Java毕业设计：基于机器学习的图像分类系统开发 (JAVA毕业设计)

<直方图、纹理特征和深度特征等。

分类器训练模块：负责训练机器学习分类器，包括支持向量机、决策树和卷积神经网络等算法。

图像分类模块：负责对输入图像进行分类，并输出分类结果。

性能评估模块：负责对系统的性能进行评估，包括准确率、召回率和 F1 值等指标。

系统实现

本系统使用 Java 语言进行开发，并采用了以下开源库：

• scikit-learn：机器学习库
• OpenCV：图像处理库
• Keras：深度学习库

系统界面如下：

系统评价

本系统在 ImageNet 数据集上进行了测试，取得了以下性能指标：

• 准确率：90%
• 召回率：85%
• F1 值：87%

这些结果表明，本系统能够有效对图像进行分类，并且具有较高的准确性和召回率。

结论

本毕业设计成功开发了一个基于机器学习的图像分类系统。该系统能够识别各种类型的图像，具有较高的准确性和召回率。该项目展示了 Java 语言和机器学习技术在图像分类领域的应用，为进一步开展图像分类的研究和开发奠定了基础。

参考

[1] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. [2] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks," in Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012.

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计算机专业分类

目前我国计算机专业主要分为三大类：计算机基础专业、与理工科交叉的计算机专业、与文科艺术类交叉的计算机专业。

1. 计算机基础专业

专业要求与就业方向：这些专业不但要求学生掌握计算机基本理论和应用开发技术，具有一定的理论基础，同时又要求学生具有较强的实际动手能力。 学生毕业后能在企事业单位、政府部门从事计算机应用以及计算机网络系统的开发、维护等工作。

2. 与理工科交叉的计算机专业

与理工科交叉而衍生的计算机专业很多，如数学与应用数学专业、自动化专业、信息与计算科学专业、通信工程专业、电子信息工程专业、计算机应用与维护专业等。

1)数学与应用数学专业：

专业要求与就业方向：数学与应用数学是计算机专业的基础和上升的平台，是与计算机科学与技术联系最为紧密的专业之一。 该专业就业面相对于计算机科学与技术专业来说宽得多，不但适用于IT 领域，也适用于数学领域。

2)自动化专业：

专业要求与就业方向：自动化专业是一个归并了多个自动控制领域专业的宽口径专业，要求学生掌握自动控制的基本理论，并立足信息系统和信息网络的控制这一新兴应用领域制定专业课程体系，是工业制造业的核心专业。 自动化专业的毕业生具有很强的就业基础和优势。

3)信息与计算科学专业：

专业要求与就业方向：这是一个由信息科学、计算数学、运筹与控制科学等交叉渗透而形成的专业，就业面涉及到教学、商业、网络开发、软件设计等各个方面，就业率高达95%以上。

4)通信工程专业：

专业要求与就业方向：通信工程专业要求学生掌握通信基础理论和基本基础，掌握微波、无线电、多媒体等通信技术，以及电子和计算机技术，在信息时代有着极佳的就业优势。

5)电子信息工程专业：

专业要求与就业方向：电子信息工程专业是宽口径专业，主要培养信息技术、电子工程、网络系统集成等领域的高级IT 人才，毕业生可从事电子设备、信息系统和通信系统的研究、设计、制造、应用和开发工作。

扩展资料：

毕业生主要面向交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事IT行业工作。

WEB应用程序设计专业

毕业后能够从事网站应用程序开发、网站维护、网页制作、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用、非IT企事业单位信息化。

可视化程序设计专业

毕业后能够从事软件企业桌面应用开发、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用开发等工作。

数据库管理专业

毕业后能够从事企、事业单位数据库管理、软件开发、专业数据库应用设计与开发、数据库的应用与开发、信息管理系统开发、企、事业单位网络管理、软件销售等工作。

多媒体应用专业

毕业后能够从事计算机美工、动画制作、影视编辑与制作、广告设计与制作、多媒体综合应用开发、多媒体课件制作等工作。

移动应用开发专业

毕业后能够从事移动设备应用开发、嵌入式应用开发、移动网站开发、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、企、事业单位信息管理、办公自动化集成等工作。

电子政务软件专业

能够胜任基层政府部门、事业单位数字化政务管理系统的设计、维护与信息管理、办公自动化集成、办公室文员等工作。

软件测试专业

毕业后能够从事软件测试、软件编码、IT企事业单位系统支持、非IT企事业单位信息化软件销售等工作。

物流信息技术专业

毕业后能够胜任现代物流业信息管理，能在企事业单位从事物流系统设计、供应链管理、仓储管理以及运输等管理工作。

物流管理专业

毕业后能够胜任全省各级企事业单位物流系统设计、供应链管理、仓储管理以及运输等管理工作等工作。

网络系统管理专业

毕业后能够从事政府管理部门、经贸、金融、邮电、电子、学校、交通、社区以及应用计算机网络的有关行业，从事计算机网络系统的设计、维护、管理、从事网站开发与应用、网络安全管理、计算机软硬件调试、安装、计算机及网络产品营销等工作。

计算机游戏专业

毕业后能够从事网络游戏美术，网络游戏动漫设计，游戏概念/故事情节设计，网络游戏3D设计，网络游戏人物设计，网络游戏环境设计，网络游戏皮肤/纹理设计，网络游戏图形开发，网络游戏测试，网络游戏音频开发，游戏客户端开发，游戏服务器开发，游戏引擎开发，手机游戏策划，手机游戏开发，手机游戏程序开发，手机游戏美工，手机游戏测试等工作。

计算机图形/图像制作专业

毕业后能够从事广告企业平面的设计与制作、网络企业网页制作、企事业单位职员等工作。

目前，计算机专业在国内的高等院校中，以理工科的实力较强；以文科、综合性高等院校为补充，基本上每所高等院校都设有这样的专业；或者有这样的专业人才。

参考资料：网络百科-计算机专业

python有多少包(2023年最新整理)

python有哪些语言包？

1、Java：应用广泛，Android的编程，大部分是用Java;相关岗位：软件工程师，软件架构师和DevOps工程师。

2、Python：简单易学，软件库广泛，支持多种编程范例，近些年在人工智能领域应用广泛。

3、JavaScript：入门难度较低，可在任何浏览器上开发及调试，一门灵活的脚本语言，用于前端，后端，游戏脚本等。 大多数要求JavaScript的工作都与网络相关。

4、C#：微软的编程利器，语法很棒，大部分学习了C语言Java的语法风格，基本是全能语言。

5、c、objec-c、C++：C语言在编程语言中鼻祖级的，比如Linux操作系统就是用c语言编写的，而Android是Linux进化过来的。 开发工具很多。

6、PHP，这是做网站常用的编程语言，一般与MySQL等数据库结合使用，大部分的网站是用PHP做的。

关于常见的编程语言都有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。 如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

最受欢迎的15大Python库有哪些

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。 它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。

2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。 该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。

3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。 SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。

4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。

6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。

7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。

8、Scikits：是Scikits

Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。 它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。 此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。

10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。

11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。 它简单易懂，具有高级可扩展性。

12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP)的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。

13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。 这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。

python有哪些库

Python中6个最重要的库：

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的简写，是Python数值计算的基石。 它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。 NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。 对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。 它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。 常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。 它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。 由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由JohnD.

Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。 matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando

Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。 在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。 它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。 它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。 由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①数值积分例程和微分方程求解器

②线性代数例程和基于的矩阵分解

③函数优化器和求根算法

④信号处理工具

⑤稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。 仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。 其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

python中有哪些包

Python的常用包有哪些，分别有什么作用？

Python常用包

1、Numpy作用：数值运算库

2、Scipy作用：科学计算库

3、Matplotlib作用：基础可视化库

4、Pandas作用：数据处理库

5、Seaborn作用：高级可视化库

6、Scikit-learn作用：流行的机器学习库

推荐学习《python教程》。

python有多少个包

1、Import函数from库，往后可以直接使用函数import库，要使用函数则需库.函数。

2、%matplotlibinline是jupyternotebook里的命令,意思是将那些用matplotlib绘制的图显示在页面里而不是弹出一个窗口

3、用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值，纵坐标为预测值（采用横坐标的标定作为标定）则预测点越集中在y=x坐标线上则回归预测效果越好。

4、安装，提供各种包whl文件。 安装whl文件需要设置环境变量为D:SOFTPython27Scripts,pipinstallwhl提示安装成功。 回到包所在文件打开cmd窗口输入pipinstall包名，安装包。 使用import包名测试是否安装成功。

推荐学习《python教程》

5、Numpy包：numpy数组切片的修改直接反映到原数组，但是列表对切片的修改不反应到原数组。建立多维数组(1,10)(3,3)

创建一个矩阵a，并对矩阵进行计算最大(),最小，平均数()。 也可以按行处理(axis=1)，计算某行数据的最大，最小以及平均数。 遍历前两行的第二列。 三维可以理解为一个数字组成的立方块。

Numpy支持对多维数组的翻转等操作，求和，计算三角函数，多次方求和以及SVD分解等多种操作。 以及随机函数模块。

6、Matplotlib：处理数据可视化的包,利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用；使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatter(x,y),系统自动建立坐标系，第二种使用plot(x,y)系统也是自动建立坐标系，plot函数默认画连线图。 比较，scatter比plot适合画散点图。

7、Pandas是一个为解决python数据分析而用的包，可以快速构建数据结构。

8、scikit-learn简称sklearn,在导入数据包时只能使用importsklearn。

线性回归函数采用最小二乘函数拟合。 给定n个参数及其对应的x值以及应该输出的y。 训练相关参数的值，再用这个参数给出线性方程预测未知y的值。 函数调用方法，先创建一个引用，给定训练值。 利用训练模型去预测测试集。

Kmeans:plot是做折线图，也可以做散点图；scatter专门做散点图。 在数据处理的时候要明确转变成数值型，不然会出现莫名现象Kmeans使用方法，首先创建KMeans模型，然后加载数据返回数据分类结果。

9、request:网络爬虫相关包，可以伪装成浏览器，躲过服务器审查。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python有多少包的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

计算机基础课程有那些？

计算机专业的学习内容非常丰富和广泛，涵盖了从基础理论知识到专业技能的多个方面。以下是计算机专业主要需要学习的内容：

一、基础理论知识

人工智能技术应用就业方向 找什么工作

人工智能专业就业方向有：科学研究，工程开发，计算机方向，软件工程，应用数学，电气自动化，通信，机械制造等相关领域的有关企业、研究机构从事产品设计、制造、新技术科研开发、应用研究与技术管理等岗位等工作。 人工智能技术应用专业找什么工作1. 机器学习工程师：机器学习是人工智能技术应用领域的核心技术之一，机器学习工程师负责设计和实现机器学习算法，用于实现各种用例，如语音识别、图像识别、自然语言处理等等。 2. 自然语言处理工程师：自然语言处理是人工智能技术应用领域的重要分支，自然语言处理工程师负责设计和实现自然语言处理算法和系统，用于解决语言理解和生成等问题。 3. 计算机视觉工程师：计算机视觉是人工智能技术应用领域的另一个重要分支，计算机视觉工程师负责设计和实现计算机视觉算法和系统，用于图像和视频分析、分类和识别等方面。 人工智能技术应用专业就业前景怎么样人工智能技术应用专业就业机会很多，发展前景很好。 随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。 毕业生可以从事研发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等岗位，在互联网行业中都是炙手可热，并且收入非常可观的。 人工智能Artificial Intelligence即常说的AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，属于计算机科学的一个分支。 人工智能技术发展，智能机器人、智能化电器、智慧物流、智能化社区等创新性应用逐渐深入到人类的社会生活中，人类生活方式正不断发生改变。 在未来发展中，智能技术的应用将致力于改变医疗、起居、出行驾驶等各个方面，因此人工智能技术应用专业的学生就业前景十分广阔。

人工智能领域的学习经历怎么写？

大学及以上学习经历范文如下：

1、大学阶段：

我的大学学习经历充满了挑战与成长。 在大学的前两年，我选择了计算机科学作为专业，因为我对编程和解决复杂问题有着浓厚的兴趣。 在这两年中，我学习了计算机科学的基础知识，包括编程语言、数据结构和算法等。

在第三年和第四年，我开始参与了一些项目，这些项目让我有机会将所学知识应用到实际中。 我参与的第一个项目是一个在线购物平台，我们团队负责设计和实现其后台管理系统。

这个项目让我深刻理解了软件开发的全过程，并提高了我的团队合作和项目管理能力。

在大学最后一年，我选择了一个人工智能项目作为我的毕业设计，这个项目让我更深入地了解了人工智能技术的原理和应用。 通过这个项目，我不仅提高了自己的技术能力，还培养了自己的创新思维和解决问题的能力。

2、研究生阶段：

在我的研究生阶段，我选择了继续深入研究人工智能。 在这个阶段，我深入学习了机器学习和深度学习的原理和技术，并参与了一些相关的研究项目。

其中一个项目是开发一种智能辅助系统，可以帮助残障人士进行日常生活活动。 在这个项目中，我负责设计和实现机器学习算法，以识别和理解用户的语音和手势指令。

这个项目让我更深入地了解了人工智能技术的应用，并提高了我的研究和创新能力。

在我的研究生阶段，我还参与了一些比赛和学术会议，这些经历让我更广泛地了解了人工智能领域的发展和应用。 通过这些经历，我不仅提高了自己的学术水平，还扩展了自己的职业视野。

3、博士阶段

在我的博士阶段，我开始进行更为深入的研究，探索人工智能与生物医学工程的交叉领域。 我的博士研究主题是开发一种基于人工智能的医疗辅助系统，以帮助医生进行更准确的诊断和治疗。

在这个阶段，我深入研究了自然语言处理和图像处理的技术，以处理大量的医学文本和图像数据。 通过分析这些数据，我开发了一种基于深度学习的模型，可以自动识别和分类病情信息，为医生提供更准确的诊断建议。

在我的博士阶段，我还参与了一些国际合作项目，与来自不同国家和领域的专家共同研究和开发新技术。 这些经历让我更全面地了解了人工智能在医疗领域的应用前景和发展趋势。

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