sinat_37819543的博客

做大作业时汇总的资料，包括了一些彩色、灰度图像分割的常用算法：K-means，模糊C，区域生长，阈值分割等

下载了挺多资料，整理了一下，图像处理常用测试图片（灰度+彩色）。一个文件夹为彩色图片，一个文件夹为灰度图片，大小都是常用的大小

下载了很多LMSE(Ho-Kashyap)实现代码，挑选汇总了一下，有C++和Matlab实现

该代码实现了豆瓣影评的多页爬取，并制作成词云显示 整个实验主要分成以下三个部分，下面对每个部分作一个简单的说明。 1.爬取网页内容 2.对数据进行简单的清洗 逐行用jieba分词，利用停用词表去除如“的”和“我们”这样对于主题分析并无帮助的功能词，同时借助re库还能对处理的词性进行选择。 3.制作词云 手动计算词频，利用 WordCloud()函数基于词创建词云，这里选择词频最高的 10 个词，同时可以设置词云背景颜色，图片，设置最大显示的字数，字体最大值，设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案。最后还要设置中文字体，使得词云可以显示（词云默认字体是“DroidSansMono.ttf字体库”，不支持中文）。

Labview实现语音的播报与识别 包含了好几个子vi 适合有一点基础的人 初学者可能有点困难

Labview实现语音学习与开发 包含了两个子vi 对语音信号进行学习以及识别

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

《最优化导论》(第四版)课后习题答案，正在学习凸优化和机器学习的人可以配合着书学习，相信会有帮助。亲测可用， 谢谢支持。