计算机毕设选题:基于python的毕业设计(论文)选题题目推荐

目录

毕设选题

数据可视化方向

 计算机视觉方向

深度学习/机器学习方向

选题迷茫

选题的重要性

更多选题指导

最后 


       大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦(见文末)!

以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题

       对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

        更多选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

       基于python的毕业设计(论文)选题题目推荐 

计算机毕设选题:基于python的毕业设计(论文)选题题目推荐_第1张图片

毕设选题

Python方向的毕业设计提供了许多有趣和具有挑战性的研究方向。从深度学习图像处理自然语言处理数据挖掘与机器学习,再到Web开发以及数据可视化等领域,可以根据自己的兴趣和专业背景选择合适的研究方向。这些研究方向涵盖了从理论研究到实际应用的广泛范围,如算法开发、系统设计、数据分析和应用开发等。在选择研究方向时,与指导教师进行讨论,并明确毕业设计的要求和目标,将有助于确保项目的成功和自己的个人成长。

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数据可视化方向

        数据可视化方向的毕业设计涵盖了交互式数据可视化、大数据可视化、时空数据可视化、文本和情感分析可视化、网络和关系可视化,以及机器学习可视化等多个研究方向。使用Python的技术框架如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Pandas、GeoPandas、NetworkX等,以及JavaScript的框架如D3.js、Bokeh、Cytoscape等,能够帮助实现各种数据类型和需求下的数据可视化。

下面是学长整理的数据可视化方向的毕业设计选题示例:

  • 招聘数据可视化分析系统
  • 基于大数据的高分可视化系统
  • 基于Web的数据可视化教学系统
  • 基于数据可视化的学工管理系统
  • 基于数据可视化的课堂评价系统
  • 基于实时测震数据的可视化系统
  • 基于数据的可视化资产管理系统
  • 基于python的高考志愿填报系统
  • 基于芯片国产化数据的可视化系统
  • 基于数据可视化的大学生画像系统
  • 基于python的销售数据可视化管理
  • 基于python的气象数据可视化系统
  • 基于Python的风向数据可视化系统
  • 基于python的航班数据可视化系统
  • 基于激光标识的行车数据可视化系统
  • 基于结构计算数据挖掘的可视化系统
  • 基于数据挖掘技术的检索可视化系统
  • 多维农业数据交互式协同可视化系统
  • 基于数据仓库的医疗数据可视化系统
  • 基于python的自动站数据可视化系统
  • 基于实时数据库的数据可视化分析系统
  • 基于分布式系统地震数据处理及可视化
  • 基于物联网的数据分析结果可视化系统
  • 基于粒子系统航发试车数据可视化方法
  • 基于地震及构造数据的三维可视化系统
  • 基于数据流可视语言的并行可视化系统
  • 基于python的社区环境数据可视化系统
  • 基于数据可视化的高校思想政治考核系统
  • 供电系统可视化大数据综合维修管理系统
  • 基于数据挖掘的网络安全可视化管理系统
  • 基于数据可视化的海图销售实时监控系统
  • 基于网络爬虫疫情数据分析及可视化系统
  • 中成药多背景数据协作共享与可视化系统
  • 基于云存储的城市交通大数据可视化系统
  • 基于数据库的变压器可视化故障诊断系统
  • 基于深度学习的布匹瑕疵数据可视化系统
  • 基于监测数据的边坡位移可视化分析系统
  • 基于数据可视化的智能输液分析报警系统
  • 基于视线数据可视化的虚拟现实教学系统
  • 基于可视化技术的市场监管大数据分析系统
  • 基于集群架构的公共自行车数据可视化系统
  • 基于数据可视化的农民工异地医疗分析系统
  • 基于校园大数据的学生行为分析可视化系统
  • 基于数据挖掘的校园大数据可视化分析系统
  • 基于数据应用及系统构架的流域三维可视化
  • 基于C#的羊肚菌生长环境数据可视化系统
  • 基于数据挖掘的医疗大数据可视化分析系统
  • 基于数据可视化的移动端珍珠首饰识别系统
  • 基于人物关系数据的沉浸式可视化交互系统
  • 基于大数据技术的电商用户画像可视化系统
  • 基于MVC的高校教学大数据可视化设计与实现
  • 基于大数据可视化的混凝土质量分析及应用系统
  • 基于数据挖掘算法的命令票可视化快速成票系统
  • 基于大数据的发电设备可视化状态监测检修系统
  • 基于多视图协同的可信数据动态交互可视化系统
  • 基于大数据可视化技术的空气质量监测系统审计
  • 基于电子商务大数据领域的数据可视化分析系统
  • 基于云计算和大数据的可视化环保设备监管系统
  • 基于R语言的公立医院学科绩效评估数据可视化
  • 基于B/S架构的收割机轨迹数据可视化分析系统
  • 基于数据可视化的DCS系统日志分析方法及应用
  • 基于评价数据可视化的"1+X"Web前端考试系统
  • 基于Hadoop的课程诊改大数据可视化分析与应用
  • 基于大数据背景下智慧校园的可视化管理信息系统
  • 基于大数据技术的沉浸式虚拟现实可视化展示系统
  • 基于改进鲸鱼算法的地理空间数据可视化提取系统
  • 基于云计算的城市轨道交通数据可视化方法及案例
  • 基于大数据平台的铁路电务专业数据可视化交互系统
  • 基于大数据的电力监控信号统计信息可视化传输系统
  • 基于智能电网大数据的三维可视化管理系统及其应用
  • 基于Python语言的可视化空间数据库智能查询系统

部分代码示例:

海浪学长作品示例:

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计算机毕设选题:基于python的毕业设计(论文)选题题目推荐_第4张图片

 计算机视觉方向

       计算机视觉方向的毕业设计涵盖了图像分类与识别、目标检测与跟踪、图像生成与风格转换、图像分割与语义分析、图像增强与修复,以及图像压缩与传输等研究方向。使用Python的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch,计算机视觉库如OpenCV,以及图像处理技术和算法,能够帮助实现从图像分析到图像生成的多种任务。通过这些研究方向和技术框架,毕业设计可以实现图像的分类、目标检测、风格转换、语义分析、增强修复和高效传输等目标,为图像处理和应用提供更丰富的功能和应用场景。

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下面是学长整理的图像处理方向的毕业设计选题示例:

  • 基于深度学习的人脸识别系统
  • 基于人脸识别的学校考勤系统
  • 基于深度学习的人脸识别系统
  • 基于深度学习的水果识别系统
  • 基于深度学习的羊群计数系统
  • 基于深度学习的智能监控系统
  • 基于NR网络的门禁系统与设计
  • 基于树莓派的PCA人脸识别系统
  • 基于人脸识别的公交无感支付系统
  • 基于人脸特征识别的高校查寝系统
  • 基于生物特征识别的考务管理系统
  • 基于人脸识别的学生听课评估系统
  • 基于钉钉平台的高校课堂考勤系统
  • 基于卷积神经网络的人脸识别系统
  • 基于深度学习的海面垃圾检测系统
  • 基于深度学习的口罩佩戴识别系统
  • 基于深度学习的病猫识别系统开发
  • 基于深度学习的疲劳驾驶检测系统
  • 基于深度学习的垃圾分类方法系统
  • 基于深度学习的安检图像识别系统
  • 基于深度学习的手部增强现实技术
  • 基于深度学习的智能无人收银系统
  • 基于单片机的宿舍安全管理门禁系统
  • 基于人脸识别的宿舍查寝系统的设计
  • 基于小人脸识别的高校课堂考勤系统
  • 基于唇语识别的身份认证研究及系统
  • 基于深度学习的短视频广告推送系统
  • 基于深度学习的玉米拔节期冠层识别
  • 基于深度学习的船舶标识号识别方法
  • 基于深度学习的小目标检测算法系统
  • 基于深度学习的批量二维码识别系统
  • 基于深度学习的学生课堂注意力评价
  • 基于人脸识别的矿井人员考勤管理系统
  • 基于人脸识别技术的英语在线考试系统
  • 基于边缘计算的人脸识别视频传输系统
  • 基于Tengine的实验室门禁系统
  • 基于FPGA的运动目标实时检测系统
  • 基于深度学习的声呐图像目标检测系统
  • 基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
  • 基于深度学习的钢琴手型指法识别系统
  • 基于深度学习的道路车辆目标检测系统
  • 基于视觉的多模型级联受电弓分析系统
  • 基于深度学习的遥感影像目标检测系统
  • 基于深度学习的实时图像目标检测系统
  • 基于多角度人脸识别模型的课堂点名系统
  • 基于嵌入式人工智能的无接触式签到系统
  • 基于深度学习的人—物交互关系检测系统
  • 基于深度学习的图片中商品参数识别方法
  • 基于深度学习的智能阅卷系统的算法设计
  • 基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统
  • 基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统
  • 基于深度学习的足球赛事视频动作识别系统
     

部分代码示例:

海浪学长作品示例:

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深度学习/机器学习方向

        深度学习/机器学习方向的毕业设计涵盖了图像处理与计算机视觉、自然语言处理与文本分析、推荐系统与个性化推荐、强化学习与智能决策、时间序列分析与预测,以及数据挖掘与特征工程等研究方向。使用Python的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch,机器学习库如Scikit-learn,以及相关的领域特定库,可以实现图像识别、文本情感分析、个性化推荐、智能决策等任务。通过这些研究方向和技术框架,毕业设计可以解决各种数据分析和智能决策问题,为实际应用提供更多的机器学习和深度学习方法。

下面是学长整理的深度学习/机器学习方向相关的毕业设计选题示例:

  • 线上降雨灾情检测系统
  • 英语学情自动评价系统
  • 基于深度学习的论文推荐系统
  • 基于深度学习的智能导诊系统
  • 基于机器学习的网络教育系统
  • 基于数据挖掘的服装推荐系统
  • 基于Web的个性化学习系统
  • 基于数据挖掘的入侵检测系统
  • 基于公安大数据的云家谱系统
  • 中文科技论文标题自动生成系统
  • 基于RPA的财务工作辅助系统
  • 汽车行业负面网络口碑识别系统
  • 基于大数据框架的餐饮推荐系统
  • 基于在线测评系统编程题目难度
  • 基于数据挖掘的生信息管理系统
  • 基于大数据技术的电影推荐系统
  • 基于文本分类的评论内容审核系统
  • 基于主题模型的垃圾邮件过滤系统
  • 基于主动学习的用户评论分类系统
  • 基于深度学习的疫情政策问答系统
  • 基于知识图谱的肝脏疾病问答系统
  • 基于数据挖掘的学生成绩分析系统
  • 基于智能推理的疾病辅助诊断系统
  • 基于机器学习的数学成绩预测系统
  • 基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统
  • 基于信息挖掘技术的人工嗅觉系统
  • 基于数据挖掘的体育成绩管理系统
  • 基于舆情分析系统的评论机器人系统
  • 基于SVM的中职学生作文评分系统
  • 基于SVM的公安情报自动分类系统
  • 基于机器学习的电梯故障诊断云系统
  • 基于移动医疗的孕产妇健康监护系统
  • 基于大数据的毕设系统外衍应用策略
  • 基于数据挖掘和机器学习的诊断智能
  • 基于大数据分析的电网自动预警系统
  • 基于嵌入式人脸识别的智能考勤系统
  • 基于Spark平台大数据推荐系统
  • 基于Spark的智慧医院决策系统
  • 面向电子商务平台的评论智能分类系统
  • 基于联邦蒸馏的医疗对话文本生成系统
  • 基于CNN模型的文本分类可视化系统
  • 基于深度学习的人工智能智能问答系统
  • 基于知识图谱的广西文化旅游问答系统
  • 基于深度学习的政务知识图谱问答系统
  • 基于中文图书自动分类的图书管理系统
  • 基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
  • 基于机器学习的抑郁症特征提取与实现
  • 基于地理标签的LBSN链接预测模型
  • 基于行为特征分析的微博恶意用户识别
  • 基于数据挖掘技术的证券客户分析系统
  • 基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统
  • 基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型
  • 基于数据挖掘分类算法的钓鱼网站检测
  • 基于NLP技术的企业名称智能分类系统
  • 基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统
  • 基于BIM与知识图谱的智能化审图系统
  • 基于常见问题集的程序设计课程问答系统
  • 基于Spark的路网交通运行分析系统
  • 基于LDA模型的高校论坛热点提取系统
  • 基于朴素贝叶斯理论的教师评价分析系统
  • 基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用
  • 基于机器学习的贫困户识别指标体系模型
  • 基于机器学习的精准施肥控制系统与分析
  • 基于数据挖掘的计算机网络病毒防御系统
  • 基于智能技术的创业就业服务系统和实践
  • 基于数据挖掘的高校学生管理系统分析与
  • 基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
  • 基于NLP的大学生自主学习智能问答系统
  • 基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统
  • 基于语义理解的电信客户投诉文本处理系统
  • 基于机器学习的VoIP流量在线识别系统
  • 基于k近邻算法的心脏病在线辅助诊断系统
  • 基于特征选择和概率神经网络的心脏病预测
  • 基于分布式计算框架的大数据机器学习分析
  • 基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统
  • 基于数据挖掘的表面贴装技术品质诊断系统
  • 基于医生合作关系的医疗大数据挖掘和分析
  • 基于航迹数据挖掘的终端空域扇区划分
  • 用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
  • 基于深度学习的融媒体平台问政文本分类
  • 基于情感增强的用户意图理解的文本生成
  • 基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类
  • 基于分子组学数据的生物系统临界点预警
  • 基于图卷积网络的服装评价信息分类问题
  • 基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统
  • 博客作者兴趣挖掘与博客信息、情感分析
  • 基于槽位填充的智能家居交互式问答系统
  • 基于BERT预训练模型的事故案例文本分类
  • 基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价
  • 大数据挖掘的用户画像人才标签体系生成
  • 基于Web文本挖掘技术的企业竞争情报系统
  • 基于智能信息处理的数字图书馆知识服务系统
  • 基于机器学习的爆破工程智能教学系统与实践
  • 基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法
  • 基于知识图谱的项目文档智能管理与应用系统
  • 基于极限学习机算法的农业绿色智慧评价系统
  • 基于决策树理论的学生成绩分析系统模型构建
  • 基于BP神经网络的旅游突发事件文本分类系统
  • 基于聚类算法的开放式创新社区领先用户识别
  • 基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统
  • 基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统
  • 基于汉语多类文本分类的机关公文智能办理系统
  • 基于多维度特征融合的中文命名实体识别系统
  • 基于注意力机制的双BERT有向情感文本分类
  • 基于孪生网络和BERT模型的主观题自动评分系统
  • 基于朴素贝叶斯和支持向量机的短信智能分析系统
  • 基于知识图谱的神经外科疾病亚专科智慧分诊系统
  • 基于自然语言处理的城市公园生态系统文化服务感知
  • 基于在线评论与机器学习的社交电商用户满意度建模
  • 基于文本智能生成图像技术的英语在线阅读系统

海浪学长作品示例:

选题迷茫

       毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

       毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

       选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

       除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

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最后 

       为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

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