Django与CNN图像识别实战

 1. 为什么选择这门Python全栈开发课程 
Django与CNN的结合是当前AI应用开发的热门方向。本课程通过36个实操视频，系统讲解从Web开发框架搭建到卷积神经网络部署的全流程。不同于单纯的理论讲解，课程以图书管理系统、汽车分类器等真实项目案例为载体，让学习者获得可直接复用的工程经验。 

 2. 课程核心内容解析 
课程采用双线并进的教学结构：一方面详解Django的MVT架构、静态资源配置等Web开发要点；另一方面深入CNN卷积计算、模型训练等深度学习核心。特别值得关注的是第25-26课的图片上传实现，以及第38课的项目部署实战，这些内容在同类课程中较为少见。 

 3. 特色项目实战模块 
- 手写数字识别系统搭建（第30-32课） 

- 汽车分类器开发（第35-40课）   

- 多文件上传系统实现（第22-24课）   

每个项目都包含完整源码和分步骤讲解，学员可跟随视频完成从环境配置到功能测试的全过程。 

 4. 适合哪些开发者学习 
本课程适合已掌握Python基础，希望进阶全栈开发的学习者。特别是： 

- 想转型AI应用开发的Web程序员 

- 需要部署深度学习模型的算法工程师 

- 计算机相关专业在校学生   

课程前置知识要求明确，通过virtualenv环境配置等基础教学（第5-6课）确保平滑入门。 

 5. 课程资源与学习支持 
随课附赠的资料包包含所有案例源码、课件和数据集。从第7课的环境搭建到第40课的ResNet模型应用，每个技术难点都有对应解决方案。特别推荐第14-16课的静态资源配置教学，这是很多Django初学者容易卡壳的环节。 

通过本课程，您将获得企业级图像识别系统的开发能力，掌握从模型训练到Web部署的完整技术链。无论是构建毕业设计项目，还是开发商业应用，这些技能都将成为您的核心竞争力。

资源目录列表：

├─深度学习项目：Django搭建CNN网络实现图像识别 - 带源码课件
│  ├─1 文本应用程序处理流程.mp4
│  ├─10 Django框架的模板.mp4
│  ├─11 Django的第一个入门案例.mp4
│  ├─12 Django搭建图书管理项目.mp4
│  ├─13 Django图书管理的实现.mp4
│  ├─14 Django静态资源的配置.mp4
│  ├─15 Django中CSS样式的实现.mp4
│  ├─16 使用模板加载静态资源.mp4
│  ├─17 Django创建的项目整体流程.mp4
│  ├─18 Django创建文件上传工程.mp4
│  ├─19 主页面的创建.mp4
│  ├─2 Web应用程序处理流程.mp4
│  ├─20 单文件上传的实现.mp4
│  ├─21 异常信息的处理.mp4
│  ├─22 创建多文件上传页面.mp4
│  ├─23 多文件上传的具体实现.mp4
│  ├─24 多文件上传的视图控制器.mp4
│  ├─25 图片上传的实现（一）.mp4
│  ├─26 图片上传的实现（二）.mp4
│  ├─27 卷积神将网络的基础.mp4
│  ├─28 卷积神经网路的组成.mp4
│  ├─29 卷积神经网络的计算过程.mp4
│  ├─3 MVC模式.mp4
│  ├─30 CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp4
│  ├─31 CNN手写数字识别网络搭建.mp4
│  ├─32 CNN手写数网络结构修改的方法.mp4
│  ├─33 CNN实现二分类模型的训练.mp4
│  ├─34 CNN实现二分类模型的预测.mp4
│  ├─35 Django汽车分类项目的创建.mp4
│  ├─36 Django项目的启动.mp4
│  ├─37 Django页面的创建和跳转.mp4
│  ├─38 Django部署汽车分类项目.mp4
│  ├─39 登录界面的添加.mp4
│  ├─4 MVT模式.mp4
│  ├─40 AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp4
│  ├─5 虚拟环境virtualenv的安装.mp4
│  ├─6 虚拟环境virtualenv的激活.mp4
│  ├─7 Django项目的启动.mp4
│  ├─8 Django的工程目录.mp4
│  ├─9 VSCODE开发工具的配置.mp4
│  ├─资料.7z