对医生字体（每天固定格式的关键的几个草字），进行训练识别，难度大吗？采取什么样的方法，具体怎么做？

要实现这个功能，你可以采取以下步骤：

准备训练数据。首先，你需要收集足够多的医生字体图像，以便训练模型。这些图像应该包括所有的草字，并且要尽量涵盖所有可能的角度和尺寸。

预处理数据。在训练模型之前，你需要对图像数据进行预处理。这包括裁剪、缩放、旋转、归一化等操作，以便提高模型的泛化能力。

选择模型和算法。对于这个任务，你可以选择一种适合文字识别的模型，例如卷积神经网络 (CNN)。同时，你还需要选择一种合适的优化算法，例如随机梯度下降 (SGD)。