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Awesome_Tang

【Python可视化】使用Pyecharts进行奥运会可视化分析~

项目全部代码 & 数据集都可以访问我的KLab --【Pyecharts】奥运会数据集可视化分析~获取,点击Fork即可~

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Awesome_Tang

【武汉加油⛽️】基于Pyecharts的疫情数据可视化~

本文使用的数据源来自https://lab.isaaclin.cn/nCoV/zh;

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Awesome_Tang

【Pyecharts可视化分享】杭州步行热门路线等~

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Awesome_Tang

【Python可视化】超详细Pyecharts 1.x教程,让你的图表动起来~

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库。Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,可以生成一些非常酷炫的图表。

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Awesome_Tang

数据分析该怎么入门,一名合格的数据分析师该具备什么哪些技能?

当然对于数据分析师,技术也是非常重要的,目前互联网公司每天收到的打点数据(记录用户的点击,浏览等行为)一般都是GB甚至TB级别的,如果说你只会用Excel,肯定...

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Awesome_Tang

【爬虫教程】最详细的爬虫入门教程~

通俗来讲,假如你需要互联网上的信息,如商品价格,图片视频资源等,但你又不想或者不能自己一个一个自己去打开网页收集,这时候你便写了一个程序,让程序按照你指定好的规...

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Awesome_Tang

【爬虫教程】吐血整理,最详细的爬虫入门教程~

通俗来讲,假如你需要互联网上的信息,如商品价格,图片视频资源等,但你又不想或者不能自己一个一个自己去打开网页收集,这时候你便写了一个程序,让程序按照你指定好的规...

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Awesome_Tang

Python环境配置&Pycharm安装

周围关注Python的小伙伴越来越多,自己也有经常被问到Python怎么学,但工欲善其事,必先利其器,学之前咱先得把环境搭建起来,不然也只能纸上谈兵了。 本文...

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Awesome_Tang

推荐算法之协同过滤介绍以及Python实现

以上来自于百度百科介绍,协同过滤(collaborative filtering)在我们推荐系统中发挥了巨大作用,譬如抖音会基于你的点赞记录等推送视频,淘宝会基...

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Awesome_Tang

Python格式化输出——format

既然format()是一个方法,那是不是也接受*args和**kwargs形式的传参呢,答案是肯定的。

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Awesome_Tang

[Python还能干嘛]微信好友头像完成马赛克拼图~

何谓马赛克拼图,简单来说就是将若干小图片平凑成为一张大图,如下图路飞一样,如果放大看你会发现里面都是一些海贼王里面的图片。

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Awesome_Tang

【Pandas教程】像写SQL一样用Pandas~

Python在数据分析领域有三个必须需要熟悉的库,分别是pandas,numpy和matplotlib,如果排个优先级的话,我推荐先学pandas。

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Awesome_Tang

MNIST数据集深度学习实践汇总

严格来说,softmax回归应该不算深度学习,不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型,所以如果你之前没接触过Tensorflow,我觉得softmax...

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Awesome_Tang

使用对抗生成网络(GAN)生成手写字

这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的。

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Awesome_Tang

基于PyTorch实现MNIST手写字识别

本篇不涉及模型原理,只是分享下代码。想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客。

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Awesome_Tang

Python使用dlib实现人脸检测

代码部分实现起来非常简单,不过十几行的事,不过需要注意的是,通过cv2.imread读取的图片是BRG通道的,需要转成RGB通道,不然通过pyplot显示图片会...

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Awesome_Tang

Tensorflow搭建CNN实现验证码识别

采用三层卷积,filter_size均为5,为避免过拟合,每层卷积后面均接dropout操作,最终将

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Awesome_Tang

Hello TensorFlow : MINST数据集识别

我们需要做的就是通过算法让电脑能够识别出图片中的数字,是不是像识别验证码一样。 本文会介绍两种方法:

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Awesome_Tang

朴素贝叶斯算法介绍及优化

公式就不在这推导了,理解起来也很简单的,画个venn图就行,我们接下来通过例子来看贝叶斯公式是如何应用在分类问题中的。 假如我们现在有如下样本:

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Awesome_Tang

决策树算法理解

这其实也就是决策树算法在训练过程中需要完成的,在多个特征中,我们需要找出最能区分结果的特征,区分结果差的直接丢掉。

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