说在前面 即将自学《利用Python进行数据分析》这本书，为了督促自己思考并总结，遂将学习内容连载在此。以便大家参考，和自己回顾。此书前五章主要是介绍了IPython，NumPy，pandas入门，6至10章介绍数据的存储加载，清洗处理等及可视化，数据聚合？时间序列？。。。11章为金融方面的应用，12章为NumPy的高级应用。Python的不足： Python作为解释型编程语言，大部分代码速度上不可避免的要比编译型语言（JAVA，C++）要慢。 另外一方面，因为GIL的存在，所以Python对高并发，多
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
前言 目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。 去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从 Python 2 转
return np.power(-1,n)*(1.0/(2*n+1))+getPi(n-1)
斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……
导读：毫无疑问，Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域「小白」来说，深入地掌握 Python 看似是一件十分困难的事。其实，只要掌握了科学的学习方法并制定了合理的学习计划，Python 从入门到精通只需要一个月就够了！
要知道，一个月是一段很长的时间。如果每天坚持用 6-7 小时来做一件事，你会有意想不到的收获。
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
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 IEEE Spectrum 发布了2017年顶级编程语言交互排行榜，Python高居第一。Python的排名从2016年开始就借助人工智能持续上升，在人工智能的各个领域，包括机器学习、深度学习以及大数据分析等的应用越来越广泛。 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以处理系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎
来源：DeepHub IMBA本文约3300字，建议阅读10+分钟本文中，我们了解了 JAX 是什么，并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库： 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy ， jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似，几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
数据科学是一个跨学科的领域，涉及使用统计和计算方法，以及机器学习和人工智能，从数据中提取洞察力和知识。它结合了数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的要素，用于分析、可视化和解释复杂的数据集。
通过对网络资料的收集整理，本文列出了100道python的面试题以及答案，你可以根据需求阅读测试。
这段代码定义了一个 TreeNode 结构体，表示二叉树的节点。treeMin 和 treeMax 函数分别用于计算树的最小值和最大值，它们都采用递归的方式实现。在 main 函数中，我们构造了一个简单的二叉树用于测试，并调用 treeMin 和 treeMax 函数来计算树的最小值和最大值，并输出结果。
输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。
最近发现迈克尔·弗格曼（Michael Fogleman）完成了一个叫做四叉树艺术的项目。它激发了尝试编写自己的项目版本。这就是将在本文中讨论的，如何实现自己的Quadtree艺术程序，就像在这里所做的那样：
调试是从软件中查找和删除错误的行为。 分析是指构建程序的概要文件，以便收集有关内存使用或时间复杂度的信息。 分析和调试是开发人员生活中必不可少的活动。 对于复杂的软件尤其如此。 好消息是，许多工具可以为您提供帮助。 我们将回顾 NumPy 用户中流行的技术。
在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
公众号目前与「动态规划」相关系列包括：已经完结的「动态规划-路径问题」和正在更新「动态规划-背包问题」。
总觉得动态规划只是单纯的难在于对“状态”的抽象定义和“状态转移方程”的推导，并无具体的规律可循。
一般而言，对于包含n个元素的列表查找某个元素，使用二分法最多需要log_{2}n步(时间复杂度为log_{2}n)，简单查找最多需要n步。大O表示法指出了算法最糟糕情况下的运行时间
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：陈之炎 对于据科学的初学者来说，利用开源的深度学习框架，可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型，无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码，便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中，将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具，它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
1、问题背景 近期，一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题，他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而，这个函数在运行时会占用过多的内存，导致服务器内存不足而被终止。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》，grok是中文“意会”的意思，韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”，英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是，今年的最后一天，2017年12月31日，还会出版另一本Grokki
选自GitHub 作者：Alex Rogozhnikov 机器之心编译 目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中
前言 梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单：沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值（也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值）。 但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。接下来本文将分析第一个问题：学习率的大小对搜索过程的影响。全部源代码可在本人的GitHub:monitor1379（https://github.com/monitor
「递归（Recursion)」 是一种解决问题的方法，它将问题分解为更小的子问题，并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是：「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用，我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
关键时刻，第一时间送达！ 📷 本文经授权转自人工智能头条。 Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容，而且还包含优秀的工具包和依赖库，方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息，到 2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持 Python 2版本，而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移，我收集了一些 Python 3 的
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
以下是用 Go 语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)，用于返回关键字 k 在由 T 表示的动态集合中的秩。
在这个代码中，我们定义了一个 TreeNode 结构体来表示二叉树节点。insert 函数用于将一个值插入到二叉搜索树中，它采用递归的方式实现。如果当前节点为空，则创建一个新的节点作为根节点；否则，根据值的大小，递归地插入到左子树或右子树中。最后返回根节点。我们还定义了一个 inorderTraversal 函数来验证树的正确性，它会按照中序遍历的顺序打印出节点的值。在 main 函数中，我们创建了一个二叉搜索树，并插入了一些值。然后调用 inorderTraversal 函数来验证结果。
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我：”该如何开始？”。一段时间以前，我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档，我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识（我的团队主要由MIPT（莫斯科物理与技术大学）和数据分析学院的毕业生构
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。
在讲解“递归”这个抽象概念之前，让我们来重温一下昔日往事。小时候，当我们在缠着长辈讲故事时，长辈们可能就用下面的故事来“忽悠”我们：从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事！故事是什么呢？从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚正在给小和尚讲故事！故事是什么呢……
分析，调试和测试是开发过程的组成部分。 您可能熟悉单元测试的概念。 单元测试是程序员编写的用于测试其代码的自动测试。 例如，这些测试可以单独测试函数或函数的一部分。 每次测试仅测试一小部分代码。 这样做的好处是提高了对代码质量的信心，可重复进行的测试，以及副作用，使代码更清晰，更正确。 单元测试还促进了协作编辑，因为通常没有人会自己理解复杂项目中的所有代码，因此，单元测试可防止贡献者破坏现有代码。 Python 对单元测试有很好的支持。 NumPy 添加了numpy.testing包，以帮助 NumPy 对单元测试进行编码。
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