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本教程通过Django框架搭建CNN网络,实现图像识别功能,涵盖从基础环境配置到项目部署的全流程。内容包括Django模板、静态资源配置、文件上传、卷积神经网络基础、手写数字识别、汽车分类模型等,附带完整源码和课件,适合有一定Python基础的开发者快速上手深度学习项目实战。通过本教程,您将掌握如何将深度学习模型与Web应用结合,提升实际开发能力。
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Django+CNN图像识别实战:深度学习项目源码教程1.3 GB(mp4视频40节;rar压缩包1个;)
资料.rar105.7MB
9VSCODE开发工具的配置.mp422.29MB
8Django的工程目录.mp448.68MB
7Django项目的启动.mp428.5MB
6虚拟环境virtualenv的激活.mp419.19MB
5虚拟环境virtualenv的安装.mp415.3MB
40AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp428.86MB
4MVT模式.mp412.32MB
39登录界面的添加.mp444.6MB
38Django部署汽车分类项目.mp464.96MB
37Django页面的创建和跳转.mp430.17MB
36Django项目的启动.mp428.02MB
35Django汽车分类项目的创建.mp420.59MB
34CNN实现二分类模型的预测.mp446.62MB
33CNN实现二分类模型的训练.mp442.61MB
32CNN手写数网络结构修改的方法.mp420.54MB
31CNN手写数字识别网络搭建.mp476.15MB
30CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp420.25MB
3MVC模式.mp443.85MB
29卷积神经网络的计算过程.mp446.71MB
28卷积神经网路的组成.mp436.88MB
27卷积神将网络的基础.mp445.35MB
26图片上传的实现(二).mp412.9MB
25图片上传的实现(一).mp426.36MB
24多文件上传的视图控制器.mp417.27MB
23多文件上传的具体实现.mp414.3MB
22创建多文件上传页面.mp420.28MB
21异常信息的处理.mp414.59MB
20单文件上传的实现.mp458.71MB
2Web应用程序处理流程.mp412.51MB
19主页面的创建.mp425.41MB
18Django创建文件上传工程.mp444.5MB
17Django创建的项目整体流程.mp415.25MB
16使用模板加载静态资源.mp478.37MB
15Django中CSS样式的实现.mp411.25MB
14Django静态资源的配置.mp425.54MB
13Django图书管理的实现.mp435.38MB
12Django搭建图书管理项目.mp46.05MB
11Django的第一个入门案例.mp417.91MB
10Django框架的模板.mp431.12MB
1文本应用程序处理流程.mp416.65MB
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