Python 已经成为一种再主流不过的编程语言了。...许多同学开始学习它，又不知道该如何入手，需要依据每个人的情况来决定，想要自学python对各方面有一定要求的，比如说基础好、自学能力强、理解能力强，这种情况是可以选择自学python的。...很多自学python的同学收集了很多的学习网站，关注了很多python博主，但是却不知道应该选择哪个进行深入的学习。...今天我们就通过python爬取b站上自学python哪个老师是最优的选择为需求，来实践一波爬虫操作，主要需求就是获取B站python有关视频排行榜的一些数据，例如标题、UP主、BV号、播放量、弹幕量、评论量...经过简单的网站分析，b站有封IP的反爬机制，这里就需要使用到爬虫代理IP的辅助。b站也是需要进行登录后才能进一步操作的，这里我们就需要考虑到如何控制IP的使用。
考虑一个测试人员的情况，该测试人员进行了多次的手动测试，这些测试耗费了我大量的时间，我想要花时间专注于应用程序的其他模块。使用测试自动化就是一个完美的解决该问题的方案，对吧？...这是因为测试自动化工具不会为我们完成所有工作，我们仍然需要具备自动化知识的测试人员来操作该工具，开发脚本并维护源代码。使用非技术资源只是“录制和回放”的这种方法永远无法维护。...例如，如果90%的用户拥有相同类型的用户配置文件，你可能希望自动执行使用该类型配置文件登录的测试，因为任何问题都会影响90%的用户。其余10%的登录失败风险不足以保证自动化测试。...探索性测试方法 探索性测试通常可以提供有关自动化的对话。那是因为在探索性测试期间，你会收集并记录信息和问题。然后，你可以使用这些信息来决定自动化测试在哪里有意义。 ?...衡量自动化测试的价值 最后但同样重要的是，当我们自动化测试时，我们需要衡量该自动化的价值，以确保它提供我们想要的结果，并返回一个比手动测试所提供的更大的价值。
Python生态有成千上万个第三方库，如何找到满足自己需求的库呢？ 找合适的Python库其实很简单，按照以下三步法，你能找到90%的Python库。...比方说，你想查找关于金融方面Python第三方库，那么可以找到Financial，然后点击，会出现所有金融相关的库。 你也可以进行组合搜索，比如金融+会计，会出现会计相关的库。...选好一个库后，点进去会看到该库的详细介绍和简单的教程。 总的来说，PyPi是查询Python库最好的平台，因为最全、最新、最详细。...1000+ Python第三方库大合集 还有个有趣的项目是HelloGithub，作者每周一期收集了Github上各种有趣的项目，其中就包括Python的各种库。...找到合适的Python库其实不难，难得是你如何判定自己的需求，对症下药。
考虑一个测试人员的情况，该测试人员进行了多次的手动测试，这些测试耗费了我大量的时间，我想要花时间专注于应用程序的其他模块。使用测试自动化就是一个完美的解决该问题的方案，对吧？...这是因为测试自动化工具不会为我们完成所有工作，我们仍然需要具备自动化知识的测试人员来操作该工具，开发脚本并维护源代码。使用非技术资源只是“录制和回放”的这种方法永远无法维护。...例如，如果90%的用户拥有相同类型的用户配置文件，你可能希望自动执行使用该类型配置文件登录的测试，因为任何问题都会影响90%的用户。其余10%的登录失败风险不足以保证自动化测试。...探索性测试方法探索性测试通常可以提供有关自动化的对话。那是因为在探索性测试期间，你会收集并记录信息和问题。然后，你可以使用这些信息来决定自动化测试在哪里有意义。...衡量自动化测试的价值最后但同样重要的是，当我们自动化测试时，我们需要衡量该自动化的价值，以确保它提供我们想要的结果，并返回一个比手动测试所提供的更大的价值。
所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...我们假设初始的起点为： 初始的学习率为： 函数的梯度为： 进行多次迭代： 我们发现，已经基本靠近函数的最小值点 梯度下降算法的实现 下面我们将用python实现一个简单的梯度下降算法。...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。...如何逼近这个值，就是通过梯度下降，每次下降一点，直到符合我们的要求，这个时候求的两个 标红的斜率和截距系数就是我们要的结果。 步骤： 1.明确预测函数。 2.明确误差损失函数。 3.明确梯度。
现在很多找房软件都提供便捷的功能，输入公司地址，就可以查询30分钟以内通勤的房源。比如某如： 公司地址就是我们找房的中心点，30分钟通勤时间就是中心点的辐射半径。...但是这些软件无法解决的是，当你和你女友公司处在不同的相隔较远的位置时，如何找一个对于你俩都比较合适的地点来租房呢？也就是说当中心点有两个的时候，如何兼顾这两个地点，找一个合适的房源位置。...今天的例子以第三种为准：如何在两个工作地点之间找一个相对于这两个地点通勤时间差不多同时又相对较短的小区。 首先第一步，确定能够接受的通勤时间上限。比如1小时。...part.square) selected_part.append(part) wb.save(result_path) get_path_duration()这一步就是查询通勤时间（使用的还是高德地图的...API），f_dur是到第一个点的通勤时间，m_dur是到第二个点的通勤时间，如果大于我们能够接受的通勤时间上限，那么就过滤掉，最终留下可接受范围内的小区列表。
这是学习笔记的第 2150 篇文章 ? 关于API设计，有什么好的设计方法，或者说如何来构建一个相对健壮的后端API设计体系？...我觉得还是在不断的实践中犯低级错误逐步积累起来的，或者是到了不得不改的时候才会造成这种变革和重构的过程。 比如说现在服务的后端有20个接口，基本人为还可以做好基本的配置管理。...如果这样的关系越来越复杂，人为是很难统一管理起来的，基本上就处于崩溃的边缘，疲于应付，一种就是增加无穷无尽的API,满足业务需求，成为典型的密集型，另一种情况就是修正无穷无尽的业务逻辑问题，成为一团乱麻...然而所有不同的设备不同的文件系统实现都可以采用了同样的接口，使得上层系统不必关注底层实现的不同，这是这套 API 强大的生命力的表现。...小结： 在需求不清晰，管理混乱之中，需要找到工作的平衡，而需要更持久有效的管理，和这些管理设计是分不开的。
所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...image.png 我们发现，已经基本靠近函数的最小值点 ? image.png 梯度下降算法的实现 下面我们将用python实现一个简单的梯度下降算法。...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。...最后，我们回到文章开头所提出的场景假设: 这个下山的人实际上就代表了反向传播算法，下山的路径其实就代表着算法中一直在寻找的参数Θ，山上当前点的最陡峭的方向实际上就是代价函数在这一点的梯度方向，场景中观测最陡峭方向所用的工具就是微分
一个正在运行的MySQL实例，如何查看对应的配置文件用的是哪一个？如果存在多个文件，生效的顺序是怎么样的？ 1....mysql/mysql3306/tmp/mysql.sock --port=3306 结果中有--defaults-file=/data/mysql/mysql3306/etc/my.cnf，即该实例所使用的配置文件信息...mysqld root 3183979 0.0 0.0 12316 2272 pts/9 S+ 19:09 0:00 grep --color=auto mysqld 此时，如果使用的是...如果使用的是MySQL8.0之前的版本，需要在下一步的顺序中寻找 3....命令行参数：在启动数据库实例时可以指定defaults-file或者指定对应的datadir等参数，这些将覆盖之前的所有配置，优先级最高
所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的 梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...我们假设初始的起点为： 初始的学习率为： 函数的梯度为： 进行多次迭代： img 我们发现，已经基本靠近函数的最小值点 img 梯度下降算法的实现 下面我们将用 python 实现一个简单的梯度下降算法...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python 中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。...最后，我们回到文章开头所提出的场景假设: 这个下山的人实际上就代表了反向传播算法，下山的路径其实就代表着算法中一直在寻找的参数Θ，山上当前点的最陡峭的方向实际上就是代价函数在这一点的梯度方向，场景中观测最陡峭方向所用的工具就是微分
根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...我们发现，已经基本靠近函数的最小值点 ? 0x03 代码实现 3.1 场景分析 下面我们将用python实现一个简单的梯度下降算法。...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。...，并且用python实现了一个简单的梯度下降算法拟合直线的案例！...最后，我们回到文章开头所提出的场景假设: 这个下山的人实际上就代表了反向传播算法，下山的路径其实就代表着算法中一直在寻找的参数Θ，山上当前点的最陡峭的方向实际上就是代价函数在这一点的梯度方向，场景中观测最陡峭方向所用的工具就是微分
我们初中都学过的一元一次函数表达式为：y=kx+b（k≠0）。很明显不可能有一对组合(k,b)全部经过上图7个点，我们只能尽可能地找到一对组合，使得该线性函数离上图7个点的总距离最近。...最终目标变量和损失函数我们用下述函数表达式来表达： 现在我们的任务就是求出一组θ，在已知【x，y】的前提下使得损失函数的值最小。那么如何计算出θ了，使用什么方法？...最快的下山方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到抛物线中，就是计算给定点的梯度，然后朝着梯度相反的方向（ Part 2.3里面会解释为什么是朝着梯度相反的方向），就能让抛物线值下降的最快...知道了这两个值，我们如何去得到θ参数的更新表达式？ J是关于θ的一个函数，假设初始时我们在θ_1这个位置，要从这个点走到J的最小值点，也就是山底。...梯度下降法Python实践 以下代码全部使用Python3环境 3.1 单变量：y = x^2求最低点 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
我们初中都学过的一元一次函数表达式为：y=kx+b（k≠0）。很明显不可能有一对组合(k,b)全部经过上图7个点，我们只能尽可能地找到一对组合，使得该线性函数离上图7个点的总距离最近。...那么整个下山过程中我们会面临两个问题： 如何测量山峰的“陡峭”程度； 每一次走多长距离后重新进行陡峭程度测量；走太长，那么整体的测量次数就会比较少，可能会导致走的并不是最佳路线，错过了最低点。...最快的下山方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到抛物线中，就是计算给定点的梯度，然后朝着梯度相反的方向（ Part 2.3里面会解释为什么是朝着梯度相反的方向），就能让抛物线值下降的最快...知道了这两个值，我们如何去得到θ参数的更新表达式？ J是关于θ的一个函数，假设初始时我们在θ_1这个位置，要从这个点走到J的最小值点，也就是山底。...梯度下降法Python实践 以下代码全部使用Python3环境 3.1 单变量：y = x^2求最低点 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
推荐阅读时间：12min~14min 主题：使用Python伪造数据 工作中，有时候我们需要伪造一些假数据，如何使用 Python 伪造这些看起来一点也不假的假数据呢？...Python 有一个包叫 Faker，使用它可以轻易地伪造姓名、地址、手机号等等信息。...本地化设置 上面生成的姓名都是英文姓名，如果想要生成中文姓名，该如何办呢？ Faker 支持创建时设置本地化，也就是指定区域。...生成更多类型的数据 使用 Faker 除了可以生成姓名之外，还可以生成很多其他类型的数据。以下列举出一些常用的类型数据生成方式。...['关于', '实现', '首页'] >>> fake.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True, ext_word_list=None) '发现成功一点系统空间全国比较
本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降，以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中，我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。...红线为梯度下降的路径；蓝线为理想路径 如上图所示，梯度下降在沟壑区的脊间反复振荡，极其缓慢地向最小值处移动。这是因为w1方向要陡峭得多。 考虑下图中A点的梯度，可以分解为w1、w2方向的两个分量。...Hessian矩阵是损失函数在所有权重组合上的二阶导数的矩阵。 ? Hessian提供了损失曲面每一点上的曲率估计。正曲率意味着随着我们的移动，损失曲面变得不那么陡峭了。...然而，如果梯度变得越来越不陡峭，那么我们也许正向病态曲率的底部移动。这时牛顿算法提供了一个修正过的学习步幅，和曲率成反比。换句话说，如果损失曲面变得不那么陡峭，学习步幅就下降。...虽然我们无法准确计算这一信息，但我们可以基于之前梯度的信息使用启发式算法引导优化过程。 动量 搭配SGD使用的一个非常流行的技术是动量（Momentum）。
上一篇 5 TF轻松搞定线性回归，我们知道了模型参数训练的方向是由梯度下降算法指导的，并使用TF的封装tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)（学习率为0.01）完成了机器自学习的过程...如果找到一般的函数最小值求解方法，那么具有特殊形式的损失函数最小值求解自不在话下。 对于C是一个或者少数几个变量的函数，可以通过函数极值点处的导数特性来获得多元方程组，直接求解极值点。...梯度下降 如果我们不能直接看出函数的最小值，或者通过直接求解的方式得到函数最小值，那么利用雪山速降、小球滚落的启发，总是沿着最陡峭的下降方向移动，就会最快到达最小值点。...回头再来看“最陡峭的一小步”的数学解释，那就是沿着梯度的反方向上走一小步。只要一小步一小步朝着正确的方向移动，迟早可以走到C(v1, v2, ..., vn)的最小值处。“梯度下降”，名副其实。...B-O-F-3 梯度下降 随机梯度下降算法 到此，梯度下降算法解决了如何寻求一般函数C(v1, v2, ..., vn)的最小值问题，再应用到机器学习之前，先别急，还差一小步。 ?
上一篇 5 TF轻松搞定线性回归，知道了模型参数训练的方向是由梯度下降算法指导的，并使用了TF的封装tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)（学习率为0.01）完成了机器自学习的过程...如果找到一般的函数最小值求解方法，那么具有特殊形式的损失函数最小值求解自不在话下。 对于C是一个或者少数几个变量的函数，可以通过函数极值点处的导数特性来获得多元方程组，直接求解极值点。...如果我们不能直接看出函数的最小值，或者通过直接求解的方式得到函数最小值，那么利用雪山速降的启发，总是沿着最陡峭的下降方向移动，就会最快到达最小值点。...“最陡峭的一小步”的数学解释就是沿着梯度的负方向上走一小步。“梯度下降”，名副其实。 只要一小步一小步朝着正确的方向移动，迟早可以走到C(v1, v2, ..., vn)的最小值处。...随机梯度下降算法 到此，梯度下降算法解决了如何寻求一般函数C(v1, v2, ..., vn)的最小值问题（这个算法在有些情况下会失效，会在后面讨论），那么马上应用到机器学习吧。
（目的是找到最小损失对应的 W 值） 下面即线性回归经常使用的两种优化算法： 2.1 正规方程 2.1.1 什么是正规方程 ? 理解：X 为特征值矩阵，y 为目标值矩阵。根据公式直接求出最好的结果。...找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上浓雾密布，可视度很低，下山的路径根本无法确定。他必须利用自己周围的信息去找到下山路径（根据身边信息不断摸索前进）。此时，就可以利用梯度下降算法来下山了。...换成直白的话语，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着 山高度下降的地方 走，（同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走）。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...3.总结 1) 线性回归的损失函数 - 均方误差2) 线性回归的优化方法：正规方程、梯度下降3) 梯度下降和正规方程的对比： 梯度下降 正规方程 需要选择学习率 不需要 需要迭代求解 一次运算得出 特征数量较大可以使用
特别地，众安银行是首家使用香港身份证进行开户的银行，相关技术也是由众安自研的。...对于两位老师所在企业而言，在构建高可用架构时，最重要的因素是什么？如何在实际项目中实现这些因素？ 康雄：在构建高可用架构时，我们主要关注两个关键点：稳定性与可靠性，也即系统的鲁棒性。...目前市面上有许多工具和解决方案可以帮助实现故障的自动切换，对此感兴趣的听众可以轻松地在网络上找到相关信息。 另外，对于计划出海的企业，在实施异地多活策略时，还需要考虑数据合规性问题。...在执行力方面，我个人的管理理念是“不说不可能”。面对业务或老板提出的苛刻要求，我们应避免轻易说出“不可能”。这种态度可以倒逼团队产生创新的想法，比如之前提到过的自主研发 Visa 网关。...超级员工是指能够利用 AI 的员工，他们的生产力高于不使用 AI 的员工。从企业层面看，一个全面采用 AI 的企业比传统企业具有更高的生产力和竞争力。
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