本教程通过Django框架搭建CNN网络，实现图像识别功能，涵盖从基础环境配置到项目部署的全流程。内容包括Django模板、静态资源配置、文件上传、卷积神经网络基础、手写数字识别、汽车分类模型等，附带完整源码和课件，适合有一定Python基础的开发者快速上手深度学习项目实战。通过本教程，您将掌握如何将深度学习模型与Web应用结合，提升实际开发能力。
以下云资源目录树快照生成于[6个月前]，该学习资料由夸克云用户[乐观*朗的秋菊]分享（只展示大部分文件和目录）
Django+CNN图像识别实战：深度学习项目源码教程1.3 GB(mp4视频40节；rar压缩包1个；)
资料.rar105.7MB
9VSCODE开发工具的配置.mp422.29MB8Django的工程目录.mp448.68MB7Django项目的启动.mp428.5MB6虚拟环境virtualenv的激活.mp419.19MB5虚拟环境virtualenv的安装.mp415.3MB40AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp428.86MB4MVT模式.mp412.32MB39登录界面的添加.mp444.6MB38Django部署汽车分类项目.mp464.96MB37Django页面的创建和跳转.mp430.17MB36Django项目的启动.mp428.02MB35Django汽车分类项目的创建.mp420.59MB34CNN实现二分类模型的预测.mp446.62MB33CNN实现二分类模型的训练.mp442.61MB32CNN手写数网络结构修改的方法.mp420.54MB31CNN手写数字识别网络搭建.mp476.15MB30CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp420.25MB3MVC模式.mp443.85MB29卷积神经网络的计算过程.mp446.71MB28卷积神经网路的组成.mp436.88MB27卷积神将网络的基础.mp445.35MB26图片上传的实现（二）.mp412.9MB25图片上传的实现（一）.mp426.36MB24多文件上传的视图控制器.mp417.27MB23多文件上传的具体实现.mp414.3MB22创建多文件上传页面.mp420.28MB21异常信息的处理.mp414.59MB20单文件上传的实现.mp458.71MB2Web应用程序处理流程.mp412.51MB19主页面的创建.mp425.41MB18Django创建文件上传工程.mp444.5MB17Django创建的项目整体流程.mp415.25MB16使用模板加载静态资源.mp478.37MB15Django中CSS样式的实现.mp411.25MB14Django静态资源的配置.mp425.54MB13Django图书管理的实现.mp435.38MB12Django搭建图书管理项目.mp46.05MB11Django的第一个入门案例.mp417.91MB10Django框架的模板.mp431.12MB1文本应用程序处理流程.mp416.65MB
