MachineLN博客目錄

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https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372

 

 

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公衆號MachineLN，邀請您掃碼關注：

 

MachineLP的Github（歡迎follow）：https://github.com/MachineLP

 

train_cnn_v0： 實現基礎cnn訓練，數據讀取方式慢。

train_cnn_v1： 優化數據讀取的方式，學習率加入衰減。

train_cnn-rnn：在train_cnn_v0基礎上加入rnn。

train_cnn-rnn-attention_v0：在train_cnn_v0基礎上加入rnn、attention。

train_cnn_multiGPU_v0：使用多GPU訓練(默認兩塊gpu)，以上其餘框架使用多GPU，只需把train.py替換掉就能夠了。

train_cnn_multilabel： 多任務多標籤訓練及其總結。

train_cnn_GANs： GANs訓練及其總結。

TensorFlow基礎教程：理論及其代碼實踐。

python實踐教程：MachineLP的平常代碼。

李宏毅老師：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html

sklearn：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html

keras文檔：https://keras.io/models/model/

TF python API：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/

Neural Networks and Deep Learning：http://neuralnetworksanddeeplearning.com

 

機器學習進階系列：(下面內容在微信公衆號同步)

1. 機器學習-1：MachineLN之三要素

2. 機器學習-2：MachineLN之模型評估

3. 機器學習-3：MachineLN之dl

4. 機器學習-4：DeepLN之CNN解析

5. 機器學習-5：DeepLN之CNN權重更新（筆記）

6. 機器學習-6：DeepLN之CNN源碼

7. 機器學習-7：MachineLN之激活函數

8. 機器學習-8：DeepLN之BN

9. 機器學習-9：MachineLN之數據歸一化

10. 機器學習-10：MachineLN之樣本不均衡

11. 機器學習-11：MachineLN之過擬合

12. 機器學習-12：MachineLN之優化算法

13. 機器學習-13：MachineLN之kNN

14. 機器學習-14：MachineLN之kNN源碼

15. 機器學習-15：MachineLN之感知機

16. 機器學習-16：MachineLN之感知機源碼

17. 機器學習-17：MachineLN之邏輯迴歸

18. 機器學習-18：MachineLN之邏輯迴歸源碼

19. 機器學習-19：MachineLN之SVM（1）

20. 機器學習-20：MachineLN之SVM（2）

21. 機器學習-21：MachineLN之SVM源碼

22. 機器學習-22：MachineLN之RL

23. 機器學習-23：MachineLN之樸素貝葉斯

24. 機器學習-24：MachineLN之樸素貝葉斯源碼

 

 

人臉檢測系列：

1. 人臉檢測——AFLW準備人臉

2. 人臉檢測——生成矯正人臉——cascade cnn的思想， 可是mtcnn的效果貌似更贊

3. 人臉檢測——準備非人臉

4. 人臉檢測——矯正人臉生成標籤

5. 人臉檢測——mtcnn思想，生成negative、positive、part樣本。

6. 人臉檢測——滑動窗口篇（訓練和實現）

7. 人臉檢測——fcn

8. 簡單的人臉跟蹤

9. Face Detection(OpenCV) Using Hadoop Streaming API

10. Face Recognition(face_recognition) Using Hadoop Streaming API

11. 非極大值抑制（Non-Maximum-Suppression）

 

OCR系列：

1. tf20: CNN—識別字符驗證碼

2. 身份證識別——生成身份證號和漢字

3. tf21: 身份證識別——識別身份證號

4. tf22: ocr識別——不定長數字串識別

 

 

機器學習，深度學習系列:

1. 反向傳播與它的直觀理解

2. 卷積神經網絡（CNN）：從原理到實現

3. 機器學習算法應用中經常使用技巧-1

4. 機器學習算法應用中經常使用技巧-2

5. 一個隱馬爾科夫模型的應用實例：中文分詞

6. Pandas處理csv表格

7. sklearn查看數據分佈

8. TensorFlow 聊天機器人

9. YOLO

10. 感知機--模型與策略

11. 從 0 到 1 走進 Kaggle

12. python調用Face++，玩壞了！

13. 人臉識別keras實現教程

14. 機器學習中的Bias(誤差)，Error(偏差)，和Variance(方差)有什麼區別和聯繫？

15. CNN—pooling層的做用

16. trick—Batch Normalization

17. tensorflow使用BN—Batch Normalization

18. trick—Data Augmentation

19. CNN圖圖圖

20. 爲何不少作人臉的Paper會最後加入一個Local Connected Conv？

21. Faster RCNN：RPN，anchor，sliding windows

22. 深度學習這些坑你都遇到過嗎？

23. image——Data Augmentation的代碼

24. 8種常見機器學習算法比較

25. 幾種常見的激活函數

26. Building powerful image classification models using very little data

27. 機器學習模型訓練時候tricks

28. OCR綜述

29. 一個有趣的週報

30. 根據已給字符數據，訓練邏輯迴歸、隨機森林、SVM，生成ROC和箱線

31. 一個不錯的教程

32. matplotlib畫廊

 

圖像處理系列：

1. python下使用cv2.drawContours填充輪廓顏色

2. imge stitching圖像拼接stitching

3. 用python簡單處理圖片（1）：打開\顯示\保存圖像

4. 用python簡單處理圖片（2）：圖像通道\幾何變換\裁剪

5. 用python簡單處理圖片（3）：添加水印

6. 用python簡單處理圖片（4）：圖像中的像素訪問

7. 用python簡單處理圖片（5）：圖像直方圖

8. 仿射變換，透視變換：二維座標到二維座標之間的線性變換，可用於landmark人臉矯正。

 

代碼整合系列：

1. windows下C++如何調用matlab程序

2. ubuntu下C++如何調用matlab程序

3. matlab使用TCP/IP Server Sockets

4. ubuntu下C++如何調用python程序，gdb調試C++代碼

5. How to pass an array from C++ to an embedded python

6. 如何使用Python爲Hadoop編寫一個簡單的MapReduce程序

7. 圖像的遍歷

8. ubuntu下CMake編譯生成動態庫和靜態庫，以OpenTLD爲例。

9. ubuntu下make編譯生成動態庫，而後python調用cpp。

 

數據結構和算法系列：

1. 堆排序

2. red and black (深度優先搜索算法dfs)

3. 深度優先搜索算法

4. qsort原理和實現

5. stack實現queue ; list實現stack

6. 另外一種斐波那契數列

7. 堆和棧的區別(我的感受挺不錯的)

8. 排序方法比較

9. 漫畫 ：什麼是紅黑樹？

10. 牛客網刷題

11. 莫煩python 666

12. paddlepaddle

 

kinect 系列：

1. Kinect v2.0原理介紹之一：硬件結構

2. Kinect v2.0原理介紹之二：6種數據源

3. Kinect v2.0原理介紹之三：骨骼跟蹤的原理

4. Kinect v2.0原理介紹之四：人臉跟蹤探討

5. Kinect v2.0原理介紹之五：只檢測離kinect最近的人臉

6. Kinect v2.0原理介紹之六：Kinect深度圖與彩色圖的座標校準

7. Kinect v2.0原理介紹之七：彩色幀獲取

8. Kinect v2.0原理介紹之八：高清面部幀(1) FACS 介紹

9. Kinect v2.0原理介紹之九：高清面部幀(2) 面部特徵對齊

10. Kinect v2.0原理介紹之十：獲取高清面部幀的AU單元特徵保存到文件

11. kinect v2.0原理介紹之十一：錄製視頻

12. Kinect v2.0原理介紹之十二：音頻獲取

13. Kinect v2.0原理介紹之十三：面部幀獲取

14. Kinect for Windows V2和V1對比開發___彩色數據獲取並用OpenCV2.4.10顯示

15. Kinect for Windows V2和V1對比開發___骨骼數據獲取並用OpenCV2.4.10顯示

16. 用kinect錄視頻庫

 

tensorflow系列：

1. Ubuntu 16.04 安裝 Tensorflow(GPU支持)

2. 使用Python實現神經網絡

3. tf1: nn實現評論分類

4. tf2: nn和cnn實現評論分類

5. tf3: RNN—mnist識別

6. tf4: CNN—mnist識別

7.  tf5: Deep Q Network—AI遊戲

8. tf6: autoencoder—WiFi指紋的室內定位

9. tf7: RNN—古詩詞

10. tf8:RNN—生成音樂

11. tf9: PixelCNN

12. tf10: 谷歌Deep Dream

13. tf11: retrain谷歌Inception模型

14. tf12: 判斷男聲女聲

15. tf13: 簡單聊天機器人

16. tf14: 黑白圖像上色

17. tf15: 中文語音識別

18. tf16: 臉部特徵識別性別和年齡

19. tf17: 「聲音大挪移」

20. tf18: 根據姓名判斷性別

21.  tf19: 預測鐵路客運量

22. tf20: CNN—識別字符驗證碼

23. tf21: 身份證識別——識別身份證號

24. tf22: ocr識別——不定長數字串識別

25. tf23: 「惡做劇」 --人臉檢測

26. tf24: GANs—生成明星臉

27. tf25: 使用深度學習作閱讀理解+完形填空

28. tf26: AI操盤手

29. tensorflow_cookbook--preface

30. 01 TensorFlow入門（1）

31. 01 TensorFlow入門（2）

32. 02 The TensorFlow Way（1）

33. 02 The TensorFlow Way（2）

34. 02 The TensorFlow Way（3）

35. 03 Linear Regression

36. 04 Support Vector Machines

37. tf API 研讀1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述

38. tf API 研讀2：math

39. tensorflow中的上採樣(unpool)和反捲積(conv2d_transpose)

40. tf API 研讀3：Building Graphs

41. tf API 研讀4：Inputs and Readers

42. tf API 研讀5：Data IO

43. tf API 研讀6：Running Graphs

44. tf.contrib.rnn.static_rnn與tf.nn.dynamic_rnn區別

45. Tensorflow使用的預訓練的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型預測，訓練

46. tensorflow下設置使用某一塊GPU、多GPU、CPU的狀況

47. 工業器件檢測和識別

48. 將tf訓練的權重保存爲CKPT,PB ,CKPT 轉換成 PB格式。並將權重固化到圖裏面,並使用該模型進行預測

49. tensorsor快速獲取全部變量，和快速計算L2範數

50. cnn+rnn+attention

51. Tensorflow實戰學習筆記

52. tf27: Deep Dream—應用到視頻

53. tf28: 手寫漢字識別

54. tf29: 使用tensorboard可視化inception_v4

55. tf30: center loss及其mnist上的應用

56. tf31: keras的LSTM騰訊人數在線預測

57. tf32: 一個簡單的cnn模型：人臉特徵點訓練

58. tf33: 圖片降噪：卷積自編碼

59. tf34：從ckpt中讀取權重值

60. tf35：tf.estimator

61. tf36：使用tensorbord顯示圖片

62. tf37：tensorflow中將模型的權重值限定範圍

63. tf38：tensorflow使用pipeline經過隊列方式讀取數據訓練

64. tf39：tensorflow之seq2seq

65. tf40：圖像檢索(triplet_loss)之Conditional Similarity Networks

66. tf41：使用TF models訓練本身的目標檢測器

67. tf42：tensorflow多GPU訓練

68. tf43：tensorflow Serving gRPC 部署實例

 

torch系列：

1. torch01：torch基礎

2. torch02：logistic regression--MNIST識別

3. torch03：linear_regression

4. torch04：全鏈接神經網絡--MNIST識別和本身數據集

5. torch05：CNN--MNIST識別和本身數據集

6. torch06：ResNet--Cifar識別和本身數據集

7. torch07：RNN--MNIST識別和本身數據集

8. torch08：RNN--word_language_model

9. torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST和本身數據集

 

C++系列：

1. c++ primer之const限定符

2. c++primer之auto類型說明符

3. c++primer之預處理器

4. c++primer之string

5. c++primer之vector

6. c++primer之多維數組

7. c++primer之範圍for循環

8. c++primer之運算符優先級表

9. c++primer之try語句塊和異常處理

10. c++primer之函數(函數基礎和參數傳遞)

11. c++primer之函數(返回類型和return語句)

12. c++primer之函數重載

13. c++重寫卷積網絡的前向計算過程，完美復現theano的測試結果

14. c++ primer之類

15. c++primer之類（構造函數再探）

16. c++primer之類（類的靜態成員）

17. c++primer之順序容器（容器庫概覽）

18. c++primer之順序容器（添加元素）

19. c++primer之順序容器（訪問元素）

 

OpenCV系列：

1. 本身訓練SVM分類器，進行HOG行人檢測。

2. opencv-haar-classifier-training

3. vehicleDectection with Haar Cascades

4. LaneDetection

5. OpenCV學習筆記大集錦

6. Why always OpenCV Error: Assertion failed (elements_read == 1) in unknown function ?

7. 目標檢測之訓練opencv自帶的分類器（opencv_haartraining 或 opencv_traincascade）

8. 車牌識別 之 字符分割

9. 仿射變換，透視變換：二維座標到二維座標之間的線性變換，可用於landmark人臉矯正。

10. opencv實現摳圖（單一背景），替換背景圖

11. python下使用cv2.drawContours填充輪廓顏色

12. 使用openCV提取sift；surf；hog特徵

13. opencv--基於深度學習的人臉檢測器

 

python系列（web開發、多線程等）：

1. flask的web開發，用於機器學習（主要仍是DL）模型的簡單演示。

2. python多線程，獲取多線程的返回值

3. 文件中字的統計及建立字典

4. socket基礎

 

其餘:

1. MAC平臺下Xcode配置使用OpenCV的具體方法 (2016最新)

2. python下如何安裝.whl包？

3. 給中國學生的第三封信：成功、自信、快樂

4. 本身-社會-機器學習

5. 不執著才叫看破，不完美才叫人生。

6. PCANet的C++代碼——詳細註釋版

7. 責任與擔當

8. 好走的都是下坡路

9. 一些零碎的語言，卻觸動到心裏深處。

10. 用一個腳本學習 python

11. 一個有趣的週報

 

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Ubuntu: http://man.linuxde.net/download/Ubuntu