很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
张若愚 Python 科学计算【M】.北京：清华大学出版社.2012
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《Python金融实战》（[美] Yuxing Yan）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Python金融实战
作者：[美] Yuxing Yan
译者：张少军
豆瓣评分：6.6
出版年份：2017-6
页数：320
内容简介：Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要数据分析和处理大量数据的金融领域得到了广泛而迅速的应用，并且成为越来越多专业人士**的编程语言之一。
本书通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法，再到一系列简单的编程示例，本书循序渐进地引导读者学习Python。同时，本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格、金融图形绘制、时间序列、期权定价模型、期权定价等内容，深度揭示了Python在金融行业中的应用技巧。
本书适合金融、会计等相关专业的高校师生阅读，也适合金融领域的研究人员和从业人员参考学习。对于有一定计算机编程基础，但想要从事金融行业的读者，本书也是不错的参考用书。
作者简介：严玉星，毕业于麦吉尔大学，获金融学博士学位。他有着丰富的教学经验，教授过各类本科学位和研究生学位的金融课程，如金融建模、期权和期货、投资组合理论、定量财务分析、企业融资和金融数据库等。他曾在8所全球知名的大学任教：两所在加拿大，一所在新加坡，5所在美国。
严博士一直活跃于学术研究的前沿，他的研究成果在多个国际学术期刊发表。此外，他还是财务数据方面的专家。在新加坡南洋理工大学任教时，他曾为博士生讲授一门名为“金融数据库入门”的课程。
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以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考：
论文题目应确定，在最近几年，一般都是选择热点，比如你是学教育课程改革本来是写在试卷，或者在球场上你所教你的一些想法写原创性的论文。第二个步骤是确定你的论文的提纲，然后就是收集信息，一般做一点收集10篇有关您所选择的主题，那么就涉及到专业书籍，以及相关的书籍和杂志。然后把你的轮廓也逐渐丰富起来。下一步是让老师审查初稿，然后在试卷的老师提出的意见继续，老师的没有看到的问题是什么时，你可以完成
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。
1基于MapReduce的气候数据的分析
2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3基于概率图模型的蛋白质功能预测
4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5基于hbase搜索引擎的设计与实现
6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7客户潜在价值评估系统的设计与实现
8基于神经网络的文本分类的设计与实现
9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘
10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现
11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用
12图像对象检测分析系统的研究和应用
13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘
14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现
15音乐推荐系统的研究与应用
16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用
17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究
18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用
19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究
20基于大数据分析的门户信息推荐系统
21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用
如果论文题目中没有特殊说明的话，可以使用任何语言来实现
《python统计分析》以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。同时，利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。作者是托马斯·哈斯尔万特（Thomas Haslwanter），在学术机构中有超过10年的教学经验，是林茨上奥地利州应用科学大学（University of Applied Sciences Upper Austria in Linz）医学工程系的教授，瑞士苏黎世联邦理工学院讲师，并曾在澳大利亚悉尼大学和德国图宾根大学担任过研究员。他在医学研究方面经验丰富，专注于眩晕症的诊断、治疗和康复。在深入使用Matlab十五年后，他发现Python非常强大，并将其用于统计数据分析、声音和图像处理以及生物仿真应用。 《python统计分析》由李锐翻译，复旦大学公共卫生学院流行病与生物统计专业博士生，Python、R和Lisp语言的爱好者，主要研究方向为统计学习和机器学习建模以及组学数据的数据挖掘。先后以第一作者身份发表学术论文6篇，其中SCI论文4篇。参编中文专著2本。 《python统计分析》内容共两份方面，分别阐述了Python和统计学，及分布和假设检验等。本书强调实际问题的解决方法，是统计学家/计算机科学家和实验专家（如生物学家、物理学家、医生等）之间一个很好的桥梁。为了让读者更好地理解本书的内容，作者还提供了实际的例子和动手练习（书末附有答案），这使得本书受众广泛——从各个专业的本科生到寻求特定问题答案的成熟的研究人员。 《python统计分析》适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员，感兴趣的朋友可以看看哦！
自动的概念比较宽泛。是指自动查全IEEE站的论文并自动下载，还是提供一个URL然后自动下载页面内的论文PDF并且提取元数据，还是给关键字自动下载搜索结果列表的论文？你需要自己先明确自己的需求，这些“自动”实现的难度是不一样的。听你的意思是，你所在的网络环境应该是能够下载IEEE的PDF格式论文吧，要注意的是如果批量下载大量论文的话，可能会被屏蔽C段地址造成别人也无法访问哦。Python是可以的，可以自己从urllib的基础开始，也可以用模拟浏览器，也有scrapy这样的框架。总之，技术上是可行的。如果只是写论文整理文献，可以学习使用Zotero，可以很方便的自动下载页面内的论文并生成元数据，引用和批注都很方便，除了IEEE的网站也支持其他非常多的网站类型。
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
写好系统镜像后就是linux了，安装好Python就可以操作Python了，你学习linux用虚拟机用硬盘安装用树莓派等开发板效果一样，Python就更通用了，Python移植性不是一般的好，目前为止，你的问题可以看出你连怎么学习都不知道。
不是。
不是性能原因。 C/C++因为执行效率高，而用来开发驱动程序和底层应用，树莓派毕竟是个离硬件很近的东西。 Python因为易学易用，开发便捷，用来给小白玩儿或者快速做原型的。 Java显然不具有这些特性，就比较尴尬的被抛弃了。
其实不只是树莓派，很多Linux发行版里面的软件都是用Python写的。用Python并不是因为特Python运行占用资源比java低，而是因为python存在大量的由C/C++写成的库。Python本身只是起个胶水的作用，把多个C/C++写的库粘在一起组成一个应用。
java也能通过jni（Java Native Interface）调用C/C++写的库，但java这种类型的库的数量和质量不如python。而且java是编译型语言， Python是解释型语言，Python代码不用经过编译就能直接运行，这一定程序上减少了开发时间。所有一般Linux都选用C/C++或者Python做为开发语言。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。
无论是Linux还是Python，其学习过程对于硬件都没什么要求，对于知识的掌握才是核心。理论上用树莓派学习当然可以，但是鉴于你依然处于初学者水平，特别是Linux相关的不够熟练，还是不太建议你是用树莓派来进行学习。如你所见，树莓派是一个很需要DIY能力的“玩具”，非常酷炫，但对于入门学习几乎没有什么帮助——特别是对于Python，即使Windows环境也完全不会影响你的学习。请记住：在未入门之前，应该尽力去降低自己的学习难度，而不是为了好玩或者其他原因，来凭空给自己的学习道路增加许多麻烦。
树莓派是一款基于arm架构的微型电脑主板，树莓派官方认定的变成语言是Python，并且大部分固件都安装好了Python。树莓派使用的事Debian操作系统，也是linux操作系统，你以前学过linux命令行在这里同样适用，并且树莓派具有IO口，有助于以后单片机