计算机专业涵盖面非常广泛所以在选题上首先要从自身的兴趣出发去研究自己喜欢的方向，例如程序设计、页面设计或者网络设计等；其次可以选择自己专业的优势学科进行选题，如果学习的是软件开发选题去做前端设计难度一定是很大的；最后要听从老师的建议，指导老师对如何选题会有自己的独到的看法。
1.立足本专业选题
计算机专业涵盖面非常广泛，每个专业之间都有交集但是彼此的侧重点又有所偏差，立足本专业选题才是王道。例如，软件工程的学生虽然也会学习一些计算机网络方面、前端开发方面的知识，但是毕竟只是了解皮毛选择此方向需要耗费大量的时间去研究，可能还会得不偿失。
2.从自身兴趣出发
学术研究是比较枯燥的事情，能从自己的兴趣出发研究自己喜欢的方向就会带来研究的动力和学习的激情。毕业论文的选题结束以后需要长期对这个选题进行探索，没有兴趣的职称可能很快就会丧失动力。
3.选择自己的优势科目
论文选题以后就要开始写开题报告，做毕业设计，选自己的优势科目很快就可以投入研究。大学四年可能会学很多的课程，选一个自己不擅长的科目就需要花费时间去钻研，投入大量的精力。
【体验与思考】的观点——这种现象肯定是不正常的，这样做到的人肯定是不对的。
首先，学校要求的毕业设计和论文，是对大学几年学习的一个总结，是对所具备的能力的一个检验，更是在大学学习中的最后一次训练，最后一次提升，如果不能正视，会是一次损失，会是一个遗憾。
再者，学校的这一要求，肯定是让学生自己独自完成，绝不是到社会上去买。违背这一要求的同学，即失去了一次锻炼提升的机会，也违反了诚信原则，在自己的心理上是一个污点，不会觉得是一件光荣的事。
第三，由于错误的金钱观念，一些人为了赚钱，不择手段，在社会中充当写手，通过网络完成交易。所以，社会当中，确实存在这一现象。有需求，有供给，似乎形成了一个产业链。作为一个正直的人，一个有正义感的大学生，一个对自己负责的人，是不会这样去做的，也不会认同这一做法。一般这样去做的人，是一种懒惰的人，投机取巧的人，以为用钱可以买来毕业设计和论文，但一定买不来能力，买不来踏实，相信也不会走的太远。
我们作为一个有鉴别能力的，有是非观念的人，去做自己该做的，一份耕耘，一份收获。你能提出这个问题，肯定是对这种做法存在质疑，而不是同流合污。相信自己，坚定的走自己的路好了。
计算机专业学生的毕业论文中使用的代码最好是源代码，这样能够方便论文的评审人员对代码进行审验，并且按照规定提出修改意见，防止后期对自己的论文通过评审和答辩，造成不必要的麻烦，从而确保自己能够顺利拿到毕业证和学位证。
以机器学习/深度学习领域为例
1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，主要是根据具体的任务来增加噪声或扰动，不可乱来。如果它的精度下降的厉害，那你的思路就来了，如何在有遮挡或有噪声或其他什么情况下，保证模型的精度。（无事生非）
2. 用它的模型去尝试一个新场景的数据集，因为它原来的模型很可能是过拟合的。如果在新场景下精度下降的厉害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，实现在新场景下的高精度。（无事生非）
3. 思考一下它存在的问题，例如模型太大，推理速度太慢，训练时间太长，收敛速度慢等。一般来说这存在一个问题，其他问题也是连带着的。如果存在以上的问题，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在尽可能不降低精度的情况下，大幅度减少参数量或者计算量，或者加快收敛速度。（后浪推前浪）
4. 考虑一下模型是否太复杂，例如：人工设计的地方太多，后处理太多，需要调参的地方太多。基于这些情况，你可以考虑如何设计一个end-to-end模型，在设计过程中，肯定会出现训练效果不好的情况，这时候需要自己去设计一些新的处理方法，这个方法就是你的创新。（后浪推前浪）
5. 替换一些新的结构，引入一些其它方向的技术，例如transformer，特征金字塔技术等。这方面主要是要多关注一些相关技术，前沿技术，各个方向的内容建议多关注一些。（推陈出新）
6.尝试去做一些特定的检测或者识别。通用的模型往往为了保证泛化能力，检测识别多个类，而导致每个类的识别精度都不会很高。因此你可以考虑只去检测或识别某一个特定的类。以行为识别为例，一些通用的模型可以识别几十个动作，但你可以专门只做跌倒检测。在这种情况下你可以加很多先验知识在模型中，换句话说，你的模型就是专门针对跌倒设计的，因此往往精度可以更高。（出奇制胜）
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