很快就要到一年一度緊張刺激的畢設答辯了，緊張不，刺激不，是不是還有“個别”童鞋隻完成了開題報告呢。

繼之前一篇“為什麼我的計網能得94”後，有童鞋留言說，想看數據結構和算法、計算機組成原理、操作系統、編譯原理這四門課的推薦書籍。課程學習固然是很重要，但是臨近畢設答辯，有些童鞋是不是還沒有完成畢設呢，今天布克為大家搞定畢設如何上手這個問題。

衆所周知，本科畢設的題目大部分都是《基于...的方法研究》，有機器學習類的，有深度學習類的，還有一些是CV類的，那如何解決0基礎上手畢設項目呢？

機器學習類

機器學習類畢設相對較容易，但是也存在幾個較為集中的問題，比如不懂算法，跑不通程序等等。不懂算法，好不容易爬了個類似的程序，結果不會改。好不容易改好了，參數設錯了，程序跑不通。這樣的問題真的可以說比比皆是。那怎麼解決這個問題呢，布克推薦經典機器學習好書《機器學習實戰》。

《機器學習實戰》一書以Python為編程語言，實現經典主流算法，其中有多個經典案例，代碼實用率高，其變式基本涵蓋大部分場景，章節中涉及SVD簡化數據，更是從實際應用層面解決了很多書籍沒有涉及到該内容的痛點問題。另外該書已經上傳了基于Python3的代碼，童鞋們不用擔心因為書籍出版時間太久，而導緻的代碼不可用問題。

深度學習類

深度學習類畢設的痛點，不外乎沒學過，但是畢設要求用CNN、RNN、LSTM、GRU等。那要解決這個問題，首先我們就需要了解CNN、RNN、LSTM、GRU都是什麼，之後就需要知道，究竟要怎麼用，然後就是怎麼跑通程序。雖然，有些童鞋會說，我能照着案例，仿一個程序不就好了嘛，但是程序跑通隻是一部分，畢設論文中需要你對自己的畢設項目進行一個詳細的描述，同時還需要對訓練以及測試的結果進行分析，這些就需要對概念，公式有所了解了。

推薦《Python深度學習入門：從零構建CNN和RNN》，這本書全面介紹了深度學習知識，從數學層面、概念層面和應用層面介紹了神經網絡，另外書中還單獨用了一章來介紹PyTorch進行深度學習，誰做畢設又能拒絕PyTorch而去選擇Numpy呢。

CV類

最近幾年CV類的畢設題目也是屢見不鮮，很多同學可能也就是課設的時候，略涉及一點OpenCV，但是并沒有真的完整進行過一個項目。圖像分類，圖像搜索，圖像分割，文本識别，這些項目基本上就是聞所未聞，那面對這樣的畢設項目，又該怎麼辦呢？布克推薦《Python計算機視覺與深度學習實戰》。

《Python計算機視覺與深度學習實戰》一書基于sklearn和PyTorch，以理論加實踐的方式，介紹計算機視覺項目，幫助輕松入門計算機視覺。其中包含圖像分類與回歸、圖像搜索、圖像壓縮、圖像分割、目标檢測，以及文本識别，本書涵蓋了絕大部分的計算機視覺項目，幫助童鞋們入門，上手，跑通CV類的畢設項目。

最後，布克祝大家畢設順利跑通，查重正常通過，答辯圓滿完成。

順利畢業，有一個美好的未來！！！

Ps：歡迎大家在評論區分享，那些年和畢設相愛相殺的瞬間。

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