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独家 | 数据科学家应该了解的5个 Python库(附链接)
作者:Artem Shelamanov 翻译:陈之炎校对:赵茹萱本文约2800字,建议阅读5分钟本文介绍了机器学习库,并掌握了模型架构之后,便可以训练模型解决现实问题。
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2024-04-25
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原创 | 基于Python的强化学习库
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的Python库。它提供了一个标准化的环境,使得研究人员可以轻松地测试和比较他们的算法。Gym库中的环境可以是简单的数学问题,也可以是复杂的机器人控制问题。它还提供了多种预定义的环境,如CartPole、MountainCar等,这些环境都可以用于测试和比较强化学习算法。
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2024-01-24
1830
独家 | 17个可以用于工作自动化的最佳Python脚本(下集)
您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务?简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。
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2023-11-12
7090
独家 | 17个可以用于工作自动化的最佳Python脚本(上集)
您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务?简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。
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2023-11-12
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干货 | 清华大学学生大数据协会&软创协会Python系列讲座(第一期)
以下内容整理自清华大学学生大数据协会&软创协会举办的Python系列线上讲座第一期。
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2023-11-10
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人体肤色检测:100 行 Python 实现
来源:机器学习那些事本文约2700字,建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
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2023-05-18
5270
多元线性回归代码实现(matlab和python)
来源:调度与优化算法的集结地本文约1000字,建议阅读5分钟原理: 表面上理解很简单,只要学过高中数学就没问题。 多元线性回归是一种建立多个自变量和一个因变量之间关系的模型。其原理基于多元线性回归方程,该方程可以描述因变量与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归方程通常采用以下形式: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε 其中,Y 是因变量,X1、X2、...、Xp 是自变量,β0、β1、β2、...、βp 是回归系数,ε 是误差项。回归系数是多元线性回归模型的核心参数
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2023-05-18
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常用距离算法 (原理、使用场景、Python实现代码)
来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础,包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
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2023-05-11
7800
Python中函数参数传递方法*args, **kwargs,还有其他
来源:DeepHub IMBA本文约3000字,建议阅读9分钟本文将讨论Python的函数参数。 我们将了解*args和**kwargs,/和*的都是什么,虽然这个问题是一个基本的python问题,但是在我们写代码时会经常遇到,比如timm中就大量使用了这样的参数传递方式。 定义和传递参数 parameters 和arguments 之间的区别是什么?许多人交替使用这些术语,但它们是有区别的: Parameters 是函数定义中定义的名称; Arguments是传递给函数的值。 红色的是param
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2023-04-18
9220
Python图像处理:频域滤波降噪和图像增强
来源:DeepHub IMBA本文约4300字,建议阅读8分钟本文将讨论图像从FFT到逆FFT的频率变换所涉及的各个阶段,并结合FFT位移和逆FFT位移的使用。 图像处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分,涉及到社交媒体和医学成像等各个领域。通过数码相机或卫星照片和医学扫描等其他来源获得的图像可能需要预处理以消除或增强噪声。频域滤波是一种可行的解决方案,它可以在增强图像锐化的同时消除噪声。 快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术,是图像处理中进行频率变换的关键工具。通过利用图
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2023-04-08
7470
10大机器学习算法,Python与R代码比较
来源:R语言统计与绘图本文多图,建议阅读5分钟本文为你比较Python与R代码。
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2023-04-05
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独家 | 16个Python技巧,轻松解锁编程新境界(附链接)
作者:Anmol Tomar 翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱 本文约2700字,建议阅读7分钟本文介绍了16个 Python 编程技巧。 标签:数据科学、Python 掌握这些技巧不仅能够提高编程效率,还能使你的代码更加优美和高效,让人眼前一亮!如果你想在编程路上更进一步,那么不妨一试。 让Python开发者生活更加轻松的技巧 图片来源: Unsplash 简介 Python作为一种编程语言,拥有大量的库和框架,获得广泛应用。然而,有些Python 编程技巧和库却鲜为人知,开发者如果能掌握这些技巧
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2023-04-03
3290
独家 | 5 个Python高级特性让你在不知不觉中成为Python高手
你已经使用 Python 编程了一段时间,编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗?你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。
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2023-03-29
7160
独家 | 6种让Python程序变慢的坏习惯
作者: Christopher Tao翻译:王可汗校对:王雨桐 本文约1800字,建议阅读5分钟本文总结了Python代码中经常被忽略的影响代码的运行速度常见问题。 随着Python的流行,用户数量也在增加。Python确实相对容易上手,也非常灵活,因此有更多可能的方式来实现一个函数。 当有多种方法可以实现一件特定的事情时,这意味着每种方法都有优缺点。在本文中,我收集了6种编写Python代码的典型方法,这些方法可能导致相对较差的性能。 一、不导入根模块 在使用Python时,我们无法避免的一件事就是导入
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2023-03-29
3930
独家 | 数据科学家对可复用Python代码的实用管理方法(附链接)
作者:Matthew Mayo, KDnuggets翻译:殷之涵校对:欧阳锦 本文约3000字,建议阅读5分钟本文为大家介绍了四种关于复用Python代码的管理方法,以提高代码的效率及可读性等。 标签:初学者,数据科学,数据科学家,编程,Python 有很多不同的方法管理自己的代码,这取决于您的具体要求、个性、技术知识、所扮演角色和诸多其他因素。虽然经验丰富的开发人员可能有一套非常严格的方法可以跨多语言、项目和用例进行代码管理,但很少编写自己的代码的数据分析师由于缺乏必要性,可能会较为疏于代码管理。其实,在
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2023-03-29
5400
独家 | Python中的SOLID原则(附链接)
作者:Mattia Cinelli翻译:朱启轩校对:欧阳锦 本文约3500字,建议阅读15分钟本文通过一些Python示例代码介绍了可以提高代码可靠性的SOLID编码准则。 标签:数据结构,编程,数据科学 SOLID原则是由Robert C. Martin提出的以首字母缩写命名的编码准则,它代表了五种不同的编码习惯。 如果您遵循这些原则,您就可以通过完善代码的结构和逻辑来提高代码的可靠度。 Photo by ThisisEngineering RAEng on Unsplash 以下是SOLID的五大原则
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2023-03-29
2880
​Rust最受喜爱却少有人用,Python仅排第六,2021全球开发者调查报告出炉
来源:机器之心 本文约2100字,建议阅读8分钟 当前最受开发者喜爱的编程语言是 Rust 语言,而 Python 的受喜爱程度仅位居第六。 在最近出炉的 Stack Overflow 全球开发者调查报告中,Rust 成为最受开发者喜爱的编程语言,Python 语言受开发者喜爱程度仅排第六。但是,备受好评的 Rust 语言也面临着「好用但没多少人用」的尴尬局面,在最常用编程语言排名中未进前十。 「编程语言之争」一直是计算机界不会休止的讨论话题。Python 作为编程语言中的佼佼者,一直是最受喜爱的编程语言之
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2023-03-29
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清华大一Python作业太难上热榜!只上3节课,手撸AI算法,网友:离本科毕设只差一篇万字论文
来源:量子位(ID:QbitAI) 本文约2200字,建议阅读8分钟 还不许调用第三方库。 太难了!太难了! 清华电子系,只学3节Python课,然后……然后…… 就直接要求“手撸”一个AI算法! 就这样,清华再一次因为难,冲上了知乎热榜。 这作业有多难? 先来聊聊这个作业的背景。 根据清华计算机系00后本科生、知乎用户“孙恒”的介绍: 这门Python课,是在清华电子系大一《计算机程序设计基础(2)》附带的小学期中进行。 课程的时间一共是2周。 其中,会抽出一周的时间来上3节Python课
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2023-03-29
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独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了,亲,试试这个
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
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2023-03-29
1.5K0
独家 | 9个可以显著优化代码的Python内置装饰器
作者:Yang Zhou 翻译:陈之炎 校对:赵茹萱 本文约2000字,建议阅读8分钟本文介绍了精心挑选的9个函数装饰器,它将展示Python的优雅。 函数装饰器有事半功倍的力量。 Wallhaven 提供 图片 “简胜于繁。” Python函数装饰器是“Python zen”哲学的最佳特性。 装饰器助力用更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑,并在其他地方实现重用。 有许多很棒的内置Python装饰器使编码变得更为容易,只使用一行代码便可向当前的函数或类中添加复杂的函数。 行胜于言,接下来,来看看精心挑选的
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2023-03-29
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