课程简介
本课程是一套完整的深度学习实战教程，聚焦于使用Django框架搭建CNN（卷积神经网络）实现图像识别应用。内容从Django基础讲起，逐步深入到CNN原理与实战，最终完成一个汽车分类项目的部署，适合希望将深度学习模型落地为Web应用的开发者。
核心内容
- Django Web开发基础：涵盖MVC/MVT模式、虚拟环境配置、工程目录结构、模板与静态资源管理、文件上传功能实现等，帮助零基础学员快速上手Django。
- CNN深度学习实战：从卷积神经网络的基础概念、网络组成与计算过程讲起，逐步实现手写数字识别、二分类模型训练与预测，并讲解网络结构修改方法。
- 项目实战与部署：通过汽车分类项目，整合Django与CNN，实现从模型训练到Web应用部署的完整流程，并扩展使用AlexNet和ResNet提升模型性能。
适用人群
本课程适合具备一定Python基础、对深度学习和Web开发感兴趣的开发者，尤其适合想要学习如何将深度学习模型部署到实际Web应用中的学习者。
🎯 资源目录结构
📂 51CTO-深度学习项目：Django搭建CNN网络实现图像识别_ （41个项目，总大小 1.30 GB）
- 📄 1 文本应用程序处理流程.mp4 – 16.65 MB
- 📄 2 Web应用程序处理流程.mp4 – 12.51 MB
- 📄 3 MVC模式.mp4 – 43.85 MB
- 📄 4 MVT模式.mp4 – 12.32 MB
- 📄 5 虚拟环境virtualenv的安装mp4 – 15.30 MB
- 📄 6 虚拟环境virtualenv的激活.mp4 – 19.19 MB
- 📄 7 Django项目的启动.mp4 – 28.50 MB
- 📄 8 Django的工程目录.mp4 – 48.68 MB
- 📄 9 VSCODE开发工具的配置.mp4 – 22.29 MB
- 📄 10 Django框架的模板.mp4 – 31.12 MB
- ……
🔗 网盘下载链接
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