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外卖系统
完整的点餐系统，包括移动端和后台管理。 一个基于Spring Boot和Vue的前后端分离的订餐系统，包括完整的移动端和后台管理功能。
地址：gitee.com/microapp/flash-waimai
电影院选座系统
开发技术：Spring MVC + Spring + MyBatis框架，MySQL数据库。 支付宝沙箱支付LayUI百度Echarts图表Redis缓存中间件。 特点：支付、可视化、智能选座等。
地址：
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移动项目
对于移动项目，你可以模仿现在的一些主流应用程序，比如订餐、短视频、直播等。比如下面我要推荐的模仿美团项目，你可以改变这个项目，怎么改变呢？
我给你一个想法：当用户下订单时，商家会收到“您有新订单”的消息，商家选择接受或不接受订单。 如果商家接受订单，用户将付款并进行下一步业务。
您可以为校园建立在线复印预订系统。 当用户打开你的系统时，他会看到你中学里所有的复印店。 您选择您感兴趣的商店并上传您的副本文件。 此时跟单店会收到一条消息“您有新订单”，商家选择接受。 接受或不接受命令。
您付款后，商户将手动复制单据。 打印完成后，商家会将单据放在复印店的货架上。 此时，商户点击“通知取件”，您的系统将向用户发送一封电子邮件：“您的‘冒充证件名称’文件已打印，请到清华大学西门复印店领取” （西门左100米），退票号码为“666”。
我刚才提到了这个观点，通过美团项目是可以改变的。 支付功能、定位功能、短信功能都不难。 支付功能可以使用支付宝沙箱，完全可以满足国防演示的需求。 云平台提供相关服务。 比如我推荐一篇文章：
仿美团外卖订单
前端使用vue+vuex+vue-router+axios，后端基于nodej.s框架，数据库使用mongodb。 功能涉及登录、定位、浏览商品、添加购物车、下单、支付（微信、支付宝扫码支付）、评价、个人信息修改。
项目地址：
精仿今日头条
数据是从今日头条App抓取的数据。 使用RxJava + Retrofit + MVP开发的开源项目。
项目地址：
下面两个GitHub项目是移动开发者开发的抖音app的翻版，也是老关推荐的。
iOS仿抖音
本抖音Demo兼容iPhone、iPad，并兼容iOS 8.0 - iOS 12.0系统。 用 Objective-C 语言编写。 1.5K Star，项目地址：
本项目分为三个部分：抖音个人主页实现、网络视频相关功能实现、IM即时聊天功能的WebSocket实现。
Android仿抖音
本Demo涉及的技术点如下：
本项目目标星数为1K Star，项目地址为：
显示视频
本项目是一个短视频社交小程序，系统包括用户端和后台管理端。 用户可以在小程序上发布自己的短视频，并通过我们的平台添加滤镜或背景音乐，创作出与众不同的短视频。 具有点赞、评论、下载、分享、转发等功能。 技术栈如下：
前端：H5、CSS、JavaScript、JQuery、Bootstrap、Themeleaf
后端：Spring Cloud、Spring Boot、Spring、Spring MVC、MyBatis、MySQL、Redis、Shiro
组件：Bootsrap-table、webUploader、PageHelper
项目地址：
斗鱼直播APP
flutter重构的斗鱼直播APP，首页和娱乐都是Material组件； 直播间和浴霸纯属定制合集。
地址：
仿网易云音乐
基于flutter的网易云音乐软件，支持iOS和Android。
地址：
高仿B站
基于react+express高仿B站Web移动端
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机器学习、深度学习
机器学习项目和深度学习项目放在一起。 对于大学生来说，他们大多不具备深度学习和机器学习的基础。 如果你没有相关基础，想做这个相关项目，我推荐几个教程。 老光仔细研究过，我负责任地告诉你，看懂那些视频，回应防守肯定是没问题的。
吴恩达机器学习：
机器学习教程：
吴恩达深度学习：
火炬实战：
张量流实战：
情绪分析
基于机器学习的商品评论情感分析，利用Selenium模拟真实的登录行为并爬取数据。 采用jieba分词，分类模型采用机器学习算法SVM和深度学习算法LSTM。
地址：
舆情分析
利用微博热点话题舆情降维分析，主要功能包括微博数据爬取、微博数据文本处理、特征向量提取、Kmeans聚类。
地址：
本项目仅使用简单的聚类算法Kmeans。 如果你用这个项目作为你的毕业设计，我认为你可以监督深度学习相关的算法，读几篇论文，并有能力在改进之前重现它。 有了数据，你可以做很多事情。 按照我的想法，应付一个大专的毕业设计就足够了。
如果这个项目爬取的数据不能满足你的需求，你可以去这个库看看，一个非常有用的微博爬虫。
图像分类
这个 GitHub 项目要好得多。 可以直接在GitHub上搜索关键词“Pytorch Image Classification”或者“TensorFlow Image Classification”，比如猫狗分类等，如果做图像分类，技术路线大致相同，都是基于卷积神经网络。
但你需要改变它，如何改变呢？ 举个栗子：可以做癌症分类。 互联网上有许多开源数据集。 判断一张图片是猫还是狗，本质上和判断一张图片是否患有疾病是一样的。 的。
如果你想做一些花哨的事情，你可以利用注意力机制来发现病变。 最终的疗效是：输入一张医学图片，输出这张图片中生病的概率，并且图片上的肿块会突出显示。
开源数据集：CQ500
对于一个专科毕业设计来说，我觉得这个水平就足够了。 如果你不明白我刚才提到的技术术语，你可以阅读我刚刚推荐的吴恩达深度学习教程来理解。
老光在这方面做过研究。 如果您有兴趣，可以点击观看。 如果浏览量比较高，我可以自己开源一个项目，一步步教你（甚至录制视频）。 绝对顶级。
生成对抗网络
之前我写过一篇文章介绍了一些去除马赛克的技术。 目前流行的方法是通过生成对抗网络（GAN）来做到这一点。 GAN是一个非常有趣的技术，包括换脸、一键换（脱）衣服等等。
如果你花了一段时间才完成我分享的深度学习基础知识，我推荐你观看台大李宏毅院士的课程，该课程专注于生成对抗网络。
如果你建立一个生成对抗网络，那将会非常酷。 大家都做分类或者推荐。 如果你是独一无二的，做出了这么有趣的东西，我相信老师会给你高分。
不用担心互联网会成功，但不会有论文。 去知网搜一下生成对抗网络的硕士论文，按照他们的套路写就行了。
李宏毅GAN教程地址：
Pytorch官方生成的对抗网络示例代码：
这是Pytorch官方教程的章节。 给小白讲解了GAN，直接上传代码。 讲解到位，清晰易懂，评论不错。 示例模型是DCGAN（你不用担心GAN，反正它只是GAN的一种，看完教程就明白了）
而且你也不用担心你的主板训练不够。 教程直接提供了微软Colab环境代码。 如果你能接触到微软，你可以使用它提供的估算资源免费从头到尾运行代码，加深你对GAN的理解。
下图是经过训练的网络生成的合成人脸。 虽然不是很真实，但是作为快速入门还是相当不错的。
地址：
如果你搞定了这个，其实你可以根据你想做的主题去做：比如人脸属性操作，图像风格迁移等等，非常有趣的项目，而且重点是代码都是开源的，这重要的是同一件事说三遍：开源！ 开源！ 开源！
面部属性的操纵
这是来自计算机视觉顶级会议CVPR 2019的文章。 您可以看到生成的面孔进行操作，例如太阳镜、胡须、发型等。
地址：
图像风格迁移
这个项目的代码质量也非常高。 你可以在它的基础上进行修改，或者在你的最终项目中实现你想要实现的功能。 风格迁移的核心思想是可以从图像中提取风格（例如梵高的夜空风格）和内容（例如你可以在海边看到一匹马）。 你可以让计算机按照B的风格重新画出A，这样的题材是不是很有趣呢？
地址：
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电影推荐系统
本项目是一个基于大数据过滤引擎的电影推荐系统，包括爬虫、电影网站（前后端）、后台管理系统和推荐系统（Spark）。
通过在电影网站系统中埋点，获取用户的点击风暴（比如用户喜欢哪部电影或者对某部电影的评分），并将该信息传输到推荐系统。 推荐系统根据信息进行相应处理，并将推荐结果存储在MySQL数据库中，Web前端通过查询数据库向用户展示推荐的电影。
地址：
新闻推荐系统
本项目是一个基于大数据预估引擎的新闻推荐系统，包括爬虫、新闻网站（前后端）、推荐系统（Spark）。 今天的小站是一个基于Spring Boot框架的Web项目。 用户在网站完成注册、登录后，网站会记录用户的浏览行为。 同时，网站也会将推荐结果呈现给用户。
地址：
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大数据项目
地铁乘客分析大数据项目
本项目主要对北京通的刷卡数据进行分析，通过大数据技术的视角研究深圳地铁的客运能力，探索厦门轻轨优化服务的方向。
这个项目涉及到很多技术栈。 项目发布不久，我曾经推荐过。 因为涉及到比较常用的技术框架，所以可以加深对各个技术栈的理解和应用。 只有在使用的过程中才能体会到各个框架的差异和优缺点，从而为后续的项目开发技术选型打下基础。
以下是GitHub和Gitee的开源地址。 这个项目用到的数据也在项目上。 建议国内更快访问Gitee。
新闻联播实时大数据项目
这是一个基于Spark2的大数据实时分析与可视化系统项目。 选型、架构设计、集群规划、安装部署、集成、继承与开发、Web可视化交互设计。
主要业务包括抓取用户浏览日志信息、实时分析流量最高的前20个新闻话题、实时统计网上曝光的新闻话题、统计用户浏览量的时间段等。最高的。
地址：这是系统设计流程：
其他渠道
除了GayHub和Gitee之外，其实还有一些网站你可以找到可以部署的项目，只是你不知道而已。
1. 代码最多
这个网站的UI有点上世纪的风格，但主要业务是源码分享。 源码质量参差不齐，但也是一个寻找项目源码的地方。 最主要的是，每一个上传的源码java音乐网站源码，站长都会亲自部署，确保能够顺利运行，然后才挂上去。
网站：
2.慕课
事实上，MOOC上有相当多的实践项目。 虽然有些是需要付费的，但是老师会指导你代码，环境配置也会教你配置。 它还提供了实际项目所需的源代码和软件。
地址：
在我学习Java的时候，我的第一个实际项目就是吉利先生的项目。 说实话，那段时间我学到了很多东西。
3.PHP中文网站
这个网站比较冷门，也专注于PHP技术栈，但是提供的资源包括但不限于各种视频教程、中文文档、实际部署源码等。如果你认为PHP是世界上最好的语言，如果你打算使用PHP来编写最终的设计，那么来这里就对了。
地址：
4.How2J.cn
how2j的Java教程，涵盖了J2EE、Web后端、框架技术等全面的Java内容。 基于示例代码和视频讲解的学习方法，实际上可以为你未来的java职业生涯打下坚实的基础。 当然，里面也有很多实战项目的源码，并配有视频讲解，可以给你的最终设计提供一些有用的参考。
地址：
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