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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