选自Github等 机器之心编译 参与：蒋思源 机器之心此前曾提供过机器学习和深度学习最好的九张代码速查表，不过近日又有博主发表了一次完全的速查表。虽然有一些和以前是重复的，但还是增加了一些新的速查表。本文前一部分主要重点描述新添加的速查表，后一部分再为读者提供一些以前的速查表资源。这些速查表暂时是保持英文的，因为后面一些不熟悉的库和函数我们可能编译不太精确。所以如果读者有较多需求，机器之心会考虑在 Github 中汉化这些概念和库函数速查表。文末提供了所有速查表的百度云下载地址。 首先第一张图描述了机器学
之前给大家分享一份matlab绘图速查表《有了这张matlab绘图速查表，您还用担心matlab绘图吗？》，大家反响不错。今天再上干货猛料，给大家分享一个小编之前收藏的速查表汇总网站：cheat-sheets.org。该网站汇总300多种涵盖不同编程语言、脚本语言、系统软件等领域的速查表，内容非常全面。
之前转载了一篇matplotlib的Cheatsheet，最近想想之前用了那么久的MATLAB，就寻思有没有MATLAB版的，结果还真被我找到了！
AI 研习社按：这是 Karlijn Willems 发布于 Medium 的一篇关于 Python 中数据导入问题的博客。Karlijn Willems 是来自于 DataCamp 的数据科学研究员。她在本文中介绍一份 Python 中数据导入操作的速查表，雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论对原文进行了编译。 借助这个 Python 速查表，你将拥有一份便捷的数据导入参考指南。该速查表全面涵盖了平面文件（Flat files）、其它软件所定义的原生文件类型以及关系型数据库数据的导入方法。 在你对数据
#061、增大编辑器工具提示的字体 原文地址：http://blogs.msdn.com/saraford/archive/2007/10/15/did-you-know-how-to-increase-the-editor-tooltip-font-size.aspx 操作步骤： 菜单：“工具+选项+环境+字体和颜色”，在“显示其设置”的下拉选项中选择“编辑器工具提示”，然后增加字体的大小。 评论：增大字体，对视力不好的人很有用。 #062、显示函数的参数 原文地址：http://blogs.msdn
关于Python、R和Numpy、Scipy以及Pandas的速查表 有了这些和R语言、python、Django、MySQL、SQL、Hadoop、Apache Spark以及机器学习算法相关的速查表，会让你对数据科学和数据挖掘的概念及相关命令得心应手，并加快开发速度。 在数据科学界，有着成千上万的软件包和成百上千的函数！一个激情澎拜的数据爱好者没有必要掌握所有的。这里会包含大多数重要的软件包和函数，能够让你在紧凑的几页中集思广益并吸收知识。 精通数据科学需要掌握统计学、数学、编程知识，特别是R语言、
盘点2017年优质文章，并给出传送链接，方便大家取阅回顾。文末有福利~！ 1、Python & R 代码对照速查表 文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表，方便查找和对比学习 Python & R 代码 对照速查表 2、文本系列 余弦相似度思想 词频与余弦相似度 TF-IDF 常用距离/相似度 一览 哈希函数的套路 3、什么是 TPU TPU 是专门用来做机器学习的处理器，全称Tensor Processing Unit 张量处理器，与CPU和GPU有什么区别？ 懂点硬件 | Al
以 jQuery 为例，还记得之前在我爱水煮鱼上推荐的那个缓动插件 jquery.easing.js 吗？常规的动画效果就是线性变化，例如匀速的移动某个块或者元素。这种过渡效果很显然是非常低端普通的。有了 jquery.easing.js 这个插件之后，就可以调用里面定义的一些动画过渡效果，让你的网页中的动画效果更佳的自然生动、与众不同。
作者在 Github 上建立了一个代码速查表，对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。机器之心将文章中的高清图片下载到了百度网盘，读者可从中浏览，也可以点击项目地址或文后的原文地址查阅。
Kailash Ahirwar，Mate Lab 联合创始人，Github的一位资深作者，也是一位活雷锋，近日在其Github个人主页上发表了一个机器学习/深度学习的代码速查表，包括： Keras Numpy Scipy Pandas Scikit-learn Matplotlib 五大工具库常用代码，以及 Neural Networks Zoo——27种神经网络图概览。 可以说极大方便了学习者的代码查找。 附上网址：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheet
各大互联网公司高价抢夺数据人才，为谋求长期发展、获得高薪，很多人转行到了大数据领域。这条路人才虽缺，但要成为优秀大数据工程师并不轻松：别的不说，光学习新技术，巩固旧知识，就需要耗费大量时间精力，实属不易。
今天推荐三份知识点的速查表，分别是机器学习、深度学习和 Python 三方面的知识点速查表。其中前两份都是来自斯坦福大学的课程，分别是 CS229 机器学习 和 CS230 深度学习课程。
作者在 Github 上建立了一个代码速查表，对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。文章中的高清图片附加百度网盘，读者可从中浏览，也可以点击项目地址或文后的原文地址查阅。 对于初学者来讲，入门机器学习和深度学习非常困难；同时深度学习库也难以理解。通过收集多方资源，我在 Github 上创建了一个速查表库，希望能对你有所帮助。欢迎访问这个库，并完善它（如果你也有速查表）。 链接: http://pan.baidu.com/s/1o8ymXcu 密码: tkpe 项目地址：https://github.co
Debug 对于任何coding人士都是一项非常重要的技能，它能够帮助我们准确的定位错误，发现程序中的 bug。有时候通过程序运行时的报错可以很容易的找到出错的位置，但是有时候必须得通过调试程序才能找出我们的错误，以下介绍一些debug调试技巧。
选自medium 作者：Kailash Ahirwar 机器之心编译 参与：黄小天 作者在 Github 上建立了一个代码速查表，对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。机器之心将文章中的高清图片下载到了百度网盘，读者可从中浏览，也可以点击项目地址或文后的原文地址查阅。 对于初学者来讲，入门机器学习和深度学习非常困难；同时深度学习库也难以理解。通过收集多方资源，我在 Github 上创建了一个速查表库，希望能对你有所帮助。欢迎访问这个库，并完善它（如果你也有速查表）。 网盘地址：https://pan.b
导读：本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类，希望可以对各位的工作有所帮助。
这段时间代码写的少了，周末用python写一个小爬虫，却发现连线程的一些方法都不记得了，还得百度查教程。工作越忙，记性越差，发现我疏远了代码，代码也疏远了我。
Python如此流行的原因之一是由于有很多功能强大开源库，这些库能够方便我们轻松完成各式各样的工作。 本次带来的是科学计算Pandas的速查表。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
1.Rstudio shiny的demo及引导示例Shiny - Tutorial
在各大互联网公司高价抢夺数据人才的环境下，为谋求长期发展、获得高薪，很多人转行到了大数据领域。这条路人才虽缺，但要成为优秀大数据工程师并不轻松：别的不说，光学习新技术，巩固旧知识，就需要耗费大量时间精力，实属不易。
在上一篇文章中介绍了在汇编部分的缓存快速查找流程。由于首次调用或者缓存扩容等问题导致的缓存查找失败，就需要进入慢速查找流程.
气候是全球性的话题，本文基于owid co2数据集，分析了世界各地的二氧化碳排放量，并将二氧化碳排放的主要国家以及二氧化碳排放来源进行了可视化。
本文面向的是入门到中级的数据科学家，或对利用机器学习算法来解决问题感兴趣的数据分析师。 面对各种各样的机器学习算法——“我应该用哪一个？”，是一名初学者经常遇到的问题。问题的答案，取决于许多因素，包括
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
这是针对那些希望快速在Option值上找到相应函数名称的人。例如，对于Rust，在特定情况下使用哪一个？是or_else，unwrap_or还是unwrap_or_else？
Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库，对于结构化的业务数据，它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。但我们的数据中，经常会存在对应时间的字段，很多业务数据也是时间序组织，很多时候我们不可避免地需要和时间序列数据打交道。其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法，但是因为使用并不特别多，很多基础教程也会略过这一部分。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
所以在Aa,BB、Ab,BC时会出现碰撞。通过如下测试代码可以发现，他们的hashCode是相同的。
选自sas 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源、吴攀 本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好。我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确
文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。 面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好。我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。 机器学习算法速
昨天，网友taki0112在Reddit论坛发布了一份简单易用Tensorflow代码集合，不到一天之内引发高赞。
在Java编程中，集合是一个关键概念，用于管理数据的组合。Java提供了丰富的集合类来满足不同的需求。其中，Set和Map是两个常用的集合类别，各自具有独特的特点和用途。在本篇文章中，我们将深入了解Set和Map集合，帮助您理解它们的原理、常用方法和适用场景。
索引是数据库性能优化的关键，但在某些情况下，当我们在MySQL中使用Where条件时，字段类型的不一致可能会导致索引失效，从而影响查询性能。本文将深入探讨这个问题，通过示例对比来演示字段类型一致性的重要性，并提供解决方案，以确保你的查询能够充分利用索引。在阅读本文后，您将更好地理解MySQL中索引的工作原理，能够更有效地优化数据库性能。
来源：机器之心 参与：黄小天、蒋思源、吴攀 校对：谭佳瑶 本文长度为4000字，建议阅读6分钟 本文针对算法的选择为你提供一些参考意见。 本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法
大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
哈希搜索，也叫散列查找，是一种通过哈希表（散列表）实现快速查找目标元素的算法。哈希搜索算法通常适用于需要快速查找一组数据中是否存在某个元素的场景，其时间复杂度最高为 O(1)，而平均情况下的时间复杂度通常相当接近 O(1)，因此在实际应用中具有很高的效率和性能。
Visual Assist 现在几乎是 Windows 程序员的标配了，用 Visual Studio 的没有一个不认识它的，因其有一些非常实用、简便的功能，本文将一些实用功能一一列举，持续更新，期望可以做一个比较适合初学者入门 Windows 使用 Visual Studio 做开发同学学习的资料。如果有人转载这篇文章，也请附上源地址，因为本文后面可能随时会有改动。
Prometheus 新上线包括多伦多、曼谷、雅加达在内的 9 个国际站区域和 3 个国内站区域，满足开发者特定地域的使用需求。
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