自行选取图片数据集，例如minist数据集，任意选取神经网络算法，编程实现手写体识别。

手写数字识别通常是通过深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）来完成的，比如经典的MNIST数据集就是一个常用于入门级机器学习教程的简单示例。MNIST包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素的手写数字。

以下是使用Python和Keras库（基于TensorFlow）的一个简化的步骤：

1. 导入所需的库：

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

2. 加载并预处理数据：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0  # 归一化像素值
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test)

3. 构建CNN模型：

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')  # 输出层有10个节点，对应0-9的分类
])

4. 编译和训练模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

5. 测试模型性能：

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")