Django+CNN图像识别实战：深度学习项目源码教程

本课程以Django框架为Web开发基础，结合卷积神经网络（CNN）实现图像识别功能，是一套从环境搭建到项目部署的完整实战教程。课程内容由浅入深，适合具备一定Python基础的开发者快速掌握深度学习与Web应用的结合方式。

课程从Web应用程序处理流程讲起，逐步过渡到Django框架的核心概念，包括MVC与MVT模式、虚拟环境配置、项目启动与工程目录结构、VSCODE开发工具配置等基础内容。随后通过图书管理项目、文件上传工程等案例，帮助学习者熟悉Django模板、静态资源配置、CSS样式实现以及单文件与多文件上传的完整流程。

课程核心模块包括：

• Django基础：从文本应用程序到Web应用程序的处理流程、MVC与MVT模式解析、虚拟环境安装与激活、项目启动与目录结构、VSCODE配置、模板与静态资源管理
• Django实战案例：入门案例、图书管理项目搭建与实现、CSS样式配置、模板加载静态资源、文件上传工程（单文件、多文件、图片上传及异常处理）
• 卷积神经网络基础：CNN的基本概念、网络组成、计算过程详解
• CNN图像识别实战：手写数字识别模型训练与评价、网络搭建与结构修改、二分类模型训练与预测
• Django+CNN综合项目：汽车分类项目创建与启动、页面创建与跳转、项目部署、登录界面添加、AlexNet与ResNet实现汽车分类模型

课程附带完整源码与课件资料，通过图书管理、文件上传、手写数字识别、汽车分类等多个实战项目，帮助学习者在实践中理解Django框架与CNN网络的结合方式，掌握从模型训练到Web部署的全流程开发能力。