2023下半年的总结

2023-12-31 20:29:33

我从八月下旬开始写的,到现在差不多有半年了,总结一下吧!

1.计算机视觉

在计算机视觉方面,想必两个有名的深度学习框架(TensorFlow和PyTorch)大家都很清楚吧,以及OpenCV库。对于人脸识别,可以采用了基于深度学习的特征提取方法,通过训练卷积神经网络(CNN)来提取人脸特征,并使用余弦相似度进行特征匹配,实现人脸的快速识别。在物体跟踪方面,可以采用了基于目标检测的方法,通过训练YOLO(快准狠)或SSD等目标检测模型,实现对物体的实时跟踪。为了提高算法的鲁棒性,可以采用了数据增强等技术,对模型进行持续优化。
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2.自然语言处理

在自然语言处理方面,可以使用了自然语言处理工具包,如NLTK和spaCy。对于情感分析,首先可以采用了基于词嵌入的方法,通过训练词向量模型(如Word2Vec或GloVe)来学习词的语义信息,并使用分类器进行情感分类。对于问答系统,采用了基于知识图谱的方法,通过构建知识图谱来存储问题和答案的对应关系,并使用搜索算法进行答案的检索。为了提高算法的准确性,采用了注意力机制(transformer)和上下文编码等技术。
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3.机器学习和人工智能

在机器学习和人工智能方面,分类、回归和聚类三大任务可以使用了Scikit-learn等机器学习库。对于分类问题,有着支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等分类算法;对于回归问题,有着线性回归、岭回归和套索回归等算法;对于聚类问题,有着了K-means和层次聚类等算法。为了提高算法的性能和准确性,可以采用特征选择(包裹式,过滤式,嵌入式)、特征降维(PCA,t_sne)和模型集成(boost,stacking,bagging)等技术。
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4.Java

在Java方面,学习了Java的核心语法和常用框架。通过实践项目,掌握了Java的面向对象编程思想、异常处理机制、集合框架以及多线程编程等技术。同时,我也学习了Java Web开发的相关技术,如Servlet、JSP和Spring框架等。这些技术为我提供了强大的编程工具,让我能够更加高效地进行Web应用开发。

5.Matlab

在Matlab方面,掌握Matlab的基础语法和控制流语句、数组和矩阵操作、数值计算和符号计算等功能即可。通过实践项目,我掌握了Matlab在数据分析和可视化方面的应用技巧。同时,我也学习了Simulink的使用方法,通过建立数学模型进行系统仿真和分析。这些技术为我提供了强大的科学计算和数据处理工具,让我能够更加高效地进行数据处理和分析工作。

6.控制理论

在自动控制原理与现代控制理论方面,我主要使用了Matlab/Simulink进行控制系统设计和分析。通过建立数学模型(如传递函数和状态方程),我对控制系统进行模拟和优化。在实际应用中,我采用了PID控制、状态反馈控制等控制策略,并通过Matlab进行仿真验证。为了实现有效的控制效果,我注重选择合适的控制参数和控制结构。

此外,在实践项目中,我还使用了其他一些具体的技术和工具。例如,在人脸识别中,我使用了OpenCV进行图像预处理和特征提取;在物体跟踪中,我使用了卡尔曼滤波器进行物体位置的预测和更新;在情感分析中,我使用了TF-IDF和word2vec,bert进行文本向量化;在分类、回归和聚类项目中,我使用了网格搜索、交叉验证等技术进行模型选择和参数优化;在控制系统中,我使用了Matlab的Simulink进行系统仿真和设计。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_68926749/article/details/135318340
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