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《写毕业论文，确定选题是第一环节吗？》
毕业生往往通过集中渠道来确立选题：一种是在导师的指导下确定选题，依托导师的知识结构、对学科领域的认知和对毕业生的了解进行选题指导，这种选题方式往往具有一定的局限性；科学的、合理的、正确的选题，对毕业论文写作而言，事半功倍。通过大数据挖掘领域已有研究的数据情况，找到文献之前的相关关系、共词关系、发展趋势、动态变化等，就可以作为选题的权威参考，从学科大数据中挖掘出来的选题往往更具创新性和学术价值，也是大多数学术高手的选题方法。由此可见，选题是撰写毕业论文的奠基工作，题目一旦定下来，写作的全过程都要围绕它进行。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_51953577/article/details/135459844
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Teachable Machine：一个由Google开发的机器学习工具它允许用户快速、简单地创建自己的机器学习模型，而无需专业知识或编程技能。你可以用它来教电脑识别图片、声音或人的动作。使用这个工具的步骤很简单：1、收集数据：你可以上传图片、录制声音或动作视频来作为训练数据。2、训练模型：用这些数据来训练你的模型，然后测试它能否正确识别新的图片、声音或动作。3、导出模型：完成训练后，你可以下载这个模型，或者上传到网上，用在其他项目中。Teachable Machine提供了多种方式来创建机器学习模型，非常灵活和用户友好。1、使用文件或实时捕捉示例：用户可以选择上传已有的图片、音频文件作为数据，也可以直接通过电脑的摄像头或麦克风实时录制视频、声音作为训练数据。2、可以在本地完成训练：用户有选项不通过网络发送或处理数据。所有操作，包括数据的收集、模型的训练和应用，都可以在用户自己的电脑上完成，不需要将摄像头或麦克风收集的数据发送到互联网上。这对于隐私保护是非常重要的，特别是当处理敏感信息时。3、Teachable Machine”生成的模型是真实的TensorFlow.js模型，可以在任何运行JavaScript的地方工作。此外，还可以将模型导出到不同的格式，以便在其他地方使用，如Coral、Arduino等。开始训练：https://teachablemachine.withgoogle.com
