毕设不会做,怎么办?
很快就要到一年一度紧张刺激的毕设答辩了,紧张不,刺激不,是不是还有“个别”童鞋只完成了开题报告呢。
继之前一篇“为什么我的计网能得 94”后,有童鞋留言说,想看数据结构和算法、计算机组成原理、操作系统、编译原理这四门课的推荐书籍。课程学习固然是很重要,但是临近毕设答辩,有些童鞋是不是还没有完成毕设呢,今天布克为大家搞定毕设如何上手这个问题。
众所周知,本科毕设的题目大部分都是《基于...的方法研究》,有机器学习类的,有深度学习类的,还有一些是 CV 类的,那如何解决 0 基础上手毕设项目呢?
机器学习类
机器学习类毕设相对较容易,但是也存在几个较为集中的问题,比如不懂算法,跑不通程序等等。不懂算法,好不容易爬了个类似的程序,结果不会改。好不容易改好了,参数设错了,程序跑不通。这样的问题真的可以说比比皆是。那怎么解决这个问题呢,布克推荐经典机器学习好书《机器学习实战》。
《机器学习实战》一书以 Python 为编程语言,实现经典主流算法,其中有多个经典案例,代码实用率高,其变式基本涵盖大部分场景,章节中涉及 SVD 简化数据,更是从实际应用层面解决了很多书籍没有涉及到该内容的痛点问题。另外该书已经上传了基于 Python3 的代码,童鞋们不用担心因为书籍出版时间太久,而导致的代码不可用问题。
深度学习类
深度学习类毕设的痛点,不外乎没学过,但是毕设要求用 CNN、RNN、LSTM、GRU 等。那要解决这个问题,首先我们就需要了解 CNN、RNN、LSTM、GRU 都是什么,之后就需要知道,究竟要怎么用,然后就是怎么跑通程序。虽然,有些童鞋会说,我能照着案例,仿一个程序不就好了嘛,但是程序跑通只是一部分,毕设论文中需要你对自己的毕设项目进行一个详细的描述,同时还需要对训练以及测试的结果进行分析,这些就需要对概念,公式有所了解了。
推荐《Python 深度学习入门:从零构建 CNN 和 RNN》,这本书全面介绍了深度学习知识,从数学层面、概念层面和应用层面介绍了神经网络,另外书中还单独用了一章来介绍 PyTorch 进行深度学习,谁做毕设又能拒绝 PyTorch 而去选择 Numpy 呢。
CV 类
最近几年 CV 类的毕设题目也是屡见不鲜,很多同学可能也就是课设的时候,略涉及一点 OpenCV,但是并没有真的完整进行过一个项目。图像分类,图像搜索,图像分割,文本识别,这些项目基本上就是闻所未闻,那面对这样的毕设项目,又该怎么办呢?布克推荐《Python 计算机视觉与深度学习实战》。
《Python 计算机视觉与深度学习实战》一书基于 sklearn 和 PyTorch,以理论加实践的方式,介绍计算机视觉项目,帮助轻松入门计算机视觉。其中包含图像分类与回归、图像搜索、图像压缩、图像分割、目标检测,以及文本识别,本书涵盖了绝大部分的计算机视觉项目,帮助童鞋们入门,上手,跑通 CV 类的毕设项目。
最后,布克祝大家毕设顺利跑通,查重正常通过,答辩圆满完成。
顺利毕业,有一个美好的未来!!!
Ps:欢迎大家在评论区分享,那些年和毕设相爱相杀的瞬间。
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