第一部分内容我会结合我的公号推文与我的毕业设计，并以推文所发内容为主，点明其简介与每期推文的亮点，帮助大家更好的了解我写论文时候的思路；
第二部分我将会重点回答一个问题，这个问题在大部分小伙伴拿到毕设题目之后都会随口问道：我该怎么写？
毕设推文简介及亮点提示
01-TensorFlow环境搭建
本文亮点：本文通过使用我的个人服务器（IP地址：111.230.34.114）为小伙伴们详细的讲解了如何在远程服务器上部署TensorFlow的开发环境
02-毕业设计之文献翻译篇
本文亮点：毫无亮点。
03-TensorFlow2.0概述
需要注意的一点，本论文中所实现的两个案例均在本机CPU上进行运算，对于更大数量级的数据训练建议采用添加GPU的方法或者托管在Googlecloud、AWS云平台上进行数据的处理。
本文亮点：将知识点与演示代码穿插进行讲解，并避免了TensorFlow官网中一些晦涩难懂的解释。
04-毕业设计之AlexNet详解篇
本文亮点：通过图示讲解的方式对AlexNet网络结构进行了深层次的分析，并通过花卉识别的一个微缩版案例进行了更为完善的补充。
05-神经网络与深度学习概述（一）
本文亮点：通过形象生动、贴近生活的案例对神经网络与深度学习中较为复杂的概念做了通俗的解释。
06-神经网络与深度学习概述（二）
07-测试实验及结果分析（一）
本文亮点：talkischeap，showyoumycode.
08-测试实验及结果分析（二）
09-毕业设计之番外篇
本文亮点：本文借助华为云AI开发平台ModelArts进行数据标注、模型训练以及部署上线，值得注意的一点，完成本文所涉及的两个案例不需要任何代码的基础，只需要会鼠标拖拽即可。
10-毕业设计之完结篇
本文亮点：文末讲解了一个使用fashion_mnist数据集完成的简单案例（其余内容毫无亮点）。
11-毕业设计之查重篇（非原创）
如何瞎掰一篇论文
最后，就是正式开学之后，指导老师会组织组内成员开一个见面会，并安排每周的任务，小伙伴们按照自己导师的要求去做就行了。
以上，我们说了大致的流程，接下来我们进入主题，到底如何写一篇论文呢？
我从四个方面来宏观的说一下：
以我的毕设题目为例，其名称为基于TensorFlow的深度学习研究与实现，第一步，我们先找出题目的关键词（即为TensorFlow与深度学习）；第二步，我们通过查阅学校教务处网站找到对该毕设的要求，如下所示：
第三步，我们可以询问指导老师，并请求老师能否给出相应的指导思路。
「接下来」就是查文献的事，可能有的小伙伴会产生疑问：查阅文献不应该在拿到论文题目就开始吗？没错的，小伙伴说的没错，当拿到题目之后，我们确实应该去查阅文献，但是此时查阅的东西应该更多偏向于背景知识等内容，而并非到知网、万方等专业的平台去查阅大牛的论文去阅读，更何况，对于大多数才刚刚拿到毕设题目的小伙伴，读论文对他们来说可能会是一个身心俱疲的累活。
「最后」，在我们有了清晰的框架、读了大量优秀文献的基础上，我们就可以开始写论文啦，写论文的过程中，各个指导老师会告诉自己组内的学生有哪些禁忌、自己的要求、学院对论文的要求等，小伙伴们遵循老师的教诲就是了。
写在文末
至此，关于毕设系列的推文就全部告一段落，希望我的毕设系列专辑能够给小伙伴们带来帮助，最后我将我的毕设论文和英文文献的PDF链接放在下方，小伙伴们可以按需下载：
毕设论文下载链接：
提取码：kjuu
英文文献下载链接：
提取码：0t6f
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