【狐记】树莓派AI思维谜题平台开发计划
1
环境准备
Python基础与开发环境
2
模型部署
TensorFlow Lite实现
3
逻辑系统
谜题算法与交互
4
优化发布
测试与MVP上线
使用DataCamp资源构建最小可行产品
Python基础
学习Python基础、数据类型、函数和控制结构
图像处理
学习图像基础、预处理、特征提取和颜色处理
深度学习
了解神经网络基础、模型构建和优化技术
数据管理
掌握DataFrame操作、数据转换和聚合分析
详细开发计划
1
里程碑1-4（4月21日-26日）
树莓派环境完全配置
掌握Python基础和数据处理
实现基础图像处理管道
完成摄像头实时捕获系统
2
里程碑5-8（4月28日-5月3日）
理解深度学习基础概念
成功部署TensorFlow Lite模型
实现基础数字识别功能
完成实时识别系统（准确率>85%）
3
里程碑9-12（5月6日-10日）
完成谜题数据结构与生成系统
实现难度调整与进度追踪
创建基础游戏界面
完成游戏与识别系统整合
4
里程碑13-16（5月12日-17日）
完成颜色识别系统
实现CD标记识别功能
完成物理交互系统
发布最小可行产品(MVP)
开发计划
第1周：基础设置与Python强化
重点：环境配置，Python，图像基础
建议每天安排1-2小时，按顺序完成任务，遇到难题及时查阅文档或求助社区。
- 树莓派OS安装与基础配置
- Python环境设置（含虚拟环境）
- 完成DataCamp Python基础课程
- 完成DataCamp图像处理入门
- 学习摄像头基础操作与图像捕获
第2周：深度学习与模型部署
重点：TF Lite，模型部署，数字识别
建议本周集中精力理解深度学习基础，每项任务后可做简要笔记，巩固学习效果。
- 完成DataCamp深度学习入门
- 学习TensorFlow Lite基础
- 在树莓派上部署预训练模型
- 开发基础数字识别脚本
- 测试模型性能与准确率
第3周：谜题逻辑与系统集成
重点：Pandas，游戏逻辑，界面
建议本周优先完成数据结构和逻辑设计，界面开发可同步进行，遇到难题及时拆解。
- 完成谜题数据结构设计
- 开发谜题生成算法
- 实现基础游戏界面
- 集成谜题与识别系统
第4周：优化与发布
重点：性能优化，用户体验，发布上线
建议本周专注于优化和测试，确保系统稳定后再发布，发布前可邀请同学试用。
- 性能优化
- 用户体验提升
- 最终测试
- 发布上线
相关资源
Python基础
学习Python基础、数据类型、函数、控制结构，为后续学习打下基础。
学习时间： 约4小时
campus.datacamp.com
Basic plots with Matplotlib | Python
Data visualization is a key skill for aspiring data scientists. Matplotlib makes it easy to create meaningful and insightful plots. In this chapter, you’ll learn how to build various types of plots, and customize them to be more visually appealing and interpretable.
深度学习
了解神经网络基础、模型构建、优化技术，为数字识别系统的实现提供理论支持。
学习时间： 约4小时
campus.datacamp.com
Introduction to deep learning | Python
In this chapter, you'll become familiar with the fundamental concepts and terminology used in deep learning, and understand why deep learning techniques are so powerful today. You'll build simple neural networks and generate predictions with them.
树莓派AI思维谜题平台开发计划 2025
使用DataCamp资源构建最小可行产品