构建第一个图像识别应用是一个激动人心的项目，可以让你深入了解机器学习和深度学习的工作原理。下面，我将引导你通过使用 Python 和 TensorFlow（一个广泛使用的机器学习框架）来构建一个基本的图像识别应用。

### Step 1: 环境准备

首先，你需要安装 Python 和一些必要的库，包括 TensorFlow, NumPy, 和 Matplotlib。如果你没有安装这些，可以通过 pip 安装：

```bash
pip install tensorflow numpy matplotlib
```

### Step 2: 数据准备

在这个例子中，我们将使用 TensorFlow 提供的 MNIST 数据集，这是一个手写数字的数据集，非常适合入门级的图像识别。

### Step 3: 加载和预处理数据

使用 TensorFlow 加载 MNIST 数据集，并进行简单的预处理：

```python
import tensorflow as tf

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 归一化图片数据
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
```

### Step 4: 构建模型

使用 TensorFlow 构建一个简单的神经网络：

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