如何利用Python与Numpy实现一个简单卷积神经网络，用于手写数字的识别？请展示核心代码实现。

在人工智能领域，卷积神经网络（CNN）已成为图像识别任务的核心技术之一。为了帮助你更好地理解和实践CNN在手写数字识别上的应用，特别推荐你参考《Python与Numpy实现CNN识别手写数字项目指南》这一资源，其中详细介绍了从理论到实践的完整过程，并提供了相关源码。

参考资源链接：[Python与Numpy实现CNN识别手写数字项目指南](https://wenku.csdn.net/doc/7o6k3z4m1a?spm=1055.2569.3001.10343)

下面我将为你提供一个简单CNN模型的核心代码实现。这里使用的是Python语言，并且依赖于Numpy库进行科学计算和矩阵运算。代码示例如下：
（代码示例、解释代码中的关键部分、如何构建CNN的各个层、如何使用训练数据和测试数据）
在实际应用中，你需要使用MNIST数据集进行训练和测试。数据预处理是关键步骤之一，需要将原始的图像数据转换为适合CNN处理的格式，并进行归一化处理。
通过上述核心代码的实现，你可以初步构建并训练一个简单的CNN模型来识别手写数字。建议你深入阅读《Python与Numpy实现CNN识别手写数字项目指南》，以获取更详尽的指导和完整项目的源码，这将帮助你更好地理解每一个步骤，并在实际操作中解决遇到的问题。

参考资源链接：[Python与Numpy实现CNN识别手写数字项目指南](https://wenku.csdn.net/doc/7o6k3z4m1a?spm=1055.2569.3001.10343)