总体而言,awesome-python 包括了Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
Django awesome(Django 优秀资源大全) https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn(源地址) https://github.com/yinzhuoqun/awesome-django-cn(备用地址) v3.2.x LTS https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/(官方-部分中文) v2.2.x LTS https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.2/i
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原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
github地址:https://github.com/jobbole/awesome-python-cn
Github是程序员的资源宝藏,各种优质项目源码、学习资料、数据源等,足以让一个小白成长为技术大佬。
GitHub 上的 Awesome 系列(资源大全系列),是一个汇总了优秀工具资源的大集合,并由 GitHub 社区用户持续维护和更新。初始的版本都是英文,伯乐在线组织整理了热门资源大全的中文版。目前,中文版的资源列表在 GitHub 总计已经有超过 10K star 和 数千 fork 。以下是各个开发和设计资源的详细介绍。
因本狗最近在学使用python进行数据分析, 所以就找了找教程,感觉这个教程还不错,就分享给大家。不过只供参考。
Python官方中文文档地址: https://docs.python.org/zh-cn/
Python 作为世界上最好用的语言,官方支持的文档一直没有中文。小伙伴们已经习惯了原汁原味的英文文档,但如果有官方中文文档,那么查阅或理解速度都会大大提升。本文将介绍隐藏在 Python 官网的中文文档~
以前也是有一些第三方维护的 Python 中文文档,不过可能因为人力等限制,并做不到同步更新与维护。目前也有很多高质量的 Python 中文资源,但大部分都是大牛写的书或教程,官方文档的翻译并得不到保证。
全球AI第一大厂Google推了新课程! 📷 Google今天上线了一个“机器学习速成课程”,英文简称MLCC。用他们自己的话来形容,这个课程节奏紧凑、内容实用。 量子位觉得还有很意外的两点:它,竟然,基本可以全程中文!(地址见评论 还不要钱~ 📷 听完这个课程总共需要大约15小时,包含大量教学视频,还有对算法实际运用的互动直观展示,让用户可以更容易地学习和实践机器学习概念。课程共25节,还有40多项练习。 据Google介绍,这个课程本来是工程师教育团队为自家员工开发的,也就
最近突发奇想,想做个词云玩玩,这算是Python的一个很初级的应用,虽然很初级,依然免不了会出现各种bug~
这是「AI 学习之路」的第 3 篇,「Python 学习」的第 2 篇 Python 字符串使用和 C 语言比较类似,但还有一些我们值得注意的地方需要关注,用这篇文章来帮助大家掌握 Python 的字符串吧! 编码 不论什么语言,我们都需要考虑一下这个语言的编码问题。「ASCII」编码是我们最熟悉的编码,但它只有 127 个字符被编码到计算机里面了,显然,像中日韩这类国家,语言文字比较特殊,就需要自己来指定编码格式。 比如,中国自己就制定了「GB2312」编码,韩文则是「EUC_KR」,俄语是「KOI8
【导读】平常为大家推荐的资源中,以英语语言占据大多数。今天 AI科技大本营特别要为大家推荐两个跟中文相关的资源工具。先简单介绍下这两个资源工具都是什么。第一个,汉字转拼音的工具——即将中文字符转换成它的拼音。除了支持 JavaScript,还可以支持 Python、Go、Rust 等多种语言。可以说是非常 nice 的一个中文资源工具了。第二个是新华字典的 API,收录包括 14032 条歇后语,16142 个汉字,264434 个词语,31648 个成语。有需要的同学可以收藏留着用,觉得不错记得分享点赞。
经历长达近一个月的资源筛选过程终于结束,总共1.5T百度网盘的资源经过:去重、筛选、整理、归档之后一份粗略的Python学习曲线资源已经成型,虽然中间经历了很多坎坷,不过最终还是完成。猪哥也是第一时间与大家分享出来。
Python在自动化办公方面有很多实用的第三方库,可以很方便的处理word、excel、ppt、pdf文件,今天我们就学习一下Python处理PDF文档的两个常用库「pdfplumber」、「pypdf2」。
自然语言处理(NLP)的重点是使计算机能够理解和处理人类语言。计算机擅长处理结构化数据,如电子表格;然而,我们写或说的很多信息都是非结构化的。
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐4份入门资料,希望对大家有所帮助。
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源:Awesome-Chinese-NLP ,Github链接地址,点击文末"阅读原文"可直达:
这是爬虫在电商领域的一个小应用,除此之外你还能使用爬虫进行:商品抓取、价格监控、评论抓取、竞品分析、动态定价等等。
Python 课程目前已经有非常多的资源,视频教程也非常多。如果读者想要学习 Python,找一本书籍、看一些视频、做一些小项目,那么你就能掌握 Python 的各种开发技巧了。但这个过程需要很多努力,会有比较高的学习成本。
0、前言 有不少初学者会问,Python 写的程序看起来好丑啊,只能在那个黑黑的框里运行吗?隔壁家的 JS 好像挺好看的,还能有酷炫效果呢…… 其实呢,术业有专攻,Python 擅长的领域在后台服务器、数据处理、科学计算等方面,以及作为一种工具,搞定各种可以自动化的事情。做界面并不是它的优势项目。但即便如此,本可以靠实力的 Python,偏偏也能靠脸走出一片天。 从诞生伊始,就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中,这些优秀的 GUI 工具集,使得 Python 也可以在图形界面编程领域当中
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更新于 2016/08/23 资源 Open Source Society University 自学计算机科学的学习路径和资源。 免费的计算机编程类中文书籍 免费编程书籍 计算机科学论文 awesome 各种了不起的资源。 Python Share Python初学者书籍、视频、资料、社区推荐。 Python 资料汇总 码农周刊整理 500 Lines or Less 一些高质量的代码总数小于 500 行的小项目 前端 Github FE project Github 上值得关注的前端项目 n
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型,并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明: 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练,在test上评估得到的表现,没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ,视频,数据集 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp 长按图片,识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(QQ 1034616238)。 我们组织了一个开源互助平台,方便开源组织和大 V 互相认识,互相帮助,整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目,
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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在自然语言处理领域中,预训练语言模型(Pretrained Language Models)已成为非常重要的基础技术,本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
公告 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战。我们还会提供一切必要的技术支持。 我们全力支持科研开源(DOCX)计划。希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情。 我们的部分文档已备份到 PYPI、NPM 和 Docker,详情请查看各个文档 README 中的“下载”一节。 ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了)。 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视为对 ApacheCN
桌面版下载地址:https://github.com/jgraph/drawio-desktop/releases
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
SnowNLP是一个Python库,用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法,具有简单易用的接口和丰富的功能。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 之前只用过单线程处理,加载模型进行测试,运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据,如果进行线性处理,可能测试一次就花10个小时,而且还不知道结果怎么样,所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考:https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序,线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库,能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码,不需要小白用户学习 Python 知识,做到了真正的开箱即用。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67,录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: d
很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等,不过现在应该都快忘了。^_^
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开:https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应: _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
错误原因:urllib3的老版本bug,卸载掉 requests,urllib3,从新安装最新版的requests(此包内部依赖urllib3);
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中,里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了,现在真正要应用到问答中,避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料,由于资料的存储位置没有做规整,所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
我曾经写了一篇初学者入门的文章:《机器学习简易入门-附推荐学习资料》,这篇文章给初学者指明了学习的方向,受到广大初学者好评。
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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目,并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新
在本指南中,我们将介绍一些高级和有趣的方式,利用提示工程来执行更有用和更高级的任务。
做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于pycurl)。 pycurl – 网络库(绑定libcurl)。 urllib3 – Python HTTP库,安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
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