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计算机专业毕业论文答辩程序及要点
时间稍纵即逝，充满意义的大学生活即将结束，毕业论文是大学生都必须通过的，毕业论文是一种有准备的检验大学学习成果的形式，如何把毕业论文做到重点突出呢？以下是我收集整理的计算机专业毕业论文答辩程序及要点，希望能够帮助到大家。
一，毕业论文答辩的一般程序
1、学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲，草稿等交给指导教师，并拟出需要提问的问题及答案。
2、在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点，论据和写作体会。
3、主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。
4、学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。
5、召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。
二，主答辩老师的提问方式
1、提问要贯彻先易后难原则。
主答辩老师给每位答辩者一般要提三个或三个以上的问题，这些要提的问题以按先易后难的次序提问为好。所提的第一个问题一般应该考虑到是学员答得出并且答得好的问题。学员第一个问题答好，就会放松紧张心理，增强"我"能答好的信心，从而有利于在以后几个问题的答辩中发挥出正常水平。
2、提问要实行逐步深入的方法。
为了正确地检测学员的专业基础知识掌握的情况，有时需要把一个大问题分成若干个小问题，并采取逐步深入的提问方法。
3、当答辩者的观点与自己的观点相左时，应以温和的态度，商讨的语气与之开展讨论，
即要有"长者"风度，施行善术，切忌居高临下，出言不逊。不要以"真理"掌握者自居，轻易使用"不对"，"错了"，"谬论"等否定的断语。要记住"是者可能非，非者可能有是"的格言，要有从善如流的掂量。不必将自己的观点强加于人，只要把自己的观点亮出来，供对方参考就行。
4、当学员的回答答不到点子上或者一时答不上来的问题，应采用启发式，引导式的提问方法。
参加过论文答辩委员会的老师可能都遇到过这样的情况：学员对你所提的问题答不上来，有的就无可奈何地"呆"着；有的是东拉西扯，与你绕圈子，其实他也是不知道答案。碰到这种情况，答辩老师既不能让学员尴尬地"呆"在那里，也不能听凭其神聊，而应当及时加以启发或引导。只有通过启发和引导仍然答不出或答不到点子上的，才可判定他确实不具备这方面的知识。
三，学员答辩要注意的问题
学员要顺利通过答辩，并在答辩时真正发挥出自己的水平，除了在答辩前充分作好准备外，还需要了解和掌握答辩的要领和答辩的艺术。
（一）携带必要的资料和用品：
首先，学员参加答辩会，要携带论文的底稿和主要参考资料。在答辩会上，主答辩老师提出问题后，学员可以准备一定时间后再当面回答，在这种情况下，携带论文底稿和主要参考资料的必要性是不言自明的。其次，还应带上笔和笔记本，以便把主答辩老师所提出的.问题和有价值的意见，见解记录下来。通过记录，不仅可以减缓紧张心理，而且还可以更好地吃透老师所提问的要害和实质是什么，同时还可以边记边思考，使思考的过程变得很自然。
（二）要有自信心，不要紧张：
在作了充分准备的基础上，大可不必紧张，要有自信心。树立信心，消除紧张慌乱心理很重要，因为过度的紧张会使本来可以回答出来的问题也答不上来。只有充满自信，沉着冷静，才会在答辩时有良好的表现。而自信心主要来自事先的充分准备。
（三）听清问题后经过思考再作回答：
主答辩老师在提问题时，学员要集中注意力认真聆听，并将问题回答略记在本子上，仔细推敲主答辩老师所提问题的要害和本质是什么切忌未弄清题意就匆忙作答。如果对所提问题没有断清楚，可以请提问老师再说一遍。如果对问题中有些概念不太理解，可以请提问老师做些解释，或者把自己对问题的理解说出来，并问清是不是这个意思，等得到肯定的答复后再作回答。只有这样，才有可能避免答所非问。答到点子上。
（四）回答问题要简明扼要，层次分明：
在弄清了主答辩老师所提问题的确切涵义后，要在较短的时间内作出反应，要充满自信地以流畅的语言和肯定的语气把自己的想法讲述出来，不要犹犹豫豫。回答问题，一要抓住要害，简明扼要，不要东拉西扯，使人听后不得要领；二要力求客观，全面，辩证，留有余地，切忌把话说"死"；三要条分缕析，层次分明。此外还要注意吐词清晰，声音适中等等。
（五）对回答不出的问题，不可强辩：
有时答辩委员会的老师对答辩人所作的回答不太满意，还会进一步提出问题，以求了解论文作者是否切实搞清和掌握了这个问题。遇到这种情况，答辩人如果有把握讲清，就可以申明理由进行答辩；如果不太有把握，可以审慎地试着回答，能回答多少就回答多少，即使讲得不很确切也不要紧，只要是同问题有所关联，老师会引导和启发你切入正题；如果确是自己没有搞清的问题，就应该实事求是地讲明自己对这个问题还没有搞清楚，表示今后一定认真研究这个问题，切不可强词夺理，进行狡辩。因为，答辩委员会的老师对这个问题有可能有过专门研究，再高明的也不可能蒙他。这里我们应该明白：学员在答辩会上，某个问题被问住是不奇怪的，因为答辩委员会成员一般是本学科的专家。他们提出来的某个问题答不上来是很自然的。当然，所有问题都答不上来，一问三不知就不正常了。
（六）当论文中的主要观点与主答辩老师的观点相左时，可以与之展开辩论：
答辩中，有时主答辩老师会提出与你的论文中基本观点不同的观点，然后请你谈谈看法，此时就应全力为自己观点辩护，反驳与自己观点相对立的思想。主答辩老师在提问的问题中，有的是基础知识性的问题，有的是学术探讨性的问题，对于前一类问题，是要你作出正确，全面地回答，不具有商讨性。而后一类问题，是非正误并未定论，持有不同观点的人可以互相切磋商讨。如果你所写的论文的基本观点是经过自己深思熟虑，又是言之有理，持之有据，能自圆其说的，就不要因为答辩委员会成员提出不同的见解，就随声附和，放弃自己的观点。否则，就等于是你自己否定了自己辛辛苦苦写成的论文。要知道，有的答辩老师提出的与你论文相左的观点，并不是他本人的观点，他提出来无非是想听听你对这种观点的评价和看法，或者是考考你的答辩能力或你对自己观点的坚定程度。退一步说，即使是提问老师自己的观点，你也应该抱着"吾爱吾师，吾更爱真理"的态度，据理力争，与之展开辩论。
不过，与答辩老师展开辩论要注意分寸，运用适当的辩术。一般说，应以维护自己的观点为主，反驳对方的论点要尽可能采用委婉的语言，请教的口气，用旁说，暗说，绕着说的办法，不露痕迹地把自己的观点输入对方，让他们明理而诚服或暗服。让提问老师感受到虽接受你的意见，但自己的自尊并没受到伤害。譬如，在一次答辩会上，一位老师在说明垄断高额利润时，把垄断高额利润说成是高出平均利润以上的那部分利润。答辩的学员听出老师的解释错了。就用平和不解的语气说："那么，垄断高额利润是垄断价格高于成本价格的话怎么理解呢"提问的老师听后一怔，隔了一会儿，高声说："问得好！"从提问老师的喝彩声中，我们知道，他已心悦诚服地同意了你的观点。这样的辩论，答辩老师不仅不会为难你，相反会认为你有水平，基础扎实。
（七）要讲文明礼貌：
论文答辩的过程也是学术思想交流的过程。答辩人应把它看成是向答辩老师和专家学习，请求指导，讨教问题的好机会。因此，在整个答辩过程中，答辩人应该尊重答辩委员会的老师，言行举止要讲文明，有礼貌，尤其是在主答辩老师提出的问题难以回答，或答辩老师的观点与自己的观点相左时，更应该注意如此。答辩结束，无论答辩情况如何，都要从容，有礼貌地退场。
此外，毕业论文答辩之后，作者应该认真听取答辩委员会的评判，进一步分析，思考答辩老师提出的意见，总结论文写作的经验教训。一方面，要搞清楚通过这次毕业论文写作，自己学习和掌握了哪些科学研究的方法，在提出问题，分析问题，解决问题以及科研能力上得到了提高。还存在哪些不足，作为今后研究其他课题时的借鉴。另一方面，要认真思索论文答辩会上，答辩老师提出的问题和意见，修改自己的论文，加深研究，精心修改自己的论文，求得纵深发展，取得更大的战果。使自己在知识上，能力上有所提高。
计算机专业毕业论文答辩过程
计算机专业毕业论文答辩是整个毕业设计流程中最后一步，是不能忽视的，往往很多同学不注意忽视了细节，而在毕业论文答辩环节走了很多弯路，导致二次答辩，造成延迟毕业时间的严重后果。下面将从以下几个方面带领各位同学熟悉毕业论文答辩的流程以及需要注意的事项：
1、明确毕业论文答辩的目的
a、、学校鉴别毕业设计（论文）的真伪；
b、评价毕业设计（论文）的质量；
c、考察学生临场发挥的能力。
2、了解答辩的基本要求
a、成员：答辩之前，院系毕业设计领导机构成立答辩委员会，指导教师可以加入，但不能担答辩委员会主席的职务，且在自己学生答辩时应回避，不参与意见。
b、时间；答辩时间一般为10—20分钟，是对自己综合能力、表达能力的挑战。
c、问答：答辩教师提出的问题有一定的方向性，主要分为鉴别论文真实性的问题、识别知识掌握程度的问题，判断论文研究深度的问题。
3、心理准备
a、认真：答辩是学生获准毕业、取得学位的必经之路，只要认真对待，通过答辩并非难事。
b、自信：树立自信心，适当放松心情，不要给自己过大的压力，积极热情，泰然处之。只有充满自信，沉着冷静，才会在答辩时有良好的表现。
c、放松：提前练习，努力适应答辩环境，克服恐惧、紧张的心理。
4、物质准备
申请资料、论文底稿、答辩PPT、参考资料，答辩提纲，练习讲稿
5、要顺利通过答辩，并在答辩时真正发挥出自己的水平，除了在答辩前准备好答辩提纲外，还需要了解和掌握答辩的要领和艺术。
a、礼仪：着装整理大方，尊重答辩老师，言行举止要文明礼貌，目光与老师适当交流，回答完问题后致谢退场。
b、语言：抓住要害，简明扼要；客观全面、辩证留有余地，条理清楚，层次分明。吐词清晰，声音适中。回答不出问题，不可强辩。
c、内容：紧扣主题，从始至终以论文题目为中心展开论述可以使评委思路明朗，对你的毕业论文给予肯定。
d、应变：对问题如果不太有把握，可以试着回答，如果是自己没有搞清楚的问题，就应该实事求是的讲明自己还没有搞清楚，表示今后一定认真研究这个问题，切不可强词夺理，进行狡辩。
我也是应届毕业生 所以我的指导老师说最多问的问题是如下：1.你为什么想实现这个系统、2.你为什么用这个为实现这个系统的用的高级语言，数据库或某一个软件？3.某个功能怎么实现的？4.这个系统有什么开发前途？等等 一般最多问的就这些。
答辩老师一般是从检验真伪、探测能力、弥补不足三个方面提出三个问题。(1)检验真伪题，就是围绕毕业论文的真实性拟题提问。它的目的是要检查论文是否是学员自己写的（2)探测水平题，这是指与毕业论文主要内容相关的，探测学员水平高低、基础知识是否扎实，掌握知识的广度深度如何来提出问题的题目，主要是论文中涉及到的基本概念，基本理论以及运用基本原理等方面的问题。(3)弥补不足题，这是指围绕毕业论文中存在的薄弱环节，如对论文中论述不清楚、不详细、不周全、不确切以及相互矛盾之处拟题提问，请作者在答辩中补充阐述或提出解释。
如果你前期准备充分的话，其实答辩过程中一般都没什么大问题，放平心态，灵活应对是最好的方法。
1.背景和穿衣
首先是外貌问题。要注意保持自己身后的背景是比较干净简洁的，讲究的孩子，还会注意一下光线问题。然后在穿衣上，如果学校没有强制要求正装的话，你也不能穿的太随意，保持基本的得体，简单干练的衬衫是最好的选择。
2.礼貌和态度
一定一定要记得在答辩开始前跟老师们问好，结束的时候和老师说声“谢谢”。无论是在论文自述或者问答环节，都要时刻注意自己的用词和语气，不要太过于口语化，语速适当，尽量展现你有礼貌的一面。
论文答辩过程
1.在论文答辩前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲、草稿等交给答辩委员会，主答辩老师会在仔细研读毕业论文的基础上，拟出要提的问题，然后举行答辩会。
2.在答辩会上，要先用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据以及写作体会。
3. 答辩老师提问。答辩老师一般会提三个问题，老师提问后，有的学校规定，可以让学生独立准备15~20分钟后再来回答，而有的学校要求答辩老师提出问题后，学生当场作答（没有准备时间），随问随答。三个问题可以是对话式，也可以是答辩老师一次性提出三个问题，学员在听清楚记下来后，按顺序逐一作答。根据学员回答情况，答辩老师也可能会随时插问。
4. 回答完所有问题后退场，答辩委员会老师根据论文质量和答辩情况，拟定成绩和评语，并商定是否通过。
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何为聚类分析聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计 数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。因此，聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使用，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务，而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。常见聚类方法常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。K-means聚类算法中k-means是最常使用的方法之一，但是k-means要注意数据异常：数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。数据的异常量纲。不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化或标准化。例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单金额可能是[0,10000 000]，而订单数量则是[0,1000]，如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。DBSCAN有异常的数据可以使用DBSCAN聚类方法进行处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。跟K均值相比，它具有以下优点：原始数据分布规律没有明显要求，能适应任意数据集分布形状的空间聚类，因此数据集适用性更广，尤其是对非凸装、圆环形等异性簇分布的识别较好。无需指定聚类数量，对结果的先验要求不高由于DBSCAN可区分核心对象、边界点和噪点，因此对噪声的过滤效果好，能有效应对数据噪点。由于他对整个数据集进行操作且聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也存在比较明显的弱点：对于高纬度问题，基于半径和密度的定义成问题。当簇的密度变化太大时，聚类结果较差。当数据量增大时，要求较大的内存支持，I/O消耗也很大。MiniBatchKMeansK均值在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt)，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。但是当面对海量数据时，k均值算法计算速度慢会产生延时，尤其算法被用于做实时性处理时这种弊端尤为明显。针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了，MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。MiniBatchKMeans使用了一个种名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。Mini Batch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的小幅度下降，但是并不明显。谱聚类在大数据背景下，有很多高纬度数据场景，如电子商务交易数据、web文本数据日益丰富。高维数据聚类时耗时长、聚类结果准确性和稳定性都不尽如人意。因为，在高维数据，基于距离的相似度计算效率极低；特征值过多在所有维度上存在簇的可能性非常低；由于稀疏性和紧邻特性，基于距离的相似度几乎为0，导致高维空间很难出现数据簇。这时我们可以选着使用子空间聚类，或是降维处理。子空间聚类算法是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展，其思想是选取与给定簇密切相关的维，然后在对应的子空间进行聚类。比如谱聚类就是一种子空间聚类方法，由于选择相关维的方法以及评估子空间的方法需要自定义，因此这种方法对操作者的要求较高。使用聚类分析中间预处理图像压缩用较少的数据量来表示原有的像素矩阵的过程，这个过程称为图像编码。数据图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的储存空间，这给图像的存储、计算、传输等带来了不便。因此，现在大多数数字网络下的图像都会经过压缩后再做进一步应用，图像压缩的方法之一便是聚类算法。在使用聚类算法做图像压缩时，我们会定义K个颜色数（例如128种颜色），颜色数就是聚类类别的数量；K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中，然后每个簇使用一种颜色来代替原始颜色，那么结果就是有多少个簇，就生成了多少种颜色构成的图像，由此实现图像压缩。图像分割图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标技术和过程，这是图像处理和分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等领域。例如从图像中分割出前景人脸信息，然后做人脸识别。聚类算法是图像分割方法的一种，其实施的关键是通过不同区域间明显不同的图像色彩特征做聚类，聚类数量就是要分割的区域的数量。图像理解在图像理解中，有一种称为基于区域的提取方法。基于区域的提取方法是在图像分割和对象识别的前提下进行的，利用对象模板、场景分类器等，通过识别对象及对象之间的拓扑关系挖掘语义，生成对应的场景语义信息。例如，先以颜色、形状等特征对分割后的图像区域进行聚类，形成少量BLOB；然后通过CMRM模型计算出BLOB与某些关键词共同出现的概率。异常检测异常检测有多种实施方法，其中常用的方法是基于距离的异常检测方法。即使数据集不满足任何特定分布模型，它仍能有效地发现离群点，特别是当空间维度比较高时，算法的效率比基于密度的方法要高得多。算法具体实现时，首先算出数据样本间的距离（如曼哈顿距离、欧氏距离等），然后对数据做预处理后就可以根据距离的定义来检测异常值。例如，可以使用K-means的聚类可以将离中心店最远的类或者不属于任何一个类的数据点提取出来，然后将其定义为异常值。聚类算法的选择：数据为高维数据，那么选取子空间聚类（如谱聚类）数据量在100万条以内，那么使用k均值较好；如果数据量超过100万条，那么可以考虑使用Mini Batch KMeans如果数据中存在噪点，那么可以使用基于密度的DBSCAN如果最求更高的分类准确度，那么选择谱聚类将比K均值准确度更好
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。
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人与人相处多一些真诚，少一些套路，不要把别人当傻子，只是别人不想和你计较罢了。
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下面封装的方法是用于检查列表、元组、字符串中是否有重复元素，only_show_repeat方法返回一个只有重复元素的列表，show_repeat_count方法返回一个以重复元素为key，重复次数为value的字典，相当于查重。内有注释自己看吧。
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代码查重？ 这个真的是第一次听到，你的意思是论文里包含代码，需要查重吗，可以通过 论文查重 试一下，把代码粘贴进去就行
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计算机毕业设计 基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码 基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据 基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的图书管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Android Studio+Android SDK的手机通讯录管理软件设计 课程报告+项目源码 基于JSP+MySQL的校园网上订餐系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于AndroidStudio的花艺分享平台APP设计 报告+源码及APK文件 基于Python的酒店评论情感分析 课程报告+答辩PPT+项目源码 基于QT的教务选课管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码 基于Android+Springboot+Mybatis+Mysql的个人生活APP设计 说明书+项目源码 基于Vue.js+Go的Web3D宇宙空间数据可视化系统 设计报告+前后端源码及数据 基于java+android+SQLite的保健型果饮在线销售APP设计 毕业论文+源码数据库及APK文件 基于Vue.js+SpringBoot+MyBatis+MySQL的高校综合资源发布分享社交二手平台 毕业论文+项目源码及数据库文件+演示视频 基于Delphi+MySQL的大学生竞赛发布及组队系统 设计报告+源码数据库及可执行文件+使用说明书 基于Android的名片信息管理系统设计与实现 毕业论文+任务书+外文翻译及原文+演示视频+项目源码 基于Python的电影数据可视化分析系统 设计报告+答辩PPT+项目源码 基于JavaWeb的企业公司管理系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+演示视频+项目源码 高校成绩管理数据库系统的设计与实现 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb的家庭食谱管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python+SQLSERVER的快递业务管理系统的设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的语音词频提取云平台 设计报告+设计源码 在推荐系统中引入 Serendipity 的算法研究 毕业论文+参考文献+项目源码 基于Html+Python+Django+Sqlite的机票预订系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的卷积神经网络的猫狗图像识别系统 课程报告+项目源码 基于C++的云安全主动防御系统客户端服务端设计 毕业论文+项目源码 基于JavaSSM的学生成绩管理APP系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+前后台源码及APK文件 基于JavaSwing+MySQL的清朝古代名人数据管理系统设计 毕业论文+任务书+项目源码及数据库文件 基于Python_Django的社会实践活动管理系统设计与实现 毕业论文 基于Servlet WebSocket MySQL实现的网络在线考试系统 毕业论文+项目源码 基于JavaWEB+MySQL的学生成绩综合管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于SpringBoot+Vue和MySQL+Redis的网络课程平台设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+中期报告+初稿+前后台项目源码 基于Java的毕业设计题目收集系统 课程报告+项目源码 基于Java+Python+html的生产者与消费者算法模拟 毕业论文+任务书+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的学院党费缴费系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生成绩管理系统 毕业论文+任务书+答辩PPT+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生和客户信息管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Java的长整数加减法算法设计 毕业论文+项目源码 基于vue+MySQL的毕业设计网上选题系统 毕业论文+项目源码 基于背景建模和FasterR-CNN的视频前景和目标检测 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于Python的智能视频分析之人数统计的多种实现 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于C#+SQL server的校园卡消费信息管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(2.6以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
可以的，毕业设计可以用Python语言，重点是论文的项目和文字内容排版。论文的内容不能过于重复。
比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行，就好像有个 同声传译 ，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译，把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言，就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作。
与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候，我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性，而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好。
1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆 ，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus （巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的，python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大。
吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年。 ABC语言长这样的
这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些。
ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具，是专门为学校老师或者科研人员设计的。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛，对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手。所以，ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕。现如今，python是长这样的
可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新。
1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅。
该修订版叫 Computer Programming for Everybody ，直译过来，就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识，了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活。举个例子，你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解，如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计，你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键。这种设计思维，或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品，就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用。我觉得这就是作者要达到的愿景。
该修订版主要有几个目的：
在这里，他想从推广python开始，因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了。
该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力，并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题，你自己就可以尝试解决这些问题。说到这里，你有没有想起贴吧，或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制），你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力。
为了实现这个目标，作者制定了5年计划，这个5年计划如下：
5年计划循序渐进，由浅入深。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他。作者的5年计划在1999年底开始实施，虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可，并提供了资金支持。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python + 各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话
翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台，我们赋予那些正在改变世界的人超能力。”
在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：
这个项目失败的地方在于：
回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的。python确实容易入门，有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法。相比C语言，python对于初学者是很友好的，很容易让人上手。但是，要深入理解python，并没有这么简单，需要花很多时间去磨练。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑，这对于初学者来说，是无法避免的。 对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么，通过什么来实现，能有这些远大的抱负，这是非常不容易的。西方世界经常说到“change the world，make the world a better place”，作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色。如果通过 科技 能够改变世界，那么python就是改变世界的其中一步。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展。
很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话，TIOBE的2020年度编程语言也是python。可见python是非常受欢迎的，用现在的话讲，就是“网红”编程语言。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构。
作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程，针对不同年级，设计不同水平的课程。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学，都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛，可以说是作为CS导论的一个教学工具。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具，这也归功于美国国防部的支持。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书。可见，不管是工业界，还是教育界，都对python有不同程度的支持。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间。
现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动，这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例，或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法。可见，python用户社区一直都是很活跃的。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性，有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈。用户愿意提意见，产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易。python社区也差不多如此。
几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言，它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量。python往低龄阶段渗透是否合适呢，我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词，经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式，我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题。
python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题。最后还要问你一句，你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时，你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？
张若愚 Python 科学计算【M】.北京：清华大学出版社.2012
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