选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构，以及 TensorFlow 的实现过程，包括数据
摘要： 众所周知，python相较于其它语言速度较慢，但是我们可以通过优化的方法来提升效率。 本文假定你已经十分熟悉Python。 众所周知，Python是一种解释性的语言，执行速度相比C、C++等语言十分缓慢；因此我们需要在其它地方上下功夫来提高代码的执行速度。 首先需要对代码进行分析。 代码分析 傻乎乎地一遍又一遍地检查代码并不会对分析代码的执行时间有多大帮助，你需要借助一些工具。 先看下面这段程序： """Sorting a large, randomly generated string and
终于实现了一个重要目标！我独立研发的 JavaScript 框架 Strve，最近发布了重大版本 6.0.2。距离上次大版本发布已经接近两个月，期间进行了大量的优化，使得框架性能和稳定性都得到了大幅度的提升。在上次的大版本更新中，成功实现了对 JSX 语法的全面支持，使得 Strve 在代码智能提示和代码格式化方面更加友好，进一步提高了开发效率。
大数据文摘作品 编译：Katrine Ren、朝夕、钱天培 验证码这种东西真的是反人类。虽然它在保证账号安全、反作弊以及反广告有着至关重要的作用，但对于普通用户来说，输验证码很多时候实在是让人抓狂。 文摘菌18岁的时候帮朋友刷QQ空间留言就天天和验证码作斗争，前几天传一个视频又创下了连续7次输错验证码的记录。不过好在文摘菌最近发现，用机器学习破解简单验证码已经是妥妥的小事了。 今天，文摘菌就带来了一个15分钟黑掉世界上最受欢迎的验证码插件的小教程。欢迎开启新年第一黑。 先给大家介绍一下今天我们要黑的验证码
作为一名程序员，您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询，在数据结构中用于使速度更快，在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
大数据文摘作品 编译：Katrine Ren、朝夕、钱天培 验证码这种东西真的是反人类。虽然它在保证账号安全、反作弊以及反广告有着至关重要的作用，但对于普通用户来说，输验证码很多时候实在是让人抓狂。 文摘菌18岁的时候帮朋友刷QQ空间留言就天天和验证码作斗争，前几天传一个视频又创下了连续7次输错验证码的记录。不过好在文摘菌最近发现，用机器学习破解简单验证码已经是妥妥的小事了。 今天，文摘菌就带来了一个15分钟黑掉世界上最受欢迎的验证码插件的小教程。欢迎开启新年第一黑。 先给大家介绍一下今天我们要黑的验证
Android 1.5系统中Google 引入了NDK功能，支持使用C和C++语言来进行一些本地化开发。
Kotlin中的变量定义和Java中差别很大，与Java中需要给变量明确定义变量类型不同，Kotlin只允许变量前声明两种关键字：val和var
本指南探讨了允许你使用 Python 执行数据分析的最佳实践和基础知识。在本指南中，你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库（如 Pandas ， Matplotlib 和 Numpy ）轻松、透明地探索和分析数据集。
于是，我看到了下面这个问题：怎样将字节数输出成人类可读的格式？也就是说，怎样将123,456,789字节输出成123.5MB？
导语：据介绍，Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题，包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
深度学习发展势头迅猛，但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
原文链接：https://robertheaton.com/2020/04/27/how-does-a-tcp-reset-attack-work/
选自Medium 作者：Adam Geitgey 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 登录网站时必须输入的图片验证码可以用来识别访问者到底是人还是机器——这同时也是某种程度上的「图灵测试」，人工智能研究者们寻求破解的方向，让计算机学会破解验证码，我们就距离通用智能更近了一步（前不久 Vicarious 发表在 Science 上的论文就介绍了一种用于破解图片验证码的机器学习新模型）。今天，破解全世界最为流行的图片验证码需要多久？本文作者 Adam Geitgey 告诉你：仅需 15 分钟。 每个人都讨厌
python变量的作用域 https://www.cnblogs.com/jsdd/p/11535521.html
反射是程序用来检查和修改其自身某些部分的能力。像Lua语言这样的动态语言支持几种反射机制：环境允许运行时观察全局变量；
MNIST 数据集已经是一个被"嚼烂"了的数据集, 很多教程都会对它"下手", 几乎成为一个 "典范". 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.
MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.
选自Medium 作者：Adam Geitgey 参与：李泽南、蒋思源 登录网站时必须输入的图片验证码可以用来识别访问者到底是人还是机器——这同时也是某种程度上的「图灵测试」，人工智能研究者们寻求破解的方向，让计算机学会破解验证码，我们就距离通用智能更近了一步（前不久 Vicarious 发表在 Science 上的论文就介绍了一种用于破解图片验证码的机器学习新模型）。今天，破解全世界最为流行的图片验证码需要多久？本文作者 Adam Geitgey 告诉你：仅需 15 分钟。 每个人都讨厌 CAPTCHA—
作者David Durant，2012年1月20日 关于系列 本文属于Stairway系列：SQL Server索引进阶的一部分 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 在之前的水平上，我们采取了合理的方法来指标，重点是他们能为我们做些什么。现在是时候采取物理方法，检查指标的内部结构;了解索引的内部特性导致了对索引开销的理解。只有通过了解指数结构，以及如
我们现在已经搞定了 C10K并发连接问题 ，升级一下，如何支持千万级的并发连接？你可能说，这不可能。你说错了，现在的系统可以支持千万级的并发连接，只不过所使用的那些激进的技术，并不为人所熟悉。
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图，可以点击下方链接先来看一下最终成果： http://programming-languages.herokuapp.com/#， 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系，下面是该演示的截图： 接下来，就让我们一起来学做这个关系网络图吧！ 在当今的超连接世界，网络在现代生活中无处不在。举个栗子，文摘菌的周末这
本篇教程将会手把手教你使用keras搭建卷积神经网络（CNNs）。为了使你能够更快地搭建属于自己的模型，这里并不涉及有关CNNs的原理及数学公式，感兴趣的同学可以查阅《吊炸天的CNNs，这是我见过最详尽的图解！》 写在程序之前： 为了学习得更快，一些背景知识需要你了解 • 最常见的CNNs架构 📷 上述模式，是一个最为常见的卷积网络架构模式。 如果上述链条理解起来比较吃力，你可以到这里恶补下基础知识。我们后面的代码，都是遵循上述模式来编写的。 • MNIST 数据集 在MN
我从1万小时编程中学到了什么 12年前有人告诉我，你至少需要10,000小时才能说自己在某方面是专业的。对此我并不理解。假设我每月至少工作160小时，那么我每年工作1,920小时，除去五周的假期，那
12年前有人告诉我，你至少需要10,000小时才能说自己在某方面是专业的。对此我并不理解。假设我每月至少工作160小时，那么我每年工作1,920小时，除去五周的假期，那就是1,720小时。由于在这些时间里，我不可能100％都用来写代码，所以扣掉30％的话，最终差不多是每年1,000小时。
在前言中，已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中，我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络，这个建立的神经网络用来识别手写数字，它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格，在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后，有兴趣研究例子中相关的理论概念，建议读者去阅读神经网络与深度学习一书，该书同样可在网上获得，该书阐述了本例子中的一些深度理
Python简单易学，现今非常流行。Python被用于各种场景，如数据科学、机器学习、web开发、脚本编制、自动化等等。
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用pytho
虽然 Python 通常是一种非常容易学习和理解的语言，但这并不意味着没有一些概念可能更具挑战性。其中一个概念就是 Lambda 函数。这些 函数（也称为 匿名函数）类似于你自行构建的那些函数，但没有名称。
Chapter 5、Your development and test sets (您的开发和测试集)
自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
成功！说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
【AI100 导读】本文是《数学不好，也可以学习人工智能》系列的第四篇文章，主要内容围绕 Tensors（张量）展开。 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢？ 但是
本文介绍了一种使用机器学习技术绕过网站验证码的方法。首先，作者通过分析网站验证码图像，提取出每个字符的图像特征，然后使用这些特征训练一个分类器。之后，作者使用一个预先训练的模型，在10分钟内对10,000个验证码图像进行分类。最后，作者使用训练好的模型对真实验证码进行解码，发现该模型能够成功地绕过大多数网站上的验证码。
tuple，str都可以看做是一种list，都可以进行切片操作。 利用切片操作，去掉一个字符串的前后空格。要注意是是前后空格是不止一个的，可能有很多个。
在编程语言中有一个非常有用的语法：函数。通过编写函数，对于反复使用的功能可以直接调用，能省很多精力。而时间库则是python最常用的一个库，今天树哥通过绘制一个“数字时钟”来讲解函数和时间库相关的知识。
图像分类涉及到决定哪些输入的图像所属的类别，例如识别照片作为一个包含"apples"或"oranges"或"香蕉。" 图像分类的两种最常见方法是使用标准的深度神经网络 (DNN)，或使用卷积神经网络 (CNN)。在本文中我将介绍 DNN 方法中，使用 CNTK 库。
有时候花时间学习如何更快地制作脚本是明智的。但是在我们知道如何测量程序速度之前，我们无法知道我们的改变是否提高了程序的速度。这就是 Python 的timeit和cProfile模块的用武之地。这些模块不仅测量代码运行的速度，还创建了一个档案，显示代码的哪些部分已经很快了，哪些部分我们还可以改进。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
在前面的章节中，我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如，他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组，然后试图说明，观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于随机分配，或真正由于实验所致。
机器之心原创 作者：吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道：《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会：发布全新 API，解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性：从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者，最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支， 着重研究算法的性能， 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。
好的 Python 函数与蹩脚 Python 函数的区别是什么？「好」函数的定义之多让人惊讶。从我们的目的出发，我会把好的 Python 函数定义为符合以下清单中大部分规则的函数（有些比较难实现）：
与多数现代编程语言一样，在 Python 中，函数是抽象和封装的基本方法之一。你在开发阶段或许已经写过数百个函数，但并非每个函数都生而平等。写出「糟糕的」函数会直接影响代码的可读性和可维护性。那么，什么样的函数是「糟糕的」函数呢？更重要的是，要怎么写出「好的」函数呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
