适合人群：

零基础入门Django Web框架和深度学习，专注于计算机视觉的大学生和研究者

你将会学到：

快速掌握Django Web框架的使用和CNN模型实现图像识别及应用

课程简介：

本课程基于Django Web框架搭建CNN模型实现图像识别。首先介绍了Django Web框架的基础知识，具体包括Django工程创建的步骤、文件上传和图片上传的实现方法。然后介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和经典CNN模型的网络结构。最后基于Django框架部署汽车分类模型。

【资源目录】:

├──1 文本应用程序处理流程.mp4 16.65M
├──10 Django框架的模板.mp4 31.12M
├──11 Django的第一个入门案例.mp4 17.91M
├──12 Django搭建图书管理项目.mp4 6.05M
├──13 Django图书管理的实现.mp4 35.38M
├──14 Django静态资源的配置.mp4 25.54M
├──15 Django中CSS样式的实现.mp4 11.25M
├──16 使用模板加载静态资源.mp4 78.37M
├──17 Django创建的项目整体流程.mp4 15.25M
├──18 Django创建文件上传工程.mp4 44.50M
├──19 主页面的创建.mp4 25.41M
├──2 Web应用程序处理流程.mp4 12.51M
├──20 单文件上传的实现.mp4 58.71M
├──21 异常信息的处理.mp4 14.59M
├──22 创建多文件上传页面.mp4 20.28M
├──23 多文件上传的具体实现.mp4 14.30M
├──24 多文件上传的视图控制器.mp4 17.27M
├──25 图片上传的实现（一）.mp4 26.36M
├──26 图片上传的实现（二）.mp4 12.90M
├──27 卷积神将网络的基础.mp4 45.35M
├──28 卷积神经网路的组成.mp4 36.88M
├──29 卷积神经网络的计算过程.mp4 46.71M
├──3 MVC模式.mp4 43.85M
├──30 CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp4 20.25M
├──31 CNN手写数字识别网络搭建.mp4 76.15M
├──32 CNN手写数网络结构修改的方法.mp4 20.54M
├──33 CNN实现二分类模型的训练.mp4 42.61M
├──34 CNN实现二分类模型的预测.mp4 46.62M
├──35 Django汽车分类项目的创建.mp4 20.59M
├──36 Django项目的启动 (1).mp4 28.02M
├──37 Django页面的创建和跳转.mp4 30.17M
├──38 Django部署汽车分类项目.mp4 64.96M
├──39 登录界面的添加.mp4 44.60M
├──4 MVT模式.mp4 12.32M
├──40 AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp4 28.86M
├──5 虚拟环境virtualenv的安装.mp4 15.30M
├──6 虚拟环境virtualenv的激活.mp4 19.19M
├──7 Django项目的启动.mp4 28.50M
├──8 Django的工程目录.mp4 48.68M
├──9 VSCODE开发工具的配置.mp4 22.29M
└──【课程资料】深度学习项目：Django搭建CNN网络实现图像识别.zip 105.39M