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一、夯实基础，练习内功
夯实基础主要是指代对一些常规算法的本质了解，而不是只知其用法，更深层次的了解应该是可以从代码层次上复现出。
这是我以前学习深度学习、机器学习和图像处理做的一些打基础工作，代码没做过多优化，但很好理解，建议初学者照着我的代码撸一遍。
1.十大机器学习算法实战纯c++实现，k-近邻、决策树、朴素贝叶斯、logistic回归、svm支持向量机、adaboost、线性回归、k-均值聚类、pca 、svd：
机器学习算法knn之c++实现（不调用外源库）_c++写knn-csdn博客
机器学习算法决策树c4.5之c++实现（不调用外源库）_c++ 决策树算法-csdn博客
机器学习算法朴素贝叶斯bayes之c++实现（不调用外源库）_贝叶斯学习 c++-csdn博客
机器学习算法逻辑回归logistic regression之c++实现（不调用外源库）-csdn博客
机器学习算法支持向量机svm之c++实现（不调用外源库）_c++ svm-csdn博客
机器学习算法自适应增强adaboost之c++实现（不调用外源库）_online adaboost c++-csdn博客
机器学习算法regression回归之c++实现（不调用外源库）_回归预测网络在c++实现-csdn博客
机器学习算法svd奇异值分解之c++实现（不调用外源库）_c++ svd分解-csdn博客
机器学习算法pca降维之c++实现（不调用外源库）_pca c++-csdn博客
2.四大深度学习算法实战纯c++实现，bp/cnn、rnn/lstm
基于c++的 bp/cnn神经网络算法（不调用外源库）_cnn c++-csdn博客
基于c++的 rnn/lstm神经网络算法（不调用外源库）_rnn c++实现-csdn博客
3.纯c++_qt平台下多种图像处理基本算法源码，不使用第三方库或插件，腐蚀膨胀，缩放，转置，镜像，平移，均衡变化，灰度拉升，轮廓跟踪，种子算法，hough直线检测，拉普拉斯，带方向边缘检测，常规边缘检测(梯度算子、roberts算子和sobel算子)，中值滤波，反色操作等
彩色图转灰度图之c++实现（qt + 不调包）_rgb 转灰度 公式 c++-csdn博客
反色操作之c++实现（qt + 不调包）_c++ color函数反色-csdn博客
灰度线性变换之c++实现（qt + 不调包）_c++ 线性转换-csdn博客
灰度非线性变换之c++实现（qt + 不调包）_灰度非线性变换代码实现-csdn博客
图像的平移变换之c++实现（qt + 不调包）_c++将图片水平方向右移40,竖直向下移20-csdn博客
图像的镜像变换之c++实现（qt + 不调包）_c++实现图像平移算法-csdn博客
图像的转置之c++实现（qt + 不调包）_数字图像处理转置代码-csdn博客
图像的缩放之c++实现（qt + 不调包）_c++图片缩放-csdn博客
灰度拉伸变换之c++实现（qt + 不调包）_c++灰度线性拉伸-csdn博客
图像的旋转之c++实现（qt + 不调包）_c++ 图像旋转-csdn博客
图像的简单平滑之c++实现（qt + 不调包）_数据平滑处理 c++-csdn博客
图像的高斯平滑之c++实现（qt + 不调包）_c++ 不用opencv 实现图像高斯平滑-csdn博客
图像的中值滤波之c++实现（qt + 不调包）_qt实现图像滤波-csdn博客
图像的拉普拉斯锐化之c++实现（qt + 不调包）_qt图像锐化功能-csdn博客
图像的常规边缘检测(梯度算子、roberts算子和sobel算子)之c++实现（qt + 不调包）_c++不调用cv函数实现边缘检测-csdn博客
图像的带方向边缘检测之c++实现（qt + 不调包）-csdn博客
图像的拉普拉斯算子之c++实现（qt + 不调包）_c++基层代码实现拉普拉斯算子-csdn博客
图像的hough直线检测之c++实现（qt + 不调包）_hough变换直线检测 c++程序-csdn博客
图像的种子算法之c++实现（qt + 不调包）_qt 图片算法-csdn博客
图像的轮廓跟踪之c++实现（qt + 不调包）（一）_轮廓跟踪算法 c++-csdn博客
图像的轮廓跟踪之c++实现（qt + 不调包）（二）-csdn博客
图像的腐蚀与膨胀之c++实现（qt + 不调包）_qt 图片腐蚀与膨胀-csdn博客
图像的形态学应用（击中/不击中运算和细化处理）之c++实现（qt + 不调包）-csdn博客
二、加强理解，熟悉招式
当我们熟悉理解了各种基础算法的原理之后，就要开始实际应用，熟悉每个算法（招式）出现的时机
0.图像处理实战
1.分类实战
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2.目标检测实战
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3.画质项目实战
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三、学会包装，隐藏门派
很多产品，看起来高大上，吓人，其实是对算法是进行了界面的包装（隐藏），高手还是能一眼分析出出来，以下是各种常规界面的实操。
基于tkinter的深度学习图像处理界面开发(一)-csdn博客
基于tkinter的深度学习图像处理界面开发(二)-csdn博客
基于wxpython的深度学习图像处理界面开发(一)-csdn博客
基于wxpython的深度学习图像处理界面开发(二)-csdn博客
基于pyqt python的深度学习图像处理界面开发(一)-csdn博客
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四、大招化小招，千变万化
对算法进行改进，比如模型压缩蒸馏，演变出很多小模型*（小招）来高效克敌
基于知识蒸馏的深度学习神经网络图像分类系统源码-csdn博客
五、代码下载
有问题可以私信或者留言，有问必答
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