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文章/答案/技术大牛

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张耀琦的专栏

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数据科学工具 Jupyter Notebook教程 in Python

摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。

2017-09-21

5.4K0

iPhone 摄影中的深度捕捉 ( WWDC2017-Session 507 ) 下篇

2017-09-20

3.3K0

iPhone 摄影中的深度捕捉 ( WWDC2017-Session 507 ) 上篇

本文介绍了如何在iOS设备上使用Depth Data来获取更准确的深度信息，以及如何使用该信息来改善照片的焦点和景深效果。同时，文章还介绍了在拍摄时如何调整相机设置以获得更好的深度效果。

2017-09-19

3.5K0

OpenGL4.3 新特性: 计算着色器 Compute Shader

算着色器是一个完全用于计算任意信息的着色器阶段(Stage) 。虽然它可以渲染，但它通常用于与绘制三角形和像素无关的任务。概述计算着色器与其他着色器阶段的操作不同。所有其他着色器阶段都有一组明

2017-09-18

4K0

【机器学习入门系列05】分类、概率生成模型

该文讲述了如何使用高斯过程回归（GPR）对数据点进行分类，通过生成拟合曲线来预测新数据点的类别。首先介绍了GPR的背景知识，然后详细描述了如何利用Python中的scikit-learn库实现GPR。最后通过一个神奇宝贝的数据集示例，展示了GPR的应用。

2017-05-02

2.6K0

【机器学习入门系列】梯度下降法

大数据机器学习数据可视化

作者介绍：张耀琦，现腾讯即通应用部iOS工程师一枚；数学出身，CSDN博客专家（YoferZhang的专栏）；目前爱好钻研机器学习。什么是梯度下降法？学习速率的引入；如何调整学习速率；Adagra

2017-04-27

2.8K1

【机器学习入门系列】 Error 的来源：偏差和方差

机器学习人工智能深度学习

本文介绍了机器学习中的偏差和方差问题，以及如何解决这些问题。首先介绍了偏差和方差的定义以及它们对模型的影响，然后介绍了如何通过增加训练数据、使用正则化方法、采用交叉验证等方法来降低偏差和方差，最后给出了这些方法在实际应用中的效果和优缺点。

2017-04-25

1.4K0

【机器学习入门系列】Regression 回归：案例研究

机器学习人工智能深度学习大数据

该文总结了通过梯度下降算法对函数进行优化的方法，包括初始化、梯度下降、优化目标、损失函数、正则化等步骤。同时介绍了如何通过损失函数、梯度、优化算法、模型参数、训练数据、过拟合、正则化、最优解等概念进行模型训练和优化。

2017-04-24

2.8K2

【机器学习入门系列】简介

机器学习深度学习人脸识别

本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、常见算法和应用场景。同时，通过AlphaGo和GPT等实例，阐述了深度学习在现实生活中的应用。最后，文章探讨了深度学习未来的发展趋势和方向，包括强化学习、半监督学习、迁移学习、结构化学习和自动机器学习等领域。

2017-04-07

2.1K0

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