项目地址：https://github.com/chirsz-eve...本项目是为响应学习Rust，使用免费的树莓派而写的。其主要逻辑类似于数学教育范式，前端获取输入通过AJAX请求发送给服务器，服务器调用JavaScript中的Rust代码获取计算结果。前端主要是在Canvas上画图。点击“测试”按钮后，图片数据（右侧小图）将被压缩并转换为Base64编码发送至服务器。具体来说，使用POST请求将其发送到/recognize。服务端收到图片数据后，直接将Base64字符串转发给Rust代码，在Rust中完成Base64解码和图片识别。本来想用JavaScript解码的，但是这样生成的UInt8Array传给Rust后长度变了。这个怀疑是ssvmup的bug，所以改传了Base64字符串。Rust使用预训练的神经网络进行图像识别。它使用具有两个隐藏层的全连接神经网络。这是一个相对简单的模型。它使用MINST数据集进行训练，在MINST测试集上达到97%。准确性。一开始我用的是nalgebra库做矩阵运算，但是在SSVM上会出现莫名其妙的bug，所以换成rulinalg。
