模式识别与人工智能（程序与算法）系列讲解 - 总目录

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分类专栏： 模式识别与人工智能（程序与算法） 文章标签： 人工智能 算法
于 2023-07-10 18:51:56 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lihuanyu520/article/details/131645802
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该系列讲解涵盖了模式识别与人工智能的多个方面，包括机器学习MATLAB实现、深度学习、Python示例、OpenCV-Python教程、模式识别与机器学习的Python实现、Tensorflow学习等。作者分享了各种算法的实现细节，如图像处理、神经网络调参、数据预处理等，并提供了丰富的代码示例。

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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、优快云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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ლ(°◕‵ƹ′◕ლ)希望在传播知识、分享知识的同时能够启发你，大家共同进步。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ


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-优快云博客
  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-优快云博客
  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
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  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
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Linux调试

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Bug调试

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