畢設演算法類
1. 畢業設計做演算法類的需要數據嗎
需要的
畢業設計是指工業、農業、林業、中等專業學校的學生在畢業前進行的總結性、獨立性的工作。它是實踐教學的最後一個環節。綜合運用所學的理論、知識和技能，培養學生解決實際問題的能力。在老師的指導下，學生對所選課題進行工程設計和研究。
包括設計、計算、制圖、工藝技術、經濟論證和合理化建議，最後提交報告。我們要盡量選擇與生產、科研任務相結合的實際問題，也要選擇假問題。
學生必須完成教學計劃規定的理論課程、課程設計和實踐，並通過考試，方可進行該課程的學習。是評價畢業成績的重要依據。學生必須通過畢業設計答辯，通過績效考核，方可畢業。
2. 做個演算法類的畢業設計是不是很難
神經網路？人工智慧？演算法類有簡單有困難，主要還得編程測試
3. 本科畢設演算法設計類的，必須要有創新嗎
看你的能力，你覺得在答辯之前能做完就做，創新的東西需要和老師多溝通，時間緊就做一般的就好，裡面有自己的想法和一點亮點就可以了，畢設這種東西，除非你是打算最後評一個優秀畢設，否則沒必要弄太好，你要注意的是：只要不是優秀畢設最後的成績基本都一樣，而且優秀畢設的名額只有幾個，你懂的，個人建議不如把時間用來找工作、面試。
我前幾年上學的時候是軟體工程專業的，我們也有一些演算法類的理論課，沒聽說畢設必須有創新，是你老師要求的嗎？如果是老師要求的，我覺得老師的意思應該是，除了上網查資料還要自己去思考，結合資料自己寫點東西，比如對一段演算法進行優化，提高運算效率等等。
4. 畢業設計可以用演算法庫嗎
可以。
SciPy是一個開源的python演算法庫和數學工具包。SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。與其功能相類似的軟體還有MATLAB、GNUOctave和Scilab。SciPy目前在BSD許可證下發布。Scipy是世界上著名的Python開源科學計算庫，建立在Numpy之上。它增加的功能包括數值積分、最優化、統計和一些專用函數。
SciPy函數庫在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學以及工程計算中常用的庫函數。例如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等等。
5. 請大家推薦計算機本科專業畢業設計的題目，最好是演算法方面的。
你可以做一些比如 深度學習的垃圾分類, 基於數據挖掘的垂直搜索引擎這種
你網路搜代碼貨棧 裡面可以搜到一些演算法類的畢設項目
6. 想知道做圖像演算法方面的畢設好做嗎需要用到些什麼軟體技術十分感謝！
matlab labview等圖形軟體 可以將你的演算法模擬一下 大學畢設主要是考察你查資料和自己做項目的能力，至於你做的效果並不是老師們關心的。因為老師們知道以現在的水平根本不可能做到實用的東西。
7. 基於MATLAB的畢業設計有哪些
基於MATLAB的畢業設計有：
1、基於MATLAB的視圖技術分析。
2、二值圖像細化演算法研究與實現。
3、基於MATLAB下的信號分析與處理。
4、基於matlab的偽彩色處理與研究。
5、matlab進行小波分析。
matlab將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案。
(7)畢設演算法類擴展閱讀
MATLAB特點
1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來；
2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；
3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；
4、功能豐富的應用工具箱（如信號處理工具箱、通信工具箱等） ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。
8. 推薦演算法研究做畢設，必須得編程，是不是很難
本13歲計算機博士畢業。目前在研究人工智慧。
為什麼要研究計算機智能化。因為這是機器發展的終極目標。圖靈時代，他們就告訴我，要搞個圖靈機測試計算機的智力。
現在的計算機智力還沒到達20，普通人的智力已經達到80.可想而知，我們的路還有多遠。
我目前開發的一套無人監守安防系統，是我獨立研發，帶有自主知識產權的系統。
我沒有和以前一樣寫一些如果如果，那麼那麼的程序，那樣寫起來太慢了。
我就是寫了個無窮搜索代碼，跟一些資料庫去匹配，假如匹配到了就取出資料庫里存好的代碼，加入現有程序，運行。
怎麼做到的呢？也很簡單。我寫了個龐大的資料庫，儲存了很多語義上的詞語。當我們的數據發送吃飯這個詞語的時候，資料庫里已經匹配到「我在吃飯，我想吃飯，我愛吃飯，我討厭吃飯，天天吃飯，你想吃飯，沒人吃飯」等等數據。
然後，我用第二個匹配演算法，獲得了當前時間，通過攝像頭獲得了數據的產生對象。原來，攝像頭看到一個沒錢吃飯的人，在上網，而且是中午的時間。
慢慢的程序已經匹配到了，我想吃飯，我很飢餓。但是，到我想吃飯的時候，我預留了一段外賣送餐代碼。所以。
當你在說出吃飯的時候，計算機已經出現周圍的送餐電話，和周圍的餐廳地址，距離。
但是這和人工智慧差距還很大。
我要的不是這樣的說吃飯，就給你推薦外賣的程序。
我要的是能夠准確知道吃飯包含的所有可能。
這很難辦到。因為我不能一直寫代碼，一直寫一直寫。我只能寫一點點，讓它自己去匹配。
9. 求推薦一個本科計算機畢業設計題目
您手頭上現在有項目么，如果有的話把項目中的一個小點丟給本科生做就行了。
如果沒有項目的話，您可以把自己博士階段的一些東西拿出來，讓本科生跟著後面做就行了，也不要太難。
本科生大四找工作的找工作，考研的考研，真正有時間做畢設的挺少的，給太難肯定做不出來。
我推薦如下幾個：
1.簡單做一個聊天系統吧 GUI的，用css做前端，後端用js就完成了，簡單容易，而且要是前端做得好，忽悠外行人剛剛的。
2.B/S就做一些購物網站什麼的，當然也不要太復雜，簡單的登錄界面要做，還有商品上線做一下就ok了。
3. 簡單的搜索引擎也不錯，用python做，python本身就是一個不難的語言，還簡潔，做爬蟲的首選~~
10. 畢設做一個軟體，要求演算法效率的，主要的計算部分想用C語言，界面用python，請問這樣可以么
python可以很簡單的調用C語言中的函數，需要把C語言中的函數做成動態鏈接庫。
界面用python不影響效率，畢竟不是游戲，一般界面不會太耗CPU。
Python開發效率高，運行效率低。而c/c++恰恰相反。因此在python腳本中調用c/c++的庫，對python進行擴展，是很有必要的。使用python api，http://www.python.org/doc/，需要安裝python-dev。
test.cpp文件如下
[cpp]view plain
#include <python2.6/Python.h> //包含python的頭文件
// 1 c/cpp中的函數
int my_c_function(constchar *arg) {
int n = system(arg);
return n;
}
// 2 python 包裝
static PyObject * wrap_my_c_fun(PyObject *self, PyObject *args) {
constchar * command;
int n;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))//這句是把python的變數args轉換成c的變數command
return NULL;
n = my_c_function(command);//調用c的函數
return Py_BuildValue("i", n);//把c的返回值n轉換成python的對象
}
// 3 方法列表
static PyMethodDef MyCppMethods[] = {
//MyCppFun1是python中注冊的函數名，wrap_my_c_fun是函數指針
{ "MyCppFun1", wrap_my_c_fun, METH_VARARGS, "Execute a shell command." },
{ NULL, NULL, 0, NULL }
};
// 4 模塊初始化方法
PyMODINIT_FUNC initMyCppMole(void) {
//初始模塊，把MyCppMethods初始到MyCppMole中
PyObject *m = Py_InitMole("MyCppMole", MyCppMethods);
if (m == NULL)
return;
}
make:
g++ -shared -fpic test.cpp -o MyCppMole.so
編譯完畢後，目錄下會有一個MyCppMole.so文件
test.py文件如下
[python]view plain
# -*- coding: utf-8 -*-
import MyCppMole
#導入python的模塊（也就是c的模塊，注意so文件名是MyCppMole
r = MyCppMole.MyCppFun1("ls -l")
print r
print"OK"
執行
lhb@localhost:~/maplib/clib/pyc/invokec$ python test.py
總計 20
-rwxr-xr-x 1 lhb lhb 45 2010-08-11 17:45 make
-rwxr-xr-x 1 lhb lhb 7361 2010-08-12 10:14 MyCppMole.so
-rw-r--r-- 1 lhb lhb 979 2010-08-11 17:45 test.cpp
-rw-r--r-- 1 lhb lhb 181 2010-08-11 17:45 test.py
0
OK