JavaScript是一種與HTML和CSS結合使用的腳本編程語言，用于創建動態效果和交互式網站。在這些網站中，人們可以使用鼠標和鍵盤與其互動，以達到更好的用戶體驗和靈活性。在實際操作中， JavaScript的一個非常重要的功能就是手寫識別。

什么是JavaScript的手寫識別？ 通過JavaScript編寫程序來檢測特定繪圖筆跡的技術，可以大致定義為JavaScript的手寫識別。舉個例子，現在很多的APP都提供電子簽名功能，使用者可以通過手寫來生成自己的簽名，而這樣的功能就需要借助手寫識別技術來實現。

// 實現手寫識別的基本代碼
var canvas = document.getElementById("canvas");
var context = canvas.getContext("2d");
var flag = false; //鼠標按下時的標志 
context.strokeStyle = "#000000";
context.lineWidth = 5;
canvas.onmousedown = function(e) {
context.beginPath();
var x = e.clientX - canvas.offsetLeft;
var y = e.clientY - canvas.offsetTop;
context.moveTo(x, y);
flag = true;
};
canvas.onmousemove = function(e) {
if (flag) {
var x = e.clientX - canvas.offsetLeft;
var y = e.clientY - canvas.offsetTop;
context.lineTo(x, y);
context.stroke();
}
};
canvas.onmouseup = function() {
flag = false;
};
canvas.onmouseout = function() {
flag = false;
};

以上示例代碼展示了如何使用JavaScript編寫手寫識別，借助canvas來實現一個簡單的繪圖程序，用戶手寫的筆跡會被保存在canvas中。 但實際上，此時還不能說我們已經完成了手寫識別的功能，因為我們還需要進一步處理用戶手寫出的筆跡數據。

接下來就用一個簡單的例子來說明如何處理用戶手寫數據。如果我們要判斷用戶手寫出的數字是否是“7”時，我們可以利用訓練集的方法來實現，訓練集是“7”數字的很多個樣本值，然后對每個樣本在機器學習的方法下進行數據量化。最后通過損失函數和梯度下降法來尋找最佳方案，得到的結果可以用來判斷用戶輸入的數字是否為“7”。

// 識別數字7的算法實現
var samples = [ [0, 1, 1, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0], 
[0, 1, 1, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 1, 0, 0] ];
var learning_rate = 0.1;
var iterations = 300;
var bias = 0.5; 
var weights = [ 0, 0, 0, 0, 0 ];
function dot(input, weights) {
var z = 0;
for (var i = 0; i< input.length; i++) {
z += input[i] * weights[i];
}
z += bias;
return z;
}
function len(input) {
var l = 0;
for (var i = 0; i< input.length; i++) {
l += input[i] * input[i];
}
return l;
}
function activation_function(z) {
if (z >0) {
return 1;
} else {
return 0;
}
}
for (var i = 0; i< iterations; i++) {
for (var j = 0; j< samples.length; j++) {
var input = samples[j];
var output = input[input.length - 1];
var predicted = activation_function(dot(input, weights));
var error = output - predicted;
for (var k = 0; k< weights.length; k++) {
weights[k] += learning_rate * error * input[k];
}
bias += learning_rate * error;
}
}
var test_input = [0, 1, 1, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 1, 0, 0];
var predicted = activation_function(dot(test_input, weights));
console.log(predicted);

以上代碼給出了手寫識別的一個基本算法。我們以數字“7”為例，將它的訓練樣本表示成一個矩陣或向量，然后借助訓練器將其轉換為機器學習模型，最后輸入自己的手寫數據進行測試。當然，這只是手寫識別的初步實現，如果想要實現更加準確的結果需要更多的訓練和優化。

總結來說，手寫識別是一個在實際生產中具有重要意義的功能，JavaScript的手寫識別實現相對簡單，但更高階級別的優化需要多樣化的訓練和算法。