模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解 - 总目录

2023-07-10 18:51:56

模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解 - 总目录

作者: 安静到无声

作者简介:人工智能和硬件设计博士生、CSDN与阿里云开发者博客专家,多项比赛获奖者,发表SCI论文多篇。

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欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能(程序与算法)》,开始前博主先列出模式识别与人工智能(程序与算法)的学习大纲,同时这也可以作为大家学习的参考。下面蓝字都是传送门,点击进入即可:喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持!

机器学习MATLAB实现

  1. 机器学习MATLAB实现:Matalb-邻域平均法、均值滤波法、中值滤波法对图像进行平滑去噪_邻域平均滤波
  2. 机器学习MATLAB实现:MATLAB-直方图均衡化_matlab直方图均衡化
  3. 机器学习MATLAB实现:基于DCT变换的JPEG图像压缩_dct变换图像压缩
  4. 机器学习MATLAB实现:Matalb-图像均值滤波,中值滤波,梯度锐化(sobel算子)的实现_matlab sobel滤波
  5. 机器学习MATLAB实现:Matlab-梯度Roberts算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子对图像进行锐化

深度学习

  1. 深度学习调参经验:优化神经网络性能的关键八大步骤

Python示例

  1. Python代码示例:将一个文件夹中未标记的文件复制到另一个文件夹
  2. Python代码示例:比较两个文件夹中的文件名并打印相同的文件
  3. Python代码示例:使用Pillow库轻松实现图像尺寸调整——>使每个图像具有相同的大小,方便模型处理和训练_pillow 获取图片尺寸_安静到无声的博客-CSDN博客
  4. Python代码示例:求取文件夹下图片的均值与方差——>消除异常数据,保证所有像素值都处于比较合理的范围,提高模型的性能。_安静到无声的博客-CSDN博客
  5. Python代码示例:使用Python的Pillow库对图片进行格式转换和重命名
  6. Python代码示例:利用Python代码批量修改文件名_批量修改文件名
  7. Python代码示例:遍历文本文件中的图片信息并复制图片
  8. Python代码示例:Python实现Imagenet数据集的合并和拆分
  9. Python代码示例:AI助手帮你轻松做好Imagenet数据集重命名与复制
  10. Python代码示例:python实现获取当前目录下的树形结构_python 读取目录结构
  11. Python代码示例:使用ChatGPT快速实现灰度和RGBA图片转换为RGB三通道图片的Python数据清洗demo_python rgba转rgb
  12. Python代码示例:如何将通过Image.open读出的图片从单通道->三通道
  13. 用Python对文件夹下的图片命名进行批量更改_python修改图片名
  14. Python代码示例:爬取网站图片
  15. Python代码示例:Python中的列表推导式(List Comprehensions)及其条件筛选法_python 列表推导式多个条件

Opencv-python教程

  1. Opencv-python教程:python-opencv(1)图像的基础操作
  2. Opencv-python教程:python-opencv(2)图像运算
  3. Opencv-python教程:python-opencv(3)图像类型转换
  4. Opencv-python教程:python-opencv(4)–几何变换
  5. Opencv-python教程:python-opencv(10)图像金字塔
  6. Opencv-python教程:python-opencv(11)图像轮廓
  7. Opencv-python教程:python-opencv(12)直方图
  8. Opencv-python教程:python-opencv(13)傅里叶变换

模式识别与机器学习(Python实现)

  1. 模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类
  2. 模式识别与机器学习(Python实现):基于贝叶斯判决皮肤检测的简单实现
  3. 模式识别与机器学习(Python实现):基于PCA降维和KNN分类的人脸识别
  4. 模式识别与机器学习(Python实现):基于PCA–LDA的人脸识别
  5. 模式识别与机器学习(Python实现):基于聚类的图片分割
  6. 模式识别与机器学习(Python实现):决策树分男女
  7. 模式识别与机器学习(Python实现):基于压缩近邻法的分类问题
  8. 模式识别与机器学习(Python实现):如何用MCMC产生任意的概率分布随机数?Python简单实现

Tensorflow学习

Tensorflow1.x

  1. Tensorflow1.x:tf中tensor和numpy
  2. Tensorflow1.x:tf.Variable中trainable作用
  3. Tensorflow1.x:tesorflow 计算模型复杂度
  4. Tensorflow1.x:L2正则化和collection【tf.GraphKeys】
  5. Tensorflow1.x:Tensorflow 变量及共享变量

Tensorflow2.x

  1. Tensorflow2.x:创建keras环境步骤

  2. Tensorflow2.x:tensorflow2.0 深度学习基础和tf.keras

  3. Tensorflow2.x:tensorflow2.0 卷积神经网络的实现实例(卫星与湖)

  4. Tensorflow2.x:tensorflow2.0 tf.keras序列问题

  5. Tensorflow2.x:tensorflow2.0 实例猫狗识别(1)

  6. Tensorflow2.x:tensorflow2.0 eager模式与自定义训练网络

  7. Tensorflow2.x:tensorflow2.0 tf.keras猫狗识别(2)—自定义训练

  8. Tensorflow2.x:tebsorflow2.0 使用Keras编写自定义图层和模型

  9. Tensorflow2.x:tebsorflow2.0 多输出模型实例

  10. Tensorflow2.x:tebsorflow2.0 图像定位+分类(Oxford-IIIT数据集)

  11. Tensorflow2.x:tebsorflow2.0 图像语义分割(Oxford-IIIT数据集)

Python语法

  1. Python语法:Python中hasattr的具体用法
  2. Python语法:python中的语法使用(easydict set() plt.subplots() assert)
  3. Python语法:os.path库常用函数的使用_标准库os.path中的函数用来获取参数指定
  4. Python语法:argparse使用方法简单总结_python的argparse用法
  5. Python语法:python __all__含义
  6. Python语法:numpy方法积累
  7. Python语法:如何优雅的学习的getattr()函数**

Pytorch语法

  1. Pytorch语法:pack_padded_sequence用法与完整示例
  2. Pytorch语法:pytorch中的torch.manual_seed()
  3. Pytorch语法:torch.autograd.Function 学习理解
  4. Pytorch语法:为什么设置cudnn.benchmark = True
  5. Pytorch语法:pytorch权重初始化_pytorch 权重初始化
  6. Pytorch语法:pytorch使用方法积累
  7. Pytorch语法:如何用Pytorch加载部分权重

Linux调试

  1. Linux调试:更改CUDA版本<此博文仅供自己参考>_cuda怎么改版本
  2. Linux调试:linux操作命令_vi train.py
  3. Linux调试:如何优雅的解决Pycharm在jupyter notebook的Port问题
  4. Linux调试:如何优雅的在linux下对指定文件夹解压_linux解压单个文件
  5. Linux调试:Linux下文件夹的移动与复制_linux 复制整个文件夹
  6. Linux调试:如何优雅的使用GPU监控

Bug调试

  1. Bug调试:成功解决OSError: [E050] Can’t find model ‘en_core_web_sm’._安静到无声的博客-CSDN博客
  2. Bug调试:成功解决Resource punkt not found错误
  3. Bug调试:成功解决NLTK包的安装错误
  4. Bug调试:成功解决http.client.RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response

其他

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