weixin_56135535的博客

图像处理与深度学习的MATLAB实现方法，包含14个专题：从MATLAB基础操作到经典算法（BP神经网络、SVM、决策树），再到深度学习（CNN、RNN、LSTM、GAN、YOLO等）及调参优化技巧。重点讲解了各算法原理、MATLAB实现及案例应用，如手写数字识别、视频分类、目标检测等。课程涵盖数据预处理、模型评估、迁移学习等关键环节，通过实际案例（如心率计算、疫情预测）演示算法应用，为学习者提供从理论到实践的完整指导。

随着人工智能技术向多学科交叉融合与工程实践领域纵深发展，MATLAB 2024b深度学习工具箱通过架构创新与功能强化，为科研创新和行业应用提供了全栈式解决方案。本教程基于该版本工具链的三大革新方向展开：一是构建覆盖经典模型与前沿架构的体系化课程，涵盖从CNN、LSTM等基础网络到Transformer、GNN、PINN等新兴技术的完整知识图谱；二是强化工业级应用场景落地方案，通过YOLO目标检测模型、U-Net语义分割模型、TCN时间序列模型等实战案例，贯通数据清洗、模型设计、训练优化到模型压缩的全生命周期

Python网络爬虫技术教程涵盖五大专题：从软件安装到爬取动态网页，系统讲解爬虫全流程。内容包括Anaconda安装、Requests/BeautifulSoup等库使用、多线程优化、Selenium模拟浏览器操作，以及Ajax异步加载处理。教程通过经济数据、农业大数据等实际案例，帮助掌握文本/图片/PDF等多形式数据爬取技术，重点解决反爬机制和动态网页解析难题，适合想系统学习爬虫技术的开发者。

从Tidyverse/Tidymodel语法基础讲起，涵盖机器学习核心内容：回归分析（线性回归、岭回归等）、树形模型（决策树、随机森林）、集成学习（GBM、XGBoost）、支持向量机、深度学习基础、降维技术（PCA）以及聚类分类方法（K-means、逻辑回归等）。教程突出R语言在机器学习中的优势，通过系统化的专题设置，帮助学习者掌握从基础到进阶的机器学习技能。

1、MATLAB Deep Learning Toolbox概览2、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示3、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示4、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示5、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示6、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示7、MATLAB Deep Learning Model Hub简介。

学习目前流行的深度学习框架pytorch，了解张量tensor、自动求导、梯度提升等，以BP神经网络学习sin函数为例，掌握如何搭建单层和多层神经网络，以及如何使用GPU进行模型运算。

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

ChatGPT-4o在临床医学日常工作、论文高效撰写与项目申报

如何使用ChatGPT写高质论文？AI写作的最佳提示词使用技巧

Python近红外光谱（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法

人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模进阶应用

ChatGPT4与Python深度融合：数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写

GPT4

机器学习与深度学习——课题组、科研人员人工智能专属

只需十四步，从零开始掌握Python机器学习

如何使用Python绘制炫酷专业插图？这总结，绝了！

Python实战

4个matlab小技巧

【附3.7安装包】python安装包下载及安装（超详细）

Python数据挖掘与机器学习

3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系。2、如何提炼与挖掘创新点？4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等）的下载与安装。2、经典自编码器（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等）6、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等）5、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等）

Citespace和vosviewer是使用最广泛的文献信息可视化软件工具，在理工、经管、法学、教育、农学、文史、医学、艺术等学科中普遍应用，发文量逐年显著上升。理论与实践相结合，通过文献计量学讲解、高效选题、数据库检索数据下载、软件使用等八个专题详细讲解，系统全面的掌握文献计量学的基本理论和知识；熟练掌握Citespace和vosviewer分析技术；最终实现从主题确定、数据分析绘图、文章框架与写作，全流程掌握一篇文献信息可视化分析报告（论文）的思路逻辑与技术方法。

如何学习R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合？

ChatGPT

关系抽取：More Data, More Relations, More Context and More Openness: A Review and Outlook for Relation Extraction[11]ABSA情感分析：Deep Learning for Aspect-Level Sentiment Classification: Survey, Vision, and Challenges[13]

7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法的区别与联系，以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch编程实现方法。6、值得研究的若干问题（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；贝叶斯回归方法作为传统回归技术在贝叶斯统计学中的拓展，在各个专业领域中都有着广泛的应用。贝叶斯回归结合了回归和贝叶斯思想，其计算方法和技术以及模型结果的解释都较为复杂，汪博士，长期从事统计学及水文分析研究及教学工作，对回归分析，贝叶斯及变量与变量间的关系等领域有深入的研究及实践应用经验。专题三：INLA下的贝叶斯回归（一）专题四：INLA下的贝叶斯回归（二）专题九：极端数据的贝叶斯分析与其它。专题一：贝叶斯模型的步骤。

郁磊副教授：长期从事Python、MATLAB、Pytorch机器学习及深度学习等研究工作，具备良好的数学及信号处理基础，熟悉如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基金项目，且精通多种编程工具，如 MATLAB、Python、 C++、C#、VB、Java、Qt 等。熟悉可穿戴设备硬件系统的开发，具备心电、肌电、血压、血氧饱和度、惯性传感器等 生理信号采集系统的开发经验。

因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，帮助学员掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。郁磊副教授，主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。CNN提取的特征是怎样的？

Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）