开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte创作的（如图1所示）非常受欢迎的 「Street trees of San Francisco」：
在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
住在西雅图，最近搬到了另一个社区。根据Walk Score的专有算法，从第9个最适合步行的西雅图街区搬到了第30个街区。仍然可以轻松地走到当地的咖啡馆和理发店，但那就是它！可以说已经搬到了一个相当不那么适合步行的社区，但目前还不清楚如何量化其规模或者步行性得分。
人生是不能重来的，但是 lifeRestart 能满足你的重开心愿。初始值不满意，你可以一直随机生成或者自动添加颜值、智力、运气值，倒是一种“重生”的新方式。同样，重新启动的还有 GFPGAN，它能让照片焕发新生，修复残旧模糊不清的人脸照片。
有一说一，矩阵的数值算法不是那么简单的写，我这里会推荐一些学习的资源假如你愿意学的话。
專 欄 ❈ ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog：http://skydream.me/ CSDN：http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
明代学者林希元有云："自古圣贤之言学也，咸以躬行实践为先，识见言论次之"，强调了实践是第一位的，而著书立说次之。唯有经过实践总结而成的书，方能对读者形成更强的指导意义。本书的作者，是一位长期奋战在编码一线的"老码农"，他把他的多年实践经验，转化为了这样一本书，这不是一本空洞无物的Python语法教程，也不是一本纸上谈兵的软件测试教程，它更像是Python在软件测试领域的实战兵法。
在 Python 中，字符串的串联是一种常见的操作，它允许您将两个或多个字符串组合成一个字符串。虽然垂直连接字符串（即一个在另一个下面）很简单，但水平连接字符串（即并排）需要一些额外的处理，尤其是在处理多行字符串时。在本文中，我们将探讨在 Python 中执行多行字符串水平连接的不同方法。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名，部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前，我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要，请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
Fluent表达式语言是一种基于Python的解释声明性语言，使您能够:指定关于时间、迭代次数、位置和解变量的复杂边界条件和源术语。根据时间或迭代指定各种模型和求解器设置。可替代UDF输入变量
今日正值中秋节，是中国民间的传统节日。中秋节自古便有祭月、赏月、吃月饼、玩花灯、赏桂花、饮桂花酒等民俗，流传至今，经久不息。
0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。 工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等
对人类来说，将带有文字的图像锐化是很容易的。以图1为例。 图1：被锐化的图像 把图1恢复为图2也不是件很困难的事。 图2：原图 然而，我们太懒了的，并且不想这样做，所以我们尝试用神经网络来自动实现图
模型是将一系列地理处理工具串联在一起的工作流，上一个工具的输出作为下一个工具的输入。模型构建器是一个用来创建、编辑和管理模型的应用程序。
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单，coding 方便，是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法，梳理相关的数学知识，本人也是一边写一边学，如有问题，欢迎指正，共同学习，一起进步。 2. 几个数学概念 1) 梯度（一阶导数） 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我
在系统开发初期，很容易出现这样一种情况：不同业务线上开发人员，因为技术栈和版本时间的影响，在选型的时候会优先使用自己熟悉的，例如MQ中间件常用的：Kafka、Rocket、Rabbit等，这样很容易忽略各个项目之间的组件差异问题；
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
1 梯度 1.1 定义 梯度：是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。 关于梯度的更多介绍请看：如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？ 1.2 计算 一个
首先我简单的说下目前的市场发展行情，Java和Python发行时间都有很多年了，但是或许你自己也应该清楚，Python是什么时候开始步入我们的生活，步入我们的眼线的，对，就是近几年，这几年随着培训机构的不断兴起，互联网的快速发展，就我自己处在这个圈子来看，Python炒的有点凶了，大家都说Python是一胶水编程语言，意思就是说他可以做很多方面的工作，可以做：web开发，网络爬虫，数据分析，机器学习，量化教育，人工智能。但是说到底，Python真正比较好学的就只有web开发和网络爬虫，那既然是写web的话，那我为什么不学Java呢，现在的培训机构都把Python炒的很凶，都说Python学出来能拿到多高多高的工资，你自己去各大招聘网站看，现在你要是想做Python方面的工作基本上只能在一线城市工作，而且这些招聘里面占比40%的还是培训机构。而Java就不一样，你学好Java，在一线，二线，甚至三线都好找工作，只不过是三线城市和二线，一线相比，薪资待遇稍微要差一点，下面我再来讲下两者具体的区别。
按照大多数个人订阅号的优良传统，号主应该在跨年的前后作年终总结。然而，一来我反应比较迟钝，没跟上节奏，二来当时我正在写比较重要的系列，没时间分心，所以还是慢了半拍。
在学习面向对象程序设计时，我们通常会学到存取方法，它们是名称类似于getHeight和setHeight的方法，用于获取和设置属性（这些属性可能是私有的）。如果访问给定的时必须采取特定的措施，那么像这样封装状态变量（属性）很重要。例如，请看下面的Rectangle类：
这个结果并不是想要看到的，所以加上参数，得到想要的结果，在这里把这个处理数据的技巧用专业的称呼"one-hot"编码。
读《奔跑吧，程序员》，说迭代的速度会打败迭代的质量，怪不得一般有竞争的产品总是上赶着更新。
对于机器学习问题，我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候，我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合，但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据，也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据，对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。
这里在核心业务线上没有改变组件选择，换掉kafka的一个原因是涉及大量结算业务，Redis队列模式弃用，基于Python的管理系统功能不多，这里只是顺手换掉，统一业务线的编程语言。这样设计之后，从整体思路上看就会合理很多。
炎炎夏日，独坐家中，闲来无事，便用Python写了2个简单的解闷小游戏，分享给你们，也希望大家通过这两个小游戏可以学习Python的编程知识。
在即将过去的2023年，绝大多数企业和创业者并没用迎来口罩事件后的春暖花开，而是继续惨淡经营，许多中小企业都在勉强维持生存。我所在公司也做了产品线优化和组织调整。作为团队Leader，近两周多次被Boss和其他高管邀请去讨论毕业方案。其中有市场大环境因素的影响，也有人为原因。
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
前两天逛github看到一道很简单的面试题——如何不用库函数快速求出\sqrt2的值，精确到小数点后10位！ 第一反应这不很简单嘛，大学数据结构课讲二分查找的时候老师还用这个做过示例。但转念一想，能作为大厂的面试题，背后绝对没有那么简单，于是我google了下，结果找到了更巧妙的数学方法，甚至发现了一件奇闻趣事…… 一道简简单单的面试题，不仅能考察到候选人的编程能力，还能间接考察到候选人的数学素养，难怪很多大厂都会问这个。。。 回到正题，求\sqrt2究竟有多少种解法，我们由简入难一步步来看下我们是如何让计算机更快计算sqrt的。
这个等式是一元二次方程，解方程即可求得x。现在正实数平方根计算问题已转换为解一元二次方程问题。
土工格栅是一种铺嵌入在土体中的一种土体加固结构。在Paxis2D中为一种线实体，在Plaxis3D中为一种面实体。
技术选型应该对很多程序员都不陌生了，无论是大到技术框架、编程语言，还是小到工具库的选择，都属于技术选型的范围。个人认为技术选型应该按照以下四个指标进行选择：
baseline的提示为，「你能给我看一下使用PyTorch的简单convnet的代码吗？」
王新民 编译自 GitHub 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 去年10月，Google旗下DeepMind在《Nature》上发布第三篇论文，宣布搞出了可微分神经计算机（Differentia
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码，一个是不调用sklearn库版本，另一个是调用sklearn库版本的
PyCon 简介 PyCon 是全世界最大的以 Python 编程语言 为主题的技术大会。大会由 Python 社区组织，每年举办一次。在大会上，来自世界各地的 Python 用户与核心开发者齐聚一堂，共同分享 Python 世界的新鲜事、Python 语言的应用案例、使用技巧等等内容。 Instagram 简介 Instagram 是一款移动端的照片与视频分享软件，由 Kevin Systrom 和 Mike Krieger 在 2010 年创办。Instagram 在发布后开始快速流行。于 20
知乎 ｜ https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534
前言：本篇文章用讲解+实战的形式，浅显易懂讲解“梯度下降”，拥有高中数学知识即可看懂。
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】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 感知器PLA是一种最简单，最基本的线性分类算法（二分类）。其前提是数据本身是
作者：刘光聪 ，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计：会话生命周期（http://www.jianshu.com/p/667cbb20d802） 责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章： 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两个
话不多说，直接进入主题。在我看来，不管是梯度下降法还是牛顿法，它们都可以归结为一个式子，即
上一节笔记传送门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/121001066
比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再
本文根据InfoQ中文站对豆瓣洪强宁（@hongqn）的沟通交流整理而成。洪强宁介绍了豆瓣的架构和组件，并分享了豆瓣基础平台部的一些团队经验。文中截图来自洪强宁在2013年CTO俱乐部中的分享。 架
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机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作 ℓ 1 \ell_1 ℓ1-norm 和 ℓ 2 \ell_2 ℓ2-norm，中文称作 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。
选自Github 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架，在这篇文章中，我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
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