传到 Rust 后长度发生改变，疑似 ssvmup 的 BUG，所以改为传递 Base64 字符串。

Rust 中使用预先训练好的神经网络进行图像识别，所用的是有两个隐藏层的全连接神经网络，是比较简单的模型，使用 MINST 数据集进行训练，在 MINST 测试集上达到了 97% 的准确率。

开始使用的是 nalgebra 库进行矩阵运算，但在 SSVM 上会出现莫名的 BUG，因此换成了 rulinalg。