專案目錄
2048
項目目標：
1. 掌握Python流程控制語句，容器和函數等技術
2. 在真實項目中體會Debug與代碼可視化的價值
3. 能在真實業務邏輯中運用Python核心語法開發
專案介紹：
玩家可以選擇上下左右其中一個方向去滑動，每滑動一次，所有的數字方塊都會往滑動的方向靠攏外，系統也會在空白的地方隨機出現一個數字，相同數字在靠攏、相撞時會相加。不斷的疊加最終拼湊出2048這個數字就算成功。
專案目標：
強化程式控制敘述語句組合應用，讓程式設計邏輯清晰有條理，並更學習更深沉的除錯技巧，培養自我解決問題的思考邏輯與判斷。
資訊管理系統
項目目標：
1. 掌握物件導向、封裝、繼承、多態等技術
2. 了解軟件架構設計三大特徵與六大原則
3. 能運用MVC架構思想搭建實際軟件結構
專案介紹：
可以根據用戶操作，實現信息錄入、查詢、修改、刪除等功能
專案目標：
強化程式控制敘述語句組合應用，讓程式設計邏輯清晰有條理，
並更學習更深沉的除錯技巧，培養自我解決問題的思考邏輯與判斷。
網路聊天室
專案介紹：
運用網絡通信技術，實現多人在線群聊功能，並且實現後台消息推送功能。
快和小伙伴們聊起來吧！
專案目標：
實現了類似qq群聊的基本聊天功能，進入聊天室之後就可以進行群聊，每個人發消息其他人可以收到。同時還怎加了一個後台推送消息的功能，管理員發送消息其他人可以收到。
WebServer
專案介紹：
運用http協議知識，網絡通信及IO 並發技術，搭建服務器端的Web Server，帶你體驗自己搭建靜態網站的樂趣。
專案目標：
實現了一個網絡web後端的模擬。將項目部署後，我們可以通過PC或者手機的瀏覽器進行訪問。類似於一個靜態網站。通過項目可以充分理解網站訪問的原理，為更全面的網站開發打下基礎。這個項目也綜合運用了網絡協議，IO處理等後端開發支持。可以滿足多人訪問。
文件服務器
專案介紹：
運用文件處理技術和網絡並發架構，你可以輕鬆完成自己的網絡文件服務器。我們也可以創造自己的“雲端空間”啦。
專案目標：
提供了一個文件上傳下載的服務功能。類似於雲端空間的核心功能。通過這個項目可以上傳自己的文件到服務器端，也可以從服務器端下載文件。是對文件傳輸處理知識的很好實踐。而文件的處理也是將來同學們在開發過程中常用的操作。
人臉檢測與人臉識別
項目目標：
1. 掌握人臉檢測/人臉識別原理、常用模型以及模型搭建、訓練、調優等方法
2. 了解常用人臉檢測/人臉識別檢測數據集、數據標註方式與原理、常用第三方庫
3. 能應用人臉檢測/人臉識別解決實際工程問題
專案介紹:
人臉檢測指檢測中圖片中有沒有人臉、以及人臉的位置，人臉識別是對確定人臉身份，常用於實名認證、人臉考勤、人臉支付、失踪人員尋找、逃犯抓捕等
【 影視場景人臉檢測 】
【 密集場景人臉檢測 】
【 藝術品場景人臉檢測 】
【 卡通場景人臉檢測 】
128維特徵向量的歐氏距離:1.047823是同一個人可能性較大
128維特徵向量的歐氏距離:1.119001不是同一個人可能性較大
演員與角色比對：同一個人
兩版三國曹操比對：不是同一個人
光學字符識別（OCR）
項目目標：
1. 掌握光學字符識別原理、常用模型以及模型搭建、訓練、調優等方法
2. 了解常用目標檢測數據集、數據標註方式與原理、熟悉常用數據標註工具
3. 能應用OCR模型解決實際工程問題
專案介紹：
光學字符識別是從圖片中提取文字的一種技術，應用非常廣泛。
例如車牌識別、證件識別、拍照翻譯、拍照搜題、字符識別筆等等，極大便利我們的生活
票據識別
專案介紹：
利用深度學習模型，實現高精度票據識別，從而實現紙質票據電子化；類似功能還有證件識別、卡識別、發票識別等等。
目標檢測
項目目標：
1. 掌握目標檢測原理、常用模型（如R-CNN、YOLO3、SSD等）以及模型搭建、訓練、調優等方法
2. 了解常用目標檢測數據集、數據標註方式與原理、熟悉常用數據標註工具
3. 能應用目標檢測模型解決實際工程問題
專案介紹：
檢測出圖像中有哪些物體，並進行定位；用了流行的YOLO3模型實現目標物體檢測；目標檢測的應用：自動體溫檢測、口罩檢測、車輛/行人跟踪、智能監控等等
利用目標檢測實現病蟲害識別
圖像分割
專案介紹：
利用圖像風格模型對街景進行分割和圖像場景理解，常用於自動駕駛、衛星遙感圖像分析、醫療輔助診斷、工業產品質檢等領域
圖像識別
項目目標：
1. 掌握圖像分類原理、模型搭建、訓練、調優等方法
2. 掌握主流深度學習框架搭建、訓練卷積神經網絡方法
3. 能應用圖像分類模型解決實際工程問題
專案介紹：
該項目為圖像分類、圖像識別問題；像分類應用很廣，例如手寫體識別、貓狗分類、汽車識別、鮮花識別、害蟲識別等等
【 辨別結果 : 貓 】
【 辨別結果 : 狗 】
工業產品質檢系統
項目目標：
綜合利用各種圖像技術，實現工業產品質量檢測
專案介紹：
商品之間是圖像技術的重要應用場景，該項目綜合利用圖像處理技術，實現高準確度的工業產品質量檢測，檢測出有質量瑕疵的產品，該示例圖顯示了對膠囊產品氣泡檢測效果
膠囊產品瑕疵檢測
注塑檢測:正常 ( 左圖 ) / 注塑檢測:瑕疵 ( 右圖 )
工業產品質檢
綜合深度學習圖像技術，實現工業瓷磚瑕疵檢測
文本情緒分析
項目目標：
1. 理解RNN/LSTM模型原理、優缺點、適用場景
2. 理解文本情緒分析原理、實現方法。能利用常用深度學習平台實現中文文本情緒分析
3. 應用RNN/LSTM模型進行自然語言處理
專案介紹 :
文本情緒分析是自然語言處理的一個應用，旨在利用人工智能技術分析文本中的情緒，是正面、中性或負面在實際中有廣泛的應用，如：
1）輿情監測
2）根據財經報導、上市公司通報對股票預警
3）分析話題熱度
4）根據客戶留言分析滿意度
分析結果
周圍太吵了
環境不錯,周圍比較乾淨
乾淨，衛生，安靜
房間很舊，價格偏貴，服務態度不好
什麼垃圾酒店哦
該頁示例表名，利用深度學習模型，能準確識別文本所表達的情感傾向（正面或負面）
垃圾郵件識別
專案介紹：
該頁示例表名，利用深度學習模型，能準確識別文本所表達的情感傾向（正面或負面）
快遞單信息提取
本項目是將圖像識別 OCR（光學字符識別）技術和自然語言處理 NER（命名實體識別）技術相結合，提取快遞單中的人名、電話號碼、地址等有效信息，具有較強的實戰性、實用性
該頁示例表名，利用深度學習模型，能準確識別文本所表達的情感傾向（正面或負面）