根据给出的文件信息，可以分析出以下知识点：
1. MATLAB的基本概念：
MATLAB是一个高级的数学计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、测试和测量等领域。它提供了强大的数学函数库以及图形处理能力，能够将复杂繁琐的数学运算变成直观便捷的操作。
2. MATLAB在字符识别中的应用：
MATLAB算法源码涉及中文字符识别领域，这代表利用MATLAB的编程环境和工具箱，开发者可以编写用于中文字符识别的算法程序。字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是将图像中的文字转换成可编辑文本的过程，MATLAB提供了图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）和神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），这些工具箱内含大量函数和模型，可以用来开发复杂的字符识别系统。
3. MATLAB算法源码的提取方式：
根据文件描述，中文字符的识别代码是通过百度网盘分享地址来提取的。这说明源码的传播方式可能是通过网络云存储服务，用户在拥有相应的提取码后可以从百度网盘下载源码。这种方式在科研、教学和项目开发中很常见，便于开发者快速获取资源。
4. MATLAB软件/插件的使用：
标签中提到了“软件/插件”，这表明所指的源码可能与MATLAB的插件开发相关。MATLAB支持开发者创建自定义的插件或工具箱以扩展其功能，这些插件通常可以是第三方开发的，也可以是用户为了特定需要自己开发的。插件可以是GUI工具、专用算法实现或者是数据导入导出处理程序。
5. MATLAB编程实践：
要实现中文字符的识别，开发者需要熟悉MATLAB编程以及图像处理的基本原理。算法通常包括图像预处理（灰度化、二值化、滤波去噪等）、特征提取（例如基于HOG、SIFT等特征描述子）、分类器设计（如支持向量机SVM、卷积神经网络CNN等）以及最终的字符识别。开发过程中，可能还会用到MATLAB的交互式工具，如app设计，来辅助调试和用户交互。
6. MATLAB与深度学习的结合：
近年来，深度学习技术在字符识别领域取得巨大成功。MATLAB提供了深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），使用户可以直接利用预训练模型进行训练或微调，也可以自行设计和训练深度网络。文件描述中的中文字符识别很可能利用了深度学习方法，因为深度神经网络在处理图像和文字识别任务时，有着传统算法难以比拟的优越性。
7. 网络资源的获取与使用：
文件信息提到源码的获取方式是通过网络资源，这不仅涉及到代码的共享和传播，也涉及到网络安全和版权知识。在从网络上下载和使用源码时，需要关注源码的合法性和安全性。对于用户而言，了解如何安全地下载网络资源、验证软件真伪以及如何合法使用软件资源也是必要的。
综合上述知识点，可以看出MATLAB算法源码在中文字符识别领域中的应用前景和作用，以及如何从网络资源获取相应的工具和知识。此外，这些知识点也揭示了数字工具在学术研究与技术开发中的重要性，以及对相关技术和网络安全知识的掌握是现代科技工作者必备的技能。
