编制识别数字软件的过程可以分为以下几个关键步骤：
准备工作
安装必要的开发环境和库，例如K210开发板及其支持的开发环境，Python、C++等编程语言，以及必要的驱动程序。
安装用于数据处理、图形化展示和深度学习模型的Python库，如NumPy、Matplotlib和TensorFlow/Keras。
数据准备
使用开源数据集（如MNIST）或自己收集的数据集来训练模型。数据集应包含大量的手写数字样本，以便训练出高效的识别模型。
对数据进行预处理，包括图像归一化、灰度转换、二值化、降噪等，以提高识别准确率。
模型训练
构建卷积神经网络（CNN）或其他适合图像识别的深度学习模型。CNN能够通过卷积层有效地提取图像特征，非常适合图像识别任务。
使用训练数据集训练模型，并通过验证数据集调整模型参数，以获得最佳的识别效果。
模型转换
将训练好的模型转换为K210可以使用的格式，例如KPU格式，以便在K210上运行。
编写程序
使用K210支持的编程语言（如Python、C++等）编写程序。在程序中，设置K210的硬件（如摄像头、LCD屏幕等），加载模型，并使用摄像头捕获图像。
对捕获的图像进行预处理，提取特征，并使用训练好的模型进行分类。将分类结果显示在LCD屏幕上。
测试和优化
在不同的环境和条件下测试识别软件的准确性和性能，并进行必要的优化，以提高识别率和稳定性。
部署
将编制好的识别软件部署到目标设备上，如K210开发板，并进行实际应用测试。
示例代码（使用K210和TensorFlow/Keras）
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
导入MNIST数据集
（train_images, train_labels）, （test_images, test_labels） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（）
数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
构建卷积神经网络（CNN）
model = models.Sequential（[
layers.Conv2D（32, （3, 3）, activation='relu', input_shape=（28, 28, 1））,
layers.MaxPooling2D（（2, 2））,
layers.Conv2D（64, （3, 3）, activation='relu'）,
layers.MaxPooling2D（（2, 2））,
layers.Conv2D（64, （3, 3）, activation='relu'）,
layers.Flatten（）,
layers.Dense（64, activation='relu'）,
layers.Dense（10）
]）
编译模型
model.compile（optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy（from_logits=True）,
metrics=['accuracy']）
训练模型
model.fit（train_images, train_labels, epochs=5）
测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate（test_images, test_labels, verbose=2）
print（'\nTest accuracy:', test_acc）
```
建议
确保在编写程序时，充分利用K210的硬件加速功能，以提高识别速度和效率。
根据具体应用场景，可能需要对模型进行进一步优化和调整，以适应不同的识别任务和环境。
在实际应用中，建议进行充分的测试，确保软件的稳定性和可靠性。