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格式符为真实值预留位置，并控制显示的格式。格式符可以包含有一个类型码，用以控制显示的类型，如下:

python字符串格式化深入详解（四种方法）

首先，使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。


快速掌握 pyecharts 十种酷炫图表

pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形，绘图API链式调用，使用方便。

十分钟掌握pyecharts十类顶级图，建议收藏！

来源：https://pyzh.readthedocs.io/en/latest/python-magic-methods-guide.html

非常全的通俗易懂 Python 魔法方法指南（下）

来源：https://learnku.com/articles/23010/teach-you-to-read-the-python-open-source-project-code

教你如何阅读 Python 开源项目代码

来源：www.cnblogs.com/bananaaa/p/7774467.html

Linux 运维中最常用 150 个命令汇总

我们先从Adaptive Learning Rate 谈起，我Gradient Decent 中我们已经讨论了：

系列笔记 | 深度学习连载（4）：优化技巧（上）

来源：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

Python绘图还在用Matplotlib？out了 ！发现一款手绘可视化神器！

来源：https://blog.csdn.net/caiza3491/article/details/79529966

谁说Python不适合做GUI程序？wxFormBuilder上手教程

列表(list)是一个可变容器，可变与不可变是一对很微妙的概念，因为网上经常出现，所以再重点总结下。

图解python可变对象（mutable）

1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异

【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： 

5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

最易被我们视觉观察到的维数是一维，二维和三维，四维及以上用图形表达都不会那么直观。

通俗理解一个常用的降维算法(t-SNE)

人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码（executable pseudocode）」。但是，当你可以编写这样的代码时，很难去反驳这种言论：

26 个鲜为人知的 Python 技巧，成为真正的Pyer！

本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起，简洁地介绍，我在实操中使用到的设计原则和idea，并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。因此本文是一篇注重工程性、总结个人观点的文章，存在不恰当的地方，请读者在评论区指出，方便交流。

轻量级卷积神经网络的设计技巧

我个人对陷阱的定义是这样的：代码看起来可以工作，但不是以你“想当然“”的方式。如果一段代码直接出错，抛出了异常，我不认为这是陷阱。比如，Python程序员应该都遇到过的“UnboundLocalError”, 示例：


坑爹的Python陷阱（避坑指南）

Dropout (Hinton et al.[2012]) 是提高深度神经网络（DNN）泛化能力的主要正则化技术之一。由于其简单、高效的特点，传统 dropout 及其他类似技术广泛应用于当前的神经网络中。dropout 会在每轮训练中随机忽略（即 drop）50% 的神经元，以避免过拟合的发生。如此一来，神经元之间无法相互依赖，从而保证了神经网络的泛化能力。在推理过程中会用到所有的神经元，因此所有的信息都被保留；但输出值会乘 0.5，使平均值与训练时间一致。这种推理网络可以看作是训练过程中随机生成的多个子网络的集合。Dropout 的成功推动了许多技术的发展，这些技术使用各种方法来选择要忽略的信息。例如，DropConnect (Wan et al. [2013]) 随机忽略神经元之间的部分连接，而不是神经元。

大幅减少训练迭代次数，提高泛化能力：IBM提出「新版Dropout」

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1）时间戳 2）格式化的时间字符串 3）元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。

你不得不会的python常用内置模块--time/random

最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成喔~）
one 樱花树

Python画一棵漂亮的樱花树（不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔）

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