崔庆才的专栏

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编程算法

崔庆才

爬虫智能解析库 Readability 和 Newspaper 的用法

舆情爬虫是网络爬虫一个比较重要的分支,舆情爬虫往往需要爬虫工程师爬取几百几千个新闻站点。比如一个新闻页面我们需要爬取其标题、正文、时间、作者等信息,如果用传统的...

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崔庆才

Python 中排序方法的十条用法总结

sorted 用于对集合进行排序(这里说的集合是对可迭代对象的一个统称,他们可以是列表、字典、set、甚至是字符串),它的功能非常强大,本文将深入浅出地介绍 s...

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崔庆才

代码又出错了?很简单,Fuck 一下就好了!

说起 Python 强大的地方,你可能想到是它的优雅、简洁、开发速度快,社区活跃度高。但真正使得这门语言经久不衰的一个重要原因是它的无所不能,因为社区有各种各样...

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崔庆才

Kaggle前1%参赛者经验:ML竞赛中常被忽视的特征工程技术

创造力一直是人类进化的本质。数千年来,人类已经在历史长河中发掘了不少奇妙发现,而这种行为的起源契机可能是第一个轮子开始滚动,或是某个疯狂想法背后的思维火花崩现。...

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崔庆才

哟,写Bug呢?Facebook发布AI代码调试工具SapFix

调试代码是件很无聊的事,但是由 Facebook 工程师创建的新型人工智能混合工具——SapFix 可以大大节约工程师的时间,同时还加快了新软件的推出过程。该工...

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崔庆才

最适合中国开发者的深度学习框架:走向成熟的 PaddlePaddle 1.0

自深度学习以分层逐步学习的奇思妙想崛起以来,深度学习框架就在不停地发展。在 AlexNet 还没有携带深度学习亮相 ImageNet 之前,由蒙特利尔大学 LI...

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崔庆才

Tensorflow 2.0 的这些新设计,你适应好了吗?

如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同,那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛,旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会...

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崔庆才

Python 排序算法[一]:令你茅塞顿开,却又匪夷所思

算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输...

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崔庆才

Python排序算法[二]:测试数据的迷雾散去

在上一篇文章《Python 排序算法[一]:令你茅塞顿开,却又匪夷所思》中我们学习了排序算法中比较费时间的三种:冒泡排序、选择排序、插入排序。并且在测试过程中发...

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崔庆才

深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表完整 Python 源代码实现

在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择...

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崔庆才

看动画轻松理解「递归」与「动态规划」

在学习「数据结构和算法」的过程中,因为人习惯了平铺直叙的思维方式,所以「递归」与「动态规划」这种带循环概念(绕来绕去)的往往是相对比较难以理解的两个抽象知识点。...

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崔庆才

十大经典排序算法动画与解析,看我就够了!

而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。

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崔庆才

强化学习之蒙特卡洛方法介绍

在强化学习问题中,我们可以用马尔可夫决策过程(MDP)和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s),它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。

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崔庆才

「目标检测算法」连连看:从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

在这个系列中,我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括Fast R-CNN,Faster R-CNN,R-FCN和...

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崔庆才

计算图演算:反向传播

除了深度学习,反向传播算法在许多其他领域也是一个强大的计算工具,从天气预报到分析数值稳定性——区别只在于名称差异。事实上,这种算法在几十个不同的领域都有成熟应用...

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崔庆才

Python3.6中那些很酷的特性

离 python2 退休还有 702 天,Python3.7 也将在 6 月份发布正式版,你还记得 3.6 有哪些酷炫的特性吗?来回顾一下。

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崔庆才

英特尔实验室推出半参数图像合成方法,AI造图“以假乱真”

在古罗马作家普林尼的作品《自然史》中记述了这样一则故事:“公元前五世纪,古希腊画家宙克西斯(Zeuxis)以日常绘画和对光影的利用而闻名。他画了一个小男孩举起葡...

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崔庆才

2018年十大深度学习热门论文整理出炉了!值得一看!

在这份论文清单中,超过75%的文章涉及深度学习和神经网络,其中卷积神经网络(CNN)的比重格外出众,而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下,随...

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崔庆才

ICLR 2018最佳论文AMSGrad能够取代Adam吗

在ICLR 2018最佳论文On the Convergence of Adam and Beyond(关于Adam的收敛性及其他)中,Google的Reddi...

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崔庆才

如何改进梯度下降算法

基于梯度下降训练神经网络时,我们将冒网络落入局部极小值的风险,网络在误差平面上停止的位置并非整个平面的最低点。这是因为误差平面不是内凸的,平面可能包含众多不同于...

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