网站设计参考文献
网站设计要能充分吸引访问者的注意力,让访问者产生视觉上的愉悦感。因此在网页创作的时候就必须将网站的整体设计与网页设计的相关原理紧密结合起来。下面是我整理的网站设计参考文献,欢迎阅读与收藏。
网站设计参考文献
现在随着互联网的越渐强大,网站的建设就需要融入更多的功能、更丰富的内容和更美观更人性化的界面设计.如果一个网站既没有美观大方的界面设计也没有能够留住用户而设计的易懂易操作的功能,就失去了存在的意义.下面是我整理的网站设计参考文献,供大家借鉴参考.
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拓展资料:
网站介绍
简单来说,网站设计的目的就是产生网站。简单的信息如文字,图片(GIFs, JPEGs,PNGs)和表格,都可以通过使超言、可扩展超文本标记语言等标示语言放置到网站页面上。而更复杂的信息如矢量图形、动画、视频、声频等多媒体档案则需要插件程序来运行,同样地它们亦需要标示语言移植在网站内。网页设计是设计过程的前端(客户端)的设计通常用于描述一个网站,包括写标记,但是这是一个灰色地带,因为这还覆盖了网络的发展。网页设计师预计将有意识的可用性,如果他们的作用,需要创建标记,那么它们也有望成为最新的网页易读性指引。网站设计(Web Design),网站设计是一个把软件需求转换成用软件网站表示的过程,就是指在因特网上,根据一定的规则,使用Dreamweaver、photoshop等工具制作的用于展示特定内容的相关网页的集合。简单地说,网站是一种通讯工具,就像布告栏一样,人们可以通过网站来发布自己想要公开的资讯(信息),或者利用网站来提供相关的网络服务(网络服务)。人们可以通过网页浏览器来访问网站,获取自己需要的资讯(信息)或者享受网络服务。网站它是由域名(俗称网址),网站源程序和网站空间三部分构成。其中域名它是类似于互联网上的门牌号码,是用于识别和定位互联网上计算机的层次结构式字符标识,与该计算机的互联网协议(IP)地址相对应。而网站设计是设计师通过像Frontpage或Dreamweaver等工具来对网站进行编辑的!
设计原则
自适应网页设计也称为 响应性的Web设计 -设计网页,提供一个很好的感知上的各种设备连接到互联网。
自适应网络设计的目的是为不同设备的多功能网站。网站是为了更方便地查看不同的分辨率和格式的设备,技术,自适应网页设计没有为特定类型的设备创建一个单独的版本的网站。一个网站可能无法在您的手机,平板电脑,笔记本电脑和电视上网,要满足全范围的设备最佳显示。
设计版权
可选择融合和集成各种数字版权技术和权威时间戳公证处公证邮箱等可信第三方群支撑的'支持的大众版权认证保护平台进行网站设计版权自主存证和首次发布智能认证,取得作品归属权初步证明,需要时,通过司法鉴定,增强证据的法律效率是核心保障
建站过程
准备内容
在域名注册查询网址之前就应该先搜集至少「一百页」的内容,这些内容必须是有价值的、不违反著作权的内容。
网址
想个比较有意义,好记的网址。
网页设计制作
对搜索引擎来说,他们无法检索到网站里的flash、java applet和javascript,也无法检索到你图档里写的字,所以在网站设计上,只要尽量简洁有力,让内容可以好好的呈现,就是一个成功的seo网站页面。页要尽量符合w3c的标准。
每页档案大小
建议每个网页尽量在15k以下,如果可以缩减到12k,甚至10k那就更好,但是不能在5k以下,以免影响内容的完整。其实我们都知道,搜索引擎最佳化的目的,实际上是为了使用者,而不是为了搜索引擎本身。
内容
每天建立一个500~1000字的网页,当然这个网页里面必须包含你重要的关键字,如果想不出关键字来的话,可以使用Yahoo的关键字建议工具
关键字密度
拿出你的关键字,在下列六个地方各使用一次:
标题;
meta标签;
网址;
粗体关键字 (就是写出你的关键字,然后把他加粗);
斜体关键字 (就是写出你的关键字,然后把他斜体);
页面上半部 (网页内容比较前面的地方,我是建议用个标题,像是h1)。
内部链接
内部链接就是在同一网站域名下的内容页面之间的互相链接(自己网站的内容链接到自己网站的内部页面,也称之为站内链接)。合理的网站内链接构造,能提高搜索引擎的收录与网站权重。你的网站里面可能有很多类的内容,请确定同类内容互相链接,而不同类内容千万不要互相链接。例如讲食品的页面请链接到讲水果的页面这样。
为什么要这样作呢?同类内容的内部链接可以让google的pagerank在你的网页里互相传递,如果你只对个别网页作最佳化,有可能会发生的情况是,网站里只有少数几个页面的排名可以往前,但是若是做好内部链接的话,可以让每个网页的排名都往前。
你想要五十个网页每天都可以带来一位访客,还是只有一个网页,每天带来五十位访客呢?前者还有机会可以努力,后者要再增加应该有其限度才对。
网站上线
最好不要用虚拟主机,若是能有自己的代管主机或者是固定ip位置就最好了。若是租用虚拟主机厂商的虚拟主机方案,你可能遇到的就是一台主机里面放上万个网站,尽管Yahoo和Google宣称,他们对待虚拟主机一视同仁,但是我还是担心要他们开始把同一主机ip数量加入排名公式的那天…
确认网站的每一页都可以被搜索引擎索引进去,网站里的链接要做好。另外呢,在网站还称不上是个「好网站」的时候,不要让网站上线,若是随便让你的烂网站进入搜索引擎,并且被打了低分之后,我想,要让分数上升似乎就不是那麼容易了。
接著,把自己加入到odp(open directory project),这是一个大家可以手动加入的目录索引,这样至少你的网站已经在一个索引里面了,接著,若是有钱的话,可以使用搜索引擎快速付费登录,这可以让你的网站在一定的时间内排名增加到前几名,若是没钱的话也没关系,慢慢等还是会被登录进去的。
送交搜索引擎
把你的网站登录好后,接著,就放著不管了。别忘了,这篇文章的目的是建立成功的网站,过程是一年,所以把网站送交登录之后,请耐心等待六个月。(最惨的情况下啦,不过一般来说,新网站最迟三~五个星期就会进入索引里面了)
网站推广
网站推广毋庸置疑任何一个想盈利的网站都无法回避付费推广服务,推广方面最主要的就是竞价排名。网站推广在建站之后是最重要的一步!
纪录与追踪
申请一个不错的网页计数器。
程序设计
网站设计包括前台用户视觉体验的设计和后台程序功能设计,两个方面都是非常重要的;视觉设计对于客户的阅读带来愉悦和信任,后台注重操作的方便行。
制作流程
以下是网站设计公司服务流程及图示,并对所需注意的有 关事项提供专业和详细的讲解。
1、需求-客户需求沟通分析 ;
2、签约-签署相关合同协议、客户支付预付款;
3、实施-网站页面设计、制作、程序开发;
4、验收-网站测试及验收;
5、维护-网站后期维护工作。
动态网站
网络技术日新月异,细心的网友会发现许多网页文件扩展名不再只是“.htm”,还有“.php”、“.asp”等,这些都是采用动态网页技术制作出来的。
早期的动态网页主要采用CGI技术,CGI即Common Gateway Interface(公用网关接口)。您可以使用不同的程序编写适合的CGI程序,如Visual Basic、Delphi或C/C++等。虽然CGI技术已经发展成熟而且功能强大,但由于编程困难、效率低下、修改复杂,所以有逐渐被新技术取代的趋势。
技术
PHP
PHP即Hypertext Preprocessor(超文本预处理器),它是当今Internet上最为火热的脚本语言,其语法借鉴了C、Java、PERL等语言,但只需要很少的编程知识你就能使用PHP建立一个真正交互的Web站点。
它与HTML语言具有非常好的兼容性,使用者可以直接在脚本代码中加入HTML标签,或者在HTML标签中加入脚本代码从而更好地实现页面控制。PHP提供了标准的数据库接口,数据库连接方便,兼容性强;扩展性强;可以进行面向对象编程。
ASP
ASP即Active Server Pages,它是微软开发的一种类似HTML(超文本标识语言)、Script(脚本)与CGI(公用网关接口)的结合体,它没有提供自己专门的编程语言,而是允许用户使用许多已有的脚本语言编写ASP的应用程序。ASP的程序编制比HTML更方便且更有灵活性。它是在Web服务器端运行,运行后再将运行结果以HTML格式传送至客户端的浏览器。ASP程序语言最大的不足就是安全性不够好。
ASP的最大好处是可以包含HTML标签,也可以直接存取数据库及使用无限扩充的ActiveX控件,因此在程序编制上要比HTML方便而且更富有灵活性。通过使用ASP的组件和对象技术,用户可以直接使用ActiveX控件,调用对象方法和属性,以简单的方式实现强大的交互功能。
但ASP技术也非完美无缺,由于它基本上是局限于微软的操作系统平台之上,主要工作环境是微软的IIS应用程序结构,又因ActiveX对象具有平台特性,所以ASP技术不能很容易地实现在跨平台的Web服务器上工作。
JSP
JSP 即Java Server Pages,它是由Sun Microsystem公司于1999年6月推出的新技术,是基于Java Servlet以及整个Java体系的Web开发技术。
JSP和ASP在技术方面有许多相似之处,不过两者来源于不同的技术规范组织,以至 ASP一般只应用于Windows NT/2000平台,而JSP则可以在85%以上的服务器上运行,而且基于JSP技术的应用程序比基于ASP的应用程序易于维护和管理,所以被许多人认为是未来最有发展前途的动态网站技术。
NET
NET是ASP的升级版,也是由微软开发,但是和ASP却有天壤之别。NET的版本有、、、、。是网站动态编程语言里最好用的语言,不过易学难精。开始,NET把前台代码和后台程序分为两个文件管理,使得NET表现和逻辑相分离。NET网站开发跟软件开发差不多。NET的网站是编译执行的,效率比ASP高很多。NET在功能性、安全性和面向对象方面都做的非常优秀,是非常不错的网站编程语言。
ASP、.NET、JSP和PHP的优点和缺点
ASP
优点:
无需编译
易于生成
独立于浏览器
面向对象
与任何ActiveX scripting 语言兼容
源程序码不会外漏
摘要 :深度卷积网络在静态图像的视觉识别方面取得了巨大的成功。 但是,对于视频中的动作识别,相对于传统方法的优势并不是那么明显。 本文旨在设计有效的ConvNet架构来进行视频动作识别,并在有限的训练样本下学习这些模型。 我们的第一项贡献是时间分段网络(TSN),这是一种基于视频的动作识别的新框架。这个结构是基于远程时间建模的思想。它结合了稀疏的时间采样策略和视频级的监督,可以使用整个动作视频进行有效的学习。 另一个贡献是我们研究了在时间分段网络的帮助下学习视频数据上的ConvNet的一系列实践。我们的方法在HMDB51(%)和UCF101(%)的数据集上实现了SOTA。 我们还将ConvNet模型可视化,证明了时间分段网络和提出方法的有效性。
1介绍
基于视频的动作识别由于其在安全和行为分析等许多领域中的应用而引起了学术界的极大关注[1,2,3,4,5,6]。在动作识别中,有两个关键且互补的方面:外观和动态。识别系统的性能在很大程度上取决于它是否能够从中提取和利用相关信息。然而,由于诸如尺度变化,视角变化和相机运动之类的复杂因素,提取这样的信息是困难的。 因此,设计有效的表示形式以解决这些挑战同时保留动作类别的分类信息就变得至关重要。最近,卷积神经网络[7]在对物体,场景和复杂事件的图像进行分类方面取得了巨大的成功[]。ConvNets也已被引入以解决基于视频的动作识别问题[12,1,13,14]。深度ConvNets具有强大的建模能力,并能够在大规模监督数据集的帮助下从原始视觉数据中学习区分表示。但是,与图像分类不同,端到端的深层ConvNet仍然无法获得比传统手工特征提取明显的优势。
我们认为,ConvNets在基于视频的动作识别中的应用有两个主要障碍。首先,长时间结构在理解动作视频的动态过程中起着重要作用[15,16,17,18]。但是,主流的ConvNet框架[1,13]通常集中在外观和短期运动上,因此缺乏整合长时间结构的能力。最近有一些尝试[19,4,20]来解决这个问题。这些方法主要依赖于具有设定采样间隔的密集时间采样。当将这种方法应用于长视频序列时,将导致过多的计算成本,这限制了其在现实世界中的应用,并存在丢失长于最大长度视频的重要信息的风险。其次,在实践中,训练深层ConvNets需要大量训练样本才能实现最佳性能。但是,由于数据收集和标注的困难,可公开使用的动作识别数据集(例如UCF101 [21],HMDB51 [22])在大小和多样性上都受到限制。 因此,非在图像分类中取得了显著成功深层ConvNets [9,23]在视频中面临着过拟合的高风险。
这些挑战促使我们研究两个问题:1)如何设计一种有效和高效的视频级框架来学习视频表示,该框架能够捕获长期的时间结构; 2)如何在有限的训练样本下学习ConvNet模型。特别是,我们在成功的双流体系结构[1]的基础上构建了我们的方法,同时解决了上述问题。在时间结构建模方面,一个关键的发现是连续的帧是高度冗余的。 因此,高度相似采样帧的密集时间采样通常是不需要的。相反,在这种情况下,稀疏的时间采样策略将更为有利。 受此发现的启发,我们提出了一个视频级框架,称为时间分段网络(TSN)。 该框架采用稀疏采样方案在较长的视频序列上提取短片段,其中采样沿时间维度均匀分布。 之后,采用分段结构来聚集来自采样片段的信息。从这个意义上讲,TSN能够对整个视频的长时间结构进行建模。 而且,这种稀疏的采样策略可以以较低的成本保存相关信息,从而可以在合理的时间和计算资源下,在长视频序列上进行端到端学习。
为了开发STN框架的全部潜力,我们采用了最近介绍的深层ConvNet架构[23,9],并探索了许多良好实践以克服由以下训练样本不足原因带来的上述问题,包括1)交叉预训练;2)正规化;3)数据增强扩充。同时,为了充分利用视频中的视觉内容,我们对双流ConvNets的四种输入形式进行了经验研究,即单RGB图像,堆叠的RGB差,堆叠的光流场和堆叠的矫正光流场。
我们对两个具有挑战性的动作识别数据集(UCF101 [21]和HMDB51 [22])进行了实验,以验证我们方法的有效性。在实验中,使用TSN学习的模型在这两个具有挑战性的动作识别数据集上的表现SOTA。 我们还可视化了我们所学的双流模型,试图为将来的动作识别研究提供一些参考。
2相关工作
在过去的几年中,动作识别已被广泛研究[2,24,25,26,18]。与我们有关的先前研究分为两类:(1)用于动作识别的卷积网络,(2)时间结构建模。
卷积网络的动作识别 。先前的许多工作一直在尝试设计有效的ConvNet架构来进行视频中的动作识别[12,1,13,27,28]。Karpathy等[12]在大型数据集(Sports-1M)上测试了具有深层结构的ConvNets。 Simonyan等[1]通过利用ImageNet数据集进行预训练和计算光流以捕获运动信息,设计了包含空间和时间网络的双流ConvNet。Tran等[13]在现实和大规模的视频数据集上探索了3D卷积[27],他们尝试通过3D卷积运算学习外观和运动特征。Sun等[28]提出了一个基于分解的时空ConvNets,并利用不同的方法来分解3D卷积核。 最近,有几篇文章着重介绍了使用卷积建模长时间结构的方法[4,19,20]。但是,这些方法直接在较长的连续视频流上运行。 受计算成本的限制,这些方法通常处理固定长度为64到120帧的序列。 由于它的时间覆盖范围有限,因此从整个视频中进行学习并非易事。 我们的方法与这些端到端深层ConvNets的不同之处在于,它新颖地采用了稀疏的时间采样策略,该策略可以在不限制序列长度的情况下使用整个视频进行有效的学习。
时间结构建模 。许多研究工作致力于为动作识别时间结构建模[15,16,17,29,30,18]。Gaidon等[16]注释了每个视频的每个子动作,并提出了用于动作检测的Actom序列模型(ASM)。Niebles等[15]提出使用潜在变量来建模复杂动作的时间分解,并借助潜在SVM [31]以迭代方式学习模型参数。Wang等[17]和Pirsiavash等。[29]分别使用隐性层次模型(LHM)和分段语法模型(SGM)将复杂动作的时间分解扩展为分层方式。Wang等[30]设计了一个顺序骨架模型(SSM)来捕捉动态体之间的关系,并进行时空动作检测。 Fernando [18]为行为识别建模了BoVW表示。但是,这些方法仍然无法组合用于对时间结构建模的端到端学习方案。前文所提出的时间分段网络STN,同时也强调了这一原理,是对整个视频进行端到端时间结构建模的第一个框架。
3时间分段网络的动作识别
在本节中,我们将详细介绍使用时间分段网络执行动作识别的过程。具体来说,我们首先介绍TSN框架中的基本概念。然后,我们研究在TSN框架内学习双流ConvNet的实践。 最后,我们描述了学习到的双流ConvNets的测试细节。
时间分段网络
正如我们在第一节中讨论的那样。如图1所示,双流ConvNets当前的一个明显问题是它们无法建模长时间结构。这主要是由于它们对时间轴前后的访问受到限制,它们被设计为仅在短片段中的单个帧(空间网络)或单个帧堆栈(时间网络)上运行。但是,复杂的动作(例如体育动作)包括跨越相对较长时间的多个阶段。如果在ConvNet训练中没有在这些动作中使用长时间结构,那将是巨大的损失。 为了解决这个问题,我们提出了时间分段网络,即图1所示的视频级框架,以便能够对整个视频进行动态建模。
具体来说,我们提出的时间分段网络框架,旨在利用整个视频的视觉信息来执行视频级别的预测,它也由空间流ConvNet和时间流ConvNet组成。时间分段网络不是在单个帧或帧堆栈上工作,而是在从整个视频中稀疏采样的一系列短片段上运行。此序列中的每个片段都将对动作类别产生自己的初步预测。 然后,片段之间的共识将被导出为视频级别的预测。 在学习过程中,通过迭代更新模型参数来优化视频级预测的损失值,而不是用于双流ConvNet的局部预测的损失值。
形式上,给定视频V,我们将其分为相等持续时间的K个段{S1,S2,…,SK}。 然后,TSN对片段序列进行如下建模:
其中C是动作类别的数量,yi是类别i的标签。 在实验中,根据先前的时间建模工作 [16,17],片段的数量K设置为3。 函数G的形式仍然是一个悬而未决的问题。 在这项工作中,我们使用最简单的G形式,其中Gi = g(Fi(T1),...,Fi(TK))。 此处,使用函数g从所有片段上的同一类别的分数推断出类别分数Gi。我们根据经验评估了聚合函数g的几种不同形式,包括实验中的平均,极值和加权平均。 其中,平均均值用于报告我们的最终识别准确性。
取决于g的选择,此TSN是可微的或至少具有子梯度。这使我们能够利用多个片段,通过标准的反向传播算法共同优化模型参数W。 在反向传播过程中,模型参数W相对于损耗值L的梯度可以推导为:
学习时间分段网络
时间分段网络提供了执行视频级学习的框架,但是要实现最佳性能,必须注意一些实际问题,例如训练样本数量有限。为此,我们研究了在视频数据上训练深层ConvNet的一系列良好做法,这些做法也可直接应用于学习时间分段网络。
网络体系结构 。网络体系结构是神经网络设计中的重要因素。几项工作表明,更深的结构可以提高对象识别性能[9,10]。但是,原始的双流Con vNets [1]采用了相对较浅的网络结构(ClarifaiNet [32])。 在这项工作中,由于在准确性和效率之间具有良好平衡和批归一化的Inception[23]作为构建基块。 我们将原始的BN-Inception体系结构调整为双流ConvNet的设计。像在原始的双流ConvNets [1]中一样,空间流在单个RGB图像上运行,而时间流将一堆连续的光流场作为输入。
网络输入 。我们也有兴趣探索更多的输入方式来增强STN的判别能力。 最初,双流ConvNets将RGB图像用于空间流,将堆叠的光流场用于时间流。 在这里,我们建议研究两种额外的模式,即RGB差和矫正流场。
单个RGB图像通常在特定时间点编码静态外观,且缺少有关上下帧的信息。如图2所示,两个连续帧之间的RGB差异描述了外观变化,该变化可能与运动显著区域相对应。 受[28]的启发,我们尝试添加叠加的RGB差作为另一种输入形式,并研究其在动作识别中的性能。
时间流ConvNets以光流场为输入,旨在捕获运动信息。但是,在真实的视频中,通常存在摄像机运动,并且光流场可能不会集中在人体运动上。如图2所示,由于摄像机的运动,在背景中突出了大量的水平运动。 受iDT[2]的启发,我们建议将矫正的光流场作为附加的输入形式。根据[2],我们首先通过估计单应性矩阵然后补偿相机运动来提取矫正光流。如图2所示,矫正的光流抑制了背景运动并使运动集中在人体身上。
网络****训练****。 由于用于动作识别的数据集相对较小,因此训练深度ConvNets面临着过拟合的风险。 为了解决这个问题,我们设计了以下几种在时域网中训练卷积网络的策略。
交叉预训练。 当目标数据集没有足够的训练样本时,预训练是初始化深层ConvNets的有效方法[1]。 当空间网络将RGB图像作为输入时,参数可以利用在ImageNet [33]上训练的模型作为初始化。 对于其他形式,例如光流场和RGB差,它们本质上捕获了视频数据的不同视觉方面,并且它们的分布与RGB图像的分布不同。我们提出了一种交叉预训练技术,其中我们利用RGB模型初始化时间流网络。首先,我们通过线性变换将光流场离散化为从0到255的间隔。 此步骤使光流场的范围与RGB图像相同。 然后,我们修改RGB模型的第一卷积层的权重以处理光流场的输入。 具体来说,我们对RGB通道上的权重取平均值,并通过时间网络输入的通道数来复制该平均值。 这种初始化方法在时态网络中效果很好,并减少了实验中过度拟合的影响。
正则化技术。批处理规范化[23]是处理协变量偏移问题的重要手段。在学习过程中,批次归一化将估计每个批次内的激活平均值和方差,并使用它们将这些激活值转换为标准的高斯分布。这项操作会加快训练的收敛速度,但由于对有限数量的训练样本的分布估计存在偏差,会导致在传递过程中过拟合。 因此,在使用预训练模型进行初始化之后,我们选择冻结除第一层外的所有批处理归一化层的均值和方差参数。 由于光流的分布与RGB图像不同,因此第一卷积层的激活值将具有不同的分布,因此我们需要相应地重新估计均值和方差。 我们称这种策略为局部BN。同时,我们在BN-Inception体系结构的全局池层之后添加了一个额外的随机失活层,以进一步减少过度拟合的影响。 对于空间流ConvNet,随机失活率设置为;对于时间流ConvNet,设置为。
数据增强。数据增强可以生成各种训练样本,并防止严重的过拟合。在原始的双流ConvNet中,随机裁剪和水平翻转被用来增加训练样本。我们利用两种新的数据增强技术:角点裁剪和比例抖动。在角点裁剪技术中,仅从图像的角点或中心选择提取的区域,以避免隐式聚焦在图像的中心区域。在多尺度裁剪技术中,我们将ImageNet分类中使用的尺度抖动技术[9]应用于动作识别。我们提出了尺度抖动的有效实现。 我们将输入图像或光流场的大小固定为256×340,并从{256,224,192,168}中随机选择裁剪区域的宽度和高度。 最后,将这些裁剪区域的大小调整为224×224,以进行网络训练。 实际上,此实现不仅包含比例抖动,而且还涉及纵横比抖动。
测试TSN
最后,我们介绍了针对时间分段网络的测试方法。 由于所有的片段ConvNet都共享TSN中的模型参数,因此学习到的模型可以像普通的ConvNet一样执行逐帧评估。这使我们能够与没有TSN的学习模型进行公平比较。具体来说,我们遵循原始双流ConvNets的测试方案[1],在该方案中,我们从动作视频中采样了25个RGB帧或光流堆栈。 同时,我们裁剪了4个角和1个中心,并从采样帧中进行了水平翻转以评估ConvNet。对于空间和时间流网络的融合,我们对它们进行加权平均。 在TSN框架内学习时,空间流ConvNet和时间流ConvNet之间的性能差距比原始的双流ConvNet中的性能差距小得多。 基于这一事实,我们将空间流的权重设置为1,将时间流的权重设置为,从而为空间流赋予更高的权重。 当同时使用正常和矫正的光流场时,对于正常光流,权重被划分为1,对于矫正的光流,权重被划分为。 在中有描述,分段共识函数在Softmax归一化之前应用。为了测试模型是否符合训练条件,我们在Softmax归一化之前融合了25个帧和不同流的预测分数。
4实验
在本节中,我们首先介绍评估数据集和该方法的实现细节。然后,我们探索了用于学习时间分段网络的建议的良好实践。在此之后,我们证明了通过应用时间分段网络框架来建模长时间结构的重要性。我们还将我们的方法的性能与最新技术进行了比较。最后,我们将ConvNet模型可视化。
数据集和实施细节
我们对两个大型动作数据集HMDB51[22]和UCF101 [21]进行实验。UCF101数据集包含101个动作类和13320个视频剪辑。我们遵循THUMOS13挑战[34]的评估方案,并采用三个训练/测试单元进行评估。HMDB51数据集是大量来自各种来源的真实视频的集合,例如电影和网络视频。 数据集由来自51个动作类别的6766个视频剪辑组成。我们的实验遵循原始的评估方案,使用了三个训练/测试拆分,并报告了这些拆分的平均准确性。
我们使用小批量随机梯度下降算法来学习网络参数,其中批量大小设置为256,动量设置为。我们使用来自ImageNet [33]的预训练模型初始化网络权重。我们在实验中设置了较小的学习率。 对于空间网络,学习率初始化为,并且每2 000次迭代降低到其十分之一。整个训练过程将在4500次迭代后停止。 对于时间网络,我们将学习率初始化为,经过12000和18000次迭代后,学习率降低为十分之一。 最大迭代次数设置为20000。关于数据增强,我们使用了第节中指定的位置抖动,水平翻转,角点裁剪和比例抖动的技术。为了提取光流和矫正光流,我们选择在OpenCV中使用CUDA实现的TVL1光流算法[35]。为了加快训练速度,我们采用了具有多个GPU的数据并行策略,并通过我们的修改版Caffe [36]和OpenMPI实现了该策略。对于具有4个TITANX GPU的硬件设备,空间TSN在UCF101上的整个培训时间约为2小时,对于时间TSN则为9小时。
进一步探究
在本节中,我们重点研究节中描述的良好实践,包括培训策略和输入方式。在本实验研究中,我们使用[23]改编的具有深层体系结构的双流ConvNets,并对UCF101数据集的第1部分进行所有实验。
我们在第节中提出了两种训练策略,即交叉预训练和具有随机失活的部分BN。 具体来说,我们比较了四种设置:(1)从头开始训练(2)仅像[1]中那样预训练空间流(3)交叉预训练(4)使用交叉预训练和带有随机失活的BN层。结果如表1所中。首先,我们发现从头开始的训练性能要比原始的双流ConvNets(基准)差很多,这意味着精心设计的学习策略对于降低过拟合风险是必要的,尤其是对于空间网络。然后,我们使用空间流的预训练和时间流的交叉模态预训练,以初始化双流ConvNets,并且其性能比基线更好。 我们进一步利用带有随机失活的部分BN来规范化训练过程,从而将识别性能提高到%。
我们在第节中提出了两种新型的模态:RGB差和矫正的光流场。 表2中报告了比较不同模式性能的结果。这些实验是在表1中验证的所有良好实践下进行的。我们首先观察到RGB图像和RGB差的组合将识别性能提高到%。 此结果表明RGB图像和RGB差异可以对信息编码互补。然后表明,光流和矫正光流产生了非常相似的性能(%对%),并且将它们融合可以将性能提高到%。 结合所有四种模式可得出%的准确性。由于RGB差可能描述相似但不稳定的运动模式,因此我们还评估了组合其他三种模式的性能,这带来了更好的识别精度(%vs %)。我们推测光流更适合捕获运动信息,有时RGB差对于描述运动可能不稳定。 另一方面,RGB差可以用作运动表示低质量,高速的替代方案。
对于TSN的性能评价
在本小节中,我们专注于TSN框架工作的研究。我们首先研究分段共识函数的影响,然后在UCF101数据集的split 1上比较不同的ConvNet体系结构。为了进行比较,在此探索中,我们仅将RGB图像和光流场用作输入模态。 如第节所述,段数K设置为3。
在等式中(1),分段共识函数由其聚集函数g定义。在这里,我们评估了g的三个计算方式:(1)最大合并,(2)平均合并,(3)加权平均。实验结果总结在表3中。我们看到平均池化功能可实现最佳性能。因此,在以下实验中,我们选择平均池作为默认聚集功能。 然后,我们比较了不同网络体系结构的性能,结果在表4中进行了总结。具体地说,我们比较了三种深层的体系结构:BN-Inception [23],GoogLeNet [10]和VGGNet-16 [9],所有这些架构都经过上述实践的训练。在比较的体系结构中,根据BN-Inception [23]改编的深层双流ConvNets达到了%的最佳精度。这与它在图像分类任务中的更好表现相吻合。 因此,我们选择BN-Inception [23]作为TSN的ConvNet架构。
设置了所有设计选项后,我们现在将时间分段网络(TSN)应用于动作识别。 结果在表4中进行了说明。在表5中还提供了根据识别准确度对组件进行逐项分析的结果。我们可以看到,在前面所有良好实践下,时间分段网络都能够提高模型的性能。 这证实了通过时间分段网络实现的对长时间结构进行建模对于理解视频中的动作至关重要。
与SOTA相比较
在探索了良好的做法并了解了时间分段网络的效果之后,我们准备建立最终的动作识别方法。具体来说,我们使用了三种输入方式以及描述的所有技术作为最终方法,并在两个具有挑战性的数据集上进行了测试:HMDB51和UCF101。 结果总结在表6中,在表6中,我们将我们的方法与传统方法(例如改进的轨迹(iDT)[2],MoFAP表示[39])和深度学习表示法例如3D卷积网络(C3D)[13],轨迹合并的深度卷积描述符(TDD)[5],分解时空卷积网络(FSTCN)[28],长期卷积网络(LTC)[19]和关键卷挖掘框架(KVMF)[41]。 我们的最佳结果在HMDB51数据集上优于其他方法%,在UCF101数据集上优于%。 我们方法的优越性能证明了TSN的有效性,并证明了长期时域建模的重要性。
模型可视化
除了识别精度,我们还想进一步了解所学的ConvNet模型。这里,我们采用DeepDraw[42]工具箱。此工具在仅具有白噪声的情况下对输入图像进行迭代梯度上升。因此,仅基于ConvNet模型内部的类知识,可以将经过多次迭代后的输出视为类可视化。该工具的原始版本仅处理RGB数据。为了对基于光流的模型进行可视化,我们调整了工具以使其与时间网络一起运行。结果,我们首次在动作识别ConvNet模型中可视化了有趣的类信息。 我们从UCF101数据集中随机选择五个类别,即太极拳,打拳,跳水,跳远和自行车,以实现可视化。 结果如图3所示。对于RGB和光流,我们将通过以下三种设置可视化学习的ConvNet模型:(1)不进行预训练;(2)仅接受预训练;(3)具有TSN。
一般而言,具有预训练的模型比没有进行预训练的模型更能表示视觉概念。可以看到,没有经过预训练的时空模型几乎不能产生任何有意义的视觉结构。 利用预训练过程中传递的知识,空间和时间模型能够捕获结构化的视觉特征。
还很容易注意到,仅接受短期信息(例如单帧)训练的模型往往会将视频中的风景图案和物体误认为是行动识别的重要特征。例如,在“潜水”类中,除进行潜水的人员外,单帧空间流ConvNet主要查找水和潜水平台。它的时间流对应物(光流)趋向于集中于由水波引起的运动。 随着时间分段网络引入的长期时间建模,显而易见的是,学习的模型更多地关注视频中的人,并且似乎正在对动作类的长时间结构进行建模。仍以“潜水”为例,具有时间分段网络的空间卷积网络现在生成的图像是人是主要的视觉信息。 并且可以在图像中识别出不同的姿势,描绘了一个潜水动作的各个阶段。这表明用该方法学习的模型可能表现更好,这在我们的定量实验中得到了很好的体现。我们为读者提供补充材料,以实现更多动作类的可视化以及有关可视化过程的更多详细信息。
5结论
在本文中,我们介绍了时间分段网络(TSN),这是一个视频级框架,旨在为长期的时间结构建模。正如在两个具有挑战性的数据集上所展示的,这项工作将最新技术提升到了一个新的水平,同时保持了合理的计算成本。 这主要归因于具有稀疏采样的分段体系结构以及我们在本文中探索的一系列良好实践。 前者提供了一种捕获长期时间结构的有效方式,而后者则使得在有限的训练集上训练非常深的网络成为可能,而不会出现严重的过度拟合。
先下载,后修改。
作为一个着重研究信息系统开发、应用的专业,计算机毕业论文的写作应该更贴合实际出来,可能有很多刚拿到题目的学生不知道改如何着手,下面我们就来了解一下计算机毕业论文怎么写?一、计算机毕业论文的写作方法1、前言部分前言部分也常用"引论"、"概论"、"问题背景"等做标题,在这部分中,主要介绍论文的选题。首先要阐明选题的背景和选题的意义。选题需强调实际背景,说明在计算机研究中或部门信息化建设、企业管理现代化等工作中引发该问题的原因,问题出现的环境和条件,解决该问题后能起什么作用。结合问题背景的阐述,要使读者感受到此选题确有实用价值和学术价值,因而有研究和开发的必要性。前言部分常起到画龙点睛的作用。选题实际又有新意,表明作者的研究方向正确,设计开发工作有价值。对一篇论文来说,前言写好了,就会吸引读者,使他们对作者的选题感兴趣,愿意进一步了解作者的工作成果。2、综述部分任何一个课题的研究或开发都是有学科基础或技术基础的。综述部分主要阐述选题在相应学科领域中的发展进程和研究方向,特别是近年来的发展趋势和最新成果。通过与中外研究成果的比较和评论,说明自己的选题是符合当前的研究方向并有所进展,或采用了当前的最新技术并有所改进,目的是使读者进一步了解选题的意义。综述部分能反映出毕业设计学生多方面的能力。首先是结合课题任务独立查阅中外文献资料的能力,通过查阅文献资料,收集各种信息,了解同行的研究水平,在工作和论文中有效地运用文献,这不仅能避免简单的重复研究,而且也能使论文工作有一个高起点。其次,还能反映出综合分析的能力。从大量的文献中找到可以借鉴和参考的信息,这不仅要有一定的专业知识水平,还要有一定的综合能力。对同行研究成果是否能抓住要点,优缺点的评述是否符合实际,恰到好处,这和一个人的分析理解能力是有关的。值得注意的是,要做好一篇毕业论文,必须阅读一定量(2~3篇)的近期外文资料,这不仅反映自己的外文阅读能力,而且有助于体现论文的先进性。3、方案论证在明确了所要解决的问题和课题综述后,很自然地就要提出自己解决问题的思路和方案。在写作方法上,一是要通过比较,显示自己方案的价值,二是让读者了解方案的独到之处或有创新点的思路、算法和关键技术。在与文献资料中的方案进行比较时,首先要阐述自己的设计方案,说明为什么要选择或设计这样的方案,前面评述的优点在此方案中如何体现,不足之处又是如何得到了克服,最后完成的工作能达到什么性能水平,有什么创新之处(或有新意)。如果自己的题目是总方案的一部分,一定要明确说明自己承担的部分,以及对整个任务的贡献。4、论文主体在这部分中,要将整个研究开发工作的内容,包括理论分析、总体设计、模块划分、实现方法等进行详细的论述。论文主体部分要占4/5左右。主体部分的写法,视选题的不同可以多样,研究型论文和应用开发型论文的写法就有明显的不同。研究型的论文,主体部分一般应包括:理论基础,数学模型,算法推导,形式化描述,求解方法,软硬件系统的实现及调试,测试数据的分析及结论。要强调的是,研究型论文绝不是从推理到推理的空洞文章。研究型论文也应有实际背景,也应有到企业和实际部门调研的过程,并在实际调查研究中获取信息,发现问题,收集数据和资料。在研究分析的基础上,提出解决实际问题的、富有创建性的结论。应用开发型的论文,主体部分应包括:总体设计,模块划分,算法描述,编程模型,数据结构,实现技术,实例测试及性能分析。以上内容根据任务所处的阶段不同,可以有所侧重。在整个任务初期的论文,可侧重于研究与设计,在任务后期的论文可侧重于实现与应用。但作为一篇完整的论文应让读者从课题的原理设计,问题的解决方法,关键技术以及性能测试都有全面的了解,以便能准确地评判论文的质量。论文主体部分的内容一般要分成几个章节来描述。在写作上,除了用文字描述外,还要善于利用各种原理图、流程图、表格、曲线等来说明问题,一篇条理清晰,图文并茂的论文才是一篇好的论文。5、测试及性能分析对理工专业的毕业设计论文,测试数据是性能评价的基础,必须真实可靠。通过测试数据,论文工作的成效可一目了然。根据课题的要求,可以在实验室环境下测试,也可以在工作现场测试。在论文中,要将测试时的环境和条件列出,因为任何测试数据都与测试环境和条件相关,不说明测试条件的数据是不可比的,因此也是无意义的。测试一般包括功能测试和性能测试。功能测试是将课题完成的计算机软硬件系统(子系统)或应用系统所要求达到的功能逐一进行测试。性能测试一般是在系统(子系统)的运行状态下,记录实例运行的数据,然后,归纳和计算这些数据,以此来分析系统运行的性能。测试实例可以自己设计编写,也可以选择学科领域内公认的、有一定权威性的测试实例或测试集。原则是通过所选择(设计)的实例的运行,既能准确反映系统运行的功能和性能,与同类系统又有可比性。只有这样,论文最后为自己工作所做的结论才有说服力。6、结束语这一节篇幅不大,首先对整个论文工作做一个简单小结,然后将自己在研究开发工作中所做的贡献,或独立研究的成果列举出来,再对自己工作的进展、水平做一个实事求是的评论。但在用"首次提出"、"重大突破"、"重要价值"等自我评语时要慎重。7、后记在后记中,主要表达对导师和其他有关教师和同学的感谢之意。对此,仍要实事求是,过分的颂扬反而会带来消极影响。这一节也可用"致谢"做标题。8、参考文献中外文的参考文献应按照规范列举在论文最后。这一部分的编写反映作者的学术作风。编写参考文献要注意:(1)要严格按照规范编写,特别是外文文献,不要漏写、错写;(2)论文内容和参考文献要前后对应,正文中凡引用参考文献的地方应加注;(3)列出的文献资料应与论文课题相关,无关的文献只会使读者感到作者的研究目标很分散;(4)选择的参考文献应主要是近期的。二、计算机写作注意事项1、设计(论文)题目:按照小题目。封面XXXXX学院毕业设计(论文)、 届 分院(系)2、摘要:不要主语,英文中无法表达时可用被动语态3、关键词:体现设计(论文)主要工作的词语4、目录:自动生成,的格式,最多到 5、正文中文献引用要客观,别人的成果要说明,不要据为己有;自己的成果要突出。不清楚的图必须修改(可用word画或者AutoCAD画),表格尽量采用三线表6、参考文献:至少要有两篇英文文献7、致谢(不是致辞)8、附录(若多于一个附录,可用附录一、附录二,……)9、各部分格式要求,严格按照毕业设计手册执行三、计算机论文编辑技巧1、文档结构图的妙用 格式修改时可先将全文设置为正文格式(新罗马与宋体的博弈),然后将三级标题以上标题按照三级标题提出来,再将二级标题以上标题按照二级标题提出来,最后将一级标题提出来。提出标题时注意使用大纲级别。 提出大纲级别后,可用文档结构图轻松导航文档。还可自动生成目录(插入-引用-索引和目录-目录)。2、图的裁剪与组合(建议采用浮于文字上方的方式)、文本框的妙用、公式的编辑(变量用斜体、下标用的i、j、k用斜体,其余用正体。公式中出现汉字怎么办?用拼音加加输入法输入汉字)3、表格的编辑4、上下标的使用(自定义word菜单)5、分节符的使用6、目录自动生成(页码的问题),目录可单独取文件名(写字板的运用),也可放到正文前面7、样式与格式的自动更新功能8、页眉设置(去掉横线)9、文档的备份(防止病毒感染、U盘丢失、计算机故障)
首先是选题,一般老师都会提供若干个选题给你选,其中必然包括几个“XX系统的设计与开发”,这样的选题就是符合我们前面的假设和预想的。盘他!假设我现在选了一个题目是“基于SSM的XX网上商城的设计与开发”。选完题目就面临着一个问题:是先做开发还是先写文章,或者是一边写一边开发。我的建议是一边写一边开发。原因是:开发的过程是需要写一些文案的,比如需求分析、数据库的表结构的关系、整个系统的交互逻辑等等。而这些文案是可以出现在我们的论文当中的。那接下来就说一下如何开发和写文论,当然某些开发过程我只能粗略的说一下。1.摘要:这是所有论文的第一个小title,说他恶心有时候也恶心,说他简单也是蛮简单的。那么这一部分究竟是要写什么的?由于这一部分需要展现出做这个系统的必要性、开发这个系统的实现方式、系统的功能和系统的作用。所以可以这样写:随着中国经济的高速发展以及网络技术的普及,互联网的技术得到全面的发展,中国的各行各业都在互联网的影响下发生了变革。互联网的快速发展催生了许多产业,其中最具代表性的便是电子商务,电子商务使得企业和客户的营销关系由实体店销售准换为网络电子商务营销。马云曾说:“让天底下没有难做的生意”,越来越多的店家选择在网上开店,使得交易不再限制于天南地北,同时也大大降低了店家的经营成本,在提高收益的同时,也方便了客户,本课题正式在这种背景下应运而生。本课题介绍了“基于SSM的XX网上商城”的开发环境、需求分析、界面设计和数据库设计以及涉及到的框架。本系统采用了B/S架构,使用了Java、HTML、JS等语言,使用了主流的后台开发框架SSM(spring+springMVC+Mybatis),以及采用了开源的轻量级数据库Mysql进行开发,为网络商城提供了前端展示和后台管理的模块,实现了注册、登录以及购物等主要功能,为消费者提供了便捷快速的购物体验,以及为提高了店家的销售效率。关键字:网上商城,SSM,Java,HTML,JS,MySQL(关键字一般就是把摘要中提及到的关键性技术提取出来,让阅读者一目了然,知道哪些是重点)Abstract:......(英文摘要建议谷歌翻译,然后把明显错误的地方修改一下即可)2.第一章:引言这一部分也是比虚的,其实随便扯一扯就可以了,一般包含以下几部分1.背景2.研究内容。其中背景主要讲一些关于社会发展的趋势导致了一些什么问题,而这些问题又应该如何去解决,多说几句,写到两三百字即可。研究内容就是针对上述的背景我们如何进行改进。细心的同学可能会说,感觉跟摘要有些重复。是的!这两部分内容其实是挺重复的,但是没关系,不过不要使用完完全全一样的话去描述,因为最后论文查重的时候会对文章自引用进行查重的。这一部分也是三五百字即可。3.第二章:系统的开发技术介绍这一部分是需要我们在正式开发之前做好的技术调研,然后对这一部分的技术进行详细的介绍。这一部分我不可能细讲,因为内容太多了,而且对于不同的项目有不同的内容,在查阅资料的过程也是提升技术的一个重要的环节,你可以真真切切的了解到开发一个工程是需要哪方面的知识,因此我就对我所选的这个课题应该使用到的技术栈进行一下介绍,也算是抛砖引玉,各位同学可以根据自己的实际情况进行撰写。开发不同的系统虽然涉及到的业务逻辑不同,处理方式也千差万别,但是本质上都是一样的,都是前端界面通过服务器跟数据库进行数据交互的一个过程,涉及到的内容也无非就是前端、后台和服务器。但是有一个需要注意的点,就是不要把HTML、JAVA等使用的语言介绍也给堆在这里,老师没细看还好,细看还是会显得太水字数了,记住,写工程性的课题不怕没字数。那问题来了,语言介绍不给写那应该些什么呢?应该写涉及到的框架、使用的工具。这些就够了,随随便便就几千字了。下面举例简单说明一下。a. 前端强调一下,不要把HTML、CSS等一下前端的规范展开来写,可以轻描淡写,但篇幅不能过多。这里可以写前端框架的使用,比如使用npm管理包(可以介绍一下npm以及在工程中的使用)、vue的使用(同样可以介绍vue框架以及应用)、element(element以及使用他的好处)等等。也希望同学在做毕设的过程中要真的去了解这些技术并且去使用它,相信我,看完再去用你的技术会有质的飞跃。b. 后台这一部分是重点,对于本课题来说,标题就写了是基于SSM的。对于这个java框架并不熟悉的同学来说建议先去查一下资料,而且很多同学会有疑问,使用技术框架的目的就是为了让开发更加的便捷和快速,但是为什么我们自己在开发的过程中会感觉好像变得更加复杂?很负责任的告诉你,是正常的。因为框架不仅会帮我们封装好一些常用的方法,而且会考虑到更新迭代以及代码可读性等等的一系列的问题,某些规定和配置我们之所以没有感受到他的好处是因为这种校园内的开发并不涉及生产问题,也不会有很多的更新迭代,更加不会考虑到代码的可读性。例如spring的工厂,一开始使用的时候很多同学会觉得为什么我new一个类的时候还要去改配置文件,直接new不香吗?直接new是很香,但是你考虑到真正去工作的时候,假设你要改类的一些关系的时候,还要去改代码,当工程一大,代码去哪里找呢?一个一个文件看吗?显然是非常不可取的,效率非常低,这个时候配置文件的优势就发挥出来了,直接修改配置文件,不需要更改代码,耦合性也大大的降低。好像跑题了,说了这么多就告诉同学们,要沉住气,理解框架这样设计背后的原因,对大家自身技术的提高非常的有帮助!那这一部分我们就可以介绍spring(包括spring的IOC、spring的工厂、spring的AOP等等,并且可以在论文中强调如何应用到我们的系统当中)、springMVC(这一部分可以讲解srpingMVC作为一个连接前端和数据库的工具在实际工作过程中的具体流程,也可以讲述springMVC的分层的概念以及如何应用)、Mybatis(包括跟JDBC的关系、mybatis依赖的配置、使用到的接口、动态代理、一级缓存和二级缓存以及延迟加载等等的一些技术问题)c. 服务器和数据库这一部分可以介绍一下用来搭建服务器的工具和所使用的数据库。假设你是使用了云服务器来搭建了,可以详细介绍一下云服务器的搭建过程包括防火墙、端口等等内容。一般服务器使用tomcat进行搭建,可以把tomcat介绍一下并且介绍一下tomcat是如何监听和解析用户请求的具体流程。一般小型的项目采用MySQL作为数据库,可以详细说一下选择MySQL的原因,比如相对于Oracle的好处。可以介绍一下MySQL数据库的一些特点包括分页、是否支持事务等等。4.第三章:需求分析这一部分是针对具体的业务场景来分析需要开发哪些功能,这一部分可以让你感受一下产品经理的职责,只不过不需要跟程序员对接,因为你自己就是程序员哈哈。一般来说分成两部分就可以了,一部分是对于前端的业务流程,另一部分就是后台服务器的业务流程,可以使用一些软件来绘画流程图,想图个方便可以直接使用word自带的图形进行编写,也不至于难看,就比较简约。想做的好看点的话个人推荐使用xmind,非常简单,可以快速做出美观的流程图。如果没有什么思路,那前端就按照着使用者的逻辑去写,比如用户需要注册、登录、找回密码、购物、退货等操作,那后端就对应着这些前端逻辑需要有相应的业务处理。个人感觉这一部分比较好写,就不再赘述。5.第四章:系统的设计和实现这一部分可以挑选一些有代表性的功能出来细讲,有些同学可能会有疑问,论文可不可以贴代码呢?答案是可以的。但是我个人的建议是贴伪代码,不要把你写的长篇大论的代码全部放进去,不好看而且逻辑混乱,应该做的是把代码抽取为伪代码,贴代码的目的是为了让阅读者清晰地读懂你是如何实现这个功能的,他并不会在意你的语法你的命名。下面列举若干个可以写的内容,并不限于此。a. SSM框架的整合。如何使用Spring来整合并且管理SpringMVC和. 客户登录状态保存的实现。这一部分可能会涉及到cookies,sessions以及http报文解析等等,都可以详解。c. 后台商品管理的功能。这一部分可以根据管理员的后台管理功能进行描写。d. 商品搜索功能。可以涉及到数据库的模糊搜索。e. 数据库表格的设计。可以体现数据库表格设计的时候如何遵守三范式。f. 可以写在开发过程中遇到的一些疑难杂症。g. 可以写开发过程中使用到的一些比较具有亮点的语言特性。比如java的多线程、lambda表达式。又比如实现注册功能的时候使用的正则表达式。……等等数不胜数。6.第五章:运行结果这一部分非常好写了。截取一些关于你的系统的界面并且介绍一下功能,尽量说详细点,就ok了。7.第六章:总结以及展望这一部分也是比较水的一部分,但是也希望同学们认真写一写。可以写一下你开发这个项目的过程中学习到了什么,可以是XX技术,也可以是艰苦奋斗的精神……。展望可以写有望发展成另外一个淘宝……开玩笑开玩笑,总之劈里啪啦凑个几百字即可。8.参考文献把你开发过程中参考过的文章、论文贴进去之后,往往会发现参考文献不够,太少了!那怎么办呢?那就贴一些关于使用的技术的文章或者参考手册咯,虽然大部分是没看过的,但是还是希望大家可以多少看一看(正义之气跃然纸上)。去知网查找参考文章然后添加到你的参考文献是非常方便的,只需要找到对应的文章并且选择“引用”功能,即可自动生成引用的文字,直接复制到你的论文中。9.致谢第一步,感谢你的导师,感谢你的院领导,感谢你的校领导。说的好听后可能答辩的时候不会太为难你……然后你要感谢你的家人你的舍友你的朋友或者是你家的狗(开玩笑),都可以的,这一部分又轻轻松松两百字。至此,一篇计算机论文就写完了,是不是觉得挺简单的呢?以上内容皆由学术堂提供整理。
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