python 最新 毕业设计 选题推荐

发布时间:2023-12-03 19:30

文章目录

  • 0 前言
  • 1 python - 算法类 毕设选题
  • 2 python - 数据挖掘 毕设选题
  • 3 python - 大数据处理、云计算、区块链 毕设选题
  • 4 python - 网络安全 毕设选题
  • 5 python 游戏设计、动画设计类 毕设选题 (适合数媒的同学)
  • 6 如何选题
    • 1.1 起因
    • 1.2 如何避坑(重中之重)
    • 1.3 为什么这么说呢?
    • 1.4 难度把控
    • 1.5 题目名称
    • 1.6 最后

0 前言

Hi,大家好,这里是丹成学长,大四的同学马上要开始毕业设计啦,大家做好准备了没!

学长给大家详细整理了最新的python计算机毕设相关选题,对选题有任何疑问,都可以问学长哦~



毕设帮助,开题指导,资料分享,疑问解答

1 python - 算法类 毕设选题

  • 人物头像的卡通化算法设计与实现

  • 人脸表情分类算法设计与实现

  • 人脸属性分类算法设计与实现

  • 人脸特征提取算法研究与实现

  • 基于深度学习的视频中物体快速搜索算法

  • 基于深度学习的图像检索算法研究

  • 基于深度学习的图像分割算法研究

  • 基于深度学习的网络游戏流失玩家预测算法研究

  • 基于机器学习的短时交通流预测算法的研究与实现

  • 基于机器学习的问答评价算法设计

  • 基于机器学习的问答推荐算法设计

  • 基于增强学习的物流优化算法研究

  • 基于深度网络的年龄预测算法研究

  • 基于深度网络的RGBD图像分割算法研究

  • 基于对抗神经网络的图像超分辨率算法研究

  • 基于记忆网络的视觉逻辑推理算法的研究与实现

  • 基于贝叶斯网络的因果关系研究及算法包实现

  • 基于端到端神经网络模型的词义消歧算法研究

  • 基于社交网络结构的社会推荐算法研究

  • 多层社交网络的链路预测算法研究

  • 社交网络中的位置推荐算法研究

  • 社会网络下算法博弈的研究与实现

  • 基于反向推荐的个性化推荐算法研究

  • 基于推荐算法的商品流行性预测算法研究

  • 基于轨迹数据的最优路径推荐算法设计与实现

  • 基于泊松分解的推荐算法研究与应用

  • 基于图像的人群聚集检测算法研究与实现

  • 图像去雾算法的研究与实现

  • 移动平台图像分类算法的研究与实现

  • 基于哈希的图像分类算法研究

  • 基于CNN的图像去噪算法的实现

  • 图像的艺术风格渲染算法设计与实现

  • 基于视频图像的目标跟踪算法研究与C++实现

  • 基于视频行为分析的暴力事件检测算法研究与C++实现

  • 基于文本的网络用户分析算法设计与实现

  • 基于关键词与同义词的主观题评分技术研究

  • 基于流量特征的主机安全状态评估研究与实现

  • 基于深度学习的公共场所客流运动模式分割算法研究

  • 假期高速公路交通流量预测算法的设计与实现

  • 基于Android平台的心律异常检测的算法实现

  • 基于Matlab的ECG心律不齐分类算法的程序实现

  • 基于用户评论属性的隐私保护算法研究与分析

  • 基于硬件加速的室外场景光照估计与渲染算法研究与实现

  • 基于隐私保护的数据挖掘算法研究

  • 基于Matlab的全景图片生成算法实现

  • 基于数据主权区块链的共识算法的研究

  • 智能+教育:知识点多标签分类算法设计和实现

  • 黑白字体彩色艺术化算法设计与实现

  • 基于XGBoost的网络游戏流失玩家预测算法研究

  • 基于rank-order的脉冲神经网络学习算法研究

  • 基于虚拟现实技术和强化学习的机器人控制算法

  • 人群行为建模与仿真

  • 基于手机信令的旅游人口建模与分析

  • 基于RGBD相机的多视角人体姿态重建

  • 基于RFID标签的行为识别技术及实现

  • 基于神经网络的弱监督物体检测神经网络模型

  • 基于数据内在结构特征的哈希检索方法

  • 一种深度神经网络的FPGA加速引擎

  • 基于弱监督深度学习图像识别研究

  • 物体检测算法研究

  • 轻量级JavaWeb开发框架的设计与实现

  • 多源数据的图结构学习研究

  • 科学家合作网络结构演化研究

  • 0-1背包算法的实现与应用

  • 多视角聚类算法研究

  • 自步多任务多视图聚类算法研究

  • 群智计算算法的研究

  • 相容图(pcg)构造算法研究

  • 三维模型的网格简化算法研究

  • 图像去镜面高光算法研究与C++实现

  • 图像去雨算法的研究与实现

  • 平面图上cyclepacking问题的核心化算法研究

  • 基于平衡树的RFID系统密钥更新算法

  • 基于生成树的复杂网络抽样算法研究

  • 针对网络评论的分类算法研究

  • 机器阅读算法的可解释研究

  • 边缘计算任务调度算法研究

  • 并行计算若干经典算法的设计与实现

  • 属性增强的概念图匹配算法研究与应用

  • FP-tree关联规则算法的实现与应用

  • 面向M2M网内存储控制算法研究与仿真

  • 面向网络丢包环境的视频编码优化控制算法

  • 生成式对抗网络算法及应用研究

  • 基于FPGA的快速矩阵运算实现

  • 自重多核学习研究

  • 初等数学知识库的研究与构建

  • 图像中积分的识别与求解

  • 一种嵌入式深度卷积神经网络推理引擎

  • 选址问题的防策略机制设计

  • 信息骨架研究与应用

  • 基于共享结构的简单-复杂活动协同识别

  • 贝叶斯张量分解

  • 信息安全知识图谱的设计与实现

  • 基于矩阵分解的子空间聚类研究

丹成学长的作品示例:

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2 python - 数据挖掘 毕设选题

  • 基于python的邮件分类系统

  • 文本情感理解技术研究

  • 干细胞分裂与生长跟踪研究

  • 行为活动理解中的弱监督学习研究

  • 气候环境因素对老年COPD患者的影响分析研究

  • 基于深度学习的车牌识别系统设计与实现

  • 深度卷积神经网络及其在人脸识别中的应用

  • 深度增强学习理论研究及其在视频游戏上的应用

  • 基于深度学习的机器人室内场景识别

  • 基于深度学习的哈希方法在多粒度图像检索中的研究与实现

  • 基于深度学习的网站验证码识别系统设计与实现

  • 张量分解在生物信息学的应用

  • 基于点过程的产品流行性预测

  • 基于循环神经网络的静态代码分析

  • 社交网络用户关系研究

  • 在线社交网络中用户兴趣演化分析与建模研究

  • 社交网络上信息传播行为分析与计算机模拟研究

  • 心电图数据研究

  • 轨迹数据的语义表征与学习

  • 基于深度强化学习的NPC自主训练模型构建的实现

  • 基于LSTM完成对英文词性标注的设计与实现

  • 基于机器学习的中文情感识别研究

  • 基于深度神经网络的高质量词向量生成方法研究

  • 基于地图数据的新加坡出租车接送乘客轨迹可视化及需求预测

  • 医疗健康档案信息可视化系统设计与实现

  • 活动轨迹的语义表达与搜索技术研究

  • 基于电信大数据的自我中心网络可视化研究

  • 基于DCGAN的cifar10数据集生成设计与实现

  • 城市自行车的出行行为分析

  • 商场中精确定位用户所在店铺

  • 基于出租车轨迹数据的可视化研究

  • 学生行为习惯“画像”可视分析平台

  • 基于地图API的高铁运行地图的设计与实现

  • 基于大数据技术的职业岗位画像设计与实现

  • 基于协同过滤的用户移动轨迹信息预测研究

  • 可视化展示数据处理中心的设计和实现

  • 基于新浪微博的分布式爬虫以及对数据的可视化处理

  • 基于公共自行车数据的城市居民职住地分析

  • 动态网络上的表征学习

  • 基于社交网络交换的物品分配问题

  • 基于复杂网络的QQ社交网络的用户关系研究

  • 基于复杂网络的城市地铁交通网络研究

  • Internet自治层网络的重要结构特征研究

  • 基于深度学习的心律失常的自动分类

  • 基于深度学习的糖尿病视网膜疾病诊断研究与实现

  • 基于深度学习的人物头部着装分类研究与实现

  • 基于深度学习的人脸检测与识别系统设计与实现

  • 基于深度学习的情感分类

  • 基于深度学习的场景分类研究

  • 基于深度神经网络的标题分类研究

  • 基于DeepLearning的图片分类

  • 基于深度学习的图像检索

  • 基于深度学习提取图像视频特征

  • 基于深度学习的图片风格转化

  • 基于深度学习的多模态检索

  • 基于深度学习的医学图像分割

  • 基于深度学习的辅助药物设计

  • 基于深度学习的异常检测

  • 基于深度学习的声纹识别

  • 基于深度学习的推荐系统设计与实现

  • 基于深度学习的车辆特征识别研究与实现

  • 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

  • 基于深度学习的呼吸监测

  • 基于深度学习的零样本和少样本学习

  • 基于深度学习的大数据预测方法

  • 基于深度学习的字体风格转换方法

  • 基于深度学习的肺癌检测方法研究

  • 基于元胞自动机的复杂系统涌现现象分类方法研究

  • 机器学习在MCI疾病分类中的实现

丹成学长的作品示例:
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3 python - 大数据处理、云计算、区块链 毕设选题

  • 基于hadoop的工作流调度的研究

  • 基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储和计算

  • 基于HHT的大规模网络流量数据处理方法研究

  • 金融大数据背景下定量化研究风险投资机构对企业发展的影响

  • 基于目标时空轨迹的大数据分析与挖掘方法研究

  • 针对大规模数据流的实时处理研究

  • 分布式消息队列的设计与实现

  • 分布式文件系统设计与实现小文件优化访问技术

  • 云PaaS中可定制的自动化部署方法研究与实现

  • 三维地形绘制系统设计与实现

  • 区块链交易信息的获取与可视化分析

丹成学长的作品示例:

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4 python - 网络安全 毕设选题

  • 基于口令认证协议的云存储加密数据去重
  • 数字图像加密关键技术研究与实现
  • 基于动态时间规整算法的签名认证
  • 网络安全评估工具的设计与实现
  • RSA实现中弱密钥漏洞分析
  • Web服务统一身份认证协议设计与实现
  • 以太坊拒绝服务攻击检测
  • 基于信息隐藏技术的安全电子邮件设计与开发
  • 一种隐私保护的BP神经网络的设计
  • 信息安全领域中语义搜索引擎的设计与实现
  • 针对空间数据范围搜索的加密技术研究
  • 智能手机主动安全防护系统设计与实现
  • 数据库加密系统设计与实现的设计与开发
  • Android终端安全审计软件模块开发
  • Android应用程序代码保护与反保护
  • 大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用
  • 云计算环境下加密数据查询的关键技术研究
  • 基于数据主权区块链的个人数据账户系统设计与实现
  • 基于主权数据区块链的身份共享应用技术
  • 一个基于区块链技术的应用系统原型设计与实现
  • 基于数据主权区块链的系统架构设计
  • 基于区块链技术的域名系统设计与实现
  • 基于区块链的分布式认证系统设计与实现
  • 基于Hadoop的区块链海量数据存储的设计与实现
  • 基于数据主权区块链的共享价值代币设计与流通方法
  • 区块链上智能合约的部署与应用研究
  • 构建基于区块链的时间承诺合同
  • 构建基于区块链的多人博弈合约

5 python 游戏设计、动画设计类 毕设选题 (适合数媒的同学)

  • 俄罗斯方块

  • 24点游戏

  • 吃豆子游戏

  • 五子棋游戏

  • 猜数字游戏

  • 泡泡堂游戏

  • 聊天室游戏

  • unity开发

  • 基于Unity的趣味休闲手游开发

  • unity3D开发吃鸡游戏

  • 基于Unity3D游戏引擎的Pandora游戏设计与开发

  • 基于Android的手机交互式游戏设计与实现

  • 基于XNA的贪吃蛇游戏开发与实现

  • 基于UE4的射击游戏制作与开发

  • 二维游戏引擎设计与实现

  • Android平台下的吃豆子游戏开发

  • 生命游戏细胞自动机的设计与实现

  • 基于蒙特卡洛树的围棋AI设计与实现

  • 基于2D物理引擎(液体)的H5小游戏

  • 基于H5的智力水滴益智游戏设计与实现

  • 基于Cocos2D的微信小游戏的设计与实现

  • 基于cocos2d-x的跑酷游戏前端系统

  • 指尖律动微信小游戏的设计与实现

  • 基于重力传感器的飞机大战游戏开发

  • 手机平台加减乘除口算训练游戏开发

  • 基于wpf的三维动画的设计与实现

  • 基于GPU编程的国画风格实时渲染的研究与实现

丹成学长的作品示例:

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6 如何选题

1.1 起因

近期开题的同学越来越多,很多同学不知道怎么选题,不知道老师分配的题目应该怎么做,指导老师分享的信息不多,无从下手。

1.2 如何避坑(重中之重)

毕设选题实际上对很多同学来说一个大坑, 每年挖坑给自己跳的人太多太多,选题选得好后面的答辩以及论文撰写会轻松很多,选的不好就是一个无穷无尽的折磨。。。。

1.3 为什么这么说呢?

其实这主要是由于大部分同学对某种具体场景所需要的技术不清晰而导致的,定题的时候想当然的觉得某种功能是很好实现的,但是实际上往往并非如此。

所以,建议对课题实现技术不清晰的同学,最好是找自己的研究生学长或者老师详细的把关机技术以及实现流程理清楚,当然也可以来问我。

1.4 难度把控

(对于只要求顺利毕业的同学)定题不能定的太难,也不能定的太简单。太难了,自己做不出;太简单了,工作量不够,论文也没法写, 甚至进不了答辩。

1.5 题目名称

还有,最近很多同学跟学长反应,自己定的题目总是被老师打回去,这还真不怪老师,我看到你们定的题目也是哭笑不得。。。。。

学长在这里给你们分享一个定题标准,跟着这个标准定题准没错:
“使用了什么算法(技术) + 在什么场景下 + 解决了哪一类问题”

1.6 最后

学长限时开放开题指导,对开题有任何不明白的,对某项技术或算法不理解的,不知道怎么下手毕设的,都可以问学长,学长会根据你的情况提供帮助,希望能帮助到你。

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