一、模式识别有关的毕设

模式识别有关的毕设的指南

在计算机科学和工程领域中，模式识别是一个重要的研究方向。模式识别是指将输入的数据进行分类或识别，以便根据已有的模式或知识对其进行分析和理解。在数据挖掘、人工智能、机器学习等领域，模式识别起着至关重要的作用。

选择一个合适的模式识别毕设题目

选择一个合适的模式识别毕设题目是非常关键的。你需要选择一个具有挑战性和实际意义的题目，既能够展示你的技术能力，又能够解决实际问题。以下是几个有关模式识别的研究方向，供你参考：

• 图像分类与识别：通过图像处理和机器学习技术，对输入的图像进行分类和识别。
• 生物特征识别：利用生物特征如指纹、虹膜等进行个体识别和身份验证。
• 自然语言处理：通过自然语言处理技术，对文字或语音进行理解和分类。
• 数据挖掘：从大规模数据集中挖掘出隐藏的模式和知识。

指导步骤

1. 确定研究问题和目标

在开始毕设之前，你需要明确你的研究问题和目标。你可以基于已有的研究成果，提出一个需要解决的问题，或者改进现有的模型或算法。

2. 收集和处理数据

对于模式识别的毕设，数据是非常关键的。你需要收集和处理与你研究问题相关的数据集。在处理数据时，你可以使用图像处理技术、特征提取算法等。

3. 选择合适的算法

选择合适的算法是模式识别毕设的核心任务之一。根据你的研究问题和数据情况，选择适用的模型和算法，例如支持向量机、卷积神经网络等。

4. 实现和评估

在实现阶段，你需要根据选择的算法和模型进行实现，并对模型进行评估。评估可以使用准确率、召回率、F1值等指标。

5. 结果分析和讨论

在完成实验和评估后，你需要对实验结果进行分析和讨论。讨论你的实验结果是否达到了预期的目标，以及可能存在的改进空间。

总结

模式识别是计算机科学和工程领域中的一个重要研究方向。选择一个合适的模式识别毕设题目并进行研究需要一定的技术和方法论。通过明确研究问题和目标、收集和处理数据、选择合适的算法、实现和评估、结果分析和讨论等步骤，你能够完成一份高质量的模式识别毕设。

二、毕设课题申报的特点怎么写？

好的标题等于成功了一半标题要“确切、醒目、主题明了”。[标题是第一印象也是画龙点睛]。要在尽量短的一句话中回答“干什么、对象是什么、用什么方法、解决什么问题”，要反复推敲。

题目大小要适中，防止“大题目、小课题”。选题要点切忌“大而空”。题目如有应用背景，则要“明确”，即讲清应用背景究竟在哪。

如果是“交叉学科”，则不能是表面的、形式上的，应是实质上的。

三、模式识别毕设的课题有哪些

在计算机科学领域中，模式识别毕设的课题是一个非常热门且具有挑战性的研究方向。模式识别是一种技术，可以让计算机系统从数据中识别出规律、模式，并进行分类、识别等任务。针对模式识别毕设的课题有哪些，我们可以从不同的角度来思考和探讨。

图像识别

图像识别是模式识别中的一个重要领域，也是目前研究较为热门且应用广泛的方向之一。通过对图像数据进行分析和处理，实现对图像中不同物体、场景的识别和分类。在模式识别毕设的课题中，可以涉及到图像特征提取、卷积神经网络、目标检测等内容。

语音识别

另一个备受关注的模式识别课题是语音识别。通过分析和识别语音信号中的模式和特征，实现对不同语音内容的识别和理解。语音识别技术在智能助手、语音输入等领域有着广泛的应用，因此也成为模式识别研究的重要方向之一。

生物特征识别

在模式识别的研究中，生物特征识别是一个备受关注且具有挑战性的领域。通过对人体生物特征如指纹、虹膜、声纹等进行识别和验证，可以应用于安防、生物识别等方面。生物特征识别技术的发展也为模式识别毕设的课题提供了丰富的研究内容。

行为识别

行为识别是模式识别中一个具有前沿意义且不断拓展的领域。通过对个体的行为特征和模式进行识别和分析，可以实现对个体行为的智能监控和分析。在模式识别毕设的课题中，研究行为识别可以涉及到人体姿态识别、动作识别等内容。

时间序列分析

在模式识别的研究中，时间序列分析是一个重要且具有挑战性的领域。通过对时间序列数据的特征提取和分析，可以识别出其中的规律和模式，应用于股票预测、天气预测等领域。时间序列分析也是模式识别毕设的课题中一个值得深入探讨的方向。

总结

模式识别毕设的课题涵盖了多个领域，如图像识别、语音识别、生物特征识别、行为识别等。研究这些课题不仅能够促进模式识别技术的发展，还能为各行业提供智能化解决方案和创新应用。希望未来的研究者能够在模式识别领域取得更多突破，为科技进步和社会发展贡献力量。

四、毕设和别人课题一样怎么办？

毕设就是毕业设计，毕设和别人课题一样没有关系，毕设的思路和写法跟课题肯定不一样，只要按照自己的想法和构思去撰写毕业论文，合理答辩就不会有任何问题。

毕设需要参加答辩，字数相对较少，课题需要大量文字进行阐述，即使相同，也只是一部分，没有任何影响。

五、毕业设计选题：如何正确选择合适的毕设课题？

毕业设计选题是每个大学生都会面临的问题，选择一个合适的毕设课题至关重要。但是，很多同学在选择课题的过程中常常会遇到困惑，觉得分配的课题不合适，甚至想要更换。那么，毕业设计课题可以换吗？这个问题需要我们认真思考。

毕设课题的选择

首先，我们需要明确毕业设计课题的选择原则。一个好的毕设课题应当符合自身的兴趣和专业方向，能够提供一定的挑战性和创新性，并且能够在一定程度上解决实际问题。而学生在选择课题时，应当结合自己的兴趣爱好和专业特点，慎重选择合适的课题。

毕设课题是否可以更换

在实际操作中，学生在选择课题之后可能会觉得课题不够合适或者不满意，这时是否可以更换毕设课题呢？一般来说，学生在选择课题后要经过指导老师的审核和确认，如果觉得课题有需要更换的情况，需要提前向指导老师做好沟通，说明理由并寻求同意。

更换课题的注意事项

如果确实需要更换毕设课题，那么在和导师沟通时，应当提供充分的理由和论证，说明之前选定的课题无法顺利进行或者存在严重问题，同时要表明对新课题的充分准备和调研。并且，应当尽早提出更换课题的请求，以免耽误毕业设计的进度。

结语

总之，在毕业设计课题的选择和更换过程中，学生需要慎重考虑，充分调研和论证，与导师进行良好沟通，以确保选择的毕设课题能够顺利进行并取得满意的成绩。换题不是一件轻易可以做的事情，但在特殊情况下，如果能够充分准备与沟通，更换课题也是可以被接受的。

感谢您阅读本文，希望对您正确选择合适的毕设课题有所帮助。

六、论文和毕设的区别？

1.目的不一样。

毕业设计的目的是培养学生综合运用所学理论、知识和技能解决实际问题的能力，毕业论文的关键在于培养学生的科研能力。加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练。整体上考察的是学生在大学里的学术水平。

2.过程不一样。

毕业设计应由教师指导，学生进行工程设计和选题研究。包括设计、计算、绘图、工艺、经济论证和合理化建议，最后提交报告。尽量选择与生产和科研任务相结合的现实课题，或者假课题。

对于毕业论文的写作，选题由老师指定或学生提出，经老师同意后确定。应该是本专业发展或实践中提出的理论和实践问题。通过这个环节，学生要以相关科研课题为课题，查阅和评论文献，制定研究计划。设计科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，分析论证结果并得出结论，撰写论文等前期训练。

3.特点不一样。

毕业设计要尽可能贴近生产生活实际。关注学科的教学表现，使知识承上启下。一方面强化了原有知识，另一方面保证了知识的一致性，有助于学生进一步消化原有知识，提升自己。如何写好毕业设计和论文

毕业论文是检验学生在校学习成绩的重要手段，也是提高教学质量的重要环节。大学生必须在毕业前完成写毕业论文的任务。申请学位必须提交相应的学位论文，答辩通过后才能获得学位。无论是要做毕业设计还是毕业论文，每个人都应该端正自己的态度。

七、毕业设计课题的目标和意义是什么？为什么要做毕设？

毕业设计是大学生在学习期间最重要的一部分，通过独立完成毕设可以体现学生的综合能力和专业水平。本文将探讨毕业设计课题的目标及意义，并解释为什么要进行毕设。

1. 毕业设计课题目标

毕业设计课题的目标是培养学生的科研能力和创新意识，使学生能够将所学的理论知识应用于实际问题的解决过程中。通过独立完成一个项目，学生能够体会到从问题定义、方案设计、实施、测试到结果评估的整个科研流程，提高学术研究和工程实践能力。

2. 毕业设计课题意义

毕业设计课题具有以下意义：

• 巩固专业知识：通过毕设的设计和实施过程，学生不仅能够复习和巩固所学的专业知识，还可以加深对专业理论和实践的理解，提高专业能力。
• 拓宽视野：毕业设计涉及到学生所研究的领域或行业，因此学生需要对相关领域的前沿技术和研究方向有一定了解，从而能够学习到更多的专业知识，拓宽自己的视野。
• 提高解决问题的能力：毕业设计要求学生面对一个具体的问题，进行方案设计和实施，同时需要解决在实际操作中遇到的各种问题。这将锻炼学生解决实际问题的能力，培养工程实践能力。
• 展示自己的能力：毕设是学生在专业领域独立完成的一个项目，通过毕设的展示，学生可以展示自己在理论学习和实践能力方面的成果，向他人展示自己的能力。

3. 为什么要做毕业设计？

为什么大学生需要进行毕业设计呢？主要有以下几个方面的原因：

• 整合和应用所学知识：毕业设计是一个综合运用所学知识和技能的机会，可以将课堂上学到的理论知识应用到实际问题的解决过程中。
• 培养科研和创新能力：毕业设计要求学生进行科学和创新性的研究，培养学生的科研能力和创新意识。
• 提高就业竞争力：毕设是大学生在就业市场上展示自己综合能力和专业水平的重要证明之一，能够提高就业竞争力。

综上所述，毕业设计课题的目标和意义是培养学生的科研能力和创新意识，巩固专业知识，拓宽视野，提高解决问题的能力，并为学生展示自己的能力。进行毕业设计可以整合和应用所学知识，培养科研和创新能力，以及提高就业竞争力。

感谢您阅读本文，希望通过阅读本文，您可以更好地了解毕业设计课题的目标和意义，并对为什么要进行毕设有更深入的认识。

八、人工智能专业有人什么好的毕设课题推荐吗？

如果只是想水水的过的话，就有很多毕设课题可以选，随便选一个方向，然后读大量论文，论文读多了，各种idea就来了，不怕自己的论文没有创新。

而且对于本科毕设来说，其实稍微有点创新点基本就没啥问题，不过要想拿优秀毕业论文，还是要下功夫的。

如果自己深度学习基础不好的话，最好还是花费一点时间把深度学习和机器学习的基础快速过一遍，磨刀不误砍柴工嘛。

我根据自己的入门和工作经验，用八千字，总结了一份超详细的保姆级深度学习从零入门路线图，分享给大家；

整个思维导图的路线图分为六个部分：

1. 基础知识；
2. 机器学习理论入门；
3. 机器学习竞赛实战；
4. 深度学习理论入门；
5. 深度学习竞赛实战；
6. 深度学习面试题汇总；

整个路线图的思维导图如下，我把对应的视频和github链接全部放在了思维导图备注里面；

也可以搭配着视频观看：

三个月从零入门深度学习，保姆级学习路线图_哔哩哔哩_bilibili

获取思维导图的方式大家可以看这里：

深度学习从零入门，超详细路线图

针对这六个部分，我们一个个的来看：

1.基础知识学习

首先，我们来看基础知识部分;

你需要掌握两个方面；第一个是数学，第二个是Python面向对象编程的基础；

首先对于数学来讲，我想很多搜索入门路线图的朋友，都会被推荐很多数学方面的大部头的书籍和视频和科目，比如说：微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算等等；

我觉得如果当前的任务是入门，而不是做一些开创性的研究，这些并不全是没有必要；

从的建议来说，首先掌握线性代数里面的：向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值；

我这里推荐一个中文视频，【两个小时快速复习线性代数】；链接看我思维导图思维导图的对应位置；

在复习的时候，不需要你完全记住，但是需要你用笔记画一个大致脉络图出来，把各个细节写上去，在以后需要用到的这个时候，像查字典一样能够查到就可以；

其次对于高数来说，需要掌握的主要就是4个：导数，梯度，泰勒公式，和概率论；概率论快速的过一遍就可以，了解一些基本概念，比如说条件概率，最大似然估计等等，我这里推荐一个视频，【1个小时快速复习概率论】；链接看我思维导图思维导图的对应位置；

有了这些数据基础，对于入门深度学习就够了；之后，如果遇到不懂的，在这个之外，我们再去学来得及；

第二个基础知识是Python；

Python是一种编程语言，是我们后面机器学习和深度学习中数据处理，实现模型的主力语言；

对于Python而言，不需要你很精通，只需要有一定的Python 面向对象编程的的基础就可以；

在这里，理论方面，我推荐廖雪峰的Python课程，这个课程没有必要都看，地址在思维导图备注

这个视频里面的目录，并不是都去学习，我们只需要从第一个简介开始，学习到常用的第三方模块；之后，有了一定的Python基础，就可以不用学习了；

之后需要提升的你的实战能力，我给你大家推荐一本书，学起来也很快，叫做【用Python做数据分析】；

这本书的中文翻译版链接在这里：见思维导图备注

这本书，不用全都看，看重点章节就可以；当然全看了，也很快，因为这本书本身学习起来就很简单；

我为什么推荐这本书呢？首先第一点，这本书确实看起来很简单，入门门槛极低，第二，这本书的内容，在我们往后的机器学习和深度学习关系很密切，因为我们在构建模型之前，需要很多操作去处理数据，用到这本书介绍的这两个api包；

看完廖雪峰的教程和这本书，你会掌握两个东西，一个python基础知识，一个是究竟怎么用Python实战去处理数据；

2.机器学习理论入门

第二个部分，我来重点介绍机器学习理论入门路线图；

对于机器学习理论算法，我推荐一本书籍和一个博客和一个Python包

书籍是：李航的统计学习，主要，不是全都看，我一会会告诉你看哪几个章节；

博客是刘建平老师的博客，Python包是sklearn；

我们先来看这个统计学习，我谈三个准则：

三个准则是：

第一，作为入门选手，不要每章都去看；

第二，不要用python从零去造轮子去实现这本书里面的算法，千万不要这样做，太浪费时间；

第三个，对于重点章节算法必须能做到手推公式，重点算法其实不多，一会说；

这本书一共是分为了11章，你只需要去看其中的六章内容，分别是：1，2，4，5，6，8

我带大家看一下这本书目录：

第一章是统计学习概论；这章是在学习整个机器学习的一些基础概念，比如说什么是回归问题，什么是分类问题；什么是正则化，什么是交叉验证，什么是过拟合等等基础概念；必须掌握，没有商量的余地；

第二章是感知机，是最简单机器学习模型，也和后面的神经网络有关系，必须掌握

第三章是K近邻算法，这个你现在不需要看，跳过它；

第四章是朴素贝叶斯算法，这个非常重要，里面的概念比如说后验概率，极大似然估计之类的，必须掌握

第五章是决策树：这很简单，就是如何特征选择，两个决策树算法；也要掌握

第六章是逻辑回归和最大熵；要看

第七章支持向量机，我说一下我的观念哈，我认为这章不需要看；为什们呢？首先在我自己的工作中，几乎没用过支持向量机；而且现在，在今天，如果你在面试深度学习岗位的时候，有的面试官还在让你手推SVM公式的话，我认为这个面试官是不合格的，这个公司可能未必是你很好的一个选择；

第八章提升树，必看，这个提升树算法非常重要；

第九章第十章第十一章，都不需要看；对于隐马尔科夫和条件随机场，之后你如果想深入学NLP，再来看；对于EM算法，入门之后你碰到的时候再去看；

我刚才谈到，对于重点算法必须能够手推公式，哪几个重要呢？不多，逻辑回归，朴素贝叶斯，以及提升树里的xgboost算法；别的算法，你能够自己复述一遍讲出来，就够了；

在看的过程中，如果有不懂的怎么办？就是我刚才推荐一个刘建平老师的博客；

在这里：见思维导图备注

这个博客很好，有对应理论介绍，也有使用sklearn实现代码；

我刚才还谈到一个准则，是不要去从零造论文实现算法，因为sklearn可以很好的帮助你；

在这个过程中，你要去搞清楚这个算法输入数据，输出数据，每个参数的含义是什么；可以自己自己调一下参数，看看不同参数下最终效果有什么不同；但是在这里不要花费太大精力在调参上，因为你现在代码实现的是一个demo，数据量很小，调参没什么意义；什么调参呢？我一会会讲到；

整个机器学习理论部分，如果你真的认真去学习，三周时间，你肯定能搞定；你想啊，总共看6章，每章你看四天，这四天，你期中三天看理论部分，一天用代码跑一遍熟悉一下感觉；

其实代码这块要跑起来，很快，都不需要一天，两三个小时就可以；四天搞定一章，三周看完一点问题没有；

3.机器学习竞赛实战

然后重点来了，理论部分看完了，也用sklearn做简单的代码实践了，接下来做什么呢？要把这些算法用到实践中去；

也就是我要谈的机器学习竞赛代码实战：在这里，我只推荐一本书，叫做：

阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇；

记住啊，是机器学习篇，不是深度学习篇；

我先说这本书要不要买：首先我自己是买了这本书，但是我发现书很厚，但是有大量的代码占据了很大篇幅；后来发现代码在天池上已经开源了，所以买完之后有一点点后悔；不过就全当为知识付费了；

拿你们要不要买呢？我觉得没啥必要，反正代码是开源的，一会我告诉链接；不过要想支持一下书的作者的话，可以买一本支持一下；就不要下次一定了；

天池是一个竞赛平台，这本书里面它包含了四个实战型的任务：

工业蒸汽预测

天猫用户重复购买预测

O2O优惠券预测

阿里云安全恶意程序检测

我来告诉大家怎么看这本书：

有四个任务是吧，你挑其中的一个或者两个，不需要都看，没必要；

怎么确定把这一个或者两个任务吃透呢？

七个步骤：赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合7个步骤

开源代码的链接我放在了思维导图的备注；

就像我说的，四个任务中挑一个或者两个，在一周，七天，三天看一个，七天看两个，或者七天你就看一个，比如第一个，把它吃透就够了；

看完之后，你会对之前学习的统计学习书籍里面机器学习算法有一个非常清楚的认识；

所以整个机器学习的理论和代码时间，花费时间为1个月；

4.深度学习理论学习

我把深度学习的入门仿照机器学习，也分为两个部分，先学理论，再实战打比赛；

其实说心里话，深度学习入门比机器学习入门要简单的多；

在网上很多朋友在推荐深度学习入门路线的时候，会谈到李沐老师【动手深度学习】；我自己也在跟着学习这个课程，我也学到了很多；

但是讲心里话，如果是带入一个初学者的角度去看这门课程，可能会有听不懂的情况；所以这门课程可以先放一放，我给大家推荐两个视频和一本书；

我们都知道深度这块主要就是分为NLP和CV；

NLP任务上大概可以分为四种：文本分类 文本匹配 序列标注 文本生成，

CV任务大致也可以分为图像理解和生成：理解这块大致可以分为：分类、检测、分割、追踪； 生成这块基本就是GAN模型

对于入门来说，我们不用学这么多，我们只需要学籍基础的神经网络，然后通过文本分类和图片分类任务去熟悉掌握整个徐娜林和预测流程，比如数据处理，模型搭建等呢吧；

所以我推荐的这两门课程也是很出名的：

就是大家常说的cs231n 和CS224n；

我来告诉大家怎么看这两个视频，同样不是全部都看；

1. 推荐的视频cs231n；

B站视频链接见思维导图；

整个视频在B站是分为了33讲，作为入门来说，主要是学习p1-p22;

也就是从第一讲课程介绍-计算机视觉概述到循环神经网络；

我们来打开看一眼：

然后这个视频不是让你一直看，看完一部分之后，去完成对应作业；

它的作业有三个，我把实现代码链接放在这里：见思维导图备注

你去做前两个，实现图像分类任务，实现卷积神经网络：bn，dropout，cnn 都要看一下；

第三个作业比较复杂，大家不用去看，只需要做前两个；

注意，不需要自己从零去做这个作业，直接看给的代码仓库，去看人家怎么实现的，当然你如果有自信而且想要锻炼自己，没问题，可以从零去实现。但是对于大部分人，你去对照着代码一行行的看，去理解为什么这儿写，输出输入是什么；

在这个过程，就会涉及到一点，就是框架的学习，我推荐大家使用Pytorch；

框架框架学习，我这里我后面会讲到，我先在这里插一句，就是大家可以去看B站刘二大人，地址在这里：见思维导图备注

它这个pytorch学习曲线比较平滑，大家在在看计算机视觉视频之后，完成代码的部分，如果有不懂的地方，穿插着去看这个刘二大人的视频；

因为刘二大人这个视频会涉及到CNN和RNN，所以如果你一开始就看，可能会有点费劲；

我举个例子吧，比如说你看完CNN网络，然后你去完成第二个作业，突然你发现里面有些不懂，不知道为什么这么弄，然后你去看刘二大人对应的视频讲CNN代码的；是这么个顺序啊；

整个计算机市局视频和代码学习完之后，你必须要掌握到什么程度呢？

必须要把下面这些完全掌握：

反向传播梯度回传，损失函数，优化算法，多层感知机，卷积神经网络，普通的循环神经网络，以及一些dropout和BN掌握住；

2. 自然语言处理：

推荐一个视频，非常经典的 CS224n：

链接：见思维导图备注

这个课程不是需要都看，要有选择的看：

在B站的官方主页，它包含了18讲的内容；在入门阶段，你只需要看P1-P5和P8，P9,P11；

通过看这个视频你要能够达到什么地步呢？

其实这个视频和cs231n在基础部分是重叠的，对于基础部分，大家可以都看，两者兼学会更好

必须熟悉的掌握：反向传播，词向量，RNN，GRU，Lstm，Seq2Seq以及attention机制；初步了解卷积神经网络；

有作业，一定要认真做，自己写不出来，仿照着别人的写:见思维导图备注

作业也不是都写：重点看a1，a2，a4，a5；其实a5这个不做的话，也没问题，把前面给的这个三个一定自己走一遍；

作业涉及到词向量和机器翻译；

有的朋友常常会和我反应，不知道att这种细节是如何实现的，其实这些都是最基础的东西，一定要从零看代码，有余力的话，可以自己实现一遍，非常有帮助；

在学习这两个视频的过程中，视频是英文的，而且涉及到的一些经典概念，不太容易理解，那么必须要看这本书：

邱锡鹏

代码的学习过程中，不用去过度的关注调参之类的，而是关注代码是怎么写的；因为调参这块tricks后面我会有专门的部分提升；

3.Pytorch框架学习

pytorch框架的学习：其实这个pytorch学习应该是融合在上面这个计算机视觉学习中的；可以在看完视频只有，写作业之前，先刷一遍这个Pytorch教学视频；

B站的刘二大人：《PyTorch深度学习实践》完结合集 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=1631997590037031874&spm_id_from=333.337.0.0

但是它好像没有源代码，评论区有小伙伴手敲了代码，地址在这：https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531.html

5.深度学习竞赛实战：

重点来了，上面谈到的这些深度学习的东西，都是在给你打基础；

但是要记住，我们学习深度学习是为了实战：我给大家准备了两个学习曲线非常平滑的实战项目；

一个是新闻分类项目，一个是街景字符识别，也就是图片分类项目，有的人可能会认为这两个项目非常简单，但是我认为千万不要小瞧这两个项目，扎扎实实做完这两个项目，对你的帮助绝对比你想象的要大；

先说NLP的新闻文本分类任务；地址在这里：见思维导图备注

就像我所说的，这个任务是一个NLP中一个基础任务-文本分类任务；这也是绝大部分从业的业务型NLP工程师日常工作最常见的工作需求；所以掌握好这个任务非常关键；

那么怎么掌握呢？在天池上，有开源的赛题解析，我挑选几个我认为很好的notebook给到大家；

task1：赛题理解：

jupyter notebook 链接，见思维导图备注

就是仿照你工作的时候，运营人员怎么给你提的需求，你听完需求要去分析它是什么问题，是个分类问题，回归问题，NLP问题，CV问题，多模态问题？

task2：分析数据：去看字符分布，最大长度，链接思维导图备注

task3：基于机器学习的文本分类任务：先做一个baseline出来，不是先搞大模型复杂东西出来；

链接见思维导图备注

task4：不同深度学习模型：

fastext：它是一种词向量，也是一种文本分类模型：对应的论文链接在这里：对应的我的博客解读，在这里，链接见思维导图备注

w2C:在视频有介绍对应的论文链接对应的我的博客解读在这里

textcnn：也就是用CNN模型来做，链接见思维导图备注

textrnn：使用RNN做，链接见思维导图备注

之前深度学习视频学了，CNN，RNN等基础网络，这里你就去实战这些模型；

bert；这个可以先不看，等你入了深度学习的门，认为自己想搞NLP这个方向了，你再去看相关的论文；我把链接放在这里吧：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.6406111aE3Lglg&postId=118259

第二个任务是CV任务：图片分类任务： 街景字符编码识别

链接：见思维导图备注

task1 赛题理解

链接见思维导图备注

task数据读取与数据扩增

链接见思维导图备注

task3构建

链接思维导图备注

task4模型的训练，链接思维导图备注

task4模型的集成：

链接见思维导图备注

做完这个任务，你会对在CV领域，如果加载自己的图片数据集，如何构建CV模型，增强数据，模型验证都有一个很清晰的了解；

在这两个任务实施的时候，大家可以尽情的调参，尝试各种各样的tricks提升自己的成绩；

整个深度学习

面试题：

百面机器学习；视频最后面我会提供给大家 这本书非常好，真的非常好；

九、毕设管理系统和pmlc的区别？

。系统与PMLC系统是同一个版本，只是使用端操作方式有区别，数据库范围、重复率算法都完全一致

十、微电影类毕设的目的和意义？

是为了完成计划达到培养目标。意义就是检验自己所学是否能够学以致用，技术能否过关。