一年一度紧张刺激的毕设答辩快到了，紧张不，刺激不，是不是还有个别童鞋只完成了开题报告？
在之前的一篇文章为什么我的计算机网络能得到94》之后，一位童鞋留言说，他想阅读四门课程的推荐书籍：数据结构和算法、计算机组成原理、操作系统和编译原理。课程学习当然很重要，但是临近毕设答辩，有些童鞋还没有完成毕设吗？今天，布克将解决如何开始毕设的问题。
众所周知，本科毕业的题目大多是基于...方法研究有机器学习、深度学习和CV类，那么如何在0的基础上解决项目呢？
机器学习类
机器学习相对容易，但也有几个集中的问题，比如不懂算法，跑不通程序等等。不懂算法，终于爬上了类似的程序，结果不会改变。很难改变。参数设置错误，程序无法运行。这样的问题可以说比比皆是。如何解决这个问题，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Python为了编程语言，实现经典的主流算法，有许多经典案例具有较高的代码实用性，其变化基本上涵盖了大多数场景，包括章节SVD从实际应用层面简化数据解决了许多书籍不涉及内容的痛点。另外，这本书已经上传了，基于Python童鞋不必担心书籍出版时间过长造成的代码不可用。
深度学习类
深度学习毕设的痛点无非是没学过，但毕设需要使用CNN、RNN、LSTM、GRU等。要解决这个问题，首先要了解CNN、RNN、LSTM、GRU都是什么，之后就要知道怎么用，然后就是怎么跑程序了。虽然有些童鞋会说，我可以根据案例模仿一个程序，但程序运行只是一部分，毕业论文需要你详细描述他们的毕业项目，但也需要分析培训和测试结果，这些需要理解概念，公式。
推荐《Python深度学习介绍：从零构建CNN和RNN》，本书全面介绍了深度学习知识，从数学、概念和应用层面介绍了神经网络。此外，书中还单独使用了一章PyTorch深入学习，谁能拒绝做毕业？PyTorch而去选择Numpy呢。
CV类
最近几年CV毕设题目也很常见，很多学生也可能是课程设置的时候，稍微涉及一点OpenCV，但是一个项目并没有真正完成。图像分类、图像搜索、图像分割、文本识别，这些项目基本上是闻所未闻的，那么面对这样的项目，该怎么办呢？布克推荐《Python实战计算机视觉与深度学习。
《Python基于计算机视觉与深度学习的实战sklearn和PyTorch，介绍计算机视觉项目，通过理论和实践帮助轻松介绍计算机视觉。它包括图像分类和回归、图像搜索、图像压缩、图像分割、目标检测和文本识别。这本书涵盖了大多数计算机视觉项目，帮助童鞋开始、开始和运行CV类毕设项目。
最后，布克祝大家顺利跑通，查重正常通过，答辩圆满完成。
顺利毕业，有美好的未来！！！
Ps：欢迎在评论区分享那些年和毕设相爱相杀的瞬间。
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