- 写在前面的话
- 一、简要介绍研究方向
- 二、对未来发帖的规划
- 1.关于安装python以及深度学习工具
- 2.常用的TensorFlow、pytroch的安装与配置
- 3 使用Keras的基本流程
- 4 针对一些常见的深度学习模型的介绍
- 5 一维卷积神经网络的输油管道泄露检测实例
- 总结
写在前面的话
Hello，大家好！：
博主来自一所双非学校工科（控制工程）的研究生小白，时间总是不语，当博主想提笔记录下来自己研究生的点点滴滴的时候，才发现自己的研一生活已经接近尾声。在如今自媒体流行的时代，本想着拍一些短视频，也过一把up主的瘾，享受家人们的一键三连，可这帅气的颜值不允许我肆意妄为，思来想去还是默默地当一个键盘侠吧！
那么好！ 开始步入正题，博主会根据自己的研究方向，以及在研一阶段走过的坑坑坎坎，尤其是在深度学习领域遇到的一系列困难做出一些列教程和实例探讨，所发表的一切都仅代表个人观点，偶有错误在所难免，还希望细心的你可以与博主一起探讨，共同进步啊！
咱也起个笔名吧 -----（叫 ‘ fireman ’吧 火男？oh no ）
一、简要介绍研究方向关于研究方向呢！由于，博主的学校背景主要与石油行业有关，随着如今深度学习的流行，因此主要在利用深度学习算法对油气管道泄露检测方面做一些工作。方法都具有普适性，并不单一的针对某一背景，当深挖这些方法时，可能在不同的背景领域，又会产生不同的研究效果。总之，我们都是这条路上的践行者，期待我们一起发现新的知识！
关于输油管道泄露检测的技术性文章，在网上并不多见。开始之初，博主也是独自走过一段很黑暗的时刻，尤其那时对于深度学习还不了解，现在也只能说是刚入门的小白。
可能很多小伙伴，一提起python，首先就是一些安装方面的各种问题就劝退了。
那么好 下一期博主主要针对如何安装python 以及一些IDE进行详细教程。
博主常用的一款集成软件吧 自认为功能还算强大 值得推荐 下一期出详细教程！
2.常用的TensorFlow、pytroch的安装与配置
你一定对TensorFlow 、pytroch、Keras等这些名词很熟悉，其实这就是python强大的开源性，现如今很多大公司都会开源一些基础框架供学者使用，当你掌握任意一种框架的时候，你会发现有时候编程就好似搭积木一样，相当便捷。（不用框架编程的大神当我啥也没说，这里已经向您跪了）而我们在Github上掉一些学习代码时，往往原作者使用的端不尽相同，因此，学习安装不同的框架也是我们学习代码的基础。
3 使用Keras的基本流程
博主使用最多的就是以TensorFlow作为后端Keras作为前端去写一些简单的代码，由于能力有限，很少使用API那种格式，也是准备假期加强API格式编程，那样看起来真的好酷！
这一章会介绍的，利用Keras是如何搭积木完成一次深度学习的。包括从 引入数据——处理数据——构建模型——实例化模型——可视化结果
那么好 深度学习是基于数据驱动的，有这么一句话叫 Data is King (数据为王) 所以关于数据处理方面的书和视频比较推荐 《利用python进行数据分析》主要针对numpy 、pandas、sklearn等工具包进行介绍，视频方面B站上面有很多up主在讲解，其实还有一种途径就是去它们各自的官网（中英文都可）里面有详细介绍如何使用！
4 针对一些常见的深度学习模型的介绍
- CNN
- LSTM
- RNN
- Autoencode
这里我比较推荐 《机器学习》西瓜书 以及李宏毅、吴恩达老师的课程，里面理论推导十分详细，有时间的话一定要看一遍，可能有些地方第一遍不是很懂，但是机器学习思想一定要有！！！
5 一维卷积神经网络的输油管道泄露检测实例
由于网上这类代码也比较少，博主会将自己实验采集的数据进行一次实例，通过真实的实战来分享！代码以及具体步骤见第五期，博主一定尽快更新！
读研的路、磕磕绊绊、时有抱怨、确属正常、不忘初心，方得始终！
你好好读书 好好生活 该来的总会来的！
鸡汤我就不给大家猛灌了，励志做一名技术博主！
