stm32f103嵌入式单片机运行全连接神经网络手写数字识别

首先，stm32f103是一款性价比较高的嵌入式单片机，拥有较强的计算和操作能力。而全连接神经网络是目前深度学习中常用的一个经典模型，可以实现手写数字识别等任务。

在将全连接神经网络应用于stm32f103上时，需要先将神经网络模型训练好，并将其导出为可用于嵌入式设备的格式，如pb或tflite格式。其次需要在stm32f103上搭建相应的开发环境，包括编译器、调试器等工具，以及适合的库函数和驱动程序。

然后就可以将训练好的神经网络模型加载到stm32f103上，并编写相应的程序进行手写数字识别。在识别数字时，需要将手写数字的像素信息输入到神经网络中进行计算，最后根据计算结果判断出所属的数字类别。同时，由于stm32f103的存储容量和计算资源都比较有限，需要进行相应的优化，如减少神经元的数量、压缩模型等。

总的来说，将全连接神经网络应用于stm32f103嵌入式单片机的手写数字识别任务是可行的，但需要仔细考虑各种资源限制和优化手段。